الذكاء الاصطناعي. التعريف والغرض والتاريخ

جاكرتا في السنوات الأخيرة، بدأ استخدام مصطلح الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) على نحو متزايد في مختلف موضوعات المناقشة. يسير هذا جنبا إلى جنب مع الدور المتزايد للتكنولوجيا في الصناعة بالإضافة إلى ظهور OpenAI مع Dall-E و ChatGPT. على الرغم من أن هناك حاجة إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدة البشر. ومع ذلك ، لا يفهم الجميع معنى وتاريخ الذكاء الاصطناعي.

من ناحية أخرى ، ظهر مفهوم الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي منذ أكثر من عقد من الزمان. في عام 2004 بالتحديد ، أوضح عالم الكمبيوتر الأمريكي والعالم المعرفي المولود في 4 سبتمبر 1927 ، جون مكارثي تعريف الذكاء الاصطناعي في ورقته.

تعريف الذكاء الاصطناعي

وفقا لمكارثي ، فإن الذكاء الاصطناعي هو العلم والتقنية لصنع الآلات الذكية ، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية. يرتبط هذا بنفس المهمة المتمثلة في استخدام أجهزة الكمبيوتر لفهم الذكاء البشري ، ولكن لا يتعين الذكاء الاصطناعي أن تقتصر على الأساليب التي يمكن ملاحظتها بيولوجيا.

قبل وقت طويل من جون مكارثي ، ناقش عالم الكمبيوتر وعالم الرياضيات آلان تورينج مفهوم الذكاء الاصطناعي. في ورقته بعنوان آلات الحوسبة والذكاء ، التي نشرت في عام 1950 ، طرح تورينج السؤال "هل يمكن للآلات أن تفكر؟".

من هذا السؤال ، حدد "والد علوم الكمبيوتر" اختبارا يعرف الآن باسم اختبار تورينج. يصف تورينج المحقق البشري بأنه يحاول التمييز بين الكمبيوتر واستجابة النص البشري. يعد اختبار تورينج جزءا مهما من تاريخ الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى مفهوم مستمر في الفلسفة لأنه يستخدم أفكارا حول اللغويات ، كما ذكرت شركة IBM.

الغرض من الذكاء الاصطناعي

ثم واصل الخبراء تحقيقهم في إمكانات الذكاء الاصطناعي كما أجراه ستيوارت راسل وبيتر نورفيج. أصبح الكتاب الذي كتبه الاثنان ، الذكاء الاصطناعي: نهج حديث ، كتابا مرجعيا رائدا في دراسات الذكاء الاصطناعي اليوم.

حدد راسل ونورفيج إمكانات الذكاء الاصطناعي التي تميزه عن أنظمة الكمبيوتر الحالية. وفقا للكتاب ، سيؤدي الذكاء الاصطناعي إلى القدرة على التفكير كبشر. أشار كلاهما إلى بعض إمكانات الذكاء الاصطناعي ، أي كونه نظاما يفكر كإنسان ونظام يتصرف مثل الإنسان.

ولكن قبل التوجه إليه ، يقدم الخبيران حلا أكثر مثالية وتحديدا ليكون نظاما يفكر ويتصرف بعقلانية. ضمن نطاق الذكاء الاصطناعي هناك مجالات فرعية تسمى التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لمعالجة البيانات ودراستها.

ببساطة ، تهدف الذكاء الاصطناعي ، وهي مزيج من علوم الكمبيوتر ومجموعات البيانات القوية ، إلى المساعدة في حل المشكلات البشرية.

تاريخ الذكاء الاصطناعي

في الواقع ، كانت الفكرة الأولية ل "آلة التفكير" قد ظهرت بالفعل قبل عام 2000 بوقت طويل. بدءا من الأفكار ، ثم التجارب ، ثم التطوير ، شهدت الذكاء الاصطناعي تطورا سريعا في هذا القرن.

إليكم تاريخ الذكاء الاصطناعي عددا من الأحداث المهمة التي أدت إلى ظهور الذكاء الاصطناعي.

في عام 1950 ، نشر والد علوم الكمبيوتر آلان تورينج ورقة بعنوان آلات الحوسبة والذكاء. في عمله ، أوضح تورينج إنشاء اختبار تورينج لاختبار وتحديد ما إذا كانت أجهزة الكمبيوتر يمكنها إظهار نفس نتائج الذكاء مثل البشر.

