hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
تاريخ الذكاء الاصطناعي شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)
أصبحت الوكالات الممولة لأبحاث الذكاء الاصطناعي، كالحكومة البريطانية وداربا، 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 في برنامج فهم الكلام بجامعة كارنيجي ميلون، مما دفعها إلى إلغاء منحة سنوية قيمتها ثلاثة ملايين دولار.
تاريخ الذكاء الاصطناعي شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)
ألقى هانز مورافيك باللوم 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 تعديل مانسفيلد في 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.
تاريخ الذكاء الاصطناعي شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)
أبدى العديد من الفلاسفة تحفظات بالغة على المزاعم التي طرحها الباحثون في حقل الذكاء الاصطناعي. وكان من أوائل هؤلاء الفلاسفة جون لوكاس، الذي دافع عن الرأي القائل بأن نظرية عدم الاكتمال لجودل تُظهر أن النظام الشكلي -كمثال عليه برنامج الحاسوب- لا يمكنه إدراك صدق بعض الجمل التي يستطيع الإنسان إدراكها. كما سخر النظام الشكلي من 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" جسدية وغريزية وغير واعية. وفي عام 1980، قدم جون سيرل حجة الغرفة الصينية التي 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".
تاريخ الذكاء الاصطناعي شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)
لم تُؤخذ هذه الانتقادات على محمل الجد من قِبل الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي. فقد بدت مسائل كعدم القدرة على الحل والمعرفة الفطرية أكثر إلحاحًا وجدية في نظرهم. ولم يكن واضحًا الفارق الذي تحدثه "معرفة الكيفية" أو "النية" بالنسبة لبرنامج حاسوبي عملي. وقد صرّح مينيك من 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." وكان جوزيف وايزنباوم، مؤلف برنامج إليزا، ناقدًا صريحًا لمواقف دريفس، لكنه "أوضح بشكل متعمد أن معاملة زملائه في مجال الذكاء الاصطناعي لدريفس لم تكن الطريقة الصحيحة لمعاملة إنسان."
تاريخ الذكاء الاصطناعي شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)
بدأ وايزنباوم يشعر بقلق أخلاقي بالغ إزاء الذكاء الاصطناعي عندما وضع كينيث كولبي "برنامج حاسوب قادر على إجراء حوار 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، نشر وايزنباوم كتابه "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 يد جون مكارثي في اقتراحه المعروف باسم "مستشار النصح" (بالإنجليزية: Advice Taker)‏. وفي عام 1963م، اكتشف جون ألان روبنسون طريقة 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.
تاريخ الذكاء الاصطناعي شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)
شهد سبعينيات القرن الماضي تطويرًا لنهج أكثر فاعلية في المنطق على يد روبرت كوالسكي بجامعة إدنبرة، مما أفضى سريعًا إلى تعاون مثمر مع الباحثين الفرنسيين آلان كولمار وفيليب روسيل، الذين ابتكروا لغة البرمجة المنطقية الناجحة برولوغ. 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 الأساس لأنظمة الخبراء التي طورها إدوارد فيغنباوم، وأعمال ألن نيويل وهيربرت سيمون المستمرة التي أسفرت عن تطوير نظام "سوار" ونظرياتهم الموحدة للإدراك.
تاريخ الذكاء الاصطناعي شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)
انتقد معارضون للمنطق الاستنباطي، على غرار دريفس، 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 كانيمان وغيرهم 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 مجلة ساينس حيث 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.
تاريخ الذكاء الاصطناعي شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)
من بين النقاد لمقاربة مكارثي كان زملاؤه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ومنهم مارفن 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 استخدمه مكارثي وكوالسكي وفيغنباوم ونيويل وسيمون.
في عام 1975 وفي ورقة علمية رائدة، أشار مينسكي إلى 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، ويمكن توريث هذه الفئات إلى الهياكل الفرعية والأفراد، أو تجاوزها حسب الحاجة. أطلق على هذه الهياكل اسم الإطارات. استخدم شانك نسخةً من الإطارات أطلق عليها "السيناريوهات" للإجابة بنجاح على أسئلة حول القصص القصيرة باللغة الإنجليزية. وستستخدم الإطارات في النهاية على نطاق واسع في هندسة البرمجيات تحت اسم البرمجة 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 لغة برولوغ. 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 في البرمجة المنطقية، وتوسيع نطاق الاستدلال ليشمل الاستدلال الافتراضي. وقد أُطلق على هذه المنطقيات مجتمعة اسم "المنطق غير المتزايد".
