ذكاء اصطناعي

الذكاء الاصطناعي (بالإنجليزية: Artificial Intelligence)‏، وهو سلوك وخصائص معينة تتسم بها البرامج الحاسوبية، تجعلها تحاكي القدرات الذهنية البشرية وأنماط عملها. من أهم هذه الخاصيات القدرة على التعلم والاستنتاج ورد الفعل على أوضاع لم تبرمج في الآلة. إلاّ أنَّ هذا المصطلح جدلي نظراً لعدم توفر تعريف محدد للذكاء.

هذه المقالة أو القسم تحتاج للتنسيق. فضلًا، ساهم بتنسيقها وفق دليل الأسلوب المعتمد في ويكيبيديا. (أكتوبر 2018)
يستخدم الروبوت أسيمو أجهزة الاستشعار وخوارزميات ذكية لتجنب العقبات والتحرك على الدرج.

التعريف

الذكاء الاصطناعي: هو فرع من علم الحاسوب. تُعرِّف الكثير من المؤلفات الذكاء الاصطناعي، على أنه: "دراسة وتصميم العملاء الأذكياء"، والعميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح في تحقيق مهمته أو مهمة فريقه.

هذا التعريف، من حيث الأهداف والأفعال والتصور والبيئة يرجع إلى Russell & Norvig (2003) وتشمل أيضا التعريفات الأخرى المعرفة والتعلم كمعايير إضافية. صاغ عالم الحاسوب جون مكارثي هذا المصطلح بالأساس في عام 1956،[1] وعرَّفه بنفسه بأنه "علم وهندسة صنع الآلات الذكية".[2] ويعرِّف أندرياس كابلان ومايكل هاينلين الذكاء الاصطناعي بأنه "قدرة النظام على تفسير البيانات الخارجية بشكل صحيح، والتعلم من هذه البيانات، واستخدام تلك المعرفة لتحقيق أهداف ومهام محددة من خلال التكيف المرن".[3]

الجدل

تأسس هذا المجال على افتراض أن مَلَكة الذكاء يمكن وصفها بدقة بدرجة تمكن الآلة من محاكاتها.[4] وهذا يثير جدلاً فلسفياً حول طبيعة العقل البشري وحدود المناهج العلمية، وهي قضايا تناولتها نقاشات وحكايات أسطورية وخيالية وفلسفية منذ القدم.[5] كما يدور جدل عن ماهية الذكاء وأنواعه التي يمتلكها الإنسان، وكيفية محاكاتها بالآلة. كان وما زال الذكاء الاصطناعي سبباً لأفكار شديدة التفاؤل، ولقد عانى نكسات فادحة عبر التاريخ، واليوم أصبح جزءاً أساسياً من صناعة التكنولوجيا، حاملاً عبء أصعب المشاكل في علوم الحاسوب الحديثة.[6]

إن بحوث الذكاء الاصطناعي من الأبحاث عالية التخصص والتقنيَّة، لدرجة أن بعض النقَّاد ينتقدون "تفكك" هذا المجال.[7] تتمحور المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي حول مشاكل معينة، وتطبيق أدوات خاصة وحول اختلافات نظرية قديمة في الآراء. تتضمن المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي قدراتٍ مثل التفكير المنطقي والمعرفة والتخطيط والتعلم والتواصل والإدراك والقدرة على تحريك وتغيير الأشياء.[8] كما ولا يزال الذكاء العام (أو "الذكاء الاصطناعي القوي") هدفاً بعيد المدى لبعض الأبحاث في هذا المجال.[9]

تاريخ بحوث الذكاء الاصطناعي

في منتصف القرن العشرين، بدأ عدد قليل من العلماء استكشاف نهج جديد لبناء آلات ذكية، بناءً على الاكتشافات الحديثة في علم الأعصاب، ونظرية رياضية جديدة للمعلومات، وتطور علم التحكم الآلي، وقبل كل ذلك، عن طريق اختراع الحاسوب الرقمي، تم اختراع آلة يمكنها محاكاة عملية التفكير الحسابي الإنسانية.[10]

أسس المجال الحديث لبحوث الذكاء الاصطناعي في مؤتمر في حرم كلية دارتموث في صيف عام 1956.[11] أصبح هؤلاء الحضور قادة بحوث الذكاء الاصطناعي لعدة عقود، وخاصة جون مكارثي ومارفن مينسكاي، ألين نويل وهربرت سيمون الذي أسس مختبرات للذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة كارنيغي ميلون (CMU) وستانفورد، هم وتلاميذهم كتبوا برامج أدهشت معظم الناس. كان الحاسب الآلي يحل مسائل في الجبر ويثبت النظريات المنطقية ويتحدث الإنجليزية.[12] بحلول منتصف الستينات أصبحت تلك البحوث تمول بسخاء من وزارة الدفاع الأمريكية. وهؤلاء الباحثون قاموا بالتوقعات الآتية:

  • عام 1965، هـ. أ. سيمون: "الآلات ستكون قادرة، في غضون عشرين عاما، علي القيام بأي عمل يمكن أن يقوم به الإنسان".[13]
  • عام 1967، مارفن مينسكي: "في غضون جيل واحد... سوف يتم حل مشكلة خلق 'الذكاء الاصطناعي' بشكل كبير".[14]

ولكنهم فشلوا في إدراك صعوبة بعض المشاكل التي واجهتهم.[15] في عام 1974، ورداً على انتقادات السير جيمس لايتيل الإنجليزي والضغط المستمر من الكونغرس لتمويل مشاريع أكثر إنتاجية، قطعت الحكومتين الأمريكية والبريطانية تمويلهما لكل الأبحاث الاستكشافية غير الموجهة في مجال الذكاء الاصطناعي، كانت تلك أول انتكاسة تشهدها أبحاث الذكاء الاصطناعي.[16]

في أوائل الثمانينات، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعي صحوة جديدة من خلال النجاح التجاري "للنظم الخبيرة"، [17] وهي أحد برامج الذكاء الاصطناعي التي تحاكي المعرفة والمهارات التحليلية لواحد أو أكثر من الخبراء البشريين. بحلول عام 1985 وصلت أرباح أبحاث الذكاء الاصطناعي في السوق إلى أكثر من مليار دولار، وبدأت الحكومات التمويل من جديد.[18] وبعد سنوات قليلة، بدءا من انهيار سوق آلة ال Lisp Machine (إحدى لغات البرمجة) في عام 1987، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعي انتكاسة أخرى ولكن أطول.[19]

في التسعينات وأوائل القرن الواحد والعشرين، حقق الذكاء الاصطناعي نجاحات أكبر، وإن كان ذلك إلى حد ما وراء الكواليس. يستخدم الذكاء الاصطناعي في اللوجستية، واستخراج البيانات، والتشخيص الطبي والعديد من المجالات الأخرى في جميع أنحاء صناعة التكنولوجيا.[6] يرجع ذلك النجاح إلى عدة عوامل هي: القوة الكبيرة للحواسيب اليوم (انظر قانون مور)، وزيادة التركيز على حل مشاكل فرعية محددة، وخلق علاقات جديدة بين مجال الذكاء الاصطناعي وغيرها من مجالات العمل في مشاكل مماثلة، وفوق كل ذلك بدأ الباحثون الالتزام بمناهج رياضية قوية ومعايير علمية صارمة.[20]

في القرن الواحد والعشرين، أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعي على درجة عالية من التخصص والتقنية، وانقسمت إلى مجالات فرعية مستقلة بشكل عميق لدرجة أنها أصبحت قليلة ببعضها البعض. نمت أقسام المجال حول مؤسسات معينة، وعمل الباحثين، على حل مشكلات محددة، وخلافات في الرأي نشأت منذ زمن طويل حول الطريقة التي ينبغي أن يعمل وفقا لها الذكاء الاصطناعي، وتطبيق أدوات مختلفة على نطاق واسع.

فلسفة الذكاء الاصطناعي
روبوت هوندا أسيمو في معرض إكسبو 2005

يشكل الذكاء الاصطناعي تحديا والهاما لعلم الفلسفة ؛ لزعمه القدرة على إعادة خلق قدرات العقل البشري[بحاجة لمصدر]

وكمارو يحيي الناس

هل هناك حدود لمدى ذكاء الآلات؟ هل هناك فرق جوهري بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي؟ وهل يمكن أن يكون للآلة عقل ووعي؟ عدد قليل من أهم الإجابات على هذه الأسئلة ترد أدناه.[21]

آلات الحساب والذكاء "قانون تورنغ"
إذا كان الجهاز يعمل بذكاء يضاهي الإنسان، إذافذكائه يماثل ذكاء الإنسان. تفيد نظرية آلان تورنغ أنه، في نهاية المطاف، لا يسعنا إلا أن نحكم على ذكاء الآلة بناء على أدائها. هذه النظرية تشكل أساسا لاختبار تورنغ.[22]
أطروحة دارتموث
"يمكن وصف كل جانب من عملية التعلم أو غيرها من مظاهرالذكاء بدقة شديدة تمكن الإنسان من تصميم آلة تحاكيه". طبع هذا التأكيد في الأطروحة المقدمة لمؤتمر دارتموث عام 1956، وهو يمثل موقف معظم الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي.[4]
نظام الرموز المادية (فرضية نظام نويل وسيمون للرموز المادية)
"نظام الرموز المادية لديه الوسائل الضرورية والكافية للأفعال الذكية بوجه عام". مفاد هذه الجملة هو أن جوهر الذكاء يكمن في المقدرة على معالجة الرموز.[23] على عكس ذلك، يعتقد أوبير دريفوس أن الخبرات البشرية تتشكل بشكل غريزي لا واعي ولا تعتمد على التلاعب بالرموز بشكل واعي ؛ فهي تتطلب أن يكون لدى الإنسان "شعور" بالموقف حتى وان لم تكن لديه المعرفة الكافية بالرموز.[24][25]
مبرهنة عدم الاكتمال لغودل
لا يمكن لنظام منطقي (مثل برنامج حاسوبي) إثبات جميع الجمل الصحيحة. يعتقد روجر بينروز وآخرون غيره أن نظرية غودل وضعت حدودا لما يمكن أن تفعله الآلات بما أنها وضعت حدا لما يمكن استنتاجه حسابيا، [26][27] ولكنها لم تضع حدودا لما يمكن أن يفعله الإنسان.
فرضية سيرل حول الذكاء الاصطناعي القوي (الغرفة الصينية)
"يمكن أن يكون لجهاز الكمبيوتر عقلا يماثل عقل الإنسان إن تمت برمجته بشكل ملائم بالمدخلات والمخرجات الصحيحة". [28] يرد سيرل على هذا التأكيد بحجته المعروفة بالغرفة الصينية، والتي تطلب منا أن ننظر داخل الكمبيوتر، لنحاول أن نعرف أين قد يكون هذا "العقل".[29]
فرضية الدماغ الاصطناعي
يمكن محاكاة المخ. هانز مورفيك (Hans Moravec)، راي كرزويل (Ray Kurzweil) وغيرهم قالوا بأنه من الممكن من الناحية التقنية نسخ الدماغ مباشرة في المعدات والبرمجيات، وبأن هذا سيتم بشكل مطابق للأصل تماما.[30]

