الذكاء الاصطناعي. استخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة العامة

الذكاء الاصطناعي (AI ، eng. ذكاء اصطناعي ، AI) - علم وتكنولوجيا إنشاء آلات ذكية ، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية. يرتبط الذكاء الاصطناعي بالمهمة المماثلة المتمثلة في استخدام أجهزة الكمبيوتر لفهم الذكاء البشري ، ولكنه لا يقتصر بالضرورة على الأساليب المعقولة بيولوجيًا.

ما هو الذكاء الاصطناعي

الذكاء(من اللاتينية intellectus - الإحساس ، والإدراك ، والفهم ، والفهم ، والمفهوم ، والعقل) ، أو العقل - جودة النفس ، التي تتكون من القدرة على التكيف مع المواقف الجديدة ، والقدرة على التعلم والتذكر بناءً على الخبرة والفهم والتطبيق المفاهيم المجردة واستخدام المعرفة الشخصية لإدارة البيئة. الذكاء هو قدرة عامة على الإدراك وحل الصعوبات ، والتي تجمع بين جميع القدرات المعرفية للإنسان: الإحساس ، والإدراك ، والذاكرة ، والتمثيل ، والتفكير ، والخيال.

في أوائل الثمانينيات اقترح عالما الحوسبة Barr و Feigenbaum التعريف التالي للذكاء الاصطناعي (AI):

في وقت لاحق ، بدأ يُشار إلى عدد من الخوارزميات وأنظمة البرمجيات باسم الذكاء الاصطناعي ، وتتمثل السمة المميزة لها في قدرتها على حل بعض المشكلات بنفس الطريقة التي سيفكر بها الشخص في حلها.

الخصائص الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي فهم اللغة والتعلم والقدرة على التفكير ، والأهم من ذلك ، العمل.

الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة معقدة من التقنيات والعمليات ذات الصلة التي تتطور نوعياً وسريعاً ، على سبيل المثال:

• معالجة نصوص اللغة الطبيعية
• النظم الخبيرة
• الوكلاء الافتراضيون (روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون)
• أنظمة التوصية.

الاتجاهات التكنولوجية للذكاء الاصطناعي. بيانات ديلويت

أبحاث الذكاء الاصطناعي

• المقال الرئيسي:البحث في مجال الذكاء الاصطناعي

توحيد الذكاء الاصطناعي

2018: تطوير المعايير في مجال الاتصالات الكمومية والذكاء الاصطناعي والمدينة الذكية

في 6 ديسمبر 2018 ، بدأت اللجنة الفنية للأنظمة السيبرانية الفيزيائية على أساس RVC مع مركز الهندسة الإقليمي SafeNet في تطوير مجموعة من المعايير لأسواق مبادرة التكنولوجيا الوطنية (NTI) والاقتصاد الرقمي. بحلول آذار (مارس) 2019 ، من المقرر تطوير وثائق التقييس الفنية في مجال الاتصالات الكمومية ، وفقًا لتقرير RVC. اقرأ أكثر.

تأثير الذكاء الاصطناعي

خطر على تطور الحضارة الإنسانية

التأثير على الاقتصاد والأعمال

• تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد والأعمال

التأثير على سوق العمل

تحيز الذكاء الاصطناعي

في صميم كل ذلك ممارسة الذكاء الاصطناعي ( ترجمة آلية، التعرف على الكلام ، معالجة اللغة الطبيعية ، رؤية الكمبيوتر ، التشغيل الآلي لقيادة السيارات ، والمزيد) يكمن التعلم العميق. هذه مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، تتميز باستخدام نماذج الشبكة العصبية ، والتي يمكن القول إنها تحاكي طريقة عمل الدماغ ، لذلك يصعب تصنيفها على أنها AI. يتم تدريب أي نموذج للشبكة العصبية على مجموعات كبيرة من البيانات ، لذلك يكتسب بعض "المهارات" ، لكن كيفية استخدامها لا تزال غير واضحة للمبدعين ، والتي تصبح في النهاية واحدة من أهم المشكلات للعديد من تطبيقات التعلم العميق. والسبب هو أن مثل هذا النموذج يعمل مع الصور بشكل رسمي ، دون أي فهم لما يفعله. هل نظام ذكاء اصطناعي كهذا وهل يمكن الوثوق في الأنظمة المبنية على أساس التعلم الآلي؟ تتجاوز أهمية الإجابة على السؤال الأخير المختبرات العلمية. لذلك ، تصاعد اهتمام وسائل الإعلام بالظاهرة المسماة انحياز الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ. يمكن ترجمته على أنه "تحيز للذكاء الاصطناعي" أو "انحياز للذكاء الاصطناعي". اقرأ أكثر.

سوق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

سوق الذكاء الاصطناعي في روسيا

سوق الذكاء الاصطناعي العالمي

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي واسعة جدًا وتغطي كل من التقنيات المألوفة للسمع ، والمجالات الجديدة الناشئة البعيدة عن التطبيق الشامل ، بمعنى آخر ، هذه هي مجموعة الحلول الكاملة ، من المكانس الكهربائية إلى المحطات الفضائية. من الممكن تقسيم كل تنوعها وفقًا لمعيار النقاط الرئيسية للتنمية.

الذكاء الاصطناعي ليس مجال موضوع متجانسة. علاوة على ذلك ، تظهر بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي كقطاعات فرعية جديدة للاقتصاد وكيانات منفصلة ، بينما تخدم في نفس الوقت معظم المجالات في الاقتصاد.

التطبيقات التجارية الرئيسية لتقنيات الذكاء الاصطناعي

يؤدي تطوير استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تكييف التقنيات في القطاعات الكلاسيكية للاقتصاد على طول سلسلة القيمة بأكملها وتحويلها ، مما يؤدي إلى خوارزمية لجميع الوظائف تقريبًا ، من الخدمات اللوجستية إلى إدارة الشركة.

استخدام الذكاء الاصطناعي للأغراض الدفاعية والعسكرية

استخدامها في التعليم

استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال

الذكاء الاصطناعي في صناعة الطاقة

• على مستوى التصميم: تحسين التنبؤ بالتوليد والطلب على موارد الطاقة ، وتقييم موثوقية معدات توليد الطاقة ، وزيادة أتمتة التوليد في حالة زيادة الطلب.
• على مستوى الإنتاج: تحسين الصيانة الوقائية للمعدات ، وزيادة كفاءة التوليد ، وتقليل الخسائر ، ومنع سرقة موارد الطاقة.
• على مستوى الترويج: تحسين التسعير اعتمادًا على الوقت من اليوم والفوترة الديناميكية.
• على مستوى تقديم الخدمة: الاختيار التلقائي للمورد الأكثر ربحية ، وإحصائيات الاستهلاك التفصيلية ، وخدمة العملاء الآلية ، وتحسين الطاقة بناءً على عادات العملاء وسلوكهم.

الذكاء الاصطناعي في التصنيع

• على مستوى التصميم: تحسين كفاءة تطوير المنتجات الجديدة والتقييم الآلي للموردين وتحليل متطلبات قطع الغيار وقطع الغيار.
• على مستوى الإنتاج: تحسين عملية تنفيذ المهام ، أتمتة خطوط التجميع ، تقليل عدد الأخطاء ، تقليل وقت تسليم المواد الخام.
• على مستوى الترقية: التنبؤ بحجم خدمات الدعم والصيانة وإدارة التسعير.
• على مستوى تقديم الخدمة: تحسين تخطيط مسار الأسطول عربة، الطلب على موارد الأسطول ، وتحسين جودة تدريب مهندسي الخدمة.

الذكاء الاصطناعي في البنوك

• التعرف على الأنماط - يستخدم مدفوع. للتعرف على العملاء في الفروع وإرسال العروض المتخصصة لهم.

المجالات التجارية الرئيسية لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في البنوك

الذكاء الاصطناعي في النقل

• صناعة السيارات على وشك ثورة: 5 تحديات لعصر القيادة الذاتية

الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

الذكاء الاصطناعي في التخمير

استخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة العامة

الذكاء الاصطناعي في الطب الشرعي

• التعرف على الأنماط - يستخدم مدفوع. لاكتشاف المجرمين في الأماكن العامة.

• في مايو 2018 ، أصبح معروفًا باستخدام الشرطة الهولندية للذكاء الاصطناعي للتحقيق في الجرائم المعقدة.

وفقًا لـ The Next Web ، تطبيق القانونبدأت في رقمنة أكثر من 1500 تقرير و 30 مليون صفحة تتعلق بالحالات الباردة. يتم نقل المواد إلى صيغة حاسوبية ، ابتداء من عام 1988 ، حيث لم يتم حل الجريمة لمدة ثلاث سنوات على الأقل ، وحُكم على الجاني بالسجن لأكثر من 12 عامًا.

حل جريمة معقدة في يوم واحد. الشرطة تتعامل مع الذكاء الاصطناعي

بمجرد أن يتم رقمنة كل المحتوى ، سيتم توصيله بنظام التعلم الآلي الذي سيحلل السجلات ويقرر الحالات التي تستخدم أفضل دليل. يجب أن يقلل هذا الوقت الذي تستغرقه معالجة القضايا وحل الجرائم الماضية والمستقبلية من أسابيع إلى أيام.

يقوم الذكاء الاصطناعي بتوزيع الحالات حسب "قابليتها للحل" والإشارة إلى النتائج المحتملة لفحص الحمض النووي. ثم يتم التخطيط لأتمتة التحليل في مجالات أخرى من علم الطب الشرعي وربما حتى تغطية البيانات في مجالات مثل العلوم الاجتماعية والشهادات.

بالإضافة إلى ذلك ، وفقًا لأحد مطوري النظام Jeroen Hammer (Jeroen Hammer) ، قد يتم إصدار وظائف API للشركاء في المستقبل.

لدى الشرطة الهولندية وحدة خاصة متخصصة في تطوير تقنيات جديدة لحل الجرائم. كان هو الذي أنشأ نظام الذكاء الاصطناعي من أجل بحث سريعالمجرمين على الأدلة.

الذكاء الاصطناعي في القضاء

ستساعد التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي على تغيير النظام القضائي بشكل جذري ، وجعله أكثر عدلاً وخالٍ من مخططات الفساد. تم التعبير عن هذا الرأي في صيف عام 2017 من قبل فلاديمير كريلوف ، دكتور في العلوم التقنية ، مستشار تقني في Artezio.

يعتقد العالم أن حلول الذكاء الاصطناعي الموجودة بالفعل يمكن تطبيقها بنجاح في مختلف مجالات الاقتصاد والحياة العامة. يشير الخبير إلى أن الذكاء الاصطناعي يستخدم بنجاح في الطب ، ولكن في المستقبل يمكن أن يغير النظام القضائي تمامًا.

"عند مشاهدة التقارير الإخبارية اليومية حول التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي ، يندهش المرء فقط من عدم استنفاد الخيال وثمار الباحثين والمطورين في هذا المجال. رسائل حول بحث علميبالتناوب باستمرار مع المنشورات حول المنتجات الجديدة التي تدخل السوق وتقارير النتائج المذهلة التي تم الحصول عليها باستخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. إذا تحدثنا عن الأحداث المتوقعة ، مصحوبة بضجة ملحوظة في وسائل الإعلام ، حيث سيصبح الذكاء الاصطناعي مرة أخرى بطل الأخبار ، فربما لن أخاطر بإجراء تنبؤات تكنولوجية. أستطيع أن أفترض أن الحدث التالي سيكون ظهور محكمة ذات كفاءة عالية في مكان ما في شكل ذكاء اصطناعي ، عادل وغير قابل للفساد. من المحتمل أن يحدث هذا في 2020-2025. وستؤدي العمليات التي ستتم في هذه المحكمة إلى انعكاسات غير متوقعة ورغبة العديد من الأشخاص في نقل معظم عمليات إدارة المجتمع البشري إلى الذكاء الاصطناعي.

يقر العالم باستخدام الذكاء الاصطناعي في النظام القضائي باعتباره "خطوة منطقية" في تطوير المساواة والعدالة التشريعية. لا يخضع عقل الآلة للفساد والعواطف ، ويمكنه الالتزام الصارم بالإطار التشريعي واتخاذ القرارات مع مراعاة العديد من العوامل ، بما في ذلك البيانات التي تميز المشاركين في النزاع. عن طريق القياس مع المجال الطبي ، يمكن للقضاة الآليين العمل مع البيانات الضخمة من مستودعات الخدمة العامة. يمكن افتراض أن ذكاء الآلة سيكون قادرًا على معالجة البيانات بسرعة ويأخذ في الاعتبار عوامل أكثر بكثير من القاضي البشري.

ومع ذلك ، يعتقد خبراء علم النفس أن عدم وجود عنصر عاطفي في النظر في قضايا المحكمة سيؤثر سلبًا على جودة القرار. قد يكون حكم المحكمة الآلية واضحًا للغاية ، ولا يأخذ في الاعتبار أهمية مشاعر الناس وحالاتهم المزاجية.

تلوين

في عام 2015 ، اختبر فريق Google الشبكات العصبيةمن أجل القدرة على إنشاء الصور بأنفسهم. ثم تم تدريب الذكاء الاصطناعي على مثال عدد كبير من الصور المختلفة. ومع ذلك ، عندما "طُلب" من الآلة أن تصور شيئًا ما بمفردها ، اتضح أنها تفسر العالم من حولنا بطريقة غريبة نوعًا ما. على سبيل المثال ، بالنسبة لمهمة رسم الدمبل ، تلقى المطورون صورة يتم فيها توصيل المعدن بأيدي بشرية. ربما حدث هذا بسبب حقيقة أنه في مرحلة التدريب ، احتوت الصور التي تم تحليلها باستخدام الدمبل على أيدي ، وأساءت الشبكة العصبية تفسير ذلك.

في 26 فبراير 2016 ، في مزاد خاص في سان فرانسيسكو ، جمع ممثلو Google حوالي 98000 دولار من اللوحات المخدرة التي رسمها الذكاء الاصطناعي.تم التبرع بهذه الأموال للجمعيات الخيرية. ويرد أدناه أحد أنجح صور السيارة.

صورة رسمها جوجل الذكاء الاصطناعي.

يعد الذكاء الاصطناعي من أكثر الموضوعات شيوعًا في عالم التكنولوجيا مؤخرًا. تشعر عقول مثل Elon Musk و Stephen Hawking و Steve Wozniak بقلق بالغ بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي وتدعي أن إنشائها يهددنا بخطر مميت. في الوقت نفسه ، خلقت أفلام الخيال العلمي وهوليوود الكثير من المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي. هل نحن حقًا في خطر وما هي الأخطاء التي نرتكبها عندما نتخيل تدمير Skynet Earth ، أو البطالة العامة ، أو العكس ، الازدهار والإهمال؟ تم فضح الأساطير البشرية حول الذكاء الاصطناعي من قبل Gizmodo. هنا ترجمة كاملة لمقاله.

