فلسفة الذكاء الاصطناعي

فلسفة الذكاء الاصطناعي (Philosophy of artificial intelligence) هي فرع من فروع الفلسفة يدرس الأسس المفاهيمية والافتراضات النظرية والنتائج المترتبة على تطوير أنظمة قادرة على محاكاة الذكاء البشري. يرتبط هذا المجال ارتباطًا وثيقًا بفلسفة العقل وعلوم الإدراك وعلوم الحاسوب، إذ يسعى إلى الإجابة عن أسئلة جوهرية مثل: هل يمكن للآلة أن تفكر؟ وما طبيعة الوعي إن وُجد في الأنظمة الاصطناعية؟ كما يناقش ما إذا كانت الآلات يمكن أن تمتلك خواصًا نوعية للتجربة (qualia)، أي القدرة على الشعور بالأشياء بنفس الحس الذي يمتلكه البشر، وما الحدود الفاصلة بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي؟

كما يتناول هذا الفرع النقاشات المتعلقة بالعقلانية، واللغة، والإدراك، والمسؤولية الأخلاقية، إلى جانب التحديات التي يثيرها استخدام الذكاء الاصطناعي في المجتمع، مثل قضايا الانحياز والخصوصية والمخاطر الوجودية. وتتباين وجهات النظر العلمية والفلسفية لهذه الأسئلة بحسب تعريف "الذكاء" و"الوعي" وطبيعة الآلات المعنية، ما يعكس تنوع الاهتمامات بين الباحثين والفلاسفة وعلماء الإدراك. ومع التطور السريع للتقنيات الحديثة، اكتسبت فلسفة الذكاء الاصطناعي أهمية عملية، إذ لم تعد مجرد تأملات نظرية، بل أصبحت محورًا للنقاش العلمي والأخلاقي العالمي حول مستقبل التكنولوجيا والإنسان.Russell, Stuart & Norvig, Peter (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. pp. 1–6, 26–29. — (also see 4th ed. 2020, pp. 1035–1045).Bostrom, Nick (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford: Oxford University Press. pp. 3–5, 115–122, 209–214.

كما يستند هذا المجال أيضًا إلى مقترحات ونظريات كلاسيكية شكلت جذوره الفكرية، منها اقتراح آلان تورنغ "polite convention"، ومشروع دارتموث لمحاكاة أي جانب من التعلم أو الذكاء آليًا، ونظرية النظام الرمزي الفيزيائي لألن نيويل وهربرت سيمون، وفرضية الذكاء الاصطناعي القوي لجون سورل، إضافةً إلى الميكانيكية للعقل عند توماس هوبز، مما يوفر إطارًا تاريخيًا ونظريًا لفهم طبيعة الذكاء والإدراك الاصطناعي.Turing, A. (1950). "Computing Machinery and Intelligence." Mind, 59(236), 433–460.Newell, A., & Simon, H. A. (1976). Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search. Communications of the ACM, 19(3), 113–126.Searle, J. R. (1980). "Minds, Brains, and Programs." Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–424.Hobbes, T. (1651). Leviathan. London: Andrew Crooke, pp. 40–45.

 الخلفية التاريخية والفلسفية 
تعود جذور فلسفة الذكاء الاصطناعي إلى التساؤلات الفلسفية حول طبيعة العقل والتفكير، إذ حاول الفلاسفة منذ القدم فهم آليات الاستدلال والمعرفة والتمييز بين التفكير الصحيح والحدس أو الصدفة. في الفلسفة اليونانية، ركّز أرسطو على المنطق السببي كأساس للتفكير العقلاني، واعتبر أن العمليات الذهنية يمكن تمثيلها بقوانين منطقية تحكم الاستنتاجات، وهو ما أسهم لاحقًا في تطوير علم المنطق. وقد ربط هذا المنطق بالقدرة على بناء أنظمة عقلانية يمكن أن تتوصل إلى نتائج صحيحة إذا كانت المقدمات سليمة، وهو الأساس النظري الذي يلهم اليوم مفاهيم الذكاء الاصطناعي القائم على المنطق والاستدلال.

