مقال ممتع وغني بالمعلومات عن تاريخ الذكاء الاصطناعي.

يمكن إرجاع مفهوم الذكاء الاصطناعي، أو كائن “الذكاء الاصطناعي”، إلى ما قبل وقت طويل من ظهور أول كمبيوتر حقيقي. في أقدم عمل معروف للأدب البشري، ملحمة جلجامش، كان إنكيدو شخصية متكررة رئيسية – إنسان اصطناعي صنعته الآلهة كمنافس لبطل الرواية. ظهرت هذه الفكرة مرة أخرى في الفولكلور اليهودي مع Golem – كائنات مجسمة مصنوعة من الطين والطين لتشبه الإنسان ولكنها تفتقر إلى الروح.

إذن، ما هو الذكاء الاصطناعي بالضبط ؟

في مقالتنا عن الأنواع الثلاثة للذكاء الاصطناعي، نوضح أن الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يسعى إلى تكرار أو محاكاة الذكاء البشري في آلة، بحيث يمكن للآلات أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. تتضمن بعض الوظائف القابلة للبرمجة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التخطيط والتعلم والتفكير وحل المشكلات واتخاذ القرار.

نصنف تقنيات الذكاء الاصطناعي بعدة طرق، بما في ذلك قدرتها على محاكاة الخصائص البشرية، والتقنيات التي تمكن الخصائص البشرية من التقليد، والتطبيقات الواقعية لهذه الأنظمة، ونظريات العقل.

سنناقش في هذه المقالة التاريخ الواسع للذكاء الاصطناعي.

اختبار تورينج

كان الذكاء الاصطناعي فكرة تم استكشافها بشكل مكثف خلال القرن العشرين، حيث شوهدت من خلال إنشاء أيقونات ثقافة البوب ​​مثل ‘Tin Man’ من ساحر أوز، والأبحاث التي أجراها العلماء وعلماء الرياضيات في الخمسينيات من القرن الماضي، الذين كانوا على دراية بها. الفكرة العامة للذكاء الاصطناعي.

في هذا الوقت تقريبًا، كان عالم كمبيوتر بريطاني اسمه آلان تورينج يستكشف مفهوم الذكاء الاصطناعي والرياضيات الكامنة وراءه. بشكل مشهور، في الحرب العالمية الثانية، قام هو وفريقه بتفكيك رمز Enigma الذي استخدمته القوات الألمانية لإرسال رسائل آمنة. لقد فعلوا ذلك من خلال إنشاء آلة القنبلة، التي وضعت الأسس لما نعرفه اليوم باسم التعلم الآلي.

كان الهدف النهائي لتورنج هو إنشاء آلة يمكنها التفاعل مع البشر دون علمهم. مما أدى إلى فوزهم في “لعبة التقليد”. كتب عن هذا في ورقة بعنوان Computing Machinery and Intelligence، يستكشف فكرة أنه إذا كان بإمكان البشر الاعتماد على المعلومات والعقل لحل المشكلات واتخاذ القرارات، فلماذا لا تستطيع الآلات؟ قاده ذلك إلى استكشاف مفهوم بناء آلات ذكية، ونظريات حول كيفية اختبار ذكائهم وقدراتهم على التفكير مثل الإنسان. اختبار سيعرف باسم اختبار تورينج .

الآن، على الرغم من أن هذا المفهوم كان واعدًا، فقد واجه آلان تورينج عقبة في التنفيذ الفعلي لبناء واختبار الآلات الذكية ؛ حيث كانت أجهزة الكمبيوتر غير متطورة إلى حد كبير، وغير قادرة على تخزين الأوامر، كما أنها كانت مكلفة للغاية في تأجيرها. نظرًا لأن نظرية الذكاء الاصطناعي كانت جديدة جدًا، كان التمويل بعيد المنال بدون دليل على المفهوم ودعم من المتخصصين البارزين. يقودنا هذا إلى عام 1955، عندما تمت صياغة مصطلح “الذكاء الاصطناعي” رسميًا لمؤتمر الذكاء الاصطناعي التابع لكلية دارتموث، الذي عقد في صيف عام 1956.

