stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ذكاء اصطناعي
مشاكل الذكاء الاصطناعي > الإدراك

المقالة الرئيسة: رؤية حاسوبية
تصور الآلة  هو القدرة على استخدام مدخلات من أجهزة الاستشعار (مثل الكاميرات والميكروفونات والسونار وغيرها من الآلات الأكثر غرابة) لاستخلاص جوانب من العالم. رؤية الحواسيب  هي القدرة على التحليل البصري المدخلات. من المشاكل الفرعية القليلة: التعرف على الكلام  التعرف على الوجوه والتعرف على الأشياء.
مشاكل الذكاء الاصطناعي > الذكاء الاجتماعي

تقوم العواطف والمهارات الاجتماعية بدورين للعامل الذكي:
يجب أن تكون قادرة على التنبؤ بأفعال الآخرين، وفهم دوافعهم وحالاتهم العاطفية. (وهذا ينطوي على عناصر من نظرية اللعبة، نظرية القرار، وكذلك القدرة على محاكاة العواطف البشرية ومهارات الإدراك الحسي للكشف عن العواطف).
لحسن التفاعل بين الإنسان والحاسوب، تحتاج الآلة الذكية أيضا أن تظهر المشاعر—على الأقل يجب أن تبدو مهذبة وحساسة في تفاعلها مع البشر. في أحسن الأحوال، ينبغي أن تكون لديها مشاعر عادية.
مشاكل الذكاء الاصطناعي > الإبداع

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).
مشاكل الذكاء الاصطناعي > 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.
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.
مداخل للذكاء الاصطناعي

لا توجد نظرية موحدة أو نموذج يوجه بحوث الذكاء الاصطناعي. اختلف الباحثون حول العديد من القضايا. من أكثر المسائل التي ظلت دون إجابة لمدة طويلة هي: هل ينبغي للذكاء الاصطناعي محاكاة الذكاء الطبيعي من خلال دراسة علم النفس أو علم الأعصاب؟ أم أن البيولوجيا البشرية لا تمت بصلة إلى أبحاث الذكاء الاصطناعي مثلما لا تمت بحوث بيولوجيا الطيور بصلة لهندسة الملاحة الجوية؟  وهل يمكن وصف السلوك الذكي باستخدام مبادئ بسيطة وأنيقة (مثل المنطق أو التحسين)؟ أو هل يحتاج بالضرورة إلى حل عدد كبير من المشاكل غير المتعلقة ببعضها البعض؟  وهل يمكن إعادة إنتاج الذكاء باستخدام رموز رفيعة المستوى، على غرار الكلمات والأفكار؟ أم أنها تحتاج إلى معالجة «شبه رمزية»؟
مداخل للذكاء الاصطناعي > علم التحكم الآلي ومحاكاة الدماغ

المقالة الرئيسة: سبرانية
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.
مداخل للذكاء الاصطناعي > 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".
مداخل للذكاء الاصطناعي > الذكاء الاصطناعي الشبه 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.
وفي 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 «الشبه رمزية» لمشاكل محددة في الذكاء الاصطناعي.
مداخل للذكاء الاصطناعي > 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».
مداخل للذكاء الاصطناعي > دمج المناهج

نموذج العامل الذكي
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.
أدوات بحث الذكاء الاصطناعي > البحث والتحسين

المقالة الرئيسة: رياضيات الاستمثال
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.
تبحث الخوارزميات التخطيطية خلال تفريعات من الأهداف الرئيسية والفرعية، في محاولة لإيجاد الطريق إلى الهدف، وهي عملية تسمى تحليل الوسائل والغايات.
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 شاملة
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.
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.
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) 
والخوارزميات التطورية (مثل الخوارزميات الجينية) والبرمجة الجينية.
أدوات بحث الذكاء الاصطناعي > المنطق

المنطق 
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.
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).
يستخدم المنطق لتمثيل المعرفة، وحل المشاكل، ولكن يمكنه أن يطبق على غيرها من المشاكل أيضا. على سبيل المثال، خوارزمية satplan تستخدم المنطق للتخطيط، 
وبرمجة المنطق الاستقرائي هي طريقة للتعلم.
هناك عدة أشكال مختلفة من المنطق المستخدم في بحوث الذكاء الاصطناعي.
المنطق الاقتراحي أو العباري: هو منطق البيانات التي يمكن أن تكون صحيحة أو غير صحيحة.
المنطق الأولي: 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 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.
أدوات بحث الذكاء الاصطناعي > الطرق الاحتمالية للتفكير غير المؤكد

