التعرّف على الأنواع المختلفة من الذكاء الاصطناعي
اعتمدت النماذج الأولى لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي نتفاعل معها اليوم على نماذج التعلم الآلي التقليدي. وتعتمد هذه النماذج على خوارزميات تعلم يتم تطويرها وصيانتها بواسطة علماء البيانات. بعبارة أخرى، تحتاج تحتاج هذه النماذج إلى تدخل بشري لمعالجة المعلومات الجديدة أو تنفيذ مهام لم تشملها مرحلة التدريب الأولى.
فعلى سبيل المثال، طرحت Apple مساعدها Siri كميزة في نظام iOS عام 2011. وكان هذا الإصدار المبكر من Siri مُدربًا على مجموعة محددة جدًا من العبارات والطلبات، وكان توسيع قاعدة معارفه يتطلب تدخلًا بشريًا مباشرًا.
لكن منذ التطور المفصلي في عام 2012 مع ظهور الشبكات العصبية الاصطناعية، تطورت قدرات الذكاء الاصطناعي تدريجيًا، مما أتاح للآلات استخدام التعلم المعزَّز ومحاكاة طريقة معالجة الدماغ البشري للمعلومات.
على عكس نماذج التعلم الآلي التقليدية، تتيح نماذج التعلم العميق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي تعلُّم مهام جديدة تتطلب ذكاءً بشريًا، والتفاعل بسلوكيات جديدة، واتخاذ قرارات دون تدخل بشري. نتيجة لذلك، مكّن التعلم العميق من أتمتة المهام وتوليد المحتوى والصيانة التنبؤية وغيرها من القدرات في مختلف الصناعات.
نظرًا للتطورات في التعلم العميق وغيرها من المجالات، يواصل الذكاء الاصطناعي تطوره بوتيرة سريعة ومتواصلة. ولا يزال فهمنا الجماعي للذكاء الاصطناعي المطبق والنظري في تطور مستمر، مما يعني أن تصنيفات الذكاء الاصطناعي ومصطلحاته قد تختلف وتتقاطع من مصدر إلى آخر. ومع ذلك، يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي عمومًا بالنظر إلى فئتين رئيستين: قدرات الذكاء الاصطناعي ووظائف الذكاء الاصطناعي.
الرسالة الإخبارية الخاصة بالمجال
أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي، يقدمها لك الخبراء
احصل على رؤى منسقة حول أهم أخبار الذكاء الاصطناعي وأكثرها إثارةً للاهتمام. اشترِك في خدمة رسائل Think الإخبارية الأسبوعية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
سيتم تسليم اشتراكك باللغة الإنجليزية. ستجد رابط إلغاء الاشتراك في كل رسالة إخبارية. يمكنك إدارة اشتراكاتك أو إلغاء اشتراكك هنا. راجع بيان خصوصية IBM لمزيد من المعلومات.
1. الذكاء الاصطناعي المحدود
الذكاء الاصطناعي المحدود، المعروف أيضًا باسم الذكاء الضعيف، (وهو ما نشير إليه بالذكاء الاصطناعي المحدود)، وهو النوع الوحيد الموجود فعليًا اليوم. أي شكل آخر من الذكاء الاصطناعي لا يزال نظريًا يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي المحدود على تنفيذ مهمة واحدة أو مجموعة محدودة من المهام، وغالبًا ما يُنفذها بسرعة ودقة تفوق قدرات العقل البشري.
ومع ذلك، لا يمكن لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي الخروج عن نطاق المهام المحددة له، بل يستهدف جانبًا واحدًا من القدرات المعرفية ويتطور ضمن هذا الإطار فقط. تشمل الأمثلة على الذكاء الاصطناعي المحدود:تشمل الأمثلة على الذكاء الاصطناعي المحدود Siri من Apple، وAlexa من Amazon، وIBM Watson. وحتى ChatGPT من OpenAI يُصنّف ضمن الذكاء الاصطناعي المحدود، لأنه مقتصر على مهمة واحدة فقط وهي المحادثة النصية.
2. الذكاء الاصطناعي العام
الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، والمعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي، يعد اليوم مفهومًا نظريًا بحتًا. يتميّز الذكاء الاصطناعي العام بالقدرة على استخدام المعرفة والمهارات المكتسبة مسبقًا لأداء مهام جديدة في سياقات مختلفة دون الحاجة إلى تدريب بشري إضافي للنموذج الأساسي. وبفضل هذه القدرة، يستطيع الذكاء الاصطناعي العام أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان تنفيذها.
