مكونات تقنية الذكاء الاصطناعي – AI التي تجعله ذكياً

في مقال “ما هو الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence” تكلمنا عن ماهية الذكاء الاصطناعي وتعريفه، كما تكلمنا في مقال “أفضل سبع تطبيقات مذهلة وغير مألوفة للذكاء الاصطناعي” عن بعض التطبيقات التي يمكن أن يستعمل الذكاء الاصطناعي فيها، ولكن ما هي مكونات تقنية الذكاء الاصطناعي، بمعنىً آخر ماهي الأجزاء التي تجعل من تقنية الذكاء الاصطناعي قائماً بحد ذاته ليكون ذكاءً اصطناعياً.

مكونات تقنية الذكاء الاصطناعي

1. التعلم

أهم مكونات تقنية الذكاء الاصطناعي، وهناك أشكال مختلفة من أساليب التعلم المطبقة على الذكاء الاصطناعي، وأبسط شكل منها هو التعلم عن طريق التجربة والخطأ. مثالاً على ذلك، قد يحاول برنامج حاسوبي بسيط حل مسألة “كش ملك بخطوة واحدة” وذلك بأن يقوم بمحاولة عدة حركات عشوائية حتى يجد الملك، بعد ذلك قد يقوم البرنامج بحفظ الموضع مع الحل بحيث يمكن للبرنامج من استدعاء الحل المطلوب في حالة مواجهة نفس الموضع.

إن عملية الحفظ البسيط للعناصر والاجراءات الفردية (المعروف باسم التعلم عن ظهر قلب) قد تكون سهلة التنفيذ نسبياً على الحاسوب، إلا أن التحدي الأكبر هو مشكلة تنفيذ ما يسمى بالتعميم، والتعميم هنا يتضمن تطبيق الخبرة السابقة على المواقف الجديدة المشابهة، على سبيل المثال، لن يتمكن البرنامج الذي تعلم صيغة الفعل الماضي للأفعال الإنكليزية الاعتيادية عن ظهر قلب من إنتاج صيغة لكلمة ما ما مثل Jump (يقفز) ما لم يتم تقديم كلمة Jumped (قَفَزَ) إليه مسبقاً، أما البرنامج القادر على التعميم فيمكنه أن يتعلم قاعدة “add ed” (أضاف) ومن ثم يكون قادراً على تشكيل صيغة الماضي لكلمة Jump (يقفز) بناءً على تجربته مع أفعال مماثلة.

2. الاستنتاج

الاستنتاج من مكونات تقنية الذكاء الاصطناعي، وهو استخلاص الاستدلالات المناسبة للموقف، تصنف هذه الاستدلالات على إنها إما أن تكون استنباطية أو استقرائية، مثال على الاستدلال الاستنباطي، ” فريد يجب أن يكون في المتحف أو في المقهى، وهو ليس في المقهى لذلك فهو في المتحف”، وآخر على الاستدلال الاستقرائي، “الحوداث السابقة المشابهة كانت بسبب عطل في الآلة، لذلك فإن هذا الحادث نتج أيضاً عن عطل في الآلة”. يتمثل الاختلاف الأكبر بين هذه الأشكال من الاستدلالات، أنه في حالة الاستدلال الاستنباطي، فإن حقيقة الدلالة تضمن بلا شك حقيقة الاستنباط، بينما في حالة الاستدلال الاستقرائي فإن حقيقة الافتراض تدعم حقيقة الاستنتاج دون إعطاء ضمان مطلق.

يعتبر الاستدلال الاستقرائي شائعاً في العلوم، حيث يتم جمع البيانات وتطوير النماذج المؤقتة لوصف السلوك المستقبلي والتنبؤ به، إلى أن يفرض ظهور بيانات شاذة عن النموذج إعادة النظر فيه، أما الاستدلال الاستنباطي فإنه شائع الاستخدام في الرياضيات والمنطق، حيث يتم بناء الهياكل المعقدة للنظريات (والتي لا يمكن دحضها) من مجموعة من البديهيات والقواعد الأساسية.

كان هناك نجاح كبير في برمجة أجهزة الحاسوب للقيام باستخلاص الاستدلالات، وبشكل خاص الاستدلالات الاستنباطية، ولكن على الرغم من ذلك، فإن الاستدلال الحقيقي ينطوي على أكثر من مجرد استخلاص الاستدلالات، إذ أنه ينطوي على استنباط استدلالات ذات صلة بموقف معين أو مهمة خاصة، وهذه واحدة من أصعب العقبات التي تواجه تقنية الذكاء الاصطناعي.

3. حل المشاكل

يمكن وصف مصطلح حل المشاكل (لا سيما في تقنية الذكاء الاصطناعي)، بأنه بحث منهجي من خلال مجموعة من الإجراءات الممكنة من أجل الوصول إلى هدف أو حلٍ محددٍ مسبقاً، تنقسم أساليب حل المشاكل إلى أساليب الأغراض الخاصة وأساليب الأغراض العامة. أساليب الأغراض الخاصة هي أساليب مصممة خصيصاً لمشكلة معينة وغالباً ما يتم استغلال مميزات محددة جداً في الموقف الذي تكون المشكلة جزءاً أساسياً منه، على العكس من ذلك تكون أساليب الأغراض العامة قابلة للتطبيق على عدد كبير ومتنوع من المشاكل.