وفي الفكر الإسلامي تناول عدد من المفكرين مثل الفارابي وابن سينا والغزالي وابن خلدون مسائل العقل والتفكير والمعرفة من زوايا فلسفية وعلمية مختلفة، حيث ركّز الفارابي على العقل كأداة للتمييز بين الصواب والخطأ مع التأكيد على القياس العقلي والتعقل المنهجي للوصول إلى المعرفة،Hodges, W. (2019). "Al-Fārābī's Philosophy of Logic and Language." Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/al-farabi-logic/ فيما اهتم ابن سينا بالعلاقة بين العقل والتجربة والمعرفة المكتسبة، مقسمًا المعرفة إلى فطرية وتجريبية، وهو ما يشبه اليوم فكرة خوارزميات التعلم من البيانات والملاحظة،McGinnis, J. (2025). "Ibn Sina's Logic." Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/fall2025/entries/ibn-sina-logic/، بينما ناقش الغزالي حدود العقل البشري في إدراك الحقيقة المطلقة مع التأكيد على ضرورة التدقيق المنطقي والتمييز بين الممكن والمستحيل، ما يعكس أهمية وضع قواعد للذكاء الاصطناعي لتفادي الأخطاء المنطقية،Guenther, K. (2025). "Al-Ghazālī on Logic as a Means of Learning." Al-Abhath, 73, 2–45. https://www.uni-goettingen.de/de/document/download/5ff5560c8be4ef75c077d633a4f8e59f.pdf/Al-Ghazali_on-Logic-AL_ABHATH_073_01_%282025%29_Guenther_FINAL.pdf
  وأبرز ابن خلدون دور المجتمع والبيئة في تكوين المعرفة، مشيرًا إلى أن التفكير لا ينفصل عن السياق الاجتماعي والتجربة، وهو ما يمكن ربطه اليوم بمفهوم نظم الذكاء الاصطناعي التي تتعلم من السياق والبيانات الواقعية.Van Ditmarsch, H. (2025). "Logical Fragments in Ibn Khaldūn's Muqaddimah." ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/266572019_Logical_Fragments_in_Ibn_Khaldun%27s_Muqaddimah

ومع الفلسفة الأوروبية الحديثة قدّم ديكارت ولايبنتز رؤى حول طبيعة الفكر والآلة، بينما جاء آلان تورينغ في القرن العشرين ليحوّل هذه الأسئلة الفلسفية إلى اختبار عملي عندما طرح السؤال الشهير: "هل تستطيع الآلة أن تفكر؟" "Can machines think?"،Turing, A. M. (1950). "Computing Machinery and Intelligence." Mind, 59(236), 433–460. https://courses.cs.umbc.edu/471/papers/turing.pdf
  مؤسسًا بذلك نقاشًا فلسفيًا وتقنيًا مستمرًا حول طبيعة العقل والإدراك والقدرة على المحاكاة الذكية، ويشير الباحثان ستيوارت راسل وبيتير نورفينغ في كتابهما الشهير "Artificial Intelligence: A Modern Approach" إلى أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية بل موضوع يمتد إلى الفلسفة والأخلاق، فيما يحذر نيك بوستروم من تحديات السيطرة على أنظمة تتجاوز القدرات البشرية، ما يجعل دراسة فلسفة الذكاء الاصطناعي ضرورية لفهم حدود العقل والمسؤولية والأهداف الإنسانية.Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. https://aima.cs.berkeley.edu/
 Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. https://nickbostrom.com/views/superintelligence.pdf 

 القضايا الجوهرية وتحليلاتها الفلسفية 

يتناول مفهوم فلسفة الذكاء الاصطناعي مجموعة من القضايا الجوهرية التي تشكل محور النقاش الفلسفي حول طبيعة الذكاء والوعي والآلة، وتتمثل فيما يلي:

 محاكاة الذكاء البشري تطرح هذه القضية سؤالًا أساسيًا: هل يمكن للآلة أن تحل أي مشكلة يستطيع الإنسان حلها بالتفكير العقلاني؟ التركيز هنا على طبيعة "الذكاء" نفسه، وقدرة الأنظمة الاصطناعية على تقليد أو محاكاة أساليب التفكير البشري. يرى آلان تورنغ من خلال اتفاقيته المهذبة أن السلوك الذكي للآلة يمكن أن يكون مقياسًا لكفاءتهاSearle, John. "Minds, Brains, and Programs." Behavioral and Brain Sciences, 1980, 3(3): 417-424.، فيما يضيف ألن نيويل وهيربرت سيمون من خلال فرضية النظام الرمزي الفيزيائي أن الأنظمة الحاسوبية قادرة على تقديم الوسائل الضرورية للعمل الذكي العام.Newell, Allen; Simon, Herbert A. "Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search." Communications of the ACM, 19(3): 113–126, 1976. هذه القضية توضح التباين بين القدرات البشرية وآليات التعلم الحاسوبي، وتبرز الصعوبات العملية والفلسفية في محاكاة التفكير البشري بشكل كامل.
 الوعي والخواص النوعية (Qualia) تركز هذه القضية على إمكانية امتلاك الآلة حالات شعورية وتجارب إدراكية مشابهة للوعي البشري. يناقش جون سورل ضمن فرضية الذكاء الاصطناعي القوي أن الكمبيوتر المبرمج بشكل مناسب لا يكتسب بالضرورة "عقلًا" بنفس معنى العقل البشري، إذ يبقى الوعي مرتبطًا بتجربة ذاتية لا يمكن اختزالها في معالجة الرموز وحدها. هذه النقطة تثير تساؤلات حول حدود الإدراك الاصطناعي وإمكانية نقل التجربة البشرية إلى أنظمة ذكية.
 الحدود بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي تبحث هذه القضية في الفروق الجوهرية بين الإنسان والآلة من حيث الأداء العقلي، التعلم، والإدراك. يبرز توماس هوبز في مفهومه الميكانيكي للعقل كيف يمكن تفسير التفكير البشري كعملية حسابيةHobbes, Thomas. "Leviathan." 1651.، وهو ما يوفر إطارًا لفهم الفروق والقيود بين العقل البشري والآلة. هذه المناقشة تساعد على تحديد المجالات التي قد تتفوق فيها الآلات أو يظل الإنسان متفردًا فيها.
 المسؤولية الأخلاقية والإشكالات الاجتماعية تركز هذه القضية على الأبعاد الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الانحياز، الخصوصية، المخاطر الوجودية، وتأثير هذه الأنظمة على المجتمع. هنا تتقاطع فلسفة الذكاء الاصطناعي مع الأخلاق التطبيقية والسياسة العلمية، ويبرز التساؤل حول حدود السيطرة البشرية على الأنظمة الذكية ومدى مسؤولية المطورين والمجتمع عن نتائج استخدام هذه الأنظمة. يدعم هذه القضية نيك بوستروم بمناقشاته حول المخاطر الوجودية للذكاء الاصطناعي المتقدم.Bostrom, Nick. "Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies." Oxford University Press, 2014, pp. 1–20.
 إشكالية صياغة المشكلة وفهم الآلة لها تتناول هذه القضية التحدي المرتبط بتمثيل المعرفة غير المكتملة أو الغامضة بشكل يمكن للآلة معالجتها. تكمن الصعوبة في إيجاد توافق بين صياغة المشكلة وفهم النظام لها، وهو ما يؤثر على قدرة الأنظمة الذكية على التعلم واتخاذ القرارات بفاعلية. تُعد هذه القضية بارزة لأنها ترتبط مباشرة بالحدود العملية للذكاء الاصطناعي مقارنة بالعقل البشري، وتشير إلى القيود الجوهرية في تطوير أنظمة تفكير اصطناعية متقدمة.
 هل التفكير هو نوع من الحساب؟ تطرح هذه القضية سؤالًا محوريًا حول ما إذا كان بالإمكان اختزال التفكير البشري في عمليات حسابية. فقد ذهب توماس هوبز في كتابه الليفياثان أو "التنين" (1651) إلى أن "العقل ليس إلا حسابًا" Hobbes, Thomas (1651). Leviathan. London.، وهو منظور استكمله غوتفريد لايبنتز في عمله حول الحساب الثنائي (1703) حين تحدث عن إمكانية ابتكار آلة تفكير قادرة على معالجة الرموز لإنتاج الاستنتاجات.Leibniz, Gottfried Wilhelm (1703). "Explication de l’Arithmétique Binaire". Mémoires de l’Académie Royale des Sciences. وفي القرن العشرين، دعم ألن نيويل وهيربرت سيمون هذا الموقف عبر فرضية النظام الرمزي الفيزيائي، معتبرين أن التفكير يمكن تفسيره من خلال البحث والمعالجة الرمزية.Newell, A., & Simon, H. A. (1976). "Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search." Communications of the ACM, 19(3), 113–126. في المقابل، عارض جون سورل هذا الطرح في جداله حول "الذكاء الاصطناعي القوي"، مؤكدًا أن الحساب لا يفسر التجربة الذاتية ولا الوعي الحقيقي.Searle, John R. (1980). "Minds, Brains, and Programs." Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–424. وهكذا تتباين المواقف بين الاتجاه الحوسبي (computationalism) الذي يعد التفكير شكلًا من أشكال المعالجة الحسابية، والرؤى النقدية التي ترى أن التفكير يتجاوز الحساب ليشمل أبعادًا نوعية وتجريبية يصعب تمثيلها آليًا.
 تباين آراء العلماء والفلاسفة يختلف العلماء والفلاسفة في تفسير هذه القضايا وتقدير إمكانيات الذكاء الاصطناعي. فقد رأى آلان تورنغ أن السلوك الذكي للآلة يمكن أن يُقاس بالكفاءة البشرية، بينما أكد جون سورل أن مجرد التصرف بذكاء لا يعني امتلاك "عقل" أو وعي حقيقي. ومن جانبهما، أوضح ألن نيويل وهيربرت سيمون أن الأنظمة الحاسوبية توفر الوسائل الضرورية للعمل الذكي العام، فيما فسر توماس هوبز التفكير البشري كعملية حسابية، بينما يرى سيرل أن التجربة الذاتية لا يمكن اختزالها حسابيًا. أما نيك بوستروم، فسلط الضوء على المخاطر الوجودية المحتملة للذكاء الاصطناعي المتقدم، في حين ركز آخرون على التحديات العملية اليومية مثل الانحياز والخصوصية.