تاريخ الذكاء الاصطناعي الطفرة (1980-1987)
في الثمانينات اعتمدت الشركات حول العالم نوعًا من برامج الذكاء الاصطناعي يُعرف بأنظمة الخبراء، وصار التركيز على المعرفة جوهر أبحاث الذكاء الاصطناعي السائدة. وقدمت الحكومات تمويلًا سخيًا، مثل مشروع الحاسوب من الجيل الخامس في 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.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الطفرة (1980-1987)
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 إلى إدوارد فيجنباوم وتلاميذه. 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.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الطفرة (1980-1987)
في عام 1980 أُنجز في جامعة كارنيغي ميلون نظام خبراء أُطلق عليه اسم "آر 1" لصالح شركة المعدات الرقمية ديجيتال 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 مثل سيمبوليكس وليزب ماشينز، وشركات برمجيات مثل إنتيليكورب وأيون.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الطفرة (1980-1987)
في عام 1981 خصصت وزارة التجارة والصناعة اليابانية مبلغًا قدره 850 مليون دولار أمريكي لمشروع الحاسوب من الجيل 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 البرمجة برولوغ كلغة 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".  أصبحت الأنظمة المعتمدة على المعرفة وهندسة المعرفة محورًا رئيسيًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي في الثمانينيات. وكان هناك أمل في أن توفر قواعد البيانات الضخمة حلًا لمشكلة المعرفة العامة وأن تدعم الاستدلال 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. جادل دوغلاس لينات [الإنجليزية] الذي 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.
تاريخ الذكاء الاصطناعي اتجاهات جديدة في الثمانينيات
على الرغم من أن تمثيل المعرفة الرمزية والاستدلال المنطقي أنتجا تطبيقات مفيدة في الثمانينيات وحصلت على كميات هائلة من التمويل، إلا أنها ظلت غير قادرة على حل المشكلات المتعلقة بالإدراك والروبوتية والتعلم والفطرة السليمة. بدأ عدد قليل من العلماء والمهندسين في التشكيك في أن النهج الرمزي سيكون كافيًا يومًا ما لهذه المهام، وطوروا نهجًا أخرى، مثل الاتصالية، والروبوتية، والحوسبة اللينة، والتعلم التعزيزي. أطلق نيلس نيلسون [الإنجليزية] على هذه النهج اسم "ما دون الرمزي" (Sub-Symbolic).
في عام 1982 تمكن الفيزيائي جون هوبفيلد من إثبات أن نمطًا من الشبكات العصبية، عُرفت فيما بعد بشبكة 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 طور جيفري هينتون وديفيد روملهارت طريقة لتدريب الشبكات العصبية تعرف بالانتشار العكسي. مما أعاد الحيوية إلى ميدان البحث في الشبكات العصبية الاصطناعية.
تاريخ الذكاء الاصطناعي اتجاهات جديدة في الثمانينيات
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 النفس جيمس ماكليلاند. أُطلق على هذا المجال الجديد اسم الاتصالية (بالإنجليزية: Connectionism)‏، وأثار جدلًا واسعًا بين أنصار الذكاء الاصطناعي الرمزي والاتصاليين. وصف هينتون الرموز بأنها "الأثيرالمُتلألئ للذكاء الاصطناعي" أي أنها نموذج غير واقعي ومضلل للذكاء.
في عام 1990 استخدم يان ليكون في مختبرات بلالشبكات العصبية الالتفافية للتعرف 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.
تاريخ الذكاء الاصطناعي اتجاهات جديدة في الثمانينيات
جادل رودني بروكس وهانز مورافيك وآخرون 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 الأعلى كالتفكير 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".
كان ديفيد مار الذي جاء إلى معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في أواخر السبعينيات من خلفية ناجحة في علم الأعصاب النظري لقيادة المجموعة التي تدرس الرؤية، من رواد هذه الفكرة. وقد رفض جميع الأساليب الرمزية (منطق مكارثي وإطارات مينسكي)، 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.)
تاريخ الذكاء الاصطناعي اتجاهات جديدة في الثمانينيات
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 من علماء الإدراك النموذج الذي يعتمد على معالجة الرموز كآلية أساسية للتفكير. وقد اقترحوا بدلًا من ذلك فرضية العقل المجسد، التي تؤكد على أهمية الجسد في العمليات المعرفية، أي أن التفكير لا ينفصل عن الجسم والتفاعلات الحسية الحركية.
تعتمد الحوسبة اللينة على 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".
