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.

 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  وتشمل أيضاً التعريفات الأخرى المعرفة والتعلم كمعايير إضافية. صاغ عالم الحاسوب جون مكارثي هذا المصطلح بالأساس في عام 1956 م،على الرغم من وجود بعض الجدل حول هذه النقطة ، يقول ماكارثي "جئت بالمصطلح" قي مقابلة. (انظر "كيفية جعل الماكينات تفكر مثلنا".)  وعرَّفه بنفسه بأنه «علم وهندسة صنع الآلات الذكية».[11] ^ انظر^ [11] ^ جون مكارثي، "ما هو الذكاء الاصطناعي؟"  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».Andreas Kaplan; Michael Haenlein (2019) Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1), 15-25 

 الجدل 
تأسس هذا المجال على افتراض أن مَلَكة الذكاء يمكن وصفها بدقة لدرجة تمكن الآلة من محاكاتها.أطروحة دارتموث:
  وهذا يثير جدلاً فلسفياً حول طبيعة العقل البشري وحدود المناهج العلمية، وهي قضايا تناولتها نقاشات وحكايات أسطورية وخيالية وفلسفية منذ القدم.هذه هي الفكرة الرئيسية لكتاب باميلا مكوردك Pamela McCorduck/ "آلات تفكر". تقول فيه: "أحب أن أفكر في الذكاء الاصطناعي كتأليه علمي لتقاليد ثقافية جليلة".  "الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر هو فكرة انتشرت في تاريخ الفكر الغربي، وهو حلم في حاجة ماسة إلى التحقيق."  "إن تاريخنا مليء بالمحاولات - الغريبة والكوميدية والجادة والأسطورية والواقعية: لصنع الذكاء الاصطناعي، واستنساخ ما هو أساسي بنا، متجاوزين قي ذلك الوسائل العادية. جيئة وذهاباً بين الأسطورة والحقيقة، أمدَّنا الخيال بما لم تمدنا به الورش، وانخرطنا لفترة طويلة في هذا الشكل الغريب من الاستنساخ الذاتي".  تتبَّعت باميلا هذه الرغبة - عائدة بالتاريخ إلى الوراء، وزعمت أنَّ أصول هذه الرغبة هيللينية وأسمتها بـ"الرغبة في تشكيل الآلهة". 
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.تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة على نطاق واسع وراء الكواليس:




إن بحوث الذكاء الاصطناعي من الأبحاث عالية التخصص والتقنيَّة، لدرجة أن بعض النقَّاد ينتقدون «تفكك» هذا المجال.تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى مجالات فرعية:
  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.تقوم هذه القائمة من السمات الذكية على المواضيع التي تتناولها كتب الذكاء الاصطناعي الرئيسية، بما في ذلك:



  كما ولا يزال الذكاء العام (أو «الذكاء الاصطناعي القوي») هدفاً بعيد المدى لبعض الأبحاث في هذا المجال.الذكاء العام (الذكاء الاصطناعي القوي) نوقش في مقدمات معروفة للذكاء الاصطناعي:
  و

 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.النتاج الأول للذكاء الاصطناعي:




وانظر أيضا السيبرنطيقا وأوائل الشبكات العصبية في تاريخ الذكاء الاصطناعي. من بين الباحثين الذين وضعوا أسس للنظرية الحساب، السيبرنطيقية ق، نظرية المعلومات، والشبكات العصبية كان آلان تورنغ، جون فون نيومان، نوربرت فينر، كلود شانون، وارين ماكلاو، التر بيتس ودونالد هب.

أسس المجال الحديث لبحوث الذكاء الاصطناعي في مؤتمر في حرم كلية دارتموث في صيف عام 1956.مؤتمر دارتموث:




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."السنوات الذهبية" للذكاء الاصطناعي (برامج المنطق الرمزي الناجحة 1956-1973) :

البرامج التي وصفت هى: برنامج دانييل بوبرو Daniel Bobrow المسمى "الطالب" /، والمنطق النظري لنويل وسيمون / وشردلو SHRDLU تيري فينوغراد / . بحلول منتصف الستينيات أصبحت تلك البحوث تمول بسخاء من وزارة الدفاع الأمريكية.
وهؤلاء الباحثون قاموا بالتوقعات الآتية:
 عام 1965، هـ. أ. سيمون: «الآلات ستكون قادرة في غضون عشرين عاما على القيام بأي عمل يمكن أن يُنَفِّذُهُ الإنسان». اقتبست في 
 عام 1967، مارفن مينسكي: «في غضون جيل واحد... سوف تُحَل مشكلة صنع 'الذكاء الاصطناعي' بشكل كبير». اقتبست في 

ولكنهم فشلوا في إدراك صعوبة بعض المشاكل التي واجهتهم.انظر (تاريخ الذكاء الاصطناعي -- المشاكل). 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.أول انتكاسة للذكاء الاصطناعي :





في أوائل الثمانينيات، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعي صحوة جديدة من خلال النجاح التجاري «للنظم الخبيرة»،النظم 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.ازدهار الثمانينيات: ظهور النظم الخبيرة، مشروع الجيل الخامس، Alvey,MCC, SCI :




  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.الانتكاسة الثانية للذكاء 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.تفضل الآن الطرق الرسمية ("نصر النظاميين") :



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.

 فلسفة الذكاء الاصطناعي 

300px|تصغير|روبوت هوندا أسيمو في معرض إكسبو 2005|بديل=

يشكل الذكاء الاصطناعي تحديًا وإلهامًا لعلم الفلسفة؛ 
300px|تصغير|وكمارو يحيي الناس|بديل=
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.كل هذه المواقف المذكورة أدناه هي المعيار في مناقشة هذا الموضوع، مثل:



آلات الحساب والذكاء «قانون تورنغ»
 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.الآثار الفلسفية لاختبار تورنغ :
 ،




 أطروحة دارتموث
 «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)
 «نظام الرموز المادية لديه الوسائل الضرورية والكافية للأفعال الذكية بوجه عام». مفاد هذه الجملة هو أن جوهر الذكاء يكمن في المقدرة على معالجة الرموز.فرضية النظام الرمزى المادي:

  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.انتقد دريفوس الظروف اللازمة لفرضية النظام الرمزي المادية التي وصفها بأنها "افتراض نفسي" : "يمكن النظر إلى العقل على أنه وسيلة تعمل على أجزاء من المعلومات وفقا لقواعد شكلية". انتقاد دريفوس الذكاء الاصطناعي:
 ، * ،

