تاريخ الذكاء الاصطناعي

بدأتاريخ الذكاء الاصطناعيفيالعصور القديمة، من خلال الأساطير والقصص والشائعات عن الكائنات الاصطناعية الموهوبة بالذكاء أو الوعي من قبل الحرفيين المهرة. زُرعت بذور الذكاء الاصطناعي الحديث من قبل الفلاسفة الكلاسيكيين الذين حاولوا وصف عملية التفكير الإنساني بأنها عبارة عن التلاعب الميكانيكي للرموز. تُوج هذا العمل باختراع الكمبيوتر الرقمي القابل للبرمجة في الأربعينيات من القرن العشرين، وهي آلة تعتمد على جوهر التفكير المنطقي الرياضي. ألهم هذا الجهاز والأفكار التي تقف وراءه حفنة من العلماء للبدء بجدية في مناقشة إمكانية بناءالدماغالإلكتروني.
تأسس مجال أبحاث الذكاء الاصطناعى ضمن ورشة عمل في حرم كلية دارتموث خلال صيف عام 1956م. أولئك الذين حضروا سيصبحون قادة لأبحاث الذكاء الاصطناعى لعدة عقود. تنبأ العديد منهم بأن آلة بذكاء الإنسان لن تكون موجودة في أكثر من جيل، وأنهم حصلوا على ملايين الدولارات لجعل هذه الرؤية حقيقة.
في النهاية، أصبح من الواضح أنهم قللوا بشكل كبير من صعوبة المشروع. في عام 1973م، استجابةً لانتقادات جيمس لايتهيل والضغط المستمر منالكونغرس، أوقفت الحكومتان الأمريكية والبريطانية تمويل البحوث غير الموجهة في مجال الذكاء الاصطناعي، وستُعرف السنوات الصعبة التي تلت ذلك باسم «شتاء الذكاء الاصطناعي». بعد سبع سنوات، ألهمت المبادرة اليابانية التي تبنتها الحكومة اليابانية، الحكومات والصناعة لتزويد مشاريع الذكاء الاصطناعي بمليارات الدولارات، ولكن بحلول أواخر الثمانينيات أُصيب المستثمرون بخيبة أمل بسبب عدم وجود الطاقة اللازمة للكمبيوتر (الآلات) وسحبوا التمويل مرةً أخرى.
ازدهر الاستثمار والاهتمام بالذكاء الاصطناعى في العقود الأولى من القرن الحادي والعشرين، عندما طُبقت عملية تعلم الآلة بنجاح على العديد من المشكلات في الأوساط الأكاديمية والصناعية بسبب الأساليب الجديدة، وطُبقت أجهزة الكمبيوتر القوية، وجُمعت مجموعات ضخمة من البيانات.
في أوائل الألفية الجديدة، بدأ تطبيقالتعلم الآليعلى مجموعة واسعة من المشكلات في الأوساط الأكاديمية والصناعية، وحققت هذه التقنية نجاحات بفضل توفر أجهزة حاسوب قوية، وجمع مجموعات بيانات ضخمة، وتطبيق أساليب رياضية متقدمة. في عام 2012، أثبتالتعلم العميقأنه تقنية اختراقية متفوقًا على كل الأساليب الأخرى. وظهر هيكل "المحول" (Transformer) في عام 2017، ليستخدم في إنتاج تطبيقات مثيرة للإعجاب في مجالالذكاء الاصطناعي التوليدي، مما أدى إلىطفرة في الاستثمار في الذكاء الاصطناعيخلال العشرينيات من القرن الحالي.
بحلول القرن التاسع عشر، أصبحت فكرة الرجال الاصطناعيين والآلات المفكرة موضوعًا شائعًا في الأدب. استكشفت أعمال بارزة مثل رواية "فرانكنشتاين"لماري شيليومسرحيةروبوتات روسوم العالميةلكارل تشابيكمفهوم الحياة الاصطناعية. كما عبّرت مقالات تأملية مثل "داروين بين الآلات"لصموئيل بتلر،و"لاعب شطرنج مايزل"لإدغار آلان بو عن اهتمام المجتمع المتزايد بالآلات التي تمتلك ذكاءً اصطناعيًا. ولا يزال الذكاء الاصطناعي حتى اليوم موضوعًا شائعًا في أدب الخيال العلمي.
صنع الحرفيون من عدة حضاراتآلات ذاتية التشغيلبشرية واقعية، من بينهم يان شي،وهيرو الإسكندري،والجزري،وهارون الرشيد،وجاك دي فوكانسون،وليوناردو توريس إي كفيدو،وبيير جاكيه-درو، وولفغانغ فون كيمبلين.
تعتبرالتماثيل المقدسةفيمصرواليونانأقدم آلات ذاتية التشغيل معروفة.كان المؤمنون يعتقدون أن الحرفيين قد منحوا هذه التماثيل عقولًا حقيقية، قادرة على الحكمة والعاطفة. كتبهرمسقائلًا: "من خلال اكتشاف طبيعة الآلهة الحقيقية، استطاع الإنسان إعادة إنتاجها".وأكد العالم الإنجليزي ألكسندر نيكم أن الشاعر الروماني القديمفيرجيلبنى قصرًا يحتوي على تماثيل ذاتية التشغيل.
في العصر الحديث المبكر، قيل إن هذه الآلات ذاتية التشغيل الأسطورية تمتلك قدرة سحرية على الإجابة عن الأسئلة المطروحة عليها. وزُعم أن الكيميائي والعالم البروتو-بروتستانتيروجر باكونصنع رأسًا برونزيًا ناطقًا، إذ كان يُنظر إليه كالساحر.وتشبه هذه الأسطورة أسطورة "رأس ميمير" في الأساطير النوردية. وفقًا للأسطورة، كانميميرمعروفًا بعقله وحكمته، وقُطعت رأسه فيحرب الإيسر والفانير. يُقال إنأودين"حنط" الرأس بالأعشاب وتلا عليها التعاويذ، مما جعلها تظل قادرة على التحدث بالحكمة، ليبقيها بالقرب منه طلبًا للمشورة.
يعتمد الذكاء الاصطناعي على فرضية أن عملية التفكير البشري يمكن تحويلها إلى عملية ميكانيكية. وتتمتع دراسة التفكير الميكانيكي أو "الشكلي" بتاريخ طويل؛ فقد طور الفلاسفة الصينيون والهنود واليونانيون طرقًا منظمة للاستدلال الشكلي بحلول الألفية الأولى قبل الميلاد. وقد طوّر هذه الأفكار عبر القرون فلاسفة مثلأرسطو(الذي قدّم تحليلًا رسميًاللقياس المنطقي)،وإقليدس(الذي كانت كتاباته في "الأصول" نموذجًا للتفكير الشكلي)، والخوارزمي(الذي طوّر علمالجبروسُميتالخوارزمياتعلى اسمه)، بالإضافة إلى الفلاسفةالمدرسيينالأوروبيين مثلويليام الأوكاميودانز سكوطس.
أما الفيلسوف الإسبانيرامون لول(1232-1315)، فقد طوّر عدة آلات منطقية مكرسة لإنتاج المعرفة بوسائل منطقية.وصف لول آلاته ككيانات ميكانيكية يمكنها دمج الحقائق الأساسية والثابتة من خلال عمليات منطقية بسيطة تقوم بها الآلة بوسائل ميكانيكية، مما يسمح بإنتاج جميع أشكال المعرفة الممكنة.كان لعمل لول تأثير كبير علىغوتفريد لايبنتز، الذي أعاد تطوير أفكاره.
في القرن السابع عشر، استكشف كل منلايبنتزوتوماس هوبزورينيه ديكارتإمكانية جعل التفكير العقلاني منهجيًا بقدر منهجية الجبر أو الهندسة.وقد كتب هوبز في كتابه "اللفياثان" بشكل شهير: "فالمنطق... ليس سوى حساب، أي جمع وطرح".تخيّللايبنتزلغة كونية للتفكير، تُعرف بالسمة عالمية (باللاتينية: characteristica universalis)، يمكن من خلالها تحويل الجدال إلى حساب، حيث قال إنه "لن يكون هناك حاجة للجدال بين فيلسوفين أكثر من حاجة المحاسبين إلى ذلك، إذ يمكن ببساطة أن يأخذوا أقلامهم وألواحهم ويقول أحدهم للآخر (بحضور شاهد إذا رغبوا): دعونا نحسب".وهكذا بدأ هؤلاء الفلاسفة في صياغة فرضية "نظام الرموز الفيزيائي"، والتي أصبحت فيما بعد جوهر أبحاث الذكاء الاصطناعي.
قدمت دراسةالمنطق الرياضيالاختراق الأساسي الذي جعل الذكاء الاصطناعي يبدو ممكن التحقيق. وتم وضع الأسس بواسطة أعمال مثل "قوانين الفكر" لجورج بولو"مخطط المفاهيم"لفريجه.بناءً على نظام فريجه، قدّمراسلووايتهدمعالجة رسمية لأسس الرياضيات في عملهما الشهير "المبادئ الرياضية" عام 1913. وبإلهام من نجاح راسل،تحدى ديفيد هلبرتعلماء الرياضيات في عشرينيات وثلاثينيات القرن الماضي للإجابة عن سؤال جوهري: "هل يمكن صياغة كل الاستدلال الرياضي بشكل منهجي؟".وقد جاءت الإجابة عن سؤاله من خلالمبرهنات عدم الاكتماللغودل،وآلةتورينغ،وحسابات لامدالتشرش.
كانت إجابتهم مفاجئة بطريقتين: أولًا، أثبتوا أن هناك بالفعل حدودًا لما يمكن أن ينجزه المنطق الرياضي. وثانيًا (وهو الأهم بالنسبة للذكاء الاصطناعي)، أن عملهم أوحى بأن أي شكل من أشكال الاستدلال الرياضي يمكن تحقيقه ميكانيكيًا، ولكن ضمن هذه الحدود. وتضمنتأطروحة تشرش-تورينغدلالة مفادها أن جهازًا ميكانيكيًا، يُدير رموزًا بسيطة مثل 0 و1، يمكنه محاكاة أي عملية استنتاج رياضية يمكن تصورها.كانت الفكرة الرئيسية هيآلة تورنغوهي تركيب نظري بسيط يجسد جوهر التعامل مع الرموز المجردة. .وقد ألهم هذا الابتكار عددًا من العلماء للبدء في مناقشة إمكانية إنشاء آلات تفكر.
صُممت أو بُنيت آلات حسابية عبر التاريخ، بدءًا من العصور القديمة وحتى العصر الحديث، على يد العديد من العلماء والمخترعين، مثلغوتفريد لايبنتز،وجوزيف ماري جاكار،وتشارلز بابيج،وبيرسي لودغيت،وليوناردو توريس كفيدو،وفانيفار بوش،وغيرهم. وقد تكهنتآدا لوفلايسبأن آلة بابيج قد تكون "آلة تفكر أو... تستنتج"، لكنها حذّرت من ضرورة تجنب "الأفكار المبالغ فيها التي قد تنشأ بشأن قدرات" هذه الآلة.
كانت أول الحواسيب الحديثة هي الآلات الضخمة التي طُوّرت خلالالحرب العالمية الثانية، مثل آلةكونراد سوزهالُمسماهزد3، وآلاتآلان تورنغالمُسماه "Heath Robinson machine" وكولوسس، وآلةجون أتاناسوفوبيريالمُسماه "Atanasoff–Berry computer"، وآلةإنياكفيجامعة بنسيلفانيا.استندت آلةإنياكإلى الأسس النظرية التي وضعهاآلان تورنغوطوّرهاجون فون نيومان.
استلهمت الأبحاث المبكرة حول الآلات المفكرة من تداخل مجموعة من الأفكار التي أصبحت شائعة في أواخر الثلاثينيات، وأربعينيات، وخمسينيات القرن الماضي. أظهرت الأبحاث الحديثة فيعلم الأعصابأن الدماغ عبارة عن شبكة كهربائية من الخلاياالعصبيةالتي تُطلق نبضات كاملة أو لا شيء. وصفت "السبرانيات"لنوربرت وينرالتحكم والاستقرار في الشبكات الكهربائية. أمانظرية المعلوماتلكلود شانون، فقد وصفت الإشارات الرقمية (أي، الإشارات الكاملة أو لا شيء). وأظهرتنظرية الحوسبةلآلان تورنغأنه يمكن وصف أي شكل من أشكال الحوسبة رقميًا، وأوحت العلاقة الوثيقة بين هذه الأفكار بأنه قد يكون من الممكن بناء "دماغ إلكتروني".