إحدى تقنيات الأغراض العامة المستعملة في مكونات تقنية الذكاء الاصطناعي هي تحليل الوسيلة النهائية وهو عملية تقليل الفرق بين الوضع الحالي والهدف النهائي خطوة بخطوة أو تدريجياً، حيث يختار البرنامج الإجراءات من قائمة الوسائل، ففي حالة وجود إنسان آلي بسيط تكون هذه الوسائل هي أوامر مثل إرفع أو ضعه أرضاً أو تحرك إلى الأمام أو إرجع إلى الخلف أو تحرك إلى اليسار أو تحرك إلى اليمين، وعملية الاختيار بين هذه الوسائل تنتهي بالوصول إلى الهدف.

تم حل مشكلات شتى كثيرة عن طريق برمجيات تقنية الذكاء الاصطناعي، بعض الأمثلة على ذلك هي العثور على الحركة الفائزة أو سلسلة الحركات الفائزة في لعبة لوحية، واستنباط البراهين الرياضية، وكذلك معالجة “الأجسام الافتراضية” الموجودة في عالم تم إنشاؤه بواسطة الحاسوب.

4. الإدراك

عملية الإدراك في تقنية الذكاء الاصطناعي، يتم إجراء عملية مسح للبيئة المحيطة والأجسام الموجودة فيها بواسطة أجهزة وأدوات حسية مختلفة، الحقيقية منها أو الصناعية، وهذا الواقع يتحلل إلى كائنات منفصلة في علاقات مكانية مختلفة، ولكن عملية التحليل هذه معقدة بسبب حقيقة أن كائناً ما قد يبدو مختلفاً اعتماداً على زاوية النظر التي يتم النظر إليه من خلالها، وإتجاه وشدة الإضاءة في هذا الواقع، ومدى تباين الكائن مع المجال المحيط.

في الوقت الحالي، يعد الإدراك الإصطناعي متقدماً بشكلٍ جيدٍ كفايةً لتمكين أجهزة الاستشعار من التعرف على الأشخاص، وكذلك تمكين السيارات ذاتية القيادة من القيادة بسرعة معتدلة على الطريق المفتوح، بالإضافة إلى تمكين الإنسان الآلي من التجول بين المباني لجمع علب الصودا الفارغة.

واحد من أقدم الأنظمة التي كانت قادرة على الدمج بين الإدراك والحركة هو فريدي (Freddy)، وهو إنسان آلي ثابت مع عين تلفازية متحركة ويد على شكل كماشة، تم إنشاؤه في جامعة إدنبرة، في إسكتلندا خلال الفترة بين العام 1966 والعام 1973 تحت إشراف دونالد ميتشي (Donald Michie)، كان فريدي قادراً على التعرف على مختلف الأشياء الكثيرة كما إنه إستطاع تجميع قطع تحفية بسيطة مثل لعبة سيارة من كومة عشوائية من المكونات.

5. اللغة

اللغة في تقنية الذكاء الاصطناعي هي نظام من العلامات التي لها معنى بالإجماع. وهذا يعني، بأن اللغة يجب أن لا تقتصر على الكلمات المنطوقة. علامات المرور (على سبيل المثال) تشكل لغة صغيرة، فمثلاً علامة ⚠ تعني “أمامك خطر” في بعض البلدان وهذه تعتبر مسألة إجماع. إن من المميز للغات أن الوحدات اللغوية تمتلك المعنى حسب الاصطلاح، وبهذا فإن المعنى اللغوي مختلف تمامًا عما يسمى المعنى الطبيعي، ويمكن أن يتمثل ذلك في عبارات مثل “تلك السحب تعني المطر” و “الانخفاض في الضغط يعني أن الصمام معطل”.

من الخصائص المهمة للغات البشرية المتكاملة (وذلك على العكس من نداءات الطيور وعلامات المرور) هو إنتاجية هذه اللغات. حيث يمكن للغة المنتجة صياغة مجموعة متنوعة وغير محدودة من الجمل.

من السهل نسبيًا كتابة برامج حاسوب تبدو قادرة (في سياقات مقيدة بشدة) على الاستجابة على الأسئلة والتصريحات بطلاقة مستخدمةً لغة بشرية. على الرغم من أن أياً من هذه البرامج لا يفهم اللغة فعلياً، إلا أنها قد تصل (من حيث المبدأ) إلى النقطة التي لا يمكن فيها تمييز إتقانها للغة عن ذلك الخاص بالإنسان العادي.

إذن، ما الذي ينطوي عليه الفهم الحقيقي، لدرجة حتى لو كان الكمبيوتر يستخدم لغة بطلاقة توازي طلاقة المتحدثين البشر يعتبر غير معترف بفهمه؟ لا توجد إجابة متفق عليها لهذا السؤال الصعب عالمياً. فوفقًا لإحدى النظريات، فيما إذا كان المرء يفهم أم لا، لا يعتمد على سلوكه فحسب، بل يعتمد أيضًا على تاريخه: لكي يقال إنه يفهم، يجب أن يكون المرء قد تعلم اللغة وتم تدريبه ليأخذ مكانه في المجتمع اللغوي عن طريق التفاعل مع مستخدمي اللغة الأخرى.

المصدر