ما هو الذكاء الاصطناعي 2023؟
المحتويات:
- ما هو الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي)؟
- كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
- لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟
- ما هي مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي؟
- الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف
- ما هي أمثلة التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وكيف يتم استخدامها اليوم؟
- ما هي تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي 4 أنواع من الذكاء الاصطناعي؟
- الذكاء المعزز مقابل الذكاء الاصطناعي
- الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي
- الحوسبة المعرفية الذكاء الاصطناعي
- ما هو تاريخ الذكاء الاصطناعي؟
- الذكاء الاصطناعي كخدمة
ما هو الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي)؟
الذكاء الاصطناعي هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات ، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة الذكاء الاصطناعي الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
مع تسارع الضجة حول الذكاء الاصطناعي ، كان البائعون يتدافعون للترويج لكيفية استخدام منتجاتهم وخدماتهم الذكاء الاصطناعي. غالبا ما يشير إليه الذكاء الاصطناعي هو ببساطة أحد مكونات الذكاء الاصطناعي ، مثل التعلم الآلي. يتطلب الذكاء الاصطناعي أساسا من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي. لا توجد لغة برمجة واحدة مرادفة الذكاء الاصطناعي ، ولكن القليل منها ، بما في ذلك Python و R و Java ، تحظى بشعبية.
بشكل عام ، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي عن طريق استيعاب كميات كبيرة من بيانات التدريب المصنفة ، وتحليل البيانات بحثا عن الارتباطات والأنماط ، واستخدام هذه الأنماط لعمل تنبؤات حول الحالات المستقبلية. وبهذه الطريقة ، يمكن لروبوت الدردشة الذي يتم تغذيته بأمثلة على الدردشات النصية أن يتعلم إنتاج تبادلات نابضة بالحياة مع الأشخاص ، أو يمكن لأداة التعرف على الصور أن تتعلم تحديد الكائنات ووصفها في الصور من خلال مراجعة ملايين الأمثلة.
تركز البرمجة الذكاء الاصطناعي على ثلاث مهارات معرفية: التعلم والتفكير والتصحيح الذاتي.
عمليات التعلم: يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على الحصول على البيانات وإنشاء قواعد لكيفية تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ. توفر القواعد ، التي تسمى الخوارزميات ، لأجهزة الحوسبة إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية إكمال مهمة محددة.
عمليات التفكير: يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على اختيار الخوارزمية المناسبة للوصول إلى النتيجة المرجوة.
عمليات التصحيح الذاتي: تم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي لضبط الخوارزميات باستمرار والتأكد من أنها توفر أدق النتائج الممكنة.
لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟
الذكاء الاصطناعي مهم لأنه يمكن أن يعطي الشركات نظرة ثاقبة لعملياتها التي ربما لم تكن على علم بها من قبل ولأنه ، في بعض الحالات ، يمكن الذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أفضل من البشر. خاصة عندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة الموجهة نحو التفاصيل مثل تحليل أعداد كبيرة من المستندات القانونية لضمان ملء الحقول ذات الصلة بشكل صحيح ، غالبا ما تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي المهام بسرعة وبأخطاء قليلة نسبيا.
وقد ساعد ذلك في تأجيج انفجار الكفاءة وفتح الباب أمام فرص عمل جديدة تماما لبعض الشركات الكبيرة. قبل الموجة الحالية من الذكاء الاصطناعي ، كان من الصعب تخيل استخدام برامج الكمبيوتر لربط الركاب بسيارات الأجرة ، ولكن اليوم أصبحت أوبر واحدة من أكبر الشركات في العالم من خلال القيام بذلك. يستخدم خوارزميات التعلم الآلي المتطورة للتنبؤ بالوقت الذي من المحتمل أن يحتاج فيه الأشخاص إلى ركوب في مناطق معينة ،
مما يساعد بشكل استباقي على جعل السائقين على الطريق قبل الحاجة إليهم. كمثال آخر ، أصبحت Google واحدة من أكبر اللاعبين لمجموعة من الخدمات عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي لفهم كيفية استخدام الأشخاص لخدماتهم ثم تحسينها. في عام 2017 ، أعلن الرئيس التنفيذي للشركة ، ساندر بيتشاي ، أن Google ستعمل كشركة “الذكاء الاصطناعي أولا“. حيث استخدمت أكبر وأنجح الشركات اليوم الذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها واكتساب ميزة على منافسيها.
