hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
الحرب الباردة الأزمة والتصعيد
غالبًا ما كانت الحركات القومية في بعض البلدان والمناطق، ولا سيما في غواتيمالا وإندونيسيا والهند الصينية، متحالفة مع الجماعات الشيوعية أو كان يُنظر إليها على أنها معادية للمصالح الغربية. في هذا السياق، تنافست الولايات المتحدة والاتحاد السوفييتي بشكل متزايد على النفوذ بالوكالة في العالم الثالث حيث اكتسب إنهاء الاستعمار زخمًا في الخمسينيات من القرن العشرين وأوائل الستينيات. كان كلا الجانبين يبيع الأسلحة لكسب النفوذ. ورأى الكرملين في خسارة القوى الإمبريالية لبعض الأقاليم نذيرًا لانتصار أيديولوجيتها في نهاية المطاف.
الحرب الباردة الأزمة والتصعيد
استخدمت الولايات المتحدة وكالة الاستخبارات المركزية لتقويض حكومات العالم الثالث المحايدة أو المعادية ولدعم الحكومات الحليفة. في عام 1953، نفّذ الرئيس آيزنهاور عملية أجاكس، التي كانت انقلابًا سريًا للإطاحة برئيس الوزراء الإيراني محمد مصدق. كان مصدق المنتخب شعبيًا عدوًا لبريطانيا في الشرق الأوسط منذ تأميم شركة النفط الأنغلو إيرانية المملوكة من قبل بريطانيا في عام 1951. أبلغ وينستون تشرشل الولايات المتحدة أن مصدق كان «يتجه بصورة متزايدة نحو النفوذ الشيوعي». اعتلى الشاه الموالي للغرب، محمد رضى بهلوي، السلطة كملك أوتوقراطي. وتضمنت سياساته حظر حزب توده الشيوعي الإيراني، وقمعًا عامًا للمعارضة السياسية من قبل السافاك التي كانت وكالة الاستخبارات والأمن الداخلي التابعة للشاه.
الحرب الباردة الأزمة والتصعيد
وفي غواتيمالا، جمهورية الموز، أطاح انقلاب عام 1954 بالرئيس اليساري جاكوبو أربينز بعد دعم مادي من السي آي إيه. ألغت حكومة ما بعد أربينز، والتي كانت مجلسًا عسكريًا ترأسه كارلوس كاستيو أرماس، قانون الإصلاح الزراعي التقدمي وأعادت الممتلكات المؤممة التي كانت تعود لشركة الفاكهة المتحدة وأقامت لجنة وطنية لمواجهة الشيوعية، وأقرت قانون عقوبات وقائي ضد الشيوعية بناء على طلب الولايات المتحدة.
الحرب الباردة الأزمة والتصعيد
واجهت حكومة سوكارنو الإندونيسية غير المنحازة تهديدًا كبيرًا لشرعيتها بداية من العام 1956 حين بدأ العديد من القادة الإقليميين بالمطالبة بالحكم الذاتي من جاكرتا. وبعد أن فشلت الوساطة، اتخذ سوكارنو إجراءات للتخلص من القادة المنشقين. في فبراير من عام 1958، أعلن القادة العسكريون المنشقون في سومطرة الوسطى (العقيد أحمد حسين) وشمال سولاويزي (العقيد فينتجي سوموال) تشكيل حركة الحكومة الثورية لجمهورية إندونيسيا-بيرميستا التي كانت تهدف إلى الإطاحة بنظام سوكارنو. وانضم إليهم العديد من السياسيين المدنيين من حزب ماسيومي، مثل سجافرودين براويرانيغارا، الذي عارضوا النفوذ المتزايد للحزب الشيوعي الإندونيسي. ونظرًا إلى خطابهم المناهض للشيوعية، تلقى المتمردون أسلحة وتمويلًا ومساعدات سرية أخرى من السي آي إيه إلى أن أُسقطت طائرة الطيار الأمريكي آلين بوب لورينس بعد غارة على أمبون التي كانت تحت سيطرة الحكومة في شهر أبريل من عام 1958. ردت الحكومة المركزية بشن غزوات عسكرية جوًا وبحرًا على معاقل المتمردين في بادانغ ومانادو. وبحلول نهاية عام 1958، هُزم المتمردون عسكريًا، وأعلنت آخر العصابات المتمردة المتبقية استسلامها بحلول أغسطس من عام 1961.
