الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي

عرض: مهندس عماد توماس

ضمن سلسلة الثقافة العلمية صدر حديثًا عن الهيئة العامة لقصور الثقافة كتاب “الذكاء الاصطناعي”، للدكتور فتح الله الشيخ، بكلية العلوم جامعة سوهاج. يتكون الكتاب من 365 صفحة من القطع الكبير. ويقدم الكتاب تعريفًا لعلم الذكاء الاصطناعى، ويبين أهميته وتاريخ تطوره عبر الزمن، كما يتناول عددًا من التطبيقات المهمة في مجالات النشاط البشري، مثل الرعاية الصحية والعلوم الحيوية التي أسهمت في الحفاظ على حياة الإنسان، ويستعرض التطبيقات التكنولوجية والعلمية التي غيَّرت أنماط معيشتنا وفاقمت الفجوة والجفوة بين جيل الأحفاد والأجداد.

ويتعرض الكتاب لقضية الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي وأخلاقيات التعامل مع هذه التقنية، وضرورة السيطرة عليها في استخداماتها المتعددة.

تاريخ الذكاء الاصطناعي

يعتقد البعض أن الذكاء الاصطناعي ظهر حديثًا مع انتشار الإنترنت وأجيال الاتصالات المتقدمة إلا أن مؤلف الكتاب يفاجئنا بأن الذكاء الاصطناعي ظهر في الخمسينيات من القرن الماضي على يد آباء الذكاء الاصطناعي منهم جون مكارثي John McCarthy الذي وصف هذا الذَّكاء بأنه أي مهمة يؤديها برنامج أو آلة لو قام الإنسان بنفس النشاط، فسنقول إن على الإنسان تطبيق الذكاء لإنجاز تلك المهمة.

تم سك مصطلح الذكاء الاصطناعي في عام 1956، لكن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر شعبية اليوم بفضل زيادة حجم البيانات، والخوارزميات المتقدمة، والتحسينات في طاقة الحوسبة والتخزين، وقد عرضت بحوث مبكرة في الذكاء الاصطناعي في خمسينيات القرن العشرين مواضيع مثل حل المشاكل والطرق الرمزية، وفي الستينات من القرن نفسه، اهتمت وزارة الدفاع الأمريكية بهذا النوع من البحوث وبدأت بتدريب أجهزة الكمبيوتر على محاكاة المنطق البشري الأساسي، على سبيل المثال، أنجزت وكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة مشاريع خرائط الشّوارع في السبعينيات، وأنتجت داربا مساعدين شخصيين أذكياء في عام 2003، سابقة في ذلك سيري أو أليكسا بوقت طويل، وقد مهد هذا العمل المبكر الطريق للأتمتة والتفكير السّائد الَّذي نراه في أجهزة الكمبيوتر اليوم، بما في ذلك أنظمة دعم القرار وأنظمة البحث الذكية التي يُمكن تصميمها لتقوية وتعزيز القدرات البشرية. ويمكن إيجاز تاريخ هذا التطور في خمسينيات وستينيات وسبعينيات القرن العشرين أثار العمل المبكر مع الشبكات العصبية والاهتمام بـآلات التفكير، ومنذ الثمانينيات وحتى بداية عشرينيات القرن الحالي أصبح التعلم الآليُّ شائعًا، وفى يومنا هذا سيطر التعلم العميق، وصارت اختراقاته محركًا لطفرة الذكاء الاصطناعي.

ماهو الذكاء الاصطناعي؟

يعرَّف الذكاء الاصطناعي اليوم بشكل صحيح باسم الذّكاء الاصطناعي الضيق (أو) الذكاء الاصطناعي الضعيف، حيث إنه مصمم للقيام بمهمة ضيقة (على سبيل المثال، التعرف على الوجه فقط أو البحث في الإنترنت فقط أو قيادة السيارة فقط)، ومع ذلك، فإنَّ الهدف طويل الأجل لكثير من الباحثين هو إنشاء Artificial general intelligence AGI AI الذكاء الاصطناعي القوي، في حين أن الذكاء الاصطناعي الضيق قد يتفوق على البشر مهما كانت مهمته المُحدَّدة، مثل لعب الشطرنج أو حل المعادلات، فإنَّ الذكاء الاصطناعي القوى AGI سوف يتفوق على البشر في كلّ مهمةٍ إدراكيةٍ تقريبًا.

وتُظهر أنظمة الذَّكاء الاصطناعي عادةً على الأقل بعض السلوكيات المرتبطة بالذكاء البشري مثل: التخطيط والتعلم والتفكير، وحل المشكلات، وتمثيل المعرفة والإدراك والحركة والتلاعب، وبدرجة أقل، الذكاء الاجتماعي والإبداع.

الذكاء الاصطناعي (AI) من الممكن للآلات أن تتعلم من التجربة، وأن تتكيف مع المدخلات الجديدة لتؤدي نفس المهام التي يقوم بها الإنسان، وتعتمد معظم أمثلة الذكاء الاصطناعي الَّتي نسمع عنها اليوم -من أجهزة الكمبيوتر التي تلعب الشطرنج إلى السيارات ذاتية القيادة- بشكل كبير على التعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية، وباستخدام هذه التقنيات، يُمكن تدريب أجهزة الكمبيوتر لإنجاز مهام محددة من خلال معالجة كميات كبيرة من البيانات والتعرف على الأنماط في هذه البيانات.

