إليك كم عمرها

لقد تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في معظم الصناعات على مدى العقد الماضي أو نحو ذلك، وهذه التكنولوجيا لديها الكثير من الإمكانات. ومع ذلك، هل الذكاء الاصطناعي تطور جديد إلى حد ما، أم أن جذوره بدأت في وقت سابق بكثير؟ إليك مدى قدم الذكاء الاصطناعي حقًا.

متى تم تصور الذكاء الاصطناعي؟

ظهرت فكرة اكتساب الآلات للوعي، أو على الأقل تقليد السلوك البشري، منذ زمن بعيد للغاية. وفي أبسط صورها، ظهرت فكرة الذكاء الاصطناعي لأول مرة على يد الإغريق القدماء عندما كانت فكرة خلق البشر لكائنات اصطناعية تشبه البشر، كتب عنها الشاعر هسيود في قصة تالوس.

في القرون التالية، كُتبت المزيد من القصص والتنبؤات والأساطير حول المخلوقات الاصطناعية الشبيهة بالإنسان، مثل مناقشة باراسيلسوس حول خلق “الإنسان الاصطناعي”. في عمله “عن طبيعة الأشياء”ولم تصبح فكرة الذكاء الاصطناعي حقيقة إلا في منتصف القرن العشرين.

إنشاء الذكاء الاصطناعي

تم إنشاء أول نظام يستخدم الذكاء الاصطناعي للعمل في عام 1955 بواسطة هربرت سيمون وكليفورد شو وألين نيويل، وأطلق عليه اسم Logic Theorist. قام سيمون، وهو عالم سياسي وعالم اجتماع، جنبًا إلى جنب مع هيويل، عالم الكمبيوتر، بتطوير Logic Theorist من أجل محاكاة بعض العمليات الفكرية البشرية بشكل مصطنع. تم كتابة البرنامج نفسه بواسطة شو، وهو مبرمج كمبيوتر عمل في RAND في ذلك الوقت. بينما كان يتم تطوير Logic Theorist في عام 1955، لم يكن مصطلح “الذكاء الاصطناعي” قد تم صياغته بعد؛ جاء هذا المصطلح بعد عام واحد من جون مكارثي.

تم تصميم Logic Theorist خصيصًا لحل المشكلات الرياضية باستخدام المهارات المنسوبة إلى الإنسان، وبالتالي محاكاة نسخة أساسية من العقل البشري في القيام بذلك. كما هو مذكور في مقالة أكاديمية 2006 حول موضوع نظرية المنطقكان البرنامج “ربما أول برنامج عملي يحاكي بعض جوانب قدرة الشعوب على حل المشاكل المعقدة”.

كيف تطور الذكاء الاصطناعي

إن أول نظام ذكاء اصطناعي تم إنشاؤه وأنظمة الذكاء الاصطناعي التي نراها اليوم تختلف اختلافًا كبيرًا عن بعضها البعض. ومع نمو فهمنا للتكنولوجيا، تمكنا من تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي باستمرار بمرور الوقت، مما أفسح المجال للأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي الرائعة التي نراها اليوم. لكن هذه لم تكن رحلة سهلة.

كما أوضح HODS، خلال السبعينيات والثمانينيات، كانت هناك فترة تُعرف باسم الذكاء الاصطناعي في الشتاء بدأت مرحلة تطوير وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي (وهو مصطلح صيغ في العقد الأخير من العقدين). في هذه الفترة، وصل تطوير وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة الركود بسبب القيود المفروضة على قوة الحوسبة التي كانت موجودة في ذلك الوقت. كما ساهم انخفاض التمويل لأبحاث الذكاء الاصطناعي في هذا الركود، حيث لم يكن لدى العلماء الدعم المالي اللازم لإحراز أي تقدم كبير.

ولكن مع حلول أواخر الثمانينيات، بدأ هذا الجمود في الذوبان، مع بدء تطورات الذكاء الاصطناعي في التسارع مرة أخرى. وكانت تقنية الانتشار العكسي، وهي خوارزمية تدريب التعلم الآلي، بمثابة المحفز لهذا الانتعاش.

تم تقديم الانتشار العكسي لأول مرة في عام 1970 بواسطة بول ويربوس. في ورقته البحثية، “تعميم الانتشار العكسي مع التطبيق على نموذج سوق الغاز المتكرر“لقد قام Werbos بتحليل كيفية عمل الانتشار العكسي وناقش بعض التطبيقات المحتملة للخوارزمية. باختصار، يسمح الانتشار العكسي للشبكة العصبية بتعديل المسارات الصحيحة واختيارها للحصول على أفضل إخراج. أثناء هذه العملية، يمكن للشبكة العصبية تغيير مدى ملاءمة اتصالاتها عن طريق تغيير أوزانها وانحيازاتها بناءً على الأداء السابق، والمعروف أيضًا باسم الانحدار التدريجي.

