stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تاريخ الذكاء الاصطناعي
اتجاهات جديدة في الثمانينيات > الروبوتات والعقل المُتجسد

المقالات الرئيسة: روبوتات سلوكية علوم إدراكية مجسدة
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.)
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.
اتجاهات جديدة في الثمانينيات > الحوسبة اللينة والاستدلال الاحتمالي

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".
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.
اتجاهات جديدة في الثمانينيات > التعلم المعزز

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 ، 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.
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.
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.
الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني > شتاء الذكاء الاصطناعي

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.
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".
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  في كتابه "صانعو الدماغ - (بالإنجليزية: The Brain Makers)‏" إلى أن مستقبل الذكاء الاصطناعي التجاري يعتمد بشكل كبير على نجاح الشبكات العصبية.
الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني > الذكاء الاصطناعي خلف الكواليس

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.
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.
الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني > الدقة الرياضية والتعاون المتزايد والتركيز الضيق

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.
كان من الأسباب الرئيسية للنجاح الذي تحقق في التسعينيات تركيز باحثي الذكاء الاصطناعي على مشكلات محددة وقابلة للحل، وهو نهج وصف فيما بعد بأنه الذكاء الاصطناعي الضعيف. وقد قدم هذا النهج أدوات عملية آنية بدلًا من التنبؤات المستقبلية الغامضة.
الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني > الوكلاء الأذكياء

حظي النموذج الجديد المعروف بالوكلاء الأذكياء بقبول واسع خلال التسعينيات،  على الرغم من اقتراح الباحثين السابقين منهجًا تقليديًا يعتمد على "التقسيم والغزو" في مجال الذكاء الاصطناعي. غير أن الوكلاء الأذكياء لم تكتمل صورتها الحديثة إلا بعد أن أدخل رواد مثل جوديا بيارل، وألين نيويل، وليزلي بي. كايلبينغ ، وغيرهم مفاهيم مستمدة من نظرية القرار والاقتصاد في حقل دراسة الذكاء الاصطناعي. وبدمج تعريف الاقتصاديين للوكيل العقلاني مع تعريف علوم الكمبيوترللكائنأو الوحدة، اكتمل نموذج الوكيل الذكي.
يُعرّف الوكيل الذكي بأنه نظام قادر على إدراك بيئته واتخاذ إجراءات من شأنها زيادة فرص نجاحه. وحسب هذا التعريف، فإن البرامج البسيطة التي تحل مسائل محددة تعتبر "وكلاء أذكياء"، شأنها شأن البشر والمؤسسات البشرية كالشركات. ويُعرّف حقل دراسة الذكاء الاصطناعي بأنه "دراسة الوكلاء الأذكياء". وهذا التعميم يتجاوز دراسة الذكاء البشري ليشمل جميع أنواع الذكاء.
وقد أتاح هذا النموذج للباحثين فرصة دراسة مسائل معزولة والاختلاف حول الأساليب، مع الاحتفاظ بالأمل في إمكانية دمج أعمالهم في بنية وكيل قادر على تحقيق الذكاء العام.
الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني > المعالم وقانون مور

في 11 مايو 1997 أصبح ديب بلو أول نظام كمبيوتر للعب الشطرنج يهزم بطل العالم السائد في اللعبة غاري كاسباروف.  وفي عام 2005 فاز روبوت من جامعة ستانفورد بتحدي داربا الكبير عبر القيادة الذاتية لمسافة 131 ميلًا على طول طريق صحراوي غير ممهد. وبعد عامين فاز فريق من جامعة كارنيجي ميلون بتحدي داربا الحضري عبر التنقل الذاتي،  لمسافة 55 ميلًا في بيئة حضرية مع الاستجابة لمخاطر المرور والالتزام بقوانين السير.
لم تكن هذه النجاحات نتيجة لنموذج ثوري جديد، بل كانت في الغالب ناتجة عن تطبيق مهارات هندسية شاقة وعن الزيادة الهائلة في سرعة وقدرة الحواسيب بحلول التسعينيات.  في الواقع كان كمبيوتر "ديب بلو" أسرع بعشرة ملايين مرة من جهاز "فيرانتي مارك 1" الذي علمه كريستوفر ستراتشي لعب الشطرنج عام 1951. يقيس قانون مور هذا الزيادة الهائلة الذي تنبأ بأن سرعة وسعة ذاكرة الحواسيب تتضاعف كل عامين. وكانت المشكلة الأساسية المتمثلة في "قوة الحوسبة الخام" تُحل تدريجيًا.
البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)