أنواع الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يمكن تقسيمه إلى:

الذكاء الاصطناعي الضيق

وهو الذكاء الاصطناعي الذي يتخصص في مجال واحد، فمثلاً هناك انظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التغلب على بطل العالم في لعبة الشطرنج، وهو الشيء الوحيد الذي تفعله.

الذكاء الاصطناعي العام

يشير هذا النوع إلى حواسيب بمستوى ذكاء الانسان في جميع المجالات، أي يمكنه تأدية أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها، إن إنشاء هذا النوع من الذكاء أصعب بكثير من النوع السابق ونحن لم نصل إلى هذا المستوى بعد.

الذكاء الاصطناعي الفائق

يعرف الفيلسوف في أكسفورد نيك بوستروم الذكاء الفائق بأنه “فكر أذكى بكثير من أفضل العقول البشرية في كل مجال تقريبًا، بما في ذلك الإبداع العلمي والحكمة العامة والمهارات الاجتماعية”، وبسبب هذا النوع يعتبر مجال الذكاء الاصطناعي مجالاً شيقاَ للتعمق به.[31]

مشاكل الذكاء الاصطناعي

انقسمت مشكلة محاكاة (أو خلق) الذكاء إلى عدد من المشاكل الفرعية المحددة. وتتكون هذه من سمات أو قدرات معينة يود الباحثون أن يجسدها نظام ذكي. تلقت الملامح المذكورة أدناه أكبر قدر من الاهتمام.[8]

الاستنتاج، والتفكير المنطقي، والمقدرة على حل المشكلات

وضع الباحثون الأوائل في عِلم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات التي تحاكي التفكير المنطقي المتسلسل الذي يقوم به البشر عِند حَل الألغاز، ولعب الطاولة أو الإستنتاجات المنطقية.[32]

وفي الثمانينيات والتسعينيات، أدت أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة أو غير الكاملة، مُستخدمة في ذلك مفاهيم من الاحتمالية والاقتصاد.[33]

بالنسبة للمشاكل الصعبة، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة—مما يؤدى إلى "انفجار اندماجي": أي يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجماً معيناً. البحث عن خوارزميات أكثر قدرة على حل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الاصطناعي.[34]

يحل البشر معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة بديهية وليست واعية، عن طريق الاستنتاج التدريجي الذي تُمكن الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي من محاكاته آلياً. حققت أبحاث الذكاء الاصطناعي بعض التقدم في تقليد هذا النوع "الرمزي الفرعي" من مهارات حل المشاكل: المناهج المتضمنة في ذلك تأكد أهمية المهارات الحِسية الحركية للتفكير الأرقى؛ ويحاول البحث في مجال الشبكات العصبية ومحاكاة الهياكل داخل مخ الإنسان والحيوان التي تؤدي إلى ظهور هذه المهارة.

تمثيل المعرفة

تمثيل المعرفة [35] وهندسة المعرفة [36] هي محور أبحاث الذكاء الاصطناعي. كثير من المشاكل التي يتوقع أن تحلها آلالات سوف تتطلب معرفة واسعة بالعالم. من بين الأمور التي تحتاج أن يمثلها الذكاء الاصطناعي: الأشياء والخواص والمجموعات التصنيفية والعلاقات بين الأشياء؛ [37] و المواقف والأحداث، والدول، والزمن؛ [38] الأسباب والنتائج ؛ [39] معرفة المعرفة (ما نعرفه عما يعرفه الناس) [40] وغيرها من المجالات الكثيرة التي لم تلق القدر الكافي من البحث. يسمى التمثيل الكامل "لما هو موجود" أنطولوجية (وجودية) [41] (كلمة مقترضة من الفلسفة القديمة)، والأكثر شمولا منها تسمى أنطولوجيات عليا.

من بين أصعب المشاكل في تمثيل المعرفة هي:

التفكير الافتراضي ومشكلة التأهيل
يعد الكثير مما يعرفه الناس "افتراضات". على سبيل المثال، عند ذكر الطيور في محادثة، عادة ما يرسم مخ الإنسان صورة حيوان في حجم قبضة اليد، يغني، ويطير. بالطبع لا تنطبق كل هذه المواصفات على كل الطيور. عرف جون مكارثي هذه المشكلة في عام 1969 [42] بمشكلة المؤهلات : لكل قاعدة منطقية يهتم باحثي الذكاء الاصطناعي بتمثيلها، العديد من الاستثناءات. لا يوجد شيء تقريبا يمكن القول ببساطة أنه حقيقية أم لا بالطريقة التي يقتضيها المنطق المجرد. كشفت أبحاث الذكاء الاصطناعي عددا من الحلول لهذه المشكلة.[43]
اتساع المعرفة المنطقية
يعلم الإنسان العادي عددا كبيرا من الحقائق عن الذرة. مشاريع البحوث التي تسعى إلى بناء قاعدة كاملة من المعرفة المنطقية (مثل Cyc) تتطلب كميات هائلة من الهندسة الأنطولوجية -- فهى يجب أن تبنى بطريقية تقليدية حيث يتم بناء المفاهيم المعقدة واحدا تلو الآخر.[44] من أحد الأهداف الرئيسية أن يفهم جهاز الكمبيوتر عددا وافرا من المفاهيم ليكون قادرا على التعلم من خلال قراءة مصادر مثل الإنترنت، وبالتالي يكون قادرا على أن يضيف إلى أنطولوجيته.
شكل الفرعي الرمزي لبعض المعرفة المنطقية
الكثير مما يعرفه الناس غير ممثل بـ"الحقائق" أو "البيانات" التي يمكن التحدث عنها. على سبيل المثال، تجد من كان ذا خبرة بالشطرنج يتجنب موضعا معينا لأنه "مكشوف أو غير آمن" [45] وتجد الناقد الفنى يدرك أن تمثالا مزيفا بنظرة واحدة.[46] هذه بديهيات أو ميول تتمثل في الدماغ بشكل غير واع وشبه رمزي.[47] مثل هذه المعرفة يدعم ويوفر السياق، للمعرفة الرمزية الواعية. وكما هو الحال مع مشكلة التفكير المنطقى الشبه رمزي، من المأمول أن توفر أبحاث الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الحسابي وسائل لتمثيل هذا النوع من المعرفة.[47]

التخطيط

يجب أن تكون العوامل الذكية قادرة على تحديد الأهداف وتحقيقها.[48] فهي في حاجة إلى طريقة لتصور المستقبل (يجب أن يكون لديها القدرة على تمثيل حال البشر في هذا العالم، وتكون قادرة على التنبؤ بمدى مقدرتهم على تغييره)، وتكون قادرة على الاختيار لتعظيم الفائدة (أو "القيمة") من الخيارات المتاحة.[49]

في بعض مشاكل التخطيط، يمكن أن يفترض العامل الذكى أنه الشيء الوحيد الذي يعمل في العالم ويمكنه أن يصبح متأكدا من عواقب تصرفاته.[50] بالرغم من ذلك، وإذا كان ذلك غير صحيح، يجب أن يتأكد العامل بشكل دورى من اتساق توقعاته مع الواقع، ويجب أن يغير خطته عند الضرورة، يتطلب ذلك أن يعمل العامل في ظل عدم اليقين.[51]

التخطيط عن طريق عوامل متعددة يستخدم التعاون والمنافسة بين الكثير من العوامل لتحقيق هدف معين. السلوك الناشئ مثل هذا تستخدمه الخوارزميات التطورية والذكاء السربى.[52]

التعلم

تعلم الآلة [53] كان تعلم الآلة محوريا في أبحاث الذكاء الاصطناعي منذ البداية.[54] التعلم بدون إشراف هو القدرة على إيجاد أنماط في عدد كبير من المدخلات. التعلم تحت الإشراف يشمل كلا من التصنيف (القدرة على تحديد إلى أي فئة ينتمي شيء ما، بعد رؤية عددا من النماذج لعدة أشياء من فئات عدة)، والتراجع (اكتشاف الية مستمرة من شأنها أن تولد نواتج من المدخلات، في ضوء مجموعة من المدخلات والمخرجات العددية من الأمثلة). في التعلم التقويمي [55] يكافئ العامل على الاستجابة الحسنة ويعاقب على الاستجابة السيئة. يمكن تحليل هذه الاستجابات من حيث نظرية القرار، وذلك باستخدام مفاهيم مثل المنفعة. التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الكمبيوتر النظرية المعروفة باسم نظرية التعلم الحسابية.