في الأربعينيات والخمسينيات من القرن الماضي، استكشف عدد قليل من العلماء من مُختلف المجالات (مثل الرياضيات، وعلم النفس، والهندسة، والاقتصاد، والعلوم السياسية) عدة اتجاهات بحثية كانت حيوية لأبحاث الذكاء الاصطناعي اللاحقة.كان آلان تورينج من أوائل الذين بحثوا بجدية في إمكانية "الذكاء الآلي" من الناحية النظرية.تأسس مجال "أبحاثالذكاء الاصطناعي" كتخصص أكاديمي في عام 1956.
في عام 1950، نشر تورنغ ورقة بحثية بارزة بعنوانالآلات الحاسوبية والذكاء، حيث تكهن بإمكانية إنشاء آلات تُفكر.وفي هذه الورقة أشار إلى أن "التفكير" من الصعب تعريفه وابتكراختبار تورنغالشهير وهو اختبار للذكاء الاصطناعي لمعرفة ما إذا كان الكمبيوتر، من خلالمحادثة دردشةيمكنه إقناع الإنسان بأنه إنسان. فحينها من المعقول القول إن الآلة كانت تُفكر.سمحت هذه النسخة المُبسطة من المشكلة لتورنغ بالجدال بشكل مُقنع بأن "الآلة المُفكرة" كانت مُحتملة على الأقل، وأجابت الورقة على جميع الاعتراضات الأكثر شيوعًا على الاقتراح.كان اختبار تورنغ أول اقتراح جاد فيفلسفة الذكاء الاصطناعي.
يشير تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى أن آلان تورينغ كان مهتمًا بالذكاء الآلي منذ عام 1941، عندما قام بتوزيع ورقة حول الذكاء الآلي، والتي يمكن أن تُعتبر أقدم ورقة في مجال الذكاء الاصطناعي — على الرغم من أنها ضاعت الآن. تبعت ورقته في عام 1950 ثلاث بثوث إذاعية حول الذكاء الاصطناعي، تضمنت محاضرتين بعنوان "الآلات الذكية، نظرية هرطقية" و"هل تستطيع الحواسيب الرقمية التفكير؟"، بالإضافة إلى مناقشة جماعية بعنوان "هل يمكن أن تُقال الآلات الحاسبة الأوتوماتيكية إنها تفكر؟".
حللوالتر بيتسووارن مكولوك الشبكات التي تتكون منخلايا عصبية اصطناعيةمثالية وأظهروا كيف يمكن أن تؤدي هذه الشبكات وظائف منطقية بسيطة في عام 1943. كانوا أول من وصف ما سيسميه الباحثون اللاحقونالشبكة العصبية.تأثرت ورقتهم بعمل تورينغ "عن الأعداد القابلة للحساب" من عام 1936، حيث استخدمت خلايا عصبية ثنائية الحالة، لكنها كانت الأولى التي تطبق ذلك على وظائف عصبية.كان من بين الطلاب الذين ألهمتهم أفكار بيتس ومكولوكمارفن مينسكي، الذي كان طالب دراسات عليا في الرابعة والعشرين من عمره في ذلك الوقت. في عام 1951، بنى مينسكي وديان إدموندز أول آلة شبكية عصبية، تُعرف باسم SNARC.لاحقًا، أصبح مينسكي واحدًا من أبرز القادة والمبتكرين في مجال الذكاء الاصطناعي.
شهدف الخمسينيات بناء روبوتات تجريبية مثل سلحفاةويليام غراي والترو"وحش جون هوبكنز". لم تستخدم هذه الآلات الحواسيب أو الإلكترونيات الرقمية أو التفكير الرمزي؛ بل كانت تتحكم بالكامل بواسطة دوائر تناظرية.
في عام 1951، باستخدام آلة فيرانتي مارك 1 فيجامعة مانشستر، كتب كريستوفر ستراشي برنامجًا للعبة الداما،بينما كتبديتريش غونتر برنزبرنامجًا للشطرنج.حقق برنامجآرثر صامويلللداما، الذي كان موضوع ورقته في عام 1959 "دراسات في التعلم الآلي باستخدام لعبة الداما"، مستوى من المهارة يكفي لتحدي هاوٍ محترم.كان برنامج صامويل من بين أولى الاستخدامات لما سيطلق عليه لاحقًاالتعلم الآلي.وقد استمر استخدامالذكاء الاصطناعي في الألعابكمعيار لقياس التقدم في الذكاء الاصطناعي على مر تاريخه.
عندما أصبح الوصول إلىالحواسيبالرقمية ممكنًا في منتصف الخمسينيات، أدرك عدد قليل من العلماء بشكلٍ غريزي أن الآلة التي يمكنها معالجة الأرقام يمكنها أيضًا معالجة الرموز، وأن معالجة الرموز قد تكون جوهر التفكير البشري. كانت هذه مقاربة جديدة لإنشاء آلات تفكير.
في عام 1955، أنشأألن نيويلوهيربرت سيمون، الحائز على جائزة نوبل لاحقًا، "المنظّر المنطقي" بمساعدةكليف شوأثبت البرنامج في النهاية 38 من أول 52 نظرية في كتابمبادئ الرياضياتلراسلووايتهد، ووجد براهين جديدة وأكثر أناقة لبعض النظريات.قال سيمون إنهم "حلوامعضلة العقل والجسدالقديمة، موضحين كيف يمكن أن يكون لنظام يتكون من المادة خصائص العقل".كان هذا بيانًا مبكرًا للموقف الفلسفي الذي سيطلق عليهجون سورللاحقًا "الغرفة الصينية" وهو أن الآلات يمكن أن تحتوي على عقول تمامًا كما تفعل الأجسام البشرية.
لقد هيمن نموذج التفكير الرمزي الذي قدموه على أبحاث التمويل في الذكاء الاصطناعي حتى منتصف التسعينيات، كما ألهمالثورة المعرفية.
كانت ورشة عمل دارتموث عام 1956 حدثًا محوريًا يمثل البداية الرسمية للذكاء الاصطناعي كأحد التخصصات الأكاديمية.نظم الورشةمارفن مينسكيوجون مكارثي، بدعم من عالمين بارزين هماكلود شانونوناثان روتشستر من شركةآي بي إم. كانت مقترحات المؤتمر تنص على نيتهم اختبار الادعاء بأن "كل جانب من جوانب التعلم أو أي ميزة أخرى من الذكاء يمكن وصفها بدقة بحيث يمكن صنع آلة لمحاكاتها".أصبح الاقتراح لاحقًا معروفًا باسم فرضية أنظمة الرموز الفيزيائية".وقد صاغألن نيويلوسيمونفرضية أنظمة الرموز الفيزيائية في ورقتهما "حلول عامة للمشاكل" (GPS).تتضمن هذه الفرضية تعريفًا أكثر تحديدًا للآلة باعتبارها وكيلًا لمعالجة الرموز.
قدمجون مكارثيمصطلح "الذكاء الاصطناعي" خلال الورشة،في مقابلة معسي نتصرح مكارثي بشكل قاطع "لقد ابتكرت المصطلح"،اختار مكارثي هذا المصطلح لتجنب الارتباط بعلمالسبرانياتوتأثيرنوربرت فينر.شمل المشاركون في الورشةراي سولومونوف، وأوليفر سيلفريدج، وترينشارد مور، وآرثر صموئيل، وألن نيويل، وهيربرت سيمون، وقد تناول المشاركون إنشاء برامج مهمة خلال العقود الأولى من أبحاث الذكاء الاصطناعي.
وفي الورشة عرض نيويل وسيمون "المنظّر المنطقي".وقد كانت الورشة اللحظة التي حصل فيها الذكاء الاصطناعي على اسمه ومهمته وأول نجاح كبير له وأهم اللاعبين فيه، وتعتبر على نطاق واسع لحظة ولادة الذكاء الاصطناعي. كتب دانييل كريفييه "إن المؤتمر يعتبر عمومًا بمثابة تاريخ الميلاد الرسمي للعلم الجديد".
في خريف عام 1956، قدم نيويل وسيمون أيضاً مُنظِّر المنطق في اجتماع لمجموعة الاهتمامات الخاصة في نظرية المعلومات فيمعهد ماساتشوستس للتقانة. وفي الاجتماع ناقشنعوم تشومسكيقواعده التوليدية، ووصفجورج ميلرورقته البحثية البارزة"الرقم السحري سبعة، زائد أو ناقص اثنين". كتب ميلر "غادرت الندوة بقناعة، بديهية أكثر من كونها عقلانية، بأن علم النفس التجريبي واللغويات النظرية ومحاكاة الكمبيوتر للعمليات المعرفية كانت جميعها أجزاء من كلية أكبر".
كان هذا الاجتماع بداية "الثورة المعرفية" والتحول النموذجي متعدد التخصصاتفي علم النفس والفلسفة وعلوم الكمبيوتر وعلم الأعصاب. وألهم ذلك إنشاء المجالات الفرعيةللذكاء الاصطناعي الرمزي، والنحو التوليدي، والعلوم المعرفية، وعلم النفس المعرفي، وعلم الأعصاب المعرفيوالمدارس الفلسفيةللحوسبةوالوظائفية. استخدمت جميع هذه المجالات أدوات مُتعلقة لنمذجة العقل، وكانت النتائج التي تم اكتشافها في مجال واحد ذات صلة بالمجالات الأخرى.
سمح النهج المعرفي للباحثين بالنظر في "العناصر العقلية" مثل الأفكار أو الخطط أو الأهداف أو الحقائق أو الذكريات، والتي غالبًا ما تُحلل باستخدام رموز عالية المُستوى في الشبكات الوظيفية. كانت هذه الأشياء محظورة على أنها "غير قابل للملاحظة" في النماذج السابقة مثلالسلوكية.لاحقًا ستُصبح العناصر العقلية الرمزية محور تركيز رئيسي لأبحاث الذكاء الاصطناعي والتمويل على مدى العقود القليلة القادمة.
كانت البرامج المطورة في السنوات التي تلت ورشة دارتموث "مذهلة" بمعنى الكلمة بالنسبة لمعظم الناس:فقد بدأت الحواسيب بحل مسائل الجبر اللفظية، وإثبات النظريات في الهندسة، وتعلم التحدث بالإنجليزية. ولم يكن الكثيرون في ذلك الوقت يعتقدون أن مثل هذا "السلوك الذكي" ممكن من قبل الآلات على الإطلاق.أبدى الباحثون تفاؤلًا كبيرًا في المجالين الخاص والعام، متوقعين أنه سيتم بناء آلة ذكية بالكامل في أقل من 20 عامًا. وقد ضخت الوكالات الحكومية، مثل وكالة مشاريع البحوث المتطورة الدفاعية (داربا، التي كانت تُعرف حينها باسم "أربا")، أموالًا ضخمة في هذا المجال. وتم إنشاء مختبرات الذكاء الاصطناعي في عدد من الجامعات البريطانية والأمريكية في أواخر الخمسينيات وأوائل الستينيات.
كانت هناك العديد من البرامج الناجحة والاتجاهات الجديدة في أواخر الخمسينيات والستينيات. ومن بين أكثرها تأثيرًا:
استخدمت العديد من برامج الذكاء الاصطناعي الأوليةخوارزميةأساسية واحدة. فلكي تحقق هدفًا محددًا، كالفوز بلعبة أو إثبات نظرية، كانت تتقدم خطوة بخطوة نحو هذا الهدف، وكأنها تتبع مسارًا في متاهة، تتراجع عند كل طريق مسدود.وكانت التحدي الأكبر هو التعداد الهائل للمسارات المحتملة في هذه "المتاهة"، وهي مشكلة تعرف بـ"الانفجار الجمعي". ولذا، لجأ الباحثون إلى تقليص نطاق البحث عبرخوارزميات تقريبيةتستبعد المسارات التي تبدو غير واعدة في الوصول إلى الحل.