الحرب الباردة الأزمة والتصعيد
في جمهورية الكونغو، المستقلة حديثًا عن بلجيكا منذ شهر يونيو منذ شهر يونيو من عام 1960، اندلعت أزمة الكونغو في 5 يوليو مما أدى إلى انفصال منطقتي كاتانغا وجنوب كاساي. أمر الرئيس جوزيف كاسا فوبو المدعوم من السي آي إيه بإقالة رئيس الوزراء المنتخب ديمقراطيًا باتريس لومومبا وبإقالة حكومة لومومبا في شهر سبتمبر بسبب المذابح التي ارتكبتها القوات المسلحة أثناء غزو جنوب كاساي وبسبب استدعاء السوفييت إلى البلاد. في وقت لاحق، حشد الكولونيل موبوتو سيسي سيكو المدعوم من السي آي إيه قواته للاستيلاء على السلطة عبر انقلاب عسكري، وعمل مع وكالات الاستخبارات الغربية لسجن لومومبا وتسلميه إلى سلطات كاتانغان التي أعدمته رميًا بالرصاص.
ذكاء اصطناعي
الذَّكَاءُ الْاِصْطِنَاعِيُّ أو الذَّكَاءُ الصِّنَاعِيُّ أو الذَّكَاءُ الصُّنْعِيُّ (اختصارًا ذ.ا، إي-آي، أي-آي; بالإنجليزية: Artificial Intelligence، واختصارًا A.I) ويمكن تعريفه بأنه فرع من علوم الحاسوب يركز على تطوير أنظمة ومعدات وبرامج تحاكي القدرات الذهنية للبشر وبخصائص متعددة: التعلم، الاستنتاج، التفكير، رد الفعل، اتخاذ القرارات والإدراك حتى في مواقف لم يتم برمجتها أو تدريبها عليها.
ويستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم في مجالات متعددة، منها الطب، والصناعة، والتعليم، والاتصالات، والبرمجة، وجمع وتحليل البيانات وحتى في الأمن السيبراني، والمعلومات (المصادر المفتوحة)، ويساهم بشكل كبير في تطوير تطبيقات معقدة تشمل السيارات ذاتية القيادة، والتشخيص الطبي، والترجمة الآلية، والمساعدات الذكية. وبفضل التقدم في تقنيات تعلم الآلة والشبكات العصبية العميقة، أصبح الذكاء الاصطناعي قادرا على أداء مهام كانت في السابق حكرا على البشر، مما يثير تحديات أخلاقية وتنظيمية متزايدة. ويجعله أحد أبرز تقنيات الثورة الرقمية. ورغم التقدم الكبير، لا يزال المفهوم نفسه محل نقاش بسبب غياب تعريف دقيق وشامل.
ذكاء اصطناعي تعريف الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علم الحاسوب. تُعرِّفه الكثير من المؤلفات بكونه: «دراسة وتصميم العملاء الأذكياء»، والعميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح في تحقيق مهمته أو مهمة فريقه.
هذا التعريف، من حيث الأهداف والأفعال والتصور والبيئة يرجع إلى Russell & Norvig (2003) وتشمل أيضاً التعريفات الأخرى المعرفة والتعلم كمعايير إضافية. صاغ عالم الحاسوب جون مكارثي هذا المصطلح بالأساس في عام 1956 م، وعرَّفه بنفسه بأنه «علم وهندسة صنع الآلات الذكية». ويعرِّف 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».
ذكاء اصطناعي الجدل
تأسس هذا المجال على افتراض أن مَلَكة الذكاء يمكن وصفها بدقة لدرجة تمكن الآلة من محاكاتها. وهذا يثير جدلاً فلسفياً حول طبيعة العقل البشري وحدود المناهج العلمية، وهي قضايا تناولتها نقاشات وحكايات أسطورية وخيالية وفلسفية منذ القدم.
