ماهي أنواع الذكاء الاصطناعي الأشهر؟ ما هي خاصية كل نوع؟
إذا سبق لك استخدام Alexa من Amazon أو Face ID من Apple أو تفاعلت مع روبوت محادثة، فقد تفاعلت مع تقنية الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي هو عملية بناء آلات ذكية من كميات هائلة من البيانات. تتعلم الأنظمة من التعلم والخبرات السابقة وتؤدي مهام شبيهة بالإنسان.
يعزز هذا الذكاء الآلي سرعة ودقة وفعالية الجهود البشرية. يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات وأساليب معقدة لبناء آلات يمكنها اتخاذ القرارات بمفردها. يشكل التعلم الآلي والتعلم العميق جوهر الذكاء الاصطناعي.
هناك الكثير من الاكتشافات والتطورات الذكاء الاصطناعي الجارية، وينقسم معظمها إلى أنواع مختلفة.
تكشف هذه التصنيفات عن قصة أكثر من كونها تصنيفا، يمكن أن يخبرنا إلى أي مدى وصل الذكاء الاصطناعي، وإلى أين يتجه وما يخبئه المستقبل. فما هو الذكاء الاصطناعي وانواعه؟
أنواع الذكاء الاصطناعي
هذه هي الأنواع السبعة من الذكاء الاصطناعي التي يجب معرفتها، وما يمكن أن نتوقعه من التكنولوجيا.
أنواع الذكاء الاصطناعي القائمة على القدرات:
بناء على كيفية تعلمها وإلى أي مدى يمكنها تطبيق معرفتها، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أنواع من القدرات: الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الفائق. إليك ما يجب معرفته عن كل منها.
1. الذكاء الاصطناعي الضيق
يصف الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف، أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة لتنفيذ إجراءات أو أوامر محددة للغاية.
تم تصميم تقنيات الذكاء الاصطناعي الضيق لخدمة القدرة المعرفية والتفوق فيها، ولا يمكن لهذا النوع من الذكاء تعلم المهارات بشكل مستقل خارج تصميمها.
غالبا ما يستخدم التعلم الآلي وخوارزميات الشبكة العصبية لإكمال هذه المهام المحددة.
على سبيل المثال، تعد معالجة اللغة الطبيعية نوعًا من الذكاء الضيق لأنه يمكنه التعرف على الأوامر الصوتية والاستجابة لها، ولكن لا يمكنه أداء مهام أخرى تتجاوز ذلك.
تتضمن بعض الأمثلة على الذكاء الاصطناعي الضيق برامج التعرف على الصور والسيارات ذاتية القيادة والمساعدين الافتراضيين الذكاء الاصطناعي مثل Siri.
2. الذكاء الاصطناعي العام
يصف الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، الذي يطلق عليه أيضًا الذكاء الاصطناعي القوي، الذكاء التي يمكنه التعلم والتفكير وأداء مجموعة واسعة من الإجراءات بشكل مشابه للبشر.
الهدف من تصميم الذكاء الاصطناعي العام هو أن تكون قادرًا على إنشاء تقنيات قادرة على أداء مهام متعددة الوظائف والعمل كمساعدين وذكيين بنفس القدر للبشر في الحياة اليومية.
على الرغم من أنه لا يزال عملا قيد التقدم، إلا أنه يمكن بناء الأساس للذكاء الاصطناعي العام من تقنيات مثل أجهزة الكمبيوتر العملاقة والأجهزة الكمومية ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT.
3. الذكاء الاصطناعي الخارق
أيضًا من أنواع الذكاء الاصطناعي والمشهور على الأقل في الأفلام هو الذكاء الخارق.
الذكاء الاصطناعي الخارق (ASI)، أو الذكاء الاصطناعي الفائق، هو مادة الخيال العلمي.
من الناحية النظرية، بمجرد وصول الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء العام، سيتعلم قريبا بمعدل سريع بحيث تصبح معرفته وقدراته أقوى من معرفة وقدرات البشرية.
سيعمل الذكاء الاصطناعي الخارق كتقنية العمود الفقري لالذكاء الاصطناعي المدرك تماما للذات وغيرها من الروبوتات الفردية.
ويقول ديفيد روجنموزر، الرئيس التنفيذي لشركة الكتابة الذكاء الاصطناعي جاسبر:
“سيصبح الذكاء الاصطناعي الخارق إلى حد بعيد أكثر أشكال الذكاء قدرة على وجه الأرض. سيكون لديه ذكاء البشر وسيكون أفضل بكثير في كل ما نقوم به.”