إثبات المفهوم

كان كليف شو، وألان نيويل، وهيربرت سيمون جزءًا لا يتجزأ من تهيئة دليل الذكاء الاصطناعي على المفهوم من خلال برنامجهم، The Logic Theorist، الذي تم تقديمه في مؤتمر Dartmouth. تم إنشاء Theorist Theorist في 1955-1956، وكان أول برنامج ذكاء اصطناعي، وقد تم تصميمه خصيصًا لتقليد الإنسان في حل المشكلات. لعب المؤتمر نفسه أيضًا دورًا أساسيًا في دراسة الذكاء الاصطناعي كما نعرفه اليوم، وعلى الرغم من أن المناقشة لم تفلح في الموافقة على مناهج الأسلوب الميداني القياسي، اتفق الجميع على أن الذكاء الاصطناعي يمكن تحقيقه في الواقع ؛ تمهيد الطريق لعشرين سنة قادمة من البحث في هذا المفهوم. في هذا الوقت تقريبًا، قام عالم كمبيوتر يُدعى جون مكارثي، يُشار إليه غالبًا باسم والد الذكاء الاصطناعي، بتطوير لغة البرمجة LISP، والتي أصبحت جانبًا مهمًا من جوانب تقدم التعلم الآلي.

مارفن مينسكي، العالم المعرفي الذي استضاف المؤتمر مع جون مكارثي، كان لديه أيضًا آمال كبيرة في الذكاء الاصطناعي، حيث صرح في عام 1967،

“في غضون جيل … سيتم حل مشكلة إنشاء الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير.”

بدا هذا البيان في البداية قابلاً للتحقيق، وازدهر المجال من 1957 إلى 1974. في عام 1965، تم إنشاء برنامج اللغة الطبيعية ELIZA، والذي تعامل مع الحوار حول أي موضوع – وهو مفهوم مشابه لبرامج الدردشة اليوم.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي شهد نموًا كبيرًا خلال هذا الوقت، إلا أن التقدم في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي توقف بين عامي 1974 و 1980. وهو الوقت المعروف الآن باسم “شتاء الذكاء الاصطناعي الأول”، والذي شهد انخفاضًا كبيرًا في التمويل الحكومي والاهتمام العام بهذا المجال.

شتاء الذكاء الاصطناعي

حدث “ شتاء الذكاء الاصطناعي ” الأول لسبب بسيط للغاية – لم تكن أجهزة الكمبيوتر قوية بما يكفي حتى الآن لتخزين المعلومات اللازمة للتواصل بذكاء، كما صرح هانز مورافيك، طالب الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في جون مكارثي،

“… كانت أجهزة الكمبيوتر لا تزال أضعف بملايين المرات من إظهار الذكاء.”

لكن في الثمانينيات، شهد الذكاء الاصطناعي انتعاشًا حيث بدأ البريطانيون في تمويل المجال مرة أخرى للتنافس مع التطورات اليابانية في الذكاء الاصطناعي. تضمنت هذه التطورات مشروع الكمبيوتر من الجيل الخامس (FGCP)، بالإضافة إلى التطورات التي تم إجراؤها على الأدوات والتقنيات في التصميم الحسابي. خلال هذا الوقت، تم إحراز تقدم كبير في طرق التعلم العميق، والتي سمحت لأجهزة الكمبيوتر بشكل أساسي باستخدام الخبرة للتعلم. ومع ذلك، كان هذا الانتعاش في المجال قصير الأجل، وفي الفترة من 1987 إلى 1993 حدث الشتاء الثاني للذكاء الاصطناعي بسبب نقص التمويل وانهيار السوق لأجهزة الكمبيوتر ذات الأغراض العامة النموذجية المبكرة. انتهى هذا الهدوء في نهاية المطاف في أواخر التسعينيات، مع تحول غير العلاقات البشرية والكمبيوتر إلى الأبد.

الروبوتات مقابل البشر

في أواخر التسعينيات، شهد الذكاء الاصطناعي تحولًا جذريًا في الاهتمام، وتحديداً في عام 1997 عندما أصبح كمبيوتر الشطرنج Deep Blue من IBM أول كمبيوتر يهزم بطل العالم في الشطرنج، جاري كاسباروف. أطلقت هذه الهزيمة حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي والعلاقات الإنسانية، وتصدرت فكرة المنافسة “الروبوت / الإنسان” عناوين الأخبار مرة أخرى في عام 2011 عندما استمر نظام الذكاء الاصطناعي المعروف باسم “واتسون” في التنافس والتغلب على برنامج المسابقات، بطل Jeopardy الحاكم كين. جينينغز وبراد راتر. شهد عام 2011 أيضًا تقديم المساعد الشخصي الذكي من Apple “ Siri ” على iPhone 4S.

في عام 2001، بعد مسابقة Deep Blue مباشرة، تم تحقيق قفزة كبيرة أخرى في هذا المجال مع إدخال Kismet، وهو روبوت تم تصميمه للتفاعل مع البشر من خلال التعرف على المشاعر وعرضها من خلال تعابير الوجه. خلال أوائل عام 2000، ظهرت المزيد والمزيد من إشارات الثقافة الشعبية إلى الروبوتات الواعية للذات، وفي عام 2005 ظهر التاريخ عندما قادت سيارة ستانلي ستانلي بشكل مستقل عبر الصحراء لمسافة 211 كيلومترًا، وفازت بتحدي DARPA الكبير .