المقالات الرئيسة: شبكات بايزية مرشح كالمان نظرية القرار
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.
شبكات  Bayes
هي أداة عامة للغاية يمكن استخدامها في عدد كبير من المشاكل : التفكير المنطقي (باستخدام خوارزمية Bayesian الافتراضية الاستدلالية)، 
التعلم (باستخدام خوارزمية تعظيم التوقعات -)، 
تخطيط (باستخدام شبكة قرار) 
وتصور (باستخدام شبكة دينامية النظرية الافتراضية).
يمكن استخدام الخوارزميات الاحتمالية أيضا للترشيح، والتنبؤ، وتمهيد، وإيجاد تفسيرات لتيارات البيانات، ومساعدة نظم التصور لتحليل العمليات التي تحدث على مر الزمن  (على سبيل المثال، نموذج ماركوف الخفي) 
أو مرشح 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 قيمة المعلومة.
وتشمل هذه الأدوات نماذج مثل عملية قرار ماركوف، 
شبكة القرار الديناميكية 
نظرية اللعبة، وتصميم الآلية
أدوات بحث الذكاء الاصطناعي > المصنفات وطرق التعلم الإحصائي

المقالات الرئيسة: تصنيف إحصائي تعلم الآلة
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.
والمصنفات 
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 المدعم
خوارزمية (ك) لأقرب جار 
النموذج كارل فريدريش جاوس المختلط 
مصنف بايز Bayes البسيط، 
وشجرة القرارات. 
قورن أداء هذه المصنفات بالكثير من مهام التصنيف 
من أجل التوصل إلى بيانات الخصائص التي تحدد تصنيف الأداء.
أدوات بحث الذكاء الاصطناعي > الشبكات العصبية

المقالات الرئيسة: شبكات عصبونية اصطناعية اتصالية
دراسة الشبكة العصبية الاصطناعية 
بدأت خلال العقد السابق لتأسيس أبحاث الذكاء الاصطناعي. في الستينيات، وضع فرانك روزنبلات Frank Rosenblatt نسخة مهمة وجديدة؛ ألا وهي، المستقبلات.
طور بول فربوس Paul Werbos خوارزمية إعادة الانتشار backpropagation للمستقبلات المتعددة الطبقات في عام 1974، 
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. To show relevance تطبق الشبكات العصبية على مشكلة التعليم، باستخدام تقنيات مثل التعلم بطريقة هب Hebbian learning،  والتعلم التنافسي.
والتصميمات الجديدة نسبيا مثل التسلسل الهرمي للذاكرة الزمنية وشبكات الاعتقاد العميق.
أدوات بحث الذكاء الاصطناعي > الشبكات العصبية > نظرية التحكم

المقالة الرئيسة: تحكم ذكي
نظرية التحكم، وليدة علم التحكم الآلي، لها العديد من التطبيقات الهامة، وخاصة في الروبوتيات (أو علوم الإنسان الآلي).
أدوات بحث الذكاء الاصطناعي > الشبكات العصبية > 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: 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.
أدوات بحث الذكاء الاصطناعي > 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»
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

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.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي > 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.
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.
محمد دحلة

| محمد دحلة> (بالإنجليزية: Mohammed A. Dahleh)    | محمد دحلة> (بالإنجليزية: Mohammed A. Dahleh)    |
| --- | --- |
محمد دحلة: محمد دحلة
معلومات شخصية  : معلومات شخصية  
الميلاد: 12 فبراير 1961     طولكرم  
الوفاة: 29 يوليو 2000 (39 سنة)       لوس أنجلوس  
سبب الوفاة: سرطان القولون، وسرطان الكبد  
مواطنة:  دولة فلسطين  الولايات المتحدة 
نشأ في: طولكرم  
لون الشعر: شعر أسود  
الديانة: الإسلام  
عضو في: معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات، ومجلس التحكم الآلي الأمريكي، والجمعية الأمريكية للمهندسين الميكانيكيين، وجمعية أنظمة تحكم معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات  
الزوجة: ماري دحلة  ‏ (1986–29 يوليو 2000)  
عدد الأولاد: 2   
إخوة وأخوات: منذر دحلة  
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المدرسة الأم: جامعة تكساس إيه آند إم (التخصص:هندسة الكهرباء) (الشهادة:بكالوريوس) (1979–) جامعة برينستون (التخصص:رياضيات تطبيقية) (الشهادة:دكتوراه) (–1987)  
تخصص أكاديمي: هندسة الكهرباء  
شهادة جامعية: دكتوراه، وماجستير، وبكالوريوس  
المهنة: عالم، وأستاذ جامعي، ومخترع، ومهندس كهربائي  
اللغة الأم: العربية  
اللغات: العربية، والإنجليزية  
مجال العمل: نظرية التحكم، ونظام تحريكي، وهندسة التحكم  
موظف في: جامعة تكساس إيه آند إم، وجامعة كاليفورنيا، سانتا باربرا  
أعمال بارزة: جائزة محمد دحلة للندوة المتميزة  ‏  
التيار: بناء المعرفة  
الجوائز : الجوائز 
جائزة جورج إس أكسيلبي للورقة البحثية المتميزة  ‏ (2000) جائزة هوغو شوك لأفضل ورقة بحثية  ‏ (1999) زمالة معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات  (1999)  : جائزة جورج إس أكسيلبي للورقة البحثية المتميزة  ‏ (2000) جائزة هوغو شوك لأفضل ورقة بحثية  ‏ (1999) زمالة معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات  (1999)  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
محمد عبد الله دحلة (12 فبراير 1961 – 29 يوليو 2000) عالِم وبروفيسور فلسطيني أمريكي، وُلِدَ في مدينة طولكرم الفلسطينية، يُعد مرجعًا معروفًا عالميًا في مجال نظرية التحكم والأنظمة الديناميكية، وهو حائز على عدة جوائز علمية رفيعة، وهو شقيق العالِم منذر دحلة.
نشأته وتحصيله العلمي