  و

 مبرهنة عدم الاكتمال لغودل
 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،هذه إعادة صياغة للآثار الهامة لنظريات Gödel.الاعتراض الرياضي:

 تفنيد الاعتراض الرياضى:
  تحت (2) "الاعتراض الرياضي"
 ، تكوين الاعتراض الرياضي:
 ، * الخلفية 
 ، ، ،  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».هذه النسخة من ، وكما نقلت في  كانت صيغة سيرل الأصلية "الكومبيوتر المبرمج بشكل ملائم هو عقل بالفعل، بمعنى أنه إذا تمت برمجة الكمبيوتر بالبرامج الملائمة يمكننا القول حرفيا بأن هذا الحاسب يفهم ولديه حالات معرفية أخرى."  ويعرف الذكاء الاصطناعي القوي من قبل [125]: "التأكيد على أن آلات يمكنها التصرف بذكاء (أو ربما على نحو أفضل، والتصرف كما لو كانت ذكية) يسميه الفلاسفة فرضية "الذكاء الاصطناعي الضعيف"، والتأكيد على أن الآلات الذكية قادرة على التفكير في الواقع (في مقابل محاكاة تفكير) يسمى "فرضية الذكاء الاصطناعي القوي". يرد سيرل على هذا التأكيد بحجته المعروفة بالغرفة الصينية، والتي تطلب منا أن ننظر داخل الكمبيوتر، لنحاول أن نعرف أين قد يكون هذا «العقل».حجة الغرفة الصينية لسيرل:
 ، 




فرضية الدماغ الاصطناعي
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.الدماغ الاصطناعي :



 أقسى شكل من أشكال هذه الحجة (سيناريو استبدال الدماغ) التي تقدم بها كلارك جلايمور Clark Glymour في منتصف السبعينيات وتطرق لها من قبل زينون بايلاشين Zenon Pylyshyn وجون سيرل في عام 1980. ويرى دانيال دنت Daniel Dennett الوعى البشري كنمط تفكير متعدد الوظيفة وانظر "شرح الوعي".

 أنواع الذكاء الاصطناعي 

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات رئيسية وفق قدراته ومستوى محاكاته للذكاء البشري:

 الذكاء الاصطناعي الضيق 
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.

 الذكاء الاصطناعي العام 
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.

 الذكاء الاصطناعي الفائق 
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.

 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.

 الاستنتاج، والتفكير المنطقي، والمقدرة على حل المشكلات 
وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات التي تحاكي التفكير المنطقي المتسلسل الذي يمارسه البشر عند حل الألغاز، ولعب الطاولة، أو الاستنتاجات المنطقية.حل المشاكل، حل اللغز، الألعاب، والاستنتاج:
 ، * ، * ، * 

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.التفكير التشكيكي:
 ، * ، * ، * 

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.القوة الشديدة والكفاءة والانفجار الاندماجي:


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 

تمثيل المعرفةتمثيل المعرفة :
 ،
 ، * 159.
 ،
  وهندسة المعرفةهندسة 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؛تمثيل العلاقات والفئات: الشبكات الدلالية
، المنطق الوصفي، الميراث (بما في ذلك من إطارات ونصوص):
 ، * ، * 169
  والمواقف والأحداث، والدول، والزمن؛تمثيل الأحداث والوقت : حساب الموقف، وحساب الحدث، والحساب بطلاقة (و حل مشكلة الإطار):
 ، * ، *  الأسباب والنتائج؛الحساب السببى:
  معرفة المعرفة (ما نعرفه عما يعرفه الناس)تمثيل المعرفة حول المعرفة: الحساب الاعتقادي، والمنطق ذا الوسائط:
 ، *  وغيرها من المجالات الكثيرة التي لم تلق القدر الكافي من البحث. يسمى التمثيل الكامل «لما هو موجود» أنطولوجية (وجودية)الوجودية:
  (كلمة مقترضة من الفلسفة القديمة)، والأكثر شمولاً منها تسمى أنطولوجيات عليا.

من بين أصعب المشاكل في تمثيل المعرفة هي:

 التفكير الافتراضي ومشكلة التأهيل
 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 بينما كان ماكارثي يهتم في المقام الأول بقضايا التمثيل المنطقي للإجراءات، يطبق هذا المصطلح على المسألة الأعم وهى المنطق الافتراضي في الشبكة الواسعة من الافتراضات التي تقوم عليها كل معرفتنا المنطقية. 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.المنطق الافتراضي والتفكير المنطقى، والمنطق الغير مونوتونى، والمحيط، وافتراض العالم المغلق، خطف (بول وآخرون يضع الاختطاف تحت بند "المنطق الافتراضي". لوجر وآخرون يضع هذا تحت عنوان "المنطق غير مؤكد"):
 ،
 ، * ، * 

اتساع المعرفة المنطقية
 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.اتساع المعرفة المنطقية:
 ، * ، * ، *  (مقدمة) 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.

شكل الفرعي الرمزي لبعض المعرفة المنطقية
 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.المعرفة والخبرة كحدس مجسد:
 [200] (هيوبرت دريفوس هو الفيلسوف والناقد في الذكاء الاصطناعي كان بين أول من قالوا أن معظم المعارف البشرية شُفِرَت بشكل شبه رمزي.)
  طرفة جلادويل Gladwell's Blink هي مقدمة معروفة للمنطق والمعرفة الشبه رمزية.)
 [202] (يزعم هوكينز أن المعرفة الشبه رمزية يجب أن تكون التركيز الرئيسي لأبحاث الذكاء الاصطناعي). 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.

 التخطيط 

يجب أن تكون العوامل الذكية قادرة على تحديد الأهداف وتحقيقها.التخطيط :

 ، * ، * 208
 ، *  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.

في بعض مشاكل التخطيط، يمكن أن يفترض العامل الذكي أنه الشيء الوحيد الذي يعمل في العالم ويمكنه أن يصبح متأكدًا من عواقب تصرفاته.التخطيط الكلاسيكى :
 ،
 ،
 ، *  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 والعمل في المجالات غير القطعية: التخطيط المشروط ومراقبة التنفيذ، وإعادة التخطيط والتخطيط المستمر:


التخطيط عن طريق عوامل متعددة يستخدم التعاون والمنافسة بين الكثير من العوامل لتحقيق هدف معين. السلوك الناشئ مثل هذا تستخدمه الخوارزميات التطورية والذكاء السربى.التخطيط المتعدد العوامل والسلوك الناشئ:


 التعلم 

تعلم الآلةالتعليم :
 ، * ، * ، * ، *  كان تعلم الآلة محوريًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي منذ البداية.آلان تورنغ ناقش محورية التعلم في وقت مبكر عام 1950، في بحثه الكلاسيكي "الحاسبات والذكاء".  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 التقويميالتعلم التعزيزى:

  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.