ما هي مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي؟
تتطور الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق بسرعة ، ويرجع ذلك أساسا إلى الذكاء الاصطناعي تعالج كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع بكثير وتجعل التنبؤات أكثر دقة مما هو ممكن بشريا.
في حين أن الحجم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها على أساس يومي من شأنه أن يدفن باحثا بشريا ، فإن التطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التعلم الآلي يمكن أن تأخذ تلك البيانات وتحولها بسرعة إلى معلومات قابلة للتنفيذ. حتى كتابة هذه السطور ، فإن العيب الأساسي لاستخدام الذكاء الاصطناعي هو أنه من المكلف معالجة كميات كبيرة من البيانات التي تتطلبها الذكاء الاصطناعي البرمجة.
مزايا
- جيد في الوظائف الموجهة نحو التفاصيل
- تقليل الوقت للمهام الثقيلة للبيانات
- يقدم نتائج متسقة
- الوكلاء الظاهريون الذين يعملون بنظام الذكاء الاصطناعي متاحون دائما.
مساوئ
- مكلف
- يتطلب خبرة فنية عميقة
- محدودية المعروض من العمال المؤهلين لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي
- يعرف فقط ما تم عرضه
- عدم القدرة على التعميم من مهمة إلى أخرى.
الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي على أنها ضعيفة أو قوية.
- الذكاء الاصطناعي الضعيفة ، والمعروفة أيضا باسم الذكاء الاصطناعي الضيقة ، هي نظام الذكاء الاصطناعي تم تصميمه وتدريبه لإكمال مهمة محددة. تستخدم الروبوتات الصناعية والمساعدين الشخصيين الافتراضيين ، مثل Siri من Apple ، الذكاء الاصطناعي ضعيفة.
- يصف Strong الذكاء الاصطناعي ، المعروف أيضا باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI) ،
- البرمجة التي يمكنها تكرار القدرات المعرفية للدماغ البشري. عند تقديم مهمة غير مألوفة ، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي القوي استخدام المنطق الضبابى لتطبيق المعرفة من مجال إلى آخر وإيجاد حل بشكل مستقل. من الناحية النظرية ، يجب أن يكون برنامج الذكاء الاصطناعي القوي قادرا على اجتياز كل من اختبار تورينج واختبار الغرفة الصينية.
ما هي 4 أنواع من الذكاء الاصطناعي؟
أوضح أرند هينتز، الأستاذ المساعد في علم الأحياء التكاملي وعلوم وهندسة الكمبيوتر في جامعة ولاية ميشيغان، في مقال نشر عام 2016 أنه يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أنواع، بدءا من الأنظمة الذكية الخاصة بالمهام المستخدمة على نطاق واسع اليوم والتقدم إلى الأنظمة الواعية، والتي لا توجد بعد. الفئات هي كما يلي:
- النوع 1: الآلات التفاعلية.لا تحتوي أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه على ذاكرة وهي خاصة بالمهمة. مثال على ذلك هو Deep Blue ، برنامج الشطرنج IBM الذي تغلب على Garry Kasparov في 1990s. يمكن ل Deep Blue تحديد القطع الموجودة على رقعة الشطرنج وإجراء تنبؤات ، ولكن نظرا لعدم وجود ذاكرة ، لا يمكنها استخدام التجارب السابقة لإبلاغ التجارب المستقبلية.
- النوع 2: ذاكرة محدودة.تحتوي أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه على ذاكرة ، لذا يمكنها استخدام التجارب السابقة لإبلاغ القرارات المستقبلية. تم تصميم بعض وظائف صنع القرار في السيارات ذاتية القيادة بهذه الطريقة.
- النوع 3: نظرية العقل.نظرية العقل هي مصطلح علم النفس. عند تطبيقه على الذكاء الاصطناعي ، فهذا يعني أن النظام سيكون لديه الذكاء الاجتماعي لفهم العواطف. سيكون هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادرا على استنتاج النوايا البشرية والتنبؤ بالسلوك ، وهي مهارة ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أعضاء لا يتجزأ من الفرق البشرية.
