لم يعد مصطلح الذكاء الاصطناعي لغزاً غامضاً للبشرية، ولكن لا يوجد تعريف موحد له بسبب تعدد التقنيات والتطبيقات المشتقة منه. بشكل عام، يرمز إلى قدرة الآلة على تنفيذ المهام وإنجاز الأعمال دون الحاجة إلى التدخل البشري. وتعود نشأته إلى خمسينيات القرن الماضي عندما اكتشف العالم البريطاني آلان توريخ مفهوم جديد في مجال التكنولوجيا يمنح الآلات القدرة على تنفيذ المهام دون تعليمات بشرية صريحة. ولكن خلال السنوات القليلة الماضية، بدأت العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى في إقحام تقنيات AI في عدد كبير من المجالات والصناعات.
قد يعتقد البعض أن artificial intelligence لا يزال بعيد المنال على المستهلك العادي. ولكن إذا سبق لك واستخدمت أمازون أليكسا أو مساعد جوجل الرقمي أو تقنية مُعرف الوجه من ابل، فأنت بالفعل تفاعلت مع AI بشكل أو بآخر. ولا تزال استخدامات هذه التقنيات مستمرة في النمو بمرور كل يوم، ويتم تقسيمها إلى مجموعة مختلفة من الفئات، والتي يتم النظر لها على كونها حبكات قصصية أكثر من مجرد تصنيفات. هذه القصص تخبرنا بالضبط إلى أي مدى تطور AI، وما هي أبعاده المتوقعة واتجاهاته في المستقبل القريب. في هذا الدليل سنتعرف على أنواع الذكاء الاصطناعي السبعة الأكثر شهرة وكيف يتم تطبيقها في عدد هائل من المجالات الصناعية المختلفة وما يُمكن أن نتوقعه بشأنها في المستقبل.
أنواع الذكاء الاصطناعي
على الرغم من تعدد تطبيقات وتقنيات artificial intelligence المشتقة، إلا أنه من السهل تمييز ثلاث أنواع رئيسية منه استناداً إلى حجم المعرفة والقدرات:
- النوع المحدود.
- النوع العام.
- النوع الخارق.
فيما يلي توضيح لأهم أنواع artificial intelligence وتطبيقاتها المتعددة.
أولاً: الذكاء الاصطناعي المحدود/الضيق
الذكاء الاصطناعي الضيق أو المحدود Artificial Narrow Intelligence واختصار ANI ويُعرف أحياناً باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف. هذا النوع يتم استخدامه في الأدوات المُصممة لإجراء مهام وأوامر محددة. تستمد تقنيات ANI قدرتها من البيانات المجمعة لتنفيذ مهام معينة، ولكن لا يمكنها اكتساب خبرات أو مهارات تتجاوز تصميمها الأساسي. هذه الأدوات تستخدم التعلم الآلي وخوارزميات الشبكة العصبية لإكمال المهام.
فمثلاً، تعد معالجة اللغة الطبيعية إحدى أنواع الذكاء الاصطناعي الضيق نظراً لقدرتها في التعرف على الأوامر الصوتية والاستجابة لها، ولكن لا يمكنها تجاوز هذه المهام أو إجراء أي مهام أخرى. بعض الأمثلة الأخرى على ANI: السيارات ذاتية القيادة وبرامج التعرف على الصور والمساعدين الرقميين مثل مساعد جوجل الرقمي أو أمازون أليكسا أو ابل سيري.
ثانياً: الذكاء الاصطناعي العام
النوع الثاني من أنواع الذكاء الاصطناعي هو Artificial General Intelligence واختصاره AGI ويُعرف أيضاً باسم الذكاء الاصطناعي القوي نظراً لقدرته على التعلم والتفكير وإجراء مجموعة متعددة من المهام بطريقة تشبه البشر. إن الهدف من AGI هو خلق أدوات وآلات قادرة على التصرف بطريقة على غرار البشر وتنفيذ مهام متعددة الوظائف بنفس قدر ومستوى الذكاء البشري في الحياة اليومية.
على الرغم من أن هذا النوع لا يزال في مراحل مبكرة من التطور، إلا أن وجوده ملموس في عدد كبير من التطبيقات مثل أجهزة الكمبيوتر العملاقة والمعالجات الكمومية ونماذج AI التوليدية مثل بوت ChatGPT.