في ثمانينيات القرن العشرين، سمح تطبيق الانتشار الخلفي للباحثين بتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية بكفاءة، وهو ما كان بمثابة خطوة هائلة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي. وعلى مدى السنوات القليلة التالية، تم تحقيق بعض التطورات الرئيسية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التحسينات في معالجة اللغة الطبيعية، وهي التكنولوجيا التي تشكل أهمية بالغة للعديد من أدوات الذكاء الاصطناعي التي نراها اليوم.

في مطلع القرن العشرين، كان الذكاء الاصطناعي على وشك أن يصبح أكثر تقدمًا. خلال العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، تم إنشاء العديد من التقنيات المهمة أو تحسينها بشكل كبير بمساعدة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك خوارزميات البحث، وتخصيص وسائل التواصل الاجتماعي، والتداول الخوارزمي في الصناعة المالية. ومن بين هذه اللحظات العديدة البارزة للذكاء الاصطناعي في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين كان IBM Watson.

بدأ مشروع IBM Watson كمشروع بحثي في ​​عام 2006، وأدى إلى عدد من النتائج المذهلة. ومن بين هذه النتائج، حاسوب Watson العملاق، الذي استخدم الذكاء الاصطناعي للإجابة على أسئلة لم تتمكن معظم أجهزة الكمبيوتر الموجودة مسبقًا من الإجابة عليها.

كان واتسون حاسوبًا فائقًا قادرًا على الإجابة على الأسئلة، وقد نفذ معالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي، وعددًا من التقنيات الإضافية لأداء وظائفه، واكتسب شهرة واسعة في عام 2011 بعد فوزه بالمركز الأول في لعبة “جيبردي!”.

لم تتباطأ وتيرة تطور الذكاء الاصطناعي في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، حيث أدت التطورات التي حدثت في منتصف وأواخر العقد إلى تغيير الطريقة التي يمكننا بها تلقي البيانات وتحليلها بالكامل. إذن، ما الذي حدث هنا؟

الذكاء الاصطناعي اليوم

اليوم، تبلغ قيمة سوق الذكاء الاصطناعي العالمية أكثر من 2 تريليون دولار، وفقًا لـ دراسة ستاتيستاومن المتوقع أن يتجاوز حجم السوق 5 تريليون دولار بحلول عام 2026، ومن المرجح أن يزداد هذا الرقم بمرور الوقت.

ولعل المثال الأكثر بروزًا للذكاء الاصطناعي في عالمنا اليوم هو ChatGPT، وهو روبوت محادثة شائع الاستخدام مدعوم بهندسة الذكاء الاصطناعي المعروفة باسم نموذج اللغة الكبير (LLM). وخلال أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، وقفت نماذج اللغة الكبيرة في طليعة تقدم الذكاء الاصطناعي. ونموذج اللغة الكبير هو نوع من الشبكات العصبية التي يتم تدريبها باستخدام كميات هائلة من البيانات وتعليمها معالجة اللغة البشرية وتحديد الصلة والاتصالات اللغوية وتوفير استجابة فعالة.

تم تطوير أول برنامج ماجستير في القانون من قبل شركة جوجل في عام 2017، وجاء في شكل BERT، وهي خوارزمية تستخدم لتحسين نتائج البحث. سمحت BERT، أو تمثيلات المشفر ثنائي الاتجاه من المحولات، بتفسير مدخلات بحث المستخدمين بشكل أفضل بواسطة جوجل، مما يسمح بنتائج أكثر صلة وفائدة.

لا يزال برنامج BERT يستخدمه Google اليوم، ولكنه لم يعد برنامج LLM الوحيد المتاح. وكما ذكرنا سابقًا، يعد برنامج ChatGPT حاليًا أحد أشهر برامج LLM، حيث يتمتع بمجموعة ضخمة من الإمكانيات ويمكن لأي شخص تقريبًا استخدامه. لا يستطيع برنامج ChatGPT الإجابة على الأسئلة الواقعية فحسب، بل يمكنه أيضًا تحليل النصوص وترجمتها وإنشاء محتوى إبداعي وكتابة التعليمات البرمجية والمزيد.