وقد أطلق عليه أهم اختبار للذكاء الآلي منذ أن هزم ديب بلو غاري كاسباروف في مباراة شطرنج قبل 20 عامًا. تغلب Google AlphaGo على Grandmaster Li Sedol في بطولة Go بنتيجة ساحقة 4: 1 ، مما يوضح مدى جدية تقدم الذكاء الاصطناعي (AI). لم يكن اليوم المشؤوم الذي تجاوزت فيه الآلات أخيرًا عقل الإنسان قريبًا جدًا. لكن يبدو أننا لم نقترب من فهم عواقب هذا الحدث الذي يصنع حقبة.

في الواقع ، نحن نتشبث بمفاهيم خاطئة وخطيرة حول الذكاء الاصطناعي. في العام الماضي ، حذر مؤسس SpaceX Elon Musk من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسيطر على العالم. وأثارت كلماته عاصفة من التعليقات سواء من المعارضين أو المؤيدين لهذا الرأي. بالنسبة لمثل هذا الحدث الضخم في المستقبل ، هناك قدر مذهل من الجدل حول ما إذا كان سيحدث ، وإذا كان الأمر كذلك ، في أي شكل. هذا أمر مقلق بشكل خاص عندما تفكر في الفوائد الهائلة التي يمكن أن تحصل عليها البشرية من الذكاء الاصطناعي والمخاطر المحتملة. على عكس الاختراعات البشرية الأخرى ، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تغيير البشرية أو تدميرنا.

من الصعب أن تعرف ماذا تصدق. ولكن بفضل العمل المبكر لعلماء الحوسبة وعلماء الأعصاب ومنظري الذكاء الاصطناعي ، بدأت صورة أوضح في الظهور. فيما يلي بعض المفاهيم الخاطئة الشائعة والأساطير حول الذكاء الاصطناعي.

الخرافة الأولى: "لن نصنع أبدًا ذكاءً اصطناعيًا بذكاء بشري"

الواقع:لدينا بالفعل أجهزة كمبيوتر مساوية أو تجاوزت القدرات البشرية في الشطرنج والذهاب وتداول الأسهم والمحادثة. يمكن لأجهزة الكمبيوتر والخوارزميات التي تقوم بتشغيلها أن تتحسن فقط. إنها مسألة وقت فقط قبل أن يتفوقوا على البشر في أي مهمة.

قال عالم النفس البحثي في ​​جامعة نيويورك ، غاري ماركوس ، إن "كل شخص حرفيًا" يعمل في الذكاء الاصطناعي يعتقد أن الآلات ستهزمنا في النهاية: "الاختلاف الحقيقي الوحيد بين المتحمسين والمتشككين هو تقديرات التوقيت." يعتقد المستقبليون مثل راي كورزويل أن ذلك يمكن أن يحدث في غضون بضعة عقود ، بينما يقول آخرون إنه قد يستغرق قرونًا.

المتشككون في الذكاء الاصطناعي ليسوا مقنعين عندما يقولون إن هذه مشكلة تكنولوجية غير قابلة للحل ، وهناك شيء فريد في طبيعة الدماغ البيولوجي. أدمغتنا هي آلات بيولوجية - إنها موجودة فيها العالم الحقيقيوالالتزام بالقوانين الأساسية للفيزياء. لا يوجد شيء غير معروف عنهم.

الخرافة الثانية: الذكاء الاصطناعي سيكون له وعي

الواقع:يتخيل معظمهم أن عقل الآلة سيكون واعيًا ويفكر بالطريقة التي يفكر بها الناس. علاوة على ذلك ، يعتقد النقاد مثل بول ألين ، الشريك المؤسس لشركة Microsoft ، أنه لا يمكننا حتى الآن تحقيق ذكاء عام اصطناعي (قادر على حل أي مشكلة عقلية يمكن للإنسان حلها) لأننا نفتقر إلى نظرية علمية للوعي. لكن كما يقول موراي شاناهان ، الخبير في الروبوتات المعرفية في إمبريال كوليدج لندن ، لا ينبغي أن نساوي بين المفهومين.

"الوعي مدهش بالتأكيد و شيء مهم، لكنني لا أعتقد أنه ضروري للذكاء الاصطناعي على مستوى الإنسان. بتعبير أدق ، نستخدم كلمة "وعي" للإشارة إلى العديد من السمات النفسية والمعرفية التي "يأتي الشخص في حقيبة" ، كما يشرح العالم.

يمكن تخيل آلة ذكية تفتقر إلى واحدة أو أكثر من هذه السمات. في النهاية ، يمكننا إنشاء ذكاء اصطناعي ذكي بشكل لا يصدق لن يكون قادرًا على إدراك العالم بشكل شخصي وواعي. يجادل شاناهان أنه يمكن دمج العقل والوعي في آلة ، لكن يجب ألا ننسى أن هذين المفهومين مختلفين.

حقيقة أن آلة تجتاز اختبار تورينج ، حيث لا يمكن تمييزها عن الإنسان ، لا تعني أن لديها وعيًا. بالنسبة لنا ، قد يبدو الذكاء الاصطناعي المتقدم واعيًا ، لكن إدراكه الذاتي لن يكون أكثر من مجرد صخرة أو آلة حاسبة.

الخرافة الثالثة: "لا يجب أن نخاف من الذكاء الاصطناعي"

الواقع:في يناير ، قال مؤسس فيسبوك مارك زوكربيرج إنه لا ينبغي لنا أن نخاف من الذكاء الاصطناعي ، لأنه سيحقق قدرًا لا يُصدق من الأشياء الجيدة للعالم. إنه نصف صحيح. سنجني فوائد هائلة من الذكاء الاصطناعي ، من السيارات ذاتية القيادة إلى الأدوية الجديدة ، ولكن ليس هناك ما يضمن أن كل تطبيق للذكاء الاصطناعي سيكون جيدًا.

يمكن لنظام ذكي للغاية معرفة كل شيء عن مهمة معينة ، مثل حل مشكلة مالية سيئة أو اختراق نظام. دفاع العدو. لكن خارج حدود هذه التخصصات ، ستكون جاهلة للغاية وغير واعية. يعد نظام DeepMind من Google خبيرًا في Go ، ولكنه لا يمتلك القدرة أو السبب لاستكشاف مجالات خارج تخصصه.

قد لا تخضع العديد من هذه الأنظمة لاعتبارات الأمان. وخير مثال على ذلك هو فيروس ستوكسنت المتطور والقوي ، وهو دودة شبه عسكرية طورها الجيش الإسرائيلي والأمريكي للتسلل إلى المحطات النووية الإيرانية وتخريبها. أصاب هذا الفيروس بطريقة ما (عن قصد أو عن طريق الصدفة) محطة الطاقة النووية الروسية.

مثال آخر هو برنامج Flame المستخدم للتجسس الإلكتروني في الشرق الأوسط. من السهل تخيل إصدارات مستقبلية من Stuxnet أو Flame تتجاوز أهدافها وتلحق أضرارًا جسيمة بالبنية التحتية الحساسة. (للفهم ، هذه الفيروسات ليست منظمة العفو الدولية ، ولكن في المستقبل قد يكون لديهم ، ومن هنا القلق).

تم استخدام فيروس Flame للتجسس السيبراني في الشرق الأوسط. الصورة: سلكي

الخرافة الرابعة: "الذكاء الاصطناعي الخارق سيكون أذكى من ارتكاب الأخطاء"

الواقع:يعتقد باحث الذكاء الاصطناعي ومؤسس روبوتات الساموراي ريتشارد لوسيمور أن معظم السيناريوهات يوم القيامةالمرتبطة بالذكاء الاصطناعي غير متسقة. يتم بناؤها دائمًا على افتراض أن الذكاء الاصطناعي يقول ، "أعلم أن تدمير البشرية سببه عيب في التصميم ، لكن لا يزال يتعين علي القيام بذلك." يقول لوسيمور إنه إذا كان الذكاء الاصطناعي يتصرف بهذه الطريقة ، ويتحدث عن تدميرنا ، فإن مثل هذه التناقضات المنطقية ستطارده مدى الحياة. وهذا بدوره يحط من قاعدة معارفه ويجعله غبيًا جدًا بحيث لا يمكن خلقه. حالة خطيرة. يجادل العالم أيضًا بأن الأشخاص الذين يقولون: "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل فقط ما تمت برمجته للقيام به" مخطئون تمامًا مثل زملائهم في فجر عصر الكمبيوتر. في ذلك الوقت ، استخدم الناس هذه العبارة للادعاء بأن أجهزة الكمبيوتر غير قادرة على إظهار أدنى قدر من المرونة.

لا يتفق بيتر ماكنتاير وستيوارت أرمسترونج ، اللذان يعملان في معهد مستقبل الإنسانية بجامعة أكسفورد ، مع لوسيمور. يجادلون بأن الذكاء الاصطناعي ملزم إلى حد كبير بكيفية برمجته. يعتقد ماكنتاير وأرمسترونغ أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يرتكب أخطاء أو يكون غبيًا جدًا لعدم معرفة ما نتوقعه منه.

"بحكم التعريف ، الذكاء الاصطناعي الخارق (AI) هو كيان يتمتع بذكاء أكبر بكثير من أفضل عقل بشري في أي مجال من مجالات المعرفة. يقول ماكنتاير: "سيعرف بالضبط ما نريده أن يفعله". يعتقد كلا العالمين أن الذكاء الاصطناعي لن يقوم إلا بما تمت برمجته للقيام به. ولكن إذا أصبح ذكيًا بدرجة كافية ، فسوف يفهم مدى اختلافه عن روح القانون أو نوايا الناس.

قارن ماكنتاير الوضع المستقبلي للبشر والذكاء الاصطناعي بالتفاعل الحالي بين الإنسان والفأر. الغرض من الفأر هو البحث عن الطعام والمأوى. لكنها غالبًا تتعارض مع رغبة الشخص الذي يريد أن يركض حيوانه حوله بحرية. "نحن أذكياء بما يكفي لفهم بعض أغراض الفئران. لذا فإن ASI ستفهم أيضًا رغباتنا ، ولكنها لن تبالي بها ، "كما يقول العالم.

كما تظهر حبكة الفيلم Ex Machina ، سيكون من الصعب للغاية على الشخص الاحتفاظ بذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً

الخرافة الخامسة: "التصحيح البسيط سيحل مشكلة التحكم في الذكاء الاصطناعي"

الواقع:من خلال خلق ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً من البشر ، سنواجه مشكلة تعرف باسم "مشكلة التحكم". يقع المستقبليون ومنظرو الذكاء الاصطناعي في حالة من الارتباك التام عندما يُسألون عن كيفية احتواء ASI والحد منه إذا ظهر. أو كيف تتأكد من أنه ودود مع الناس. في الآونة الأخيرة ، اقترح باحثون في معهد جورجيا للتكنولوجيا بسذاجة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتبنى القيم الإنسانية والقواعد الاجتماعية من خلال القراءة قصص بسيطة. في الواقع ، سيكون الأمر أكثر صعوبة.

يقول أرمسترونج: "كان هناك الكثير من الحيل البسيطة التي تم اقتراحها والتي يمكن أن" تحل "مشكلة التحكم في الذكاء الاصطناعي برمتها". تضمنت الأمثلة برمجة ASI بحيث يكون الغرض منها إرضاء الناس ، أو بحيث يعمل ببساطة كأداة في يد الشخص. خيار آخر هو دمج مفاهيم الحب أو الاحترام في الكود المصدري. لمنع الذكاء الاصطناعي من تبني وجهة نظر تبسيطية أحادية الجانب للعالم ، تم اقتراح برمجته لتقدير التنوع الفكري والثقافي والاجتماعي.

لكن هذه الحلول بسيطة للغاية ، مثل محاولة الضغط على تعقيد ما يحبه البشر ويكرهونه في حل واحد تعريف سطحي. حاول ، على سبيل المثال ، التوصل إلى تعريف واضح ومنطقي وقابل للتطبيق لمصطلح "الاحترام". هذا صعب للغاية.

يمكن للآلات في The Matrix أن تدمر البشرية بسهولة

الخرافة السادسة: "الذكاء الاصطناعي سيدمرنا"

الواقع:ليس هناك ما يضمن أن الذكاء الاصطناعي سوف يدمرنا ، أو أننا لن نكون قادرين على إيجاد طريقة للسيطرة عليه. كما قال Eliezer Yudkowsky ، أحد منظري الذكاء الاصطناعي ، "إن الذكاء الاصطناعي لا يحبك ولا يكرهك ، لكنك مصنوع من ذرات يمكن أن يستخدمها لأغراض أخرى."

في كتابه الذكاء الاصطناعي. مراحل. التهديدات. كتب فيلسوف أكسفورد نيك بوستروم أن الذكاء الاصطناعي الخارق بمجرد ظهوره سيشكل مخاطر أكبر من أي اختراع بشري آخر. أعربت عقول بارزة مثل إيلون ماسك وبيل جيتس وستيفن هوكينج (حذَّر الأخير من أن الذكاء الاصطناعي قد يكون "أسوأ خطأنا في التاريخ") قد أعربت أيضًا عن قلقها.

قال ماكنتاير إن معظم الأهداف التي يمكن أن تسترشد بها وكالة الاستخبارات الباكستانية هي أسباب وجيهةتخلص من الناس.

"يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ ، بشكل صحيح تمامًا ، بأننا لا نريده أن يضاعف أرباح شركة معينة ، بغض النظر عن التكلفة التي يتكبدها العملاء ، بيئةوالحيوانات. لذا فإن لديه حافزًا قويًا للتأكد من عدم مقاطعته أو التدخل فيه أو إيقافه أو تغييره في أهدافه ، لأن ذلك لن يحقق أهدافه الأصلية "، كما يقول ماكنتاير.

ما لم تعكس أهداف ASI أهدافنا بدقة ، فسيكون لها سبب وجيه لعدم منحنا الفرصة لإيقافها. بالنظر إلى أن مستوى ذكائه أعلى بكثير من مستوى ذكاءنا ، فلا يوجد شيء يمكننا القيام به حيال ذلك.

لا أحد يعرف الشكل الذي سيتخذه الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن أن يهدد البشرية. كما أشار ماسك ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى وتنظيمها ومراقبتها. أو قد تكون غارقة في القيم الإنسانية أو رغبة طاغية في أن تكون ودودًا مع الناس.

