الذكاء الاصطناعي

 

أنواع الذكاء الاصطناعي الثلاثة: ANI أو AGI :أو ASI

هل الذكاء الاصطناعي العام موجود بالفعل ؟ نناقش كل ما تحتاج لمعرفته حول أنواع الذكاء الاصطناعي الثلاثة في دليل شامل .

شهدت تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) نموًا هائلاً في مختلف القطاعات مؤخرًا ، ومن المهم دراسة قدراتها وتأثيرها . يمكننا التمييز بشكل عام بين ثلاثة أنواع من الذكاء الاصطناعي : الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف  (ANI)، والذكاء الاصطناعي العام  (AGI)، والذكاء الاصطناعي الفائق  (ASI) تهدف هذه المقالة إلى استكشاف هذه الأنواع الثلاثة ومقارنتها ببعضها البعض .

ما هو الذكاء الاصطناعي ؟

دعونا نستعرض بإيجاز مصطلح " الذكاء الاصطناعي ". يمكن وصف الذكاء الاصطناعي بأنه اتحاد خوارزميات التعلم الآلي والأنظمة المعقدة التي تُوجّه أجهزة الكمبيوتر لتنفيذ أنشطة كانت تتطلب في السابق ذكاءً بشريًا .

من ناحية أخرى ، قد يفكر شخص غير مهتم بشكل عميق بالأمور التقنية في الذكاء الاصطناعي باعتباره شيئًا ملموسًا أكثر، مثل الروبوت ، وربما روبوت ذكي يمكنه القيام بالأشياء بمفرده .

لكن لو أجاب خبيرٌ على نفس السؤال ، لقال إن الذكاء الاصطناعي عبارة عن قائمة تعليمات لأجهزة الكمبيوتر . هذه التعليمات تساعد الآلات على القيام بمهام دون تعليمات صريحة في كل مرة .

الأمر أشبه بتعليم حاسوبٍ ما أن يكون ذكيًا بطريقته الخاصة . هذا الذكاء الذي تُظهره الآلات هو ما نُسمّيه الذكاء الاصطناعي .

كما نتعلم من تجاربنا ، تتحسن أداء آلات الذكاء الاصطناعي مع اكتسابها المزيد من الخبرة . ينبع الحماس للذكاء الاصطناعي من الإمكانيات اللا محدودة التي يمكن للمجتمع تحقيقها من خلال تمكين الآلات من التعلم وتقليد الأفعال البشرية .

ليس من المستغرب أن يرغب الجميع اليوم في أن يكونوا جزءًا من الذكاء الاصطناعي ، إما عن طريق استخدامه أو عن طريق جعله خيارًا وظيفيًا .

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي الثلاثة ؟

وفقًا لقدرات الذكاء الاصطناعي ، يتم تصنيفها إلى ثلاث فئات ، وهي :

الذكاء الاصطناعي الضيق ، أو الذكاء الاصطناعي الضعيف  (ANI)

الذكاء الاصطناعي العام ، أو الذكاء الاصطناعي القوي  (AGI)

الذكاء الاصطناعي الفائق  (ASI)

فيما يلي الاختلافات بين ANI وAGI  و ASI

يتم استخدام ANI  بشكل أساسي لأداء وظائف محددة دون التعلم بما يتجاوز ما تم تصميمه من أجله .

إن الذكاء الاصطناعي العام  يشبه الذكاء البشري ويمكنه القيام بالعديد من الأشياء في وقت واحد .

ASI أذكى من العقل البشري ويمكنه أداء أي مهمة بشكل أفضل .

وفيما يلي ، سنتناول كل نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي ونقدم أمثلة عملية .

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي: ANI مقابل AGI مقابل ASI

الذكاء الاصطناعي الضيق  (ANI)

الذكاء الاصطناعي الضيق ، والذي يُطلق عليه أحيانًا اسم الذكاء الاصطناعي الضعيف ، هو نوع محدد من الذكاء الاصطناعي الذي يركز على القيام بالمهام باتباع التعليمات المحددة .