 آلية عمل اللغة الطبيعية 

المعالجة الطبيعية للغة ar : معالجة اللغة الطبيعية



  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.تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك استرجاع المعلومات (أي تحليل النص)، والترجمة الآلية:
 ، * 

 الحركة وإمكانية التغيير 

مجال الروبوتاتالروبوتيات:
 ، * 245
  هو ذو صلة وثيقة بالذكاء الاصطناعي. يلزم الروبوتات الذكاء لتكون قادرة على التعامل مع مهام مثل تغيير الأشياء،التحرك وفضاء التكوين:
  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).الروبوتية ورسم الخرائط (المحلية، الخ) :


 الإدراك 

تصور الآلةآلة التصور :


  هو القدرة على استخدام مدخلات من أجهزة الاستشعار (مثل الكاميرات والميكروفونات والسونار وغيرها من الآلات الأكثر غرابة) لاستخلاص جوانب من العالم. رؤية الحواسيبرؤية الحواسيب:


  هي القدرة على التحليل البصري المدخلات. من المشاكل الفرعية القليلة: التعرف على الكلامالتعرف على الكلام :

  التعرف على الوجوه والتعرف على الأشياء.التعرف عل الوجوه:


 الذكاء الاجتماعي 

تصغير|200px|قسمت Kismet، روبوت ذا مهارات اجتماعية بدائية

تقوم العواطف والمهارات الاجتماعية بدورين للعامل الذكي:الحساب الانفعالي والعاطفي:


 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.

 الإبداع 

200px|تصغير|TOPIO، روبوت يمكن أن تلعب لعبة كرة الطاولة، التي وضعتها TOSY.|بديل=

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).

 الذكاء العام 

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.[272] ^زعم جيرالد إيدلمان، إيغور الكسندر وغيرهم أن الوعي الاصطناعي مطلوب للذكاء الاصطناعي القوى. الاقتباس في التقدم راي كرزويل Ray Kurzweil، جيف هوكينز Jeff Hawkins، وآخرون قالوا أن الذكاء الاصطناعي القوي يتطلب محاكاة عمل الدماغ البشري. الاقتباس في التقدم

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.الذكاء الاصطناعي الكامل :


 مداخل للذكاء الاصطناعي 
لا توجد نظرية موحدة أو نموذج يوجه بحوث الذكاء الاصطناعي. اختلف الباحثون حول العديد من القضايا.نيلز نيلسون يكتب : "ببساطة، هناك خلافات واسعة في هذا المجال عن المغزى الأساسي للذكاء الاصطناعي".  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؟الذكاء البيولوجى مقابل الذكاء العام:
 ، الذي يجعل القياس على الطيران والهندسة.
 ، الذي يكتب ان هناك "فرعين رئيسيين للذكاء الاصطناعي: أحدهما يهدف إلى إنتاج سلوك ذكى بغض النظر عن كيف تم، والأخر يستهدف محاكاة العمليات الذكية الموجودة في الطبيعة، ولا سيما البشرية منها."
 ، بحثا في العلوم، والذي يصف لامبالاة مكارثي McCarthy تجاه النماذج البيولوجية. كما نقلت كولاتا عن مكارثي قوله: "هذا هو الذكاء الاصطناعي، وبالتالي فإننا لا نهتم إذا كان حقيقيا من الناحية النفسية" [=% 22we http://books.google.com/books؟id=PEkqAAAAMAAJ&q + لا + الرعاية + إذا + ومن الناحية النفسية + +% 22 & الحقيقي dq =% 22we + لا + الرعاية + + لو انها حقيقية + + نفسيا% 22 & & الناتج هتمل pgis = = 1]. كرر مكارثي مؤخرا موقفه في الدورة الخمسين لمؤتمر الذكاء الاصطناعي "لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على محاكاة الذكاء البشري"    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؟النظاميين مقابل غير النظاميين:


  وهل يمكن إعادة إنتاج الذكاء باستخدام رموز رفيعة المستوى، على غرار الكلمات والأفكار؟ أم أنها تحتاج إلى معالجة «شبه رمزية»؟الذكاء الاصطناعي الرمزي مقابل الذكاء الاصطناعي الشبه رمزي :
 ، والذي يستخدم مصطلح "شبه رمزي".

 علم التحكم الآلي ومحاكاة الدماغ 

تصغير|280px|العقل البشري يوفر إلهاما للباحثين في الذكاء الاصطناعي، ولكن لا يوجد توافق في الآراء بشأن المدى المقبول لهذه المحاكاة.|بديل=
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.

 الذكاء الاصطناعي التقليدي 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".

 محاكاة المعرفة 

 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.المحاكاة المعرفية، نويل وسيمون، الذكاء الاصطناعي في CMU (التي كانت تسمى آنذاك كارنيجي للتكنولوجيا) :

 سورٍ Soar (البنية المعرفية)(تاريخ):



 الذكاء الاصطناعي المنطقي 

 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 الآلةمكارثي وأبحاث الذكاء الاصطناعي في SAIL وSRI:

  كان المنطق أيضا محط تركيز العمل في جامعة أدنبرة وأماكن أخرى في أوروبا والتي أدت إلى تطوير لغة البرمجة المسماة بالبرولوج وعلوم البرمجة المنطقية.أبحاث الذكاء الاصطناعي في أدنبرة، وفرنسا، وولادة البرولوج:



 الذكاء الاصطناعي الرمزي«غير المنتظم» 

 وجد باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (مثل مارفن مينسكي وسيمور Papert)الذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تحت مارفن مينسكاي في 1960 :


  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.Cyc البنية المعرفية:
 ، والذي تسميه "مشاريع غير نظامية باصرار "




 الذكاء الاصطناعي القائم على المعرفة 

 عندما أصبحت ذاكرة الحواسيب الكبيرة متاحة في عام 1970 تقريبا، بدأ باحثين من كل هذه التقاليد الثلاثة في بناء المعرفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.ثورة المعرفة :

  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.