أنواع الذكاء الاصطناعي القائمة على الوظائف:
تتعلق الوظيفة بكيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي لقدراته التعليمية لمعالجة البيانات والاستجابة للمنبهات والتفاعل مع بيئته. على هذا النحو، يمكن فرز الذكاء الاصطناعي حسب أربعة أنواع من الوظائف:
4. الذكاء الاصطناعي التفاعلي
بدأ نشأة الذكاء الاصطناعي مع تطوير الآلات التفاعلية، وهي النوع الأساسي من الذكاء الاصطناعي.
يمكن لهذه الآلات الاستجابة للطلبات والمهام الفورية، لكنها غير قادرة على تخزين الذاكرة أو التعلم من التجارب السابقة.
“لا يمكنها تحسين وظائفها من خلال التجربة، ويمكنها فقط الاستجابة لمجموعة محدودة من المدخلات.”
في الممارسة العملية، يمكن للآلات التفاعلية قراءة المحفزات الخارجية والاستجابة لها في الوقت الفعلي.
وهذا يجعلها مفيدة لأداء الوظائف المستقلة الأساسية، مثل تصفية البريد العشوائي من صندوق البريد الإلكتروني الخاص بك أو التوصية بالأفلام بناء على أحدث عمليات البحث في Netflix.
كانت آلة الذكاء الاصطناعي التفاعلية الأشهر هي Deep Blue من IBM، وهي قادرة على قراءة الإشارات في الوقت الفعلي من أجل التغلب على أستاذ الشطرنج الروسي غاري كاسباروف في مباراة شطرنج عام 1997.
ولكن أبعد من ذلك، لا يمكن الذكاء الاصطناعي التفاعلي البناء على المعرفة السابقة أو أداء مهام أكثر تعقيدا. من أجل تطبيق الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات أكثر تقدما، يجب حدوث تطورات في تخزين البيانات وإدارة الذاكرة.
5. الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة
الخطوة التالية في تطور الذكاء الاصطناعي هي تطوير القدرة على تخزين المعرفة. ولكن مر ما يقرب من ثلاثة عقود قبل الوصول إلى هذا الاختراق، وفقا لرافائيل تينا، كبير الباحثين في الذكاء الاصطناعي في شركة التأمين Acrisure Innovation.
“يتم تدريب جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية من خلال كميات كبيرة من بيانات التدريب التي تخزنها في ذاكرتها لتشكيل نموذج مرجعي لحل المشكلات المستقبلية.”
“كان هناك قدر كبير من التقدم في الثمانينات”. لكن ذلك تباطأ في النهاية. “كانت هناك تغييرات تدريجية صغيرة … حتى جاء التعلم العميق “.
في عام 2012، حقق مجال الذكاء الاصطناعي تقدما كبيرا.
أتاحت الابتكارات الجديدة من Google و Image Net للذكاء الاصطناعي تخزين البيانات السابقة وإجراء تنبؤات باستخدامها.
يشار إلى هذا النوع من الذكاء الاصطناعي باسم الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة، لأنه يمكنه بناء قاعدة معارف محدودة خاصة به واستخدام تلك المعرفة للتحسين بمرور الوقت. اليوم، يمثل نموذج الذاكرة المحدودة غالبية التطبيقات الذكاء الاصطناعي.
قال روجنموزر: “تقريبا جميع التطبيقات الحالية التي نعرفها تندرج تحت هذه الفئة من الذكاء الاصطناعي”.
“يتم تدريب جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية من خلال كميات كبيرة من بيانات التدريب التي تخزنها في ذاكرتها لتشكيل نموذج مرجعي لحل المشكلات المستقبلية.”
يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة في مجموعة واسعة من المجالات، مثل التطبيقات الأصغر حجمًا كروبوتات المحادثة، والسيارات ذاتية القيادة وغيرها من أشكال الاستخدام المتقدمة.
6. نظرية العقل
من حيث تقدم الذكاء الاصطناعي، فإن تقنية الذاكرة المحدودة هي أبعد ما وصلنا إليه، لكنها ليست الوجهة النهائية.
يمكن للذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة التعلم من التجارب السابقة وتخزين المعرفة، لكنه لا يستطيع التقاط التغيرات البيئية الدقيقة أو الإشارات العاطفية أو الوصول إلى نفس المستوى من الذكاء البشري.
