الذكاء الاصطناعي

 هو سلوك وخصائص معينة تتسم بها البرامج الحاسوبية تجعلها تحاكي القدرات الذهنية البشرية وأنماط عملها. من أهم هذه الخاصيات القدرة على التعلم والاستنتاج ورد الفعل على أوضاع لم تبرمج في الآلة. إلا أنَّ هذا المصطلح جدلي نظراً لعدم توفر تعريف محدد للذكاء.

والذكاء الاصطناعي فرع من علم الحاسوب. تُعرِّف الكثير من المؤلفات الذكاء الاصطناعي على أنه "دراسة وتصميم العملاء الأذكياء"، والعميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح في تحقيق مهمته أو مهمة فريقه.

طريقة عمل و فلسفة الذكاء الاصطناعي :

هل هناك حدود لمدى ذكاء تلك الالآت ؟ هل هناك فرق جوهري بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي المبرمج حديثاً؟ وهل يمكن أن يكون للآلة عقل ووعي كي تشعر و تحس ؟

الأخلاق:

باعتبارها الموضوع الذي تتمحور عليها الفلسفة منذ نشأتها كعلاقة بين الإنسان والإنسان، وهنا في الذكاء الاصطناعي سيظهر نقاشها بين الإنسان والآلة، فالذكي اصطناعيا بات يهدد الوظيفة التي يعتاش بها الإنسان، بل إنه صار مُهَدِدًا بفصله من الوظيفة كما حصل مع شركة أمازون التي طورت أجهزتها المراقبة لموظفيها بأحقية حكم الجهاز على أداء الموظف مما يجعله يحكم بفصله من عمله فيتم فصله، كما أن الأخلاق مع الذكاء الاصطناعي تتماس بالقوانين، فعند خطأ الذكاء الاصطناعي هل تتم محاسبة الروبوت الذي أخطأ أم يحاسب الذي صنعه؟!

أطروحة دارتموث:

"يمكن وصف كل جانب من عملية التعلم أو غيرها من مظاهرالذكاء بدقة شديدة تمكن الإنسان من تصميم آلة تحاكيه". طبع هذا التأكيد في الأطروحة المقدمة لمؤتمر دارتموث عام 1956، وهو يمثل موقف معظم الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي.

نظام الرموز المادية (فرضية نظام نويل وسيمون للرموز المادية):

"نظام الرموز المادية لديه الوسائل الضرورية والكافية للأفعال الذكية بوجه عام". مفاد هذه الجملة هو أن جوهر الذكاء يكمن في المقدرة على معالجة الرموز. على عكس ذلك، يعتقد أوبير دريفوس أن الخبرات البشرية تتشكل بشكل غريزي لا واعي ولا تعتمد على التلاعب بالرموز بشكل واعي ؛ فهي تتطلب أن يكون لدى الإنسان "شعور" بالموقف حتى وان لم تكن لديه المعرفة الكافية بالرموز.

مبرهنة عدم الاكتمال لغودل

لا يمكن لنظام منطقي (مثل برنامج حاسوبي) إثبات جميع الجمل الصحيحة. يعتقد روجر بينروز وآخرون غيره أن

نظرية غودل وضعت حدودا لما يمكن أن تفعله الآلات بما أنها وضعت حدا لما يمكن استنتاجه حسابيا، ولكنها لم تضع حدودا لما يمكن أن يفعله الإنسان.

فرضية سيرل حول الذكاء الاصطناعي القوي (الغرفة الصينية)

"يمكن أن يكون لجهاز الكمبيوتر عقلا يماثل عقل الإنسان إن تمت برمجته بشكل ملائم بالمدخلات والمخرجات الصحيحة". يرد سيرل على هذا التأكيد بحجته المعروفة بالغرفة الصينية، والتي تطلب منا أن ننظر داخل الكمبيوتر، لنحاول أن نعرف أين قد يكون هذا "العقل".

فرضية الدماغ الاصطناعي

يمكن محاكاة المخ. هانز مورفيك (Hans Moravec)، راي كرزويل (Ray Kurzweil) وغيرهم قالوا بأنه من الممكن من الناحية التقنية نسخ الدماغ مباشرة في المعدات والبرمجيات، وبأن هذا سيتم بشكل مطابق للأصل تماما.