الخرافة السابعة: "الذكاء الاصطناعي الخارق سيكون ودودًا"

الواقع:يعتقد الفيلسوف إيمانويل كانط أن العقل مرتبط بقوة بالأخلاق. عالم الأعصاب ديفيد تشالمرز في دراسته "التفرد: التحليل الفلسفيأخذ فكرة كانط الشهيرة وطبقها على الذكاء الاصطناعي الخارق الناشئ.

إذا كان هذا صحيحًا ... يمكننا أن نتوقع انفجارًا فكريًا يؤدي إلى انفجار الأخلاق. يمكننا بعد ذلك أن نتوقع أن تكون أنظمة ASI الناشئة فائقة الأخلاق وكذلك فائقة الذكاء ، مما يسمح لنا بتوقع الخير منها.

لكن فكرة أن الذكاء الاصطناعي المتقدم سيكون مستنيرًا ولطيفًا بطبيعته ليس معقولًا للغاية. كما أشار أرمسترونغ ، هناك العديد من مجرمي الحرب الأذكياء هناك. لا يبدو أن العلاقة بين العقل والأخلاق موجودة بين البشر ، لذلك فهو يشكك في عمل هذا المبدأ بين الأشكال الذكية الأخرى.

"الأشخاص الأذكياء الذين يتصرفون بطريقة غير أخلاقية يمكن أن يسببوا الألم على نطاق أوسع بكثير من نظرائهم الأكثر غباء. الذكاء يمكّنهم فقط من أن يكونوا سيئين مع المزيد من الذكاء ، ولا يجعلهم جيدين "، كما يقول أرمسترونج.

كما أوضح ماكنتاير ، فإن قدرة الشخص على تحقيق هدف لا ترتبط بما إذا كان هذا الهدف معقولًا في البداية. "سنكون محظوظين للغاية إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي لدينا موهوبة بشكل فريد ومستوى أخلاقهم ينمو جنبًا إلى جنب مع العقل. إن الأمل في الحظ ليس أفضل نهج لما يمكن أن يحدد مستقبلنا ، "كما يقول.

الخرافة الثامنة: مخاطر الذكاء الاصطناعي والروبوتات متساوية

الواقع:هذا خطأ شائع بشكل خاص تروج له وسائل الإعلام غير النقدية وأفلام هوليوود مثل The Terminator.

إذا أراد الذكاء الاصطناعي الخارق مثل Skynet حقًا تدمير البشرية ، فلن يستخدم androids مع مدافع رشاشة بستة ماسورة. سيكون إرسال طاعون بيولوجي أكثر فاعلية أو طاعون رمادى بتقنية النانو. أو فقط تدمير الغلاف الجوي.

يحتمل أن يكون الذكاء الاصطناعي خطيرًا ليس لأنه يمكن أن يؤثر على تطور الروبوتات ، ولكن بسبب كيفية تأثير مظهره على العالم بشكل عام.

الخرافة رقم 9: "تصوير الذكاء الاصطناعي في الخيال العلمي هو تصوير دقيق للمستقبل"

أنواع كثيرة من العقول. الصورة: إليعازر يودكوسكي

بالطبع ، استخدم المؤلفون والمستقبليون الخيال العلمي لعمل تنبؤات رائعة ، لكن أفق الحدث الذي حددته ASI قصة مختلفة تمامًا. علاوة على ذلك ، فإن الطبيعة اللاإنسانية للذكاء الاصطناعي تجعل من المستحيل علينا معرفة طبيعته وشكله ، وبالتالي التنبؤ بهما.

للترفيه عن الناس الأغبياء ، يتم تصوير معظم الذكاء الاصطناعي في الخيال العلمي على أنه يشبهنا. "هناك طيف من كل العقول الممكنة. حتى بين البشر ، أنت مختلف تمامًا عن جارك ، لكن هذا الاختلاف لا يُقارن بجميع الذكاءات التي يمكن أن توجد "، كما يقول ماكنتاير.

لا يجب أن يكون الخيال العلمي دقيقًا علميًا لسرد قصة مقنعة. عادة ما يتكشف الصراع بين أبطال قريبين في القوة. "تخيل كم ستكون قصة مملة ، حيث أن الذكاء الاصطناعي بدون وعي أو فرح أو كراهية ، سينهي الإنسانية دون أي مقاومة من أجل تحقيق هدف غير مثير للاهتمام ،" يتثاءب أرمسترونج.

مئات الروبوتات تعمل في مصنع تسلا

الخرافة رقم 10: "إنه لأمر فظيع أن يأخذ الذكاء الاصطناعي كل عملنا"

الواقع:إن قدرة الذكاء الاصطناعي على أتمتة الكثير مما نقوم به وقدرته على تدمير البشرية هما شيئان مختلفان تمامًا. لكن وفقًا لمارتن فورد ، مؤلف كتاب In the Dawn of Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future ، غالبًا ما يُنظر إليهم ككل. من الجيد التفكير في المستقبل البعيد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، ولكن فقط إذا لم يصرف انتباهنا عن المشكلات التي سيتعين علينا مواجهتها في العقود القادمة. أهمها الأتمتة الجماعية.

لا أحد يشك في أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل العديد من الوظائف الحالية ، من عمال المصانع إلى الوظائف العليا من ذوي الياقات البيضاء. يتوقع بعض الخبراء أن نصف الوظائف الأمريكية مهددة بالأتمتة في المستقبل القريب.

لكن هذا لا يعني أننا لا نستطيع التعامل مع الصدمة. بشكل عام ، التخلص من معظم عملنا ، الجسدي والعقلي ، هو هدف شبه طوباوي لجنسنا البشري.

يقول ميلر: "في غضون عقدين من الزمن ، سوف يقضي الذكاء الاصطناعي على الكثير من الوظائف ، لكن هذا ليس بالأمر السيئ". ستحل السيارات ذاتية القيادة محل سائقي الشاحنات ، مما يقلل من تكاليف الشحن ، ونتيجة لذلك ، يجعل العديد من المنتجات أرخص. "إذا كنت سائق شاحنة وتكسب عيشك منها ، فسوف تخسر ، ولكن على العكس من ذلك ، سيتمكن أي شخص آخر من شراء المزيد من البضائع بنفس الراتب. والمال الذي يدخرونه سيُنفق على سلع وخدمات أخرى ستخلق وظائف جديدة للناس "، كما يقول ميللر.

في جميع الاحتمالات ، سيخلق الذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة لإنتاج الخير ، وتحرير الناس للقيام بأشياء أخرى. سيصاحب التقدم في تطوير الذكاء الاصطناعي تطورات في مجالات أخرى ، لا سيما في التصنيع. في المستقبل ، سيصبح تلبية احتياجاتنا الأساسية أسهل ، وليس أصعب.

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يدرس إمكانية توفير المنطق والإجراءات المعقولة بمساعدة أنظمة الكمبيوتر والأجهزة الاصطناعية الأخرى. في معظم الحالات ، لا تُعرف خوارزمية حل المشكلة مسبقًا.

التعريف الدقيق لهذا العلم غير موجود ، لأن مسألة طبيعة وحالة العقل البشري لم يتم حلها في الفلسفة. لا يوجد معيار دقيق لتحقيق "الذكاء" بواسطة أجهزة الكمبيوتر ، على الرغم من أنه في فجر الذكاء الاصطناعي تم اقتراح عدد من الفرضيات ، على سبيل المثال ، اختبار تورينج أو فرضية نيويل-سيمون. على ال هذه اللحظةهناك العديد من الأساليب لفهم مهمة الذكاء الاصطناعي وإنشاء أنظمة ذكية.

لذلك ، يميز أحد التصنيفات طريقتين لتطوير الذكاء الاصطناعي:

من أعلى إلى أسفل ، سيميائية - إنشاء أنظمة رمزية نموذجية عالية المستوى العمليات العقلية: التفكير ، المنطق ، الكلام ، العواطف ، الإبداع ، إلخ ؛

من أسفل إلى أعلى ، بيولوجي - دراسة الشبكات العصبية والحسابات التطورية التي تمثل السلوك الذكي بناءً على عناصر أصغر "غير ذكية".

يرتبط هذا العلم بعلم النفس والفيزيولوجيا العصبية وما بعد الإنسانية وغيرها. مثل كل علوم الكمبيوتر ، فإنه يستخدم جهازًا رياضيًا. الفلسفة والروبوتات لها أهمية خاصة بالنسبة لها.

الذكاء الاصطناعي هو مجال بحثي حديث العهد تم إطلاقه في عام 1956. يشبه مسارها التاريخي شكلًا يشبه الجيوب الأنفية ، كل "صعود" بدأ بفكرة جديدة. في هذه اللحظةإن تطورها آخذ في الانخفاض ، مما يفسح المجال لتطبيق النتائج التي تم تحقيقها بالفعل في مجالات أخرى من العلوم والصناعة والأعمال وحتى الحياة اليومية.

مناهج الدراسة

هناك طرق مختلفة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. في الوقت الحالي ، هناك 4 طرق مختلفة تمامًا:

1. النهج المنطقي. أساس النهج المنطقي هو الجبر البولي. كل مبرمج على دراية بها ومع العوامل المنطقية منذ أن أتقن عبارة IF. تلقى الجبر المنطقي مزيدًا من التطور في شكل حساب التفاضل والتكامل الأصلي - حيث يتم توسيعه من خلال إدخال رموز الموضوع والعلاقات بينها ومحددات الوجود والعالمية. تقريبًا كل نظام ذكاء اصطناعي مبني على مبدأ منطقي هو آلة إثبات نظرية. في هذه الحالة ، يتم تخزين البيانات الأولية في قاعدة البيانات في شكل بديهيات ، وقواعد الاستدلال هي العلاقة بينهما. بالإضافة إلى ذلك ، يحتوي كل جهاز من هذه الأجهزة على كتلة توليد مستهدفة ، ويحاول نظام الاستدلال إثبات ذلك هذا الهدفمثل النظرية. إذا تم إثبات الهدف ، فإن تتبع القواعد المطبقة يسمح لك بالحصول على سلسلة من الإجراءات اللازمة لتحقيق الهدف (يُعرف هذا النظام باسم الأنظمة الخبيرة). يتم تحديد قوة مثل هذا النظام من خلال قدرات مولد الهدف وآلة إثبات النظرية. لتحقيق قدر أكبر من التعبير عن النهج المنطقي يسمح بمثل هذا الاتجاه الجديد نسبيًا مثل المنطق الضبابي. الفرق الرئيسي هو أن مصداقية البيان يمكن أن تأخذ فيه ، بالإضافة إلى نعم / لا (1/0) ، أيضًا قيم وسيطة - لا أعرف (0.5) ، من المرجح أن يكون المريض على قيد الحياة من الميت (0.75) ، من المرجح أن يكون المريض ميتًا أكثر منه على قيد الحياة (0.25). هذا النهج يشبه إلى حد كبير التفكير البشري ، لأنه نادرًا ما يجيب على الأسئلة بنعم أو لا.

2. من خلال النهج الهيكلي ، نعني هنا محاولات بناء الذكاء الاصطناعي من خلال نمذجة بنية الدماغ البشري. كانت إحدى أولى هذه المحاولات هي إدراك فرانك روزنبلات. الوحدة الهيكلية الرئيسية النموذجية في الإدراك الحسي (كما هو الحال في معظم خيارات نمذجة الدماغ الأخرى) هي الخلايا العصبية. في وقت لاحق ، ظهرت نماذج أخرى معروفة لمعظم الناس تحت مصطلح الشبكات العصبية (NNs). تختلف هذه النماذج في بنية الخلايا العصبية الفردية ، وفي طوبولوجيا الروابط بينها ، وفي خوارزميات التعلم. من بين المتغيرات الأكثر شهرة لـ NN الآن انتشار NN ، وشبكات Hopfield ، والشبكات العصبية العشوائية. بمعنى أوسع ، يُعرف هذا النهج باسم التوصيلية.

3. النهج التطوري. عند بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي وفقًا لهذا النهج ، يتم إيلاء الاهتمام الرئيسي لبناء النموذج الأولي ، والقواعد التي يمكن من خلالها تغيير (التطور). علاوة على ذلك ، يمكن تجميع النموذج باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب ، يمكن أن يكون شبكة عصبية ومجموعة من القواعد المنطقية وأي نموذج آخر. بعد ذلك ، نقوم بتشغيل الكمبيوتر ، وعلى أساس التحقق من النماذج ، فإنه يختار أفضلها ، بناءً على إنشاء نماذج جديدة وفقًا لمجموعة متنوعة من القواعد. من بين الخوارزميات التطورية ، تعتبر الخوارزمية الجينية كلاسيكية.

4. نهج المحاكاة. هذا النهج كلاسيكي لعلم التحكم الآلي مع أحدها مفاهيم أساسيةصندوق اسود. الكائن الذي يتم محاكاة سلوكه هو مجرد "صندوق أسود". لا يهمنا ما هو وداخل النموذج وكيف يعمل ، الشيء الرئيسي هو أن نموذجنا يتصرف بنفس الطريقة في المواقف المماثلة. وبالتالي ، يتم هنا نمذجة خاصية أخرى لشخص ما - القدرة على نسخ ما يفعله الآخرون ، دون الخوض في التفاصيل حول سبب ضرورة ذلك. غالبًا ما توفر له هذه القدرة الكثير من الوقت ، خاصة في بداية حياته.

في إطار الأنظمة الذكية الهجينة ، يحاولون الجمع بين هذه المجالات. يمكن إنشاء قواعد الاستدلال الخبير بواسطة الشبكات العصبية ، ويتم الحصول على القواعد التوليدية باستخدام التعلم الإحصائي.

يرى نهج جديد واعد ، يسمى تضخيم الذكاء ، تحقيق الذكاء الاصطناعي من خلال التطور التطوري كأثر جانبي للتكنولوجيا التي تضخم الذكاء البشري.

اتجاهات البحث

عند تحليل تاريخ الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمرء أن يميز منطقة واسعة مثل النمذجة المنطقية. لسنوات عديدة ، سار تطور هذا العلم على طول هذا المسار ، وهو الآن أحد أكثر المجالات تطورًا في الذكاء الاصطناعي الحديث. تتضمن النمذجة المنطقية إنشاء أنظمة رمزية ، يتم عند إدخالها تعيين مهمة معينة ، وعند الإخراج يلزم حلها. كقاعدة عامة ، تم بالفعل إضفاء الطابع الرسمي على المهمة المقترحة ، أي تمت ترجمتها إلى شكل رياضي، ولكن إما لا يحتوي على خوارزمية حل ، أو أنه معقد للغاية ، ويستغرق وقتًا طويلاً ، وما إلى ذلك. يتضمن هذا المجال: إثبات النظرية ، وصنع القرار ونظرية اللعبة ، والتخطيط والإرسال ، والتنبؤ.