وُلِدَ محمد عبد الله دحلة في مدينة طولكرم الفلسطينية بتاريخ 12 فبراير 1961. تلقى تعليمه في فلسطين ثم واصل تعليمه في مدارس الكلية العلمية الإسلامية في العاصمة الأردنية عمان.
في عام 1979 أنهى الثانوية العامة بالفرع العلمي حائزًا على المرتبة الأولى في امتحان الثانوية العامة الموحد على مستوى الأردن وفلسطين معًا، ثم التحق في ذات العام 1979 بجامعة تكساس إيه آند إم في الولايات المتحدة الأمريكية التي حصل منها على  درجة البكالوريوس في الهندسة الكهربائية، ثم حصل بعد ذلك على درجة الماجستير، وفي عام 1987 نال درجة الدكتوراه في "الرياضيات التطبيقية والحاسوبية" من جامعة برينستون.
حياته العملية

منذ عام 1987 وحتى عام 1990 عمل أستاذًا مساعدًا في قسم الهندسة الكهربائية في جامعة تكساس إيه آند إم، ومنذ يناير 1991 وحتى وفاته في يوليو 2000 عمل أستاذًا في قسم الهندسة الميكانيكية والبيئية في جامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا نال خلالها ترقياتٍ أكاديميةٍ من أستاذ مساعد إلى أستاذ مشارك عام 1993 ثم إلى أستاذ جامعي "بروفيسور" عام 1995.
خلال فترة عمله بجامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا شغل عدة مراكز ومناصب علمية فيها؛ منها نائبًا لرئيس قسم الهندسة الميكانيكية والبيئية منذ عام 1995 وحتى عام 1999، ومديرًا لمركز أبحاث التحكم والحوسبة حتى وفاته، وتقول الجامعة أنه وتحت قيادة دحلة لمركز أبحاث التحكم والحوسبة فقد أصبح المركز "نقطة محورية للابتكارات التكنولوجية"، كما تقول الجامعة أن جهود دحلة في قسم الهندسة الميكانيكية والبيئية أدت إلى تطوير القسم.
كان دحلة عضوًا في عددٍ من الجمعيات والمعاهد العلمية، منها معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات الدولي (IEEE)، وجمعية أنظمة التحكم في معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE CSS)، ومركز التحكم والأنظمة الديناميكية والحساب بجامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا (CCDC)، وغيرها العديد.
يُعد دحلة مرجعًا معترفًا به عالميًا في مجال نظرية التحكم والأنظمة الديناميكية، حيث أنه معروفًا في جميع أنحاء العالم بمساهمته في نظرية التحكم، وكان قد أحدث "تأثيرًا قويًا" على مجتمعٍ واسعٍ من الباحثين والعلماء الذين اعتمدوا علمه ونظرياته.
أبحاثه

له حوالي مائة بحث علمي في في مجال الأنظمة الديناميكية ونظرية التحكم، كما كان محررًا مشاركًا في الأبحاث المتعلقة بالتحكم الآلي في كُلٍ من "مجلة رسائل أنظمة التحكم" (IEEE Control Systems Letters) و"مجلة المعاملات في التحكم الآلي" (IEEE Transactions on Automatic Control) اللتان تصدرا عن معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات الدولي، وعمل أيضًا في هيئة تحرير "مجلة الأنظمة الديناميكية والقياس والتحكم" (Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control) الصادرة عن الجمعية الأمريكية للمهندسين الميكانيكيين.
مؤلفاته

