يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى الأنظمة أو الآلات التي تحاكي الذكاء البشري. هذا يسمح لهذه الآلات بالتعلم والتفكير من تلقاء نفسها ، مع القدرة أيضًا على اتخاذ القرارات دون مساعدة بشرية.
لفهم ما يحاول الذكاء الاصطناعي القيام به ، من المهم إلقاء نظرة على هدفه النهائي. هذا الهدف هو صنع آلات يمكنها معالجة البيانات واستيعابها بطريقة مستقلة تمامًا ، مع امتلاك القدرة أيضًا على إدراك وجودها.
في الوقت الحاضر ، الذكاء الاصطناعي بعيد كل البعد عن الإنتاج الضخم للآلات التي تدرك نفسها بنفسها. لكنها تطورت بدرجة كافية حيث يمكن للأنظمة والآلات الشائعة العمل بدون مساعدة ، وتقييم البيانات بمفردها ، واتخاذ القرارات من تلقاء نفسها.
هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي ، يمكن العثور على بعضها في العديد من الأنظمة والآلات. من خلال التعرف على هذه المجموعات الفرعية للذكاء الاصطناعي ، يمكنك معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي وكيفية عمله.
النقاط الرئيسية
- يمنح الذكاء الاصطناعي الأنظمة والآلات القدرة على التعلم والتفكير واتخاذ القرارات بمفردها.
- هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي يتم تصنيف كل منها وفقًا لقدرتها على العمل بشكل مستقل.
- يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة يمكنها العمل بشكل كامل من تلقاء نفسها مع امتلاك وعي ذاتي شبيه بالإنسان.
- في أبسط أشكاله ، يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام التي تمت برمجتها للقيام بها فقط. في شكله المتقدم ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون مفكرًا مستقلًا وصانع قرار.
ما هو الذكاء الاصطناعي: كيف يعمل وما الذي يهدف إلى تحقيقه؟
تعمل الذكاء الاصطناعي من خلال أنظمة وآلات مصممة لمحاكاة الذكاء البشري. ويشمل ذلك قدرة الإنسان على إدراك المعلومات وتحليل البيانات واتخاذ القرار وفقًا لتقييمه. تحاكي أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه العمليات الذكية من خلال مجموعة من المهام المحددة مسبقًا والخوارزميات المتقدمة التي يزودها بها مبرمجوها.
من خلال الذكاء الاصطناعي، يهدف البشر إلى إنشاء أنظمة وآلات مثل الروبوتات التي يمكنها التفكير والتصرف من تلقاء نفسها باستخدام المعلومات المتاحة. والهدف النهائي من هذا المسعى هو تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بالوعي الذاتي والتطور الذاتي والاعتماد على الذات.
للذكاء الاصطناعي فئات مختلفة تحدد قدرات الأنظمة والآلات التي تعمل من خلال هذه الآلية. تسهل هذه الفئات على علماء البيانات ومبرمجي الذكاء الاصطناعي والمستخدمين الآخرين تحديد نوع نهج الذكاء الاصطناعي الذي يجب عليهم استخدامه مع تطبيقاتهم.
عادةً ما يتم تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى المجموعات الأربع التالية.
1. رد الفعل
يعتبر الذكاء الاصطناعي التفاعلي أقدم أشكال الذكاء الاصطناعي. حصلت هذه الفئة على اسمها بسبب وجود رد فعل محدد مسبقًا لمجموعة من البيانات والإجراءات. وبالتالي، لا تتعلم هذه الأنواع من أنظمة الذكاء الاصطناعي من تجاربها في التعامل مع المعلومات. بدلاً من ذلك، فهي قادرة فقط على معالجة البيانات وتحليلها وفقًا لبرمجتها المحددة مسبقًا والتفاعل معها.
هذا يحد من قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه على تكوين رأيها الخاص خارج المعايير التي تم تجهيزها بها. ولكن عند التدريب على تفسيرات مختلفة للبيانات ، لا يزال بإمكان أنظمة وآلات الذكاء الاصطناعي التفاعلية أداء مهام رائعة وغالبًا ما تكون زائدة عن الحاجة بمفردها لتسهيل حياة البشر.
أثناء التعرف على ماهية الذكاء الاصطناعي ، قد تجد المثال الذي تم الحديث عنه بشدة للذكاء الاصطناعي التفاعلي في شكل أسطوري الكمبيوتر العملاق ديب بلو في عام 1996، تم تطوير روبوت من إنتاج شركة IBM تم برمجته للعب الشطرنج وفاز بمباريات ضد بطل العالم في عامي 1997 وXNUMX. في حين أن أحد الأمثلة الشائعة للذكاء الاصطناعي التفاعلي هو نظام اقتراح المحتوى لخدمات البث المختلفة، والذي يحلل نوع المحتوى الذي يستهلكه المستخدمون ويقدم اقتراحات مماثلة وفقًا للعلامات وغيرها من المعلومات القابلة للتعريف.