كما يدور جدل ماهية الذكاء وأنواعه التي يمتلكها الإنسان، وكيفية محاكاتها بالآلة والذكاء الاصطناعي كان وما زال 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. و 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 على تحريك وتغيير الأشياء. كما ولا يزال الذكاء العام (أو «الذكاء الاصطناعي القوي») هدفاً بعيد المدى لبعض الأبحاث في هذا المجال.
ذكاء اصطناعي تاريخ بحوث الذكاء الاصطناعي
في منتصف القرن العشرين، بدأ عدد قليل من العلماء استكشاف نهج جديد لبناء آلات ذكية، بناءً على الاكتشافات الحديثة في علم الأعصاب، ونظرية رياضية جديدة للمعلومات، وتطور علم التحكم الآلي، وقبل كل ذلك، عن طريق اختراع الحاسوب الرقمي، اُخْتُرِعَت آلة يمكنها محاكاة عملية التفكير الحسابي الإنسانية.
أسس المجال الحديث لبحوث الذكاء الاصطناعي في مؤتمر في حرم كلية دارتموث في صيف عام 1956.
أصبح هؤلاء الحضور قادة بحوث الذكاء الاصطناعي لعدة عقود، وخاصة جون مكارثي، مارفن مينسكي، ألين نويل وهربرت سيمون الذي أسس مختبرات للذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة كارنيغي ميلون (CMU) وستانفورد، هم وتلاميذهم كتبوا برامج أدهشت معظم الناس. وكان الحاسب الآلي يحل مسائل في الجبر ويثبت النظريات المنطقية ويتحدث الإنجليزية. بحلول منتصف الستينيات أصبحت تلك البحوث تمول بسخاء من وزارة الدفاع الأمريكية.
وهؤلاء الباحثون قاموا بالتوقعات الآتية:
ذكاء اصطناعي تاريخ بحوث الذكاء الاصطناعي
ولكنهم فشلوا في إدراك صعوبة بعض المشاكل التي واجهتهم. في عام 1974، ورداً على انتقادات السير جيمس لايتهيل الإنجليزي والضغط المستمر من الكونغرس لتمويل مشاريع أكثر إنتاجية، قطعت الحكومتان الأمريكية والبريطانية تمويلهما لكل الأبحاث الاستكشافية غير الموجهة في مجال الذكاء الاصطناعي، كانت تلك أول انتكاسة تشهدها أبحاث الذكاء الاصطناعي.
في أوائل الثمانينيات، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعي صحوة جديدة من خلال النجاح التجاري «للنظم الخبيرة»، وهي أحد برامج الذكاء الاصطناعي التي تحاكي المعرفة والمهارات التحليلية لواحد أو أكثر من الخبراء البشريين. بحلول عام 1985 وصلت أرباح أبحاث الذكاء الاصطناعي في السوق إلى أكثر من مليار دولار، وبدأت الحكومات التمويل من جديد. وبعد سنوات قليلة، بدءاً من انهيار سوق آلة ال Lisp Machine (إحدى لغات البرمجة) في عام 1987، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعي انتكاسة أخرى ولكن أطول.
ذكاء اصطناعي تاريخ بحوث الذكاء الاصطناعي
في التسعينيات من القرن العشرين وأوائل القرن الواحد والعشرين، حقق الذكاء الاصطناعي نجاحات أكبر، وإن كان ذلك إلى حد ما وراء الكواليس. يستخدم الذكاء الاصطناعي في اللوجستية، واستخراج البيانات، والتشخيص الطبي والعديد من المجالات الأخرى في جميع أنحاء صناعة التكنولوجيا.
يرجع ذلك النجاح إلى عدة عوامل هي: القوة الكبيرة للحواسيب اليوم (انظر قانون مور)، وزيادة التركيز على حل مشاكل فرعية محددة، وخلق علاقات جديدة بين مجال الذكاء الاصطناعي وغيرها من مجالات العمل في مشاكل مماثلة، وفوق كل ذلك بدأ الباحثون الالتزام بمناهج رياضية قوية ومعايير علمية صارمة.
