الذكاء الاصطناعي هو مجال يهدف إلى تطوير برامج وأنظمة قادرة على تنفيذ مهام تشابه القدرات الذكائية للبشر.
يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تمكين الحواسيب والاجهزة الالكترونية التعلم من البيانات واتخاذ قرارات ذكية.
ويمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى عدة فئات رئيسية، ويمكن أن تكون هناك تصنيفات فرعية أو مزيد من التفصيلات والتقسيمات حسب الاستخدامات والتطبيقات المحددة وفيما يلي سنذكر تصنيفين أساسيين للذكاء الاصطناعي، وهما الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام.
I) الذكاء الاصطناعي الضيق ( أو الضعيف).
الذكاء الاصطناعي الضيق ( أوالضعيف) بالانجليزية Weak artificial intelligence يتخصص في مهمة محددة،
يُعرف بأنه الذكاء الذي يكتسبه الحاسوب في مجال معين،
و يتم تطبيقه بدقة عالية وربما يتجاوز بها الذكاء البشري في عدة ميادين، كتصنيف البرامج التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات أو الروبوتات المستخدمة في التصنيع، يمكن تصنيف العديد من الأنظمة الحالية على أنها Weak AI وكأحد الأمثلة المعروفة هو كمبيوتر Watson من شركة IBM ، والذي يطبق الحوسبة المعرفية والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية NPL للعمل كآلة "للإجابة على الأسئلة". لقد تجاوز واطسون بالفعل المنافس البشري كين جينينغز Ken Jennings" و"Brad Rutter"- وهما أفضل لاعبَين على مستوى العالم في برنامج المسابقات الشهير "Jeopardy"- بعد خسارتهما أمام «الحاسوب Watson».
معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي أقل تعقيدًا من تطبيقات IBM Watson. أي برنامج يستخدم تقنيات مثل التعلم الآلي واستخراج البيانات والتعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية لاتخاذ القرارات بشكل مستقل يمكن اعتباره ذكاءً اصطناعيًا ضعيفًا. على هذا النحو ، تشمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيفة عوامل تصفية البريد العشوائي والسيارات ذاتية القيادة وملف الأخبار على Facebook ...
وعلى الرغم من أنه يمكن أن يكون الأداء لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي متميزًا في مهمته المحددة، إلا أنه غالبًا ما يفتقر إلى القدرة على التعلم وتكييف نفسه بشكل مستقل خارج نطاق المهمة المحددة.
وكأمثلة اخرى للذكاء الاصطناعي الضيق نذكر مساعد الصوت الشهير "سيري" siri من آبل أو "أليكسا" من أمازون Amazon Alexa. هذين المساعدين الصوتيين قادرين على فهم الأوامر الصوتية وتنفيذها في حدود الوظائف المحددة مثل تشغيل الموسيقى أو تقديم معلومات محددة، ولكنهما غالبًا ما يفتقران إلى القدرة على الاستيعاب العام وفهم السياق بشكل عميق.
II) الذكاء الاصطناعي العام.
الذكاء الاصطناعي العام (General AI) يشير إلى نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك القدرة على التفكير والتعلم بشكل شبيه بالعقل البشري في مختلف المجالات والمهام. يُعد الذكاء الاصطناعي العام هدفًا طموحًا للعديد من الباحثين والمطورين، حيث يسعون لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام بنفس المستوى المتنوع والمتعدد للذكاء البشري.
الذكاء الاصطناعي العام يستهدف القدرة على التعامل مع المعرفة والاستدلال والتعلم والفهم العميق والتكيف في سياقات مختلفة وغير محددة مسبقًا. ومع ذلك، يجب الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي العام لا يزال حاليًا مجرد تحدي نظري ولم يتم تحقيقه بشكل كامل في الواقع، و يمكن ذكر بعض الأمثلة التي تشبه بعض الجوانب المرتبطة بالذكاء الاصطناعي العام، على الرغم من أنها قد لا تكون بالكامل عامة:
- جي بي إيه-3 (GPT-3): هو نموذج لغة طبيعية يعتمد على تعلم آلي ضخم ويستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي العام. يتميز GPT-3 بالقدرة على إنتاج نصوص منسقة واقتراح إجابات على أسئلة مختلفة.
AlphaGo: هو برنامج ذكاء اصطناعي تم تطويره بواسطة شركة جوجل DeepMind. يتميز AlphaGo بالقدرة على لعب اللعبة الإستراتيجية Go بمستوى عال يتفوق على اللاعبين البشريين المحترفين. وعلى الرغم من أنه يعتبر تقدمًا هائلاً في الذكاء الاصطناعي، إلا أن AlphaGo يتعامل فقط مع اللعبة الواحدة ولا يمتلك قدرات شاملة خارج هذا النطاق.
هذه الأمثلة تعكس بعض التطورات المحدودة التي حققتها التقنيات الحالية في اتجاه تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، ولكن يجب أن نلاحظ أن التحقيق الكامل للذكاء الاصطناعي العام لا يزال يشكل تحديًا كبيرًا للباحثين والمطورين في هذا المجال.
يهدف الذكاء الاصطناعي العام الى تنفيذ مهام متعددة مثل البشر، لذلك يقوم المهتمين بهذا المجال بتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي عام تتفوق على القدرات المحددة والمحصورة للذكاء الاصطناعي الضيق.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي:
يستخدم الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من المجالات مثل التجارة، والصناعة، والرعاية الصحية، والتعليم، وغيرها.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات، وتطوير الروبوتات، وترجمة اللغات، ومعالجة اللغة الطبيعية.
تقنيات الذكاء الاصطناعي:
تشمل التقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة والتعلم العميق.
تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي على استخراج الأنماط والمعرفة من البيانات وتطبيقها على المهام الجديدة.
يجب التفريق بين الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام (General AI) الذي يشير إلى القدرة على التفكير والتعلم بشكل مشابه للعقل البشري في مختلف المجالات والمهام.
وفي الأخير
يجب التفريق بين الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام (General AI) الذي يشير إلى القدرة على التفكير والتعلم بشكل مشابه للعقل البشري في مختلف المجالات والمهام.