 الذكاء الاصطناعي شبه 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.شهد الذكاء الاصطناعي شبه الرمزى أسوأ تراجعا دفع به إلى الخلفية حين انتقد مارفن مينسكاي وسيمور بابرت المستقبلات في عام 1969. انظر تاريخ الذكاء الاصطناعي، وانتكاسة الذكاء الاصطناعي، أو فرانك روزنبلات.
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.

 من أسفل إلى أعلى، متضمن، موجود، القائم على السلوك أو الذكاء الاصطناعي الجديد 

 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.

 الذكاء المحاسبي 

 تجدد الاهتمام بالشبكات العصبية و"الترابط" من خلال ديفيد روميلهارت David Rumelhart وآخرين في منتصف الثمانينيات.إحياء الصلة connectionism:

  الآن تدرس هذه المداخل وغيرها من المناهج الشبه رمزية، مثل النظم التقريبية fuzzy systems والحسابات التطورية، مجتمعة من خلال مبحث ناشئ بمسمى الذكاء الحسابي.انظر IEEE مجتمع الذكاء المحاسبى 

 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».

 دمج المناهج 
نموذج العامل الذكي

 العامل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح. العوامل الذكية في أبسط أشكالها هي برامج لحل مشاكل محددة. وأكثرها تعقيدا هو الإنسان المفكر والعقلاني.نمط العامل الذكي:
 ، * ،
  هذا النموذج يعطي الباحثون رخصة لدراسة المشاكل المنفردة وإيجاد حلول يمكن التحقق من صحتها والاستفادة منها ها على حد سواء، من دون الاتفاق على نهج واحد. يمكن للعامل استخدام أي نهج يصلح لحل مشكلة محددة—بعض العوامل رمزية ومنطقية، وبعضها شبكات عصبية شبه رمزية وغيرها يمكنه استخدام مداخل جديدة. كما يقدم النموذج للباحثين لغة مشتركة للتواصل مع مجالات أخرى، مثل نظرية القرار والاقتصاد والتي تستخدم أيضا مفاهيم العوامل المجردة. أصبح نموذج العامل الذكي مقبولا على نطاق واسع خلال التسعينيات."أصبحت فكرة العامل الكامل مقبولة على نطاق واسع" 

العامل البنيوي [أو] المعرفية البنيوية
 صمم باحثون أنظمة لبناء نظم ذكية من خلال تفاعل العوامل الذكية في النظام متعدد العوامل.بنية العامل، النظام ذكي المختلط:

  النظام الذي يتكون من مكونات رمزية وشبه رمزية هو نظام ذكي هجين، ودراسة مثل هذه الأنظمة تعتبر تكاملا بين أنظمة الذكاء الاصطناعي. يوفر نظام المراقبة الهرمية جسرا بين الذكاء الاصطناعي الشبه رمزي في قاع الهرم والمستويات الاستجابية والذكاء الاصطناعي التقليدي الرمزي في أعلى الهرم، حيث تسمح المسافة الزمنية بالتخطيط ووضع النماذج للعالم.البص Albus, J. S، بنية رقم النموذج 4-D/RCS للمركبات بدون سائقين. في ج جيرهارد G Gerhart، ر جاندرسون R Gunderson، س شوميكر C Shoemaker، المحررين، وقائع جلسة SPIE AeroSense Session on Unmanned Ground Vehicle Technology حول تكنولوجيا مركبات البر بدون سائقين، عدد رقم 3693، صفحات 11-20  كان هيكل التصنيف الخاص برودني بروكس Rodney Brooks اقتراحا مبكرا لهذا النظام الهرمي.

 أدوات بحث 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.

 البحث والتحسين 

يمكن حل العديد من مشاكل الذكاء الاصطناعي من الناحية النظرية بالبحث الذكي في العديد من الحلول الممكنة: يمكن أن يختزل التفكير المنطقي إلى إجراء البحث. على سبيل المثال، يمكن اعتبار الدليل المنطقي بحثا عن مسار ينطلق من افتراضات إلى نتائج، حيث كل خطوة هي تطبيق لقاعدة الاستدلال.التسلسل الأمامى، التسلسل الخلفي، شروط القرن Horn clauses، والاستنتاج المنطقي كنوع من البحث:




تبحث الخوارزميات التخطيطية خلال تفريعات من الأهداف الرئيسية والفرعية، في محاولة لإيجاد الطريق إلى الهدف، وهي عملية تسمى تحليل الوسائل والغايات.بحث مساحة الحالة والتخطيط:



تستخدم الخوارزميات الروبوتية محركات بحث محلية لتحريك الأطراف واستيعاب الأشياء في مساحة التكوين.
العديد من خوارزميات التعلم تستخدم خوارزميات البحث على أساس قابلية التحسين.

أبحاث بسيطة شاملةالبحث عن جهل (اتساع أول البحث، وعمق البحث الأولى وبحث المساحة العامة للحالة):




نادرا ما تكون كافية لمعظم مشاكل العالم الحقيقي: فضاء البحث (عدد أماكن البحث) لتنمو بسرعة إلى أرقام فلكية. والنتيجة هي بحثا بطيئا للغاية أو بحثا لا ينجز أبدا. الحل بالنسبة لكثير من المشاكل، هو استخدام «الاستدلال» أو «قواعد التجربة» التي تقضي على الخيارات التي يستبعد أن تؤدي إلى الهدف (وهي تسمى «تشذيب شجرة البحث»). يوفر الاستدلال البرنامج بـ«أفضل تخمين» عن طريق الحل.الكشف عن مجريات الأمور، أو البحث عن علم (مثل الأول الأفضل والجشع والذكاء الاصطناعي القوى*):
 ، * ، * ، * 

وهناك نوع مختلف جدا من البحث برز في التسعينيات، على أساس نظرية التحسين الرياضية. بالنسبة لكثير من المشاكل، من الممكن أن تبدأ عملية البحث بشكل ما من التكهن والتخمين، ثم يعدل التخمين تدريجيا حتى الوصول إلى الدرجة المثلى التي لا يمكن إجراء أي تحسينات بعدها. يمكن تصور هذه الخوارزميات كأنها أعمى يتسلق التلال: يبدأ البحث عند نقطة عشوائية على الساحة، وبعد ذلك، بعض القفزات أو الخطوات، ونستمر في تحريك تخمينا بصعود هذا التل، إلى أن نصل إلى القمة. من خوارزميات التحسين الأخرى: محاكاة الصلب، بحث الشعاع والتحسين العشوائي.بحث عمليات التحسين:




تستخدم المحاسبة التطورية شكل من أشكال البحث الأمثل. على سبيل المثال، قد تبدأ من الكائنات التي يبلغ عدد سكانها (التكهنات)، ثم السماح لهم بالتحور وإعادة التكوين، واختيار الأصلح فقط للبقاء على قيد الحياة كل جيل (صقل التخمينات). أشكال التطور الحسابية تشمل خوارزميات الذكاء السربي (مثل مستعمرة النمل أو تحسين سرب الجسيمات)الحياة الاصطناعية، والتعلم المبني على أساس المجتمع:

والخوارزميات التطورية (مثل الخوارزميات الجينية)الخوارزمية الجينية للتعلم:
 ، * 
انظر أيضاوالبرمجة الجينية.