من مؤلفاته:
كتاب The Modeling of Uncertainty in Control Systems (نمذجة عدم اليقين في أنظمة التحكم)، عام 1994.
كتاب Application of Control Theory and Design to Atomic Scale Problems (تطبيق نظرية التحكم والتصميم على مشاكل النطاق الذري)، عام 1999.
كتاب Multiple Objective Control Synthesis (توليف التحكم في الأهداف المتعددة)، عام 1999.
براءات اختراع

قدم محمد دحلة عام 1995 وبدعمٍ حكومي من مؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية براءة اختراع في استخدام مجهر القوة الذرية في التصنيع الدقيق والتصوير.
جوائز

نال محمد دحلة عدة جوائز علمية رفيعة مرموقة وهي:
عام 1992: "جائزة المعلم المتميز" من جامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا.
عام 1994: "جائزة التدريس الأكاديمي المتميز في الهندسة" من جامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا.
عام 1999: زمالة معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات الدولي، حيث انتخبه المعهد لهذه الزمالة الفخرية، وليكون بذلك أصغر زميلٍ مُنتخب للمعهد على الإطلاق.
عام 1999: "جائزة هوغو شوك لأفضل ورقة بحثية" (The Hugo Schuck Award)، من مجلس التحكم الآلي الأمريكي.
عام 2000: "جائزة جورج إس أكسيلبي للورقة البحثية المتميزة" (George S. Axelby Award)، من جمعية أنظمة التحكم الدولية في معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات الدولي.
وفاته

تُوفي محمد دحلة بتاريخ 29 يوليو 2000 في مركز جامعة كاليفورنيا الطبي في لوس أنجلوس بعد معاناةٍ مع مرض سرطان القولون والكبد الذي كان قد جرى تشخيص إصابته به في يناير 1999.
عقب وفاته فقد جرى نعيه من قبل جمعياتٍ علمية وجامعاتٍ وعلماء وأكاديميين وباحثين حول العالم، كان منهم رئيس جامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا العالم الصيني الأمريكي هنري تي يانغ الذي نعاه قائلًا: "إن وفاة البروفيسور دحلة المفاجئة تمثل خسارة فادحة.. كانت مساهماته استثنائية حقًا".
تكريمات بعد وفاته

تكريمًا وتقديرًا لمحمد دحلة وإسهاماته العلمية فقد جرى تكريمه بعد وفاته بعددٍ من التكريمات والتي كان من أبرزها:
في عام 2000 جرى عقب وفاته تأسيس "صندوق محمد دحلة التعليمي" لدعم التعليم العالي في كلية الهندسة بجامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا حيث تدير الجامعة هذا الصندوق.
في 2 أكتوبر 2000 أقيمت له ندوة تذكارية بعد رحيله شارك فيها مئات الباحثين والعلماء من جميع أنحاء العالم بخطاباتٍ ورسائل "مؤثرة".
عام 2003 أطلقت جامعة كاليفورنيا الأمريكية في سانتا باربرا و"مركز التحكم والأنظمة الديناميكية والحساب" بالجامعة ومؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية "جائزة محمد دحلة للندوة المتميزة"، حيث تُمنح الجائزة سنويًا للعلماء والباحثين البارزين في مجال التحكم، وقد استلم هذه الجائزة عدة علماء كان منهم العالِم الأمريكي جيف شما  عام 2013.
حياته الشخصية

محمد دحلة هو شقيق العالِم منذر دحلة (مواليد 1962).
تزوج محمد دحلة عام 1986 من البروفيسورة ماري ديلون دحلة (Marie Dillon Dahleh)، وأنجب منها ولدين وهما؛ "طاهر" (مواليد 1994) و"جمانة" (مواليد 1996).
كيمي ني تودوكي

كيمي ني تودوكي(باليابانية: 君に届け) هو مسلسل أنمي ومانغا رومانسي مدرسي تم تأليفه في سنة 2007 من قبل كاروهو شينا. فاز بجائزة كودانشا للمانغا كأفضل مانغا شوجو للفتيات المراهقات في سنة 2008. تتكلم قصة المانغا عن طالبة اسمها ساواكو كورونوما وهي فتاة ليس لها أصدقاء بسبب اعتقادها بوجود أشباح يطاردونها، تتغير حياتها كليًا بعد أن تتعرف بطالب مشهور اسمه كازيهايا حيث يزال خوفها وتبدأ بإنشاء صداقات.