2. ذاكرة محدودة
ذاكرة محدودة يشير الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة والآلات التي لديها القدرة على الاستفادة من تجاربها السابقة من أجل اتخاذ القرارات في الوقت الحاضر. هذا يجعلها مزيجًا من الذكاء الاصطناعي التفاعلي ولكن مع إمكانيات ML المضمنة فيها. يسلط هذا الضوء أيضًا على الأهداف التي يمكن للذكاء الاصطناعي الحديث تحقيقها من خلال مناهج أكثر تقدمًا ، مع معالجة مجموعات معقدة من البيانات أيضًا.
نظرًا لتصنيفه لاستخدام التجارب السابقة في معالجة البيانات لأداء إجراءات جديدة ، فإن جميع أنظمة وآلات الذكاء الاصطناعي الحديثة استخدم نموذج الذاكرة المحدودة. هذا يجعل الذاكرة المحدودة واحدة من أكثر الأشكال انتشارًا لأنواع الذكاء الاصطناعي التي يبحث عنها علماء البيانات والمبرمجون على حدٍ سواء.
نظرًا لأن الذاكرة المحدودة تعمل AI كأساس لأنظمة حديثة مختلفة ، يمكنك العثور عليها عبر العديد من التطبيقات. من بين هذه الأساليب ، تبرز المركبات ذاتية القيادة باعتبارها واحدة من أكثر العروض شعبية على الإطلاق. هذا أيضًا يجعل الذاكرة المحدودة أحد أنواع الذكاء الاصطناعي التي تم تعيينها للوصول إلى مستويات جديدة من الشعبية في المستقبل القريب.
3. نظرية العقل
أثناء تعلم ماهية الذكاء الاصطناعي ، تحتاج أيضًا إلى الانتباه إلى أنظمة نظرية العقل. أنظمة وآلات الذكاء الاصطناعي هذه ليست مكتملة التكوين أو متوفرة في تطبيقات المستهلك الملموسة حتى الآن. لكن مفهومهم محدد جيدًا ويفتح أبواباً جديدة لأنواع العجائب التي يمكن أن يحققها الذكاء الاصطناعي للآلات وكذلك للبشرية في المستقبل.
باختصار ، تهدف نظرية العقل AI إلى تجاوز محاكاة الذكاء البشري وتطمح إلى فهم أفكار واحتياجات ومشاعر الآخرين. في المقابل ، يطمح تطور الذكاء الاصطناعي هذا إلى رفع مستوى الذكاء العاطفي الاصطناعي بطريقة تجعل الأنظمة والآلات تفهم المشاعر البشرية تمامًا كما يمكنها تكرارها.
مع هذا ، فإن نظرية العقل والذكاء الاصطناعي ليست سهلة التكرار مثل التنبؤ ببعض المنعطفات الحتمية على رقعة الشطرنج. بدلاً من ذلك ، يتطلب الأمر تدريب أنظمة وآلات الذكاء الاصطناعي على هذا النهج لتحليل وتقييم الشخص الذي يتفاعلون معه حقًا. يتطلب هذا بعض التقدم الكبير في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي ، ولكنه يعد أيضًا بمستقبل مثير للذكاء الاصطناعي.
4. الإدراك الذاتي
من بين الأنواع الأربعة المثيرة للذكاء الاصطناعي ، ربما يكون الذكاء الاصطناعي المدرك للذات هو الموضوع الأكثر ابتكارًا ولكنه مثير للجدل على الإطلاق. على غرار نظرية العقل AI ، يظل الذكاء الاصطناعي المدرك للذات قيد التطوير قبل أن يصل إلى مستوى تكون فيه تطبيقاته سلسة وجاهزة للاستخدام التجاري والعام على نطاق أوسع. ولكن كما يوحي الاسم ، فإن أنظمة وآلات الذكاء الاصطناعي الواعية للذات مثل الروبوتات ستكون قادرة على أن تصبح واعية.
سيأتي هذا التصور للوعي الذاتي من مزيد من التقدم في أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة حاليًا بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التفاعلي والذاكرة المحدودة. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي عبارة عن فضاء سريع التطور يحافظ على إدخال أنظمة جديدة في مكانها ، فإن هذا التطور ليس بعيدًا عن الطاولة حتى لو كان لا بد أن يستغرق بعض الوقت.
