المحتوى:
• تعريفاتDefinitions
• أهداف الذكاء الاصطناعي Goals of AI
• منهجيات الذكاء الاصطناعي AI Approaches
• تقنيات الذكاء الاصطناعي AI Techniques
ما هو الذكاء الاصطناعي What is Artificial Intelligence؟
يعتبر العالم الامريكي جون ماكارثي John McCarthy هو الذي صك مصطلح الذكاء الاصطناعي في 1956م، وقد عرفه بأنه علم وهندسة صناعة الآلات الذكية أو "the science and engineering of making intelligent machines" ، وخاصة برامج الحاسوب الذكية. أو هو فرع علوم الحاسوب الذي يهدف إلى إنشاء الآلات الذكية.
والذكاء Intelligence كمفهوم يصعب تعريفه بدقة، ويمكن اعتباره الجزء الحسابي الذي يعطينا القدرة على تحقيق الأهداف في العالم من حولنا، ولدى الناس مختلف الدرجات من الذكاء، وكذلك الحيوانات وبعض الآلات، وفق هذا التعريف.
كنا اننا نستطيع تعريف الذكاء الاصطناعي بأكثر من تعريف منها:
• الذكاء الاصطناعي AI هو دراسة القدرات الذهنية من خلال استخدامه للنماذج الاحتسابية computational models.
• الذكاء الاصطناعي AI هو دراسة كيفية جعل الحواسيب تقوم بأشياء يقوم بها الإنسان بشكل أفضل في الوقت الحالي.
• الذكاء الاصطناعي AI هو دراسة وتصميم العملاء الأذكياء intelligent agents، حيث أن العميل الذكي هو نظام يدرك بيئته ويقدم أفعالا تزيد من فرصة نجاحه في أهدافه.
تعريفات Definitions:
الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence (AI) له تعريفات متعددة ، وفيما يلي مجموعة تعريفات منقولة من بعض الكتب النصية textbooks:
(b)
'The study of mental faculties through the use of computational models' (Charniak and McDermott, 1985) 'The study of the computations that make it possible to perceive, reason, and act' (Winston, 1992)
(a)
'The exciting new effort to make computers think ... machines with minds, in the full and literal sense' (Haugeland, 1985)
'The automation of activities that we associate with human thinking, activities such as decision-making, problem solving, learning ...'
(Bellman, 1978)
(d)
'A field of study that seeks to explain and emulate intelligent behavior in terms of computational processes' (Schalkoff, 1990)
'The branch of computer science that is concerned with the automation of intelligent behavior'
(Luger and Stubblefield, 1993)
(C)
'The art of creating machines that perform functions that require
intelligence when performed by people' (Kurzweil, 1990)
'The study of how to make computers do things at which, at the moment,
people are better'
(Rich and Knight, 1991)
وبدراسة التعريفات الثمانية أعلاه، نجد أن:
1. التعريفات من الأعلى إلى الأسفل:
التعريفات في(a) و(b) هي تعريفات متعلقة بالتفسير reasoning، بينما تلك التعريفات في (c)و(d) فهي تعريفات تهتم أكثر بالسلوك behavior.
2. التعريفات من اليمين إلى اليسار:
التعريفات في (c) و (a) تقيس النجاح بمقياس الأداء البشري human performance، بينما تلك التعريفات في اليمين (b) و (d) فتقيس المفهوم المثالي للذكاء والذي يسمى بالمعقولية rationality.
ملاحظة: يكون النظام عقلانيا rational إذا كان يفعل الأشياء السليمة.