آلية عمل اللغة الطبيعية

المعالجة الطبيعية للغة [56] تعطي آلالات القدرة على قراءة وفهم اللغات التي يتحدثها البشر. يأمل كثير من الباحثين أن يكون نظام معالجة اللغة الطبيعية قويا بما يكفي لاكتساب المعرفة من تلقاء نفسه، من خلال قراءة النص الحالي المتاح عبر الإنترنت. بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية، تشمل استرجاع المعلومات (أو تحليل النصوص)، والترجمة الآلية.[57]

الحركة وإمكانية التغيير

مجال الروبوتيات [58] هو ذو صلة وثيقة بالذكاء الاصطناعي. يلزم الروبوتات الذكاء لتكون قادرة على التعامل مع مهام مثل تغيير الأشياء، [59] والملاحة، في ظل مشاكل الفرعية الخاصة بتحديد المكان (أن تعلم أين أنت)، ورسم الخرائط (أن تعلم ما حولك)، وتخطيط الحركة (أن تعرف كيف تصل إلى هناك).[60]

الإدراك

تصور الآلة [61] هو القدرة على استخدام مدخلات من أجهزة الاستشعار (مثل الكاميرات والميكروفونات والسونار وغيرها من الآلات الأكثر غرابة) لاستخلاص جوانب من العالم. رؤية الحواسيب [62] هي القدرة على التحليل البصري المدخلات. من المشاكل الفرعية القليلة: التعرف على الكلام [63] التعرف على الوجوه والتعرف على الأشياء.[64]

الذكاء الاجتماعي
قسمت Kismet، روبوت ذا مهارات اجتماعية بدائية

تقوم العواطف والمهارات الاجتماعية بدورين للعامل الذكي :[65]

  • يجب أن تكون قادرة على التنبؤ بأفعال الآخرين، وفهم دوافعهم وحالاتهم العاطفية. (وهذا ينطوي على عناصر من نظرية اللعبة، نظرية القرار، وكذلك القدرة على محاكاة العواطف البشرية ومهارات الإدراك الحسي للكشف عن العواطف.)
  • لحسن التفاعل بين الإنسان والحاسوب، تحتاج الآلة الذكية أيضا أن تظهر المشاعر—على الأقل يجب أن تبدو مهذبة وحساسة في تفاعلها مع البشر. في أحسن الأحوال، ينبغي أن تكون لديها مشاعر عادية.

الإبداع
TOPIO، روبوت يمكن أن تلعب لعبة كرة الطاولة، التي وضعتها TOSY.

هو مجال فرعى للذكاء الاصطناعي، يتناول الإبداع من الناحية النظرية (من المنظور الفلسفي والنفسي) والعملية على حد سواء (من خلال تطبيقات معينة لنظم تولد مخرجات يمكن أن تعتبر إبداعية).

الذكاء العام

يأمل معظم الباحثون أن تدمج أعمالهم في نهاية المطاف في صورة آلة ذات ذكاء عام (يعرف باسم الذكاء الاصطناعي القوي)، يجمع كل المهارات السابق ذكرها ويتجاوز معظم أو كل القدرات البشرية.[9] يعتقد البعض أن هذا المشروع يتطلب سمات إنسانية مصطنعة مثل الوعى الاصطناعي أو المخ الاصطناعي.[66]

كثير من المشاكل المذكورة أعلاه تعتبر جزءا لا يتجزأ من مسألة الذكاء الاصطناعي التام: لحل مشكلة واحدة، يجب حل كل هذه المشكلات. على سبيل المثال، تتطلب مهمة محددة مثل الترجمة الآلية أن تتابع الآلة رأى الكاتب (العقل)، ومعرفة ما يجري الحديث عنه (المعرفة)، وإعادة كتابة نية الكاتب بأمانة (ا الذكاء الاجتماعي). ولذلك، يعتقد أن الترجمة الآلية وثيقة الصلة بالذكاء الاصطناعي التام: قد تحتاج الذكاء الاصطناعي القوي لتترجم مثلما يترجم الإنسان.[67]

مداخل للذكاء الاصطناعي

لا توجد نظرية موحدة أو نموذج يوجه بحوث الذكاء الاصطناعي. اختلف الباحثون حول العديد من القضايا.[68] من أكثر المسائل التي ظلت دون إجابة لمدة طويلة هي: هل ينبغي للذكاء الاصطناعي محاكاة الذكاء الطبيعي من خلال دراسة علم النفس أو علم الأعصاب؟ أم أن البيولوجيا البشرية لا تمت بصلة إلى أبحاث الذكاء الاصطناعي مثلما لا تمت بحوث بيولوجيا الطيور بصلة لهندسة الملاحة الجوية؟ [69] و هل يمكن وصف السلوك الذكي باستخدام مبادئ بسيطة وأنيقة (مثل المنطق أو التحسين)؟ أو هل يحتاج بالضرورة إلى حل عدد كبير من المشاكل غير المتعلقة ببعضها البعض؟ [70] و هل يمكن اعادة إنتاج الذكاء باستخدام رموز رفيعة المستوى، على غرار الكلمات والأفكار؟ أم أنها تحتاج إلى معالجة " شبه رمزية"؟ [71]

علم التحكم الآلي ومحاكاة الدماغ
العقل البشري يوفر إلهاما للباحثين في الذكاء الاصطناعي، ولكن لا يوجد توافق في الآراء بشأن المدى المقبول لهذه المحاكاة.

في الأربعينيات والخمسينيات، قام عدد من الباحثين باستكشاف العلاقة بين علم الأعصاب، نظرية المعلومات، وعلم التحكم الآلي. بعضهم بني الآلات التي تستخدم الشبكات الإلكترونية لعرض الذكاء البدائي مثل سلاحف و. جراى والتر W. Grey Walter ووحش جونز هوبكنز Johns Hopkins. العديد من هؤلاء الباحثين تجمعوا لحضور اجتماعات الجمعية الغائية في جامعة برينستون ونادي النسبية في انكلترا.[10] وبحلول عام 1960، أصبح هذا المنهج مهجور إلى حد كبير، على الرغم أن بعضا من عناصره عادت لها الحياة مرة أخرى في الثمانينيات.

الذكاء الاصطناعي التقليدي الرمزي

عند الوصول إلى الحواسيب الرقمية أصبح من الممكن في منتصف الخمسينيات، بدأت أبحاث الذكاء الاصطناعي استكشاف إمكانية أن يختزل الذكاء البشري للتحكم بالرموز. وكان مركز الأبحاث في المؤسسات الثلاث : CMU، وستانفورد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وضعت كل واحدة أسلوبها الخاص في البحث. أطلق جون هاوجلاند John Haugeland على هذه المداخل للذكاء الاصطناعي اسم "الطراز القديم الجيد للذكاء الاصطناعي " أو "GOFAI".[72]

محاكاة المعرفة
رجلا الاقتصاد هربرت سيمون وآلان نويل درسا المهارات البشرية وحاولا وضعها في إطار شكلي. وبأعمالهما هذه وضعا أساس علم الذكاء الاصطناعي، فضلا عن العلوم المعرفية، وبحوث العمليات وعلم الإدارة. أجرى فريقهم البحثى تجاربا نفسية لبيان أوجه التشابه بين مهارات الإنسان في حل المشاكل ومهارات البرامج التي كانوا يصممونها(مثل "حلال المشكلات العام "). كان مقدرا لهذا التقليد، المتركز في جامعة كارنيغي ميلون، في نهاية المطاف أن يؤدي إلى تطوير بناء ال Soar (بناء معرفي رمزى) في منتصف الثمانينيات.[73][74]

الذكاء الاصطناعي المنطقي
وخلافا لنويل وسيمون، وجون ماكارثي ورأى أن الأجهزة ليست في حاجة إلى محاكاة الفكر البشري، ولكن بدلا من محاولة العثور على جوهر المنطق المجرد وحل المشاكل، وبغض النظر عما إذا كان الناس في نفس الخوارزميات.[69] وقال في مختبر ستانفورد (شراع) الرسمية التي تركز على استخدام المنطق لحل مجموعة واسعة من المشاكل، بما في تمثيل المعرفة، والتخطيط والتعليم. [75] كان المنطق أيضا محط تركيز العمل في جامعة ادنبرة وأماكن أخرى في أوروبا والتي أدت إلى تطوير لغة البرمجة المسماة بالبرولوج وعلوم البرمجة المنطقية.[76]

الذكاء الاصطناعي الرمزي"غير المنتظم"
وجد باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (مثل مارفن مينسكاي وسيمور Papert) [77] أن حل المشاكل الصعبة في الرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية تتطلب حلولا خاصة—وقالوا إنه لا يوجد مبدأ عام وبسيط (مثل المنطق) من شأنه استيعاب جميع جوانب السلوك الذكي. وصف روجر شانك مناهجهم "المضادة للمنطق" ب "غير المنتظمة" (على عكس النماذج "المنتظمة" في CMU وستانفورد).[70] قواعد المعرفة المنطقية (مثل مشروع دوغ لينات المسمى ب Cyc) هي مثال على الذكاء الاصطناعي "غير المنتظم"، لأنها يجب أن تصمم يدويا؛ مفهوم معقدا واحدا تلو الاخر.[78]

الذكاء الاصطناعي القائم على المعرفة
عندما أصبحت ذاكرة الحواسيب الكبيرة متاحة في عام 1970 تقريبا، بدأ باحثين من كل هذه التقاليد الثلاثة في بناء المعرفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.[79] أدت "ثورة المعرفة" هذه إلى تطوير ونشر النظم الخبيرة (التي قدمها ادوارد فيغنبوم، وهى أول شكل حقيقي ناجح لبرمجيات الذكاء الاصطناعي.[17] كان أيضا ما يحرك ثورة المعرفة إدراك أن كميات هائلة من المعارف ستكون مطلوبة للعديد من التطبيقات البسيطة للذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي الشبه الرمزي

خلال 1960، حققت المناهج الرمزية نجاحا كبيرا في محاكاة التفكير العال المستوى في برامج تمثيلية صغيرة. هجرت المناهج القائمة على علم التحكم الآلي أو الشبكة العصبية أو دفعت إلى الخلفية.[80] وفى الثمانينيات، بالرغم من ذلك، توقف التقدم في الذكاء الاصطناعي الرمزي، واعتقد العديد أن النظم الرمزية لن تكون قادرة على محاكاة جميع عمليات الإدراك البشري، ولا سيما التصور، الروبوتيات، والتعلم والتعرف على الأنماط. وبدأ عدد من الباحثين النظر في المناهج "الشبه رمزية" لمشاكل محددة في الذكاء الاصطناعي.[71]

من أسفل إلى أعلى، متضمن، موجود، القائم على السلوك أو الذكاء الاصطناعي الجديد
والباحثين قي مجال الروبوتيات، مثل رودني بروكس، رفضوا الذكاء الاصطناعي الرمزي وركزوا على المشاكل الأساسية للهندسة التي من شأنها أن تسمح للروبوتات بالتحرك والبقاء على قيد الحياة. [325]أحيى عملهم وجهة النظر غير الرمزية لأوائل باحثى السيبرنطيقية (التحكم الآلي) من الخمسينيات وأعادوا تقديم نظرية التحكم في الذكاء الاصطناعي. تتصل هذه المداخل من نظريا بأطروحة العقل المتجسد.