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. نمت أقسام المجال حول مؤسسات معينة، وعمل الباحثين، على 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.
ذكاء اصطناعي فلسفة الذكاء الاصطناعي
يشكل الذكاء الاصطناعي تحديًا وإلهامًا لعلم الفلسفة؛ لزعمه القدرة على إعادة خلق قدرات العقل البشري[بحاجة لمصدر]
هل هناك حدود لمدى ذكاء الآلات؟ هل هناك فرق جوهري بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي؟ وهل يمكن أن يكون للآلة عقل ووعي؟ عدد قليل من أهم الإجابات على هذه الأسئلة ترد أدناه.
إذا كان الجهاز يعمل بذكاء يضاهي الإنسان، إذًا فذكائه يماثل ذكاء الإنسان. تفيد نظرية آلان تورنغ أنه، في نهاية المطاف، لا يسعنا إلا أن نحكم على ذكاء الآلة بناء على أدائها. هذه النظرية تشكل أساس اختبار تورنغ.
«يمكن وصف كل جانب من عملية التعلم أو غيرها من مظاهر الذكاء بدقة شديدة تمكن الإنسان من تصميم آلة تحاكيه». طُبِع هذا التأكيد في الأطروحة المقدمة لمؤتمر دارتموث عام 1956، وهو يمثل موقف معظم الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي.
نظام الرموز المادية (فرضية نظام نويل وسيمون للرموز المادية)
ذكاء اصطناعي فلسفة الذكاء الاصطناعي
«نظام الرموز المادية لديه الوسائل الضرورية والكافية للأفعال الذكية بوجه عام». مفاد هذه الجملة هو أن جوهر الذكاء يكمن في المقدرة على معالجة الرموز. على عكس ذلك، يعتقد أوبير دريفوس أن الخبرات البشرية تتشكل بشكل غريزي لا واعي ولا تعتمد على التلاعب بالرموز بشكل واعي؛ فهي تتطلب أن يكون لدى الإنسان «شعور» بالموقف حتى وان لم تكن لديه المعرفة الكافية بالرموز.
لا يمكن لنظام منطقي (مثل برنامج حاسوبي) إثبات جميع الجمل الصحيحة. يعتقد روجر بينروز وآخرون غيره أن نظرية غودل وضعت حدودا لما يمكن أن تفعله الآلات بما أنها وضعت حدا لما يمكن استنتاجه حسابيًا، ولكنها لم تضع حدودًا لما يمكن أن يفعله الإنسان.
فرضية سيرل حول الذكاء الاصطناعي القوي (الغرفة الصينية)
«يمكن أن يكون لجهاز الكمبيوتر عقلًا يماثل عقل الإنسان إن تمت برمجته بشكل ملائم بالمدخلات والمخرجات الصحيحة». يرد سيرل على هذا التأكيد بحجته المعروفة بالغرفة الصينية، والتي تطلب منا أن ننظر داخل الكمبيوتر، لنحاول أن نعرف أين قد يكون هذا «العقل».
يمكن محاكاة المخ. هانز مورفيك (Hans Moravec)، راي كرزويل
(Ray Kurzweil) وغيرهم قالوا بأنه من الممكن من الناحية التقنية نسخ الدماغ مباشرة في المعدات والبرمجيات، وبأن هذا سيكون مطابق للأصل تمامًا.
ذكاء اصطناعي أنواع الذكاء الاصطناعي
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات رئيسية وفق قدراته ومستوى محاكاته للذكاء البشري:
ويُعرف أيضا بالذكاء الاصطناعي المحدود، وهو النوع المستخدم حاليا في معظم التطبيقات. يتخصص في مهمة واحدة محددة، مثل التعرّف على الوجوه، أو الترجمة الآلية، أو لعب الشطرنج. هذه الأنظمة تُظهر كفاءة عالية في مجالها المحدد، لكنها غير قادرة على أداء مهام خارج نطاق تخصصها.