الذكـــــاء Intelligence:
كما أسلفنا هو مفهوم يصعب صياغة تعريف محدد له، ولكنه مرتبط بمهام تشمل العمليات الذهنيةmental processes. فيما يلي أمثلة لأشكال العمليات الذهنية المختلفة التي يؤديها الإنسان عادة وإذ قامت بها الآلة أو الحيوان اعتبرناه سلوكا ذكيا:
Creativity الإبداع Solving problems حل المسائل
pattern recognition اكتشاف الأنماط Classification التصنيف
Learning التعلم Induction الاستقراء
Deduction الاستنتاج building analogies بناء القياسات (القياس)
Optimization التحسين، الأمثلة language processing معالجة اللغة الطبيعية
knowledge and many more. المعرفة وأمثلة كثيرة أخرى
السلوك الذكي Intelligent Behavior: يظهر السلوك الذكي بصور مختلفة منها:
Perceiving one’s environment. إدراك الكائن لبيئته
Learning and understanding from experience. التعلم والفهم من التجارب
Knowledge applying successfully in new situations. تطبيق المعارف بنجاح على حالات جديدة
Communicating with others, and more like. التواصل مع الآخرين
Acting in complex environments. الفعل في البيئات المعقدة
Reasoning to solve problems and discover hidden knowledge. التفسير لحل المسائل واكتشاف المعرفة المخفية (غير الظاهرة)
Thinking abstractly, using analogies. التفكير المجرد واستخدام القياس
Creativity, Ingenuity, Expressive-ness, Curiosity. الإبداع، البراعة، القدرة على التعبير، الفضول...
فهم الذكاء الاصطناعي Understanding AI:
من أجل فهم صعوبة الذكاء الاصطناعي يجب أن نعرف إجابة التساؤلات التالية:
كيف نكتسب المعرفة knowledge ونمثلها represented ونخزنها stored.
كيف ننتج السلوك الذكي intelligent behavior ونعلمه learned.
كيف نستخدم ونطور ونبرمج خبرات إنسانية مثل الحافز motives والعاطفة emotions وتقدير الأولوية priorities.
كيف نستطيع تحويل الإشارات الحسية sensory signals إلى رموز symbols . وكيف يتم معالجة الرموز بصورة منطقية محوسبة، من أجل فهم أسباب reason أحداث بالماضي، والتخطيط plan للمستقبل.
كيف تستطيع آليات mechanisms الذكاء إنتاج الظواهر phenomena الإنسانية مثل التوهم illusion والتصديق belief والأمل hope والخوف fear والحلم dreams والعطف kindness والحب love.
الذكاء الاصطناعي القوي أو الصلب Hard or Strong AI:
عموما، فإن بحوث الذكاء الاصطناعي تهدف إلى إنشاء ذكاء اصطناعي يستطيع ان يكرر الإنسان الذكي replicate human intelligence تماما.
والذكاء الاصطناعي القوي يطلق على الآلة التي تقترب أو تحل محل الذكاء الإنساني، بحيث تكون قادرة على:
انجاز أعمال الإنسان، وتطبيق نطاق واسع من الأعمال حسب الخلفية المعرفية، ويكون لها درجة ما من الشعور بالذات self-consciousness.
يهدف الذكاء الاصطناعي القوي إلى بناء آلات لها قدرات معرفية intellectual ability لا تختلف عن الكائنات البشرية.
الذكاء الاصطناعي البرمجي او الخفيف Soft or Weak AI:
الذكاء الاصطناعي الخفيف يطلق على استخدام البرمجيات software لدراسة أو إنجاز حل مسألة معينة، أو لاستنباط مهام لا تشمل نطاق جميع قدرات التعرف الإنساني human cognitive.
مثال: برنامج الشطرنج الشهير بـ Deep Blue.
الذكاء الاصطناعي الخفيف لا يتميز بالوعي بالذات self-awareness، فهو يظهر مدى كبير من قدرات التعرف الإنساني، وهو ذكاء فحسب، يحل مسائل محددة.
علوم التعرف Cognitive Science:
تهدف الى تطوير واستكشاف وتقييم النظريات المتعلقة بكيفية عمل العقل mind ، من خلال استخدام النماذج الإحتسابية computational models.
فالهم فيها ليس ما يحدث، ولكن كيف حديث الأمر، بمعنى ان السلوك الذكي لا يكفي، وإنما يجب ان يعمل البرنامج بطريقة ذكية intelligent manner.
