الذكاء الاصطناعي – ما هو الذكاء الإصطناعي ؟
الذكاء الاصطناعي و ما هو الذكاء الإصطناعي ؟ ظهر مؤخرا فى مجتمعنا مصطلح الذكاء الصناعي او الذكاء الاصطناعي ، فما هو هذا المصطلح وماذا يفعل ؟ تابع قراءة المقالة وسوف تفهم كل شيئ عن الذكاء الصناعي.
تعريف الذكاء الاصطناعي
بينما ظهر اكثر من تعريف الذكاء الاصطناعي (AI) على مدار العقود القليلة الماضية ، يقدم John McCarthy التعريف التالي إنه علم وهندسة صنع آلات ذكية ، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية. وهي مرتبطة بالمهمة المماثلة لاستخدام أجهزة الكمبيوتر لفهم الذكاء البشري.
أنواع الذكاء الاصطناعي
يوجد اكثر من نوع له ، لكني سوف اتحدث عن نوعين وهما الاشهر .
الذكاء الاصطناعي الضعيف
الذكاء الاصطناعي الضعيف – يسمى أيضًا بالذكاء الاصطناعي المحدود (ANI) – هو الذكاء الاصطناعي الذي يتم تدريبه وتركيزه على أداء مهام محددة. يقود الذكاء الاصطناعي الضعيف معظم الذكاء الاصطناعي الذي يحيط بنا اليوم.
الذكاء الاصطناعي القوي
يتكون الذكاء الاصطناعي القوي من الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي الخارق (ASI). الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ، أو الذكاء الاصطناعي العام ، هو شكل نظري للذكاء الاصطناعي حيث يكون للآلة ذكاء مساوٍ للبشر ؛ سيكون لديه وعي مدرك لذاته ولديه القدرة على حل المشكلات والتعلم والتخطيط للمستقبل. الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) – المعروف أيضًا باسم الذكاء الخارق – سيتفوق على ذكاء وقدرة الدماغ البشري. في حين أن الذكاء الاصطناعي القوي لا يزال نظريًا تمامًا مع عدم وجود أمثلة عملية مستخدمة اليوم ، فإن هذا لا يعني أن باحثي الذكاء الاصطناعي لا يستكشفون تطوره أيضًا. في غضون ذلك ، قد تكون أفضل الأمثلة على ASI من الخيال العلمي ، مثل HAL ، مساعد الكمبيوتر الخارق الخارق في عام 2001: A Space Odyssey.
التعلم الذاتي و العميق
نظرًا لأن التعلم العميق والتعلم الآلي يميلان إلى الاستخدام بالتبادل ، فمن الجدير بالذكر الفروق الدقيقة بين الاثنين. كما ذكرنا أعلاه ، يعد كل من التعلم العميق والتعلم الآلي مجالين فرعيين للذكاء الاصطناعي ، والتعلم العميق هو في الواقع مجال فرعي للتعلم الآلي.
يتكون التعلم العميق في الواقع من شبكات عصبية. يشير مصطلح “عميق” في التعلم العميق إلى شبكة عصبية تتكون من أكثر من ثلاث طبقات – والتي ستكون شاملة للمدخلات والمخرجات – يمكن اعتبارها خوارزمية تعلم عميق.
الطريقة التي يختلف بها التعلم العميق والتعلم الآلي هي في كيفية تعلم كل خوارزمية. يقوم التعلم العميق بأتمتة جزء كبير من عملية استخراج الميزات ، مما يلغي بعض التدخل البشري اليدوي المطلوب ويمكّن من استخدام مجموعات بيانات أكبر. يمكنك التفكير في التعلم العميق على أنه “تعلم آلي قابل للتطوير” كما أشار ليكس فريدمان في نفس محاضرة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من أعلى. يعتمد التعلم الآلي الكلاسيكي أو “غير العميق” بشكل أكبر على التدخل البشري للتعلم. يحدد الخبراء البشريون التسلسل الهرمي للميزات لفهم الاختلافات بين مدخلات البيانات ، والتي تتطلب عادةً المزيد من البيانات المنظمة للتعلم.
يمكن للتعلم الآلي “العميق” الاستفادة من مجموعات البيانات المصنفة ، والمعروفة أيضًا باسم التعلم الخاضع للإشراف ، لإبلاغ الخوارزمية الخاصة بها ، ولكنها لا تتطلب بالضرورة مجموعة بيانات مصنفة. يمكنه استيعاب البيانات غير المهيكلة في شكلها الأولي (مثل النصوص والصور) ، ويمكنه تلقائيًا تحديد التسلسل الهرمي للميزات التي تميز فئات البيانات المختلفة عن بعضها البعض. على عكس التعلم الآلي ، لا يتطلب الأمر تدخلاً بشريًا لمعالجة البيانات ، مما يسمح لنا بتوسيع نطاق التعلم الآلي بطرق أكثر إثارة للاهتمام.
شاهد ايضا :معلومات عامة في كل المجالات
معلومات عامة عن بداية الذكاء الاصطناعي
1950: نشر آلان تورينج ماكينات الحوسبة والذكاء. في الورقة ، يقترح تورينج – المشهور بكسر رمز ENIGMA النازي خلال الحرب العالمية الثانية – الإجابة على السؤال “هل يمكن للآلات أن تفكر؟” ويقدم اختبار تورينج لتحديد ما إذا كان الكمبيوتر يمكنه إظهار نفس الذكاء (أو نتائج نفس الذكاء) للإنسان. تم مناقشة قيمة اختبار تورينج منذ ذلك الحين.
1956: صاغ جون مكارثي مصطلح “الذكاء الاصطناعي” في أول مؤتمر للذكاء الاصطناعي على الإطلاق في كلية دارتموث. (استمر مكارثي في ابتكار لغة Lisp.) في وقت لاحق من ذلك العام ، قام Allen Newell و JC Shaw و Herbert Simon بإنشاء The Logic Theorist ، وهو أول برنامج تشغيل للذكاء الاصطناعي.
1967: بنى فرانك روزنبلات Mark 1 Perceptron ، أول كمبيوتر يعتمد على شبكة عصبية “تعلمت” من خلال التجربة والخطأ. بعد عام واحد فقط ، نشر مارفن مينسكي وسيمور بابيرت كتابًا بعنوان Perceptrons ، والذي أصبح عملًا بارزًا على الشبكات العصبية ، ولفترة من الوقت على الأقل ، حجة ضد مشاريع أبحاث الشبكات العصبية المستقبلية.
1997: ديب بلو من شركة IBM يتفوق على بطل العالم للشطرنج آنذاك غاري كاسباروف ، في مباراة شطرنج (ومباراة ثانية).
2011: فاز IBM Watson على البطل Ken Jennings و Brad Rutter في Jeopardy!
2015: يستخدم كمبيوتر Minwa الفائق من Baidu نوعًا خاصًا من الشبكة العصبية العميقة تسمى الشبكة العصبية التلافيفية لتحديد وتصنيف الصور بمعدل دقة أعلى من متوسط الإنسان.
الخاتمة
كانت هذة بعض المعلومات الهامة بخصوص الذكاء الصناعي والذي بدا مؤخرا فى الانتشار ولربما فى السنوات القادمة قد يعتمد عليه البشر فى بعض الوظائف الهامة.