في عام 2014، تم التغلب على اختبار تورينج بواسطة روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي والذي نجح في خداع لجنة من المحكمين، وأقنعهم أنه كان في الواقع اتصال بشري حقيقي وليس جهاز كمبيوتر. ومع ذلك، لم يكن هذا خاليًا من الجدل، حيث علق العديد من خبراء الذكاء الاصطناعي على أن الفوز كان بسبب قدرة الروبوت على مراوغة بعض الأسئلة من خلال الادعاء بأنه كان مراهقًا يتحدث الإنجليزية كلغة ثانية. من المهم أن نلاحظ، منذ إجراء هذا الاختبار، أعرب العديد من الخبراء عن مخاوفهم من أن اختبار تورينج لم يكن مقياسًا جيدًا للذكاء الاصطناعي، نظرًا لأنه قادر فقط على النظر إلى السلوك الخارجي، ودعا الباحثون إلى تطوير اختبار تورينج جديد في ورشة عمل عام 2015.

من التطورات المهمة الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي الذي حدث في عام 2000 هو اختراع Ian Goodfellow لعام 2014 لشبكات الخصومة التوليدية (GAN). هذه فئة من أطر التعلم الآلي التي تستخدم شبكتين عصبيتين للتنافس ضد بعضهما البعض – واحدة، تسمى “المولد”، تحاول خداع الثانية، يطلق عليها اسم “المُميِّز” من خلال التعلم من أخطائها لزيادة واقعية تكراره. إنشاء البيانات، بينما يصبح المُميِّز أفضل تدريجيًا في التمييز بين البيانات الحقيقية والمزيفة. الاستخدام الشائع لـ GAN هو إنشاء صور واقعية لوجوه بشرية باستخدام لا شيء سوى الشبكات العصبية، ولكن لديهم تطبيقات في العديد من الحقول الفرعية الأخرى للرؤية الحاسوبية أيضًا.

في عام 2016، أقيمت مباراة تحدي Google DeepMind، والتي شهدت منافسة AlphaGo، وهو برنامج كمبيوتر Go، وبطل العالم 18 مرة، Lee Sedol، مع فوز الكمبيوتر في كل شيء باستثناء المباراة النهائية. كان هذا ملحوظًا حقًا لأن Go كان يُنظر إليه على نطاق واسع على أنه أحد المجالات التي يتغلب فيها البشر دائمًا بشكل لا لبس فيه على خصم الكمبيوتر ؛ غالبًا ما تُقارن هذه اللعبة بمباراة الشطرنج عام 1997 بين غاري كاسباروف وديب بلو.

أصبحت هذه التطورات السريعة ممكنة بسبب مفهوم يعرف باسم قانون مور، والذي يقدر ذاكرة الكمبيوتر وسرعته يجب أن يتضاعف كل عام تقريبًا. هذه الزيادة الأساسية في سعة المعالجة، جنبًا إلى جنب مع التطورات الأخرى، مثل قدرة المعالجة المتعددة المذهلة لوحدات معالجة الرسوم (GPUs)، وتعميم الأنظمة الموزعة على نطاق واسع، سمحت أخيرًا لـ “ ممارسة ” الذكاء الاصطناعي باللحاق بـ ‘ النظرية – السماح لأجهزة الكمبيوتر بمطابقة الأداء البشري، وفي بعض الحالات تجاوزه.

الذكاء الاصطناعي الآن وفي المستقبل

اليوم، نشهد تطورًا مستمرًا في مجال الذكاء الاصطناعي حيث أصبحت أنظمة الكمبيوتر أكثر تقدمًا و “ذكاءً”. يستخدم عمالقة التكنولوجيا مثل Google و Amazon التعلم الآلي لتحقيق تقدم مستمر ؛ معالجة آلاف تيرابايت من البيانات على أساس يومي لبناء نماذج تنبؤية لسلوك المستهلك، مع تخصيص موارد هائلة في الوقت نفسه لتطوير الذكاء الاصطناعي كمجال أكاديمي – مع التركيز بشكل خاص على رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية. منذ عام 2018، قدمت معظم الجامعات دورات دراسية جامعية في الذكاء الاصطناعي، وتضاعف عدد المسجلين باستمرار على أساس سنوي.

لا تُظهر التطورات في الذكاء الاصطناعي أي علامات على التباطؤ – فالعالم يتغير بسرعة، ومع تقدمنا ​​في عصر تهيمن عليه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية فكرة عمل الروبوتات والبشر جنبًا إلى جنب.