مثال ذلك: برامج الشطرنج Chess programs تعمل بشكل ناجح، لكنها تقول القليل عن طريقة البشر في لعب وتعلم الشطرنج.
أهداف الذكاء الاصطناعي Goals of AI:
إن تعريفات الذكاء الاصطناعي المختلفة تعطي لنا أربعة أهداف من الممكن تعقبها:
1. Systems that think like humans. 1.نظم تفكر مثل الإنسان.
2. Systems that think rationally. 2. نظم تفكر بشكل عقلاني.
3. Systems that act like humans . 3. نظم تعمل مثل الإنسان.
4. Systems that act rationally. 4. نظم تعمل بشكل عقلاني.
وبشكل تقليدي، جميع الأهداف السابقة موجودة في أربعة منهجيات ترتبط بها حسب الجدول التالي:
Human-like Rationally
Think (1) Cognitive science Approach
منهجية علوم التعرف (2) Laws of thought Approach
منهجية قوانين التفكير
Act
(3) Turing Test Approach
منجية اختبار تورينج (4) Rational agent Approach
منهجية العميل العقلاني
ملاحظة:
أغلب أعمال الذكاء الاصطناعي تقع في المنهجيتين (2) و (4).
الأهداف العامة للذكاء الاصطناعي General AI Goal:
1. تكرار الذكاء الانساني: لا يزال هدفا بعيدا.
2. حل مشكلة المهام المكثفة للمعرفة.
3. عمل اتصال ذكي intelligent connection بين الإدراك perception والفعل action.
4. تحسين التفاعل/الاتصال الإنساني الإنساني، والإنساني الحاسوبي، والحاسوبي الحاسوبي.
الهندسة المعتمدة على أهداف الذكاء الاصطناعي Engineering based AI Goal:
يسعى هذا الفرع الهندسي المهم إلى تطوير مفاهيم ونظريات وتطبيقات لبناء الآلات الذكية intelligent machine، مع التركيز على بناء النظم system building.
العلم المعتمد على أهداف الذكاء الاصطناعي Science based AI Goal.
يسعى هذا العلم إلى تطوير مفاهيم concepts وآليات mechanisms ومفردات لغوية vocabulary تؤدي إلى فهم السلوك الذكي الحي biological intelligent behavior ، مع التركيز على فهم السلوك الذكي intelligent behavior.
منهجيات الذكاء الاصطناعي AI Approaches
المنهجيات التي ذكرناها سابقا تعرف بواسطة اختيار أهداف النموذج الاحتسابي computational model، وتعتمد على تقييم أداء النظام الذي ينتج عنها.
1) منهجية علوم التعرف: التفكير مثل الإنسان Cognitive science : Think human-like:
هي منهجية تعتمد على وجود مجهود جديد لصنع حواسيب مفكرة computers think، وهذا يعني أن الآلات يكون معها عقل، بالمعنى الكلي أو بالمعنى الحرفي.
لا تركز المنهجية فقط على السلوك والمدخلات/مخرجات I/O، فهي تنظر أيضا إلى عملية التفسير reasoning process، بالاهتمام بكيفية الحصول على النتائج، وهي لا تهدف فقط إلى إنتاج سلوك شبيه بالإنسان human-like behavior، بل تهدف أيضا إلى إنتاج متسلسلة الخطوات التي تقود إلى عملية التفسير، بشكل مشابه للخطوات التي يتبعها الإنسان من أجل نفس المهام.
2) منهجية قوانين التفكير: التفكير بمعقولية Laws of Thought : Think Rationally:
تهتم هذه المنهجية بدراسة القدرات الذهنية mental faculties من خلال استخدام النماذج الاحتسابية، بمعنى دراسة الحوسبة التي تجعل من الممكن (للآلة) الإدراك perceive والتفسير reason والفعل act.
تركز هذه المنهجية على آليات الاستدلال inference mechanisms المبرهن على صحتها provably correct والتي تضمن الجواب المثالي للمسائل optimal solution .