الذكاء المحاسبي
تجددالاهتمام بالشبكات العصبية و"الترابط" من خلال ديفيد روميلهارت David Rumelhart وآخرين في منتصف الثمانينيات.[81] الآن تدرس هذه المداخل وغيرها من المناهج الشبه رمزية، مثل النظم التقريبية fuzzy systems والحسابات التطورية، مجتمعة من خلال مبحث ناشئ يمسمى الذكاء الحسابي.[82]

الذكاء الاصطناعي الإحصائي

في التسعينيات، وضع باحثو الذكاء الاصطناعي أدوات رياضية معقدة لحل مشاكل فرعية محددة. هذه الأدوات هي حقا علمية، بمعنى أن نتائجها يمكن قياسها والتحقق منها على حد سواء، وكانت مسؤولة عن العديد من النجاحات الأخيرة لأبحاث الذكاء الاصطناعي. كما تسمح أيضا هذه اللغة الرياضية المشتركة بمستوى عال من التعاون مع المزيد من المجالات (مثل الرياضيات، والاقتصاد، أو بحث العمليات). راسل ستيوارت وبيتر Norvig وصفا هذه الحركة بأنها ليست أقل من "الثورة" و"انتصارا للنظاميين".[20]

دمج المناهج

نموذج العامل الذكي

العامل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح. العوامل الذكية في أبسط أشكالها هي برامج لحل مشاكل محددة. وأكثرها تعقيدا هو الإنسان المفكر والعقلانى.[83] هذا النموذج يعطي الباحثون رخصة لدراسة المشاكل المنفردة وإيجاد حلول يمكن التحقق من صحتها والاستفادة منها ها على حد سواء، من دون الاتفاق على نهج واحد. يمكن للعامل استخدام أي نهج يصلح لحل مشكلة محددة—بعض العوامل رمزية ومنطقية، وبعضها شبكات عصبية شبه رمزية وغيرها يمكنه استخدام مداخل جديدة. كما يقدم النموذج للباحثين لغة مشتركة للتواصل مع مجالات أخرى، مثل نظرية القرار والاقتصاد والتي تستخدم أيضا مفاهيم العوامل المجردة. أصبح نموذج العامل الذكي مقبولا على نطاق واسع خلال التسعينيات.[84]
العامل البنيوى [أو] المعرفية البنيوية
صمم باحثون أنظمة لبناء نظم ذكية من خلال تفاعل العوامل الذكية في النظام متعدد العوامل.[85] النظام الذي يتكون من مكونات رمزية وشبه رمزية هو نظام ذكي هجين، ودراسة مثل هذه الأنظمة تعتبر تكاملا بين أنظمة الذكاء الاصطناعي. يوفر نظام المراقبة الهرمية جسرا بين الذكاء الاصطناعي الشبه رمزي في قاع الهرم والمستويات الاستجابية والذكاء الاصطناعي التقليدى الرمزي في أعلى الهرم، حيث تسمح المسافة الزمنية بالتخطيط ووضع النماذج للعالم.[86] كان هيكل التصنيف الخاص برودني بروكس Rodney Brooks اقتراحا مبكرا لهذا النظام الهرمي.

أدوات بحث الذكاء الاصطناعي

خلال خمسين سنة من البحوث، صمم الذكاء الاصطناعي عددا كبيرا من الوسائل لحل أصعب المشاكل في علوم الكمبيوتر. نناقش أدناه عدد قليل من أعم هذه الوسائل.

البحث والتحسين

يمكن حل العديد من مشاكل الذكاء الاصطناعي من الناحية النظرية بالبحث الذكي في العديد من الحلول الممكنة: [346] يمكن أن يختزل التفكير المنطقي إلى إجراء البحث. على سبيل المثال، يمكن اعتبار الدليل المنطقي بحثا عن مسار ينطلق من افتراضات إلى نتائج، حيث كل خطوة هي تطبيق لقاعدة الاستدلال.[87] تبحث الخوارزميات التخطيطية خلال تفريعات من الأهداف الرئيسية والفرعية، في محاولة لإيجاد الطريق إلى الهدف، وهي عملية تسمى تحليل الوسائل والغايات.[88] تستخدم الخوارزميات الروبوتية محركات بحث محلية لتحريك الأطراف واستيعاب الأشياء في مساحة التكوين.[59] العديد من خوارزميات التعلم تستخدم خوارزميات البحث على أساس قابلية التحسين.

أبحاث بسيطة شاملة[89] نادرا ما تكون كافية لمعظم مشاكل العالم الحقيقي: فضاء البحث (عدد أماكن البحث) لتنمو بسرعة إلى أرقام فلكية. والنتيجة هي بحثا بطيئا للغاية أو بحثا لا ينجز أبدا. الحل بالنسبة لكثير من المشاكل، هو استخدام "الاستدلال" أو "قواعد التجربة" التي تقضي على الخيارات التي يستبعد أن تؤدي إلى الهدف (وهي تسمى "تشذيب شجرة البحث"). يوفر الاستدلال البرنامج بـ"أفضل تخمين" عن طريق الحل.[90]

وهناك نوع مختلف جدا من البحث برز في التسعينيات، على أساس نظرية التحسين الرياضية. بالنسبة لكثير من المشاكل، من الممكن أن تبدأ عملية البحث بشكل ما من التكهن والتخمين، ثم يعدل التخمين تدريجيا حتى الوصول إلى الدرجة المثلى التي لا يمكن إجراء أي تحسينات بعدها. يمكن تصور هذه الخوارزميات كأنها أعمى يتسلق التلال: يبدأ البحث عند نقطة عشوائية على الساحة، وبعد ذلك، بعض القفزات أو الخطوات، ونستمر في تحريك تخمينا بصعود هذا التل، إلى أن نصل إلى القمة. من خوارزميات التحسين الأخرى: محاكاة الصلب، بحث الشعاع والتحسين العشوائي.[91]

تستخدم المحاسبة التطورية شكل من أشكال البحث الأمثل. على سبيل المثال، قد تبدأ من الكائنات التي يبلغ عدد سكانها (التكهنات)، ثم السماح لهم بالتحور واعادة التكوين، واختيار الأصلح فقط للبقاء على قيد الحياة كل جيل (صقل التخمينات). أشكال التطور الحسابية تشمل خوارزميات الذكاء السربي (مثل مستعمرة النمل أو تحسين سرب الجسيمات) [92] و الخوارزميات التطورية (مثل الخوارزميات الجينية) [93] والبرمجة الجينية [94][95]

المنطق

المنطق [96] أدخله جون مكارثي في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي في عام 1958 خلال أطروحته المسماة "الآخذ بالمشورة". في عام 1963، اكتشف ج.آلان روبنسون طريقة خوارزمية بسيطة وكاملة تماما للاستنتاج المنطقي الذي يمكن بسهولة أن يقوم به الحواسيب الرقمية.[97] ومع ذلك، سرعان ما يؤدي التنفيذ الساذج للخوارزمات إلى حدوث انفجار اندماجي أو حلقة لا نهاية لها. في عام 1974، اقترح روبرت كوالسكي تمثيل تعبيرات منطقية حسب شروط القرن (البيانات في شكل قواعد، كما يلي: "أن p إذا q"، مما اختزل الاستدلال المنطقي إلى تسلسل خلفي أو أمامي. هذا خفف المشكلة إلى حد كبير (ولكن لم يلغها).[87][98]

يستخدم المنطق لتمثيل المعرفة، وحل المشاكل، ولكن يمكنه أن يطبق على غيرها من المشاكل أيضا. على سبيل المثال، خوارزمية satplan تستخدم المنطق للتخطيط، [99] و برمجة المنطق الاستقرائي هي طريقة للتعلم.[100] هناك عدة أشكال مختلفة من المنطق المستخدم في بحوث الذكاء الاصطناعي.