ثم في عام 1956 ، قدم جون مكارثي تعريفا لمصطلح الذكاء الاصطناعي في مؤتمر الذكاء الاصطناعي الأول الذي عقد في كلية دارتموث. في نفس العام ، أنشأ علماء كمبيوتر آخرون مثل Allen Newel و JC Shaw و Herbert Simon أول برنامج للذكاء الاصطناعي ، Logic Theorist.

فرانك روزنبلات ، عالم ومعروف في مجال التعلم العميق طور الذكاء الاصطناعي أول كمبيوتر يعتمد على شبكة عصبية تسمى Mark 1 Perceptron في عام 1967. في نفس العام ، أطلق علماء الإدراك الأمريكيون في مجال الذكاء الاصطناعي ، مارفن مينسكي وسيمور بابرت كتابا بعنوان Perceptron. أصبح هذا الكتاب عملا مهما في الشبكات العصبية لمختلف مشاريع أبحاث الشبكات العصبية المستقبلية.

تميزت 1980s باستخدام خوارزمية Backprogation التي يمكن أن تدرب نفسها. سيتم استخدام هذا لاحقا على نطاق واسع في تطبيق الذكاء الاصطناعي. للحصول على معلومات ، Backpropagation هي خوارزمية تعلم آلي تستخدم في تدريب الشبكة العصبية. يعمل عن طريق إعادة نشر الأخطاء من مخرجات الشبكة العصبية إلى المدخلات ، من خلال طبقات متعددة في الشبكة ، وبالتالي تحديث الأوزان والتحيزات في الشبكة.

تطابق الآلة مقابل الإنسان

أخذت الأحداث المتعلقة الذكاء الاصطناعي البشر عن طريق العاصفة في عام 1997. في ذلك الوقت ، تمكن Deep Blue ، وهو نظام ذكاء اصطناعي (الذكاء الاصطناعي) طورته شركة IBM ، من هزيمة بطل العالم في الشطرنج ، Grandmaster Garry Kasparov ، في سلسلة ألعاب الشطرنج البشرية مقابل الآلة.

يستخدم Deep Blue خوارزمية بحث negamax تسمح للمحرك بإجراء تحليل سريع واتخاذ قرارات دقيقة. يجمع Deep Blue بين تقنيات المعالجة المتوازية والخوارزميات الإرشادية واستراتيجيات الشطرنج لاتخاذ قرارات اللعبة. يتمتع النظام بالقدرة على معالجة ملايين خطوات الشطرنج المحتملة في أقل من ثانية.

ثم حدثت مباراة الآلة مقابل البشر مرة أخرى في عام 2011 ، أظهر نظام الذكاء الاصطناعي لشركة IBM Watson بنجاح مهاراته التحليلية ومعالجة اللغة الطبيعية من خلال الإجابة على الأسئلة في فئات متنوعة في مباريات Jeopardy! ضد الأبطال كين جينينغز وبراد روتر. كان IBM Watson هو الفائز.

خطر! مهمة صعبة للغاية بالنسبة للأنظمة الذكاء الاصطناعي لأنها تتطلب القدرة على فهم اللغة الطبيعية وحل المشكلات المعقدة. ومع ذلك ، نجح IBM Watson في إنجاز المهمة وأظهر أن الذكاء الاصطناعي قادر على التعامل مع المهام المعقدة للغاية وتقديم حلول دقيقة. شكل هذا الحدث تغييرا في مجال الذكاء الاصطناعي ومهد الطريق لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي أكثر تقدما وفائدة في مختلف المجالات.

في عام 2015 ، قدمت بايدو أحدث حاسوبها العملاق ، Minwa ، والذي يستخدم تقنية الشبكة العصبية الملتفافية لتحديد الصور وتصنيفها بدقة أعلى من البشر بشكل عام.

في العام التالي ، تمكن برنامج AlphaGo التابع ل DeepMind ، بدعم من شبكة عصبية عميقة ، من هزيمة بطل العالم Go ، لي سودول ، في مباراة من خمس مباريات. هذا إنجاز مهم للغاية ، بالنظر إلى العديد من الخطوات الممكنة التي يمكن القيام بها أثناء اللعبة (أكثر من 14.5 تريليون خطوة في أربع ألعاب فقط!). في النهاية ، اشترت Google DeepMind بسعر 400 مليون دولار أمريكي.

مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية العميقة ، تمهد الابتكارات مثل Minwa و AlphaGo الطريق لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تقدما وفائدة في المستقبل. وبالتالي معنى الذكاء الاصطناعي والغرض منه وتاريخه!