- النوع 4:الوعي الذاتي. في هذه الفئة ، تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي بإحساس بالذات ، مما يمنحها الوعي. الآلات ذات الوعي الذاتي تفهم حالتها الحالية. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي غير موجود بعد.
ما هي أمثلة التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وكيف يتم استخدامها اليوم؟
تم دمج الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من أنواع التكنولوجيا المختلفة. فيما يلي ستة أمثلة:
- اتوماتيك.عند إقرانها بتقنيات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأدوات الأتمتة توسيع حجم وأنواع المهام المنجزة. مثال على ذلك هو أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) ، وهو نوع من البرامج التي تعمل على أتمتة مهام معالجة البيانات المتكررة القائمة على القواعد التي يقوم بها البشر تقليديا. عند دمجها مع التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة، يمكن لتقنية RPA أتمتة أجزاء أكبر من وظائف المؤسسة، مما يمكن روبوتات RPA التكتيكية من تمرير المعلومات من الذكاء الاصطناعي والاستجابة لتغييرات العملية.
- التعلم الآلي.هذا هو علم جعل الكمبيوتر يعمل بدون برمجة. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي يمكن اعتبارها ، بعبارات بسيطة للغاية ، أتمتة التحليلات التنبؤية. هناك ثلاثة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي:
- التعلم تحت الإشراف.يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يمكن اكتشاف الأنماط واستخدامها لتسمية مجموعات البيانات الجديدة.
- التعلم غير الخاضع للإشراف.لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ويتم فرزها وفقا لأوجه التشابه أو الاختلاف.
- التعلم المعزز.لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ، ولكن بعد تنفيذ إجراء أو عدة إجراءات ، يتم إعطاء نظام الذكاء الاصطناعي ملاحظات.
- رؤية الآلة.هذه التكنولوجيا تعطي آلة القدرة على الرؤية. تلتقط رؤية الآلة المعلومات المرئية وتحللها باستخدام الكاميرا والتحويل من التناظرية إلى الرقمية ومعالجة الإشارات الرقمية. غالبا ما تتم مقارنته بالبصر البشري ، لكن رؤية الآلة ليست مقيدة بعلم الأحياء ويمكن برمجتها للرؤية من خلال الجدران ، على سبيل المثال. يتم استخدامه في مجموعة من التطبيقات من تحديد التوقيع إلى تحليل الصور الطبية. غالبا ما يتم خلط رؤية الكمبيوتر ، التي تركز على معالجة الصور القائمة على الآلة ، مع رؤية الآلة.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP).هذه هي معالجة اللغة البشرية بواسطة برنامج كمبيوتر. أحد أقدم وأشهر الأمثلة على البرمجة اللغوية العصبية هو اكتشاف البريد العشوائي ، والذي ينظر إلى سطر الموضوع ونص البريد الإلكتروني ويقرر ما إذا كان غير هام. تعتمد الأساليب الحالية للبرمجة اللغوية العصبية على التعلم الآلي. تتضمن مهام البرمجة اللغوية العصبية ترجمة النص وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام.
- الروبوتات.يركز هذا المجال الهندسي على تصميم وتصنيع الروبوتات. غالبا ما تستخدم الروبوتات لأداء المهام التي يصعب على البشر القيام بها أو أدائها باستمرار. على سبيل المثال ، يتم استخدام الروبوتات في خطوط التجميع لإنتاج السيارات أو بواسطة وكالة ناسا لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء. يستخدم الباحثون أيضا التعلم الآلي لبناء روبوتات يمكنها التفاعل في البيئات الاجتماعية.
- السيارات ذاتية القيادة.تستخدم المركبات ذاتية القيادة مزيجا من رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق لبناء مهارة آلية في قيادة مركبة أثناء البقاء في حارة معينة وتجنب العوائق غير المتوقعة ، مثل المشاة.
ما هي تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
شق الذكاء الاصطناعي طريقه إلى مجموعة متنوعة من الأسواق. فيما يلي تسعة أمثلة.
الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. أكبر الرهانات هي على تحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف. تطبق الشركات التعلم الآلي لإجراء تشخيصات أفضل وأسرع من البشر. واحدة من أفضل تقنيات الرعاية الصحية المعروفة هي IBM Watson. يفهم اللغة الطبيعية ويمكنه الرد على الأسئلة المطروحة عليها. يقوم النظام باستخراج بيانات المريض ومصادر البيانات الأخرى المتاحة لتشكيل فرضية ، والتي يقدمها بعد ذلك مع مخطط تسجيل الثقة.
تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى استخدام مساعدي الصحة الافتراضية عبر الإنترنت وروبوتات الدردشة لمساعدة المرضى وعملاء الرعاية الصحية في العثور على المعلومات الطبية وجدولة المواعيد وفهم عملية الفوترة وإكمال العمليات الإدارية الأخرى. كما يتم استخدام مجموعة من التقنيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأوبئة مثل COVID-19 ومكافحتها وفهمها.
الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال. يتم دمج خوارزميات التعلم الآلي في التحليلات ومنصات إدارة علاقات العملاء (CRM) للكشف عن معلومات حول كيفية خدمة العملاء بشكل أفضل. تم دمج Chatbots في مواقع الويب لتقديم خدمة فورية للعملاء. أصبحت أتمتة الوظائف أيضا نقطة نقاش بين الأكاديميين ومحللي تكنولوجيا المعلومات.
الذكاء الاصطناعي في التعليم. يمكن الذكاء الاصطناعي أتمتة التقديرات، مما يمنح المعلمين مزيدا من الوقت. يمكنه تقييم الطلاب والتكيف مع احتياجاتهم ، مما يساعدهم على العمل بالسرعة التي تناسبهم. يمكن للمعلمين الذكاء الاصطناعي تقديم دعم إضافي للطلاب ، مما يضمن بقائهم على المسار الصحيح. ويمكن أن يغير أين وكيف يتعلم الطلاب ، وربما يحل محل بعض المعلمين.
الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل. الذكاء الاصطناعي في تطبيقات التمويل الشخصي ، مثل Intuit Mint أو TurboTax ، تعطل المؤسسات المالية. تقوم تطبيقات مثل هذه بجمع البيانات الشخصية وتقديم المشورة المالية. تم تطبيق برامج أخرى ، مثل IBM Watson ، على عملية شراء منزل. اليوم ، يقوم برنامج الذكاء الاصطناعي بالكثير من التداول في وول ستريت.
الذكاء الاصطناعي في القانون. غالبا ما تكون عملية الاكتشاف – غربلة الوثائق – في القانون مربكة للبشر. يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في أتمتة العمليات كثيفة العمالة في الصناعة القانونية إلى توفير الوقت وتحسين خدمة العملاء. تستخدم شركات المحاماة التعلم الآلي لوصف البيانات والتنبؤ بالنتائج ، ورؤية الكمبيوتر لتصنيف واستخراج المعلومات من المستندات ومعالجة اللغة الطبيعية لتفسير طلبات الحصول على المعلومات.
الذكاء الاصطناعي في التصنيع. كان التصنيع في طليعة دمج الروبوتات في سير العمل. على سبيل المثال ، تعمل الروبوتات الصناعية التي تمت برمجتها في وقت ما لأداء مهام فردية وفصلها عن العمال البشريين ، بشكل متزايد كروبوتات مشتركة: روبوتات أصغر متعددة المهام تتعاون مع البشر وتتحمل مسؤولية المزيد من أجزاء الوظيفة في المستودعات وأرضيات المصانع ومساحات العمل الأخرى.
الذكاء الاصطناعي في مجال البنوك. تستخدم البنوك بنجاح روبوتات الدردشة لتوعية عملائها بالخدمات والعروض والتعامل مع المعاملات التي لا تتطلب تدخلا بشريا. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي المساعدين الافتراضيين لتحسين وخفض تكاليف الامتثال للوائح المصرفية. تستخدم المؤسسات المصرفية أيضا الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية صنع القرار بشأن القروض ، ووضع حدود الائتمان وتحديد فرص الاستثمار.
الذكاء الاصطناعي في مجال النقل. بالإضافة إلى الدور الأساسي لشركة الذكاء الاصطناعي في تشغيل المركبات ذاتية القيادة ، يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في النقل لإدارة حركة المرور ، والتنبؤ بتأخير الرحلات ، وجعل الشحن البحري أكثر أمانا وكفاءة.