 فلسفة محاكاة العقل البشري في الذكاء الاصطناعي 
thumbtime=2|thumb|upright=1.3|right|مسح MRI لعقل بشري بالغ طبيعي
في قلب فلسفة الذكاء الاصطناعي تكمن مسألة مركزية: كيف يمكن للآلات أن تتصرف أو تفكر بطريقة تشبه البشر؟ هذا التساؤل لا يقتصر على وصف القدرات التقنية للأنظمة الحاسوبية، بل يمتد إلى تحليل فلسفي لطبيعة التفكير، والوعي، والمعرفة، والعقلانية نفسها. لفهم هذه المسألة، يقترح الباحثون مداخل متعددة: أحدها دراسة آليات العقل البشري ومحاولة تمثيلها، وآخر يركز على التجارب النفسية والإدراكية للبشر وكيف يمكن ترجمتها إلى نماذج اصطناعية. من هذا المنظور، لا يُنظر إلى الآلات الذكية فقط كأدوات لأداء مهمات محددة، بل كنماذج فلسفية لاختبار النظريات حول العقل والإدراك. فمحاكاة حل المشكلات البشرية، على سبيل المثال، تثير تساؤلات عن حدود العقلانية الاصطناعية: هل يمكن للآلة أن تحل جميع المشكلات التي يحلها الإنسان؟ وهل يشمل ذلك القدرة على الإبداع أو التفكير النقدي؟ هذه الأسئلة تتقاطع مع فرضيات كلاسيكية، مثل اختبار تورنغ (Turing Test)، التي ترى أن سلوك الآلة الذكي يمكن أن يكون معيارًا لقياس الذكاء، وفرضية النظام الرمزي الفيزيائي التي تفترض أن معالجة الرموز كافية لتوليد السلوك الذكي العام. في ضوء هذه القضايا، تُصنَّف الأنظمة الذكية وفق ثلاثة نماذج فلسفية متداخلة: الأنظمة التي تفكر كالبشر: حيث يُحاول الباحثون محاكاة أساليب التفكير البشري خطوة بخطوة، اعتمادًا على فهم العمليات الإدراكية والتجارب النفسية. الأنظمة التي تتصرف كالبشر: وتشمل الأنظمة التي تُقيَّم عبر اختبارات مثل اختبار تورنغ، والذي يقيس مدى قدرة النظام على محاكاة الأداء البشري في مختلف المهام الإدراكية، دون المطالبة بالوعي أو التجربة الذاتية. الأنظمة التي تعمل بشكل عقلاني: أي الأنظمة التي تحقق أهدافًا محددة استنادًا إلى منطق واستنتاجات صحيحة، بغض النظر عن طريقة التفكير البشري.