يقول روجنموسر:
“النماذج الحالية لها علاقة أحادية الاتجاه. أدوات الذكاء الاصطناعي أدوات مثل Alexa و Siri لا تتفاعل مع أي دعم عاطفي عندما تصرخ عليها على سبيل المثال.”
لم يتحقق مفهوم الذكاء الاصطناعي التي يمكنه إدراك مشاعر الآخرين والتقاطها بشكل كامل بعد.
يشار إلى هذا المفهوم باسم “نظرية العقل”، وهو مصطلح مستعار من علم النفس يصف قدرة البشر على قراءة مشاعر الآخرين والتنبؤ بالإجراءات المستقبلية بناء على تلك المعلومات.
“قد تعمل الآلات بشكل أفضل منا بنسبة 90 في المائة من الوقت، ولكن من الصعب حقا الوصول إلى العشرة في المائة الأخيرة، ما يمكن أن تصفه بالحس السليم.”
قدمت تينا مثالا لتوضيح كيف يمكن لتطبيق نظرية العقل الناجحة أن تحدث ثورة في التكنولوجيا: قد يكون أداء السيارة ذاتية القيادة أفضل من السائق البشري في معظم الأوقات لأنها لن ترتكب نفس الأخطاء البشرية.
ولكن إذا كنت، كسائق، تعرف أن طفل جارك يميل إلى اللعب بالقرب من الشارع بعد المدرسة، فستعرف غريزيا أن تبطئ أثناء المرور بممر ذلك الجار – وهو أمر لن تتمكن سيارة الذكاء الاصطناعي مجهزة بذاكرة محدودة أساسية من القيام به.
يمكن لنظرية العقل أن تحدث الكثير من التغييرات الإيجابية في عالم التكنولوجيا، ولكنها تفرض أيضا مخاطرها الخاصة.
نظرا لأن الإشارات العاطفية دقيقة للغاية، فقد يستغرق الأمر وقتا طويلا حتى تتقن الآلات الذكاء الاصطناعي قراءتها، وقد ترتكب أخطاء كبيرة أثناء مرحلة التعلم.
يخشى بعض الناس أيضا أنه بمجرد أن تكون التقنيات قادرة على الاستجابة للإشارات العاطفية وكذلك الإشارات الظرفية، فإن النتيجة قد تعني أتمتة بعض الوظائف.
لكن لا داعي للقلق حتى الآن كما قال روجنموزر إن هذا المستقبل الافتراضي لا يزال بعيدا جدا.
وقال: “في الوقت الحالي، هذا الذكاء هو خيال علمي”. “نحن لسنا قريبين حتى من تطوير هذا النوع من الذكاء الاصطناعي، لذلك لا أحد ستُأخذ وظيفته من قبل الذكاء الاصطناعي.”
7. الوعي الذاتي
يشار إلى مرحلة ما بعد نظرية العقل، عندما يطور الذكاء الاصطناعي الوعي الذاتي، على أنها النقطة الذكاء الاصطناعي للتفرد.
يعتقد أنه بمجرد الوصول إلى هذه النقطة، ستكون آلات الذكاء الاصطناعي خارجة عن سيطرتنا، لأنها لن تكون قادرة فقط على الشعور بمشاعر الآخرين، ولكن سيكون لديها شعور بالذات أيضًا.
وقال روجنموزر: “يسعى الناس إلى خلق هذا النوع من الذكاء الاصطناعي ويخشون عواقب إنشائه، قلقين من أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرق وظائفنا أو يسيطر على عالمنا. إذا تم إنشاء هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بنجاح، فلا أحد يعرف ما سيكون التأثير.”
يتم اتخاذ خطوات من قبل الباحثين والمهندسين لتطوير نسخ بدائية من الذكاء الاصطناعي المدركة ذاتيا. ولعل أحد أشهرها هو صوفيا، وهو روبوت طورته شركة الروبوتات Hanson Robotics.
على الرغم من عدم وعيها الذاتي من الناحية الفنية، إلا أن تطبيق صوفيا المتقدم لتقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية يوفر لمحة عن مستقبل الذكاء الاصطناعي المحتمل للوعي الذاتي.
“سنستمر في رؤية الذكاء الاصطناعي يظهر بطرق مفيدة لتطوير العمل الرائع الذي يقوم به الناس بالفعل.”