سعى نيويلوسيمونإلى تطوير نسخة عامة لهذه الخوارزمية في برنامج سمي "الحل العام للمشاكل".وتمكنت برامج بحثية أخرى من إنجاز مهام مبهرة، كحل مسائل في الهندسة والجبر، مثل برنامج "مُثبت نظريات الهندسة" لهيربرت غليرنتر (1958)و"التكامل التلقائي الرمزي" (SAINT) لجيمس سلاجلي، طالبمارفن مينسكيفي عام 1961.كما استكشفت برامج أخرى سبل تحقيق الأهداف والأهداف الفرعية لتخطيط الإجراءات، مثل نظام "ستريبز" الذي طُور فيجامعة ستانفوردللتحكم في تصرفات الروبوت "شايكي".
كان من الأهداف الجوهرية لبحوث الذكاء الاصطناعي تمكين الحواسيب من التواصلبلغات طبيعيةكالإنجليزية. ومن أوائل النجاحات البارزة في هذا المجال برنامج "الطالب" الذي وضعهدانيال بوبرو، والذي تمكن من حل مسائل جبرية لفظية من نوعية مسائل المرحلة الثانوية.
تمثلتالشبكة الدلاليةفي تمثيل المفاهيم كـ"المنزل" و"الباب"، على شكل عقد وربطها ببعضها البعض بعلاقات، كعلاقة "الامتلاك". وكان أول برنامج يستخدم الشبكات الدلالية هو برنامج روس كويليان،بينما كانت "نظرية الاعتماد المفاهيمي" التي وضعهاروجر شانكهي النسخة الأكثر شهرة وإثارة للجدل.
أما برنامجإليزاالذي وضعهجوزيف وايزنباوم، فقد كان قادرًا على إجراء محادثات تبدو طبيعية إلى درجة أن بعض المستخدمين ظنوا أنهم يتحدثون إلى إنسان حقيقي وليس إلى برنامج حاسوبي (راجعتأثير إليزا). ومع ذلك، كان إليزا يعتمد بشكل أساسي على إعادة استخدام الردود أو تكرار ما يُقال له مع إجراء بعض التعديلات البسيطة باستخدام قواعد نحوية، مما جعله أولروبوت دردشة.
في أواخر الستينات، اقترحمارفن مينسكيوسيمور بابيرتمن مختبر الذكاء الاصطناعي فيمعهد ماساتشوستس للتقانةأن ينصبّ تركيز البحث في ميدان الذكاء الاصطناعي على بيئات اصطناعية بسيطة، أطلقا عليها اسم "العوالم الصغيرة". وأشار الباحثان إلى أن العلوم الناجحة، مثل الفيزياء، تستند في فهم مبادئها الأساسية إلى نماذج مبسطة، كالسطوح الخالية من الاحتكاك أو الأجسام ذات الكثافة الثابتة. وقد ركز جزء كبير من هذا البحث على ما يُعرف بـ"عالم الكتل"، وهو عبارة عن بيئة تتكون من مكعبات ملونة بألوان مختلفة ومتباينة في الأشكال والأحجام، موضوعة على سطح مستو.
وقد أدى هذا النموذج إلى ابتكارات بارزة في مجالرؤية الآل، حيث قدم باحثون أمثالجيرالد جاي سوسمان، وأدولفو غوزمان، وديفيد والتز (الذي صاغ مفهوم "نشر القيود")، ولا سيماباتريك وينستون، إسهامات قيمة. وفي الوقت نفسه، قام مينسكي وبابيرت بتصميم ذراع آلية قادرة على ترتيب هذه الكتل، مما جعل "عالم الكتل" يظهر حقيقةً في العالم المادي. كما تم تطوير برنامج "شردلو" على يد تيري وينوغراد، والذي كان قادرًا على التفاعل بلغة إنجليزية بسيطة حول هذه البيئة الاصطناعية، والتخطيط للإجراءات وتنفيذها.
كانت التمويلات في الستينيات تُوجَّه بشكل رئيسي إلى المختبرات التي تبحث فيالذكاء الاصطناعي الرمزي، غير أن عددًا من الباحثين استمروا في دراسة الشبكات العصبية.
قدّمفرانك روزينبلات،الذي كان زميلًالمارفن مينسكيفي مدرسة برونكس للعلوم، نموذجًالشبكة عصبيةذات طبقة واحدة أطلق عليها اسم "البيرسيبترون" عام 1958،ومثل العديد من الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي في ذلك الوقت، كان روزنبلات متفائلًا بإمكانات هذه التقنية، حيث توقع أن يتمكن البيرسيبترون في المستقبل من أداء مهام معقدة مثل التعلم واتخاذ القرارات وترجمة اللغات.وقد حصل روزنبلات على الدعم المالي لمشروعه بشكل أساسي من مكتب البحوث البحرية.
أما برنارد ويدرو وتلميذهتيد هوف، فقد ابتكرا نموذجين آليين يُعرفان بـ"أدالاين" (1960) و"مادالاين" (1962)، ضم كل منهما ما يقرب من ألف وزن قابل للتعديل.وفي سياق متصل، قادت مجموعة بحثيةبمعهد ستانفورد للأبحاث، على رأسهاتشارلز روزينوألفريد برين، تطوير آلات شبكات عصبية أخرى أُطلق عليها اسم "مينوس 1" و"مينوس 2". وقد تم إنشاء النموذج الأول عام 1960، والثاني عام 1963، بتمويل من فيلق الإشارة بالجيش الأمريكي.أما "مينوس 2" فقد تضمن 6800 وزن قابل للتعديل،وكانت تُدار بواسطة حاسوب "SDS 910" في تكوين أُطلق عليه "مينوس 3" (1968)، والذي كان بوسعه تصنيف الرموز على خرائط عسكرية والتعرف على الأحرف المكتوبة بخط اليد على أوراق ترميزفورتران.وخلال هذه المرحلة التأسيسية، اعتمد جل البحث في مجال الشبكات العصبية على بناء أجهزة مخصصة، بدلًا من الاعتماد على المحاكاة بالحواسيب الرقمية.
رغم ذلك، ولعل من الأسباب القلة في النتائج المتحققة والمنافسة الشديدة من أبحاث الذكاء الاصطناعي الرمزية، توقفت التمويلات المخصصة لمشروع "مينوس" عام 1966. ولم يفلح روزينبلات في تأمين أي تمويل إضافي خلال الستينيات.وفي مفاجأة أحدثها صدور كتابمينسكيوبابيرت"البيرسيبترونات" عام 1969، توقف البحث فجأة.فقد بيّن الكتاب أن قدرات البيرسيبترونات محدودة للغاية، وأن توقعات روزينبلات كانت مبالغًا فيها بشكل كبير. ونتيجة لذلك، لم يشهد الاتجاه "الاتصالي" أي تمويل يذكر على مدار عشر سنوات تقريبًا،وحسمت المنافسة على التمويل الحكومي لصالح النهج الرمزي في الذكاء الاصطناعي على حساب الشبكات العصبية.
صار مينسكي، الذي كان يعمل فيما مضى على مشروع SNARC، معارضًا شرسًا لفكرة الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على الاتصال المحض. واتجه ويدرو، الذي كان يعمل على مشروع "أدالاين"، إلى معالجة الإشارات التكيفية، في حين تحولت مجموعة معهد ستانفورد للأبحاث، التي كانت تعمل على مشروع مينوز، إلى الذكاء الاصطناعي الرمزي والروبوتات.
كانت العقدة الأساسية تكمن في عجز الباحثين عن تدريب الشبكات العصبية متعددة الطبقات، رغم استخدام تقنيات شبيهة بـ"التراجع العكسي" في مجالات أخرى.ومع مطلع الثمانينيات، انتشر مفهوم التراجع العكسي في أوساط الباحثين في الذكاء الاصطناعي،ليشهد القرن الحادي والعشرون طفرة هائلة في تطبيقات الشبكات العصبية التي تجاوزت كل التوقعات التي رسمها روزينبلات. إلا أن روزينبلات لم يحظَ برؤية هذا النجاح، إذ قضى نحبه في حادث بحري عام 1971م.
قام الجيل الأول من باحثي الذكاء الاصطناعي بوضع هذه التوقعات حول عملهم:
في يونيو عام 1963 نالمعهد ماساتشوستس للتقانةمنحة قدرها 2.2 دولار أمريكي من وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة التي كانت قد أسست حديثًا (أربا، والتي عُرفت فيما بعدبداربا). وقد صُرفت هذه الأموال لتمويل مشروع ماك، والذي ضم "مجموعة الذكاء الاصطناعي" التي كان قد أسسهامارفن مينسكيوجون مكارثي قبل خمس سنوات. واستمرت داربا في تقديم ثلاثة ملايين دولار سنويًا حتى سبعينيات القرن العشرين.كما قدمت داربا منحًا مماثلة لبرنامج نيويل وسيمون فيجامعة كارنيغي ميلون، ولمختبر الذكاء الاصطناعيبجامعة ستانفورد، والذي أسسهمكارثيفي 1963.وعلاوة على ذلك، أُنشئ مختبر آخر بالغ الأهمية للذكاء الاصطناعي فيجامعة إدنبرةعلى يددونالد ميتشيعام 1965.وظلت هذه المؤسسات الأربع هي المراكز الرئيسية للبحث والتمويل الأكاديمي في مجال الذكاء الاصطناعي لسنوات عديدة.
قُدمت الأموال بشروط قليلة، إذ كانجوزيف ليكلايدر، مدير "أربا" آنذاك، يؤمن بأن على منظمته أن "تمول الأفراد لا المشاريع"، مما أتاح للباحثين فرصة متابعة أي اتجاهات أثارت اهتمامهم.وقد ولّد هذا مناخًا من الحرية في معهد ماساتشوستس للتقنية أسفر عن نشوءثقافة المخترقين،غير أن هذا النهج "غير المقيد" لم يدم طويلًا.
في سبعينيات القرن الماضي، واجه حقل الذكاء الاصطناعي تحديات جمة، تمثلت في الانتقادات اللاذعة والضائقة المالية. فقد بالغ الباحثون في تقدير سهولة المشكلات التي تعينوا على حلها، مما أدى إلى تضخيم التوقعات الشعبية بشكل غير واقعي. وعندما لم تتحقق تلك التوقعات، تقلص الدعم المادي المخصص لهذا الحقل بشكل كبير.وقد أشارت هذه النكسات إلى أن الأدوات التي استخدمها الباحثون في ذلك الحين لم تكن كافية لتحقيق الأهداف المنشودة.
ومع ذلك لم تُثنِ هذه العقبات عجلة التقدم في هذا المجال، إذ اقتصرت تأثيرات التخفيضات المالية على بعض المختبرات الكبرى.كما تجاهل الباحثون، إلى حد كبير تلك الانتقادات اللاذعة.بل ازداد الاهتمام العام بهذا الحقل، وتضاعف عدد الباحثين العاملين فيه بشكل ملحوظ.وشهد هذا الحقل استكشاف أفكار جديدة في مجالاتبرمجة المنطقوالتفكير البديهيالعام وغيرها.وقد جادل المؤرخ توماس هايغ في عام 2023 بأن هذا الحقل لم يشهد "شتاءً" حقيقياً.ووصف الباحث نيلس نيلسون هذه الفترة بأنها الأكثر "إثارة" في تاريخ الذكاء الاصطناعي.