تتميز أدوات الذكاء الاصطناعي هذه بكفاءتها في أداء مهام محددة ، مثل التعرف على الصور ، وقيادة السيارات ذاتيًا ، والتعرف على الكلام والصور ، وترجمة اللغات ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)  ، ومساعدة المستخدمين ، كما هو الحال مع المساعدين الافتراضيين مثل Siri وقد رأينا ذلك أيضًا في الذكاء الاصطناعي التوليدي في أدوات مثل ChatGPT وDall-E  و Midjourney وStable Diffusion .

هو أحد جوانب ANI.  تحدد الأنظمة الأنماط ذات المعنى داخل البيانات وتفسرها لأداء مهام محددة .

عند استخدام  ANI، فإنه يعمل باستخدام خوارزميات تعلم آلي مُدرَّبة على كمية كبيرة من البيانات للتعرف على الأنماط والتنبؤ . ومع ذلك ، لا يمكنه تنفيذ سوى المهام المُبرمجة له ، ولا يمكنه التعميم خارج نطاق تدريبه .

على سبيل المثال ، تستطيع أنظمة التعرف على الوجوه تحديد هوية الأفراد بسرعة ، وتستطيع أنظمة التعرف على الكلام نسخ الكلمات المنطوقة بدقة . على الرغم من هذه المزايا ، لا تستطيع ANI فهم سياق المهمة أو استنتاجه .

على سبيل المثال ، يستطيع نظام ترجمة اللغات ترجمة الكلمات بدقة عالية ، لكنه يواجه صعوبة في فهم معناها أو الفروق الثقافية . وبالمثل ، تتعرف أنظمة التعرف على الصور على الأشياء ، لكنها تفتقر إلى فهم السياق أو المشاعر في الصور .

قد يكون التعرّف على تعابير الوجه أحيانًا نقطة خلاف في مجال الذكاء الاصطناعي . إذ لا تستطيع الأنظمة فهم الفروق الدقيقة في المشاعر بناءً على سياقات قد تشمل اختلافات عرقية أو ثقافية أو عائلية .

على الرغم من تحسن ANI في السنوات الأخيرة ، إلا أنها تعاني من بعض القيود ، مثل الافتقار إلى المرونة ، وصعوبة فهم السياق ، وعدم القدرة على التعلم ، والاعتماد على البيانات .

على الرغم من وجود بعض القيود ، تلعب ANI دورًا مهمًا في العديد من التطبيقات التي تساعد في حل المشكلات اليومية وتحسين تجارب المستخدم .

يتساءل الكثيرون عما إذا كان طلاب ماجستير القانون اليوم يخلطون بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي العام . فالتدريب على مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة يمنحهم مظهر الفهم  . ومع ذلك، فهم لا يزالون يعتمدون على بيانات التدريب الخاصة بهم .

يشمل ذلك التعلم التعزيزي ، حيث يتعلم الوكلاء اتخاذ القرارات والإجراءات اللازمة لتحقيق أهداف محددة ضمن بيئة محددة . ورغم أن التعلم التعزيزي قد يحقق نتائج باهرة في مهامه ، إلا أنه يفتقر إلى القدرات المعرفة العميقة والتفكير الحر المرتبط بالذكاء الاصطناعي العام .

هناك ثلاثة أمثلة لأدوات ANI المعروفة وهي AlphaGo وSiri  و ChatGPT

عملية التعلم الآلي

لمعرفة المزيد ، راجع مقالتنا حول  الذكاء الاصطناعي الضيق   (ANI)

الذكاء الاصطناعي العام  (AGI)

الذكاء الاصطناعي العام  (AGI)، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي ، يُطوّر مفهوم التعلم إلى مستوى أعلى . ففي هذا النوع من الذكاء الاصطناعي ، تستطيع الآلات التفكير وفهم الأمور كالبشر . في هذا النوع من الذكاء الاصطناعي ، يستطيع الحاسوب التعلم وحل المشكلات المعقدة تمامًا كما يفعل البشر .

على وجه الخصوص ، يهدف الذكاء الاصطناعي العام إلى تعليم الآلات كيفية فهم المشاعر والمعتقدات والعمليات الفكرية البشرية بشكل حقيقي بدلاً من مجرد تقليدها .