 المنطق 

المنطقالمنطق:
 ، * ، * ، * 
أدخله جون مكارثي في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي في عام 1958 خلال أطروحته المسماة «الآخذ بالمشورة». في عام 1963، اكتشف ج.آلان روبنسون طريقة خوارزمية بسيطة وكاملة تماما للاستنتاج المنطقي الذي يمكن بسهولة أن يقوم به الحواسيب الرقمية.النقاء والوحدة:
 ، * ، * ، * 
ومع ذلك، سرعان ما يؤدي التنفيذ الساذج للخوارزميات إلى حدوث انفجار اندماجي أو حلقة لا نهاية لها. في عام 1974، اقترح روبرت كوالسكي تمثيل تعبيرات منطقية حسب شروط القرن (البيانات في شكل قواعد، كما يلي: «أن p إذا q»، مما اختزل الاستدلال المنطقي إلى تسلسل خلفي أو أمامي. هذا خفف المشكلة إلى حد كبير (ولكن لم يلغها).تاريخ منطق البرمجة:


الآخذ بالنصائح:
 ، * 

يستخدم المنطق لتمثيل المعرفة، وحل المشاكل، ولكن يمكنه أن يطبق على غيرها من المشاكل أيضا. على سبيل المثال، خوارزمية satplan تستخدم المنطق للتخطيط،Satplan (طريقة للتخطيط الآلي):
 ، * ، * 
وبرمجة المنطق الاستقرائي هي طريقة للتعلم.التعلم القائم على التفسير، التعلم القائم على الأهمية، وبرمجة المنطق استقرائي، والتفكير المنطقى وفقا للحالة:
 ، * ، * ، * 
هناك عدة أشكال مختلفة من المنطق المستخدم في بحوث الذكاء الاصطناعي.
 المنطق الاقتراحي أو العباري:المنطق الاقتراحي:
 ، ** 
  هو منطق البيانات التي يمكن أن تكون صحيحة أو غير صحيحة.
 المنطق الأولي:المنطق الأولي وخصائص مثل المساواة:
 ، ** ، ** ، ** ، **  يسمح أيضا باستخدام الكلمات الدالة على الكمية والخبر، ويمكنه التعبير عن حقائق الأشياء، وخواصهم، وعلاقاتهم مع بعضهم البعض.
 المنطق التقريبي: هو نوع من المنطق الأولي والذي يسمح بتمثيل حقيقة الجملة بقيمة بين 0 و1، بدلا من مجرد (1) للصحيح أو (0) للخطأ. يمكن استخدام النظام التقريبي للتفكير غير المؤكد، وكان المنطق الذي يستخدم على نطاق واسع في الصناعة الحديثة ونظم مراقبة المنتجات الاستهلاكية.المنطق الواضح:

 المنطق الافتراضي، المنطق غيرالمونوتوني والمحيط: هي أشكال المنطق الذي صمم للمساعدة في المنطق الافتراضي ومشكلة التأهيل.
 صممت عدة امتدادات للمنطق للتعامل مع مجالات محددة من المعرفة، مثل: المنطق الوصفي؛ وحساب الموقف، وحساب الحدث والحساب الطليق (لتمثيل الأحداث والزمن) الحساب السببي؛ حساب المعتقد، ومنطق الاحتمالات.

 الطرق الاحتمالية للتفكير غير المؤكد 

مشاكل عديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي (في التفكير، والتخطيط، والتعلم، والفهم والروبوتيات) تتطلب عاملاً للعمل مع معلومات غير كاملة أو غير أكيدة. ابتداء من أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، دافع يهودا بيرل وغيره عن استخدام أساليب مستمدة من نظرية الاحتمال والاقتصاد لوضع عدد من أدوات قوية لحل هذه المشاكل.مساهمة يهودا بيرل قي مجال الذكاء الاصطناعي :
 الطرق العشوائية للتفكير الغير مؤكد :
 ، * ، * ، * ، * 
شبكاتشبكة Bayes :
 ، * ، * ، *  Bayes
هي أداة عامة للغاية يمكن استخدامها في عدد كبير من المشاكل : التفكير المنطقي (باستخدام خوارزمية Bayesian الافتراضية الاستدلالية)،خوارزمية Bayes الاستدلالية:
 ، * ، * ، * 
التعلم (باستخدام خوارزمية تعظيم التوقعات -)،التعلم وفقا لطريقة Bayesian وخوارزمية تعظيم التوقعات :
 ، * ، * 
تخطيط (باستخدام شبكة قرار)شبكة قرار Bayes :

وتصور (باستخدام شبكة دينامية النظرية الافتراضية).شبكة Bayes الديناميكية:


يمكن استخدام الخوارزميات الاحتمالية أيضا للترشيح، والتنبؤ، وتمهيد، وإيجاد تفسيرات لتيارات البيانات، ومساعدة نظم التصور لتحليل العمليات التي تحدث على مر الزمنالنماذج العشوائية الزمنية : (على سبيل المثال، نموذج ماركوف الخفي)نموذج ماركوف المخفي:

أو مرشح كالمانمرشح كالمان:


وثمة مفهوم رئيسي من علم الاقتصاد هو «الجدوى»: مقياس لمعرفة قيمة شيء بالنسبة للعامل ذكي. وضعت أدوات رياضية دقيقة لتحليل كيف يمكن للعامل الاختيار والتخطيط، وذلك باستخدام نظرية القرار، قرار التحليل،نظرية القرار وتحليله:
 ، * 
نظرية قيمة المعلومة.نظرية قيمة المعلومات:

وتشمل هذه الأدوات نماذج مثل عملية قرار ماركوف،عملية قرار ماركوف وشبكة القرار الديناميكية:

شبكة القرار الديناميكية
نظرية اللعبة، وتصميم الآليةنظرية اللعبة، وتصميم الآلية :


 المصنفات وطرق التعلم الإحصائي 

الذكاء الاصطناعي أبسط تطبيقاته يمكن تقسيمها إلى نوعين: المصنفات («إذا كانت براقة فهي ماس»)، وحدات التحكم («إذا كانت لامعة، فالتقطها»). ولكن أدوات التحكم تصنف الشروط قبل أن نستنتج الأعمال، ولذلك يشكل أنواع التصنيف جزءا أساسيا من العديد من نظم الذكاء الاصطناعي.