  • المنطق الاقتراحي أو العباري:[101] هو منطق البيانات التي يمكن أن تكون صحيحة أو غير صحيحة.
  • المنطق الأولي:[102] يسمح أيضا باستخدام الكلمات الدالة على الكمية والخبر، ويمكنه التعبير عن حقائق الأشياء، وخواصهم، وعلاقاتهم مع بعضهم البعض.
  • المنطق التقريبي: هو نوع من المنطق الأولي والذي يسمح بتمثيل حقيقة الجملة بقيمة بين 0 و 1، بدلا من مجرد (1) للصحيح أو (0) للخطأ. يمكن استخدام النظام التقريبي للتفكير غير المؤكد، وكان المنطق الذي يستخدم على نطاق واسع في الصناعة الحديثة ونظم مراقبة المنتجات الاستهلاكية.[103]
  • المنطق الافتراضي، المنطق غيرالمونوتوني والمحيط: هي أشكال المنطق الذي صمم للمساعدة في المنطق الافتراضي ومشكلة التأهيل.[43]
  • صممت عدة امتدادات للمنطق للتعامل مع مجالات محددة من المعرفة، مثل: المنطق الوصفي؛ [37] وحساب الموقف، وحساب الحدث والحساب الطليق (لتمثيل الأحداث والزمن) [38] الحساب السببي؛ [39] حساب المعتقد، ومنطق الاحتمالات.[40]

الطرق الاحتمالية للتفكير غير المؤكد

مشاكل عديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي (في التفكير، والتخطيط، والتعلم، والفهم والروبوتيات) تتطلب عاملاً للعمل مع معلومات غير كاملة أو غير أكيدة. ابتداء من أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، دافع يهودا بيرل وغيره عن استخدام أساليب مستمدة من نظرية الاحتمال والاقتصاد لوضع عدد من أدوات قوية لحل هذه المشاكل.[104][105] شبكات [106] Bayes هي أداة عامة للغاية يمكن استخدامها في عدد كبير من المشاكل : التفكير المنطقى (باستخدام خوارزمية Bayesian الافتراضية الاستدلالية)، [107] التعلم (باستخدام خوارزمية تعظيم التوقعات -)، [108] تخطيط (باستخدام شبكة قرار) [109] و تصور(باستخدام شبكة دينامية النظرية الافتراضية).[110]

يمكن استخدام الخوارزميات الاحتمالية أيضا للترشيح، والتنبؤ، وتمهيد، وإيجاد تفسيرات لتيارات البيانات، ومساعدة نظم التصور لتحليل العمليات التي تحدث على مر الزمن [111] (على سبيل المثال، نموذج ماركوف الخفي) [112] أو مرشح كالمان [113]

وثمة مفهوم رئيسي من علم الاقتصاد هو "الجدوى" : مقياس لمعرفة قيمة شيء بالنسبة للعامل ذكي. وضعت أدوات رياضية دقيقة لتحليل كيف يمكن للعامل الاختيار والتخطيط، وذلك باستخدام نظرية القرار، قرار التحليل، [114] نظرية قيمة المعلومة.[49] وتشمل هذه الأدوات نماذج مثل عملية قرار ماركوف، [115] شبكة القرار الديناميكية [115] نظرية اللعبة، وتصميم الآلية [116]

المصنفات وطرق التعلم الإحصائي

الذكاء الاصطناعي أبسط تطبيقاته يمكن تقسيمها إلى نوعين: المصنفات ("إذا كانت براقة فهي ماس")، وحدات التحكم ("إذا كانت لامعة، فالتقطها"). ولكن أدوات التحكم تصنف الشروط قبل أن نستنتج الأعمال، ولذلك يشكل أنواع التصنيف جزءا أساسيا من العديد من نظم الذكاء الاصطناعي.

والمصنفات [117] من المهام التي تستخدم نمط المطابقة لتحديد أقرب مطابقة. يمكن ضبطها وفقا لنماذج وجعلها جذابة جدا للاستخدام في الذكاء الاصطناعي. تعرف هذه الأمثلة بالملاحظات أو الأنماط. في التعليم تحت إشراف، ينتمي كل نمط إلى فئة معينة محددة سلفا. يمكن اعتبار هذه الفئة قرارا يجب أن يتخذ. تعرف جميع الملاحظات مع علامات فئاتها باسم مجموعة من البيانات.

عندما ترد ملاحظة جديدة، تصنف هذه الملاحظة على أساس الخبرة السابقة. يمكن تدريب المصنفات بطرق مختلفة، فهناك العديد من المناهج الإحصائية ومناهج تعليم الآلة.

وهناك مجموعة واسعة من المصنفين متاحة، ولكل منها نقاط قوتها ونقاط ضعفها. ويعتمد أداء المصنف بشكل كبير على خصائص البيانات المراد تصنيفها. لا يوجد تصنيف واحد يعمل على النحو الأفضل في كل المشاكل وهو ما يشار إليه بنظرية "لا توجد وجبة غذاء مجانية". أجريت اختبارات تجريبية مختلفة للمقارنة بين أداء المصنفات وللعثور على خصائص البيانات التي تحدد تصنيف الأداء. بالرغم من ذلك، يعتبر تحديد المصنف المناسب لمشكلة معينة فنا أكثر من كونه علما.

أكثر المصنفات استخداما هي الشبكة العصبية [118] الطرق الأساسية مثل دعم جهاز النقل المدعم[119] خوارزمية (ك) لأقرب جار [120] النموذج كارل فريدريش جاوس المختلط [121] مصنف بايز Bayesالبسيط، [122] وشجرة القرارات. [123] قورن أداء هذه المصنفات بالكثير من مهام التصنيف [124] من أجل التوصل إلى بيانات الخصائص التي تحدد تصنيف الأداء.

الشبكات العصبية
  •  مقالات مفصلة: شبكات عصبونية اصطناعية
  • اتصالية
وهناك شبكة عصبية تتكون من مجموعة مترابطة من الفروع، وأقرب إلى شبكة واسعة من الخلايا العصبية في الدماغ البشري.

دراسة الشبكة العصبية الاصطناعية [118] بدأت خلال العقد السابق لتأسيس أبحاث الذكاء الاصطناعي. في الستينات، وضع فرانك روزنبلات Frank Rosenblatt نسخة هامة وجديدة؛ ألا وهي، المستقبلات.[125] طور بول فربوس Paul Werbos خوارزمية إعادة الانتشار backpropagation للمستقبلات المتعددة الطبقات في عام 1974، [126] مما أدى إلى نهضة في مجال البحث والشبكة العصبية و"الترابط"connectionism) بشكل عام في منتصف الثمانينات. شبكة هوبفيلد The Hopfield net، هي شكل من أشكال شبكة الجذب، وكان أول من وصفها هو جون هوبفيلد John Hopfield في عام 1982.

من الشبكات البنائية التي تم تطويرها شبكة ال feedforward، وشبكة القاعدة الشعاعية، خريطة كوهونن Kohonen المنظمة ذاتيا ومختلف الشبكات العصبية المتكررة s. To show relevance[بحاجة لمصدر] تطبق الشبكات العصبية على مشكلة التعليم، باستخدام تقنيات مثل التعلم بطريقة هب Hebbian learning، [127] والتعلم التنافسي. والتصميمات الجديدة نسبيا مثل التسلسل الهرمي للذاكرة الزمنية وشبكات الاعتقاد العميق.

نظرية التحكم

نظرية التحكم، وليدة علم التحكم الآلي، لها العديد من التطبيقات الهامة، وخاصة في الروبوتيات (أو علوم الإنسان الآلي).[128]

اللغات المتخصصة

وضع باحثو الذكاء الاصطناعي العديد من اللغات المتخصصة لبحوث الذكاء الاصطناعي:

  • IPL:[129] هي اللغة الأولى التي صممت لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وتشمل سمات تدعم برامج حل المشكلات العامة، بما في ذلك من قوائم، الأفكار المرتبطة ببعضها البعض، المخططات (الأطر)، التخصيص الحركي للذاكرة، وأنواع البيانات، واستدعاء ذاتي، الاسترجاع المترابط، الوظائف مثل القيم، والمولدات الكهربائية (تيارات)، والقيام بمهام متعددة بشكل متناسق.
  • اللثغة أو ال[Lisp [511: هو نظام عملي حسابي لبرامج الكمبيوتر بني على أساس لامبدا في الحساب lambda calculus. القوائم المترابطة هي واحدة من هياكل البيانات الرئيسية للغات اللثغة Lisp، ومصدر شفرة اللثغة هو نفسه مكون من القوائم. ونتيجة لذلك، يمكن أن تغير برامج اللثغة شفرة المصدر بوصفها هياكل البيانات، وهو ما نتج عنه الأنظمة الكلية التي تسمح للمبرمجين بإنشاء تراكيب جديدة أو البرمجة المتخصصة المتضمنة في اللثغة. هناك العديد من لهجات اللثغة المستخدمة اليوم.
  • البرولوج Prolog:[98][130] هي لغة بيانية تعبر عن البرامج من خلال العلاقات، ويحدث التنفيذ 'عن طريق تشغيل الاستفسارات queries حول هذه العلاقات. للبرولوج فائدة خاصة في التفكير المنطقي الرمزي، وتطبيقات قواعد البيانات والتحليل. يستخدم البرولوج على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي اليوم.
  • الستربس STRIPS: هي لغة للتعبير عن التخطيط الآلي للمشاكل. تعبر عن الحالة الأولية، أحوال الهدف، ومجموعة من الإجراءات. لكل عمل شروط محددة مسبقا (ما يجب أن يحدد قبل أنجاز العمل) وشروط مؤخرة (ما تم تحديده بعد انجاز العمل).
  • المخطط: هو مزيج بين اللغات الإجرائية والمنطقية. وهى تعطي تفسيرا إجرائيا مبسطا لجمل منطقية على عكس الدلالات التي تفسر عن طريق الاستدلال النمطي.

تكتب تطبيقات الذكاءالاصطناعي أيضا في كثير من الأحيان بلغات معيارية مثل س + + واللغات المصممة من أجل الرياضيات MATLAB و Lush.

تقييم الذكاء الاصطناعي

كيف يمكن تحديد ما إذا كان العامل ذكيا أم لا؟ في عام 1950، اقترح آلان تورنغ إجراء عام لاختبار ذكاء عاملاً يعرف الآن باختبار تورنغ. يسمح هذا الإجراء باحتبار معظم المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي. ولكنه يعد تحديا صعبا للغاية في الوقت الحالي وجميع العوامل اتى حضعت له باءت بالفشل.

ويمكن أيضا أن يقيم الذكاء الاصطناعي وفقا لمشاكل محددة مثل مشاكل صغيرة في الكيمياء، والتعرف على خط اليد والألعاب. سميت هذه الاختبارات باختبارات تورنغ الخبيرة. كلما صغر حجم المشاكل زاد عدد الأهداف القابلة للتحقيق، وهناك عدد متزايد من النتائج الإيجابية.