هو الذكاء الذي يمتلك القدرة على أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان إنجازها، بما في ذلك الفهم، والتفكير المجرد، والتعلّم من تجارب متنوعة. لا توجد حتى الآن أنظمة وصلت إلى هذا المستوى، ويعتبر تطويرها من أكبر التحديات في أبحاث الذكاء الاصطناعي.
وهو مستوى متقدم نظريا يفوق الذكاء البشري في جميع النواحي، بما في ذلك الإبداع، واتخاذ القرار، والمهارات الاجتماعية. وصفه الفيلسوف نيك بوستروم بأنه "ذكاء يفوق أفضل العقول البشرية في كل مجال تقريبًا"، ويُثير هذا النوع مخاوف أخلاقية وتنظيمية مستقبلية.
ذكاء اصطناعي مشاكل الذكاء الاصطناعي
انقسمت مشكلة محاكاة (أو صنع) 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.
وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات التي تحاكي التفكير المنطقي المتسلسل الذي يمارسه البشر عند حل الألغاز، ولعب الطاولة، أو الاستنتاجات المنطقية.
وفي الثمانينيات والتسعينيات، أدت أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة أو غير الكاملة، مُستخدمة في ذلك مفاهيم من الاحتمالية والاقتصاد.
بالنسبة للمشاكل الصعبة، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة—مما يؤدي إلى «انفجار اندماجي»: أي يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجماً معيناً. البحث عن خوارزميات أكثر قدرة على حل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الاصطناعي.
ذكاء اصطناعي مشاكل الذكاء الاصطناعي
يحل البشر معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة بديهية وليست واعية، عن طريق الاستنتاج التدريجي الذي تُمكن الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي من محاكاته آلياً. حققت أبحاث الذكاء الاصطناعي بعض التقدم في تقليد هذا النوع «الرمزي الفرعي» من مهارات حل المشاكل: المناهج المتضمنة في ذلك تأكد أهمية المهارات الحِسية الحركية للتفكير الأرقى؛ ويحاول البحث في مجال الشبكات العصبية ومحاكاة الهياكل داخل مخ الإنسان والحيوان التي تؤدي إلى ظهور هذه المهارة.
تمثيل المعرفة وهندسة المعرفة هي محور أبحاث الذكاء الاصطناعي. كثير من المشاكل التي يتوقع أن تحلها الآلات سوف تتطلب معرفة واسعة بالعالم. من بين الأمور التي تحتاج أن يمثلها الذكاء الاصطناعي: الأشياء والخواص والمجموعات التصنيفية والعلاقات بين الأشياء؛ والمواقف والأحداث، والدول، والزمن؛ الأسباب والنتائج؛ معرفة المعرفة (ما نعرفه عما يعرفه الناس) وغيرها من المجالات الكثيرة التي لم تلق القدر الكافي من البحث. يسمى التمثيل الكامل «لما هو موجود» أنطولوجية (وجودية) (كلمة مقترضة من الفلسفة القديمة)، والأكثر شمولاً منها تسمى أنطولوجيات عليا.
ذكاء اصطناعي مشاكل الذكاء الاصطناعي
يعد الكثير مما يعرفه الناس «افتراضات». على سبيل المثال، عند ذكر الطيور في محادثة، عادة ما يرسم مخ الإنسان صورة حيوان في حجم قبضة اليد، يغني، ويطير. بالطبع لا تنطبق كل هذه المواصفات على كل الطيور. عرف جون مكارثي هذه المشكلة في عام 1969 بمشكلة المؤهلات: لكل قاعدة منطقية يهتم باحثي الذكاء الاصطناعي بتمثيلها، العديد من الاستثناءات. لا يوجد شيء تقريبا يمكن القول ببساطة أنه حقيقية أم لا بالطريقة التي يقتضيها المنطق المجرد. كشفت أبحاث الذكاء الاصطناعي عددًا من الحلول لهذه المشكلة.