 الأنظمة والآلات التي تفكر كالبشر 
لتصميم آلات تفكر كالبشر، ينبغي أولًا فهم كيفية عمل الدماغ البشري، وهذا يتم عبر طريقين متكاملين: دراسة الدوافع التي تشكل الأفكار ومحاولة محاكاتها، وفهم التجارب النفسية والإدراكية للإنسان. على ضوء نظريات واضحة للدماغ، يمكن ترجمة هذه المعرفة إلى برامج أو أنظمة آلية تحاكي خطوات التفكير البشري في حل المشكلات.
في هذا المجال أسهم العديد من العلماء والفلاسفة بآرائهم من منطلق فلسفي بحت، ويمكن تقصي هذه المساهمات على النحو التالي:

 توماس هوبز (1651) يرى أن العقل البشري يمكن تفسيره كعملية حسابية ميكانيكية، وهي فكرة أسسها في كتابه الليفياثان.Hobbes, Thomas. Leviathan. 1651. هذا التصور يفتح الباب أمام إمكانية التفكير في تحويل العمليات العقلية إلى رموز قابلة للمعالجة الحاسوبية، مع أن هوبز لم يتطرق إلى مسألة الوعي أو التجربة الذاتية، ما يترك حدود هذا النهج واضحة من الناحية الفلسفية.
 فيما توسع غوتفريد لايبنتز (1703) في تقديم تصور رياضي للعقل، معتبرًا أن العمليات العقلية يمكن اختزالها في رموز وحسابات ثنائية، وهو ما أسس لفكرة إمكانية ابتكار "آلة تفكير" قادرة على استنتاج نتائج منطقية.Leibniz, G. W. "Explication de l’Arithmétique Binaire." 1703. فكرة لايبنتز تربط بشكل مباشر بين المنطق الرياضي والتفكير البشري، وتقدم إطارًا فلسفيًا يدعم التطوير المستقبلي للذكاء الاصطناعي القائم على الحساب الرمزي.
 في القرن العشرين، قدم آلان تورنغ (1950) اختبار تورنغ المعروف، مؤكدًا أن السلوك الذكي للآلة يمكن اعتباره معيارًا لقياس الذكاء، معتمدًا على قدرة النظام على محاكاة الأداء البشري في مختلف المهام الإدراكية.Turing, Alan. "Computing Machinery and Intelligence." Mind, 1950, 59(236): 433–460. هذا المفهوم لم يكتفِ بوضع معيار عملي، بل أثار جدلاً فلسفيًا حول طبيعة الذكاء والوعي، مؤكدًا أن المحاكاة السلوكية لا تعني بالضرورة امتلاكًا للوعي.
 إلى جانبه، عمل ألن نيويل وهيربرت سيمون (1976) على تطوير فرضية النظام الرمزي الفيزيائي، التي ترى أن معالجة الرموز كافية لتوليد السلوك الذكي العام.Newell, Allen; Simon, Herbert A. "Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search." Communications of the ACM, 19(3), 113–126, 1976. من خلال هذه الفرضية، يوضح الباحثان كيف يمكن للأنظمة الحاسوبية محاكاة العمليات العقلية البشرية في حل المشكلات، مع تقديم نموذج عملي للربط بين الفلسفة النظرية والتطبيق العملي في الذكاء الاصطناعي.
 على الجانب النقدي، أبرز جون سورل (1980) أن الحساب الرمزي وحده لا يفسر التجربة الذاتية أو الوعي الحقيقي، مؤكداً في جداله حول "الذكاء الاصطناعي القوي" أن امتلاك العقل أو Qualia لا يمكن اختزاله في مجرد معالجة رمزية.Searle, John. "Minds, Brains, and Programs." Behavioral and Brain Sciences, 3(3): 417–424, 1980. موقف سيرل يبرز التحديات الفلسفية العميقة أمام الذكاء الاصطناعي، حيث يشير إلى حدود المحاكاة التقنية وعدم قدرة الآلة على تجربة الوعي كما يعيه الإنسان.