كما تطور أنظمة التمثيل التي تسمح للاستدلال كي يصبح بالصورة المنطقية الشهيرة:
"سقراط رجل. وكل الرجال بشر. لذلك سقراط بشر" أو “Socrates is a man. All men are mortal. Therefore Socrates is mortal.”، وذلك بهدف صياغة عمليات التفسير كنظام وفق قواعد منطقية logical rules، وإجراءات استدلال.
والمشكلة غالبا تكون أنه لا يمكن حل جميع المسائل فقط بالتفسير والاستنباط.
3) منهجية اختبار تيورنج: الفعل مثل الانسان Turing Test : Act Human-like
تعتبر هذه المنهجية فن إنشاء الآلات التي تنجز وظائف تتطلب الذكاء عند انجازها بواسطة الإنسان، أي دراسة كيفية صناعة حواسيب تفعل الأشياء التي يقوم بها الإنسان بشكل أفضل في الوقت الحالي.
وتركز على الفعل، لا على السلوك الذكي المتمركز حول تمثيل المعارف في العالم حولنا، فالمنهجية السلوكية لا تركز على كيفية الحصول على النتائج، بل تركز على الحصول على نتائج مشابهة لنتائج عمل الإنسان.
مثال يوضح اختبار تيورنج Turing Test:
• ثلاثة غرف في الأولى شخص والثانية فيها حاسوب والثالثة فيها شخص يسمى المستجوب interrogator.
• يستطيع المستجوب التواصل مع الغرفتين بواسطة جهاز تلغراف/المبرقة teletype، من أجل تجاوز مشكلة محاكاة الآلة لمظهر أو صوت الإنسان.
• يحاول المستجوب تحديد أي الغرفتين فيها إنسان وأيهما فيها آله.
• تحاول الآلة حين ترد على المستجوب أن تخدعه، وتجعله يصدق انها إنسان، ويحاول الشخص أيضا أن يقنع المستجوب أنه هو الإنسان.
• تجتاز الآلة اختبار تيورنج إذا نجحت في خداع المستجوب، وجعلته يستنتج أن الآلة كائن ذكي.
والهدف من الاختبار هو تطوير نظم تكون مثل الإنسان human-like.
4) منهجية العميل العقلاني: الفعل بمعقولية Rational Agent : Act Rationally
تحاول هذه المنهجية توضيح ومحاكاة السلوك الذكي، بشكل مشابه للعمليات الاحتسابية، فهي تأخذ في الاعتبار مسألة أتمتة الذكاء automation of intelligence.
وتركز هذه المنهجية على النظم التي تعمل بكفاءة، وليس بالضرورة بمثالية، في كل الحالات، ومن المقبول الحصول على تفسيرات غير كاملة imperfect reasoning مادام العمل قائما. فالهدف هنا هو تطوير نظام يكون عقلاني وكفؤ.
تقنيات الذكاء الاصطناعي AI Techniques:
لقد ظهرت في مسيرة الذكاء الاصطناعي تقنيات متعددة، يمكن تطبيقها في مختلف مهام وأهداف الذكاء الاصطناعي.
تهتم التقنيات بكيفية تمثيل represent ومعالجة manipulate وتفسير reason المعرفة، من أجل حل المسائل المختلفة. ويمكن تصنيف هذه التقنيات إلى نوعين:
1. التقنيات التي تجعل سلوك النظام يبدو "ذكيا"
Techniques that make system to behave as "Intelligent"
2. التقنيات التي تستخدم علم البيولوجي Biology-inspired AI techniques
التقنيات التي تجعل سلوك النظام يبدو ذكيا Techniques that make system to behave as Intelligent: ومنها
Describe and match الوصف والمطابقة Goal reduction تقليص الهدف
Constraint satisfaction شرط الرضا Tree Searching البحث في الشجرة
Generate and test إنتاج واختبار Rule based systems نظم القواعد
التقنيات التي تستخدم علم البيولوجي Biology-inspired AI techniques:ومنها
الشبكات العصبية Neural Networks
الخوارزميات الجينية Genetic Algorithms
التعلم الغزير Reinforcement learning
• تعريفاتDefinitions
• أهداف الذكاء الاصطناعي Goals of AI
• منهجيات الذكاء الاصطناعي AI Approaches
• تقنيات الذكاء الاصطناعي AI Techniques
ما هو الذكاء الاصطناعي What is Artificial Intelligence؟
يعتبر العالم الامريكي جون ماكارثي John McCarthy هو الذي صك مصطلح الذكاء الاصطناعي في 1956م، وقد عرفه بأنه علم وهندسة صناعة الآلات الذكية أو "the science and engineering of making intelligent machines" ، وخاصة برامج الحاسوب الذكية. أو هو فرع علوم الحاسوب الذي يهدف إلى إنشاء الآلات الذكية.