3. الذكاء الاصطناعي الفائق
يُشار إلى الذكاء الاصطناعي الفائق عادةً بالذكاء الفائق الاصطناعي، وهو ايضًا مفهوم نظري بحت مثل الذكاء الاصطناعي العام. وإذا تم تطويره في يوم من الأيام، فسيكون قادرًا على التفكير، والتعلُّم، واتخاذ القرارات، وتقييم المواقف بقدرات تتجاوز القدرات البشرية.
وستتجاوز تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفائق مستوى فهم المشاعر والتجارب الإنسانية، لتصل إلى الإحساس بالعواطف، وامتلاك الاحتياجات، وتشكيل معتقدات ورغبات ذاتية.
يوجد ضمن نطاق الذكاء الاصطناعي المحدود، وهو أحد الأنواع الثلاثة القائمة على القدرات، نوعان من الذكاء الاصطناعي من حيث الوظيفة:
1. الذكاء الاصطناعي التفاعلي
تمثل الأنظمة التفاعلية نماذج من الذكاء الاصطناعي لا تملك ذاكرة، وهي مصممة لتنفيذ مهمة محددة جدًا. ولا يمكنها تذكر النتائج أو القرارات السابقة، بل تتعامل فقط مع البيانات المتوفرة حاليًا. تعتمد هذه الأنظمة على الرياضيات الإحصائية لتحليل كميات ضخمة من البيانات وإنتاج مخرجات تبدو ذكية.
أمثلة على الذكاء الاصطناعي التفاعلي
- IBM Deep Blue: الحاسوب الخارق الذي طورته IBM المتخصص في الشطرنج، والذي تفوّق على بطل العالم Garry Kasparov أواخر التسعينيات، من خلال تحليل وضع القطع على الرقعة والتنبؤ بالنتائج المحتملة لكل حركة.
- محرك توصيات Netflix: تعتمد توصيات المشاهدة من Netflix على نماذج تحلل مجموعات بيانات من سجل المشاهدة لتقديم توصيات مخصصة تُلائم اهتمامات المستخدمين.
2. الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة
على عكس الذكاء الاصطناعي التفاعلي، يمكن لهذا النوع تذكر أحداث ونتائج سابقة، ومراقبة أجسام أو حالات محددة على مدار الزمن. يمكن للذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة استخدام البيانات السابقة والحالية لتحديد المسار الأنسب لتحقيق النتيجة المرجوة.
ومع ذلك، وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة يمكنه استخدام البيانات السابقة لفترة زمنية محدودة، إلا أنه لا يستطيع الاحتفاظ بهذه البيانات كأرشيف لتجارب سابقة تُستخدم على المدى الطويل. ومع تدريبه على المزيد من البيانات بمرور الوقت، يمكن للذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة أن يحسّن أداءه تدريجيًا.
أمثلة على الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة:
- الذكاء الاصطناعي التوليدي: تعتمد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT وBard وDeepAI على قدرات الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة للتنبؤ بالكلمة أو العبارة أو العنصر المرئي التالي داخل المحتوى الذي تنشئه.
- المساعدات الافتراضية وروبوتات المحادثة: تجمع Siri وAlexa وGoogle Assistant وCortana وIBM Watson Assistant بين معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة لفهم الأسئلة والطلبات، واتخاذ الإجراءات المناسبة، وتأليف الردود.
- السيارات ذاتية القيادة: تستخدم المركبات ذاتية القيادة الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة لفهم العالم من حولها في الزمن الحقيقي واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التوقف أو زيادة السرعة أو الانعطاف، وغير ذلك.
3. ذكاء نظرية العقل
يُعد ذكاء نظرية العقل فئة وظيفية من الذكاء الاصطناعي تقع ضمن نطاق الذكاء الاصطناعي العام (AGI). ورغم أنه شكل غير محقق حتى اليوم، فإن الذكاء الاصطناعي المزوّد بهذه الوظيفة سيكون قادرًا على فهم أفكار ومشاعر الكيانات الأخرى. ويمكن لهذا الفهم أن يؤثر في كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع من حوله. من الناحية النظرية، يمكن لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي أن يُحاكي العلاقات الإنسانية
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي القائم على نظرية العقل سيكون قادرًا على استنتاج دوافع البشر وأسباب تصرفاتهم، وبالتالي تخصيص تفاعلاته مع الأفراد وفقًا لاحتياجاتهم العاطفية ونواياهم. كما سيكون قادرًا على فهم الأعمال الفنية والمقالات وتأطيرها ضمن سياقاتها المناسبة، وهو أمر لا تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية إنجازه بدقة.