يعلم الإنسان العادي عددًا كبيرًا من الحقائق عن الذرة. مشاريع البحوث التي تسعى إلى بناء قاعدة كاملة من المعرفة المنطقية (مثل Cyc) تتطلب كميات هائلة من الهندسة الأنطولوجية -- فهي يجب أن تبنى بطريقة تقليدية حيث تُبْنَى المفاهيم المعقدة واحدًا تلو الآخر. من أحد الأهداف الرئيسية أن يفهم جهاز الكمبيوتر عددًا وافرًا من المفاهيم ليكون قادرًا على التعلم من خلال قراءة مصادر مثل الإنترنت، وبالتالي يكون قادرًا على أن يضيف إلى أنطولوجية.
ذكاء اصطناعي مشاكل الذكاء الاصطناعي
الكثير مما يعرفه الناس غير ممثل بـ«الحقائق» أو «البيانات» التي يمكن التحدث عنها. على سبيل المثال، تجد من كان ذا خبرة بالشطرنج يتجنب موضعا معينا لأنه «مكشوف أو غير آمن» وتجد الناقد الفني يدرك أن تمثالًا مزيفًا بنظرة واحدة. هذه بديهيات أو ميول تتمثل في الدماغ بشكل غير واع وشبه رمزي. مثل هذه المعرفة يدعم ويوفر السياق، للمعرفة الرمزية الواعية. وكما هو الحال مع مشكلة التفكير المنطقي الشبه رمزي، من المأمول أن توفر أبحاث الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الحسابي وسائل لتمثيل هذا النوع من المعرفة.
يجب أن تكون العوامل الذكية قادرة على تحديد الأهداف وتحقيقها. فهي في حاجة إلى طريقة لتصور المستقبل (يجب أن يكون لديها القدرة على تمثيل حال البشر في هذا العالم، وتكون قادرة على التنبؤ بمدى مقدرتهم على تغييره)، وتكون قادرة على الاختيار لتعظيم الفائدة (أو «القيمة») من الخيارات المتاحة.
ذكاء اصطناعي مشاكل الذكاء الاصطناعي
في بعض مشاكل التخطيط، يمكن أن يفترض العامل الذكي أنه الشيء الوحيد الذي يعمل في العالم ويمكنه أن يصبح متأكدًا من عواقب تصرفاته. بالرغم من ذلك، وإذا كان ذلك غير صحيح، يجب أن يتأكد العامل بشكل دوري من اتساق توقعاته مع الواقع، ويجب أن يغير خطته عند الضرورة، يتطلب ذلك أن يعمل العامل في ظل عدم اليقين.
التخطيط عن طريق عوامل متعددة يستخدم التعاون والمنافسة بين الكثير من العوامل لتحقيق هدف معين. السلوك الناشئ مثل هذا تستخدمه الخوارزميات التطورية والذكاء السربى.
ذكاء اصطناعي مشاكل الذكاء الاصطناعي
تعلم الآلة كان تعلم الآلة محوريًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي منذ البداية. التعلم دون إشراف هو القدرة على إيجاد أنماط في عدد كبير من المدخلات. التعلم تحت الإشراف يشمل كلاً من التصنيف (القدرة على تحديد إلى أي فئة ينتمي شيء ما، بعد رؤية عددا من النماذج لعدة أشياء من فئات عدة)، والتراجع (اكتشاف آلية مستمرة من شأنها أن تولد نواتج من المدخلات، في ضوء مجموعة من المدخلات والمخرجات العددية من الأمثلة). في التعلم التقويمي يكافئ العامل على الاستجابة الحسنة ويعاقب على الاستجابة السيئة. يمكن تحليل هذه الاستجابات من حيث نظرية القرار، وذلك باستخدام مفاهيم مثل المنفعة. التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الحاسوب النظرية المعروفة باسم نظرية التعلم الحسابية.