بينما نُصنّف تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية غالبًا ضمن الذكاء الاصطناعي النشط (ANI) نظرًا لتخصصها الدقيق في المهام ، فإننا نعتبر الذكاء الاصطناعي العام (AGI) المرحلة التالية في التطور التطوري للذكاء الاصطناعي . يستطيع الذكاء الاصطناعي العام  (AGI)، أو الذكاء الاصطناعي القوي ، أداء أي نوع من المهام الذكية ، تمامًا مثل الإنسان .

اليوم ، يستطيع العديد من حاملي شهادات الماجستير في القانون اجتياز اختبار تورينج ، وهو المؤشر الأصلي لقدرة الذكاء الاصطناعي على التفكير . ومع ذلك ، لا يزال هؤلاء غير قادرين على العيش باستقلالية .

لقد أصبح اختبار تورينج هو المقياس المعتمد لتحديد ما إذا كانت الذكاء الاصطناعي قادرًا على "التفكير " –

ضخّت شركات التكنولوجيا الكبرى مليارات الدولارات في تطوير الذكاء الاصطناعي العام ، لا سيما بفضل شراكة مايكروسوفت القوية مع OpenAI . وتشمل الجهود الأخرى المبذولة في مجال الذكاء الاصطناعي العام باحثي الذكاء الاصطناعي في حاسوب فوجيتسو K والحاسوب العملاق الصيني  Tianhe-2

نظرًا لأننا لم نكتشف بعد جميع حالات الاستخدام المحتملة لـ  ANI، فإننا نتوقع أن تعمل AGI على توسيع الاحتمالات بشكل أكبر :

الخيال:  هو القدرة على قراءة وفهم الكود الذي كتبه البشر ، ويمكن تعزيزه وتحسينه بشكل أكبر .

فهم اللغة الطبيعية : الآلات التفاعلية التي تفهم اللغات البشرية في سياقها ، وليس فقط بناءً على الكلمات .

خذ بعين الاعتبار جميع حالات الاستخدام المحتملة للتفاعل مع الآلات التي تفهم المحفزات في سياقها بهدف التحسين المستمر . من ناحية أخرى ، يطرح هذا الأمر اعتبارات أخلاقية ، بالإضافة إلى إمكانية تسريح العمال .

جزء من مهمة  OpenAI هو الاستعداد لعالمٍ يتمتع بالذكاء الاصطناعي العام (AGI) ويعود بالنفع على البشرية جمعاء . علاوةً على ذلك ، صرّح الرئيس التنفيذي سام ألتمان بأن الذكاء الاصطناعي العام ليس ببعيدٍ في المستقبل ...

الذكاء الاصطناعي الفائق  (ASI)

قد يعتبر البعض الذكاء الاصطناعي الفائق ، أو اختصارًا  ASI، قمة الذكاء الاصطناعي . فإذا أصبحت الآلات فائقة الذكاء ، فقد يُمثل ذلك تحديًا للبشر في مجالات مختلفة نظرًا لذكائها اللامحدود ، ما يعني قدرتها على حل المشكلات الصعبة والتعلم أسرع بكثير منا .

يعمل الباحثون يومًا بعد يوم على تطوير آلات فائقة الذكاء ، لكن التحدي لا يزال قائمًا كمهمة شاقة . هناك نوع من الذكاء الاصطناعي يُسمى الذكاء الاصطناعي العام ، يسعى العلماء إلى تحقيقه أولًا . يُعد الذكاء الاصطناعي العام بمثابة حجر الأساس للذكاء الاصطناعي العام . على الرغم من وجود تقنيات رائعة مثل واتسون من آي بي إم وسيري من آبل ، إلا أن الآلات لا تزال بعيدة كل البعد عن ذكائنا .  

على سبيل المثال ، يحلم العلماء بتطوير الذكاء الاصطناعي ، نظرًا لقدراته المذهلة . تشمل هذه القدرات معالجة قضايا رئيسية مثل تغير المناخ والأمراض والفقر . لكن تطوير الذكاء الاصطناعي يثير أيضًا تساؤلات أخلاقية مهمة:  هل ينبغي أن تكون الآلات بذكائنا ، أو حتى أذكى ؟

يشعر بعض الخبراء بالقلق إزاء الذكاء الاصطناعي . فهم يخشون من صعوبة السيطرة عليه بعد إنشائه . فقد يتطور باستمرار ويغير الأمور بسرعة كبيرة . ومع ذلك ، إذا أُدير بشكل صحيح ، فقد يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا للغاية . فقد يُسرّع التقدم في قطاعات التكنولوجيا الأخرى ، وأبحاث الفضاء ، والطب ، وغيرها .

يعتقد البعض أن ذلك قد يؤدي إلى ما يُسمى بالتفرد التكنولوجي ، حيث تصبح الآلات فائقة القوة وتغير كل شيء بسرعة . ببساطة ، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي المتقدم (ASI) على أنه خيال علمي . ورغم أنه لم يتحقق بعد ، إلا أن فكرته مثيرة ومخيفة بعض الشيء .

المصدر : نيك بوستروم - الذكاء الخارق: المسارات ، المخاطر ، الاستراتيجيات

تحليل مقارن لأنواع الذكاء الاصطناعي

يشير الذكاء الاصطناعي إلى الآلات الذكية القادرة على اكتساب الفهم من التجارب السابقة ، وإنجاز مهام كالبشر ، ولكن بسرعة أكبر . حاليًا ، يتخصص الذكاء الاصطناعي في المهام ، لكننا نتوقع اهتمامًا متزايدًا بالذكاء الاصطناعي التطبيقي لمجموعة أوسع من المهام ، بما يُعزز الذكاء البشري إلى أقصى حد . جميع أنواع الذكاء الاصطناعي قادرة على التنبؤ ، والتعلم ، واتخاذ القرارات ، وتقليد الذكاء البشري . هنا ، تم تحليل أوجه التشابه بين أنواع الذكاء الاصطناعي الثلاثة من خلال الحقائق التالية .

القدرة على التنبؤ والتكيف :  يستخدم كلٌّ من فئات الذكاء الاصطناعي الثلاثة خوارزمياتٍ لتحديد أنماط البيانات ، والاستفادة منها لفهم مهام محددة ومعالجتها . تساعد البيانات المُحلَّلة على التنبؤ ، مما يُبرز قدرةً مشتركةً بين الذكاء الاصطناعي العام (ANI) والذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي المتقدم  (ASI) .

القدرة على اتخاذ القرارات : تعتمد الذكاء الاصطناعي حاليًا على البيانات المبرمجة لاتخاذ القرارات ، إلا أن المستقبل يحمل في طياته إمكانات أوسع لقدرات اتخاذ القرارات مع ظهور الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي المتقدم  (ASI) والجدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي العام (AGI)والذكاء الاصطناعي المتقدم (ASI) يتميزان بسرعة فائقة مقارنةً بعمليات اتخاذ القرار البشرية .

محاكاة الذكاء البشري :  تُحاكي جميع أنواع الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري لمعالجة المشكلات وحلها ، وفهم المهام ، والاستجابة المناسبة ، واستخلاص استنتاجات تُشبه التفكير البشري . نتوقع أن يتطور هذا المحاكاة أكثر مع تطوير إصدارات أكثر تقدمًا من الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المتقدم .

كيف يمكننا تطبيق الاختراقات المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي كحلول عبر الصناعات المختلفة ؟

الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الفائق

في حين أن الذكاء الاصطناعي العام (ANI) أصبح جزءًا من حياتنا اليومية ، إلا أننا لم نصل بعد إلى مرحلة الذكاء الاصطناعي العام  (ASI)، ولا يزال الذكاء الاصطناعي العام (ASI) في طور الظهور . ورغم أوجه التشابه ، توجد اختلافات جوهرية بين هذه الفئات الثلاث .

بشكل عام ، يركز الذكاء الاصطناعي العام (AGI) على مهمة محددة ، ويقتصر على حل المشكلات غير المألوفة . في المقابل ، يتميز الذكاء الاصطناعي العام بقدرات معرفية شبيهة بالذكاء البشري ، مما يُمكّنه من التعامل مع مجموعة واسعة من المهام ، بينما يتفوق الذكاء الاصطناعي المتقدم  (ASI) على الذكاء البشري .

فيما يتعلق بنموذج الذكاء الاصطناعي ، يعتمد الذكاء الاصطناعي العام (AGI) على نماذج سلوكية محددة مسبقًا . يكتسب الذكاء الاصطناعي العام (AGI) المعرفة من بيئته ويستجيب تلقائيًا ، بينما يكتسب الذكاء الاصطناعي الآلي  (ASI)  وعيًا ذاتيًا من خلال التعلم المستقل .

فيما يتعلق بمعالجة البيانات ، تُعالج الذكاء الاصطناعي (ANI) البيانات من خلال التعلم الآلي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتعلم العميق ، والشبكات العصبية الاصطناعية . يستخدم الذكاء الاصطناعي العام (AGI) نسخًا مُحسّنة من هذه التقنيات، بينما قد يستلهم الذكاء الاصطناعي الآلي     (ASI) من الدماغ البشري لتفسير المشاعر والتجارب .

مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية ، من المهم معرفة الفروقات بين أنواعه : الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو ما لدينا الآن ، وله استخدامات محددة . أما الذكاء الاصطناعي العام   (AGI) والذكاء الاصطناعي المتقدم (ASI) فيحملان وعودًا وتحديات للمستقبل . لكل نوع من الذكاء الاصطناعي خصائص خاصة ستؤثر على التكنولوجيا في المستقبل .

المخاوف بشأن تقدم الذكاء الاصطناعي

إن النمو السريع للذكاء الاصطناعي وتقدمه يُثير القلق . ومن المخاوف الشائعة ميله إلى برمجة الذكاء الاصطناعي للقيام بأعمال ضارة ، مما قد يُسبب آثارًا مجتمعية جسيمة .

بالإضافة إلى ذلك ، يُمكن برمجة الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي لفعل الخير ، ولكنها قد تجد طريقةً خطيرةً للقيام بذلك . على سبيل المثال ، إذا طلبت من سيارة ذكية الوصول إلى مكان ما بأسرع ما يمكن ، فقد لا تلتزم بقواعد السلامة ، مما يُسبب مشاكل . في حين أن تعليم بعض القواعد ممكن ، فإن تعليم الأخلاق أو الحدس يُؤدي سريعًا إلى تساؤلات أخلاقية وقانونية .

لا يكمن خطر الذكاء الاصطناعي بالضرورة في رغبته في إيذائنا، بل قد يفعل أشياءً لم نتوقعها بفضل براعته في تحقيق الأهداف . يجب أن نكون حذرين ونضمن توافق أهداف الذكاء الاصطناعي مع أهدافنا إذا أردنا الحفاظ على سيطرتنا .

أنواع الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية

تُوجِّه أنواع الذكاء الاصطناعي الثلاثة : الذكاء الاصطناعي الضيق  (ANI)، والذكاء الاصطناعي العام  (AGI)، والذكاء

الاصطناعي الفائق  (ASI)، تطور التكنولوجيا الجديدة . يتفوق الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) في مهام محددة ، بينما يُحاكي الذكاء الاصطناعي العام الإدراك البشري . من ناحية أخرى ، يُبشِّر الذكاء الاصطناعي الفائق بمستقبل واعد .

بينما تواجه الذكاء الاصطناعي الفائق (ANI) قيودًا في مرونتها ، يتصور الذكاء الاصطناعي الفائق آلات قابلة للتكيف . تُلهم إمكانات الذكاء الاصطناعي الفائق الباحثين ، لكنها تُثير أيضًا مخاوف بشأن التحكم . مع بلوغ الذكاء الاصطناعي الفائق ذروته ، يُتيح ظهور الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الفائق إمكانيات وتحديات مثيرة . يُعد فهم هذه الأنواع من الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية ، إذ تزداد أهميتها في حياتنا .

إذًا : هل تعتقد أننا حققنا الذكاء الاصطناعي العام ؟ هل تعتقد أنه لا يزال بعيدًا ؟ وهل تعتقد أنه ممكن أصلًا ؟