أمن. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على رأس قائمة الكلمات الطنانة التي يستخدمها بائعو الأمان اليوم لتمييز عروضهم. وتمثل تلك المصطلحات أيضا تكنولوجيات قابلة للتطبيق حقا. تستخدم المؤسسات التعلم الآلي في برامج إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM) والمجالات ذات الصلة لاكتشاف الحالات الشاذة وتحديد الأنشطة المشبوهة التي تشير إلى التهديدات.
من خلال تحليل البيانات واستخدام المنطق لتحديد أوجه التشابه مع التعليمات البرمجية الضارة المعروفة ، يمكن الذكاء الاصطناعي توفير تنبيهات للهجمات الجديدة والناشئة في وقت أقرب بكثير من الموظفين البشريين وتكرارات التكنولوجيا السابقة. تلعب التكنولوجيا الناضجة دورا كبيرا في مساعدة المؤسسات على محاربة الهجمات الإلكترونية.
الذكاء المعزز مقابل الذكاء الاصطناعي
يعتقد بعض خبراء الصناعة أن مصطلح الذكاء الاصطناعي يرتبط ارتباطا وثيقا بالثقافة الشعبية ، وقد تسبب هذا في أن يكون لدى عامة الناس توقعات غير محتملة حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي مكان العمل والحياة بشكل عام.
- الذكاء المعزز. يأمل بعض الباحثين والمسوقين أن تساعد تسمية الذكاء المعزز ، التي لها دلالة أكثر حيادية ، الناس على فهم أن معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي ستكون ضعيفة وببساطة تحسين المنتجات والخدمات. تتضمن الأمثلة ظهور المعلومات المهمة تلقائيا في تقارير ذكاء الأعمال أو تسليط الضوء على المعلومات المهمة في الإيداعات القانونية.
- الذكاء الاصطناعي. يرتبط الذكاء الذكاء الاصطناعي الحقيقي، أو الذكاء الاصطناعي العام، ارتباطا وثيقا بمفهوم التفرد التكنولوجي – مستقبل يحكمه ذكاء اصطناعي فائق يتجاوز بكثير قدرة الدماغ البشري على فهمه أو كيف يشكل واقعنا.
- لا يزال هذا في نطاق الخيال العلمي ، على الرغم من أن بعض المطورين يعملون على حل المشكلة. يعتقد الكثيرون أن تقنيات مثل الحوسبة الكمومية يمكن أن تلعب دورا مهما في جعل AGI حقيقة واقعة وأنه يجب علينا الاحتفاظ باستخدام مصطلح الذكاء الاصطناعي لهذا النوع من الذكاء العام.
الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي
في حين أن الذكاء الاصطناعي الأدوات تقدم مجموعة من الوظائف الجديدة للشركات ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يثير أيضا أسئلة أخلاقية لأنه ، للأفضل أو للأسوأ ، سيعزز نظام الذكاء الاصطناعي ما تعلمه بالفعل.
قد يكون هذا مشكلة لأن خوارزميات التعلم الآلي ، التي تدعم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدما ، ذكية فقط مثل البيانات التي يتم تقديمها في التدريب. نظرا لأن الإنسان يختار البيانات المستخدمة لتدريب برنامج الذكاء الاصطناعي ، فإن احتمال تحيز التعلم الآلي متأصل ويجب مراقبته عن كثب.
يحتاج أي شخص يتطلع إلى استخدام التعلم الآلي كجزء من أنظمة الإنتاج في العالم الحقيقي إلى مراعاة الأخلاقيات في عمليات التدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة به والسعي لتجنب التحيز. هذا صحيح بشكل خاص عند استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لا يمكن تفسيرها بطبيعتها في تطبيقات التعلم العميق وشبكة الخصومة التوليدية (GAN).
تعد قابلية التفسير حجر عثرة محتمل أمام استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعات التي تعمل بموجب متطلبات الامتثال التنظيمي الصارمة. على سبيل المثال، تعمل المؤسسات المالية في الولايات المتحدة بموجب لوائح تتطلب منها شرح قراراتها المتعلقة بإصدار الائتمان. ومع ذلك ،
عندما يتم اتخاذ قرار برفض الائتمان من خلال برمجة الذكاء الاصطناعي ، قد يكون من الصعب شرح كيفية التوصل إلى القرار لأن الأدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة لاتخاذ مثل هذه القرارات تعمل من خلال إثارة الارتباطات الدقيقة بين آلاف المتغيرات. عندما يتعذر شرح عملية صنع القرار ، يمكن الإشارة إلى البرنامج باسم black box AI..