تاريخ الذكاء الاصطناعي اتجاهات جديدة في الثمانينيات
ولقد كان لكتاب «الاستدلال الاحتمالي في الأنظمة الذكية: شبكات الاستدلال المحتمل - (بالإنجليزية: Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference)‏» لجوديا بيارل في عام 1988 أثر بالغ في إدماج نظرية الاحتمالات ونظرية القرار في حقل الذكاء الاصطناعي.  كما شهد المنطق الضبابي الذي ابتكره لطفي زاده في الستينات انتشارًا واسعًا في مجالي الذكاء الاصطناعي والروبوتات.  بالإضافة إلى ذلك، تُصنف الحوسبة التطورية والشبكات العصبية الاصطناعية ضمن 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، ومنها الشبكات البايزية،  والنماذج الخفية لماركوف،  ونظرية المعلومات والنمذجة العشوائية. وتستند هذه الأدوات بدورها إلى تقنيات رياضية متقدمة كالتحسين الكلاسيكي. وخلال تلك الفترة كان هذا الفرع من الحوسبة اللينة يُعرف بالذكاء الحوسبي.
تاريخ الذكاء الاصطناعي اتجاهات جديدة في الثمانينيات
في التعلم المعزز يُكافأ 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، مثل ثورندايك،  وبافلوف،  وسكينر،  مستخدمين نماذج حيوانية في تجاربهم. وفي الخمسينيات من القرن الماضي تنبأ آلان تورينج،  وآرثر سامويلز [الإنجليزية]، بدور بارز لتعلم التعزيز في ميدان الذكاء الاصطناعي.
قَادَ ريتشارد سوتون وأندرو بارتو برنامجًا 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 منظور نظرية القرار (نظرية قرار ماركوف).، مُزوِّدًا هذا المجال بأساس نظري متين وافتتاحًا لأبواب واسعة من النتائج النظرية التي طُوِّرت في حقل بحوث 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 أن نظام المكافآت الدوباميني في الدماغ يستخدم نسخة من خوارزمية التعلم بفارق زمني.  وقد أصبح هذا النظام مؤثرًا جدًا في القرن الحادي والعشرين، واستُخدم في كل من ألفا غو وألفازيرو.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني
كان مجتمع الأعمال في الثمانينيات مفتونًا بوهج الذكاء الاصطناعي، إلا أن هذا الانبهار سرعان ما تلاشى في 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.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني
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 بينها التطور الهائل في قوة الحواسيب، والتعاون المثمر مع مجالات أخرى مثل الاستمثال والإحصاء، 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 مصطلح شتاء الذكاء الاصطناعي إبان 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 نظمتها جمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي. وقد ارتكزت مخاوفهم على واقع ملموس؛ ففي أواخر الثمانينات وبدايات التسعينات، واجه الذكاء الاصطناعي سلسلة من الأزمات المالية.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني
كانت أولى مؤشرات شتاء الذكاء الاصطناعي هو الانهيار المفاجئ لسوق الأجهزة المتخصصة به عام 1987. فقد كانت أجهزة الحاسوب المكتبية من شركتي آبل وإي بي إم تكتسب قوة وسرعة هائلتين، وسرعان ما تفوقت في عام 1987م على أجهزة لِيسب المعقدة والمكلفة التي كانت تنتجها شركات مثل سيمبوليكس. 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 الجديدة لداربا قرارًا بتحويل الأموال نحو مشاريع أخرى تبدو أكثر واعدة بتحقيق نتائج آنية، وذلك بعد أن اعتبرت أن الذكاء الاصطناعي لم يعد يمثل "الموجة القادمة".
تاريخ الذكاء الاصطناعي الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني
بحلول عام 1991 لم يتمكن مشروع الجيل الخامس في 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 أشار إتش بي نيوكويست [الإنجليزية] في 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 البيانات والروبوتات الصناعية واللوجستيات والتعرف على الكلام،  وبرامج البنوك،  والتشخيص الطبي،  ومحرك بحث جوجل.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني
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. يشرح نيك بوستروم هذه 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 أخرى كالمعلوماتية والأنظمة القائمة على المعرفة والذكاء الحوسبي، وذلك إما لاعتقادهم بتميز مجالهم، أو سعيًا وراء التمويل. وقد ظل شبح "شتاء الذكاء الاصطناعي" يطارد هذا المجال حتى مطلع الألفية الجديدة، كما تؤكد صحيفة نيويورك تايمز التي أشارت في عام 2005 إلى تردد العلماء والمهندسين في استخدام مصطلح "الذكاء الاصطناعي" خوفًا من يُنظر إليهم على أنهم حالمون طائشون.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني
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، ومنها الشبكات 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 مثل الإحصاء، 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.