والذكاء Intelligence كمفهوم يصعب تعريفه بدقة، ويمكن اعتباره الجزء الحسابي الذي يعطينا القدرة على تحقيق الأهداف في العالم من حولنا، ولدى الناس مختلف الدرجات من الذكاء، وكذلك الحيوانات وبعض الآلات، وفق هذا التعريف.
كنا اننا نستطيع تعريف الذكاء الاصطناعي بأكثر من تعريف منها:
• الذكاء الاصطناعي AI هو دراسة القدرات الذهنية من خلال استخدامه للنماذج الاحتسابية computational models.
• الذكاء الاصطناعي AI هو دراسة كيفية جعل الحواسيب تقوم بأشياء يقوم بها الإنسان بشكل أفضل في الوقت الحالي.
• الذكاء الاصطناعي AI هو دراسة وتصميم العملاء الأذكياء intelligent agents، حيث أن العميل الذكي هو نظام يدرك بيئته ويقدم أفعالا تزيد من فرصة نجاحه في أهدافه.
تعريفات Definitions:
الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence (AI) له تعريفات متعددة ، وفيما يلي مجموعة تعريفات منقولة من بعض الكتب النصية textbooks:
(b)
'The study of mental faculties through the use of computational models' (Charniak and McDermott, 1985) 'The study of the computations that make it possible to perceive, reason, and act' (Winston, 1992)
(a)
'The exciting new effort to make computers think ... machines with minds, in the full and literal sense' (Haugeland, 1985)
'The automation of activities that we associate with human thinking, activities such as decision-making, problem solving, learning ...'
(Bellman, 1978)
(d)
'A field of study that seeks to explain and emulate intelligent behavior in terms of computational processes' (Schalkoff, 1990)
'The branch of computer science that is concerned with the automation of intelligent behavior'
(Luger and Stubblefield, 1993)
(C)
'The art of creating machines that perform functions that require
intelligence when performed by people' (Kurzweil, 1990)
'The study of how to make computers do things at which, at the moment,
people are better'
(Rich and Knight, 1991)
وبدراسة التعريفات الثمانية أعلاه، نجد أن:
1. التعريفات من الأعلى إلى الأسفل:
التعريفات في(a) و(b) هي تعريفات متعلقة بالتفسير reasoning، بينما تلك التعريفات في (c)و(d) فهي تعريفات تهتم أكثر بالسلوك behavior.
2. التعريفات من اليمين إلى اليسار:
التعريفات في (c) و (a) تقيس النجاح بمقياس الأداء البشري human performance، بينما تلك التعريفات في اليمين (b) و (d) فتقيس المفهوم المثالي للذكاء والذي يسمى بالمعقولية rationality.
ملاحظة: يكون النظام عقلانيا rational إذا كان يفعل الأشياء السليمة.