في نطاق هذه المناقشات الفلسفية، أضاف عدد من العلماء آراء مهمة توضح أبعاد محاكاة العقل البشري، من بينهم:

 ديفيد تشالمرز (David Chalmers) الذي ناقش مشكلة "الوعي الصعب" (hard problem of consciousness)، وهي تساؤل حول إمكانية أن تمتلك الآلات تجارب إدراكية أو شعورية تشبه Qualia البشري. يرى تشالمرز أن الإدراك الذاتي والوعي النوعي لا يمكن اختزاله في معالجة الرموز فقط، وهو موقف يعارض جزئيًا الطرح الحوسبي للنظام الرمزي الفيزيائي لنيويل وسيمون. من الناحية العملية، هذا يوضح قيود الأنظمة الذكية الحالية، حيث يمكنها معالجة المعلومات وحل المشكلات دون إدراك حقيقي، لكن الفكر الفلسفي لتشالمرز يوسع النقاش حول مستقبل الذكاء الاصطناعي وإمكانية تطوير نماذج تتعامل مع التجربة الذاتية.Chalmers, David J. "The Conscious Mind." Oxford University Press, 1996.
 فيما تناولت حنة آرنت (Hannah Arendt) الفعل البشري والقدرة على التفكير النقدي، مؤكدة أن الإنسان يمتلك نوعية فردية في أعماله الفكرية والفعلية. هذا الطرح يطرح تساؤلاً فلسفيًا حول إمكانية للآلة أن تقوم بما هو نوعي وفردي في الفكر. من منظور الذكاء الاصطناعي، أفكار أرنت تحذر من الخلط بين محاكاة السلوك الذكي والتفكير النقدي الحقيقي، لكنها تقدم أيضًا معيارًا لتقييم حدود الأنظمة الذكية في المهام الإبداعية والفلسفية.Arendt, Hannah. "The Human Condition." University of Chicago Press, 1958.
 رغم تركيزه مارفن مينسكي (Marvin Minsky)، العملي على بناء الأنظمة الذكية، اعتبر العقل مكونًا من مجموعة من الوكالات (agents) المتعددة التي تعمل معًا لإنتاج السلوك الذكي. هذا الطرح يوفر إطارًا فلسفيًا عمليًا لفهم التعددية الذهنية في الأنظمة الحاسوبية، ويدعم فكرة محاكاة التفكير البشري بطريقة قابلة للتنفيذ. أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، مثل النماذج متعددة الوكلاء، تستفيد مباشرة من هذا المفهوم في مجالات مثل التخطيط واتخاذ القرار الموزع.Minsky, Marvin. "Society of Mind." Simon & Schuster, 1986.

 الأنظمة التي تتصرف كالبشر 
تسعى الأنظمة التي تحاكي السلوك البشري إلى أداء مهمات ذكية تشبه تلك التي يقوم بها الإنسان، مما يثير تساؤلات فلسفية جوهرية حول طبيعة الذكاء وحدود المحاكاة. هل يكفي التصرف بذكاء لتقليد العقل البشري، أم أن التجربة الذاتية والقدرة النقدية تظل عناصر أساسية لا يمكن اختزالها؟ يمثل هذا التساؤل جوهر "الأنظمة التي تتصرف كالبشر"، ويحدد مجال البحث الفلسفي حول إمكانيات وقيود الذكاء الاصطناعي. في هذا الإطار، قدم عدد من الفلاسفة والعلماء عبر التاريخ رؤى متعمقة حول طبيعة التفكير والإدراك، موفرة أساسًا لفهم مدى قدرة الأنظمة الذكية على محاكاة العقل البشري، وتشكيل قاعدة لمناقشة الفكرة بشكل منهجي ومدعوم بالأدلة الفلسفية.