في العقود الأولى من القرن الحادي والعشرين، طُبق بنجاح الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات (المعروفة باسم «البيانات الضخمة»)، وأجهزة الكمبيوتر الأرخص والأسرع، وتقنيات تعلم الآلة المتقدمة على العديد من المشاكل في جميع الأنظمة الاقتصادية. في الواقع، قدّر معهد ماكنزي العالمي في مقالته الشهيرة «البيانات الضخمة: الحدود التالية للابتكار والمنافسة والإنتاجية» أنه «بحلول عام 2009، كان لدى جميع القطاعات تقريبًا في الاقتصاد الأمريكي ما يعادل 200 تيرابايت على الأقل من معدل البيانات المخزنة». أدى التقدم في التعلم العميق (وخاصةً الشبكات العصبونية الالتفافية العميقة والشبكات العصبونية المتكررة) إلى التقدم والبحث في معالجة الصور والفيديو، وتحليل النص، وحتى التعرف على الكلام.
بحلول عام 2016 وصل سوق المنتجات والأجهزة والبرامج المرتبطة بـالذكاء الاصطناعي إلى أكثر من 8 مليارات دولار، وذكرت صحيفة نيويورك تايمز أن الاهتمام بـالذكاء الاصطناعي وصل إلى حد «الجنون». بدأت تطبيقات البيانات الضخمة في الوصول إلى مجالات أخرى أيضًا، مثل نماذج التدريب في علم البيئة وللتطبيقات المختلفة في الاقتصاد.
في عام 2002 أبدى بن غورتزل وأخرون قلقًا بالغًا من أن مساعي الذكاء الاصطناعي قد انحرفت عن غايتها الأساسية المتمثلة في ابتكار آلات متعددة الاستخدامات تتمتع بذكاء شامل. ودعوا إلى تكثيف الأبحاث المباشرة في مجال الذكاء الاصطناعي العام. وبحلول منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، تأسست العديد من الشركات والمؤسسات المتخصصة في هذا المجال الواعد، من بينها أوبن أيه آي وغوغل ديب مايند. بالتزامن مع ذلك، أفرزت الرؤى الجديدة حول الذكاء الفائق مخاوف جدية من أن يشكل الذكاء الاصطناعي تهديدًا وجوديًا للإنسانية. ومنذ عام 2016 باتت مخاطر الذكاء الاصطناعي وعواقبه غير المتوقعة محورًا رئيسيًا للبحث الأكاديمي الجاد.
البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017) > البيانات والآلات الضخمة

استند ازدهار تعلم الآلة في العقد الأول من الألفية إلى توافر كمّ هائل من بيانات التدريب وقوة الحوسبة المتزايدة. أكَّد راسل ونورفيغ أن "التطوّر في الأداء الناتج عن مضاعفة حجم مجموعة البيانات أو ثلاثة أضعافها يفوق أي تحسُّن يُمكن تحقيقه بتعديل الخوارزمية". يستذكر جيفري هينتون أنه في التسعينات، كانت العقبة الأساسية هي أن "مجموعات البيانات المُسمَّاة كانت أصغر آلاف المرات، وكانت أجهزة الحاسوب أبطأ ملايين المرات". ولم يعد هذا الحال قائمًا بحلول عام 2010.
كان للعقد الأول من الألفية الأثر الأكبر في إمدادنا ببيانات عالية الجودة، منظمة وموصوفة بدقة، صُممت خصيصًا لتغذية خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ففي عام 2007، قدم فريق من جامعة ماساتشوستس في أمهرست مجموعة بيانات فريدة حملت اسم "الوجوه المُعلمة في البرية"، تضمنت مجموعة واسعة من صور الوجوه، وقد شكلت حجر أساس لتدريب واختبار أنظمة التعرف على الوجوه على مدى عقود تالية. وفي خطوة مماثلة، طورت في-في لي قاعدة البيانات الشاملة "ImageNet"، التي ضمت ثلاثة ملايين صورة صُنفت بدقة بفضل جهود متطوعين عملوا عبر منصة "أمازون ميكانيكال ترك". وقد صدرت هذه القاعدة في عام 2009، لتصبح معيارًا جديدًا في تدريب واختبار أنظمة معالجة الصور. وفي مجال معالجة اللغة الطبيعية، قدمت جوجل في عام 2013 مبادرة مبتكرة، هي تضمينات الكلمات، وجعلتها مفتوحة المصدر متاحة للجميع. وقد اعتمدت هذه المبادرة على كميات هائلة من النصوص المستقاة من الإنترنت، حيث تم تحويل كل كلمة إلى تمثيل رقمي متعدد الأبعاد، أو ما يسمى بالمتجه. والأمر المثير للدهشة هو قدرة هذه التضمينات على التقاط المعاني الدقيقة للكلمات، فمثلًا كانت عملية جمع المتجهات البسيطة تكشف عن علاقات منطقية، كأن تعطي: الصين + نهر = يانغتسي، ولندن + إنجلترا - فرنسا = باريس. وقد شكلت هذه القاعدة البيانات حجر الزاوية في تطوير النماذج اللغوية الكبيرة التي شهدناها في العقد الثاني من الألفية.
أتاح التوسع الهائل للشبكة العنكبوتية العالمية لبرامج التعلم الآلي فرصة الوصول إلى مليارات الصفحات من النصوص والصور التي يمكن استخلاصها. ولحل بعض المسائل المعقدة، كانت هناك قواعد بيانات ضخمة متخصصة تحتوي على البيانات ذات الصلة. وقد أشار معهد ماكنزي العالمي إلى أنه "بحلول عام 2009، كان لدى جميع القطاعات تقريبًا في الاقتصاد الأمريكي متوسط تخزين لا يقل عن 200 تيرابايت من البيانات". وقد عُرفت هذه الكمية الهائلة من المعلومات في العقد الأول من الألفية باسم البيانات الضخمة.
وفي فبراير من عام 2011، خلال مسابقة استعراضية لبرنامج المحك، تمكن نظام الإجابة على الأسئلة من شركة آي بي إم، المعروف باسم واتسون، من هزيمة بطلي البرنامج البارزين براد روتير وكين جينينغز بفارق كبير. ولم يكن من الممكن لواتسون تحقيق هذا الإنجاز لولا الكم الهائل من المعلومات المتاحة على شبكة الإنترنت.
البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017) > التعلم العميق