الحوسبة المعرفية الذكاء الاصطناعي
يستخدم المصطلحان الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية أحيانا بالتبادل ، ولكن بشكل عام ، يتم استخدام التسمية الذكاء الاصطناعي للإشارة إلى الآلات التي تحل محل الذكاء البشري من خلال محاكاة كيفية استشعارنا للمعلومات في البيئة وتعلمها ومعالجتها والتفاعل معها.
تستخدم تسمية الحوسبة المعرفية للإشارة إلى المنتجات والخدمات التي تحاكي وتزيد من عمليات التفكير البشري.
ما هو تاريخ الذكاء الاصطناعي؟
كان مفهوم الأشياء غير الحية الموهوبة بالذكاء موجودا منذ العصور القديمة. تم تصوير الإله اليوناني هيفايستوس في الأساطير على أنه يصوغ خدما يشبهون الروبوت من الذهب. بنى المهندسون في مصر القديمة تماثيل للآلهة التي يحركها الكهنة. على مر القرون، استخدم المفكرون من أرسطو إلى اللاهوتي الإسباني رامون لول في القرن 13th إلى رينيه ديكارت وتوماس بايز أدوات ومنطق عصرهم لوصف عمليات التفكير البشري كرموز، ووضع الأساس لمفاهيم الذكاء الاصطناعي مثل تمثيل المعرفة العامة.
جلبت أواخر 19th والنصف الأول من القرن 20th العمل التأسيسي الذي من شأنه أن يؤدي إلى الكمبيوتر الحديث. في عام 1836 ، اخترع عالم الرياضيات بجامعة كامبريدج تشارلز باباج وأوغوستا آدا بايرون ، كونتيسة لوفليس ، أول تصميم لآلة قابلة للبرمجة.
عقد 1940. تصور عالم الرياضيات في جامعة برينستون جون فون نيومان بنية الكمبيوتر المخزن — فكرة أن برنامج الكمبيوتر والبيانات التي يعالجها يمكن الاحتفاظ بها في ذاكرة الكمبيوتر. ووضع وارن مكولوتش ووالتر بيتس الأساس للشبكات العصبية.
عقد 1950. مع ظهور أجهزة الكمبيوتر الحديثة ، يمكن للعلماء اختبار أفكارهم حول ذكاء الآلة. تم ابتكار إحدى الطرق لتحديد ما إذا كان الكمبيوتر يتمتع بذكاء من قبل عالم الرياضيات البريطاني ومفكك الشفرات في الحرب العالمية الثانية آلان تورينج. ركز اختبار تورينج على قدرة الكمبيوتر على خداع المحققين للاعتقاد بأن إجاباته على أسئلتهم كانت من صنع إنسان.
1956. يشار إلى المجال الحديث للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع على أنه بدأ هذا العام خلال مؤتمر صيفي في كلية دارتموث. برعاية وكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة (DARPA) ، حضر المؤتمر 10 من الشخصيات البارزة في هذا المجال ، بما في ذلك رواد الذكاء الاصطناعي مارفن مينسكي وأوليفر سلفريدج وجون مكارثي ، الذي ينسب إليه الفضل في صياغة مصطلح الذكاء الاصطناعي. كما حضر الحفل ألين نيويل ، عالم الكمبيوتر ،
وهربرت أ. سيمون ، الخبير الاقتصادي والعالم السياسي وعالم النفس المعرفي ، الذين قدموا برنامج Logic Theorist الرائد ، وهو برنامج كمبيوتر قادر على إثبات بعض النظريات الرياضية ويشار إليه باسم برنامج الذكاء الاصطناعي الأول.