 في هذا السياق، قدم آلان تورنغ (1950) اختبار تورنغ، مؤكدًا أن معيار الذكاء يكمن في قدرة النظام على محاكاة السلوك البشري بطريقة لا يستطيع الحكم البشري التمييز بينها وبين أداء الإنسان.Turing, Alan. "Computing Machinery and Intelligence." Mind, 59(236), 1950, pp. 433–460. يركز هذا الطرح على السلوك والمخرجات دون التطرق إلى الوعي، ما يثير جدلًا فلسفيًا حول الفرق بين المحاكاة السلوكية والتفكير الحقيقي.
 كما ساهم مارفن مينسكي (1986) بمفهوم "العقل كمجموعة من وكالات (agents)"، الذي يرى أن تعددية الوظائف العقلية تتيح إنتاج السلوك الذكي.Minsky, Marvin. "The Society of Mind." Simon & Schuster, 1986. هذا النموذج يقدم إطارًا فلسفيًا لفهم كيف يمكن للآلات أن تقسم مهام التفكير المعقدة بين وحدات مستقلة لكنها مترابطة، مع إبراز أن تنظيم العقل يمكن تمثيله بشكل رمزي دون المطالبة بالوعي.
 من منظور نوعي وفردي، تشير حنة آرنت (1958) إلى أن الفعل البشري والتفكير النقدي يتضمنان قدرات مستقلة على التقييم واتخاذ القرار. من هنا، يُبرز النقاش الفلسفي حدود قدرة الآلات على محاكاة الأفعال التي تحمل أبعادًا أخلاقية أو نقدية، مع التأكيد على أن السلوك الذكي وحده لا يكفي لاعتباره تفكيرًا حقيقيًا.
 وأخيرًا، يرى هيربرت سيمون (1964) أن التقنية والأنظمة الذكية تؤثر على حرية الفكر واستقلالية العقل البشري. من منظور فلسفي بحت، تحذر أفكار ماركوز من الانغماس التام في المحاكاة الآلية، وتسلط الضوء على ضرورة التفكير في حدود ومحاذير استخدام الأنظمة الذكية، مع التأكيد على أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يُفهم ضمن سياق فلسفي اجتماعي وأخلاقي.

ومما سبق من أراء تتضح أهمية هذه المناهج الفلسفية في أنها لا تقتصر على البعد التقني، بل تعالج طبيعة الذكاء ذاته، وتحدد ما يمكن للآلات تحقيقه وما يبقى متفردًا بالإنسان. إضافة إلى ذلك، يمكن النظر إلى مساهمات هربرت ماركوزه (1964) من مدرسة فرانكفورت، الذي ناقش تأثير التقنية على حرية الفكر، لتسليط الضوء على الإشكالية الأخلاقية والاجتماعية في استخدام أنظمة تحاكي السلوك البشري، إذ أن القدرة على التصرف الذكي وحدها لا تكفي لضمان الأثر الإيجابي على العقل والمجتمع.

الأنظمة التي تفكر بشكل عقلاني
في فلسفة الذكاء الاصطناعي، يطرح التساؤل المركزي: هل يكفي الأداء العقلاني لتقليد التفكير البشري، أم أن هناك عناصر نوعية في الفكر – كالوعي، والتجربة الذاتية، والإبداع النقدي – لا يمكن اختزالها في منطق آلي؟ هذا التساؤل يضع العقلانية الاصطناعية في صميم النقاش الفلسفي، ويمهد لاستعراض آراء عدد من الفلاسفة والعلماء الذين أسهموا في هذا المجال:

 يرى أرسطو أن التفكير السليم يقوم على العمليات السببية الصحيحة، حيث تُستنتج النتائج الصحيحة من مقدمات منطقية صحيحة. هذا التصور كان أساس تطوير علم المنطق، وهو إطار فلسفي يربط بين التفكير البشري والعقلانية القابلة للصياغة المنطقية.
 في حين يُبرز آلان تورنغ (Alan Turing, 1950): من خلال اختباره الذي يحدد ما إذا كان النظام يظهر سلوكًا ذكيًا مماثلًا للإنسان، مع التركيز على النتائج والسلوك وليس على الوعي أو التجربة الذاتية. هذا المعيار عملي لكنه يطرح تساؤلات فلسفية حول حدود العقلانية الاصطناعية.
 أما ألن نيويل وهربرت سيمون فقد قدما فرضية النظام الرمزي الفيزيائي، التي ترى أن معالجة الرموز المنطقية تكفي لتوليد السلوك الذكي. هذا النموذج يوضح كيف يمكن للأنظمة الحاسوبية حل المشكلات بشكل عقلاني مستندًا إلى منطق مهيكل.Newell, A., & Simon, H. A. "Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search." Communications of the ACM, 19(3), 1976, pp. 113–126.
 في حين انتقد جون سورل الفرضية الرمزية، مؤكدًا أن الحساب المنطقي وحده لا يفسر الوعي أو التجربة الذاتية. موقف سيرل يطرح تحديًا فلسفيًا جوهريًا: مدى إمكانية تحقيق الذكاء الكامل عبر أنظمة عقلانية فقط.Searle, J. "Minds, Brains, and Programs." Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 1980, pp. 417–457.
 ووصف مارفن مينسكي العقل البشري كمجموعة من وكالات مستقلة (agents) تعمل معًا لإنتاج سلوك ذكي متكامل. هذا التصور يوفّر إطارًا فلسفيًا عمليًا لفهم تعددية الوظائف العقلية، ويقدم قاعدة لتصميم الأنظمة العقلانية متعددة الوكلاء.