من المجالات المهمة معالجة اللغة الطبيعية ، والتي تحلل إمكانيات فهم ومعالجة وتوليد النصوص بلغة "بشرية". وعلى وجه الخصوص ، فإن مشكلة الترجمة الآلية للنصوص من لغة إلى أخرى لم تحل بعد. في العالم الحديث ، يلعب تطوير أساليب استرجاع المعلومات دورًا مهمًا. بحكم طبيعته ، يرتبط اختبار تورينج الأصلي بهذا الاتجاه.

وفقًا للعديد من العلماء ، فإن إحدى الخصائص المهمة للذكاء هي القدرة على التعلم. وبالتالي ، تأتي هندسة المعرفة في المقدمة ، حيث تجمع بين مهام الحصول على المعرفة من المعلومات البسيطة وتنظيمها واستخدامها. تؤثر التطورات في هذا المجال على كل مجالات أبحاث الذكاء الاصطناعي الأخرى تقريبًا. هنا ، أيضًا ، يجب ملاحظة مجالين فرعيين مهمين. أولها - التعلم الآلي - يتعلق بعملية اكتساب مستقل للمعرفة بواسطة نظام ذكي أثناء تشغيله. والثاني مرتبط بإنشاء أنظمة خبيرة - برامج تستخدم قواعد معرفية متخصصة للحصول على استنتاجات موثوقة بشأن أي مشكلة.

هناك إنجازات عظيمة ومثيرة للاهتمام في مجال نمذجة النظم البيولوجية. بالمعنى الدقيق للكلمة ، يمكن تضمين العديد من الاتجاهات المستقلة هنا. تُستخدم الشبكات العصبية لحل المشكلات الغامضة والمعقدة مثل التعرف على الشكل الهندسي أو تجميع الكائنات. يعتمد النهج الجيني على فكرة أن الخوارزمية يمكن أن تصبح أكثر كفاءة إذا اقترضت خصائص أفضل من خوارزميات أخرى ("الآباء"). نهج جديد نسبيًا ، حيث تتمثل المهمة في إنشاء برنامج مستقل - يسمى الوكيل الذي يتفاعل مع البيئة الخارجية ، نهج الوكيل. وإذا قمت بإجبار الكثير من العملاء "غير الأذكياء" بشكل صحيح على التفاعل معًا ، فيمكنك الحصول على ذكاء "مثل النمل".

تم بالفعل حل مهام التعرف على الأنماط جزئيًا في إطار مناطق أخرى. وهذا يشمل التعرف على الحروف ، والكتابة اليدوية ، والكلام ، وتحليل النص. يجب الإشارة بشكل خاص إلى رؤية الكمبيوتر ، والتي تتعلق بالتعلم الآلي والروبوتات.

بشكل عام ، غالبًا ما ترتبط الروبوتات والذكاء الاصطناعي ببعضهما البعض. يمكن اعتبار تكامل هذين العلمين ، إنشاء الروبوتات الذكية ، اتجاهًا آخر للذكاء الاصطناعي.

إن إبداع الآلة يميز نفسه عن غيره ، بسبب حقيقة أن طبيعة الإبداع البشري أقل دراسة من طبيعة الذكاء. ومع ذلك ، فإن هذا المجال موجود ، وهنا مشاكل كتابة الموسيقى والأعمال الأدبية (غالبًا - قصائد أو حكايات خرافية) ، الإبداع الفني.

أخيرًا ، هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، كل منها يشكل اتجاهًا شبه مستقل. تتضمن الأمثلة ذكاء البرمجة في ألعاب الكمبيوتر ، والتحكم غير الخطي ، وأنظمة الأمان الذكية.

يمكن ملاحظة أن العديد من مجالات البحث متداخلة. هذا صحيح لأي علم. لكن في الذكاء الاصطناعي ، فإن العلاقة بين الاتجاهات التي تبدو مختلفة قوية بشكل خاص ، ويرجع ذلك إلى الجدل الفلسفي حول الذكاء الاصطناعي القوي والضعيف.

في بداية القرن السابع عشر ، اقترح رينيه ديكارت أن الحيوان هو نوع من الآليات المعقدة ، وبالتالي صاغ النظرية الميكانيكية. في عام 1623 ، قام فيلهلم شيكارد ببناء أول كمبيوتر رقمي ميكانيكي ، تلاه آلات Blaise Pascal (1643) و Leibniz (1671). كان لايبنيز أيضًا أول من وصف نظام الأرقام الثنائية الحديث ، على الرغم من أنه قبله كان هذا النظام ينفذه بشكل دوري العديد من العلماء العظماء. في القرن التاسع عشر ، عمل تشارلز باباج وأدا لوفليس على كمبيوتر ميكانيكي قابل للبرمجة.

في 1910-1913. نشر برتراند راسل و أ.ن.وايتهيد Principia Mathematica ، التي أحدثت ثورة في المنطق الرسمي. في عام 1941 ، قام Konrad Zuse ببناء أول كمبيوتر يعمل بالتحكم فيه بواسطة البرنامج. نشر وارن مكولوتش ووالتر بيتس حسابًا منطقيًا للأفكار الجوهرية في النشاط العصبي في عام 1943 ، والذي وضع الأساس للشبكات العصبية.

الوضع الحالي للأمور

في الوقت الحالي (2008) في إنشاء الذكاء الاصطناعي (بالمعنى الأصلي للكلمة ، لا تنتمي أنظمة الخبراء وبرامج الشطرنج هنا) ، هناك نقص في الأفكار. تمت تجربة جميع الأساليب تقريبًا ، ولكن لم يؤد أسلوب واحد إلى ظهور الذكاء الاصطناعي. مجموعة بحثلم لا يصلح.

بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي المدنية الأكثر إثارة للإعجاب هي:

ديب بلو - هزم بطل العالم في الشطرنج. (لم تجلب مباراة كاسباروف مع الحواسيب الفائقة الرضا لعلماء الكمبيوتر أو لاعبي الشطرنج ، ولم يتعرف كاسباروف على النظام ، على الرغم من أن برامج الشطرنج المدمجة الأصلية هي عنصر أساسي في إبداع الشطرنج. مشاريع القوة الغاشمة BluGene (النمذجة الجزيئية) ونمذجة نظام الخلايا الهرمية في مركز Swiss Blue Brain. هذه القصةمثال على العلاقة المعقدة والسرية بين الذكاء الاصطناعي والأعمال والأهداف الاستراتيجية الوطنية.)

كان Mycin واحدًا من أوائل الأنظمة الخبيرة التي يمكنها تشخيص مجموعة فرعية صغيرة من الأمراض ، غالبًا بنفس دقة الأطباء.

20q هو مشروع مستوحى من الذكاء الاصطناعي مستوحى من لعبة 20 سؤالًا الكلاسيكية. أصبح مشهورًا جدًا بعد ظهوره على الإنترنت على موقع 20q.net.

التعرف على الكلام. أنظمة مثل ViaVoice قادرة على خدمة المستهلكين.

الروبوتات في بطولة كأس RoboCup السنوية تتنافس في شكل مبسط من كرة القدم.

تطبيق الذكاء الاصطناعي

تطبق البنوك أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في أنشطة التأمين (الرياضيات الاكتوارية) عند اللعب في البورصة وإدارة الممتلكات. في أغسطس 2001 ، تغلبت الروبوتات على البشر في منافسة تجارية مرتجلة (بي بي سي نيوز ، 2001). تُستخدم طرق التعرف على الأنماط (بما في ذلك الشبكات العصبية الأكثر تعقيدًا وتخصصًا) على نطاق واسع في التعرف البصري والصوتي (بما في ذلك النص والكلام) ، والتشخيص الطبي ، ومرشحات البريد العشوائي ، وأنظمة الدفاع الجوي (تحديد الهدف) ، وكذلك لضمان عدد من مهام الأمن القومي الأخرى.

يضطر مطورو ألعاب الكمبيوتر إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بدرجات متفاوتة من التطور. تتمثل مهام الذكاء الاصطناعي القياسية في الألعاب في إيجاد مسار في مساحة ثنائية أو ثلاثية الأبعاد ، ومحاكاة سلوك وحدة قتالية ، وحساب الاستراتيجية الاقتصادية الصحيحة ، وما إلى ذلك.

وجهات نظر حول الذكاء الاصطناعي

هناك اتجاهان لتطوير الذكاء الاصطناعي:

الأول هو حل المشكلات المرتبطة بتقريب أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة للقدرات البشرية وتكاملها ، وهو ما تنفذه الطبيعة البشرية.

والثاني هو إنشاء ذكاء اصطناعي يمثل تكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها بالفعل في نظام واحدقادر على حل مشاكل البشرية.

العلاقة بالعلوم الأخرى

يرتبط الذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا بما بعد الإنسانية. وإلى جانب الفسيولوجيا العصبية وعلم النفس المعرفي ، فإنها تشكل علمًا أكثر عمومية يسمى علم الإدراك. تلعب الفلسفة دورًا منفصلاً في الذكاء الاصطناعي.

أسئلة فلسفية

لم يستطع علم "خلق الذكاء الاصطناعي" إلا أن يجذب انتباه الفلاسفة. مع ظهور الأنظمة الذكية الأولى ، أثيرت أسئلة أساسية حول الإنسان والمعرفة ، وجزئيًا عن النظام العالمي. من ناحية ، فإنهم مرتبطون ارتباطًا وثيقًا بهذا العلم ، ومن ناحية أخرى ، يجلبون بعض الفوضى إليه. بين باحثي الذكاء الاصطناعي ، لا يوجد حتى الآن وجهة نظر سائدة حول معايير الفكر ، وتنظيم الأهداف والمهام التي يتعين حلها ، ولا يوجد حتى تعريف صارم للعلم.

هل يمكن للآلة أن تفكر؟

النقاش الأكثر سخونة في فلسفة الذكاء الاصطناعي هو مسألة إمكانية التفكير في إبداعات الأيدي البشرية. طرح السؤال "هل يمكن للآلة أن تفكر؟" ، الذي دفع الباحثين إلى ابتكار علم نمذجة العقل البشري ، من قبل آلان تورينج في عام 1950. وجهتا النظر الرئيسيتان حول هذه المسألة تسمى فرضيات الذكاء الاصطناعي القوي والضعيف.

تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي القوي" بواسطة John Searle ، ويتميز مقاربته بكلماته الخاصة:

علاوة على ذلك ، لن يكون مثل هذا البرنامج مجرد نموذج للعقل ؛ هي في حرفياالكلمات نفسها ستكون عقلًا ، بنفس المعنى الذي يكون فيه العقل البشري هو العقل.

في المقابل ، يفضل دعاة الذكاء الاصطناعي الضعفاء النظر إلى البرامج على أنها مجرد أداة لحل مهام معينة لا تتطلب النطاق الكامل للقدرات المعرفية البشرية.

في تجربة فكريةيظهر فيلم "الغرفة الصينية" لجون سيرل أن اجتياز اختبار تورينج ليس معيارًا للآلة للحصول على عملية تفكير حقيقية.

التفكير هو عملية معالجة المعلومات المخزنة في الذاكرة: التحليل والتوليف والبرمجة الذاتية.

وقد اتخذ روجر بنروز موقفًا مماثلاً ، حيث يجادل في كتابه العقل الجديد للملك ، بأنه من المستحيل الحصول على عملية تفكير على أساس النظم الرسمية.

هناك وجهات نظر مختلفة حول هذه المسألة. يتضمن النهج التحليلي تحليل النشاط العصبي العالي للشخص إلى أدنى مستوى غير قابل للتجزئة (وظيفة النشاط العصبي العالي ، ورد الفعل الأولي للمنبهات الخارجية (المنبهات) ، وتهيج المشابك العصبية لمجموعة من الخلايا العصبية المتصلة بالوظيفة) و الاستنساخ اللاحق لهذه الوظائف.

يأخذ بعض الخبراء القدرة على الاختيار العقلاني والمحفز للذكاء ، في مواجهة نقص المعلومات. أي أن برنامج النشاط هذا (الذي لم يتم تنفيذه بالضرورة على أجهزة الكمبيوتر الحديثة) يعتبر ببساطة فكريًا ، ويمكنه الاختيار من بين مجموعة معينة من البدائل ، على سبيل المثال ، إلى أين تذهب في حالة "ستذهب يسارًا ..." ، "سوف تسير في الاتجاه الصحيح ..." ، "سوف تذهب مباشرة ..."

علم المعرفة

أيضًا ، ترتبط نظرية المعرفة ارتباطًا وثيقًا بمشكلات الذكاء الاصطناعي - علم المعرفة في إطار الفلسفة. يحل الفلاسفة الذين يتعاملون مع هذه المشكلة أسئلة مشابهة لتلك التي حلها مهندسو الذكاء الاصطناعي حول أفضل السبل لتمثيل واستخدام المعرفة والمعلومات.

الموقف من الذكاء الاصطناعي في المجتمع

الذكاء الاصطناعي والدين

بين أتباع الديانات الإبراهيمية ، هناك عدة وجهات نظر حول إمكانية إنشاء ذكاء اصطناعي على أساس نهج هيكلي.

ووفقًا لأحدهم ، فإن الدماغ ، الذي تحاول الأنظمة تقليده ، في رأيهم ، لا يشارك في عملية التفكير ، ليس مصدرًا للوعي وأي نشاط عقلي آخر. إن إنشاء الذكاء الاصطناعي على أساس نهج هيكلي أمر مستحيل.

وفقًا لوجهة نظر أخرى ، يشارك الدماغ في عملية التفكير ، ولكن في شكل "ناقل" للمعلومات من الروح. الدماغ مسؤول عن وظائف "بسيطة" مثل ردود الفعل غير المشروطة ، ورد الفعل على الألم ، إلخ. يمكن إنشاء الذكاء الاصطناعي على أساس نهج هيكلي إذا كان النظام الجاري تصميمه يمكن أن يؤدي وظائف "النقل".

كلا الموقفين لا يتوافقان مع بيانات العلم الحديث ، لأن. لا يعتبر العلم الحديث مفهوم الروح فئة علمية.

وفقًا للعديد من البوذيين ، فإن الذكاء الاصطناعي ممكن. وهكذا ، فإن الزعيم الروحي للدالاي لاما الرابع عشر لا يستبعد إمكانية وجود الوعي على أساس الكمبيوتر.