والمصنفاتطرق التعلم الإحصائي وأساليب التصنيف:
 ، * 
من المهام التي تستخدم نمط المطابقة لتحديد أقرب مطابقة. يمكن ضبطها وفقا لنماذج وجعلها جذابة جدا للاستخدام في الذكاء الاصطناعي. تعرف هذه الأمثلة بالملاحظات أو الأنماط. في التعليم تحت إشراف، ينتمي كل نمط إلى فئة معينة محددة سلفا. يمكن اعتبار هذه الفئة قرارا يجب أن يتخذ. تعرف جميع الملاحظات مع علامات فئاتها باسم مجموعة من البيانات.

عندما ترد ملاحظة جديدة، تصنف هذه الملاحظة على أساس الخبرة السابقة. يمكن تدريب المصنفات بطرق مختلفة، فهناك العديد من المناهج الإحصائية ومناهج تعليم الآلة.

وهناك مجموعة واسعة من المصنفين متاحة، ولكل منها نقاط قوتها ونقاط ضعفها. ويعتمد أداء المصنف بشكل كبير على خصائص البيانات المراد تصنيفها. لا يوجد تصنيف واحد يعمل على النحو الأفضل في كل المشاكل وهو ما يشار إليه بنظرية «لا توجد وجبة غذاء مجانية». أجريت اختبارات تجريبية مختلفة للمقارنة بين أداء المصنفات وللعثور على خصائص البيانات التي تحدد تصنيف الأداء. على الرغم من ذلك، يعتبر تحديد المصنف المناسب لمشكلة معينة فنا أكثر من كونه علما.

أكثر المصنفات استخداما هي الشبكة العصبية
الطرق الأساسية مثل دعم جهاز النقل المدعمالطرق الرئيسية:

خوارزمية (ك) لأقرب جارخوارزمية ك لأقرب جار:

النموذج كارل فريدريش جاوس المختلطنموذج جاوس الخليط:

مصنف بايز Bayes البسيط،مصنف بايز البسيط:

وشجرة القرارات.شجرة القرارات:

 ، * ، * 
قورن أداء هذه المصنفات بالكثير من مهام التصنيف
من أجل التوصل إلى بيانات الخصائص التي تحدد تصنيف الأداء.

 الشبكات العصبية 

تصغير|180px|الشبكة العصبية الاصطناعية

دراسة الشبكة العصبية الاصطناعيةالشبكات العصبية والصلة connectionism:
 ، * ، * ، * 
بدأت خلال العقد السابق لتأسيس أبحاث الذكاء الاصطناعي. في الستينيات، وضع فرانك روزنبلات Frank Rosenblatt نسخة مهمة وجديدة؛ ألا وهي، المستقبلات.المستقبلات Perceptrons :

 ، * 
طور بول فربوس Paul Werbos خوارزمية إعادة الانتشار backpropagation للمستقبلات المتعددة الطبقات في عام 1974،[498] ^االنشر العكسي Backpropagation :

 ، * ، * 
مما أدى إلى نهضة في مجال البحث والشبكة العصبية و"الترابط"connectionism) بشكل عام في منتصف الثمانينيات. شبكة هوبفيلد The Hopfield net، هي شكل من أشكال شبكة الجذب، وكان أول من وصفها هو جون هوبفيلد John Hopfield في عام 1982.

من الشبكات البنائية التي طُوِّرَت شبكة ال feedforward، وشبكة القاعدة الشعاعية، خريطة كوهونن Kohonen المنظمة ذاتيا ومختلف الشبكات العصبية المتكررة s.  تطبق الشبكات العصبية على مشكلة التعليم، باستخدام تقنيات مثل التعلم بطريقة هب Hebbian learning،التعلم التنافسي، التعلم بالمصادفة Hebbian coincidence learning، وشبكة هوبفيلد Hopfield والشبكات الجاذبة:
  والتعلم التنافسي.
والتصميمات الجديدة نسبيا مثل التسلسل الهرمي للذاكرة الزمنية وشبكات الاعتقاد العميق.

 نظرية التحكم 

نظرية التحكم، وليدة علم التحكم الآلي، لها العديد من التطبيقات الهامة، وخاصة في الروبوتيات (أو علوم الإنسان الآلي).نظرية السيطرة:
 ، * 

 اللغات المتخصصة 
وضع باحثو الذكاء الاصطناعي العديد من اللغات المتخصصة لبحوث الذكاء الاصطناعي:
 IPL: هي اللغة الأولى التي صممت لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وتشمل سمات تدعم برامج حل المشكلات العامة، بما في ذلك من قوائم، الأفكار المرتبطة ببعضها البعض، المخططات (الأطر)، التخصيص الحركي للذاكرة، وأنواع البيانات، واستدعاء ذاتي، الاسترجاع المترابط، الوظائف مثل القيم، والمولدات الكهربائية (تيارات)، والقيام بمهام متعددة بشكل متناسق.
 [Lisp [511: هو نظام عملي حسابي لبرامج الكمبيوتر بني على أساس لامبدا في الحساب lambda calculus. القوائم المترابطة هي واحدة من هياكل البيانات الرئيسية للغات Lisp، ومصدر شفرة Lisp هو نفسه مكون من القوائم. ونتيجة لذلك، يمكن أن تغير برامج Lisp شفرة المصدر بوصفها هياكل البيانات، وهو ما نتج عنه الأنظمة الكلية التي تسمح للمبرمجين بإنشاء تراكيب جديدة أو البرمجة المتخصصة المتضمنة في Lisp. هناك العديد من لهجات Lisp المستخدمة اليوم.
 البرولوج Prolog:البرولوج:
 ، **  هي لغة بيانية تعبر عن البرامج من خلال العلاقات، ويحدث التنفيذ 'عن طريق تشغيل الاستفسارات queries حول هذه العلاقات. للبرولوج فائدة خاصة في التفكير المنطقي الرمزي، وتطبيقات قواعد البيانات والتحليل. يستخدم البرولوج على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي اليوم.
 الستربس STRIPS: هي لغة للتعبير عن التخطيط الآلي للمشاكل. تعبر عن الحالة الأولية، أحوال الهدف، ومجموعة من الإجراءات. لكل عمل شروط محددة مسبقا (ما يجب أن يحدد قبل أنجاز العمل) وشروط مؤخرة (ما يُحَدَّد بعد انجاز العمل).
 المخطط: هو مزيج بين اللغات الإجرائية والمنطقية. وهي تعطي تفسيرا إجرائيا مبسطا لجمل منطقية على عكس الدلالات التي تفسر عن طريق الاستدلال النمطي.
تكتب تطبيقات الذكاء الاصطناعي أيضا في كثير من الأحيان بلغات معيارية مثل س + + واللغات المصممة من أجل الرياضيات MATLAB وLush.