يقوم ChatGPT بذلك باستخدام محول مُدرَّب مُسبقًا (GPT)، تم تطويره بواسطة شركة OpenAI التي ابتكرته. المحولات حيوية لـ LLMs، لأنها تسمح للشبكة العصبية بتحديد أهمية كل كلمة في موجه معين من أجل استنتاج السياق. وهذا بدوره يسمح لـ LLM بتقديم استجابة مفيدة.

GPT-3.5 وGPT-4 هما الإصداران المتاحان حاليًا من هذه التقنية من OpenAI، حيث أن الإصدار الأول مجاني تمامًا بينما الإصدار الثاني يتطلب دفع رسوم شهرية بقيمة 20 دولارًا. إلى جانب ChatGPT LLM من OpenAI، يمكنك أيضًا استخدام مجموعة من روبوتات الدردشة الأخرى المستندة إلى LLM، بما في ذلك Claude وGoogle Bard.

ولكن الذكاء الاصطناعي له استخداماته أيضًا في العديد من التقنيات الأخرى، مثل المساعدين الافتراضيين. تستخدم Siri وAlexa وGoogle Assistant وCortana الذكاء الاصطناعي لفهم الأوامر اللفظية للمستخدمين بشكل أفضل. علاوة على ذلك، غالبًا ما تكون التوصيات التي ستحصل عليها على وسائل التواصل الاجتماعي وتجار التجزئة عبر الإنترنت والمنصات المماثلة مدعومة أيضًا بالذكاء الاصطناعي. من المحتمل أنك تعاملت مع الذكاء الاصطناعي عدة مرات دون أن تدرك ذلك.

مستقبل الذكاء الاصطناعي

إن مستقبل الذكاء الاصطناعي هو موضوع أثار الكثير من القلق، ويرجع ذلك أساسًا إلى حقيقة مفادها أن إمكانات الذكاء الاصطناعي لا حدود لها. ومع تقدم التكنولوجيا، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتساب قوة حوسبة أكبر، وشبكات عصبية أكثر تطورًا، وقدرة متزايدة بشكل عام. سنبدأ بالتطبيقات المستقبلية الأكثر واقعية للذكاء الاصطناعي، ثم ننتقل إلى الجوانب الأكثر ارتباطًا بالخيال العلمي.

في السنوات الأخيرة، أصبحت الذكاء الاصطناعي محور اهتمام العلامات التجارية للسيارات التي تتطلع إلى تقديم القيادة الذاتية للعملاء. وأبرز مثال على ذلك هو عمل شركة تسلا مع الذكاء الاصطناعي لميزة القيادة الآلية.

من منظور أكثر مفاهيمية، قد يكون للذكاء الاصطناعي يومًا ما القدرة على تلبية الذكاء البشري أو تجاوزه. ربما سمعت عن “التفرد”، وهو مصطلح يشير إلى النقطة التي يصبح فيها نمو وتطور الذكاء الاصطناعي أمرًا لا يمكن إيقافه. ومن المرجح أن يكون هذا نتيجة لقدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التطور من تلقاء نفسها وتجاوز نقطة الذكاء البشري، مما يعني أنها لم تعد بحاجة إلى تدريب أو برمجة من قبل البشر للتطور. ويرى الكثيرون أن هذه هي النقطة التي يفقد فيها البشر السيطرة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

حتى يومنا هذا، يتفوق الذكاء الاصطناعي على الأداء البشري في بعض المجالات. وفقًا لدراسة دراسة أجرتها مؤسسة Our World In Dataلقد تمكنت أنظمة الذكاء الاصطناعي من التفوق على البشر في مجموعة من المهام، مثل التعرف على الصور وفهم اللغة، منذ منتصف إلى أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. وهذا يوضح أن الذكاء الاصطناعي لديه بالفعل القدرة على تجاوز القدرات البشرية في مجالات معينة.

في السنوات القليلة المقبلة، قد نشهد تحسنًا في قدرات ودقة برامج المحادثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، ومن المرجح أن يزداد حضور الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات تقريبًا.

لا شك أن الذكاء الاصطناعي غيّر العالم

ورغم أن الذكاء الاصطناعي لا يزال أمامه طريق طويل قبل أن يتمكن من محاكاة الدماغ البشري حقًا، فإن هذه التكنولوجيا غيرت العالم بالفعل. ولا أحد يعرف كيف سيتطور الذكاء الاصطناعي في المستقبل، ولا تزال مسألة تفوق الذكاء الاصطناعي على الذكاء البشري غير واضحة. ولكن لا شك أن الذكاء الاصطناعي قد غير بالفعل المشهد الإلكتروني، وربما مستقبل البشرية ككل.