وناقش هربرت ماركوزه تأثير التقنية على حرية الفكر، مؤكدًا أن مجرد القدرة على التصرف بعقلانية لا تكفي لضمان الفعل الأخلاقي أو الإبداعي. أفكاره تعزز النقاش الفلسفي حول حدود الأنظمة العقلانية في محاكاة التفكير البشري.

توضح هذه المساهمات الفلسفية أن تطوير أنظمة عقلانية لا يقتصر على الصياغة المنطقية، بل يتطلب أيضًا النظر في حدود العقلانية مقارنة بالتجربة الذاتية، والوعي النوعي، والقدرة النقدية، بما يميز التفكير البشري عن الذكاء الاصطناعي.

توجد عقبتان فعليتان أمام هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي لتحقيقه:
 ليس من السهل أن نأخذ معلومات عشوائية ونضعها في عبارات منتظمة إذا كانت هذه المعلومات غير محددة مئة بالمئة.
 هناك فرق كبير بين أن تكون قادرا على حل المشاكل وبين أن تصوغَها حاسوبياً.

الأنظمة التي تتصرف بشكل عقلاني
يقوم هذا الاتجاه على مفهوم العامل العقلاني (Rational Agent)، وهو كيان برمجي أو آلي يتخذ قراراته بطريقة تُمكِّنه من تحقيق أهدافه استنادًا إلى المعلومات المتاحة لديه. ويُعرَّف السلوك العقلاني هنا بأنه القدرة على اختيار الفعل الأمثل لتحقيق النتائج المرجوة ضمن بيئة معينة، بغض النظر عن مدى تشابهه مع طريقة التفكير البشري.

يتصف العامل العقلاني بعدة خصائص أساسية، من أبرزها:

 الاستقلالية: القدرة على اتخاذ القرارات وتنفيذ الأفعال دون تدخل مباشر من الإنسان.
التكيّف: الاستفادة من الخبرات السابقة وتحديث قراراته وفقًا للمعطيات الجديدة.
القدرة على الاستشعار والعمل: أي التفاعل مع بيئته عبر استقبال المدخلات (المعلومات) والاستجابة بالمخرجات (الأفعال).

يمثل هذا المنظور تحولًا جوهريًا في تعريف الذكاء الاصطناعي، إذ لم يعد مقتصرًا على محاكاة التفكير البشري أو تقليد سلوكه، بل صار يركّز على العقلانية كمعيار علمي لتحقيق أفضل النتائج. وقد رسّخ هذا المفهوم كلٌّ من ستيوارت راسل (Stuart Russell) وبيتير نورفينغ (Peter Norvig) في كتابهما المرجعي Artificial Intelligence: A Modern Approach (1995)، حيث اعتُمد إطار "الوكيل العقلاني" كأساس أكاديمي حديث لتعريف الذكاء الاصطناعي.Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. ويجمع هذا الإطار بين الفلسفة العقلانية والمنطق الرياضي ونظرية القرار، مما أتاح تطوير نماذج مثل الأنظمة متعددة العوامل (Multi-Agent Systems) والروبوتات المستقلة والخوارزميات التكيفية للتخطيط واتخاذ القرار.Poole, D., Mackworth, A., & Goebel, R. (1998). Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford University Press.

 اقرأ أيضا 
 قانون الذكاء الاصطناعي
 المصادر 

*
تصنيف:فلسفة التقانة
تصنيف:فلسفة العقل
تصنيف:فلسفة العلوم
تصنيف:مسائل غير محلولة