في أوائل السبعينيات، كانت قدرات برامج الذكاء الاصطناعي محدودة، حيث لم تكن البرامج الأكثر إبهارًا قادرة إلا على التعامل مع نسخ بسيطة من المشاكل التي يُفترض أن تحلها؛لذا كانت جميع هذه البرامج، من بعض النواحي، مجرد "ألعاب".بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي يواجهون حدودًا لم تُذلل إلا بعد عقود، بينما لا تزال بعض هذه التحديات قائمة حتى العشرينيات من القرن الحادي والعشرين:
أصبحت الوكالات الممولة لأبحاث الذكاء الاصطناعي،كالحكومة البريطانيةوداربا، والمجلس الوطني للبحوث (NRC)، تشعر بالإحباط من بطء التقدم المحرز في هذا الحقل، الأمر الذي دفعها إلى قطع معظم التمويلات المخصصة لأبحاث الذكاء الاصطناعي غير الموجهة. بدأ هذا الاتجاه في عام 1966، عندما انتقد تقرير اللجنة الاستشارية لمعالجة اللغة التلقائية (ALPAC) الجهود المبذولة في مجال الترجمة الآلية. وبعد إنفاق عشرين مليون دولار، قرر المجلس الوطني للبحوث وقف كل الدعم.وفي عام 1973، انتقد تقرير لايتهيل حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة، مُلقيًا باللوم على فشل الذكاء الاصطناعي في تحقيق "الأهداف الكبرى" التي طُرحت، مما أدى إلى تفكيك أبحاث الذكاء الاصطناعي في ذلك البلد.وقد أشار التقرير بصفة خاصة إلى مشكلة "الانفجار التوافقي" كسبب رئيسي وراء هذا الفشل.كما عبرت داربا عن خيبة أملها الشديدة في الباحثين العاملين فيبرنامج فهم الكلامبجامعة كارنيجي ميلون، مما دفعها إلى إلغاء منحة سنوية قيمتها ثلاثة ملايين دولار.
ألقىهانز مورافيكباللوم على الأزمة في التوقعات المبالغ فيها لزملائه. إذ صرح قائلاً: "كان العديد من الباحثين غارقين في بحر من المبالغات المتزايدة."غير أن هناك مسألة أخرى جديرة بالذكر: فمنذ صدور تعديلمانسفيلدفي عام 1969، أصبحت وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة (داربا) تحت ضغط متزايد لتوجيه تمويلها نحو "البحث المباشر الموجه نحو المهمة"، بعيدًا عن "البحث الأساسي غير الموجه". ولم يعد من الممكن الحصول على تمويل لاستكشافات الإبداع الحر التي كانت سائدة في الستينيات من داربا، بل صُرفت الأموال نحو مشاريع محددة ذات أهداف واضحة، كالدبابات المستقلة وأنظمة إدارة المعارك.
كانت الجامعات البحثية الكبرى، كمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وجامعة ستانفورد، وجامعة كارنيجي ميلون، وجامعة إدنبرة، تتلقى دعمًا ماليًا سخيًا من حكوماتها. وعند تقليص هذا الدعم، كانت هذه المؤسسات هي الأكثر تضررًا من تلك الخفضان في الميزانية. ومع ذلك لم يتأثر آلاف الباحثين العاملين خارج هذه المؤسسات، ولا آلاف آخرون انضموا حديثًا إلى هذا المجال.
أبدى العديد من الفلاسفة تحفظات بالغة على المزاعم التي طرحها الباحثون في حقل الذكاء الاصطناعي. وكان من أوائل هؤلاء الفلاسفةجون لوكاس، الذي دافع عن الرأي القائل بأننظرية عدم الاكتمال لجودلتُظهر أنالنظام الشكلي-كمثال عليه برنامج الحاسوب- لا يمكنه إدراك صدق بعض الجمل التي يستطيع الإنسان إدراكها.كما سخرالنظام الشكليمن الوعود الزائفة التي قُدِّمت في الستينيات وانتقد افتراضات الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى أن التفكير البشري يتضمن في الواقع قدرًا ضئيلًا من "معالجة الرموز" وأن الجزء الأكبر منه يتمثل في "معرفة كيفية"جسديةوغريزية وغير واعية.وفي عام 1980، قدمجون سيرلحجةالغرفة الصينيةالتي حاول من خلالها إثبات أن البرنامج لا يمكن أن يُوصف بأنه "يفهم" الرموز التي يستخدمها (وهي صفة تُسمى "النية"). فإذا كانت الرموز لا تحمل أي معنى بالنسبة للجهاز، بحسب سيرل، فلا يمكن وصف هذا الجهاز بأنه "يفكر".
لم تُؤخذ هذه الانتقادات على محمل الجد من قِبل الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي. فقد بدت مسائلكعدم القدرة على الحلوالمعرفة الفطريةأكثر إلحاحًا وجدية في نظرهم. ولم يكن واضحًا الفارق الذي تحدثه "معرفة الكيفية" أو "النية" بالنسبة لبرنامج حاسوبي عملي. وقد صرّحمينيكمن معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حول دريفس وسيرل قائلًا: "إنّهما يسيئان الفهم، وينبغي تجاهلهما."وقد واجه دريفس الذي كان يدرّس أيضًا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، تجاهلًا صريحًا، حيث ذكر لاحقًا أن باحثي الذكاء الاصطناعي "لم يجرؤوا على رؤيتي أثناء تناول الغداء."وكانجوزيف وايزنباوم، مؤلف برنامجإليزا، ناقدًا صريحًا لمواقف دريفس، لكنه "أوضح بشكل متعمد أن معاملة زملائه في مجال الذكاء الاصطناعي لدريفس لم تكن الطريقة الصحيحة لمعاملة إنسان."
بدأ وايزنباوم يشعر بقلق أخلاقي بالغ إزاء الذكاء الاصطناعي عندما وضعكينيث كولبي"برنامج حاسوب قادر على إجراءحوار نفسي"، مستندًا في ذلك إلى برنامج إليزا.وقد استاء وايزنباوم بشدة من اعتبار كولبي هذا البرنامج الجامد أداة علاجية جدية.نشأت بينهما علاقة عدائية، ولم يساهم في تحسين هذه العلاقة تقصير كولبي في إسناد الفضل لوايزنباوم لمساهمته في البرنامج. وفي عام 1976، نشروايزنباومكتابه "قوة الحاسوب والعقل البشري"، والذي حذر فيه من أن سوء استخدام الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى تقويض قيمة الحياة الإنسانية.
أُدخِل المنطق إلى حقل بحوث الذكاء الاصطناعي في مطلع عام 1958م على يدجون مكارثيفي اقتراحه المعروف باسم "مستشار النصح" (بالإنجليزية:Advice Taker)‏.وفي عام 1963م، اكتشفجون ألان روبنسونطريقة بسيطة لتطبيق الاستنتاج على الحواسيب، وهي خوارزمية الحل والتوحيد.غير أن التطبيقات المباشرة، كالتي حاول مكارثي وطلابه تنفيذها في أواخر الستينات، كانت معقدة للغاية، إذ تطلبت البرامج أعدادًا هائلة من الخطوات لإثبات نظريات بسيطة.
شهد سبعينيات القرن الماضي تطويرًا لنهج أكثر فاعلية في المنطق على يدروبرت كوالسكيبجامعة إدنبرة، مما أفضى سريعًا إلى تعاون مثمر مع الباحثين الفرنسيين آلان كولمار وفيليب روسيل، الذين ابتكروا لغة البرمجة المنطقية الناجحةبرولوغ.تعتمد برولوغ على مجموعة فرعية من المنطق (قواعد هورن، ذات الصلة الوثيقة بـ "القواعد" و"قواعد الإنتاج") التي تتيح الحسابات المنطقية. ولا تزال هذه القواعد مؤثرة، إذ شكلت الأساسلأنظمة الخبراءالتي طورهاإدوارد فيغنباوم، وأعمالألن نيويلوهيربرت سيمونالمستمرة التي أسفرت عن تطوير نظام "سوار" ونظرياتهم الموحدة للإدراك.
انتقد معارضون للمنطق الاستنباطي، على غراردريفس، ميل الإنسان إلى الانحراف عن هذا النهج عند مواجهة المعضلات، قاصدين بذلك ندرة استخدامه في حل المشكلات الحياتية. وقد برهنت تجارب نفسية أجراها باحثون أمثال بيتر واسيون وإلينور روش وآموس تفرسكي، ودانييل كانيمانوغيرهم على صحة هذا الرأي.ردًا على هذه الانتقادات دافع مكارثي عن أهمية التركيز على المهام التي تؤديها الآلات بدلًا من محاكاة التفكير البشري، مؤكدًا أن الهدف الأساسي هو تمكين الآلات من حل المشكلات بفعالية. وقد تجلى هذا الموقف بوضوح في مقال له نشر في مجلةساينسحيث صرح قائلًا: "هذا هو الذكاء الاصطناعي، ولذلك لا يهمنا مدى تطابقه مع العمليات النفسية البشرية".وكرر مكارثي هذا الرأي في مؤتمر AI@50، مؤكدًا أن الذكاء الاصطناعي ليس مقيدًا بضرورة محاكاة الذكاء البشري.
من بين النقاد لمقاربة مكارثي كان زملاؤه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ومنهممارفن مينسكي، وسيمور بابيرت، ورودجر شانك. سعى هؤلاء إلى حل مسائل كـ "فهم الحكاية" و"تمييز الأجسام"، وهي مسائل تتطلب من الآلة أن تفكر على نحو بشري. وللاستعانة بمفاهيم اعتيادية كـ "كرسي" أو "مطعم"، كان عليهم تبني جميع الافتراضات الغير منطقية التي يعتمدها البشر عادةً. ومن المؤسف أن مثل هذه المفاهيم الغامضة كانت عسرة التمثيل في المنطق. ولذا، آثر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا التركيز على كتابة برامج تحل مهمة محددة دون اللجوء إلى تعريفات مجردة عالية المستوى أو نظريات عامة عن الإدراك، وقُيِّم الأداء من خلال الاختبار المتكرر بدلًا من المناقشات التي تستند إلى المبادئ الأساسية. وقد وصف شانك هذه المقاربات "المضادة للمنطق" بأنها فوضوية، على عكس النموذج المنظم الذي استخدمهمكارثيوكوالسكيوفيغنباومونيويلوسيمون.
في عام 1975 وفي ورقة علمية رائدة، أشارمينسكيإلى أن العديد من زملائه الباحثين كانوا يستخدمون نوعًا واحدًا من الأدوات: إطارًا يضمّ جميع افتراضاتنا العامة حول شيء ما. على سبيل المثال، إذا استخدمنا مفهوم "الطائر"، فثمة مجموعة من الحقائق تخطر ببالنا فورًا: قد نفترض أنه يطير ويتغذى على الديدان، وما إلى ذلك (لا تنطبق هذه الحقائق على جميع الطيور). ربط مينسكي هذه الافتراضات بالفئة العامة، ويمكنتوريثهذه الفئات إلى الهياكل الفرعية والأفراد، أو تجاوزها حسب الحاجة. أطلق على هذه الهياكل اسمالإطارات. استخدمشانكنسخةً من الإطارات أطلق عليها "السيناريوهات" للإجابة بنجاح على أسئلة حول القصص القصيرة باللغة الإنجليزية.وستستخدم الإطارات في النهاية على نطاق واسع فيهندسة البرمجياتتحت اسمالبرمجة كائنية التوجه.
اعترف راي ريتر بأن المنطقيات التقليدية، كمنطق الدرجة الأولى، تفتقر إلى القدرة التعبيرية الكافية لتمثيل المعرفة الضرورية للاستدلال الاستنتاجي.واقترح تعزيز منطق الدرجة الأولى بافتراض العالم المغلق، وهو افتراض ينص على أن الاستنتاج صحيح (استنتاجيًا) ما لم يكن بالإمكان إثبات بطلانه. وقد بيّن كيف يتوافق هذا الافتراض مع الافتراضات المنطقية المتعارف عليها في التفكير بإطارات المعرفة. كما أظهر أن له "مساواة إجرائية" تتمثل في النفي كفشل في برمجة لغةبرولوغ. وقد صاغ ريتر افتراض العالم المغلق على أنه "ليس مفهومًا من الدرجة الأولى، بل هو مفهوم ميتا".إلا أن كيث كلارك قد أثبت أن النفي كفشل، في حدود معينة، يمكن فهمه باعتباره استدلال ضمني مع تعريفات في منطق الدرجة الأولى، بما في ذلك افتراض أن كل اسم فريد يشير إلى فرد مختلف.
في أواخر السبعينيات وعقد الثمانينيات، شهد ميدان المنطق تطورًا ملحوظًا بتطوير مجموعة متنوعة من المنطقيات والإضافات للمنطق من الدرجة الأولى. وقد استهدف هذا التطور بشكل خاص معالجة مسألة السلب كفشل فيالبرمجة المنطقية، وتوسيع نطاق الاستدلال ليشمل الاستدلال الافتراضي. وقد أُطلق على هذه المنطقيات مجتمعة اسم "المنطق غير المتزايد".