ذكاء اصطناعي مشاكل الذكاء الاصطناعي
المعالجة الطبيعية للغة تعطي الآلات القدرة على قراءة وفهم اللغات التي يتحدث بها البشر. يأمل كثير من الباحثين أن يكون نظام معالجة اللغة الطبيعية قويًا بما يكفي لاكتساب المعرفة من تلقاء نفسه، من خلال قراءة النص الحالي المتاح عبر الإنترنت. بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية، تشمل استرجاع المعلومات (أو تحليل النصوص)، والترجمة الآلية.
مجال الروبوتات هو ذو صلة وثيقة بالذكاء الاصطناعي. يلزم الروبوتات الذكاء لتكون قادرة على التعامل مع مهام مثل تغيير الأشياء، والملاحة، في ظل مشاكل الفرعية الخاصة بتحديد المكان (أن تعلم أين أنت)، ورسم الخرائط (أن تعلم ما حولك)، وتخطيط الحركة (أن تعرف كيف تصل إلى هناك).
تصور الآلة هو القدرة على استخدام مدخلات من أجهزة الاستشعار (مثل الكاميرات والميكروفونات والسونار وغيرها من الآلات الأكثر غرابة) لاستخلاص جوانب من العالم. رؤية الحواسيب هي القدرة على التحليل البصري المدخلات. من المشاكل الفرعية القليلة: التعرف على الكلام التعرف على الوجوه والتعرف على الأشياء.
تقوم العواطف والمهارات الاجتماعية بدورين للعامل الذكي:
يجب أن تكون قادرة على التنبؤ بأفعال الآخرين، وفهم دوافعهم وحالاتهم العاطفية. (وهذا ينطوي على عناصر من نظرية اللعبة، نظرية القرار، وكذلك القدرة على محاكاة العواطف البشرية ومهارات الإدراك الحسي للكشف عن العواطف).
لحسن التفاعل بين الإنسان والحاسوب، تحتاج الآلة الذكية أيضا أن تظهر المشاعر—على الأقل يجب أن تبدو مهذبة وحساسة في تفاعلها مع البشر. في أحسن الأحوال، ينبغي أن تكون لديها مشاعر عادية.
هو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي، يتناول الإبداع من الناحية النظرية (من المنظور الفلسفي والنفسي) والعملية على حد سواء (من خلال تطبيقات معينة لنظم تولد مخرجات يمكن أن تعتبر إبداعية).
يأمل معظم الباحثين 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 الوعي الاصطناعي أو المخ الاصطناعي.
كثير من المشاكل المذكورة أعلاه تعتبر جزءاً 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 رأي الكاتب (العقل)، ومعرفة ما يجري الحديث عنه (المعرفة)، وإعادة 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.
ذكاء اصطناعي 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؟ وهل 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؟ وهل يمكن إعادة إنتاج الذكاء باستخدام رموز رفيعة المستوى، على غرار الكلمات والأفكار؟ أم أنها تحتاج إلى معالجة «شبه رمزية»؟
ذكاء اصطناعي مداخل للذكاء الاصطناعي
في الأربعينيات والخمسينيات، قام عدد من الباحثين باستكشاف العلاقة بين علم الأعصاب، نظرية المعلومات، وعلم التحكم الآلي. بعضهم بني الآلات التي تستخدم الشبكات الإلكترونية لعرض الذكاء البدائي مثل سلاحف و. جراى والتر W. Grey Walter ووحش جونز هوبكنز Johns Hopkins. العديد من هؤلاء الباحثين تجمعوا لحضور اجتماعات الجمعية الغائية في جامعة برينستون ونادي النسبية في إنكلترا. وبحلول عام 1960، أصبح هذا المنهج مهجور إلى حد كبير، على الرغم أن بعضا من عناصره عادت لها الحياة مرة أخرى في الثمانينيات.
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".
