الأساسيات
الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence (AI)
هو المجال كله، وأوسع هذه الكلمات معنى. ويشمل أي محاولة لجعل الآلة تؤدي عملًا نسمّيه ذكاءً لو أداه إنسان: التعرف على وجه، أو ترجمة جملة، أو تخطيط مسار، أو البت في مطالبة تأمين. ويدخل فيه الأنظمة المبنية على قواعد يكتبها الإنسان بيده، وهي الطريقة التي عمل بها المجال في أربعين سنته الأولى. ويدخل فيه أيضًا كل ما يتعلم من البيانات. وقد ظهر المصطلح سنة 1956. ومن المفيد إبقاء الكلمة بهذا الاتساع، لأنك إن قصرتها على روبوتات المحادثة فقدت اللغة التي تصف بها بقية ما تشغّله مؤسستك اليوم.
عمليًا تغطي الكلمة أربع طبقات يخلط الناس بينها كثيرًا، ومعرفة أي طبقة يقصدها المورّد هي أهم ما يجب أن يُحسم في الاجتماع الأول. الطبقة الأولى هي الأنظمة القائمة على القواعد، وهي ذكاء اصطناعي وما زالت تعمل في المصارف والمستشفيات. والثانية تعلُّم الآلة، وهو ذكاء اصطناعي تعلّم قواعده من الأمثلة. والثالثة التعلُّم العميق، وهو تعلُّم آلة مبني على شبكات متعددة الطبقات. والرابعة الذكاء التوليدي، وهو نموذج تعلُّم عميق يكتب بدل أن يصنّف. وكل طبقة تقع داخل التي فوقها، فكل نظام توليدي هو نظام تعلُّم آلة أيضًا. والطبقات الأقدم لم تتوقف عن العمل حين ظهرت الأحدث.
- الأنظمة القائمة على القواعد
- سلوك يكتبه إنسان على شكل شروط صريحة. نتائجه متوقعة ويمكن تدقيقها، وما زال هو الحل الصحيح كلما كانت القواعد معروفة ويجب ألا تتغير من تلقاء نفسها.
- تعلُّم الآلة
- سلوك يتعلمه النظام من الأمثلة بدل أن يُكتب له. يعالج مسائل لا يستطيع أحد صياغتها في قواعد، لكنه لا يكون أفضل من البيانات التي رآها.
- التعلُّم العميق
- تعلُّم آلة يستخدم شبكات متعددة الطبقات، تكتشف الخصائص بنفسها بدل أن نعطيها إياها. وهذه الطبقة هي التي جعلت الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة تعملان فعلًا.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- نماذج تعلُّم عميق تنتج محتوى جديدًا بدل تصنيف محتوى موجود. وهي أحدث الطبقات، وهي ما يقصده الناس اليوم حين يقولون الذكاء الاصطناعي دون تحديد.