في الثمانينات اعتمدت الشركات حول العالم نوعًا من برامج الذكاء الاصطناعي يُعرفبأنظمة الخبراء، وصار التركيز علىالمعرفةجوهر أبحاث الذكاء الاصطناعي السائدة. وقدمت الحكومات تمويلًا سخيًا، مثل مشروع الحاسوب منالجيل الخامسفي اليابان ومبادرة الحوسبة الإستراتيجية في الولايات المتحدة. "وبشكل عام، شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي ازدهارًا من بضعة ملايين من الدولارات في عام 1980 إلى مليارات الدولارات في عام 1988.
النظام الخبير هو برنامج حاسوبي صُمم للإجابة على الاستفسارات وحل المسائل المعقدة في مجال معرفي محدد، وذلك بالاستناد إلى قواعد منطقية مستمدة من خبرات المتخصصين في ذلك المجال. يعود الفضل في تطوير النماذج الأولى لهذه الأنظمة إلىإدوارد فيجنباوموتلاميذه.شهد عام 1965 انطلاق مشروع "دندرا" الذي استهدف تحديد المركبات الكيميائية من خلال تحليل أطيافها.وفي عام 1972، طُور نظام "مايسين" بهدف تشخيص الأمراض المعدية التي تصيب الدم.وقد أثبت هذان المشروعان نجاح هذا النهج في مجال الذكاء الاصطناعي.تميزت الأنظمة الخبيرة بتركيزها على نطاق معرفي ضيق ومحدد، مما تجنب المشكلات المعقدة المرتبطة بالمعرفة العامة. وبفضل تصميمها البسيط، كان من السهل نسبيًا بناء هذه البرامج وتعديلها بعد تشغيلها. وقد حققت هذه الأنظمة نجاحًا ملحوظاً، متجاوزة بذلك الإمكانيات التي كانت متاحة في تقنيات الذكاء الاصطناعي آنذاك.
في عام 1980 أُنجز في جامعة كارنيغي ميلون نظام خبراء أُطلق عليه اسم "آر 1" لصالح شركة المعدات الرقميةديجيتال إكوبمينت. حقق هذا النظام نجاحًا باهرًا، إذ وفر للشركة أربعين مليون دولار أمريكي سنويًا بحلول عام 1986.شجع هذا النجاح الشركات العالمية على تطوير ونشر نظم خبراء مماثلة، فبحلول عام 1985 تجاوز الإنفاق على الذكاء الاصطناعي مليار دولار أمريكي، وكان أغلب هذا الإنفاق موجهًا لدعم أقسام الذكاء الاصطناعي الداخلية.نشأت صناعة كاملة لدعم هذه الأنظمة، شملت شركات متخصصة في الأجهزة مثلسيمبوليكسوليزب ماشينز، وشركات برمجيات مثل إنتيليكورب وأيون.
في عام 1981 خصصت وزارة التجارة والصناعة اليابانية مبلغًا قدره 850 مليون دولار أمريكي لمشروع الحاسوب منالجيل الخامس. كانت أهداف هذا المشروع الطموح تطوير برامج وبناء آلات قادرة على إجراء حوارات طبيعية، وترجمة اللغات بدقة، وتفسير الصور المعقدة، بل والتفكير بطريقة شبيهة بالتفكير البشري.وقد لاقى هذا المشروع اهتمامًا واسعًا في الأوساط العلمية والتكنولوجية، إلا أنه أثار بعض الانتقادات من جانب العاملين في المناهج غير التقليدية، الذين أبدوا تحفظاتهم على اختيار لغة البرمجةبرولوغكلغة أساسية للمشروع.وقد أثار الإعلان عن هذا المشروع الكبير حماسًا وتنافسًا دوليًا. فقد أطلقت المملكة المتحدة مشروع "ألفاي" الذي خصصت له مبلغًا قدره 350 مليون جنيه إسترليني،وذلك بهدف مواكبة التطورات المتسارعة في مجال الذكاء الاصطناعي. وفي الولايات المتحدة، تشكل اتحاد من كبرى الشركات تحت اسم "شركة تكنولوجيا المعلومات والميكروإلكترونيات" لتمويل مشاريع ضخمة في مجال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات.كما زادت وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة في الدفاع الأمريكية (داربا) من استثماراتها في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، حيث تضاعفت هذه الاستثمارات ثلاث مرات خلال الفترة بين عامي 1984 و1988.
استمدت أنظمة الخبراء قوتها من المعرفة التي تحتويها. كانت جزءًا من اتجاه جديد في أبحاث الذكاء الاصطناعي الذي بدأ يكتسب قوة طوال السبعينيات.تقول باميلا مكوردك: "كان باحثو الذكاء الاصطناعي بدأوا في الشك - على مضض، لأن ذلك كان يتعارض مع مبدأ الاقتصاد العلمي - في أن الذكاء قد يعتمد بالفعل على القدرة على استخدام كميات كبيرة من المعرفة المتنوعة بطرق مختلفة." وتضيف: "الدرس العظيم من السبعينيات هو أن السلوك الذكي يعتمد كثيرًا على التعامل مع المعرفة، في بعض الأحيان معرفة مفصلة جدًا، في المجال الذي تقع فيه مهمة معينة".أصبحتالأنظمة المعتمدة على المعرفةوهندسة المعرفةمحورًا رئيسيًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي في الثمانينيات.وكان هناك أمل في أن توفر قواعد البيانات الضخمة حلًا لمشكلة المعرفة العامة وأن تدعمالاستدلال القائم على الفطرة.
في الثمانينيات حاول بعض الباحثين معالجة مشكلة المعرفة العامة بشكل مباشر، من خلال إنشاء قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على جميع الحقائق العادية التي يعرفها الشخص العادي. جادلدوغلاس ليناتالذي بدأ قاعدة بيانات تُدعى Cyc بأنه لا يوجد اختصار وأن الطريقة الوحيدة لتعرف الآلات معنى المفاهيم البشرية هي تعليمها مفهومًا واحدًا في كل مرة يدويًا.
على الرغم من أنتمثيل المعرفة الرمزيةوالاستدلال المنطقي أنتجا تطبيقات مفيدة في الثمانينيات وحصلت على كميات هائلة من التمويل، إلا أنها ظلت غير قادرة على حل المشكلات المتعلقةبالإدراكوالروبوتيةوالتعلموالفطرة السليمة. بدأ عدد قليل من العلماء والمهندسين في التشكيك في أن النهج الرمزي سيكون كافيًا يومًا ما لهذه المهام، وطوروا نهجًا أخرى، مثلالاتصالية، والروبوتية، والحوسبة اللينة، والتعلم التعزيزي. أطلقنيلس نيلسونعلى هذه النهج اسم "ما دون الرمزي" (Sub-Symbolic).
في عام 1982 تمكن الفيزيائيجون هوبفيلدمن إثبات أن نمطًا من الشبكات العصبية، عُرفت فيما بعدبشبكة هوبفيلد، قادر على التعلّم ومعالجة المعلومات، كما أثبت تقاربه بعد فترة زمنية كافية تحت أي شرط ثابت. وشكل هذا إنجازًا بارزًا إذ كان السائد آنذاك الاعتقاد بأن الشبكات غير الخطية ستؤول إلى الفوضى عمومًا.وفي نفس الفترة تقريبًا طورجيفري هينتونوديفيد روملهارت طريقة لتدريب الشبكات العصبية تعرفبالانتشار العكسي. مما أعاد الحيوية إلى ميدان البحث فيالشبكات العصبية الاصطناعية.
حظيت الشبكات العصبية، شأنها شأن العديد من النماذج الحسابية المشابهة، باهتمام بالغ بعد صدور كتاب "المعالجة الموزعة المتوازية" عام 1986، وهو مجموعة من الأوراق العلمية حررها روملهارت وعالم النفسجيمس ماكليلاند. أُطلق على هذا المجال الجديد اسمالاتصالية(بالإنجليزية:Connectionism)‏، وأثار جدلًا واسعًا بين أنصارالذكاء الاصطناعي الرمزيوالاتصاليين.وصف هينتون الرموز بأنها "الأثيرالمُتلألئللذكاء الاصطناعي" أي أنها نموذج غير واقعي ومضلل للذكاء.
في عام 1990 استخدميان ليكونفيمختبرات بلالشبكات العصبية الالتفافيةللتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد. وقد لاقى هذا النظام انتشارًا واسعًا في التسعينيات لقراءة الرموز البريدية والشيكات الشخصية، مما جعله أول تطبيق عملي ناجح للشبكات العصبية.
جادلرودني بروكسوهانز مورافيكوآخرون بأن الآلة، لتُبدي ذكاءً حقيقياً، لابد لها من جسد. فالإدراك والحركة والبقاء والتفاعل مع العالم، كلها متطلبات أساسية لهذا الذكاء.ورأوا أن المهارات الحسية الحركية تمثل أساسًا للمهارات المعرفية الأعلىكالتفكير البديهي. ولا يمكن إنجاز هذه المهارات بكفاءة عبر التفكير الرمزي المجرد، مما يستوجب على الذكاء الاصطناعي أن يحل مشكلات الإدراك والتنقل والتلاعب والبقاء دون الاعتماد على التمثيلات الرمزية بالمرة. ودعا هؤلاء الباحثون في مجال الروبوتات إلى بناء ذكاء اصطناعي "من الأسفل إلى الأعلى".
كانديفيد مارالذي جاء إلىمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيافي أواخر السبعينيات من خلفية ناجحة في علم الأعصاب النظري لقيادة المجموعة التي تدرسالرؤية، من رواد هذه الفكرة. وقد رفض جميع الأساليب الرمزية (منطقمكارثيوإطاراتمينسكي)، بحجة أن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى فهم الآلية الفيزيائية للرؤية من الأسفل إلى الأعلى قبل إجراء أي معالجة رمزية. (توقف عمل مار بسبب إصابته بسرطان الدم في عام 1980.)
في ورقة بحثية نُشرت في 1990 بعنوان "الفيلة لا تلعب الشطرنج"،وجه بروكس انتقادًا صريحًا للفرضية القائلة بأن الأنظمة الرمزية هي الأساس للعمليات المعرفية. وقد جادل بأن الرموز ليست ضرورية في كل الأحوال، مؤكدًا أن "العالم بحد ذاته هو أفضل نموذج لنفسه، فهو يتجدد باستمرار ويحوي كل التفاصيل اللازمة. والتحدي الحقيقي يكمن في إدراك هذا العالم إدراكًا كافيًا ومناسباً".وفي الثمانينيات والتسعينيات رفض العديد منعلماء الإدراكالنموذج الذي يعتمد على معالجة الرموز كآلية أساسية للتفكير. وقد اقترحوا بدلًا من ذلكفرضية العقل المجسد، التي تؤكد على أهمية الجسد في العمليات المعرفية، أي أن التفكير لا ينفصل عن الجسم والتفاعلات الحسية الحركية.
تعتمدالحوسبة اللينةعلى أساليب تتواءم مع البيانات غير الكاملة أو غير الدقيقة. فهي لا تسعى إلى تقديم حلول قطعية ومنطقية بشكل صارم، بل تقدم نتائج يُرجح صحتها. هذا الأمر مكنها من معالجة مسائل عجزت الأساليب الرمزية الدقيقة عن حلها. وغالبًا ما زعمت التقارير الإعلامية قدرة هذه الأدوات على "التفكير شبه البشري".
ولقد كان لكتاب «الاستدلال الاحتمالي في الأنظمة الذكية: شبكات الاستدلال المحتمل - (بالإنجليزية:Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference)‏»لجوديا بيارلفي عام 1988 أثر بالغ في إدماج نظريةالاحتمالاتونظرية القرارفي حقل الذكاء الاصطناعي.كما شهدالمنطق الضبابيالذي ابتكرهلطفي زادهفي الستينات انتشارًا واسعًا في مجالي الذكاء الاصطناعي والروبوتات.بالإضافة إلى ذلك، تُصنفالحوسبة التطوريةوالشبكات العصبية الاصطناعيةضمن نطاق الحوسبة اللينة لكليهما قدرة على التعامل مع المعلومات الغامضة.