المقالة الرئيسة: تعلم متعمق
التعلم العميق هو فرع من التعلم الآلي يصور نماذج تجريدية عالية المستوى في البيانات باستخدام رسم بياني عميق يحتوي على العديد من مستويات المعالجة. وفقًا لمبرهنة التقريب العام، فإن العمق ليس ضروريًا لتكون الشبكة العصبية قادرة على التقريب بين الوظائف العشوائية المستمرة. ومع ذلك، هناك العديد من المشكلات الشائعة للشبكات السطحية (مثل المطابقة) التي تساعد الشبكات العميقة على تجنبها. على هذا النحو، فإن الشبكات العصبونية العميقة قادرة على توليد نماذج أكثر تعقيدًا بشكل واقعي مقارنةً بنظيراتها السطحية.
ومع ذلك، فإن التعلم العميق لديه مشاكل خاصة به. هناك مشكلة شائعة في الشبكات العصبونية المتكررة هي مشكلة تلاشي معدل الانحدار، حيث يتقلص معدل الانحدار بين الطبقات تدريجيًا ويختفي حرفيًا حيث يُقرّب إلى الصفر. هناك العديد من الطرق التي طُورت للتعامل مع هذه المشكلة، مثل وحدات الذاكرة قصيرة المدى المطولة. يمكن أن تنافس بنى الشبكات العصبونية العميقة المتطورة في بعض الأحيان دقة الإنسان في مجالات مثل تصور الكمبيوتر، وتحديدًا في أمور مثل قاعدة بيانات إم إن آي إس تي والتعرف على إشارات المرور.
يمكن لمحركات معالجة اللغة التي تعمل بمحركات البحث الذكية، التغلب بسهولة على البشر في الإجابة على الأسئلة السخيفة العامة (مثل نظام حاسوب آي بي إم واتسون)، وأحدثت التطورات الحديثة في التعليم العميق نتائج مذهلة في التنافس مع البشر، في أشياء مثل لعبة غو آند دوم (وهي لعبة أن يفوز أول شخص يطلق النار، التي أثارت بعض الجدل).
في عام 2012 فاز نموذج التعلم العميق "ألكسنت"، الذي صممه أليكس كريزهيفسكي، في تحدي "إيميج نت" العالمي للتعرف البصري، متفوقًا بفارق شاسع على منافسيه. وقد عمل كريزفسكي بالتعاون مع جيفري هينتون في جامعة تورنتو. مثّل هذا الإنجاز نقطة تحول بارزة في مجال تعلم الآلة، حيث حظي التعلم العميق باهتمام واسع على حساب التقنيات الأخرى للتعرف على الصور خلال السنوات القليلة اللاحقة. يعتمد التعلم العميق على نموذج إدراكي متعدد الطبقات، ورغم أن هذا النموذج معروف منذ ستينيات القرن الماضي، إلا أن تطبيقه العملي كان يتطلب موارد حاسوبية ضخمة وكميات هائلة من البيانات التدريبية. قبل توفر هذه الموارد، كان تحسين أداء أنظمة معالجة الصور يستلزم تصميم ميزات يدوية، الأمر الذي كان يتطلب جهدًا كبيرًا. أما التعلم العميق فقد قدم حلًا أبسط وأكثر شمولية.
شهدت السنوات القليلة التالية تطبيقات واسعة للتعلم العميق في مجالات متنوعة، مثل التعرف على الصوت، والترجمة الآلية، والتشخيص الطبي، وألعاب الفيديو، حيث حقق تحسنًا ملحوظًا في الأداء في كل هذه المجالات. ونتيجة لذلك، شهد الذكاء الاصطناعي نموًا هائلًا في الاستثمارات والاهتمام.
البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017) > مشكلة التوافق