الذكـــــاء Intelligence:
كما أسلفنا هو مفهوم يصعب صياغة تعريف محدد له، ولكنه مرتبط بمهام تشمل العمليات الذهنيةmental processes. فيما يلي أمثلة لأشكال العمليات الذهنية المختلفة التي يؤديها الإنسان عادة وإذ قامت بها الآلة أو الحيوان اعتبرناه سلوكا ذكيا:
Creativity الإبداع Solving problems حل المسائل
pattern recognition اكتشاف الأنماط Classification التصنيف
Learning التعلم Induction الاستقراء
Deduction الاستنتاج building analogies بناء القياسات (القياس)
Optimization التحسين، الأمثلة language processing معالجة اللغة الطبيعية
knowledge and many more. المعرفة وأمثلة كثيرة أخرى
السلوك الذكي Intelligent Behavior: يظهر السلوك الذكي بصور مختلفة منها:
Perceiving one’s environment. إدراك الكائن لبيئته
Learning and understanding from experience. التعلم والفهم من التجارب
Knowledge applying successfully in new situations. تطبيق المعارف بنجاح على حالات جديدة
Communicating with others, and more like. التواصل مع الآخرين
Acting in complex environments. الفعل في البيئات المعقدة
Reasoning to solve problems and discover hidden knowledge. التفسير لحل المسائل واكتشاف المعرفة المخفية (غير الظاهرة)
Thinking abstractly, using analogies. التفكير المجرد واستخدام القياس
Creativity, Ingenuity, Expressive-ness, Curiosity. الإبداع، البراعة، القدرة على التعبير، الفضول...
فهم الذكاء الاصطناعي Understanding AI:
من أجل فهم صعوبة الذكاء الاصطناعي يجب أن نعرف إجابة التساؤلات التالية:
كيف نكتسب المعرفة knowledge ونمثلها represented ونخزنها stored.
كيف ننتج السلوك الذكي intelligent behavior ونعلمه learned.
كيف نستخدم ونطور ونبرمج خبرات إنسانية مثل الحافز motives والعاطفة emotions وتقدير الأولوية priorities.
كيف نستطيع تحويل الإشارات الحسية sensory signals إلى رموز symbols . وكيف يتم معالجة الرموز بصورة منطقية محوسبة، من أجل فهم أسباب reason أحداث بالماضي، والتخطيط plan للمستقبل.
كيف تستطيع آليات mechanisms الذكاء إنتاج الظواهر phenomena الإنسانية مثل التوهم illusion والتصديق belief والأمل hope والخوف fear والحلم dreams والعطف kindness والحب love.
الذكاء الاصطناعي القوي أو الصلب Hard or Strong AI:
عموما، فإن بحوث الذكاء الاصطناعي تهدف إلى إنشاء ذكاء اصطناعي يستطيع ان يكرر الإنسان الذكي replicate human intelligence تماما.
والذكاء الاصطناعي القوي يطلق على الآلة التي تقترب أو تحل محل الذكاء الإنساني، بحيث تكون قادرة على:
انجاز أعمال الإنسان، وتطبيق نطاق واسع من الأعمال حسب الخلفية المعرفية، ويكون لها درجة ما من الشعور بالذات self-consciousness.
يهدف الذكاء الاصطناعي القوي إلى بناء آلات لها قدرات معرفية intellectual ability لا تختلف عن الكائنات البشرية.
الذكاء الاصطناعي البرمجي او الخفيف Soft or Weak AI:
الذكاء الاصطناعي الخفيف يطلق على استخدام البرمجيات software لدراسة أو إنجاز حل مسألة معينة، أو لاستنباط مهام لا تشمل نطاق جميع قدرات التعرف الإنساني human cognitive.
مثال: برنامج الشطرنج الشهير بـ Deep Blue.
الذكاء الاصطناعي الخفيف لا يتميز بالوعي بالذات self-awareness، فهو يظهر مدى كبير من قدرات التعرف الإنساني، وهو ذكاء فحسب، يحل مسائل محددة.
علوم التعرف Cognitive Science:
تهدف الى تطوير واستكشاف وتقييم النظريات المتعلقة بكيفية عمل العقل mind ، من خلال استخدام النماذج الإحتسابية computational models.
فالهم فيها ليس ما يحدث، ولكن كيف حديث الأمر، بمعنى ان السلوك الذكي لا يكفي، وإنما يجب ان يعمل البرنامج بطريقة ذكية intelligent manner.
