ذكاء اصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو سلوك وخصائص معينة تتسم بها البرامج الحاسوبية تجعلها تحاكي القدرات الذهنية البشرية وأنماط عملها. من أهم هذه الخاصيات القدرة على التعلم والاستنتاج ورد الفعل على أوضاع لم تبرمج في الآلة. إلا أنَّ هذا المصطلح جدلي نظراً لعدم توفر تعريف محدد للذكاء. 
الذكاء الاصطناعي فرع من علم الحاسوب. تُعرِّف الكثير من المؤلفات الذكاء الاصطناعي على أنه "دراسة وتصميم العملاء الأذكياء"،  والعميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح في تحقيق مهمته أو مهمة فريقه. صاغ عالم الحاسوب جون مكارثي هذا المصطلح بالأساس في عام 1956،  وعرَّفه بنفسه بأنه "علم وهندسة صنع الآلات الذكية". ويعرّف أندرياس كابلان ومايكل هاينلين الذكاء الاصطناعي بأنه "قدرة النظام على تفسير البيانات الخارجية بشكل صحيح، والتعلم من هذه البيانات، واستخدام تلك المعرفة لتحقيق أهداف ومهام محددة من خلال التكيف المرن".
تأسس هذا المجال على افتراض أن مَلَكة الذكاء يمكن وصفها بدقة بدرجة تمكن الآلة من محاكاتها. وهذا يثير جدلاً فلسفياً حول طبيعة العقل البشري وحدود المناهج العلمية،  وهى قضايا تناولتها نقاشات وحكايات أسطورية وخيالية وفلسفية منذ القدم.
كما يدور جدل عن ماهية الذكاء وأنواعه التي يمتلكها الإنسان،  وكيفية محاكاتها بالآلة. كان وما زال الذكاء الاصطناعي سبباً لأفكار شديدة التفاؤل،  ولقد عانى نكسات فادحة عبر التاريخ،  واليوم أصبح جزءاً أساسياً من صناعة التكنولوجيا،  حاملاً عبء أصعب المشاكل في علوم الحاسوب الحديثة.
إن بحوث الذكاء الاصطناعي من الأبحاث عالية التخصص والتقنيَّة،  لدرجة أن بعض النقَّاد ينتقدون "تفكك" هذا المجال. تتمحور المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي حول مشاكل معينة،  وتطبيق أدوات خاصة وحول اختلافات نظرية قديمة في الآراء. تتضمن المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي قدراتٍ مثل التفكير المنطقي والمعرفة والتخطيط والتعلم والتواصل والإدراك والقدرة علي تحريك وتغيير الأشياء. كما ولا يزال الذكاء العام (أو "الذكاء الاصطناعي القوي") هدفاً بعيد المدى لبعض الأبحاث في هذا المجال.

أبحاث الذكاء الاصطناعي

في القرن الواحد والعشرين،  أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعي على درجة عالية من التخصص والتقنية،  وانقسمت إلى مجالات فرعية مستقلة بشكل عميق لدرجة أنها أصبحت قليلة ببعضها البعض. [138] نمت أقسام المجال حول مؤسسات معينة،  وعمل الباحثين،  وعلى حل مشكلات محددة،  وخلافات في الرأي نشأت منذ زمن طويل حول الطريقة التي ينبغي أن يعمل وفقا لها الذكاء الاصطناعي،  وتطبيق أدوات مختلفة على نطاق واسع.

مشاكل الذكاء الاصطناعي

انقسمت مشكلة محاكاة (أو خلق) الذكاء إلى عدد من المشاكل الفرعية المحددة. وتتكون هذه من سمات أو قدرات معينة يود الباحثون أن يجسدها نظام ذكي. تلقت الملامح المذكورة أدناه أكبر قدر من الاهتمام.

الاستنتاج، و التفكير المنطقى،  والمقدرة على حل المشكلات

وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات التي تحاكى التفكير المنطقى المتسلسل الذي يقوم به البشر عند حل الألغاز،  ولعب الطاوله أو الاستنتاجات المنطقية.
وفى الثمانينيات والتسعينيات،  أدت أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة أو غير الكاملة،  مستخدمة في ذلك مفاهيم من الاحتمالية والاقتصاد.
بالنسبة للمشاكل الصعبة،  تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة—مما يؤدى إلى "انفجاراندماجي " :أى يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجما معينا. البحث عن خوارزميات أكثر قدرة على حل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الاصطناعي.
يحل البشر معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة بديهية وليست واعية،  عن طريق الاستنتاج التدريجى الذي تمكن الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي من محاكاته اليا. [155] حققت أبحاث الذكاء الاصطناعي بعض التقدم في تقليد هذا النوع "الرمزي الفرعى" من مهارات حل المشاكل : المناهج المتضمنة في ذلك تأكد أهمية المهارات الحسية الحركية للتفكير الأرقى؛ويحاول البحث في مجال الشبكات العصبية محاكاة الهياكل داخل مخ الإنسان والحيوان التي تؤدى إلى ظهور هذه المهارة.