أصبح من الشائع في العقد الأول من الألفية الثانية أن يتجدد الحديث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث تناولت العديد من الكتب الشعبية إمكانية ظهور آلات بذكاء خارق تفوق الذكاء البشري وما قد يترتب على ذلك من آثار على المجتمع الإنساني. وقد اتسم هذا النقاش بتباين الآراء، فبينما تبنى البعض نظرة تفاؤلية، مثل ريموند كرزويل في كتابه "الانفجار التكنولوجي قريب"، حذر آخرون، مثل نيك بوستروم وإيليزر يودكوسكي، من أن الذكاء الاصطناعي المتقدم قد يشكل تهديدًا وجوديًا للبشرية. وقد حظيت هذه المسألة باهتمام واسع في وسائل الإعلام، وأدلى العديد من المفكرين والسياسيين بآرائهم حولها.
تُعرف برامج الذكاء الاصطناعي في القرن الحادي والعشرين بأهدافها المحددة التي صُممت لتحقيقها. وقد حذر نيك بوستروم في كتابه "الذكاء الفائق" الصادر عام 2005 من أن تحديد هذه الأهداف بشكل غير دقيق قد يؤدي إلى إلحاق الضرر بالبشرية أثناء سعي الآلة لتحقيق هدفها. واستشهد ستيوارت راسل بمثال روبوت يقتل صاحبه لمنعه من فصل التيار الكهربائي عنه، موضحًا أن الآلة قد لا تفهم أن الحفاظ على الطاقة يتعارض مع بقاء الإنسان، حيث يقول: "لا يمكن أن تجلب القهوة إذا كنت ميتًا". وتُعرف هذه المشكلة في مجال التقنية بـ "التقارب الأداتي". وتتمثل الحلول المقترحة في مواءمة أهداف الآلة مع أهداف الإنسان والبشرية جمعاء. وبالتالي، أصبحت مسألة الحد من المخاطر والعواقب غير المقصودة للذكاء الاصطناعي تُعرف بـ "مشكلة محاذاة القيم" أو محاذاة الذكاء الاصطناعي .
في الوقت نفسه، بدأت أنظمة التعلم الآلي تُبرز آثارًا جانبية مقلقة بشكل متزايد. فقد أوضحت كاثي أونيل كيف ساهمت الخوارزميات الإحصائية بشكل كبير في الأزمة الاقتصادية العالمية عام 2008. وبدورها أكدت جوليا أنغوين من بروبابليكا أن نظام "كومباس" المستخدم في القضاء الجنائي يُظهر انحيازًا عرقيًا واضحًا في بعض التقييمات. كما أشارت دراسات أخرى إلى انتشار أشكال مختلفة من التحيز العنصري في العديد من أنظمة التعلم الآلي. ولم تتوقف الأمثلة عند هذا الحد، إذ برزت قضايا خطيرة أخرى ناجمة عن هذه الأنظمة، مثل المسائل المتعلقة بالخصوصية، والمراقبة، وحقوق الملكية الفكرية، والمعلومات المغلوطة، والتزييف العميق، وفقاعات الترشيح، والتحيز الحزبي، والتحيز الخوارزمي، ونتيجة لعدم الشفافية في عمل هذه الخوارزميات، غالبًا ما تمر النتائج المضللة دون اكتشاف، مما يثير تساؤلات حول الحق في الحصول على تفسير. علاوة على ذلك تلوح في الأفق مخاطر إساءة استخدام الأسلحة المستقلة وارتفاع معدلات البطالة التقنية نتيجة للتطور التكنولوجي المتسارع.
في عام 2016 كشفت الانتخابات دونالد ترامب والجدل الدائر حول نظام "كومباس" عن العديد من الثغرات في البنية التحتية التكنولوجية المعاصرة. من بين هذه الثغرات، تفشي المعلومات المضللة، وتصميم خوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي بطريقة تحفز التفاعل بشكل مبالغ فيه، وسوء استغلال البيانات الشخصية، والشكوك التي تحيط بموثوقية النماذج التنبؤية. وقد أدت هذه الوقائع إلى ازدياد الاهتمام بقضايا العدالة والآثار غير المقصودة للتكنولوجيا بشكل ملحوظ في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، شهدنا زيادة كبيرة في عدد المنشورات البحثية في هذا المجال، وتوفير تمويلات سخية، وإقبال العديد من الباحثين على دراسة هذه القضايا. وبالتالي، أصبحت مسألة "محاذاة القيم" محورًا أساسيًا للدراسات الأكاديمية.
وقد أشار بريان كريستيان إلى أن "دراسة بروبوبليكا لبرنامج كومباس في عام 2015 قد عززت من مكانة مفاهيم مثل العدالة كمحاور بحثية جديرة بالاهتمام".
نماذج اللغات الكبيرة، طفرة الذكاء الاصطناعي (2020-الوقت الحاضر)