مثال ذلك: برامج الشطرنج Chess programs تعمل بشكل ناجح، لكنها تقول القليل عن طريقة البشر في لعب وتعلم الشطرنج.
أهداف الذكاء الاصطناعي Goals of AI:
إن تعريفات الذكاء الاصطناعي المختلفة تعطي لنا أربعة أهداف من الممكن تعقبها:
1. Systems that think like humans. 1.نظم تفكر مثل الإنسان.
2. Systems that think rationally. 2. نظم تفكر بشكل عقلاني.
3. Systems that act like humans . 3. نظم تعمل مثل الإنسان.
4. Systems that act rationally. 4. نظم تعمل بشكل عقلاني.
وبشكل تقليدي، جميع الأهداف السابقة موجودة في أربعة منهجيات ترتبط بها حسب الجدول التالي:
Human-like Rationally
Think (1) Cognitive science Approach
منهجية علوم التعرف (2) Laws of thought Approach
منهجية قوانين التفكير
Act
(3) Turing Test Approach
منجية اختبار تورينج (4) Rational agent Approach
منهجية العميل العقلاني
ملاحظة:
أغلب أعمال الذكاء الاصطناعي تقع في المنهجيتين (2) و (4).
الأهداف العامة للذكاء الاصطناعي General AI Goal:
1. تكرار الذكاء الانساني: لا يزال هدفا بعيدا.
2. حل مشكلة المهام المكثفة للمعرفة.
3. عمل اتصال ذكي intelligent connection بين الإدراك perception والفعل action.
4. تحسين التفاعل/الاتصال الإنساني الإنساني، والإنساني الحاسوبي، والحاسوبي الحاسوبي.
الهندسة المعتمدة على أهداف الذكاء الاصطناعي Engineering based AI Goal:
يسعى هذا الفرع الهندسي المهم إلى تطوير مفاهيم ونظريات وتطبيقات لبناء الآلات الذكية intelligent machine، مع التركيز على بناء النظم system building.
العلم المعتمد على أهداف الذكاء الاصطناعي Science based AI Goal.
يسعى هذا العلم إلى تطوير مفاهيم concepts وآليات mechanisms ومفردات لغوية vocabulary تؤدي إلى فهم السلوك الذكي الحي biological intelligent behavior ، مع التركيز على فهم السلوك الذكي intelligent behavior.
منهجيات الذكاء الاصطناعي AI Approaches
المنهجيات التي ذكرناها سابقا تعرف بواسطة اختيار أهداف النموذج الاحتسابي computational model، وتعتمد على تقييم أداء النظام الذي ينتج عنها.
1) منهجية علوم التعرف: التفكير مثل الإنسان Cognitive science : Think human-like:
هي منهجية تعتمد على وجود مجهود جديد لصنع حواسيب مفكرة computers think، وهذا يعني أن الآلات يكون معها عقل، بالمعنى الكلي أو بالمعنى الحرفي.
لا تركز المنهجية فقط على السلوك والمدخلات/مخرجات I/O، فهي تنظر أيضا إلى عملية التفسير reasoning process، بالاهتمام بكيفية الحصول على النتائج، وهي لا تهدف فقط إلى إنتاج سلوك شبيه بالإنسان human-like behavior، بل تهدف أيضا إلى إنتاج متسلسلة الخطوات التي تقود إلى عملية التفسير، بشكل مشابه للخطوات التي يتبعها الإنسان من أجل نفس المهام.
2) منهجية قوانين التفكير: التفكير بمعقولية Laws of Thought : Think Rationally:
تهتم هذه المنهجية بدراسة القدرات الذهنية mental faculties من خلال استخدام النماذج الاحتسابية، بمعنى دراسة الحوسبة التي تجعل من الممكن (للآلة) الإدراك perceive والتفسير reason والفعل act.
تركز هذه المنهجية على آليات الاستدلال inference mechanisms المبرهن على صحتها provably correct والتي تضمن الجواب المثالي للمسائل optimal solution .