الرائيليون يدعمون بنشاط التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي والخيال العلمي

في أدب الخيال العلمي ، غالبًا ما يتم تصوير الذكاء الاصطناعي كقوة تحاول الإطاحة بقوة الإنسان (Omnius، HAL 9000، Skynet، Colossus، The Matrix and a Replicant) أو يخدم الإنسان (C-3PO، Data، KITT and KARR ، Bicentennial Man). يتنازع كتاب الخيال العلمي مثل إسحاق أسيموف وكيفين وارويك على حتمية سيطرة الذكاء الاصطناعي على العالم خارج نطاق السيطرة.

يتم تقديم رؤية غريبة للمستقبل في اختيار تورينج من قبل كاتب الخيال العلمي هاري هاريسون والعالم مارفن مينسكي. يتحدث المؤلفون عن فقدان الإنسانية في شخص غُرس دماغه بجهاز كمبيوتر ، واكتساب البشرية بواسطة آلة ذات ذكاء اصطناعي ، تم نسخ معلومات ذاكرتها من دماغ الإنسان.

بعض كتاب الخيال العلمي ، مثل فيرنور فينج ، تكهنوا أيضًا حول الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي ، والتي من المحتمل أن تحدث تغييرات جذرية في المجتمع. هذه الفترة تسمى التفرد التكنولوجي.

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي[إنجليزي] الذكاء الاصطناعي (AI)] هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يدرس إمكانية توفير التفكير المنطقي والإجراءات باستخدام أنظمة الحوسبة والأجهزة الاصطناعية الأخرى.
في معظم الحالات ، لا تُعرف خوارزمية حل المشكلة مسبقًا.
تم إجراء البحث الأول المتعلق بالذكاء الاصطناعي على الفور تقريبًا بعد ظهور أجهزة الكمبيوتر الأولى.
في 1910-13 نشر برتراند راسل وألفريد نورث وايتهيد مبادئ الرياضيات التي أحدثت ثورة في المنطق الرسمي. في عام 1931 ، أظهر كيرت جودل أن نظامًا رسميًا معقدًا بدرجة كافية يحتوي على عبارات لا يمكن إثباتها أو دحضها داخل هذا النظام. وبالتالي ، فإن نظام الذكاء الاصطناعي الذي يثبت صحة جميع البيانات من خلال استنتاجها من البديهيات لا يمكن أن يثبت تلك العبارات. نظرًا لأن البشر يمكنهم "رؤية" حقيقة مثل هذه العبارات ، فقد أصبح يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه شيء من التفكير المتأخر. في عام 1941 ، قام Konrad Zuse ببناء أول كمبيوتر يعمل بالتحكم فيه بواسطة البرنامج. نشر وارن مكولوتش ووالتر بيتس حسابًا منطقيًا للأفكار الجوهرية في النشاط العصبي في عام 1943 ، والذي وضع الأساس للشبكات العصبية.
في عام 1954 ، قرر الباحث الأمريكي أ. نيويل كتابة برنامج للعب الشطرنج. شارك هذه الفكرة مع محللي مؤسسة RAND (www.rand.org) J. Show و H. Simon ، اللذين عرضا على Newell مساعدتهما. كأساس نظري لمثل هذا البرنامج ، تقرر استخدام الطريقة المقترحة في عام 1950 من قبل CE Shannon ، مؤسس نظرية المعلومات. تم إضفاء الطابع الرسمي الدقيق على هذه الطريقة من قبل آلان تورينج. لقد صاغها باليد. شارك في العمل مجموعة من علماء النفس الهولنديين بقيادة A. de Groot ، الذين درسوا أساليب لعب لاعبي الشطرنج المتميزين. بعد عامين من العمل المشترك ، أنشأ هذا الفريق لغة البرمجة IPL1 - على ما يبدو أول لغة رمزية لمعالجة القوائم. سرعان ما تمت كتابة البرنامج الأول ، والذي يمكن أن يعزى إلى الإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي. كان هذا هو برنامج "Theoric Theorist" (1956) ، المصمم لإثبات النظريات تلقائيًا في حساب الافتراضات.
في الواقع ، تم الانتهاء من برنامج لعب الشطرنج ، NSS ، في عام 1957. واستند عمله على ما يسمى الاستدلال (القواعد التي تسمح لك بالاختيار في غياب الأسس النظرية الدقيقة) ووصف الأهداف. حاولت خوارزمية التحكم تقليل الفروق بين تقييمات الوضع الحالي وتقييمات الهدف أو أحد الأهداف الفرعية.
في عام 1960 ، قامت نفس المجموعة ، استنادًا إلى المبادئ المستخدمة في NSS ، بكتابة برنامج أطلق عليه منشئوه اسم GPS (حل المشكلات العام) - وهو حل شامل للمشكلات. يمكن لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) حل عدد من الألغاز ، وحساب التكاملات غير المحددة ، وحل بعض المشكلات الأخرى. جذبت هذه النتائج انتباه المتخصصين في مجال الحوسبة. ظهرت برامج لإثبات النظريات تلقائيًا من قياس الكواكب وحل المشكلات الجبرية (تمت صياغتها في اللغة الإنجليزية).
جون مكارتي (جي مكارتي) من ستانفورد مهتم أسس رياضيةهذه النتائج والحسابات الرمزية بشكل عام. نتيجة لذلك ، في عام 1963 طور لغة LISP (LISP ، من معالجة القائمة) ، والتي كانت تستند إلى استخدام تمثيل قائمة واحدة للبرامج والبيانات ، واستخدام التعبيرات لتحديد الوظائف ، وبناء الجملة.
بدأ المنطقون أيضًا في إبداء الاهتمام بالبحث في مجال الذكاء الاصطناعي. في نفس عام 1964 ، تم نشر عمل منطقي لينينغراد سيرجي ماسلوف "طريقة عكسية لإثبات الاستنتاج في حساب التفاضل والتكامل الكلاسيكي" ، حيث تم اقتراح طريقة لأول مرة للبحث تلقائيًا عن براهين للنظريات في حساب التفاضل والتكامل الأصلي .
بعد مرور عام (في عام 1965) ، ظهر عمل جيه إيه بوبينسون في الولايات المتحدة الأمريكية ، مكرسًا لطريقة مختلفة قليلاً للبحث تلقائيًا عن براهين للنظريات في حساب التفاضل والتكامل من الدرجة الأولى. كانت هذه الطريقة تسمى طريقة الدقة وكانت بمثابة نقطة البداية لإنشاء لغة برمجة جديدة مع إجراء استدلال مدمج - لغة Prolog (PROLOG) في عام 1971.
في عام 1966 ، في اتحاد الجمهوريات الاشتراكية السوفياتية ، طور فالنتين تورتشين لغة الوظائف العودية Refal ، المصممة لوصف اللغات و أنواع مختلفةمعالجتها. على الرغم من أنه تم تصميمها كلغة معدنية خوارزمية ، إلا أنها كانت بالنسبة للمستخدم ، مثل LISP و Prolog ، لغة معالجة المعلومات الرمزية.
في نهاية الستينيات. برامج اللعبة الأولى وأنظمة لتحليل النص الابتدائي وحل بعضها مسائل حسابية(هندسة ، حساب متكامل). في مشاكل التعداد المعقدة التي نشأت في هذه الحالة ، تم تقليل عدد الخيارات المراد تسويتها بشكل حاد باستخدام جميع أنواع الاستدلال و " الفطرة السليمة". بدأ يسمى هذا النهج بالبرمجة الاستكشافية. وقد اتبعت التطوير الإضافي للبرمجة التجريبية مسار تعقيد الخوارزميات وتحسين الاستدلال. ومع ذلك ، سرعان ما أصبح واضحًا أن هناك حدًا معينًا لا يمكن بعده إجراء تحسينات في الاستدلال وتعقيد الخوارزمية تحسين جودة النظام ، والأهم من ذلك ، أنه ليس البرنامج الذي يلعب الشطرنج لن يلعب لعبة الداما أو ألعاب الورق أبدًا.
تدريجيا ، بدأ الباحثون يدركون أن جميع البرامج التي تم إنشاؤها مسبقًا تفتقر إلى أهم شيء - المعرفة في المجال ذي الصلة. المتخصصين ، حل المشاكل ، تحقيق نتائج عاليةبفضل معرفتهم وخبرتهم ؛ إذا تمكنت البرامج من الوصول إلى المعرفة وتطبيقها ، فإنها ستحقق أيضًا عملًا عالي الجودة.
هذا الفهم ، الذي نشأ في أوائل السبعينيات ، يعني في الأساس قفزة نوعية في العمل على الذكاء الاصطناعي.
تم التعبير عن الاعتبارات الأساسية حول هذا الموضوع في عام 1977 في المؤتمر المشترك الخامس حول الذكاء الاصطناعي من قبل العالم الأمريكي E. Feigenbaum.
بحلول منتصف السبعينيات. تظهر الأنظمة الذكية التطبيقية الأولى التي تستخدم طرقًا مختلفة لتمثيل المعرفة لحل المشكلات - الأنظمة الخبيرة. كان أول نظام خبير DENDRAL ، الذي تم تطويره في جامعة ستانفورد وصمم لتوليد الصيغ مركبات كيميائيةعلى أساس التحليل الطيفي. يتم تزويد DENDRAL حاليًا للعملاء بمطياف. يهدف نظام MYCIN إلى تشخيص أمراض الدم المعدية وعلاجها. يتنبأ نظام PROSPECTOR بالترسبات المعدنية. هناك أدلة على أنه بمساعدتها ، تم اكتشاف رواسب الموليبدينوم ، والتي تتجاوز قيمتها 100 مليون دولار. تسبب نظام تقييم جودة المياه ، الذي تم تنفيذه على أساس تقنية SIMER + MIR الروسية منذ عدة سنوات ، في زيادة تركيزات الملوثات القصوى المسموح بها في نهر موسكو بالقرب من سيريبرياني بور. يهدف نظام CASNET إلى تشخيص واختيار استراتيجية علاج الجلوكوما وما إلى ذلك.
حاليًا ، أصبح تطوير وتنفيذ الأنظمة الخبيرة مجالًا هندسيًا مستقلًا. يتركز البحث العلمي في عدد من المجالات ، بعضها مدرج أدناه.
لا تحدد النظرية صراحة ما يعتبر بالضبط الشروط الضرورية والكافية لتحقيق الفكر. على الرغم من وجود عدد من الفرضيات حول هذه النتيجة ، على سبيل المثال ، فرضية Newell-Simon. عادة ، يتم التعامل مع تنفيذ الأنظمة الذكية بدقة من وجهة نظر نمذجة الذكاء البشري. وبالتالي ، في إطار الذكاء الاصطناعي ، هناك مجالان رئيسيان:
■ الرمزي (السيميائي ، من أعلى إلى أسفل) يقوم على نمذجة عمليات عالية المستوى للتفكير البشري ، على عرض واستخدام المعرفة ؛
■ يعتمد Neurocybernetic (الشبكة العصبية ، الصاعدة) على نمذجة بنى الدماغ الفردية منخفضة المستوى (الخلايا العصبية).
وبالتالي ، فإن المهمة الفائقة للذكاء الاصطناعي هي بناء نظام ذكي للكمبيوتر يتمتع بمستوى من الكفاءة في حل المهام غير الرسمية التي يمكن مقارنتها أو تفوقها على الإنسان.
أكثر نماذج البرمجة شيوعًا في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي هي البرمجة الوظيفية والبرمجة المنطقية. وهي تختلف عن المناهج الهيكلية التقليدية والموجهة نحو تطوير منطق البرنامج عن طريق الاستدلال بالقرار غير الخطي والأدوات منخفضة المستوى لدعم تحليل وتركيب هياكل البيانات.
هناك مدرستان علميتان لهما مناهج مختلفة لمشكلة الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التقليدي والذكاء الاصطناعي الحسابي.
في الذكاء الاصطناعي التقليديتستخدم أساليب التعلم الآلي بشكل أساسي على أساس الشكليات والتحليل الإحصائي.
طرق الذكاء الاصطناعي التقليدية:
■ أنظمة خبيرة: البرامج التي ، وفقًا لقواعد معينة ، تعالج كمية كبيرة من المعلومات ، ونتيجة لذلك تصدر استنتاجًا بناءً عليها.
■ الاستدلال المستند إلى حالات مماثلة (الاستدلال القائم على الحالة).
■ شبكات بايزي - هذا هو الطريقة الإحصائيةاكتشاف الأنماط في البيانات. لهذا ، يتم استخدام المعلومات الأولية ، الموجودة إما في هياكل الشبكة أو في قواعد البيانات.
■ النهج السلوكي: طريقة معيارية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي ، حيث يتم تقسيم النظام إلى عدة برامج سلوك مستقلة نسبيًا يتم إطلاقها اعتمادًا على التغييرات في البيئة الخارجية.
الذكاء الاصطناعي الحسابييتضمن التطوير والتدريب التكراري (على سبيل المثال ، اختيار المعلمات في شبكة اتصال). يعتمد التعلم على البيانات التجريبية ويرتبط بالذكاء الاصطناعي غير الرمزي والحوسبة اللينة.
الطرق الرئيسية للذكاء الاصطناعي الحسابي:
■ الشبكات العصبية: أنظمة ذات قدرات تمييز ممتازة.
■ أنظمة ضبابية: تقنيات الاستدلال في ظل عدم اليقين (تستخدم على نطاق واسع في أنظمة التحكم الصناعية وأنظمة المستهلك الحديثة)
■ الحسابات التطورية: هنا ، يتم تطبيق المفاهيم المرتبطة تقليديا بالبيولوجيا مثل السكان والطفرات والانتقاء الطبيعي لخلق أفضل الحلول للمشكلة. تنقسم هذه الطرق إلى خوارزميات تطورية (مثل الخوارزميات الجينية) وطرق ذكاء السرب (مثل خوارزمية مستعمرة النمل).
في إطار الأنظمة الذكية الهجينة ، يحاولون الجمع بين هذين المجالين. يمكن إنشاء قواعد الاستدلال الخبير بواسطة الشبكات العصبية ، ويتم الحصول على القواعد التوليدية باستخدام التعلم الإحصائي.
الاتجاهات المنظورية للذكاء الاصطناعي.
تُستخدم أساليب CBR (نمذجة الاستدلال على أساس الحالة) بالفعل في العديد من التطبيقات - في الطب ، وإدارة المشاريع ، لتحليل البيئة وإعادة تنظيمها ، لتطوير منتجات السوق الشامل مع مراعاة تفضيلات مجموعات المستهلكين المختلفة ، إلخ. يجب أن نتوقع تطبيقات لأساليب CBR لمشاكل استرجاع المعلومات الذكية ، والتجارة الإلكترونية (عرض السلع ، وإنشاء وكالات تجارية افتراضية) ، وتخطيط السلوك في بيئات ديناميكية ، وربط البرامج وتصميمها وتوليفها.
بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن نتوقع تأثيرًا متزايدًا للأفكار والأساليب (AI) على التحليل الآلي للنصوص (AT) في اللغة الطبيعية. من المحتمل أن يؤثر هذا التأثير على التحليل الدلالي وطرق التحليل ذات الصلة - في هذا المجال سوف يتجلى في الأخذ بعين الاعتبار نموذج العالم في المراحل النهائية للتحليل الدلالي واستخدام معرفة المجال والمعلومات الظرفية لتقليل عمليات البحث عن طريق المزيد المراحل الأولى(على سبيل المثال ، عند بناء أشجار التحليل).
"قناة الاتصال" الثانية للذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا هي استخدام أساليب التعلم الآلي في التكنولوجيا المُعينة ؛ أما "القناة" الثالثة فهي استخدام الاستدلال القائم على الحالة والاستدلال القائم على الجدل لحل بعض مشكلات التكنولوجيا المساعدة ، مثل تقليل الضوضاء وتحسين ملاءمة البحث.
إلى واحدة من أهم و اتجاهات واعدةفي الذكاء الاصطناعي ، يجب أن تُعزى مهام التخطيط التلقائي للسلوك اليوم. نطاق طرق التخطيط التلقائي هو مجموعة متنوعة من الأجهزة بدرجة عالية من الاستقلالية والسلوك الهادف ، من الأجهزة المنزلية إلى المركبات الفضائية غير المأهولة لاستكشاف الفضاء السحيق.