آلات الحساب والذكاء "قانون تورنغ"

إذا كان الجهاز يعمل بذكاء يضاهي الإنسان، إذافذكائه يماثل ذكاء الإنسان. تفيد نظرية آلان تورنغ أنه، في نهاية المطاف، لا يسعنا إلا أن نحكم على ذكاء الآلة بناء على أدائها. هذه النظرية تشكل أساسا لاختبار تورنغ.

وف النهاية ستظل كل هذه مجرد فرضيات

أنواع الذكاء الاصطناعي:

للذكاء الاصطناعي أنواع يتم تقسيمه إلى:

الذكاء الاصطناعي الضيق

وهو الذكاء الاصطناعي الذي يتخصص في مجال واحد، فمثلاً هناك انظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التغلب على بطل العالم في لعبة الشطرنج، وهو الشيء الوحيد الذي تفعله.

الذكاء الاصطناعي العام

يشير هذا النوع إلى حواسيب بمستوى ذكاء الانسان في جميع المجالات، أي يمكنه تأدية أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها، إن إنشاء هذا النوع من الذكاء أصعب بكثير من النوع السابق ونحن لم نصل إلى هذا المستوى بعد.

الذكاء الاصطناعي الفائق

يعرف الفيلسوف في أكسفورد "نيك بوستروم" الذكاء الفائق بأنه “فكر أذكى بكثير من أفضل العقول البشرية في كل مجال تقريبًا، بما في ذلك الإبداع العلمي والحكمة العامة والمهارات الاجتماعية”، وبسبب هذا النوع يعتبر مجال الذكاء الاصطناعي مجالاً شيقاَ للتعمق به.

مشاكل الذكاء الاصطناعي:

انقسمت مشكلة محاكاة (أو خلق) الذكاء إلى عدد من المشاكل الفرعية المحددة. وتتكون هذه من سمات أو قدرات معينة يود الباحثون أن يجسدها نظام ذكي. تلقت الملامح المذكورة أدناه أكبر قدر من الاهتمام.

الاستنتاج، والتفكير المنطقي، والمقدرة على حل المشكلات

وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات التي تحاكي التفكير المنطقي المتسلسل الذي يقوم به البشر عند حل الألغاز، ولعب الطاولة أو الاستنتاجات المنطقية. وفى الثمانينيات والتسعينيات، أدت أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة أو غير الكاملة، مستخدمة في ذلك مفاهيم من الاحتمالية والاقتصاد.

بالنسبة للمشاكل الصعبة، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة—مما يؤدى إلى "انفجار اندماجي" :أى يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجما معينا. البحث عن خوارزميات أكثر قدرة على حل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الاصطناعي.

يحل البشر معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة بديهية وليست واعية، عن طريق الاستنتاج التدريجي الذي تمكن الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي من محاكاته اليا. [155] حققت أبحاث الذكاء الاصطناعي بعض التقدم في تقليد هذا النوع "الرمزي الفرعى" من مهارات حل المشاكل : المناهج المتضمنة في ذلك تأكد أهمية المهارات الحسية الحركية للتفكير الأرقى؛ويحاول البحث في مجال الشبكات العصبية محاكاة الهياكل داخل مخ الإنسان والحيوان التي تؤدي إلى ظهور هذه المهارة.

الآلات محدودة الذاكرة Limited Memory:

بالإضافة إلى تمتعها بإمكانات الآلات التفاعلية، تستطيع الآلات ذات الذاكرة المحدودة توظيف البيانات التاريخية في اتخاذ القرارات. وتندرج أغلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعروفة حاليًا ضمن هذه الفئة. ومنها أنظمة “التعلم العميق” التي يتم تدربيها بواسطة كميات هائلة من البيانات وتُخزن في ذاكرتها كمرجع لحل المشكلات المستقبلية.

وعلى سبيل المثال تُستخدم آلاف الصور ووصفها في تدريب أنظمة التعرف على الصور القائمة على الذكاء الاصطناعي، وتتعلم هذه الأنظمة الربط بين الصور ومسمياتها. وبالتالي فعندما تعرض صور أخرى على هذه الأنظمة، تعتمد على الصور المستخدمة في التدريب في إدراك محتويات الصور الجديدة. وتُحدد “تجربة التعلم” دقة هذه الأنظمة في تسمية الصور الجديدة.