تعلم الآلة والتعلم العميق

تعلم الآلة (ML) هو دراسة تحسين خوارزميات الكمبيوتر تلقائيًّا من خلال التجربة، يُنظر إليه على أنَّه مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، تبني خوارزميات التعلم الآلي نموذجًا رياضيًّا يعتمد على بيانات نموذجية، تُعرف باسم “بيانات التدريب”، من أجل وضع تنبؤات أو قرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل تصفية البريد الإلكتروني ورؤية الكمبيوتر، حيث يصعب أو يتعذر تطوير خوارزميات تقليدية لأداء المهام المطلوبة. يرتبط التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا بالإحصاءات الحسابية، والتي تركز على عمل التنبؤات باستخدام أجهزة الكمبيوتر، ويُشار أيضًا إليه في تطبيقه عبر مشاكل العمل، باسم التحليلات التنبؤية.

أما التعلم العميق (المعروف أيضًا باسم التعلم المنظم العميق) هو جزء من مجموعة أوسع من أساليب التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي، يمكن أن يكون التعلم تحت الإشراف أو شبه خاضع للإشراف أو من دون إشراف.

يعتقد مؤلف الكتاب أن صناعة الذكاء الاصطناعي كبيرة جدًّا، ومن المحتمل أن تنمو لتصير أكبر من أي صناعة أخرى رأيناها حتى الآن، وتشمل أكبر فرصة استثمارية، فالدراسات الحديثة تشير إلى إمكانات الربح الهائلة للاستثمارات الموقوتة والمُحدَّدة بشكل صحيح في سوق الذكاء الاصطناعي AI الوليدة. من سيري SIRI إلى السيارات ذاتية القيادة يتقدم الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة، في الوقت الذي يصور فيه الخيال العلمي غالبًا الذكاء الاصطناعي على شكل روبوتات ذات خصائص شبيهة بالإنسان، إلا أنَّه يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يشمل أي شيء من خوارزميات البحث من جوجل Google إلى واتسون Watson  من IBM إلى الأسلحة المستقلة ذاتيًّا.

استخدامات الذكاء الاصطناعي وأهميته

الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان، ويُستَخدَم للتوصية بما يجب عليك شراؤه عبر الإنترنت في المستقبل، ولفهم ما تقوله للمساعدين الظاهريين مثل alexa- Apple- Siri وللتعرُّف على من وما هو موجود في صورة ما، أو اكتشاف البريد العشوائي أو اكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان وتأتي أهمية Al في التالي:

• الذكاء الاصطناعي هو أتمتة التعلم والاكتشاف المتكرر من خلال البيانات لكن الذكاء الاصطناعي يختلف عن الأتمتة الآلية بدلًا من أتمتة المهام اليدوية يقوم الذكاء الاصطناعي بمهام متكررة وكبيرة الحجم وموثوق بها دون تعب وبالنسبة لهذا النوع من الأتمتة لا يزال التحكم البشري ضروريًّا لإنشاء النظام وطرح الأسئلة الصحيحة.
• يضيف الذكاء الاصطناعي الذكاء إلى المنتجات الموجودة في معظم الحالات، لن يتم بيع الذكاء الاصطناعي كتطبيق مستقل، بدلًا من ذلك، سيتم تحسين المنتجات التي تُستَخدَم بالفعل بإضافة قدرات الذكاء الاصطناعي مثل الكثير، أضيفت سيري كميزةٍ لجيلٍ جديدٍ من منتجات أبل ويمكن الجمع بين التشغيل الآلي ومنصات التخاطب، والآلات الذكية مع كميات كبيرة من البيانات لتحسين العديد من التقنيات في المنزل وفي مكان العمل من الذكاء الأمني إلى تحليل الاستثمار.
• يتكيَّف الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات التعلم التقدمية للسماح للبيانات بإجراء البرمجة، وتجد الذكاء الاصطناعي هيكلًا وانتظاما في البيانات بحيث تستحوذ الخوارزمية على مهارة تصبح الخوارزمية مصنفًا أو متنبئًا، مثلما تستطيع الخوارزمية تعليم نفسها كيفية لعب الشطرنج. يمكن أن تعلم نفسها ما هو المنتج الذي ستوصي به بعد ذلك على الإنترنت وتتكيف النماذج عند إعطاء بيانات جديدة والتغذية الراجعة هي تقنية الذكاء الاصطناعي التي تسمح للنموذج أن يضبط الأمور، من خلال التدريب والبيانات المضافة، عندما يكون الجواب الأول غير صحيح تمامًا.
• يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات أكثر وأعمق باستخدام الشبكات العصبية التي بها العديد من الطبقات المخفية. يكاد يكون من المستحيل بناء نظام كشف الاحتيال مع خمس طبقات مخفية قبل بضع سنوات، كل ذلك تغيَّر مع قوة الكمبيوتر المذهلة والبيانات الضخمة تحتاج إلى الكثير من البيانات لتدريب نماذج التعلم العميق لأنها تتعلم مباشرةً من البيانات. كلما زادت البيانات التي يُمكنك إمدادها بها كلما أصبحت أكثر دقة.

يحقق الذكاء الاصطناعي دقة مذهلة على الرغم من الشبكات العصبية العميقة، التي كانت مستحيلة في السابق، على سبيل المثال، تعتمد جميع تفاعلاتك مع أليكسا Alexa