هذا يعني أنه على الرغم من أن الأمر سيستغرق بعض الوقت للعلماء والخبراء لفهم ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله بالذكاء العاطفي الاصطناعي ، فإن احتمالات امتلاك الذكاء الاصطناعي الذي يفكر ويشعر ويتصرف مثل البشر ستكون ذروة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يمكن بعد ذلك عرض هذا التقدم في شكل روبوتات وتطبيقات قادرة على التفاعل مع البشر على نفس المستوى العاطفي مثل الأنواع الخاصة بهم.
الأنواع المختلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
بصرف النظر عن الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه ، فإن فضاء الذكاء الاصطناعي يحتوي أيضًا على مجموعات فرعية مختلفة تحت اسمه. وتشمل هذه الأساليب التالية.
تعلم آلة
غالبًا ما يستخدم التعلم الآلي (ML) بالتبادل مع الذكاء الاصطناعي ، وهو فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي. تتعلم آلات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التعلم الآلي من البيانات التي تعالجها و تطبيق الأفكار والأنماط التي تم تعلمها مسبقًا لمعالجة مجموعات جديدة من المعلومات فى المستقبل. يمكن أن تتكيف أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه مع العمليات الجديدة دون الحاجة إلى اتباع التعليمات المحددة مسبقًا. هذا يجعل الذاكرة المحدودة للذكاء الاصطناعي جزءًا من ML.
تعلم عميق
التعلم العميق هو جزء من ML ، حيث يعمل كإصدار أكثر تقدمًا من ML نفسه. بالمقارنة مع ML ، فإن عمليات التعلم العميق مجموعات أكثر تعقيدًا وأكبر من البيانات التي يمكن أن تشتمل على وسائط مختلفة غير مصنفة مثل الصورة والصوت والفيديو. يعمل هذا أيضًا مع كميات كبيرة أو طبقات من البيانات التي يصعب على البشر معالجتها في حالتها الأصلية. هذا يجعل التعلم العميق نهجًا شائعًا للذاكرة المحدودة للذكاء الاصطناعي مع احتياجات أكثر تقدمًا.
معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
تعد معالجة اللغة الطبيعية الآن نهجًا متاحًا بشكل شائع لاستخدام الذكاء الاصطناعي ، وخاصة التعلم الآلي. يشير إلى قدرة النظام أو الآلة على تحديد وفهم ومعالجة الكلام البشري. الهدف من هذا النهج هو أن تحاكي أجهزة الذكاء الاصطناعي الكلام البشري بطريقة تجعلهم لا يحتاجون إلى مساعدة بشرية.
قد تتعثر أيضًا على المصطلحات التالية أثناء بحثك لتتعلم ما هو الذكاء الاصطناعي.
الشبكات العصبية
المعروف أيضا باسم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) أو الشبكات العصبية المحاكاة (SNNs) ، تستخدم الشبكات العصبية الدماغ البشري كنموذج لربط فروع مختلفة من البيانات المعقدة عبر طبقات. تعتبر الشبكات العصبية فئة فرعية من التعلم الآلي وتلعب دورًا حيويًا في تعزيز الذكاء الاصطناعي الذي يعمل مع نهج التعلم العميق.
الروبوتات
ربما يكون التكرار الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي هو تمثيله في مجال الروبوتات. تركز هذه الآلات على التعامل مع العمليات الفيزيائية وإدارتها. هذا يجعلها شائعة في أماكن مختلفة مثل المصانع وكذلك العمليات العسكرية. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه في الغالب على بيانات محددة مسبقًا ، لكن يمكنها استخدام مجموعات فرعية مختلفة من الذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر تقدمًا.
الذكاء العام الاصطناعي (AGI)
الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو تفسير نظرية العقل ونماذج الذكاء الاصطناعي الواعية للذات. لم يتم بناء أنظمة وآلات AGI بشكل مثالي ولا تزال قيد التطوير بشكل كبير في الوقت الحالي. ولكن بمجرد تطويرها ، سيعيدون تحديد الإجراءات التي يمكن للأنواع الحالية من الذكاء الاصطناعي أن تؤديها جميعًا بمفردها.
الذكاء الاصطناعي موجود ليبقى ، مع إمكاناته الحقيقية التي لم يتم الوصول إليها بعد
بفضل المساعدين الصوتيين والسيارات ذاتية القيادة والأدوات الإدارية المختلفة ، جعل الذكاء الاصطناعي نفسه بالفعل جزءًا من حياتنا. لكن عجبها الحقيقي من حيث نظرية العقل والوعي الذاتي لم يتم التوصل إليه بعد. مع تطور الذكاء الاصطناعي أكثر ، قد تفتح هذه التطورات أيضًا في المستقبل وتكشف النقاب عن القوة الحقيقية للذكاء الشبيه بالإنسان في الأنظمة والآلات المختلفة.