تصنف نتائج اختبار الذكاء الاصطناعي إلى المجموعات الاتية:

  • الأمثل: أنه لا يمكن لأداء أفضل.
  • إنسان خارق قوى: أداء أفضل من كل البشر.
  • إنسان خارق: أداء أفضل من معظم البشر.
  • أقل من الإنسان: أسوأ من أداء معظم البشر.

على سبيل المثال، أداء لعبة الداما (الداما) هو الأمثل، [131] الأداء في الشطرنج، يندرج تحت "الإنسان الخارق" ويقترب من "الإنسان الخارق القوي"[132] والأداء في العديد من المهام اليومية التي يقوم بها البشر يندرج تحت فئة "أقل من الإنسان".

وهناك نهج مختلف تماما يقوم على قياس ذكاء الآلات من خلال اختبارات مستمدة من من التعريفات الرياضية للذكاء. بدأت أمثلة على هذا النوع من الاختبارات في أواخر التسعينات؛ كاختبارات الذكاء باستخدام مفاهيم أندريه كولموغوروف مثل التعقيد والضغط [133][134] كما قدم ماركوس هوتر تعريفات مماثلة لذكاء الآلات في كتابه الذكاء الاصطناعي العالمي (سبرينغر 2005)، والذي تم تطويره مجددا من قبل ليج وهوتر [135] من مميزات التعريفات الرياضية، أنه يمكن تطبيقها على الذكاء غير الإنساني، وفي غياب الممتحنين من البشر.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

استخدم الذكاء الاصطناعي بنجاح في مجموعة واسعة من المجالات من بينها النظم الخبيرة ومعالجة اللغات الطبيعية وتمييز الأصوات وتمييز وتحليل الصور وكذلك التشخيص الطبي، وتداول الأسهم، والتحكم الآلي، والقانون، والاكتشافات العلمية، وألعاب الفيديو ولعب أطفال ومحركات البحث على الإنترنت. في كثير من الأحيان، عندما يتسع استخدام التقنية لا ينظر إليها بوصفها ذكاء اصطناعيا، فتوصف أحيانا بأنها أثر الذكاء الاصطناعي.[136] ومن الممكن أيضا دمجها في الحياة الاصطناعية.

المسابقات والجوائز

هناك عدد من المسابقات والجوائز لتشجيع البحث في مجال الذكاء الاصطناعي. المجالات الرئيسية التي عززت هي: الذكاء العام للآلة، سلوك المحادثة، تحليل البيانات، السيارات المتحركة بدون سائق (السيارات ذاتية القيادة)، والروبوت لكرة القدم والألعاب.

سيارة تويوتا بريوس معدلة لتكون سيارة ذاتية القيادة

أبحاث الذكاء الاصطناعي في الأسطورة، والرواية والتكهنات

آلات التفكير والكائنات الاصطناعية تظهر في الأسطورة اليونانية ق، مثل Talos تالوس في "كريت"، والروبوتات الذهبية في Hephaestus"{/3"} وGalatea في Pygmalion.[137] يعتقد أن أشباه البشر الذكية نشأت في كثير من المجتمعات القديمة، ومن أقدمها التماثيل المقدسة التي عبدت في مصر واليونان، [138][139] بما في ذلك آلات يان شي Yan Shi، [140] وبطل الإسكندرية [141] والجزري [142] أو فولفغانغ فون كمبلن.[143] كان من المعتقد أن جابر بن حيان صنعوا كائنات اصطناعية.[144][145][146] تناقش قصص هذه المخلوقات ومصيرها العديد من الآمال والمخاوف والاعتبارات الأخلاقية التي قدمها الذكاء الاصطناعي.[5]

تتناول ماري شيلي في روايتها "فرانكشتين" / Frankenstein، [147] مسألة أساسية في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، وهي: إذا كان من الممكن خلق جهاز لديه ذكاء، أيمكن أن يشعر أيضا؟ إذا كان يمكن أن يشعر، أيكن له نفس حقوق الإنسان؟ وتظهر أيضا هذه الفكرة في الخيال العلمي الحديث: في فيلم "الذكاء الاصطناعي": يمثل الفيلم الآلة في صورة طفل صغير منح القدرة على الشعور بالعواطف البشرية، بما في ذلك، القدرة على الشعور بالمعاناة. يجري حاليا النظر في هذه القضية، والتي تعرف الآن باسم "حقوق الروبوت "، في بعض المؤسسات؛ على سبيل المثال، مؤسسة كاليفورنيا من أجل المستقبل، [148] رغم أن العديد من النقاد يعتقدون أن من السابق لأوانه مناقشة هذا الشأن.[149]

وثمة مسألة أخرى يستكشفها كل من كتاب الخيال العلمي وذوي النزعة المستقبلية هي تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع. في الروايات، ظهر الذكاء الاصطناعي باعتباره خادما (R2D2 في حرب النجوم)، وكمطبق القانون في((K.I.T.T. "Knight Rider")و رفيقا (Lt. Commander Data in Star Trek),، الغازي (The Matrix)، الديكتاتور (مكتوف الأيديWith Folded Hands)، والمدمر (المدمر، Battlestar Galactica)، وامتدادا لقدرات البشر في "شبح داخل المحار" (Ghost in the Shell)، والمنقذ للجنس البشري R. Daneel Olivaw في سلسلة التأسيس Foundation Series). اعتبرت بعض المصادر الأكاديمية أن هذه النتائج هي دعوة لتخفيض الطلب على العمالة البشرية، [150] تعزيز القدرة البشرية أو الخبرة [151] وحاجة لإعادة تعريف الهوية الإنسانية والقيم الأساسية.[152]

يزعم بعض المستقبليين أن الذكاء الاصطناعي سوف يتجاوز حدود التقدم وسيغير الإنسانية تغييرا جوهريا. استخدم راى كرزويل Ray Kurzweil قانون مور (الذي يصف التحسن الكبير في التكنولوجيا الرقمية بالدقة الخارقة) لحساب أن الكمبيوتر سوف يكون له نفس قوة المعالجة لدى العقول البشرية بحلول سنة 2029، وبحلول عام 2045 سوف يصل الذكاء الاصطناعي إلى نقطة يصبح عندها قادرا على تحسين نفسه بمعدل يتجاوز كل ما يمكن تصوره في الماضي، وهو سيناريو الخيال العلمي الذي صاغه الكاتب فيرنور فينج Vernor Vinge وأسماه " التفرد التكنولوجي".[151] إدوارد Fredkin يقول إن "الذكاء الاصطناعي هو المرحلة التالية في التطور" [153] وهي فكرة اقترحها لأول مرة صموئيل بتلر / "داروين بين ماكينات" (1863)، وأفاض في الحديث عنها جورج دايسون في كتابه الذي يحمل نفس الاسم في عام 1998. توقع العديد من المستقبليين وكتاب الخيال العلمي أن البشر والآلات ستندمج في المستقبل وتصبح سايبورغ (أى نظام يمزج بين صفات طبيعية ووصفات اصطناعية فيكون بذلك أكثر قدرة وقوة من كلاهما. تسمى هذه الفكرة "ما فوق الإنسانية"، transhumanism ولها جذور في كتابات ألدوس هكسلي وروبرت إتنجر Robert Ettinger، وهى الآن مرتبطة باسم مصمم الروبوت هانز مورفيك Hans Moravec وعالم التحكم الالي كيفن وارويك Kevin Warwick، والمخترع راي كرزويل Ray Kurzweil.[151] تم تمثيل ال"ما فوق إنسانية"Transhumanism في الروايات أيضا، على سبيل المثال في قصة المانجا اليابانية"الشبح في محار" وسلسلة الخيال العلمي المسماة "سلسلة الكثيب". كتبت باميلا مكوردك Pamela McCorduck أن هذه السيناريوهات تعتبر تعبيرا عن الرغبة البشرية القديمة في، كما وصفته، "تشكيل الآلهة".[5]

انظر أيضا

المصادر والمراجع

قراءات أخرى
  • ر. سون، ل. بوكمان، (محررون.)، البنايات الحوسبية: دمج العمليات العصبية والرمزية. دار نشر كلوفر الأكاديمية، نيدام، ماساتشوستس، 1994.
  • مارغريت بودن، "العقل كآلة"، دار نشر جامعة أكسفورد، 2006.
  • جون جونستون (2008) "جاذبية حياة الآلات: السيبرنطيقا، الحياة الاصطناعية، الذكاء الاصطناعي الجديد"، معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا MIT.