ذكاء اصطناعي مداخل للذكاء الاصطناعي
رجلا الاقتصاد هربرت سيمون وآلان نويل درسا المهارات البشرية وحاولا وضعها في إطار شكلي. وبأعمالهما هذه وضعا أساس علم الذكاء الاصطناعي، فضلا عن العلوم المعرفية، وبحوث العمليات وعلم الإدارة. أجرى فريقهم البحثي تجاربا نفسية لبيان أوجه التشابه بين مهارات الإنسان في حل المشاكل ومهارات البرامج التي كانوا يصممونها (مثل «حلال المشكلات العام»). كان مقدرا لهذا التقليد، المتركز في جامعة كارنيغي ميلون، في نهاية المطاف أن يؤدي إلى تطوير بناء ال Soar (بناء معرفي رمزي) في منتصف الثمانينيات.
وخلافا لنويل وسيمون، وجون ماكارثي ورأى أن الأجهزة ليست في حاجة إلى محاكاة الفكر البشري، ولكن بدلا من محاولة العثور على جوهر المنطق المجرد وحل المشاكل، وبغض النظر عما إذا كان الناس في نفس الخوارزميات. وقال في مختبر ستانفورد (شراع) الرسمية التي تركز على استخدام المنطق لحل مجموعة واسعة من المشاكل، بما في تمثيل المعرفة، التخطيط الآلي والجدولة تعلم الآلة كان المنطق أيضا محط تركيز العمل في جامعة أدنبرة وأماكن أخرى في أوروبا والتي أدت إلى تطوير لغة البرمجة المسماة بالبرولوج وعلوم البرمجة المنطقية.
ذكاء اصطناعي مداخل للذكاء الاصطناعي
وجد باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (مثل مارفن مينسكي وسيمور Papert) أن حل المشاكل الصعبة في الرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية تتطلب حلولا خاصة—وقالوا إنه لا يوجد مبدأ عام وبسيط (مثل المنطق) من شأنه استيعاب جميع جوانب السلوك الذكي. وصف روجر شانك مناهجهم «المضادة للمنطق» ب «غير المنتظمة» (على عكس النماذج «المنتظمة» في جامعة كارنيغي ميلون وستانفورد). قواعد المعرفة المنطقية (مثل مشروع دوغ لينات المسمى ب Cyc) هي مثال على الذكاء الاصطناعي «غير المنتظم»، لأنها يجب أن تصمم يدويا؛ مفهوم معقدا واحدا تلو الآخر.
عندما أصبحت ذاكرة الحواسيب الكبيرة متاحة في عام 1970 تقريبا، بدأ باحثين من كل هذه التقاليد الثلاثة في بناء المعرفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أدت «ثورة المعرفة» هذه إلى تطوير ونشر النظم الخبيرة (التي قدمها إدوارد فيغنبوم، وهي أول شكل حقيقي ناجح لبرمجيات الذكاء الاصطناعي. كان أيضا ما يحرك ثورة المعرفة إدراك أن كميات هائلة من المعارف ستكون مطلوبة للعديد من التطبيقات البسيطة للذكاء الاصطناعي.
ذكاء اصطناعي مداخل للذكاء الاصطناعي
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.
وفي عقد الثمانينيات، على الرغم 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 «شبه الرمزية» لمشاكل محددة في الذكاء الاصطناعي.
والباحثون في مجال الروبوتيات، مثل رودني بروكس، رفضوا الذكاء الاصطناعي الرمزي وركزوا على المشاكل الأساسية للهندسة التي من شأنها أن تسمح للروبوتات بالتحرك والبقاء على قيد الحياة. [325] أحيا عملهم وجهة النظر غير الرمزية لأوائل باحثي السيبرنطيقية (التحكم الآلي) من عقد الخمسينيات وأعادوا تقديم نظرية التحكم في الذكاء الاصطناعي. تتصل هذه المداخل نظرياً بأطروحة العقل المتجسد.
ذكاء اصطناعي مداخل للذكاء الاصطناعي
تجدد الاهتمام بالشبكات العصبية و"الترابط" من خلال ديفيد روميلهارت David Rumelhart وآخرين في منتصف الثمانينيات. الآن تدرس هذه المداخل وغيرها من المناهج الشبه رمزية، مثل النظم التقريبية fuzzy systems والحسابات التطورية، مجتمعة من خلال مبحث ناشئ بمسمى الذكاء الحسابي.
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».