 تقييم الذكاء الاصطناعي 

كيف يمكن تحديد ما إذا كان العامل ذكيا أم لا؟ في عام 1950، اقترح آلان تورنغ إجراء عام لاختبار ذكاء عاملاً يعرف الآن باختبار تورنغ. يسمح هذا الإجراء باختبار معظم المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي. ولكنه يعد تحديا صعبا للغاية في الوقت الحالي وجميع العوامل التي خضعت له باءت بالفشل.

ويمكن أيضا أن يقيم الذكاء الاصطناعي وفقا لمشاكل محددة مثل مشاكل صغيرة في الكيمياء، والتعرف على خط اليد والألعاب. سميت هذه الاختبارات باختبارات تورنغ الخبيرة. كلما صغر حجم المشاكل زاد عدد الأهداف القابلة للتحقيق، وهناك عدد متزايد من النتائج الإيجابية.

تصنف نتائج اختبار الذكاء الاصطناعي إلى المجموعات الآتية:
 الأمثل: إنه لا يمكن لأداء أفضل.
 إنسان خارق قوى: أداء أفضل من كل البشر.
 إنسان خارق: أداء أفضل من معظم البشر.
 أقل من الإنسان: أسوأ من أداء معظم البشر.

على سبيل المثال، أداء لعبة الداما (الداما) هو الأمثل،
الأداء في الشطرنج، يندرج تحت «الإنسان الخارق» ويقترب من «الإنسان الخارق القوي»[519] ^ الكمبيوتر # الكومبيوتر مقابل البشر
والأداء في العديد من المهام اليومية التي يقوم بها البشر يندرج تحت فئة «أقل من الإنسان».

وهناك نهج مختلف تماما يَرْتَكِز على قياس ذكاء الآلات من خلال اختبارات مستمدة من التعريفات الرياضية للذكاء. بدأت أمثلة على هذا النوع من الاختبارات في أواخر التسعينيات؛ كاختبارات الذكاء باستخدام مفاهيم أندريه كولموغوروف مثل التعقيد والضغط كما قدم ماركوس هوتر تعريفات مماثلة لذكاء الآلات في كتابه الذكاء الاصطناعي العالمي (سبرينغر 2005)، والذي طُوِّر مجدداً من قبل ليج وهوتر
من مميزات التعريفات الرياضية،
أنه يمكن تطبيقها على الذكاء غير الإنساني، وفي غياب
الممتحنين من البشر.

 تطبيقات الذكاء الاصطناعي 
تصغير|استعمال الذكاء الصناعي في الفن الحديث
استخدم الذكاء الاصطناعي بنجاح في مجموعة واسعة من المجالات من بينها النظم الخبيرة ومعالجة اللغات الطبيعية وتمييز الأصوات وتمييز وتحليل الصور وكذلك التشخيص الطبي، وتداول الأسهم، والتحكم الآلي، والقانون، والاكتشافات العلمية، وألعاب الفيديو ولعب أطفال ومحركات البحث على الإنترنت. في كثير من الأحيان، عندما يتسع استخدام التقنية لا ينظر إليها بوصفها ذكاء اصطناعيا، فتوصف أحياناً بأنها أثر الذكاء الاصطناعي.
ومن الممكن أيضا دمجها في الحياة الاصطناعية.

 المسابقات والجوائز 
هناك عدد من المسابقات والجوائز لتشجيع البحث في مجال الذكاء الاصطناعي. المجالات الرئيسية التي عززت هي: الذكاء العام للآلة، سلوك المحادثة، تحليل البيانات، السيارات المتحركة دون سائق (السيارات ذاتية القيادة)، والروبوت لكرة القدم والألعاب.
تصغير|سيارة تويوتا بريوس معدلة لتكون سيارة ذاتية القيادة|بديل=

 أبحاث الذكاء الاصطناعي في الأسطورة، والرواية والتكهنات 

آلات التفكير والكائنات الاصطناعية تظهر في الأسطورة اليونانية ق، مثل طالوس في «كريت»، والروبوتات الذهبية في هيفيستوس وجالاتيا في بجماليون.الذكاء الاصطناعي في الأسطورة :


يعتقد أن أشباه البشر الذكية نشأت في كثير من المجتمعات القديمة، ومن أقدمها التماثيل المقدسة التي عبدت في مصر واليونان،التماثيل المقدسة كذكاء اصطناعي:
  (تمثال امون)
 هذه كانت أول آلات يعتقد أن لها ذكاء ووعيا صحيحين. أعرب هيرميس تريسميجيستس Hermes Trismegistus عن اعتقاده الذي يشاركه فيه الكثيرون وهو أن بهذه التماثيل استنسخ أصحاب الحرف "الطبيعة الحقيقية للآلهة"، sensus العقل وspiritus.{/1 الروح} ربطت مكوردك بين الالات المقدسة ذاتية التشغيل وقانون الفسيفساء (وضعت في نفس الوقت تقريبا)، الذي يحظر عبادة الروبوتات 
بما في ذلك آلات يان شي Yan Shi،
وبطل الإسكندرية
والجزري
أو فولفغانغ فون كمبلن.
كان من المعتقد أن جابر بن حيان صنعوا كائنات اصطناعية.تكوين :جوليم (يهودية) :
، 
تناقش قصص هذه المخلوقات ومصيرها العديد من الآمال والمخاوف والاعتبارات الأخلاقية التي قدمها الذكاء الاصطناعي.