في تسعينيات القرن العشرين وأوائل القرن الحادي والعشرين، شهد تطوير العديد من أدوات الحوسبة اللينة وتطبيقها، ومنهاالشبكات البايزية،والنماذج الخفية لماركوف،ونظرية المعلوماتوالنمذجة العشوائية. وتستند هذه الأدوات بدورها إلى تقنيات رياضية متقدمةكالتحسينالكلاسيكي. وخلال تلك الفترة كان هذا الفرع من الحوسبة اللينة يُعرفبالذكاء الحوسبي.
فيالتعلم المعززيُكافأ الوكيل على كل سلوك مرغوب، بينما يعاقب على السلوك غير المرغوب فيه.وقد وصف هذا النوع من التعلم في النصف الأول من القرن العشرين من قبل علماء نفس، مثلثورندايك،وبافلوف،وسكينر،مستخدمين نماذج حيوانية في تجاربهم. وفي الخمسينيات من القرن الماضي تنبأآلان تورينج،وآرثر سامويلز، بدور بارز لتعلم التعزيز في ميدان الذكاء الاصطناعي.
قَادَريتشارد سوتونوأندرو بارتوبرنامجًا بحثيًّا ناجحًا مؤثرًا انطلق في 1972.وقد أحدث هذا التعاون ثورة في دراسة تعلُّم التعزيز واتخاذ القرار على مدى أربعة عقود.وفي 1988 وصف سُوتُون تعلُّم الآلة من خلال منظورنظرية القرار(نظرية قرار ماركوف).، مُزوِّدًا هذا المجال بأساس نظري متين وافتتاحًا لأبواب واسعة من النتائج النظرية التي طُوِّرت في حقلبحوث العمليات.
طور ساتون وبارتو عام 1988 "خوارزمية التعلم بفارق زمني"، حيث لا يُكافئ الوكيل إلا عندما تتطوّر تنبؤاته بالمستقبل نحو الأفضل. وقد تفوّقت هذه الخوارزمية بشكل ملحوظ على نظيراتها السابقة.ولاحقًا استخدم جيرالد تيسورو هذه الخوارزمية في عام 1992 في برنامج "تي دي جامون" الذي برع في لعبة الطاولة، متجاوزًا بذلك أفضل اللاعبين البشر. وقد استطاع البرنامج تعلم اللعبة من خلال منافسة نفسه دون أي معلومات مسبقة.وفي مفاجأة علمية مثيرة للاهتمام، اكتشف علماء الأعصاب عام 1997 أننظام المكافآتالدوبامينيفي الدماغ يستخدم نسخة من خوارزمية التعلم بفارق زمني.وقد أصبح هذا النظام مؤثرًا جدًا في القرن الحادي والعشرين، واستُخدم في كل منألفا غووألفازيرو.
كان مجتمع الأعمال في الثمانينيات مفتونًا بوهج الذكاء الاصطناعي، إلا أن هذا الانبهارسرعان ما تلاشىفي دوامة التقلبات الاقتصادية. ومع إفلاس العديد من الشركات سادت قناعة راسخة في الأوساط التجارية بأن هذه التكنولوجيا ضرب من الخيال لا يمكن تحقيقه.واستمر هذا الانطباع السلبي يلقي بظلاله على الذكاء الاصطناعي حتى مطلع الألفية الجديدة. وفي داخل هذا المجال، لم يتوصل الباحثون إلى توافق حول أسباب فشل الذكاء الاصطناعي في تحقيق الحلم الذي طالما راود البشر، ألا وهو خلق ذكاء يشابه الذكاء البشري. وقد أدت هذه العوامل مجتمعة إلى تفتت هذا المجال إلى فروع متنافسة، كل فرع يركز على مشكلة محددة أو مقاربة معينة، وأحيانًا يلجأ الباحثون إلى تسميات جديدة لإخفاء السمعة السيئة التي التصقت بالذكاء الاصطناعي.
على مدار العقدين التاليين قدم الذكاء الاصطناعي حلولًا عملية لمجموعة متنوعة من المشكلات. وبحلول نهاية التسعينيات أصبح جُزءًا لا يتجزأ من صناعة التكنولوجيا، وإن كان عمله غالبًا ما يكون خلف الكواليس. ويعود هذا النجاح إلى عدة عوامل، من بينهاالتطور الهائل في قوة الحواسيب، والتعاون المثمر مع مجالات أخرى مثلالاستمثالوالإحصاء، والالتزام بمعايير البحث العلمي الصارمة. وبحلول مطلع الألفية الجديدة حقق الذكاء الاصطناعي بعضًا من أهدافه الأولى وأصبح هذا المجال أكثر حذرًا وأكثر نجاحًا مما كان عليه في السابق.
صاغ الباحثون مصطلحشتاء الذكاء الاصطناعيإبان تقليص التمويلات في 1974 إذ انتابهم قلق من تفاقم الحماس الموجه نحو النظم الخبيرة، متوقعين حتمية حدوث خيبة أمل. وقد استُخدم هذا المصطلح لأول مرة كعنوان لندوة نظمتهاجمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي.وقد ارتكزت مخاوفهم على واقع ملموس؛ ففي أواخر الثمانينات وبدايات التسعينات، واجه الذكاء الاصطناعي سلسلة من الأزمات المالية.
كانت أولى مؤشرات شتاء الذكاء الاصطناعي هو الانهيار المفاجئ لسوق الأجهزة المتخصصة به عام 1987. فقد كانت أجهزة الحاسوب المكتبية من شركتيآبلوإي بي إمتكتسب قوة وسرعة هائلتين، وسرعان ما تفوقت في عام 1987م علىأجهزة لِيسبالمعقدة والمكلفة التي كانت تنتجها شركات مثلسيمبوليكس. وبذلك، لم يعد هناك ما يبرر شراء تلك الأجهزة المتخصصة، فانهارت صناعة بأكملها تقدر بنصف مليار دولار بين ليلة وضحاها.وتبين أن أولى النظم الخبيرة الناجحة مثل نظام إكسكون مكلفة للغاية في صيانتها. وكانت صعبة التحديث وغير قادرة على التعلم وهشة بحيث ترتكب أخطاء فادحة عند تقديم مدخلات غير متوقعة، لكنها أثبتت جدواها في عدد محدود من الحالات الخاصة.
شهدت مبادرة الحوسبة الإستراتيجية في أواخر الثمانينيات تخفيضات حادة وقاسية في التمويلات المخصصة للذكاء الاصطناعي. فقد اتخذت القيادة الجديدةلدارباقرارًا بتحويل الأموال نحو مشاريع أخرى تبدو أكثر واعدة بتحقيق نتائج آنية، وذلك بعد أن اعتبرت أن الذكاء الاصطناعي لم يعد يمثل "الموجة القادمة".
بحلول عام 1991 لم يتمكنمشروع الجيل الخامسفي اليابان من تحقيق القائمة الطموحة من الأهداف التي وضعت عام 1981. بل إن بعض هذه الأهداف، مثل القدرة على إجراء حوار طبيعي، لم تتحقق إلا بعد مرور أربعين عامًا. وكما هو الحال في مشاريع الذكاء الاصطناعي الأخرى، كانت التوقعات مُبالغ فيها بشكل كبير مقارنة بما كان يمكن تحقيقه عمليًا.
أغلقت أكثر من 300 شركة متخصصة في مجال الذكاء الاصطناعي أو أفلست أو اندمجت بحلول نهاية عام 1993، مما أدى إلى انتهاء أول موجة تجارية للذكاء الاصطناعي بشكل قاطع.وفي عام 1994 أشارإتش بي نيوكويستفي كتابه "صانعو الدماغ - (بالإنجليزية:The Brain Makers)‏" إلى أن مستقبل الذكاء الاصطناعي التجاري يعتمد بشكل كبير على نجاح الشبكات العصبية.
في التسعينيات، بدأت الخوارزميات التي ابتكرها باحثو الذكاء الاصطناعي تبرز من الأنظمة الكبرى، حيث وجدت حلولًا مبتكرة لمشكلات معقدة، أثبتت جدواها في شتى ميادين التكنولوجيا،كالتنقيب عن البياناتوالروبوتات الصناعيةواللوجستيات والتعرف على الكلام،وبرامج البنوك،والتشخيص الطبي،ومحرك بحثجوجل.
ورغم هذه الإنجازات الباهرة في التسعينيات وأوائل الألفية الجديدة، لم يحظَ الذكاء الاصطناعي بالتقدير الكافي، بل حُصر كثير من ابتكاراته العظيمة في إطار أدوات علوم الحاسوب.يشرحنيك بوسترومهذه الظاهرة بقوله: "لقد تسلل الكثير من الذكاء الاصطناعي المتقدم إلى التطبيقات اليومية، غالبًا دون أن يُسمى بذلك، فبمجرد أن يصبح شيئًا مفيدًا وشائعًا، يتوقف عن أن يُعتبر ذكاءً اصطناعيًا".
لجأ كثير من باحثي الذكاء الاصطناعي في التسعينيات إلى تسمية أعمالهم بأسماء أخرىكالمعلوماتيةوالأنظمة القائمة على المعرفةوالذكاء الحوسبي،وذلك إما لاعتقادهم بتميز مجالهم، أو سعيًا وراء التمويل.وقد ظل شبح "شتاء الذكاء الاصطناعي" يطارد هذا المجال حتى مطلع الألفية الجديدة، كما تؤكدصحيفة نيويورك تايمزالتي أشارت في عام 2005 إلى تردد العلماء والمهندسين في استخدام مصطلح "الذكاء الاصطناعي" خوفًا من يُنظر إليهم على أنهم حالمون طائشون.
بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي في تبني أدوات رياضية متطورة بصورة متزايدة مقارنة بماضيهم.اعتمدت معظم الاتجاهات الجديدة في هذا المجال بشكل أساسي على النماذج الرياضية، ومنهاالشبكات العصبية الاصطناعية، والتفكير الاحتمالي، والحوسبة اللينةء، والتعلم المعزز. في تسعينيات القرن العشرين وبدايات الألفية الجديدة، تم تكييف العديد من الأدوات الرياضية المتقدمة لتناسب متطلبات الذكاء الاصطناعي، حيث وجدت تطبيقًا واسعًا في مجالات التعلم الآلي والإدراك والحركة.
لقد أصبح واضحًا أن الكثير من المشكلات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي كانت محل اهتمام باحثين في مجالات مثلالإحصاء، والرياضيات، والهندسة الكهربائية، والاقتصاد، وعمليات البحث. وقد مكّنت اللغة الرياضية المشتركة من تحقيق مستوى أعلى من التعاون مع هذه المجالات الراسخة والناجحة، مما أدى إلى نتائج قابلة للقياس والإثبات. وبذلك، تحول الذكاء الاصطناعي إلى تخصص علمي أكثر دقة.
كان من الأسباب الرئيسية للنجاح الذي تحقق في التسعينيات تركيز باحثي الذكاء الاصطناعي على مشكلات محددة وقابلة للحل، وهو نهج وصف فيما بعد بأنهالذكاء الاصطناعي الضعيف.وقد قدم هذا النهج أدوات عملية آنية بدلًا من التنبؤات المستقبلية الغامضة.
حظي النموذج الجديد المعروفبالوكلاء الأذكياءبقبول واسع خلال التسعينيات،على الرغم من اقتراح الباحثين السابقين منهجًا تقليديًا يعتمد على "التقسيم والغزو" في مجال الذكاء الاصطناعي.غير أن الوكلاء الأذكياء لم تكتمل صورتها الحديثة إلا بعد أن أدخل رواد مثلجوديا بيارل، وألين نيويل،وليزلي بي. كايلبينغ، وغيرهم مفاهيم مستمدة مننظرية القراروالاقتصاد في حقل دراسة الذكاء الاصطناعي.وبدمج تعريفالاقتصاديينللوكيل العقلاني مع تعريفعلوم الكمبيوترللكائنأوالوحدة، اكتمل نموذج الوكيل الذكي.
يُعرّفالوكيل الذكيبأنه نظام قادر على إدراك بيئته واتخاذ إجراءات من شأنها زيادة فرص نجاحه. وحسب هذا التعريف، فإن البرامج البسيطة التي تحل مسائل محددة تعتبر "وكلاء أذكياء"، شأنها شأن البشر والمؤسسات البشرية كالشركات. ويُعرّف حقل دراسة الذكاء الاصطناعي بأنه "دراسة الوكلاء الأذكياء".وهذا التعميم يتجاوز دراسة الذكاء البشري ليشمل جميع أنواع الذكاء.