ثالثاً: الذكاء الاصطناعي الفائق/الخارق
من أنواع الذكاء الاصطناعي Artificial SuperIntelligence والمتعارف عليه باسم الذكاء الاصطناعي الخارق/الفائق. هذا النوع لا يزال درب من الخيال. ولكن من المفترض بمجرد وصول AI إلى المستوى "العام" سيكون قادر في المستقبل على التعلم بمعدلات سريعة ليتفوق في قدراته المعرفية على البشر. تقنيات ASI بمثابة العمود الفقري للذكاء الاصطناعي الواعي والذي من المفترض أن يتم استخدامه في الآلات والروبوتات.
لقد رأينا أمثلة عديدة على هذا النوع في عدد كبير من أفلام الخيال العالمي مثل I Robot أو EX Machina وغيرها. وبحسب ما تم ذكره على لسان ديفيد روجينموسر الرئيس التنفيذي لشركة Jasper أن النوع الخارق من AI سيكون أحد أكثر الأنواع قدرة على وجه الأرض، حيث ستتمتع الآلات بذكاء البشر وتكون أفضل بكثير في جميع المهام الحياتية اليومية.
رابعاً: الآلات التفاعلية
هذا هو النوع الأساسي من الذكاء الاصطناعي. في الواقع، إنه يمثل نشأة artificial intelligence. الآلات التفاعلية هي عبارة عن أدوات تستجيب لمتطلبات البشر وتنفيذ المهام الفورية. ومع ذلك، فهي غير قادرة على اكتساب مهارات إضافية أو التعلم من الخبرات السابقة أو تخزين الذاكرة. عملياً، تستطيع الآلات التفاعلية أن تقرأ المتطلبات الخارجية وتستجيب لها في الوقت الفعلي وهو ما يجعلها بمثابة أدوات مفيدة لإجراء عدد كبير من الوظائف الأساسية مثل تصفية رسائل البريد الإلكتروني العشوائي من صندوق البريد أو تقديم توصيات للمحتوى الأكثر إثارة للاهتمام بناءً على عمليات البحث السابقة للمستخدم.
إن النموذج الأكثر شهرة للآلات التفاعلية هو نموذج Deep Blue المطور بواسطة شركة IBM والذي استطاع التفوق على لاعب الشطرنج العالمي غاري كاسباروف عام 1997. ولكن فيما عدا ذلك، فلا يُمكن للآلات التفاعلية الاستفادة من المعرفة السابقة أو تنفيذ مهام أكثر تعقيداً. لكي نتمكن من تطبيق AI التفاعلي في الأدوات بشكل أفضل سنحتاج لتحديث قدراته في إمكانية تخزين البيانات وإدارة الذاكرة.
خامساً: الذاكرة المحدودة
من أنواع الذكاء الاصطناعي الأخرى الذاكرة المحدودة أو Limited Memory وهي الخطوة التالية من تطور AI التي تشير إلى قدرة الآلات على تخزين المعرفة. لقد توصلنا إلى هذا النوع في ثمانينات القرن الماضي، ولكن سرعان ما واجه تباطؤ ملحوظ في التطور بسبب التوصل إلى التعلم العميق. وفي عام 2021، استطاعت جوجل أن تحرز تقدماً كبيراً في artificial intelligence عن طريق تخزين البيانات السابقة والتنبؤ بالأحداث المستقبلية. هذا النوع يُشار له باسم الذاكرة المحدودة، لأنه يرمز إلى تكوين قاعدة معرفية من البيانات وتحسينها بمرور الوقت.
إن نموذج الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة يتم استخدامه حالياً في عدد كبير من التطبيقات. وبحسب تصريح العديد من خبراء التكنولوجيا، إن أغلب تطبيقات AI التي نتفاعل معها اليوم هي في الواقع مُدرجة تحت هذه الفئة أو النوع، حيث يتم تدريب العديد من النماذج على مجموعات وكميات هائلة من البيانات المستخدمة في ذاكرتها لتشكيل نموذج مرجعي قادر على حل المشكلات والتنبؤ بالإجراءات التالية. يُمكن رؤية هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في روبوتات الدردشة والسيارات ذاتية القيادة وبعض السيناريوهات الأخرى الأكثر تطوراً.