المصادر المستخدمة
1. ستيوارت راسل ، بيتر نورفيج "الذكاء الاصطناعي: نهج حديث (AIMA)" ، الطبعة الثانية: Per. من الانجليزية. - م: دار النشر "ويليامز" 2005. - 1424 صفحة مع الرسوم التوضيحية.
2. جورج ف. لوغر "الذكاء الاصطناعي: الإستراتيجيات والحلول" ، الطبعة الرابعة: Per. من الانجليزية. - م: دار ويليامز للنشر ، 2004.
3. جينادي أوسيبوف ، رئيس الرابطة الروسية للذكاء الاصطناعي ، وعضو دائم في لجنة التنسيق الأوروبية للذكاء الاصطناعي (ECCAI) ، ودكتوراه في العلوم الفيزيائية والرياضية ، وأستاذ "الذكاء الاصطناعي: حالة البحث ونظرة إلى المستقبل . "

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي(AI ، من اللغة الإنجليزية. الذكاء الاصطناعي ، AI) - علم وتكنولوجيا إنشاء آلات ذكية ، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية.

يرتبط الذكاء الاصطناعي بالمهمة المماثلة المتمثلة في استخدام أجهزة الكمبيوتر لفهم الذكاء البشري ، ولكنه لا يقتصر بالضرورة على الأساليب المعقولة بيولوجيًا.

الذكاء الاصطناعي هو اتجاه علمي يطور طرقًا تسمح للكمبيوتر الإلكتروني بحل المشكلات الفكرية إذا تم حلها بواسطة شخص ما. يشير مفهوم "الذكاء الاصطناعي" إلى وظيفة الآلة في حل المشكلات البشرية. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى زيادة كفاءة مختلف أشكال العمل العقلي البشري.

الشكل الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي هو جهاز كمبيوتر مبرمج للرد على موضوع معين. تتمتع هذه "الأنظمة الخبيرة" بالقدرة البشرية على القيام بالعمل التحليلي للخبير. يمكن لمعالج كلمات مشابه اكتشاف الأخطاء الإملائية ، ويمكن "تدريبهم" على كلمات جديدة. الى هذا الانضباط العلميقريبًا من الآخر ، والذي يسمى موضوعه أحيانًا " حياة اصطناعية". هي منخرطة في المخابرات أكثر مستوى منخفض. على سبيل المثال ، يمكن برمجة الروبوت للتنقل في الضباب ، أي لمنحها القدرة على التفاعل الجسدي مع البيئة.

تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة في ندوة تحمل نفس الاسم في كلية دارتموث بالولايات المتحدة الأمريكية في عام 1956. وبعد ذلك ، تم تقديم التعاريف التالية للذكاء الاصطناعي من قبل العديد من العلماء:

AI - فرع من علوم الكمبيوتر يرتبط بأتمتة السلوك الذكي ؛

الذكاء الاصطناعي هو علم الحساب الذي يجعل الإدراك والاستدلال والعمل ممكنًا ؛

الذكاء الاصطناعي هو تقنية معلومات تتعلق بعمليات الاستدلال والتعلم والإدراك.

يبدأ تاريخ الذكاء الاصطناعي كإتجاه علمي جديد في منتصف القرن العشرين. بحلول هذا الوقت ، تم بالفعل تشكيل العديد من المتطلبات الأساسية لأصله: بين الفلاسفة كانت هناك خلافات طويلة حول طبيعة الإنسان وعملية معرفة العالم ، طور علماء الفسيولوجيا العصبية وعلماء النفس عددًا من النظريات المتعلقة بالعمل العقل البشريوطرح علماء الاقتصاد والرياضيات ، والتفكير ، أسئلة عن الحسابات المثلى وتمثيل المعرفة حول العالم في شكل رسمي ؛ أخيرًا ، وُلد أساس النظرية الرياضية للحساب - نظرية الخوارزميات - وتم إنشاء أول أجهزة الكمبيوتر.

تتمثل المشكلة الرئيسية للذكاء الاصطناعي في تطوير أساليب تمثيل المعرفة ومعالجتها.

تشمل برامج الذكاء الاصطناعي:

برامج الألعاب (العشوائية ، ألعاب الكمبيوتر) ؛

برامج اللغة الطبيعية - الترجمة الآلية وتوليد النصوص ومعالجة الكلام ؛

التعرف على البرامج - التعرف على الكتابة اليدوية والصور والخرائط ؛

برامج لإنشاء وتحليل الجرافيك والرسم والمصنفات الموسيقية.

تتميز مجالات الذكاء الاصطناعي التالية:

النظم الخبيرة؛

الشبكات العصبية؛

أنظمة اللغة الطبيعية؛

الأساليب التطورية والخوارزميات الجينية ؛

المجموعات الغامضة؛

نظم استخراج المعرفة.

تركز الأنظمة الخبيرة على حل مشكلات محددة.

تنفذ الشبكات العصبية خوارزميات الشبكة العصبية.

تنقسم إلى:

الشبكات هدف عام، والتي تدعم حوالي 30 خوارزمية للشبكة العصبية وتم تكوينها لحل مشاكل محددة ؛

موجه للكائنات - يستخدم للتعرف على الشخصيات وإدارة الإنتاج والتنبؤ بالحالات في أسواق الصرف الأجنبي ،

هجين - يُستخدم مع برامج معينة (Excel ، Access ، Lotus).

تنقسم أنظمة اللغة الطبيعية (NL) إلى:

منتجات برمجيات واجهة اللغة الطبيعية في قاعدة البيانات (تمثيل استعلامات اللغة الطبيعية في استعلامات SQL) ؛

البحث بلغة طبيعية في النصوص ، مسح مفيد للنصوص (المستخدمة في محركات البحث على الإنترنت ، مثل Google) ؛

أدوات التعرف على الكلام القابلة للتطوير (المترجمون الفوريون المتنقلون) ؛

مكونات معالجة الكلام كأدوات خدمة البرمجيات(نظام التشغيل Windows XP).

مجموعات ضبابية - تنفيذ العلاقات المنطقية بين البيانات. تُستخدم منتجات البرامج هذه لإدارة الأشياء الاقتصادية وبناء أنظمة خبيرة وأنظمة دعم القرار.

الخوارزميات الجينية هي طرق تحليل البيانات التي لا يمكن تحليلها بالطرق القياسية. كقاعدة عامة ، يتم استخدامها لمعالجة كميات كبيرة من المعلومات ، وبناء نماذج تنبؤية. مستعمل في أغراض علميةفي نمذجة المحاكاة.

أنظمة استخراج المعرفة - تُستخدم لمعالجة البيانات من مخازن المعلومات.

من أشهر أنظمة الذكاء الاصطناعي:

ازرق غامق- هزم بطل العالم في الشطرنج. لم تجلب مباراة كاسباروف ضد الحواسيب الفائقة الرضا لعلماء الكمبيوتر أو لاعبي الشطرنج ، ولم يتعرف كاسباروف على النظام. ثم تجلى خط IBM من الحواسيب الفائقة في القوة الغاشمة BluGene (النمذجة الجزيئية) ومشروعات نمذجة نظام الخلية الهرمية في Blue Brain ، سويسرا.

واتسون- تطور واعد لشركة IBM ، قادرة على إدراك الكلام البشري وإجراء بحث احتمالي باستخدام عدد كبير من الخوارزميات. لإثبات العمل ، شارك Watson في اللعبة الأمريكية "Jeopardy!" ، نظير "Own Game" في روسيا ، حيث تمكن النظام من الفوز في كلتا المباراتين.

MYCIN- أحد الأنظمة الخبيرة المبكرة التي يمكن أن تشخص مجموعة صغيرة من الأمراض ، وفي كثير من الأحيان بدقة مثل الأطباء.

20Q- مشروع قائم على أفكار الذكاء الاصطناعي ، يعتمد على اللعبة الكلاسيكية "20 سؤالاً". أصبحت مشهورة جدًا بعد ظهورها على الإنترنت في 20q.net.

التعرف على الكلام. أنظمة مثل ViaVoice قادرة على خدمة المستهلكين.

الروبوتات في بطولة كأس RoboCup السنوية تتنافس في شكل مبسط من كرة القدم.

تستخدم البنوك أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في أنشطة التأمين (الرياضيات الاكتوارية) ، عند اللعب في البورصة وإدارة الممتلكات. تُستخدم طرق التعرف على الأنماط (بما في ذلك الأساليب الأكثر تعقيدًا وتخصصًا والشبكات العصبية) على نطاق واسع في التعرف البصري والصوتي (بما في ذلك النص والكلام) ، والتشخيص الطبي ، ومرشحات البريد العشوائي ، وأنظمة الدفاع الجوي (تحديد الهدف) ، وكذلك لضمان عدد مهام الأمن القومي الأخرى.

يستخدم مطورو ألعاب الكمبيوتر الذكاء الاصطناعي بدرجات متفاوتة من التطور. هذا يشكل مفهوم "لعبة الذكاء الاصطناعي". تتمثل مهام الذكاء الاصطناعي القياسية في الألعاب في إيجاد مسار في مساحة ثنائية أو ثلاثية الأبعاد ، ومحاكاة سلوك وحدة قتالية ، وحساب الاستراتيجية الاقتصادية الصحيحة ، وما إلى ذلك.

أكبر المراكز العلمية والبحثية في مجال الذكاء الاصطناعي:

الولايات المتحدة الأمريكية (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)؛

ألمانيا ألماني مركز البحوثعلى الذكاء الاصطناعي) ؛

اليابان ( المعهد الوطنيالعلوم والتكنولوجيا الصناعية الحديثة (AIST)) ؛

روسيا (المجلس العلمي لمنهجية الذكاء الاصطناعي التابع لأكاديمية العلوم الروسية).

اليوم ، بسبب التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي ، تم إنشاء عدد كبير من التطورات العلمية ، مما يبسط حياة الناس إلى حد كبير. التعرف على الكلام أو النص الممسوح ضوئيًا وحل المشكلات المعقدة حسابيًا في وقت قصيروأكثر من ذلك بكثير - كل هذا أصبح متاحًا بفضل تطوير الذكاء الاصطناعي.

إن استبدال متخصص بشري بأنظمة ذكاء اصطناعي ، لا سيما بأنظمة خبيرة ، بالطبع ، حيثما كان ذلك مسموحًا ، يمكن أن يسرع بشكل كبير ويقلل من تكلفة عملية الإنتاج. دائمًا ما تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي موضوعية ولا تعتمد نتائج عملها على الحالة المزاجية المؤقتة وعدد من العوامل الذاتية الأخرى المتأصلة في الشخص. ولكن ، على الرغم من كل ما سبق ، لا ينبغي للمرء أن يكون لديه أوهام مريبة وأن يأمل في أن يتم استبدال العمل البشري في المستقبل القريب بعمل الذكاء الاصطناعي. تُظهر التجربة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم تحقق أفضل النتائج عندما تعمل جنبًا إلى جنب مع شخص ما. بعد كل شيء ، فإن الإنسان ، على عكس الذكاء الاصطناعي ، يمكنه التفكير خارج الصندوق والإبداع ، مما سمح له بالتطور والمضي قدمًا طوال عصره.

المصادر المستخدمة

1. www.aiportal.ru

3. en.wikipedia.org

استراتيجية تطورية جديدة للبشرية

ويشير إلى أن: "المشكلة هي أننا لا نستطيع بعد تحديد الإجراءات الحسابية التي نريد أن نسميها ذكية. نحن نفهم بعض آليات الذكاء ولا نفهم البعض الآخر. لذلك ، يُفهم الذكاء داخل هذا العلم فقط على أنه المكون الحسابي للقدرة على تحقيق الأهداف في العالم.

في الوقت نفسه ، هناك وجهة نظر مفادها أن الذكاء لا يمكن أن يكون إلا ظاهرة بيولوجية.

كما يشير رئيس فرع سانت بطرسبرغ للرابطة الروسية للذكاء الاصطناعي T.A. Gavrilova ، باللغة الإنجليزية ، فإن العبارة الذكاء الاصطناعيلا يحتوي على هذا التلوين المجسم الرائع قليلاً الذي حصل عليه في ترجمة روسية غير ناجحة إلى حد ما. كلمة الذكاءتعني "القدرة على التفكير المنطقي" ، وليس على الإطلاق "الذكاء" ، وهو موجود معادل اللغة الإنجليزية العقل .

يقدم أعضاء الجمعية الروسية للذكاء الاصطناعي التعاريف التالية للذكاء الاصطناعي:

يمكن صياغة أحد التعريفات الخاصة للذكاء ، المشتركة بين الشخص و "الآلة" ، على النحو التالي: "الذكاء هو قدرة النظام على إنشاء برامج (إرشادية في المقام الأول) في سياق التعلم الذاتي لحل مشاكل فئة معينة من التعقيد وحل هذه المشاكل ".

في كثير من الأحيان ، يُطلق على الذكاء الاصطناعي أيضًا أبسط الإلكترونيات للإشارة إلى وجود المستشعرات والاختيار التلقائي لوضع التشغيل. تعني كلمة اصطناعية في هذه الحالة أنه لا ينبغي أن تتوقع أن يتمكن النظام من العثور على طريقة تشغيل جديدة في موقف لم يتخيله المطورون.