وقد أتاح هذا النموذج للباحثين فرصة دراسة مسائل معزولة والاختلاف حول الأساليب، مع الاحتفاظ بالأمل في إمكانية دمج أعمالهم فيبنية وكيلقادر على تحقيق الذكاء العام.
في 11 مايو 1997 أصبحديب بلوأول نظام كمبيوتر للعب الشطرنج يهزم بطل العالم السائد في اللعبةغاري كاسباروف.وفي عام 2005 فاز روبوت من جامعة ستانفورد بتحديدارباالكبير عبرالقيادة الذاتيةلمسافة 131 ميلًا على طول طريق صحراوي غير ممهد.وبعد عامين فاز فريق من جامعة كارنيجي ميلون بتحدي داربا الحضري عبر التنقل الذاتي،لمسافة 55 ميلًا في بيئة حضرية مع الاستجابة لمخاطر المرور والالتزام بقوانين السير.
لم تكن هذه النجاحات نتيجة لنموذج ثوري جديد، بل كانت في الغالب ناتجة عن تطبيق مهارات هندسية شاقة وعن الزيادة الهائلة في سرعة وقدرة الحواسيب بحلول التسعينيات.في الواقع كان كمبيوتر "ديب بلو" أسرع بعشرة ملايين مرة من جهاز "فيرانتي مارك 1" الذي علمه كريستوفر ستراتشي لعب الشطرنج عام 1951.يقيسقانون مورهذا الزيادة الهائلة الذي تنبأ بأن سرعة وسعة ذاكرة الحواسيب تتضاعف كل عامين. وكانت المشكلة الأساسية المتمثلة في "قوة الحوسبة الخام" تُحل تدريجيًا.
في العقود الأولى من القرن الحادي والعشرين، طُبق بنجاح الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات (المعروفة باسم «البيانات الضخمة»)، وأجهزة الكمبيوتر الأرخص والأسرع، وتقنيات تعلم الآلةالمتقدمة على العديد من المشاكل في جميع الأنظمة الاقتصادية.في الواقع، قدّر معهد ماكنزي العالمي في مقالته الشهيرة «البيانات الضخمة: الحدود التالية للابتكار والمنافسة والإنتاجية» أنه «بحلول عام 2009، كان لدى جميع القطاعات تقريبًا في الاقتصاد الأمريكي ما يعادل 200 تيرابايت على الأقل من معدل البيانات المخزنة».أدى التقدم فيالتعلم العميق(وخاصةً الشبكات العصبونية الالتفافية العميقة والشبكات العصبونية المتكررة) إلى التقدم والبحث في معالجة الصور والفيديو، وتحليل النص، وحتى التعرف على الكلام.
بحلول عام 2016 وصل سوق المنتجات والأجهزة والبرامج المرتبطة بـالذكاء الاصطناعي إلى أكثر من 8 مليارات دولار، وذكرت صحيفة نيويورك تايمز أن الاهتمام بـالذكاء الاصطناعي وصل إلى حد «الجنون».بدأت تطبيقات البيانات الضخمة في الوصول إلى مجالات أخرى أيضًا، مثل نماذج التدريب في علم البيئة وللتطبيقات المختلفة في الاقتصاد.
في عام 2002 أبدى بن غورتزل وأخرون قلقًا بالغًا من أن مساعي الذكاء الاصطناعي قد انحرفت عن غايتها الأساسية المتمثلة في ابتكار آلات متعددة الاستخدامات تتمتع بذكاء شامل. ودعوا إلى تكثيف الأبحاث المباشرة في مجالالذكاء الاصطناعي العام. وبحلول منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، تأسست العديد من الشركات والمؤسسات المتخصصة في هذا المجال الواعد، من بينهاأوبن أيه آيوغوغلديب مايند. بالتزامن مع ذلك، أفرزت الرؤى الجديدة حولالذكاء الفائقمخاوف جدية من أن يشكل الذكاء الاصطناعيتهديدًا وجوديًا للإنسانية. ومنذ عام 2016 باتت مخاطر الذكاء الاصطناعي وعواقبه غير المتوقعة محورًا رئيسيًا للبحث الأكاديمي الجاد.
استند ازدهار تعلم الآلة في العقد الأول من الألفية إلى توافر كمّ هائل من بيانات التدريب وقوة الحوسبة المتزايدة.أكَّد راسل ونورفيغ أن "التطوّر في الأداء الناتج عن مضاعفة حجم مجموعة البيانات أو ثلاثة أضعافها يفوق أي تحسُّن يُمكن تحقيقه بتعديل الخوارزمية".يستذكرجيفري هينتونأنه في التسعينات، كانت العقبة الأساسية هي أن "مجموعات البيانات المُسمَّاة كانت أصغر آلاف المرات، وكانت أجهزة الحاسوب أبطأ ملايين المرات". ولم يعد هذا الحال قائمًا بحلول عام 2010.
كان للعقد الأول من الألفية الأثر الأكبر في إمدادنا ببيانات عالية الجودة، منظمة وموصوفة بدقة، صُممت خصيصًا لتغذية خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ففي عام 2007، قدم فريق منجامعة ماساتشوستس في أمهرستمجموعة بيانات فريدة حملت اسم "الوجوه المُعلمة في البرية"، تضمنت مجموعة واسعة من صور الوجوه، وقد شكلت حجر أساس لتدريب واختبارأنظمة التعرف على الوجوهعلى مدى عقود تالية.وفي خطوة مماثلة، طورتفي-في ليقاعدة البيانات الشاملة "ImageNet"، التي ضمت ثلاثة ملايين صورة صُنفت بدقة بفضل جهود متطوعين عملوا عبر منصة "أمازون ميكانيكال ترك". وقد صدرت هذه القاعدة في عام 2009، لتصبح معيارًا جديدًا في تدريب واختبار أنظمة معالجة الصور.وفي مجال معالجة اللغة الطبيعية، قدمت جوجل في عام 2013 مبادرة مبتكرة، هيتضمينات الكلمات، وجعلتها مفتوحة المصدر متاحة للجميع. وقد اعتمدت هذه المبادرة على كميات هائلة من النصوص المستقاة من الإنترنت، حيث تم تحويل كل كلمة إلى تمثيل رقمي متعدد الأبعاد، أو ما يسمى بالمتجه. والأمر المثير للدهشة هو قدرة هذهالتضميناتعلى التقاط المعاني الدقيقة للكلمات، فمثلًا كانت عملية جمع المتجهات البسيطة تكشف عن علاقات منطقية، كأن تعطي: الصين + نهر = يانغتسي، ولندن + إنجلترا - فرنسا = باريس.وقد شكلت هذه القاعدة البيانات حجر الزاوية في تطويرالنماذج اللغوية الكبيرةالتي شهدناها في العقد الثاني من الألفية.
أتاح التوسع الهائل للشبكة العنكبوتية العالمية لبرامج التعلم الآلي فرصة الوصول إلى مليارات الصفحات من النصوص والصور التي يمكناستخلاصها. ولحل بعض المسائل المعقدة، كانت هناك قواعد بيانات ضخمة متخصصة تحتوي على البيانات ذات الصلة. وقد أشار معهدماكنزيالعالمي إلى أنه "بحلول عام 2009، كان لدى جميع القطاعات تقريبًا في الاقتصاد الأمريكي متوسط تخزين لا يقل عن 200 تيرابايت من البيانات".وقد عُرفت هذه الكمية الهائلة من المعلومات في العقد الأول من الألفية باسمالبيانات الضخمة.
وفي فبراير من عام 2011، خلالمسابقةاستعراضية لبرنامجالمحك، تمكن نظام الإجابة على الأسئلة من شركةآي بي إم، المعروف باسمواتسون، من هزيمة بطلي البرنامج البارزين براد روتير وكين جينينغزبفارق كبير.ولم يكن من الممكن لواتسون تحقيق هذا الإنجاز لولا الكم الهائل من المعلومات المتاحة على شبكة الإنترنت.
التعلم العميق هو فرع من التعلم الآلي يصور نماذج تجريدية عالية المستوى في البيانات باستخدام رسم بياني عميق يحتوي على العديد من مستويات المعالجة. وفقًا لمبرهنة التقريب العام، فإن العمق ليس ضروريًا لتكون الشبكة العصبية قادرة على التقريب بين الوظائف العشوائية المستمرة. ومع ذلك، هناك العديد من المشكلات الشائعة للشبكات السطحية (مثل المطابقة) التي تساعد الشبكات العميقة على تجنبها. على هذا النحو، فإن الشبكات العصبونية العميقة قادرة على توليد نماذج أكثر تعقيدًا بشكل واقعي مقارنةً بنظيراتها السطحية.
ومع ذلك، فإن التعلم العميق لديه مشاكل خاصة به. هناك مشكلة شائعة في الشبكات العصبونية المتكررة هي مشكلة تلاشي معدل الانحدار، حيث يتقلص معدل الانحدار بين الطبقات تدريجيًا ويختفي حرفيًا حيث يُقرّب إلى الصفر. هناك العديد من الطرق التي طُورت للتعامل مع هذه المشكلة، مثل وحدات الذاكرة قصيرة المدى المطولة. يمكن أن تنافس بنى الشبكات العصبونية العميقة المتطورة في بعض الأحيان دقة الإنسان في مجالات مثل تصور الكمبيوتر، وتحديدًا في أمور مثل قاعدة بيانات إم إن آي إس تي والتعرف على إشارات المرور.
يمكن لمحركات معالجة اللغة التي تعمل بمحركات البحث الذكية، التغلب بسهولة على البشر في الإجابة على الأسئلة السخيفة العامة (مثل نظام حاسوب آي بي إم واتسون)، وأحدثت التطورات الحديثة في التعليم العميق نتائج مذهلة في التنافس مع البشر، في أشياء مثل لعبة غو آند دوم (وهي لعبة أن يفوز أول شخص يطلق النار، التي أثارت بعض الجدل).
في عام 2012 فاز نموذج التعلم العميق "ألكسنت"، الذي صممهأليكس كريزهيفسكي،في تحدي "إيميج نت" العالمي للتعرف البصري، متفوقًا بفارق شاسع على منافسيه.وقد عمل كريزفسكي بالتعاون مع جيفري هينتون فيجامعة تورنتو.مثّل هذا الإنجاز نقطة تحول بارزة في مجال تعلم الآلة، حيث حظيالتعلم العميقباهتمام واسع على حساب التقنيات الأخرى للتعرف على الصور خلال السنوات القليلة اللاحقة.يعتمد التعلم العميق علىنموذج إدراكي متعدد الطبقات، ورغم أن هذا النموذج معروف منذ ستينيات القرن الماضي، إلا أن تطبيقه العملي كان يتطلب موارد حاسوبية ضخمة وكميات هائلة من البيانات التدريبية.قبل توفر هذه الموارد، كان تحسين أداء أنظمة معالجة الصور يستلزم تصميم ميزات يدوية، الأمر الذي كان يتطلب جهدًا كبيرًا.أما التعلم العميق فقد قدم حلًا أبسط وأكثر شمولية.
شهدت السنوات القليلة التالية تطبيقات واسعة للتعلم العميق في مجالات متنوعة، مثل التعرف على الصوت، والترجمة الآلية، والتشخيص الطبي، وألعاب الفيديو، حيث حقق تحسنًا ملحوظًا في الأداء في كل هذه المجالات.ونتيجة لذلك، شهد الذكاء الاصطناعي نموًا هائلًا في الاستثمارات والاهتمام.
أصبح من الشائع في العقد الأول من الألفية الثانية أن يتجدد الحديث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث تناولت العديد من الكتب الشعبية إمكانية ظهور آلاتبذكاء خارقتفوق الذكاء البشري وما قد يترتب على ذلك من آثار على المجتمع الإنساني. وقد اتسم هذا النقاش بتباين الآراء، فبينما تبنى البعض نظرة تفاؤلية، مثلريموند كرزويلفي كتابه "الانفجار التكنولوجي قريب"، حذر آخرون، مثلنيك بوستروموإيليزر يودكوسكي، من أن الذكاء الاصطناعي المتقدم قد يشكلتهديدًا وجوديًا للبشرية.وقد حظيت هذه المسألة باهتمام واسع في وسائل الإعلام، وأدلى العديد من المفكرين والسياسيين بآرائهم حولها.