سادساً: نظرية العقل
لكي تكون الأمور واضحة بشكل كبير، فإن الذاكرة المحدودة هي أبعد مجالات الذكاء الاصطناعي التي توصلت لها البشرية حتى وقتنا الحالي، ولكن يبدو أنها لن تكون نقطة النهاية. حيث يُقال أن هناك فرصة من اكتساب آلات الذاكرة المحدودة القدرة على التعلم من التجارب السابقة وتخزين المعرفة. ومع ذلك، ستظل مفتقرة إلى التغيرات البيئية المحيطة والإشارات العاطفية أو الوصول إلى مستوى الذكاء البشري. فعلى سبيل المثال، لا يستطيع المساعد الرقمي التفاعل مع الإشارات العاطفية حتى وإذا حاولت أن تصرخ إليهم. بطبيعة الحال، نحن لم نتوصل بعد إلى مفهوم AI الذي يمكنه تحليل مشاعر وعاطفة الإنسان، ويشار إلى هذا العجز بمفهوم "نظرية العقل" أو Minded Theory.
هذا المصطلح في واقع الأمر مقتبس من علم النفس الذي يصف قدرة الإنسان على فهم العاطفة البشرية والتنبؤ بالأفعال المستقبلية بناءً عليها. من المتوقع أن تحدث نظرية العقل ثورة حقيقية في علوم artificial intelligence، ولكنها في نفس الوقت نظرية محفوفة بالمخاطر لأنها تتطلب الدقة الشديدة في قراءة العواطف، وقد تستغرق الآلات الذكية وقتاً طويلاً للغاية من أجل التدرب على هذه النظرية. ولكن يُقال أننا ما زلنا بعيدين تماماً عن هذا النوع من الذكاء، والذي لا يمكن العثور عليه إلا في أفلام الخيال العلمي.
سابعاً: الوعي الذاتي
نحن لم نتوصل بعد إلى مفهوم الوعي الذاتي من أنواع الذكاء الاصطناعي، ويبدو أن هذا لن يحدث حتى خلال وقت قريب. ولكن إن حدث ذلك، فستكون المرحلة التالية للذكاء الاصطناعي هي الوعي الذاتي Self-Aware والتي يعتقد أنها ستكون بمثابة المرحلة النهائية لتفوق AI على البشر. ويُقال أنه بمجرد توصل AI إلى هذه النقطة، فسيكون من الصعب السيطرة عليه، لأنها لن تكون قادرة على الشعور بمشاعر الآخرين فحسب، وإنما سيكون لديها شعور بالذات أيضاً. حسناً، هناك تصريحات عدة تفيد بأن هناك اتجاهات متزايدة نحو تطوير هذا النوع، ولكن هناك تخوفات كثيرة من عواقبه المحتملة لأنه قد يتمكن من سرقة وظائفنا أو حتى السيطرة على عالمنا – تماماً كما نرى في أفلام ومسلسلات الخيال العلمي.
ولكن حتى وإذا توصلنا إلى هذا النوع من الذكاء الاصطناعي، فلا يوجد جزم على مدى وشكل تأثيره الفعلي على البشرية. أحد أشهر الأمثلة على محاولات تطوير النوع ذات الوعي الذاتي روبوت Sophia الذي تم تطويره بواسطة شركة Hanson للروبوتات الآلية. على الرغم من أن Sophia ليست مدركة لذاتها من الناحية النظرية، ولكنها مثال على مدى براعة الذكاء الاصطناعي ومستقبله المحتمل في إدراك الذات. إنه مستقبل واعد ولكنه محفوف بالمخاطر، وهناك جدل وتضارب في الأفكار حول ما إذا كان تطوير هذا النموذج يتسم مع القوانين والأخلاق.
يشاهد الزوار الآن:
- ما هو سبب إزالة الشاحن من علبة الايفون ؟
- ما هي ابعاد عرض الشاشة 16:9 ؟
- ما فائدة خاصية Always on Display
- ما الشريحة الإلكترونية eSIM.
بالتأكيد، artificial intelligence وصل إلى مرحلة متطورة من التطور، ولكنها لم تكتمل بعد، ليس بسبب عجز الإنسان فحسب، ولكن بسبب التخوفات من وصول AI إلى مرحلة الانفراد والتفوق. ولكن آخر شيء يمكننا القلق حوله هو أن يتمكن من غزو العالم. حتى وإن وصلت أياً من أنواع الذكاء الاصطناعي إلى مراحل متطورة، فسيكون من النادر أن تتمكن من تحل محل البشر.