المتطلبات الأساسية لتطوير علم الذكاء الاصطناعي

يبدأ تاريخ الذكاء الاصطناعي كإتجاه علمي جديد في منتصف القرن العشرين. بحلول هذا الوقت ، تم بالفعل تشكيل العديد من المتطلبات الأساسية لأصله: بين الفلاسفة كانت هناك خلافات طويلة حول طبيعة الإنسان وعملية معرفة العالم ، طور علماء الفسيولوجيا العصبية وعلماء النفس عددًا من النظريات المتعلقة بعمل الدماغ البشري و طرح التفكير والاقتصاديون وعلماء الرياضيات أسئلة عن الحسابات المثلى وتمثيل المعرفة حول العالم في شكل رسمي ؛ أخيرًا ، وُلد أساس النظرية الرياضية للحساب - نظرية الخوارزميات - وتم إنشاء أول أجهزة الكمبيوتر.

تبين أن قدرات الآلات الجديدة من حيث سرعة الحوسبة أكبر من قدرات الإنسان ، لذلك تسلل السؤال إلى المجتمع العلمي: ما هي حدود قدرات الحواسيب وهل ستصل الآلات إلى مستوى التطور البشري؟ في عام 1950 ، كتب العالم الإنجليزي آلان تورينج ، أحد الرواد في مجال تكنولوجيا الكمبيوتر ، مقالًا بعنوان "هل يمكن لآلة أن تفكر؟" ، الذي يصف إجراء يمكن من خلاله تحديد اللحظة التي تصبح فيها الآلة متساوية من حيث الذكاء مع شخص ما ، يسمى اختبار تورينج.

تاريخ تطور الذكاء الاصطناعي في الاتحاد السوفياتي وروسيا

في اتحاد الجمهوريات الاشتراكية السوفياتية ، بدأ العمل في مجال الذكاء الاصطناعي في الستينيات. تم إجراء عدد من الدراسات الرائدة في جامعة موسكو وأكاديمية العلوم ، برئاسة فينيامين بوشكين ود.

في عام 1964 ، تم نشر عمل منطقي لينينغراد سيرجي ماسلوف "طريقة عكسية لإثبات قابلية الاشتقاق في حساب التفاضل والتكامل الكلاسيكي" ، حيث تم اقتراح طريقة للبحث تلقائيًا عن براهين للنظريات في حساب التفاضل والتكامل الأصلي.

حتى السبعينيات ، في اتحاد الجمهوريات الاشتراكية السوفياتية ، أجريت جميع أبحاث الذكاء الاصطناعي في إطار علم التحكم الآلي. وفقًا لـ D. A. Pospelov ، كانت علوم "علوم الكمبيوتر" و "علم التحكم الآلي" مختلطة في ذلك الوقت ، بسبب عدد من الخلافات الأكاديمية. فقط في أواخر السبعينيات في الاتحاد السوفياتي بدأوا يتحدثون عن الاتجاه العلمي "الذكاء الاصطناعي" كفرع من علوم الكمبيوتر. في الوقت نفسه ، ولدت المعلوماتية نفسها ، وأخضعت السلف "علم التحكم الآلي". في أواخر السبعينيات ، صدر قاموس توضيحي للذكاء الاصطناعي ، وهو كتاب مرجعي من ثلاثة مجلدات عن الذكاء الاصطناعي و قاموس موسوعيفي المعلوماتية ، حيث يتم تضمين أقسام "علم التحكم الآلي" و "الذكاء الاصطناعي" ، إلى جانب أقسام أخرى ، في تكوين المعلوماتية. انتشر مصطلح "علوم الكمبيوتر" في الثمانينيات ، واختفى مصطلح "علم التحكم الآلي" تدريجيًا من التداول ، ولم يبق إلا في أسماء تلك المؤسسات التي نشأت خلال حقبة "الطفرة الإلكترونية" في أواخر الخمسينيات وأوائل الستينيات. لا يشارك الجميع وجهة النظر هذه حول الذكاء الاصطناعي وعلم التحكم الآلي وعلوم الكمبيوتر. هذا يرجع إلى حقيقة أن حدود هذه العلوم في الغرب مختلفة بعض الشيء.

المناهج والتوجيهات

مقاربات لفهم المشكلة

لا توجد إجابة واحدة لسؤال ما الذي يفعله الذكاء الاصطناعي. تقريبًا كل مؤلف يكتب كتابًا عن الذكاء الاصطناعي يبدأ من بعض التعريف فيه ، مع الأخذ في الاعتبار إنجازات هذا العلم في ضوءه.

• تنازلي (إنجليزي) من أعلى إلى أسفل AI) ، السيميائية - إنشاء أنظمة خبيرة ، وقواعد معرفية وأنظمة استدلال تحاكي العمليات العقلية عالية المستوى: التفكير ، والاستدلال ، والكلام ، والعواطف ، والإبداع ، وما إلى ذلك ؛
• تصاعدي (إنجليزي) من الأسفل إلى الأعلى AI) ، بيولوجي - دراسة الشبكات العصبية والحسابات التطورية التي تمثل السلوك الفكري بناءً على العناصر البيولوجية ، وكذلك إنشاء أنظمة الحوسبة المناسبة ، مثل الكمبيوتر العصبي أو الكمبيوتر الحيوي.

النهج الأخير ، بالمعنى الدقيق للكلمة ، لا ينطبق على علم الذكاء الاصطناعي بالمعنى الذي قدمه جون مكارثي - فهم متحدون فقط من خلال هدف نهائي مشترك.

اختبار تورينج ونهج بديهي

اقترح آلان تورينج الاختبار التجريبي في المقالة " آلات الحوسبةوالعقل " آلات الحوسبة والذكاء ) نُشر عام 1950 في المجلة الفلسفية عقل". الغرض من هذا الاختبار هو تحديد إمكانية التفكير الاصطناعي القريب من الإنسان.

التفسير القياسي لهذا الاختبار هو كما يلي: " يتفاعل شخص مع كمبيوتر واحد وشخص واحد. بناءً على إجابات الأسئلة ، يجب أن يحدد مع من يتحدث: مع شخص أو برنامج كمبيوتر. تتمثل مهمة برنامج الكمبيوتر في تضليل الشخص وإجباره على اتخاذ القرار الخاطئ.". جميع المشاركين في الاختبار لا يرون بعضهم البعض.

• يفترض النهج الأكثر عمومية أن الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على إظهار سلوك شبيه بالإنسان في المواقف العادية. هذه الفكرة هي تعميم لنهج اختبار تورينج ، والذي ينص على أن الآلة ستصبح ذكية عندما تكون قادرة على إجراء محادثة مع شخص عادي ، ولن يكون قادرًا على فهم أنه يتحدث إلى الآلة ( تتم المحادثة عن طريق المراسلة).
• غالبًا ما يقترح كتّاب الخيال العلمي مقاربة أخرى: سينشأ الذكاء الاصطناعي عندما تكون الآلة قادرة على الإحساس والإبداع. لذلك ، بدأ مالك أندرو مارتن من "Bicentennial Man" في معاملته كشخص عندما يصنع لعبة وفقًا لتصميمه الخاص. والبيانات من Star Trek ، كونها قادرة على التواصل والتعلم ، تحلم باكتساب المشاعر والحدس.

ومع ذلك ، من غير المرجح أن يظل النهج الأخير قيد التدقيق بمزيد من التفصيل. على سبيل المثال ، من السهل إنشاء آلية من شأنها تقييم بعض معايير البيئة الخارجية أو الداخلية والاستجابة لقيمها غير المواتية. يمكننا أن نقول عن مثل هذا النظام أنه يحتوي على مشاعر ("الألم" هو رد فعل على مستشعر الصدمات ، و "الجوع" هو رد فعل على انخفاض شحن البطارية ، وما إلى ذلك). ويمكن اعتبار المجموعات التي أنشأتها خرائط Kohonen والعديد من المنتجات الأخرى للأنظمة "الذكية" نوعًا من الإبداع.

النهج الرمزي

من الناحية التاريخية ، كان النهج الرمزي هو الأول في عصر أجهزة الكمبيوتر الرقمية ، حيث أصبح مؤلفها واثقًا من إمكانية البدء عمليًا في تطبيق وسائل الذكاء هذه بعد إنشاء Lisp ، أول لغة حوسبة رمزية. يسمح النهج الرمزي للفرد بالعمل مع تمثيلات ذات طابع رسمي ضعيف ومعانيها.

يعتمد نجاح وكفاءة حل المشكلات الجديدة على القدرة على استخراج المعلومات الأساسية فقط ، الأمر الذي يتطلب المرونة في طرق التجريد. بينما يحدد البرنامج العادي إحدى طرقه الخاصة في تفسير البيانات ، ولهذا السبب يبدو عمله متحيزًا وميكانيكيًا بحتًا. في هذه الحالة ، يمكن فقط لشخص أو محلل أو مبرمج حل مشكلة فكرية ، وعدم القدرة على تكليف آلة بهذا الأمر. نتيجة لذلك ، يتم إنشاء نموذج تجريد واحد ، نظام من الكيانات والخوارزميات البناءة. وتؤدي المرونة والتنوع إلى تكاليف موارد كبيرة لـ مهام نموذجيةأي أن النظام يعود من الذكاء إلى القوة الغاشمة.

السمة الرئيسية للحسابات الرمزية هي إنشاء قواعد جديدة أثناء تنفيذ البرنامج. بينما تكتمل إمكانيات الأنظمة غير الذكية قبل القدرة على الإشارة على الأقل إلى الصعوبات الناشئة حديثًا. علاوة على ذلك ، لم يتم حل هذه الصعوبات ، وفي النهاية لا يقوم الكمبيوتر بتحسين هذه القدرات من تلقاء نفسه.

عيب النهج الرمزي هو هذا الفرص المفتوحةينظر إليها الأشخاص غير المستعدين على أنها نقص في الأدوات. يتم حل هذه المشكلة الثقافية إلى حد ما عن طريق البرمجة المنطقية.

نهج منطقي

يهدف النهج المنطقي لإنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة خبيرة بنماذج منطقية لقواعد المعرفة باستخدام اللغة الأصلية.

تم اعتماد لغة البرمجة المنطقية ونظام Prolog كنموذج تدريبي لأنظمة الذكاء الاصطناعي في الثمانينيات. تمثل قواعد المعرفة المكتوبة بلغة Prolog مجموعات من الحقائق وقواعد الاستدلال المكتوبة بلغة المسندات المنطقية.

يسمح لك النموذج المنطقي لقواعد المعرفة بتسجيل ليس فقط معلومات وبيانات محددة في شكل حقائق في لغة Prolog ، ولكن أيضًا المعلومات المعممة باستخدام قواعد وإجراءات الاستدلال ، بما في ذلك القواعد المنطقية لتحديد المفاهيم التي تعبر عن معرفة معينة على أنها محددة والمعلومات المعممة.

بشكل عام ، يهدف البحث في مشاكل الذكاء الاصطناعي في إطار نهج منطقي لتصميم قواعد المعرفة والأنظمة الخبيرة إلى إنشاء وتطوير وتشغيل أنظمة المعلومات الذكية ، بما في ذلك قضايا تعليم الطلاب وتلاميذ المدارس ، مثل وكذلك تدريب المستخدمين والمطورين على أنظمة المعلومات الذكية هذه.

النهج القائم على الوكيل

أحدث نهج ، تم تطويره منذ أوائل التسعينيات ، يسمى النهج القائم على الوكيل، أو النهج القائم على استخدام عوامل ذكية (عقلانية). وفقًا لهذا النهج ، الذكاء هو الجزء الحسابي (تقريبًا ، التخطيط) للقدرة على تحقيق الأهداف المحددة لآلة ذكية. ستكون هذه الآلة نفسها عاملاً ذكيًا ، يدرك العالم من حوله بمساعدة المستشعرات ، وقادرًا على التأثير على الأشياء في البيئة بمساعدة المشغلات.

يركز هذا النهج على تلك الأساليب والخوارزميات التي ستساعد العامل الذكي على البقاء في البيئة أثناء أداء مهمته. لذلك ، تتم هنا دراسة خوارزميات تحديد المسار واتخاذ القرار بعناية أكبر.

منهج هجين

المقال الرئيسي: منهج هجين

منهج هجينيقترح أن فقطيحقق التوليف التآزري للنماذج العصبية والرمزية النطاق الكامل للقدرات المعرفية والحسابية. على سبيل المثال ، يمكن إنشاء قواعد الاستدلال الخبير بواسطة الشبكات العصبية ، ويتم الحصول على القواعد التوليدية باستخدام التعلم الإحصائي. يعتقد أنصار هذا النهج أن أنظمة المعلومات الهجينة ستكون أقوى بكثير من المجموع مفاهيم مختلفةبشكل منفصل.

نماذج وأساليب البحث

النمذجة الرمزية لعمليات التفكير

المقال الرئيسي: النمذجة المنطقية

من خلال تحليل تاريخ الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمرء تحديد مثل هذا الاتجاه الواسع مثل النمذجة المنطقية. لسنوات عديدة ، سار تطور هذا العلم على طول هذا المسار ، وهو الآن أحد أكثر المجالات تطورًا في الذكاء الاصطناعي الحديث. تتضمن النمذجة المنطقية إنشاء أنظمة رمزية ، يتم عند إدخالها تعيين مهمة معينة ، وعند الإخراج يلزم حلها. كقاعدة ، تمت صياغة المشكلة المقترحة بالفعل ، أي تمت ترجمتها إلى شكل رياضي ، ولكن إما أنها لا تحتوي على خوارزمية حل ، أو أنها معقدة للغاية ، وتستغرق وقتًا طويلاً ، وما إلى ذلك. يتضمن هذا الاتجاه: إثبات النظرية ، واتخاذ القرار ، و نظرية اللعبةوالتخطيط والإيفاد والتنبؤ.

العمل مع اللغات الطبيعية

اتجاه مهم معالجة اللغة الطبيعية، الذي يحلل إمكانيات فهم ومعالجة وتوليد النصوص بلغة "بشرية". في هذا الاتجاه ، الهدف هو معالجة اللغة الطبيعية التي ستكون قادرة على اكتساب المعرفة بمفردها من خلال القراءة نص موجودمتاح على الإنترنت. تتضمن بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية استرجاع المعلومات (بما في ذلك التنقيب عن النصوص) والترجمة الآلية.