تُعرف برامج الذكاء الاصطناعي في القرن الحادي والعشرينبأهدافهاالمحددة التي صُممت لتحقيقها. وقد حذر نيك بوستروم في كتابه "الذكاء الفائق" الصادر عام 2005 من أن تحديد هذه الأهداف بشكل غير دقيق قد يؤدي إلى إلحاق الضرر بالبشرية أثناء سعي الآلة لتحقيق هدفها. واستشهدستيوارت راسلبمثال روبوت يقتل صاحبه لمنعه من فصل التيار الكهربائي عنه، موضحًا أن الآلة قد لا تفهم أن الحفاظ على الطاقة يتعارض مع بقاء الإنسان، حيث يقول: "لا يمكن أن تجلب القهوة إذا كنت ميتًا".وتُعرف هذه المشكلة في مجال التقنية بـ "التقارب الأداتي". وتتمثل الحلول المقترحة في مواءمة أهداف الآلة مع أهداف الإنسان والبشرية جمعاء. وبالتالي، أصبحت مسألة الحد من المخاطر والعواقب غير المقصودة للذكاء الاصطناعي تُعرف بـ "مشكلة محاذاة القيم" أومحاذاة الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، بدأت أنظمة التعلم الآلي تُبرز آثارًا جانبية مقلقة بشكل متزايد. فقد أوضحتكاثي أونيلكيف ساهمت الخوارزميات الإحصائية بشكل كبير فيالأزمة الاقتصادية العالمية عام 2008.وبدورها أكدت جوليا أنغوين من بروبابليكا أن نظام "كومباس" المستخدم في القضاء الجنائي يُظهر انحيازًا عرقيًا واضحًا في بعض التقييمات.كما أشارت دراسات أخرى إلى انتشار أشكال مختلفة منالتحيزالعنصري في العديد من أنظمة التعلم الآلي.ولم تتوقف الأمثلة عند هذا الحد، إذ برزت قضايا خطيرة أخرى ناجمة عن هذه الأنظمة، مثل المسائل المتعلقةبالخصوصية،والمراقبة،وحقوق الملكية الفكرية،والمعلومات المغلوطة،والتزييف العميق،وفقاعات الترشيح،والتحيز الحزبي،والتحيز الخوارزمي، ونتيجة لعدم الشفافية في عمل هذه الخوارزميات، غالبًا ما تمر النتائج المضللة دون اكتشاف، مما يثير تساؤلات حول الحق في الحصول على تفسير. علاوة على ذلك تلوح في الأفق مخاطر إساءة استخدامالأسلحة المستقلةوارتفاع معدلاتالبطالة التقنيةنتيجة للتطور التكنولوجي المتسارع.
في عام 2016 كشفت الانتخاباتدونالد ترامبوالجدل الدائر حول نظام "كومباس" عن العديد من الثغرات في البنية التحتية التكنولوجية المعاصرة. من بين هذه الثغرات، تفشي المعلومات المضللة، وتصميم خوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي بطريقة تحفز التفاعل بشكل مبالغ فيه، وسوء استغلال البيانات الشخصية، والشكوك التي تحيط بموثوقية النماذج التنبؤية.وقد أدت هذه الوقائع إلى ازدياد الاهتمام بقضايا العدالة والآثار غير المقصودة للتكنولوجيا بشكل ملحوظ في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، شهدنا زيادة كبيرة في عدد المنشورات البحثية في هذا المجال، وتوفير تمويلات سخية، وإقبال العديد من الباحثين على دراسة هذه القضايا. وبالتالي، أصبحت مسألة "محاذاة القيم" محورًا أساسيًا للدراسات الأكاديمية.
وقد أشار بريان كريستيان إلى أن "دراسة بروبوبليكا لبرنامج كومباس في عام 2015 قد عززت من مكانة مفاهيم مثل العدالة كمحاور بحثية جديرة بالاهتمام".
في مطلع الألفية الثانية، بدأ العديد من الباحثين يعربون عن قلقهم من التركيز المفرط للذكاء الاصطناعي السائد على "الأداء القابل للقياس في تطبيقات محددة"، وهو ما عُرفبالذكاء الاصطناعي الضعيف، على حساب الهدف الأصلي من الذكاء الاصطناعي المتمثل في خلق آلات ذكية وقادرة على أداء مهام متنوعة.كان نيلس نيلسون من أوائل النقاد في عام 1995، وتبعه رواد آخرون في مجال الذكاء الاصطناعي مثل جون مكارثي ومارفن مينسكي وباتريك وينستون خلال الفترة من 2007 إلى 2009. وفي عام 2004، نظم مينسكي ندوة حول "الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنسان".ابتكر بن غورتزيل مصطلحالذكاء الاصطناعي العاملهذا المجال الفرعي الناشئ، وأسس مجلة وعقد مؤتمرات بدءًا من عام 2008.وقد شهد هذا المجال نموًا سريعًا، مدفوعًا بالنجاح المتزايد للشبكات العصبية الاصطناعية والأمل في أنها ستكون مفتاح تحقيق الذكاء الاصطناعي العام.
في العقد الثاني من الألفية، تأسست العديد من الشركات والمختبرات والمؤسسات المتنافسة لتطوير الذكاء الاصطناعي العام. ومن أبرز هذه الشركاتديب مايندالتي تأسست عام 2010 على يد ثلاثة علماء إنجليزديمس هاسابيس، وشاين ليغ، ومصطفى سليمان. وقد أبدى مؤسسو الشركة وممولوهابيتر ثيلولاحقًاإيلون ماسك، قلقًا بالغًا بشأنسلامة الذكاء الاصطناعيوالمخاطر الوجوديةالتي قد يشكلها.كان هاسابيس يشعر بالقلق من مخاطر الذكاء الاصطناعي العام، غير أنه كان يتطلع إلى آفاقه الواعدة. فقد آمن بقدرة البشر على "حل إشكالية الذكاء الاصطناعي، ومن ثمّ حل جميع المسائل الأخرى".في عام 2012 تلقىجيفري هينتونالذي كان رائدًا في مجال الشبكات العصبية منذ الثمانينيات، عرضًا مغريًا من شركةبايدوالتي أبدت رغبتها في ضمه وفريقه البحثي مقابل مبلغ ضخم. فقرر هينتون إجراء مزايدة، وفي مؤتمر للذكاء الاصطناعي عُقد في بحيرة تاهو، بيعت أبحاثه لشركة جوجل بمبلغ قدره 44 مليون دولار. وقد لفت هذا الحدث انتباه هاسابيس الذي قرر في عام 2014 بيع شركتهديب مايندإلى جوجل شريطة ألا تستخدم هذه الأخيرة تقنياتها لأغراض عسكرية وأن تخضع لأطر أخلاقية صارمة.
كانلاري بايجمن مؤسسي شركة جوجل متفائلًا بمستقبل الذكاء الاصطناعي، مخالفًا في ذلك رأي كل من إيلون ماسك وهاسابيس. وقد نشأ خلاف حاد بين ماسك وبيج حول مخاطر الذكاء الاصطناعي العام خلال حفل عيد ميلاد ماسك عام 2015، رغم علاقتهما الوطيدة التي امتدت لعقود. وبعد هذا الخلاف، انقطع الاتصال بينهما. وحضر ماسك الاجتماع الوحيد للجنة الأخلاقيات التابعة لشركة "ديب مايند"، حيث تبين له عدم اهتمام جوجل بالحد من المخاطر الناجمة عن الذكاء الاصطناعي العام. ومن ثم أسس ماسك شركةأوبن أيه آيفي عام 2015، تعاونًا معسام ألتمان، واستقطب إليها نخبة من العلماء. وكانت الشركة في بدايتها مؤسسة غير ربحية، تسعى لتحقيق أهدافها بعيدًا عن الدوافع الاقتصادية التي تحكم شركات مثل جوجل.ولكن ماسك انسحب من الشركة في عام 2018 بسبب إحباطه من سير الأمور، فاتجهت "أوبن إيه آي" إلى مايكروسوفت للحصول على الدعم المالي اللازم. وحول ألتمان الشركة إلى مؤسسة ربحية برأس مال تجاوز المليار دولار.
في عام 2021 انسحب داريو أمودي وعدد من الخبراء البالغ عددهم أربعة عشر خبيرًا من شركة "أوبن أيه آي" بدافع من مخاوفهم المتزايدة من أن الشركة تعطي الأولوية للربح على حساب سلامة التكنولوجيا. وقد أسس هؤلاء الخبراء شركة جديدة أطلقوا عليها اسمأنثروبيك، والتي نالت دعمًا ماليًا ضخمًا قُدر بنحو 6 مليار دولار من عملاقي التكنولوجيامايكروسوفتوجوجل.وفي تقرير لها عام 2023 أشارت صحيفةنيويورك تايمزإلى تناقض مثير للاهتمام في قلب هذه المنافسة الشديدة. فالأشخاص الذين يعربون عن أشد القلق إزاء مخاطر الذكاء الاصطناعي هم أنفسهم الأكثر حماسًا لتطويره والاستفادة من إمكاناته الهائلة. وقد برروا هذا التوجه الطموح بإيمانهم الراسخ بأنهم وحدهم القادرون على حماية البشرية من الآثار السلبية المحتملة للذكاء الاصطناعي.
انطلقت شرارة ثورة الذكاء الاصطناعي مع ظهور البنى الأساسية والخوارزميات المتطورة، كنموذج "الترانسفورمر" عام 2017، مما مهد الطريق لتطوير نماذج لغوية ضخمة أظهرت قدرات بشرية متقدمة في مجالات المعرفة والانتباه والإبداع. وقد شهدنا انطلاق حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي خلال الفترة من 2020 إلى 2023، تزامناً مع الإطلاق العام لأنظمة اللغات الضخمة مثلشات جي بي تي.
في عام 2017، اقترح باحثو جوجل بنيةالمحول، التي تستفيد من آليةالانتباهوأصبحت مستخدمة على نطاق واسع في نماذج اللغة الكبيرة.
تم تطوير نماذج اللغة الكبيرة المستندة إلى بنية المحول بواسطة شركات الذكاء الاصطناعي: أصدرتأوبن أيه آينموذججي بي تي-3في عام 2020، وأصدرتديب مايندنموذج "Gato" في عام 2022. هذه نماذج أساسية: حيث يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات غير المسمّاة ويمكن تكييفها لمجموعة واسعة من المهام اللاحقة.
يمكن لهذه النماذج مناقشة عدد هائل من المواضيع وعرض معرفة عامة. ومن هنا تبرز التساؤلات: هل تعتبر هذه النماذج مثالًا على الذكاء الاصطناعي العام؟ كانبيل غيتسمتشككًا في التكنولوجيا الجديدة وفي الضجة المحيطة بالذكاء الاصطناعي العام. ومع ذلك، قدم له ألتمان عرضًا مباشرًا لنموذججي بي تي-4وهو ينجح في اختبار متقدم في علم الأحياء، مما أقنع غيتس.في عام 2023 اختبرت "مايكروسوفت ريسيرش" النموذج مع مجموعة متنوعة من المهام، وخلصت إلى أنه "يمكن النظر إليه بشكل معقول على أنه نسخة مبكرة (لكن لا تزال غير مكتملة) من نظامذكاء اصطناعي عام."
تصفديب مايندنهجها بأنه "نيوروسيمبولي" لأنه يجمع بين التعلم العميق والتقنيات الرمزية. على سبيل المثال، يستخدم نموذجألفازيروالتعلم العميق لتقييم قوة الموقف واقتراح سياسات (طرق العمل)، ولكنه يستخدم بحث شجرة مونت كارلو للنظر إلى المواقف الجديدة.
ازداد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير بعد عام 2020. بحلول منتصف عام 2024، بدأ العديد من المستثمرين الماليين في التساؤل عن قدرة شركات الذكاء الاصطناعي على تحقيقعوائد على الاستثمار، وتكهن بعض المراقبين بأن الذكاء الاصطناعي يمربفقاعةجديدة.