المراجع
  1. على الرغم من وجود بعض الجدل حول هذه النقطة Crevier 1993، صفحة 50، يقول ماكارثي "جئت بالمصطلح" قي مقابلة. (انظر "كيفية جعل الماكينات تفكر مثلنا".) نسخة محفوظة 5 أبريل 2020 على موقع واي باك مشين.
  2. [11] ^ انظر^ [11] ^ جون مكارثي، "ما هو الذكاء الاصطناعي؟" نسخة محفوظة 22 سبتمبر 2017 على موقع واي باك مشين.
  3. Andreas Kaplan; Michael Haenlein (2019) Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1), 15-25 نسخة محفوظة 24 فبراير 2019 على موقع واي باك مشين.
  4. أطروحة دارتموث:
  5. هذه هي الفكرة الرئيسية لكتاب باميلا مكوردك Pamela McCorduck/ "آلات تفكر". تقول فيه: "أحب أن أفكر في الذكاء الاصطناعي كتأليه علمي لتقاليد ثقافية جليلة". (McCorduck 2004, p. 34) "الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر هو فكرة انتشرت في تاريخ الفكر الغربي، وهو حلم في حاجة ماسة إلى التحقيق." (McCorduck 2004, p. xviii) "إن تاريخنا مليء بالمحاولات - الغريبة والكوميدية والجادة والأسطورية والواقعية: لصنع الذكاء الاصطناعي، واستنساخ ما هو أساسي بنا، متجاوزين قي ذلك الوسائل العادية. جيئة وذهاباً بين الأسطورة والحقيقة، أمدَّنا الخيال بما لم تمدنا به الورش، وانخرطنا لفترة طويلة في هذا الشكل الغريب من الاستنساخ الذاتي". (McCorduck 2004, p. 3) تتبَّعت باميلا هذه الرغبة - عائدة بالتاريخ إلى الوراء، وزعمت أنَّ أصول هذه الرغبة هيللينية و أسمتها بـ"الرغبة في تشكيل الآلهة". (McCorduck 2004, p. 340-400)
  6. تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة على نطاق واسع وراء الكواليس:
  7. تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى مجالات فرعية:
  8. تقوم هذه القائمة من السمات الذكية على المواضيع التي تتناولها كتب الذكاء الاصطناعي الرئيسية، بما في ذلك:
  9. الذكاء العام (الذكاء الاصطناعي القوي) نوقش في مقدمات معروفة للذكاء الاصطناعي:
  10. النتاج الأول للذكاء الاصطناعي: وانظر أيضا السيبرنطيقا وأوائل الشبكات العصبية في تاريخ الذكاء الاصطناعي. من بين الباحثين الذين وضعوا أسس للنظرية الحساب، السيبرنطيقية ق، نظرية المعلومات، والشبكات العصبية كان آلان تورنغ، جون فون نيومان، نوربرت فينر، كلود شانون، وارين ماكلاو، التر بيتس ودونالد هب.
  11. مؤتمر دارتموث:
  12. "السنوات الذهبية" للذكاء الاصطناعي (برامج المنطق الرمزي الناجحة 1956-1973) : البرامج التي وصفت هى: برنامج دانييل بوبرو Daniel Bobrow المسمى "الطالب" /، والمنطق النظري لنويل وسيمون / وشردلو SHRDLU تيري فينوغراد / .
  13. Simon 1965، صفحة 96 اقتبست في Crevier 1993، صفحة 109
  14. Minsky 1967، صفحة 2 اقتبست في Crevier 1993، صفحة 109
  15. انظر (تاريخ الذكاء الاصطناعي -- المشاكل).
  16. أول انتكاسة للذكاء الاصطناعي :
  17. النظم الخبيرة :
  18. ازدهار الثمانينات: ظهور النظم الخبيرة، مشروع الجيل الخامس، Alvey,MCC, SCI :
  19. الانتكاسة الثانية للذكاء الاصطناعي:
  20. تفضل الآن الطرق الرسمية ("نصر النظاميين") :
  21. كل هذه المواقف المذكورة أدناه هي المعيار في مناقشة هذا الموضوع، مثل:
  22. الآثار الفلسفية لاختبار تورنغ :
  23. فرضية النظام الرمزى المادي:
  24. انتقد دريفوس الظروف اللازمة لفرضية النظام الرمزي المادية التي وصفها بأنها "افتراض نفسي" : "يمكن النظر إلى العقل على أنه وسيلة تعمل على أجزاء من المعلومات وفقا لقواعد شكلية". (Dreyfus 1992, p. 156)
  25. انتقاد دريفوس الذكاء الاصطناعي:
  26. هذه إعادة صياغة للآثار الهامة لنظريات Gödel.
  27. الاعتراض الرياضي:
  28. هذه النسخة من Searle (1999)، وكما نقلت في Dennett 1991، صفحة 435 كانت صيغة سيرل الأصلية "الكومبيوتر المبرمج بشكل ملائم هو عقل بالفعل، بمعنى أنه إذا تمت برمجة الكمبيوتر بالبرامج الملائمة يمكننا القول حرفيا بأن هذا الحاسب يفهم ولديه حالات معرفية أخرى." (Searle 1980, p. 1) ويعرف الذكاء الاصطناعي القوي من قبل [125]: "التأكيد على أن آلات يمكنها التصرف بذكاء (أو ربما على نحو أفضل، والتصرف كما لو كانت ذكية) يسميه الفلاسفة فرضية "الذكاء الاصطناعي الضعيف"، والتأكيد على أن الآلات الذكية قادرة على التفكير في الواقع (في مقابل محاكاة تفكير) يسمى "فرضية الذكاء الاصطناعي القوي".
  29. حجة الغرفة الصينية لسيرل:
  30. الدماغ الاصطناعي :
    • Moravec 1988
    • Kurzweil 2005، صفحة 262
    • Russell Norvig، صفحة 957
    • Crevier 1993، صفحات 271 and 279أقسى شكل من أشكال هذه الحجة (سيناريو استبدال الدماغ) التي تقدم بها كلارك جلايمور Clark Glymour في منتصف السبعينيات وتطرق لها من قبل زينون بايلاشين Zenon Pylyshyn وجون سيرل في عام 1980. ويرى دانيال دنت Daniel Dennett الوعى البشري كنمط تفكير متعدد الوظيفة وانظر "شرح الوعي".
  31. "الذكاء الاصطناعي والطريق إلى الذكاء الفائق". ChangeMakers Blog. 2019-10-11. مؤرشف من الأصل في 18 ديسمبر 2019. اطلع عليه بتاريخ 24 أكتوبر 2019. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  32. حل المشاكل، حل اللغز، الألعاب، والاستنتاج:
  33. التفكير التشكيكي:
  34. القوة الشديدة والكفاءة والانفجار الاندماجي:
  35. تمثيل المعرفة :
  36. هندسة المعرفة :
  37. تمثيل العلاقات والفئات: الشبكات الدلالية ، المنطق الوصفي، الميراث (بما في ذلك من إطارات ونصوص):
  38. تمثيل الأحداث والوقت : حساب الموقف، وحساب الحدث، والحساب بطلاقة (و حل مشكلة الإطار):
  39. الحساب السببى:
  40. تمثيل المعرفة حول المعرفة: الحساب الاعتقادي، والمنطق ذا الوسائط:
  41. الوجودية:
  42. McCarthy & Hayes 1969 بينما كان ماكارثي يهتم في المقام الأول بقضايا التمثيل المنطقي للإجراءات، Russell & Norvig 2003يطبق هذا المصطلح على المسألة الأعم وهى المنطق الافتراضي في الشبكة الواسعة من الافتراضات التي تقوم عليها كل معرفتنا المنطقية.
  43. المنطق الافتراضي والتفكير المنطقى، والمنطق الغير مونوتونى، والمحيط، وافتراض العالم المغلق، خطف (بول وآخرون يضع الاختطاف تحت بند "المنطق الافتراضي". لوجر وآخرون يضع هذا تحت عنوان "المنطق غير مؤكد"):
  44. اتساع المعرفة المنطقية:
  45. Dreyfus & Dreyfus 1986
  46. Gladwell 2005
  47. المعرفة والخبرة كحدس مجسد:
    • [200] (هيوبرت دريفوس هو الفيلسوف والناقد في الذكاء الاصطناعي كان بين أول من قالوا أن معظم المعارف البشرية تم تشفيرها بشكل شبه رمزي.)
    • Gladwell 2005 طرفة جلادويل Gladwell's Blink هي مقدمة معروفة للمنطق والمعرفة الشبه رمزية.)
    • [202] (يزعم هوكينز أن المعرفة الشبه رمزية يجب أن تكون التركيز الرئيسي لأبحاث الذكاء الاصطناعي).
  48. التخطيط :
  49. نظرية قيمة المعلومات:
  50. التخطيط الكلاسيكى :
  51. التخطيط والعمل في المجالات غير القطعية: التخطيط المشروط ومراقبة التنفيذ، وإعادة التخطيط والتخطيط المستمر:
  52. التخطيط المتعدد العوامل والسلوك الناشئ:
  53. التعليم :
  54. آلان تورنغ ناقش محورية التعلم في وقت مبكر عام 1950، في بحثه الكلاسيكي "الحاسبات والذكاء". (Turing 1950)
  55. التعلم التعزيزى:
  56. ar : معالجة اللغة الطبيعية
  57. تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك استرجاع المعلومات (أي تحليل النص)، و الترجمة الآلية:
  58. الروبوتيات:
  59. التحرك وفضاء التكوين:
  60. الروبوتية ورسم الخرائط (المحلية، الخ) :
  61. آلة التصور :
  62. رؤية الحواسيب:
  63. التعرف على الكلام :
  64. التعرف عل الوجوه:
  65. الحساب الانفعالي والعاطفي:
  66. [272] ^زعم جيرالد إيدلمان، إيغور الكسندر وغيرهم أن الوعي الاصطناعي مطلوب للذكاء الاصطناعي القوى. الاقتباس في التقدم راي كرزويل Ray Kurzweil، جيف هوكينز Jeff Hawkins، وآخرون قالوا أن الذكاء الاصطناعي القوي يتطلب محاكاة عمل الدماغ البشري. الاقتباس في التقدم
  67. الذكاء الاصطناعي الكامل :
  68. نيلز نيلسون يكتب : "ببساطة، هناك خلافات واسعة في هذا المجال عن المغزى الأساسي للذكاء الاصطناعي". (Nilsson 1983, p. 10)
  69. الذكاء البيولوجى مقابل الذكاء العام:
    • Russell & Norvig 2003، صفحات 2-3، الذي يجعل القياس على الطيران والهندسة.
    • McCorduck 2004، صفحات 100-101، الذي يكتب ان هناك "فرعين رئيسيين للذكاء الاصطناعي: أحدهما يهدف إلى إنتاج سلوك ذكى بغض النظر عن كيف تم، والأخر يستهدف محاكاة العمليات الذكية الموجودة في الطبيعة، ولا سيما البشرية منها."
    • Kolata 1982، بحثا في العلوم، والذي يصف لامبالاة مكارثي McCarthy تجاه النماذج البيولوجية. كما نقلت كولاتا عن مكارثي قوله: "هذا هو الذكاء الاصطناعي، وبالتالي فإننا لا نهتم إذا كان حقيقيا من الناحية النفسية" [= ٪ 22we http://books.google.com/books؟id=PEkqAAAAMAAJ&q + لا + الرعاية + إذا + ومن الناحية النفسية + + ٪ 22 & الحقيقي dq = ٪ 22we + لا + الرعاية + + لو انها حقيقية + + نفسيا ٪ 22 & & الناتج هتمل pgis = = 1]. كرر مكارثي مؤخرا موقفه في الدورة الخمسين لمؤتمر الذكاء الاصطناعي "لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على محاكاة الذكاء البشري" (Maker 2006) [وصلة مكسورة] نسخة محفوظة 30 مايو 2020 على موقع واي باك مشين.