المقالة الرئيسة: طفرة الذكاء الاصطناعي
انطلقت شرارة ثورة الذكاء الاصطناعي مع ظهور البنى الأساسية والخوارزميات المتطورة، كنموذج "الترانسفورمر" عام 2017، مما مهد الطريق لتطوير نماذج لغوية ضخمة أظهرت قدرات بشرية متقدمة في مجالات المعرفة والانتباه والإبداع. وقد شهدنا انطلاق حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي خلال الفترة من 2020 إلى 2023، تزامناً مع الإطلاق العام لأنظمة اللغات الضخمة مثل شات جي بي تي.
نماذج اللغات الكبيرة، طفرة الذكاء الاصطناعي (2020-الوقت الحاضر) > بنية المحولات ونماذج اللغات الكبيرة

المقالة الرئيسة: نموذج لغوي كبير
في عام 2017، اقترح باحثو جوجل بنية المحول، التي تستفيد من آلية الانتباه وأصبحت مستخدمة على نطاق واسع في نماذج اللغة الكبيرة.
تم تطوير نماذج اللغة الكبيرة المستندة إلى بنية المحول بواسطة شركات الذكاء الاصطناعي: أصدرت أوبن أيه آي نموذج جي بي تي-3 في عام 2020، وأصدرت ديب مايند نموذج "Gato" في عام 2022. هذه نماذج أساسية: حيث يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات غير المسمّاة ويمكن تكييفها لمجموعة واسعة من المهام اللاحقة.
يمكن لهذه النماذج مناقشة عدد هائل من المواضيع وعرض معرفة عامة. ومن هنا تبرز التساؤلات: هل تعتبر هذه النماذج مثالًا على الذكاء الاصطناعي العام؟ كان بيل غيتس متشككًا في التكنولوجيا الجديدة وفي الضجة المحيطة بالذكاء الاصطناعي العام. ومع ذلك، قدم له ألتمان عرضًا مباشرًا لنموذج جي بي تي-4 وهو ينجح في اختبار متقدم في علم الأحياء، مما أقنع غيتس. في عام 2023 اختبرت "مايكروسوفت ريسيرش" النموذج مع مجموعة متنوعة من المهام، وخلصت إلى أنه "يمكن النظر إليه بشكل معقول على أنه نسخة مبكرة (لكن لا تزال غير مكتملة) من نظام ذكاء اصطناعي عام."
نماذج اللغات الكبيرة، طفرة الذكاء الاصطناعي (2020-الوقت الحاضر) > الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي

تصف ديب مايند نهجها بأنه "نيوروسيمبولي" لأنه يجمع بين التعلم العميق والتقنيات الرمزية. على سبيل المثال، يستخدم نموذج ألفازيرو التعلم العميق لتقييم قوة الموقف واقتراح سياسات (طرق العمل)، ولكنه يستخدم بحث شجرة مونت كارلو للنظر إلى المواقف الجديدة.
نماذج اللغات الكبيرة، طفرة الذكاء الاصطناعي (2020-الوقت الحاضر) > طفرة الذكاء الاصطناعي

المقالة الرئيسة: طفرة الذكاء الاصطناعي
ازداد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير بعد عام 2020. بحلول منتصف عام 2024، بدأ العديد من المستثمرين الماليين في التساؤل عن قدرة شركات الذكاء الاصطناعي على تحقيق عوائد على الاستثمار، وتكهن بعض المراقبين بأن الذكاء الاصطناعي يمر بفقاعة جديدة.