تتناول ماري شيلي في روايتها «فرانكشتين» / Frankenstein، يناقش Frankenstein ويحدد القضايا الأخلاقية الرئيسية كالغطرسة العلمية ومعاناة الوحش، أي حقوق الإنسان الآلي. مسألة أساسية في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، وهي: إذا كان من الممكن خلق جهاز لديه ذكاء، أيمكن أن يشعر أيضا؟ إذا كان يمكن أن يشعر، أيكن له نفس حقوق الإنسان؟ وتظهر أيضا هذه الفكرة في الخيال العلمي الحديث: في فيلم «الذكاء الاصطناعي»: يمثل الفيلم الآلة في صورة طفل صغير منح القدرة على الشعور بالعواطف البشرية، بما في ذلك، القدرة على الشعور بالمعاناة. يجري حاليا النظر في هذه القضية، والتي تعرف الآن باسم «حقوق الروبوت»، في بعض المؤسسات؛ على سبيل المثال، مؤسسة كاليفورنيا من أجل المستقبل،الإنسان الآلي :


 الروبوتات قد تطالب بحقوق قانونية 
رغم أن العديد من النقاد يعتقدون أن من السابق لأوانه مناقشة هذا الشأن.انظر تايمز اون لاين، وحقوق الإنسان من أجل الإنسان الآلي؟ لقد غلبتنا مشاعرنا  

وثمة مسألة أخرى يستكشفها كل من كتاب الخيال العلمي وذوي النزعة المستقبلية هي تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع. في الروايات، ظهر الذكاء الاصطناعي باعتباره خادما (R2D2 في حرب النجوم)، وكمطبق القانون في ((K.I.T.T. "Knight Rider") ورفيقا (Lt. Commander Data in Star Trek), الغازي (The Matrix)، الديكتاتور (مكتوف الأيديWith Folded Hands)، والمدمر (المدمر، Battlestar Galactica)، وامتدادا لقدرات البشر في «شبح داخل المحار» (Ghost in the Shell)، والمنقذ للجنس البشري R. Daneel Olivaw في سلسلة التأسيس Foundation Series). اعتبرت بعض المصادر الأكاديمية أن هذه النتائج هي دعوة لتخفيض الطلب على العمالة البشرية،
تعزيز القدرة البشرية أو الخبرةالتفرد، transhumanism ما فوق الإنسانية:



وحاجة لإعادة تعريف الهوية الإنسانية والقيم الأساسية.انتقاد جوزيف فيتسينبوم للذكاء الاصطناعي :




فيتسينبوم (باحث في الذكاء الاصطناعي الذي وضع أول chatterbot برنامج، أليزا) في عام 1976 يقول ان سوء استخدام الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تقليل قيمة الحياة البشرية.

يزعم بعض المستقبليين أن الذكاء الاصطناعي سوف يتجاوز حدود التقدم وسيغير الإنسانية تغييرا جوهريا. استخدم رأى كرزويل راي كورزويل قانون مور (الذي يصف التحسن الكبير في التكنولوجيا الرقمية بالدقة الخارقة) لحساب أن الكمبيوتر سوف يكون له نفس قوة المعالجة لدى العقول البشرية بحلول سنة 2029، وبحلول عام 2045 سوف يصل الذكاء الاصطناعي إلى نقطة يصبح عندها قادرا على تحسين نفسه بمعدل يتجاوز كل ما يمكن تصوره في الماضي، وهو سيناريو الخيال العلمي الذي صاغه الكاتب فيرنور فينج Vernor Vinge وأسماه «تفرد تقني».

إدوارد Fredkin يقول إن «الذكاء الاصطناعي هو المرحلة التالية في التطور»ونقلت  وهي فكرة اقترحها لأول مرة صموئيل بتلر / «داروين بين ماكينات» (1863)، وأفاض في الحديث عنها جورج دايسون في كتابه الذي يحمل نفس الاسم في عام 1998.

توقع العديد من المستقبليين وكتاب الخيال العلمي أن البشر والآلات ستندمج في المستقبل وتصبح سايبورغ (أي نظام يمزج بين صفات طبيعية ووصفات اصطناعية فيكون بذلك أكثر قدرة وقوة من كليهما. تسمى هذه الفكرة «ما فوق الإنسانية»، transhumanism ولها جذور في كتابات ألدوس هكسلي وروبرت إتنجر Robert Ettinger، وهي الآن مرتبطة باسم مصمم الروبوت هانز مورفيك Hans Moravec وعالم التحكم الآلي كيفن وارويك Kevin Warwick، والمخترع راي كرزويل Ray Kurzweil. مُثِّلَت ال«ما فوق إنسانية»Transhumanism في الروايات أيضا، على سبيل المثال في قصة المانجا اليابانية«الشبح في محار» وسلسلة الخيال العلمي المسماة «سلسلة الكثيب». كتبت باميلا مكوردك Pamela McCorduck أن هذه السيناريوهات تعتبر تعبيرا عن الرغبة البشرية القديمة في، كما وصفته، «تشكيل الآلهة».

 انظر أيضًا 
 مشكلة التحكم في الذكاء الاصطناعي
 قانون الذكاء الاصطناعي
 أتمتة عمليات الأعمال
 أتمتة العمليات الآلية
 تفكير حاسوبي
 تنظيم الذكاء الاصطناعي
 ذكاء اصطناعي ضعيف
 ذكاء عام اصطناعي
 راتب أساسي
 سباق التسلح بالذكاء الاصطناعي
 سيطرة الذكاء الاصطناعي
 المنطق المعتمد على الحالة
 دخل أساسي شامل

 المصادر والمراجع 
 قراءات أخرى 
 ر. سون، ل. بوكمان، (محررون.)، البنايات الحوسبية: دمج العمليات العصبية والرمزية. دار نشر كلوفر الأكاديمية، نيدام، ماساتشوستس، 1994.
 مارغريت بودن، «العقل كآلة»، دار نشر جامعة أكسفورد، 2006.
 جون جونستون (2008) «جاذبية حياة الآلات: السيبرنطيقا، الحياة الاصطناعية، الذكاء الاصطناعي الجديد»، معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا MIT.

 المراجع 

 الروابط الخارجية 

 ما هو الذكاء الاصطناعي، «مقدمة لعلم الذكاء الاصطناعي» تأليف مؤسس علم الذكاء الاصطناعي جون مكارثي.

مصادر


*
تصنيف:الذكاء حسب النوع
تصنيف:السبرانيات
تصنيف:تقانات ناشئة
تصنيف:حواسيب
تصنيف:علوم شكلية
تصنيف:علوم عصبية حاسوبية
تصنيف:مجالات دراسة حاسوبية
تصنيف:تعزيز الصحة