الذكاء العام

يأمل معظم الباحثون أن تدمج أعمالهم في نهاية المطاف في صورة آلة ذات ذكاء عام ' (يعرف باسم الذكاء الاصطناعي القوي)،  يجمع كل المهارات السابق ذكرها ويتجاوز معظم أو كل القدرات البشرية. يعتقد البعض أن هذا المشروع يتطلب سمات إنسانية مصطنعة مثل الوعى الاصطناعي أو المخ الاصطناعي.
كثير من المشاكل المذكورة أعلاه تعتبر جزءا لا يتجزأ من مسألة الذكاء الاصطناعي التام: لحل مشكلة واحدة،  يجب حل كل هذه المشكلات. على سبيل المثال،  تتطلب مهمة محددة مثل الترجمة الآلية أن تتابع الآلة رأى الكاتب (العقل)،  ومعرفة ما يجري الحديث عنه (المعرفة)،  واعادة كتابة نية الكاتب بأمانة (ا الذكاء الاجتماعي). ولذلك،  يعتقد أن الترجمة الآلية وثيقة الصلة بالذكاء الاصطناعي التام: قد تحتاج الذكاء الاصطناعي القوي لتترجم مثلما يترجم الإنسان.

مداخل للذكاء الاصطناعي

لا توجد نظرية موحدة أو نموذج يوجه بحوث الذكاء الاصطناعي. اختلف الباحثون حول العديد من القضايا.
من أكثر المسائل التي ظلت دون إجابة لمدة طويلة هي: هل ينبغي للذكاء الاصطناعي محاكاة الذكاء الطبيعي من خلال دراسة علم النفس أو علم الأعصاب؟ أم أن البيولوجيا البشرية لا تمت بصلة إلى أبحاث الذكاء الاصطناعي مثلما لا تمت بحوث بيولوجيا الطيور بصلة لهندسة الملاحة الجوية؟ 
و هل يمكن وصف السلوك الذكي باستخدام مبادئ بسيطة وأنيقة (مثل المنطق أو التحسين)؟ أو هل يحتاج بالضرورة إلى حل عدد كبير من المشاكل غير المتعلقة ببعضها البعض؟ 
و هل يمكن اعادة إنتاج الذكاء باستخدام رموز رفيعة المستوى،  على غرار الكلمات والأفكار؟ أم أنها تحتاج إلى معالجة " شبه رمزية"؟

الذكاء الاصطناعي التقليدى الرمزي

عند الوصول إلى الحواسيب الرقمية أصبح من الممكن في منتصف الخمسينيات،  بدأت أبحاث الذكاء الاصطناعي استكشاف إمكانية أن يختزل الذكاء البشري للتحكم بالرموز. وكان مركز الأبحاث في المؤسسات الثلاث : CMU،  وستانفورد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا،  وضعت كل واحدة أسلوبها الخاص في البحث. أطلق جون هاوجلاند John Haugeland على هذه المداخل للذكاء الاصطناعي اسم "الطراز القديم الجيد للذكاء الاصطناعي " أو "GOFAI".

الذكاء الاصطناعي الشبه الرمزي

خلال 1960،  حققت المناهج الرمزية نجاحا كبيرا في محاكاة التفكير العال المستوى في برامج تمثيلية صغيرة. هجرت المناهج القائمة على علم التحكم الآلي أو الشبكة العصبية أو دفعت إلى الخلفية.
وفى الثمانينيات،  بالرغم من ذلك،  توقف التقدم في الذكاء الاصطناعي الرمزي،  واعتقد العديد أن النظم الرمزية لن تكون قادرة على محاكاة جميع عمليات الإدراك البشري،  ولا سيما التصور،  الروبوتيات،  والتعلم والتعرف على الأنماط. وبدأ عدد من الباحثين النظر في المناهج "الشبه رمزية" لمشاكل محددة في الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي الإحصائي

في التسعينيات،  وضع باحثو الذكاء الاصطناعي أدوات رياضية معقدة لحل مشاكل فرعية محددة. هذه الأدوات هي حقا علمية،  بمعنى أن نتائجها يمكن قياسها والتحقق منها على حد سواء،  وكانت مسؤولة عن العديد من النجاحات الأخيرة لأبحاث الذكاء الاصطناعي. كما تسمح أيضا هذه اللغة الرياضية المشتركة بمستوى عال من التعاون مع المزيد من المجالات (مثل الرياضيات،  والاقتصاد،  أو بحث العمليات). راسل ستيوارت وبيتر Norvig وصفا هذه الحركة بأنها ليست أقل من "الثورة" و"انتصارا للنظاميين".

أدوات أبحاث الذكاء الاصطناعي

خلال خمسين سنة من البحوث،  صمم الذكاء الاصطناعي عددا كبيرا من الوسائل لحل أصعب المشاكل في علوم الكمبيوتر. نناقش أدناه عدد قليل من أعم هذه الوسائل.

المسابقات والجوائز

هناك عدد من المسابقات والجوائز لتشجيع البحث في مجال الذكاء الاصطناعي. المجالات الرئيسية التي عززت هي: الذكاء العام للالة،  سلوك المحادثة،  تحليل البيانات،  السيارات المتحركة بدون سائق (السيارات ذاتية القيادة)،  والروبوت لكرة القدم والألعاب.