  70. النظاميين مقابل غير النظاميين:
  71. الذكاء الاصطناعي الرمزي مقابل الذكاء الاصطناعي الشبه رمزي :
    • Nilsson (1998, p. 7)، والذي يستخدم مصطلح "شبه رمزي".
  72. Haugeland 1985، صفحات 112-117
  73. المحاكاة المعرفية، نويل وسيمون، الذكاء الاصطناعي في CMU (التي كانت تسمى آنذاك كارنيجي للتكنولوجيا) :
  74. سورٍ Soar (البنية المعرفية)(تاريخ):
  75. مكارثي وأبحاث الذكاء الاصطناعي في SAIL و SRI:
  76. أبحاث الذكاء الاصطناعي في ادنبره، وفرنسا، و ولادة البرولوج:
  77. الذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تحت مارفن مينسكاي في 1960 :
  78. Cyc البنية المعرفية:
  79. ثورة المعرفة :
  80. شهد الذكاء الاصطناعي الشبه رمزى أسوأ تراجعا دفع به إلى الخلفية حين انتقد مارفن مينسكاي وسيمور بابرت المستقبلات في عام 1969. انظر تاريخ الذكاء الاصطناعي، وانتكاسة الذكاء الاصطناعي، أو فرانك روزنبلات.
  81. إحياء الصلة connectionism:
  82. انظر IEEE مجتمع الذكاء المحاسبى نسخة محفوظة 10 فبراير 2012 على موقع واي باك مشين.
  83. نمط العامل الذكي:
  84. "أصبحت فكرة العامل الكامل مقبولة على نطاق واسع" Russell & Norvig 2003، صفحة 55
  85. بنية العامل، النظام ذكي المختلط:
  86. البص Albus, J. S، بنية رقم النموذج 4-D/RCS للمركبات بدون سائقين. في ج جيرهارد G Gerhart، ر جاندرسون R Gunderson، س شوميكر C Shoemaker، المحررين، وقائع جلسة SPIE AeroSense Session on Unmanned Ground Vehicle Technology حول تكنولوجيا مركبات البر بدون سائقين، عدد رقم 3693، صفحات 11-20 نسخة محفوظة 5 أكتوبر 2013 على موقع واي باك مشين.
  87. التسلسل الأمامى، التسلسل الخلفي، شروط القرن Horn clauses، والاستنتاج المنطقي كنوع من البحث:
  88. بحث مساحة الحالة والتخطيط:
  89. البحث عن جهل (اتساع أول البحث، وعمق البحث الأولى وبحث المساحة العامة للحالة):
  90. الكشف عن مجريات الأمور، أو البحث عن علم (مثل الأول الأفضل والجشع والذكاء الاصطناعي القوى*):
  91. بحث عمليات التحسين:
  92. الحياة الاصطناعية، والتعلم المبني على أساس المجتمع:
  93. الخوارزمية الجينية للتعلم: انظر أيضا Holland, John H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press. ISBN 0262581116. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  94. Koza, John R. (1992). Genetic Programming. MIT Press. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  95. Poli, R., Langdon, W. B., McPhee, N. F. (2008). A Field Guide to Genetic Programming. Lulu.com, freely available from http://www.gp-field-guide.org.uk/. ISBN 978-1-4092-0073-4. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة); روابط خارجية في |ناشر= (مساعدة)صيانة CS1: أسماء متعددة: قائمة المؤلفون (link)
  96. المنطق:
  97. النقاء والوحدة:
  98. تاريخ منطق البرمجة: الآخذ بالنصائح:
  99. Satplan (طريقة للتخطيط الآلي):
  100. التعلم القائم على التفسير، التعلم القائم على الأهمية، وبرمجة المنطق استقرائي، والتفكير المنطقى وفقا للحالة:
  101. المنطق الاقتراحي:
  102. المنطق الأولي وخصائص مثل المساواة:
  103. المنطق الواضح:
  104. مساهمة يهودا بيرل قي مجال الذكاء الاصطناعي :
  105. الطرق العشوائية للتفكير الغير مؤكد :
  106. شبكة Bayes :
  107. خوارزمية Bayes الاستدلالية:
  108. التعلم وفقا لطريقة Bayesian وخوارزمية تعظيم التوقعات :
  109. شبكة قرار Bayes :
  110. شبكة Bayes الديناميكية:
  111. النماذج العشوائية الزمنية : Russell & Norvig 2003، صفحات 537-581
  112. نموذج ماركوف المخفي:
  113. مرشح كالمان:
  114. نظرية القرار وتحليله:
  115. عملية قرار ماركوف وشبكة القرار الديناميكية:
  116. نظرية اللعبة، وتصميم الآلية :
  117. طرق التعلم الإحصائي وأساليب التصنيف:
  118. الشبكات العصبية والصلة connectionism:
  119. الطرق الرئيسية:
  120. خوارزمية ك لأقرب جار:
  121. نموذج جاوس الخليط:
  122. مصنف بايز البسيط:
  123. شجرة القرارات:
  124. van der Walt, Christiaan. "Data characteristics that determine classifier performance" (PDF). مؤرشف من الأصل (PDF) في 12 سبتمبر 2014. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  125. المستقبلات Perceptrons :
  126. [498] ^االنشر العكسي Backpropagation :
  127. التعلم التنافسي، التعلم بالمصادفة Hebbian coincidence learning، وشبكة هوبفيلد Hopfield والشبكات الجاذبة:
  128. نظرية السيطرة:
  129. Crevier 1993، صفحة 46-48
  130. البرولوج:
  131. Schaeffer, Jonathan (2007-07-19). "Checkers Is Solved". Science. مؤرشف من الأصل في 26 مارس 2009. اطلع عليه بتاريخ 20 يوليو 2007. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  132. [519] ^ الكمبيوتر # الكومبيوتر مقابل البشر
  133. Jose Hernandez-Orallo (2000). "Beyond the Turing Test". Journal of Logic, Language and Information. 9 (4): 447–466. مؤرشف من الأصل في 3 سبتمبر 2018. اطلع عليه بتاريخ 21 يوليو 2009. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  134. D L Dowe and A R Hajek (1997). "A computational extension to the Turing Test". Proceedings of the 4th Conference of the Australasian Cognitive Science Society. مؤرشف من الأصل في 3 مارس 2016. اطلع عليه بتاريخ 21 يوليو 2009. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  135. Shane Legg and Marcus Hutter (2007). "Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence" (PDF). Minds and Machines. 17: 391–444. مؤرشف من الأصل (pdf) في 13 أبريل 2012. اطلع عليه بتاريخ 21 يوليو 2009. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  136. "AI set to exceed human brain power". CNN.com. 2006-07-26. مؤرشف من الأصل (web article) في 29 يونيو 2018. اطلع عليه بتاريخ 26 فبراير 2008. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  137. الذكاء الاصطناعي في الأسطورة :
  138. التماثيل المقدسة كذكاء اصطناعي:
  139. هذه كانت أول آلات يعتقد أن لها ذكاء ووعيا صحيحين. أعرب هيرميس تريسميجيستس Hermes Trismegistus عن اعتقاده الذي يشاركه فيه الكثيرون وهو أن بهذه التماثيل استنسخ أصحاب الحرف "الطبيعة الحقيقية للآلهة"، sensus العقل وspiritus.{/1 الروح} ربطت مكوردك بين الالات المقدسة ذاتية التشغيل وقانون الفسيفساء (وضعت في نفس الوقت تقريبا)، الذي يحظر عبادة الروبوتات (McCorduck 2004, pp. 6-9)
  140. Needham 1986، صفحة 53
  141. McCorduck 2004، صفحة 6
  142. "A Thirteenth Century Programmable Robot". Shef.ac.uk. مؤرشف من الأصل في 25 مارس 2010. اطلع عليه بتاريخ 25 أبريل 2009. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  143. McCorduck 2004، صفحة 17
  144. تكوين : O'Connor, Kathleen Malone."The alchemical creation of life (takwin) and other concepts of Genesis in medieval Islam". University of Pennsylvania.Retrieved on 2007-01-10.
  145. Golem : McCorduck 2004، صفحة 15-16، Buchanan 2005، صفحة 50
  146. McCorduck 2004، صفحة 13-14
  147. McCorduck (2004, p. 190-25) يناقش Frankenstein ويحدد القضايا الأخلاقية الرئيسية كالغطرسة العلمية ومعاناة الوحش، أي حقوق الإنسان الآلي.
  148. الإنسان الآلي :
  149. انظر تايمز اون لاين، وحقوق الإنسان من أجل الإنسان الآلي؟لقد غلبتنا مشاعرنا نسخة محفوظة 17 مايو 2008 على موقع واي باك مشين.
  150. Russell & Norvig (2003, p. 960-961)
  151. التفرد، transhumanism ما فوق الإنسانية:
  152. انتقاد جوزيف فيتسينبوم للذكاء الاصطناعي : فيتسينبوم (باحث في الذكاء الاصطناعي الذي وضع أول chatterbot برنامج، أليزا) في عام 1976 يقول ان سوء استخدام الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تقليل قيمة الحياة البشرية.
  153. ونقلت McCorduck (2004, p. 401)

    الروابط الخارجية
    Artificial Intelligence في المشاريع الشقيقة
    مدونات
    • أين نذهب من هنا، لمحة عامة عن تاريخ ومستقبل الذكاء الاصطناعي من وجهة نظر فلودتسييسلاف دوش Wlodzislaw Duch.
    مصادر
    • بوابة ألعاب فيديو
    • بوابة العقل والدماغ
    • بوابة برمجة الحاسوب
    • بوابة تقنية المعلومات
    • بوابة خيال علمي
    • بوابة ذكاء اصطناعي
    • بوابة روبوتيات
    This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.