تمثيل واستخدام المعرفة

اتجاه هندسة المعرفةيجمع بين مهام الحصول على المعرفة من المعلومات البسيطة وتنظيمها واستخدامها. يرتبط هذا الاتجاه تاريخيًا بالخلق النظم الخبيرة- البرامج التي تستخدم قواعد معرفية متخصصة للحصول على استنتاجات موثوقة حول أي مشكلة.

يعد إنتاج المعرفة من البيانات إحدى المشكلات الأساسية للتنقيب في البيانات. هناك طرق مختلفة لحل هذه المشكلة ، بما في ذلك تلك القائمة على تقنية الشبكة العصبية ، باستخدام إجراءات لفظ الشبكة العصبية.

التعلم الالي

مشاكل التعلم الاليتتعلق بالعملية لا يعتمداكتساب المعرفة من خلال نظام فكري في عملية تشغيله. كان هذا الاتجاه محوريًا منذ بداية تطوير الذكاء الاصطناعي. في عام 1956 ، في مؤتمر دارتموند الصيفي ، كتب راي سولومونوف ورقة بحثية عن آلة احتمالية غير خاضعة للرقابة تسمى آلة الاستدلال الاستقرائي.

علم الروبوتات

المقال الرئيسي: الروبوتات الذكية

إبداع الآلة

المقال الرئيسي: إبداع الآلة

إن طبيعة الإبداع البشري أقل فهمًا من طبيعة الذكاء. ومع ذلك ، فإن هذا المجال موجود ، وهنا يتم طرح مشاكل كتابة الموسيقى والأعمال الأدبية (غالبًا قصائد أو حكايات خرافية) والإبداع الفني. يتم استخدام إنشاء صور واقعية على نطاق واسع في صناعة الأفلام والألعاب.

بشكل منفصل ، يتم تسليط الضوء على دراسة مشاكل الإبداع التقني لأنظمة الذكاء الاصطناعي. كانت نظرية حل المشكلات الابتكاري ، التي اقترحها جي إس ألتشولر في عام 1946 ، بداية مثل هذا البحث.

تتيح لك إضافة هذه الميزة إلى أي نظام ذكي أن توضح بوضوح شديد ما يدركه النظام بالضبط وكيف يفهمه. من خلال إضافة الضوضاء بدلاً من المعلومات المفقودة أو تصفية الضوضاء بالمعرفة المتوفرة في النظام ، يتم إنتاج صور ملموسة من المعرفة المجردة التي يمكن لأي شخص إدراكها بسهولة ، وهذا مفيد بشكل خاص للمعرفة البديهية وذات القيمة المنخفضة ، والتي يتم التحقق منها في شكل رسمي يتطلب جهد عقلي كبير.

مجالات البحث الأخرى

أخيرًا ، هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، كل منها يشكل اتجاهًا شبه مستقل. تتضمن الأمثلة ذكاء البرمجة في ألعاب الكمبيوتر ، والتحكم غير الخطي ، وأنظمة أمن المعلومات الذكية.

يمكن ملاحظة أن العديد من مجالات البحث متداخلة. هذا صحيح لأي علم. لكن في الذكاء الاصطناعي ، فإن العلاقة بين الاتجاهات التي تبدو مختلفة قوية بشكل خاص ، ويرجع ذلك إلى الجدل الفلسفي حول الذكاء الاصطناعي القوي والضعيف.

الذكاء الاصطناعي الحديث

هناك اتجاهان لتطوير الذكاء الاصطناعي:

• حل المشكلات المتعلقة بتقريب أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة للقدرات البشرية ، وتكاملها ، وهو ما تنفذه الطبيعة البشرية ( انظر تضخيم الذكاء);
• إنشاء الذكاء الاصطناعي ، الذي يمثل تكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها بالفعل في نظام واحد قادر على حل مشاكل البشرية ( رؤية ذكاء اصطناعي قوي وضعيف).

لكن في الوقت الحالي ، في مجال الذكاء الاصطناعي ، هناك مشاركة من قبل الكثيرين المناطق الخاضعة، والتي لها صلة عملية بالذكاء الاصطناعي أكثر من كونها أساسية. تمت تجربة العديد من الأساليب ، ولكن لم تتوصل أي مجموعة بحثية إلى ظهور الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض من أبرز تطورات الذكاء الاصطناعي.

طلب

بطولة RoboCup

من أشهر أنظمة الذكاء الاصطناعي:

تستخدم البنوك أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في أنشطة التأمين (الرياضيات الاكتوارية) ، عند اللعب في البورصة وإدارة الممتلكات. تُستخدم طرق التعرف على الأنماط (بما في ذلك الأساليب الأكثر تعقيدًا وتخصصًا والشبكات العصبية) على نطاق واسع في التعرف البصري والصوتي (بما في ذلك النص والكلام) ، والتشخيص الطبي ، ومرشحات البريد العشوائي ، وأنظمة الدفاع الجوي (تحديد الهدف) ، وكذلك لضمان عدد مهام الأمن القومي الأخرى.

علم النفس والعلوم المعرفية

تم تصميم منهجية النمذجة المعرفية لتحليل واتخاذ القرارات في المواقف غير المحددة بشكل جيد. تم اقتراحه من قبل أكسلرود.

يعتمد على نمذجة الأفكار الذاتية للخبراء حول الموقف ويتضمن: منهجية لهيكلة الموقف: نموذج لتمثيل معرفة الخبراء في شكل digraph (خريطة معرفية) (F ، W) ، حيث F هي a مجموعة من عوامل الموقف ، W هي مجموعة من علاقات السبب والنتيجة بين عوامل الموقف ؛ طرق تحليل الوضع. في الوقت الحاضر ، تتطور منهجية النمذجة المعرفية في اتجاه تحسين الجهاز لتحليل ونمذجة الموقف. هنا ، يتم اقتراح نماذج للتنبؤ بتطور الوضع ؛ طرق حل المشكلات العكسية.

فلسفة

لم يستطع علم "خلق الذكاء الاصطناعي" إلا أن يجذب انتباه الفلاسفة. مع ظهور الأنظمة الذكية الأولى ، أثيرت أسئلة أساسية حول الإنسان والمعرفة ، وجزئيًا عن النظام العالمي.

يمكن تقسيم المشاكل الفلسفية لإنشاء الذكاء الاصطناعي إلى مجموعتين ، نسبيًا ، "قبل وبعد تطوير الذكاء الاصطناعي". تجيب المجموعة الأولى على السؤال التالي: "ما هو الذكاء الاصطناعي ، هل من الممكن إنشائه ، وإذا أمكن ، كيف نفعل ذلك؟" المجموعة الثانية (أخلاقيات الذكاء الاصطناعي) تطرح السؤال التالي: "ما هي عواقب إنشاء الذكاء الاصطناعي على البشرية؟"

تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي القوي" بواسطة John Searle ، ويتميز مقاربته بكلماته الخاصة:

علاوة على ذلك ، سيكون مثل هذا البرنامج أكثر من مجرد نموذج للعقل. سيكون العقل نفسه حرفيًا ، بنفس المعنى الذي يكون فيه العقل البشري هو العقل.

في الوقت نفسه ، من الضروري فهم ما إذا كان العقل "الاصطناعي الخالص" ("metamind") ممكنًا ، وفهمه واتخاذ قرار بشأنه مشاكل حقيقيةوفي الوقت نفسه ، خاليًا من المشاعر التي تميز الشخص وضرورية لبقائه الفردي.

في المقابل ، يفضل دعاة الذكاء الاصطناعي الضعفاء النظر إلى البرامج على أنها مجرد أداة لحل مهام معينة لا تتطلب النطاق الكامل للقدرات المعرفية البشرية.

أخلاق مهنية

الخيال العلمي

يُنظر إلى موضوع الذكاء الاصطناعي من زوايا مختلفة في أعمال روبرت هاينلين: فرضية ظهور الوعي الذاتي للذكاء الاصطناعي عندما يصبح الهيكل أكثر تعقيدًا بعد مستوى حرج معين ويكون هناك تفاعل مع العالم الخارجي وحاملات العقل الأخرى ( "القمر عشيقة قاسية" ، "حان وقت الحب" ، شخصيات ميكروفت ودرة وآية في سلسلة "تاريخ المستقبل") ، مشاكل تطوير الذكاء الاصطناعي بعد الوعي الذاتي الافتراضي وبعض القضايا الاجتماعية والأخلاقية (" جمعة"). كما تناولت رواية فيليب ك. ديك المشكلات الاجتماعية والنفسية للتفاعل البشري مع الذكاء الاصطناعي "هل يحلم Androids بخراف كهربائي؟ "، المعروف أيضًا من تأليف فيلم Blade Runner.

إن إنشاء الواقع الافتراضي والذكاء الاصطناعي والروبوتات النانوية والعديد من المشكلات الأخرى لفلسفة الذكاء الاصطناعي موصوف ومتوقع إلى حد كبير في أعمال كاتب الخيال العلمي والفيلسوف ستانيسلاف ليم. وتجدر الإشارة بشكل خاص إلى علم المستقبل هو مجموع التكنولوجيا. بالإضافة إلى ذلك ، في مغامرات Iyon the Quiet ، يتم وصف العلاقة بين الكائنات الحية والآلات بشكل متكرر: تمرد الكمبيوتر على متن الطائرة يليه أحداث غير متوقعة(11 رحلة) ، تكيف الروبوتات في مجتمع انساني("مأساة الغسل" من "Memories of Iyon the Quiet") ، بناء النظام المطلق على الكوكب من خلال معالجة السكان الأحياء (الرحلة 24) ، واختراعات Corcoran و Diagor ("مذكرات Iyon the Quiet") ، وهي عيادة نفسية للروبوتات ("ذكريات أيون الهادئ") "). بالإضافة إلى ذلك ، هناك سلسلة كاملة من قصص وقصص Cyberiad ، حيث جميع الشخصيات تقريبًا عبارة عن روبوتات ، وهي أحفاد بعيدة من الروبوتات التي هربت من الناس (يسمون الناس شاحبين ويعتبرونهم مخلوقات أسطورية).

أفلام

منذ ما يقرب من الستينيات ، إلى جانب كتابة القصص والروايات الرائعة ، تم إنتاج أفلام حول الذكاء الاصطناعي. تم تصوير العديد من روايات المؤلفين المعترف بهم في جميع أنحاء العالم وأصبحت كلاسيكيات من هذا النوع ، وأصبح البعض الآخر علامة فارقة في تطور الخيال العلمي ، مثل The Terminator و The Matrix.

أنظر أيضا

ملحوظات

1. أسئلة وأجوبة من جون مكارثي ، 2007
2. أندرو. الحياة الواقعية والذكاء الاصطناعي // أخبار الذكاء الاصطناعي ، RAII ، 2000
3. Gavrilova T. A. Khoroshevsky V. F. قواعد المعرفة للأنظمة الذكية: كتاب مدرسي للجامعات
4. أفيركين إيه إن ، جاز - رابوبورت إم جي ، بوسبيلوف دي إيه القاموس التوضيحي للذكاء الاصطناعي. - م: الراديو والاتصال 1992. - 256 ص.
5. G. S. Osipov. الذكاء الاصطناعي: حالة البحث ونظرة إلى المستقبل
6. إلياسوف ف. ن. العقل الاصطناعي والطبيعي // وقائع أكاديمية العلوم في جمهورية تركمانستان الاشتراكية السوفياتية ، سلسلة من العلوم الاجتماعية. 1986. رقم 6. س 46-54.
7. آلان تورينج ، هل يمكن للآلات أن تفكر؟
8. آلات ذكية S. N. Korsakov
9. D. A. Pospelov. تشكيل المعلوماتية في روسيا
10. حول تاريخ علم التحكم الآلي في اتحاد الجمهوريات الاشتراكية السوفياتية. مقال واحد ، مقال ثان
11. جاك كوبلاند. ما هو الذكاء الاصطناعي؟ 2000
12. آلان تورينج ، آلات الحوسبة والذكاء ، العقل ، المجلد. LIX ، لا. 236 ، أكتوبر 1950 ، ص. 433-460.
13. معالجة اللغة الطبيعية:
14. تشمل تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية استرجاع المعلومات (بما في ذلك: تحليل النص والترجمة الآلية):
15. جوربان ب.استخراج معرفة الشبكة العصبية من البيانات والتحليل النفسي الحاسوبي
16. التعلم الالي:
17. ناقش آلان تورينج موضوعًا مركزيًا في وقت مبكر من عام 1950 ، في مقالته الكلاسيكية آلات الحوسبة والذكاء. ()
18. (نسخة ممسوحة ضوئيًا بتنسيق pdf من الأصل) (نسخة منشورة في 1957 ، آلة الاستدلال الاستقرائي ، "سجل اتفاقية IRE ، قسم نظرية المعلومات ، الجزء 2 ، ص 56-62)
19. علم الروبوتات :
20. ، ص. 916-932
21. ، ص. 908-915
22. مشروع بلو برين - دماغ اصطناعي
23. واطسون معتدل الأخلاق يشكّل خصومًا بشريين في خطر
24. شركة 20Q.net
25. أكسلرود ر. هيكل القرار: الخرائط المعرفية للنخب السياسية. - برينستون. مطبعة الجامعة ، 1976
26. جون سيرل. عقل الدماغ - برنامج كمبيوتر؟
27. بنروز ر.العقل الجديد للملك. حول الكمبيوتر والتفكير وقوانين الفيزياء. - م: URSS ، 2005. - ISBN 5-354-00993-6
28. الذكاء الاصطناعي كعامل خطر عالمي
29. … سوف يقودك إلى الحياة الأبدية
30. http://www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf نظرة أرثوذكسية حول مشكلة الذكاء الاصطناعي
31. هاري هاريسون.اختيار تورينج. - م: Eksmo-Press ، 1999. - 480 ص. - ردمك 5-04-002906-3

المؤلفات

• يتعلم الكمبيوتر والأسباب (الجزء 1) // يكتسب الكمبيوتر الذكاء = الذكاء الاصطناعي صور الكمبيوتر / محرر. في إل ستيفانيوك. - موسكو: مير ، 1990. - 240 ص. - 100،000 نسخة. - ISBN 5-03-001277-X (بالروسية) ؛ ردمك 705409155
• Devyatkov V.V.أنظمة الذكاء الاصطناعي / الفصل. إد. أولا ب فيدوروف. - م: دار النشر MSTU im. N.E Bauman ، 2001. - 352 ص. - (المعلوماتية بالجامعة التقنية). - 3000 نسخة. - ردمك 5-7038-1727-7

• كورساكوف س.نقش طريقة جديدة للبحث بمساعدة الآلات التي تقارن الأفكار / إد. كما. ميخائيلوف. - م: MEPhI ، 2009. - 44 ص. - 200 نسخة. -