الذكاء الاصطناعي العاطفي (Emotion AI) هو أحد تطبيقات "ذكاء نظرية العقل" قيد التطوير حاليًا. ويأمل الباحثون أن يتمكن هذا النوع من تحليل الأصوات والصور والبيانات الأخرى من أجل تمييز العواطف البشرية ومحاكاتها ومراقبتها والاستجابة لها بطريقة مناسبة. حتى الآن، لا يزال الذكاء الاصطناعي العاطفي غير قادر على فهم المشاعر البشرية أو الاستجابة لها بشكل فعّال.
4. الذكاء الاصطناعي الواعي
الذكاء الاصطناعي الواعي هو نوع نظري من الذكاء الاصطناعي الوظيفي، وتُفترض أن تكون تطبيقاته مزوّدة بقدرات الذكاء الاصطناعي الفائق. ومثل "ذكاء نظرية العقل"، لا يزال الذكاء الاصطناعي الواعي مجرد فكرة نظرية لم تُحقق بعد. وفي حال تم تطويره، سيكون قادرًا على فهم حالاته الداخلية وسماته الذاتية، بالإضافة إلى فهم مشاعر البشر وأفكارهم. وسيمتلك هذا النوع من الذكاء الاصطناعي مجموعة من العواطف والاحتياجات والمعتقدات الخاصة به.
الذكاء الاصطناعي العاطفي هو نوع من الذكاء الاصطناعي المستند إلى نظرية العقل وهو حاليًا قيد التطور. يأمل الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي أن يكون لدى الذكاء الاصطناعي القدرة على تحليل الأصوات والصور وأنواع أخرى من البيانات للتعرف على البشر ومحاكاتهم ومراقبتهم والاستجابة لهم بشكل مناسب على المستوى العاطفي. حتى الآن، لا يزال الذكاء الاصطناعي العاطفي غير قادر على فهم المشاعر البشرية أو الاستجابة لها بشكل فعّال.
رؤية الكمبيوتر
يمكن تدريب تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحدود التي تعتمد على رؤية الكمبيوتر على تفسير وتحليل العالم المرئي. ويتيح ذلك للآلات الذكية تحديد وتصنيف الكائنات داخل الصور ولقطات الفيديو.
تتضمن تطبيقات رؤية الكمبيوتر ما يلي:
- التعرف على الصور وتصنيفها
- اكتشاف الأشياء
- تتبع الأجسام
- التعرف على الوجه
- استرجاع الصور المستند إلى المحتوى
وتُعد رؤية الكمبيوتر أمرًا أساسيًا في حالات الاستخدام التي تتطلب تفاعل آلات الذكاء الاصطناعي مع العالم المادي من حولها والتنقل فيه. ومن الأمثلة على ذلك السيارات ذاتية القيادة والآلات التي تتنقل داخل المستودعات والبيئات الأخرى.
التشغيل الآلي
يمكن للروبوتات في البيئات الصناعية استخدام الذكاء الاصطناعي المحدود لأداء المهام الروتينية والمتكررة، مثل مناولة المواد والتجميع وفحص الجودة. وفي قطاع الرعاية الصحية، يمكن للروبوتات المزوّدة بالذكاء الاصطناعي المحدود مساعدة الجراحين من خلال مراقبة المؤشرات الحيوية واكتشاف المشاكل المحتملة أثناء العمليات الجراحية.
أما في الزراعة، فيمكن للآلات الذكية تنفيذ مهام مستقلة مثل تشذيب النباتات والنقل والتخفيف وزرع البذور والرش. وفي المنازل الذكية، يمكن لأجهزة مثل iRobot Roomba استخدام رؤية الكمبيوتر للتنقّل داخل أرجاء المنزل، والاستفادة من البيانات المخزّنة في الذاكرة لتحديد مدى التقدم في العمل.
نظم الخبراء
تُزوّد الأنظمة الخبيرة بقدرات الذكاء الاصطناعي المحدود، ويمكن تدريبها على مجموعة معرفية لمحاكاة عملية اتخاذ القرار البشري وتطبيق الخبرات لحل المشكلات المعقدة. تستطيع هذه الأنظمة تحليل كميات هائلة من البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات واتخاذ قرارات مدروسة. كما تساعد الشركات في التنبؤ بالأحداث المستقبلية وتحليل أسباب الأحداث الماضية.
تُعد IBM من الروّاد الأوائل في مجال الذكاء الاصطناعي، وأسهمت في تحقيق العديد من الإنجازات الثورية في هذا المجال. وقد أطلقت IBM مؤخرًا ترقية كبرى لمجموعة منتجات الذكاء الاصطناعي IBM watsonx. IBM watsonx.ai يُقدم قدرات جديدة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويجمع بين نماذج الأساس وتقنيات التعلم الآلي التقليدي ضمن استوديو شامل يغطي دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل. باستخدام watsonx.ai، يمكن لعلماء البيانات بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها داخل بيئة أستوديو تعاونية موحدة.