عقد 1950 وعقد 1960. في أعقاب مؤتمر كلية دارتموث ، توقع القادة في مجال الذكاء الاصطناعي الوليد أن ذكاء من صنع الإنسان يعادل الدماغ البشري كان قاب قوسين أو أدنى ، مما جذب دعما حكوميا وصناعيا كبيرا. في الواقع ، ما يقرب من 20 عاما من البحوث الأساسية الممولة تمويلا جيدا ولدت تقدما كبيرا في الذكاء الاصطناعي: على سبيل المثال ، في أواخر 1950s ، نشر نيويل وسيمون خوارزمية حل المشكلات العامة (GPS) ،
والتي فشلت في حل المشكلات المعقدة ولكنها وضعت الأسس لتطوير بنى معرفية أكثر تطورا. طور مكارثي Lisp ، وهي لغة للبرمجة الذكاء الاصطناعي لا تزال تستخدم حتى اليوم. في منتصف 1960s أستاذ معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا جوزيف Weizenbaum وضعت ELIZA، وهو برنامج معالجة اللغة الطبيعية في وقت مبكر التي وضعت الأساس لchatbots اليوم.
1970s و 1980s. لكن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام أثبت أنه بعيد المنال ، وليس وشيكا ، حيث أعاقته القيود المفروضة على معالجة الكمبيوتر والذاكرة وتعقيد المشكلة. تراجعت الحكومة والشركات عن دعمها لأبحاث الذكاء الاصطناعي ، مما أدى إلى فترة إراحة استمرت من عام 1974 إلى عام 1980 وعرفت باسم “شتاء الذكاء الاصطناعي” الأول. في 1980s ، أثار البحث في تقنيات التعلم العميق واعتماد الصناعة لأنظمة إدوارد فايجينباوم الخبيرة موجة جديدة من الحماس الذكاء الاصطناعي ، فقط ليتبعه انهيار آخر للتمويل الحكومي ودعم الصناعة. استمر الشتاء الثاني الذكاء الاصطناعي حتى منتصف 1990s.
1990s حتى اليوم. أثارت الزيادات في القوة الحسابية وانفجار البيانات نهضة الذكاء الاصطناعي في أواخر 1990s التي استمرت حتى الوقت الحاضر. أدى التركيز الأخير على الذكاء الاصطناعي إلى حدوث اختراقات في معالجة اللغة الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر ، والروبوتات ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق والمزيد. علاوة على ذلك ، أصبحت الذكاء الاصطناعي ملموسة أكثر من أي وقت مضى ،
حيث تعمل على تشغيل السيارات وتشخيص الأمراض وترسيخ دورها في الثقافة الشعبية. في عام 1997 ، هزم ديب بلو من شركة آي بي إم أستاذ الشطرنج الروسي غاري كاسباروف ، ليصبح أول برنامج كمبيوتر يهزم بطل العالم في الشطرنج. بعد أربعة عشر عاما ، أسر واتسون من IBM الجمهور عندما هزم اثنين من الأبطال السابقين في برنامج الألعاب Jeopardy !. وفي الآونة الأخيرة، أذهلت الهزيمة التاريخية لبطل العالم 18 مرة لي سيدول من قبل AlphaGo من Google DeepMind مجتمع Go وشكلت معلما رئيسيا في تطوير الآلات الذكية.
الذكاء الاصطناعي كخدمة
نظرا لأن تكاليف الأجهزة والبرامج والموظفين الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون باهظة الثمن ، فإن العديد من البائعين يقومون بتضمين مكونات الذكاء الاصطناعي في عروضهم القياسية أو توفير الوصول إلى منصات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS). يسمح AIaaS للأفراد والشركات بتجربة الذكاء الاصطناعي لأغراض تجارية مختلفة وتجربة منصات متعددة قبل الالتزام.
تتضمن عروض السحابة الذكاء الاصطناعي الشائعة ما يلي:
- أمازون الذكاء الاصطناعي
- مساعد آي بي إم واتسون
- خدمات مايكروسوفت المعرفية
- جوجل الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات ، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة الذكاء الاصطناعي الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة.
نقترح عليك أن تقرأ
1– مواقع التحديات البرمجية الأكثر شهرة 2022
2- ما هو ال Flexbox في CSS وليه بيتم استخدام ال 2022FLEX BOX
3- ما هو الفرق بين مطوري Full Stack و Backend و2022Front End
4- ما هو ال Position في Css وما هي انواعها ومتى يتم استخدامها وكيفيه حل مشاكلها ب Z-index
5- Java مقابل JavaScript: الفرق الرئيسي بين Java و 2022JavaScript
6- المصدر المفتوح للمطورين – دليل المبتدئين لمساعدتك على بدء المساهمة 2022
المصادر
1- techtarget
