١. مجموعة برمجيات وليس جهاز كهربائي
الذكاء الاصطناعي يهدف لتصميم آلة قادرة على تحقيق هدف معين بطريقة مشابهة للبشر (أو تتعدى قدرة البشر). غالبا عبارة عن خوارزميات (برمجيات معينة) تعمل على كمبيوتر أو مجموعة كمبيوترات (مثل التي في صورة المقال). فهو ليس جهاز كهربائي بديل للدماغ البشري (اعتقاد خاطئ عند البعض).
٢. يتشكل من مجموعة أهداف وقدرات مختلفة
يشمل القدرة على التعلم (Machine Learning) القدرة على تنظيم العلوم وفهمها (Knowledge Representation) القدرة على تحليل اللغة (NLP) القدرة على فهم الصوت (Speech Recognition) وفهم وتحليل الصورة والفيديو (Computer Vision) حلا لمشاكل الإبداع، التعامل العاطفي والمجتمعي، تحريك الروبوتات (ليس جزء أساسي من الذكاء الاصطناعي رغم أن بعض الناس يعتقدون أنه هو الذكاء الاصطناعي)، الذكاء العام (AGI) ويشمل القيام بجميع ما سبق، بالإضافة للذكاء الخارق (Superintelligence) لا يوجد اتفاق على الذكاء الخارق بين العلماء، لكن طريقة الوصول إليه هو أنه متى ما تم الوصول لذكاء بمستوى بشري يمكن نسخه وجعل الهدف لهذه الخوارزميات تصميم عميل (AI agent) أذكى منها وإعادة الكرة حتى يتم تصميم ذكاء خارق. نظريا كل ما تحتاجه لصنع ذكاء خارق هو مجموعة كمبيوترات قوية والكثير من الكهرباء -في حال الوصول لذكاء بمستوى بشري-.
٣. البحث فيه قديم ومتشعب
معضلة الذكاء الاصطناعي قديمة ومعقدة وله تفصيلات كثيرة ويوجد اختلاف بين العلماء على ما الذي يدخل من ضمن الذكاء الاصطناعي واختلاف على الطرق التي ينبغي اتباعها من أجل الوصول للهدف. كان هناك تفاؤل كبير قبل سبعين عام بأنه خلال ٢٠ سنة سيتم حل معضلة الذكاء الاصطناعي!! حتى الآن نحن بعيدين جدا عن حله بالكامل. هناك معتقد عند فئة كبيرة من العلماء في المجال تعرف بالـ (Connectionism) وترى بأنه يمكن حل كل الذكاء الاصطناعي فقط بتويصيل شبكة كبيرة من التوصيلات الحسابية (Artificial Neural Network) وتدريبها على كمية كبيرة جدا من البيانات. هذا التوجه تتتبناه شركات مثل Google.
٤. تطبيقات مهولة، لم نر منها بعد إلا القليل
ساهم البحث فيه بشكل كبير في تطوير أدوات مفيدة مثل تعلم الآلة (ML) والتي بدورها ساهمت في تطبيقات في الطب والاقتصاد (التطبيقات للأدوات وليس للذكاء الاصطناعي بحد ذاته) تطبيقات الذكاء الاصطناعي كبيرة وستغير حياة البشر بشكل كبير، لم نر منها في تعاملاتنا اليومية الا القليل [ تطبيقات جوجل معظمها تستخدم نوع أو آخر من الذكاء الاصطناعي، الآيفون الجديد يستدخدمها للتعرف على الوجه (Face Recognition)، أمازون تستخمه لبيع منتجات ملائمة (Recommender System)، برامج التنبؤ بأسعار الأسهم]. بشكل نسبي، لم نر الشيء الكثير بعد من الذكاء الإصطناعي حتى اللحظة، ولكن كل ذلك سيتغير بشكل جذري! القيادة الذاتية للسيارات والقدرة على الكشف المبكر عن أمراض السرطان تعتبر من أهم التطبيقات الحالية التي يتم تطويرها. تقريبا كل مجال في حياتنا اليومية سيدخله الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر لزيادة الفعالية (Productivity) أو لتقليل التكلفة (Cost Reduction) أو لاستبدال الجانب البشري بالأتمتة (Automation).
٥. نقطة التحول: البيانات والقدرة الحوسبية
على الرغم أن العلوم المرتبطة بالذكاء الإصطناعي لم تتطور بشكل جذري خلال العقد الأخير إلا أن المجال عاد للسطح بشكل قوي، مالذي حدث في الآونة الأخيرة إذًا؟؟ الوفرة المهولة للبيانات (Data) والتطور الكبير في القدرة الحوسبية ورخصها (Computing Power) تحديدا الحوسبةالمتوازية (Parallel Computing) والموجودة في كروت الشاشة الخاصة بأجهزة الألعاب (GPUS) كل ذلك ساهم في قدرة الخورزميات القديمة (من الثمانينات والتسعينات) على العمل بشكل ممتاز حاليا وتجاوز الطرق البرمجية المعروفة (Hand-crafted Features) في كثير من المهام البشرية. أصبح من السهل الآن تدريب هذه النماذج على عمل مهام كانت تعتبر صعبة او شبه مستحيلة على الآلة، مثل التعرف على خلايا السرطان أو القيادة الذاتية للسيارات.
معلومة جيدة
موفق