كما تطور أنظمة التمثيل التي تسمح للاستدلال كي يصبح بالصورة المنطقية الشهيرة:
"سقراط رجل. وكل الرجال بشر. لذلك سقراط بشر" أو “Socrates is a man. All men are mortal. Therefore Socrates is mortal.”، وذلك بهدف صياغة عمليات التفسير كنظام وفق قواعد منطقية logical rules، وإجراءات استدلال.
والمشكلة غالبا تكون أنه لا يمكن حل جميع المسائل فقط بالتفسير والاستنباط.
3) منهجية اختبار تيورنج: الفعل مثل الانسان Turing Test : Act Human-like
تعتبر هذه المنهجية فن إنشاء الآلات التي تنجز وظائف تتطلب الذكاء عند انجازها بواسطة الإنسان، أي دراسة كيفية صناعة حواسيب تفعل الأشياء التي يقوم بها الإنسان بشكل أفضل في الوقت الحالي.
وتركز على الفعل، لا على السلوك الذكي المتمركز حول تمثيل المعارف في العالم حولنا، فالمنهجية السلوكية لا تركز على كيفية الحصول على النتائج، بل تركز على الحصول على نتائج مشابهة لنتائج عمل الإنسان.
مثال يوضح اختبار تيورنج Turing Test:
• ثلاثة غرف في الأولى شخص والثانية فيها حاسوب والثالثة فيها شخص يسمى المستجوب interrogator.
• يستطيع المستجوب التواصل مع الغرفتين بواسطة جهاز تلغراف/المبرقة teletype، من أجل تجاوز مشكلة محاكاة الآلة لمظهر أو صوت الإنسان.
• يحاول المستجوب تحديد أي الغرفتين فيها إنسان وأيهما فيها آله.
• تحاول الآلة حين ترد على المستجوب أن تخدعه، وتجعله يصدق انها إنسان، ويحاول الشخص أيضا أن يقنع المستجوب أنه هو الإنسان.
• تجتاز الآلة اختبار تيورنج إذا نجحت في خداع المستجوب، وجعلته يستنتج أن الآلة كائن ذكي.
والهدف من الاختبار هو تطوير نظم تكون مثل الإنسان human-like.
4) منهجية العميل العقلاني: الفعل بمعقولية Rational Agent : Act Rationally
تحاول هذه المنهجية توضيح ومحاكاة السلوك الذكي، بشكل مشابه للعمليات الاحتسابية، فهي تأخذ في الاعتبار مسألة أتمتة الذكاء automation of intelligence.
وتركز هذه المنهجية على النظم التي تعمل بكفاءة، وليس بالضرورة بمثالية، في كل الحالات، ومن المقبول الحصول على تفسيرات غير كاملة imperfect reasoning مادام العمل قائما. فالهدف هنا هو تطوير نظام يكون عقلاني وكفؤ.
تقنيات الذكاء الاصطناعي AI Techniques:
لقد ظهرت في مسيرة الذكاء الاصطناعي تقنيات متعددة، يمكن تطبيقها في مختلف مهام وأهداف الذكاء الاصطناعي.
تهتم التقنيات بكيفية تمثيل represent ومعالجة manipulate وتفسير reason المعرفة، من أجل حل المسائل المختلفة. ويمكن تصنيف هذه التقنيات إلى نوعين:
1. التقنيات التي تجعل سلوك النظام يبدو "ذكيا"
Techniques that make system to behave as "Intelligent"
2. التقنيات التي تستخدم علم البيولوجي Biology-inspired AI techniques
التقنيات التي تجعل سلوك النظام يبدو ذكيا Techniques that make system to behave as Intelligent: ومنها
Describe and match الوصف والمطابقة Goal reduction تقليص الهدف
Constraint satisfaction شرط الرضا Tree Searching البحث في الشجرة
Generate and test إنتاج واختبار Rule based systems نظم القواعد
التقنيات التي تستخدم علم البيولوجي Biology-inspired AI techniques:ومنها
الشبكات العصبية Neural Networks
الخوارزميات الجينية Genetic Algorithms
التعلم الغزير Reinforcement learning
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق