ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي
ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي
الآلة التفاعلية
تتبع الآلة التفاعلية أبسط مبادئ الذكاء الاصطناعي ، وكما يوحي اسمها ، فهي قادرة فقط على استخدام ذكائها لإدراك العالم الذي أمامه والتفاعل معه. لا يمكن للآلة التفاعلية تخزين ذاكرة ، ونتيجة لذلك لا يمكنها الاعتماد على التجارب السابقة لإبلاغ عملية صنع القرار في الوقت الفعلي.
إن إدراك العالم بشكل مباشر يعني أن الآلات التفاعلية مصممة لإكمال عدد محدود فقط من المهام المتخصصة. لا يُعد تضييق الرؤية العالمية لآلة تفاعلية عن قصد أي نوع من تدابير خفض التكاليف ، ويعني بدلاً من ذلك أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي سيكون أكثر موثوقية سوف يتفاعل بنفس الطريقة مع نفس المحفزات في كل مرة.
أمثلة على الآلات التفاعلية
أحد الأمثلة الشهيرة للآلة التفاعلية هو Deep Blue ، الذي صممه IBM في تسعينيات القرن الماضي كجهاز كمبيوتر عملاق يلعب الشطرنج وهزم القائد العالمي الكبير غاري كاسباروف في إحدى الألعاب. كان ديب بلو قادرًا فقط على تحديد القطع على رقعة الشطرنج ومعرفة كيفية كل حركة بناءً على قواعد الشطرنج ، والاعتراف بالموقع الحالي لكل قطعة ، وتحديد الخطوة الأكثر منطقية في تلك اللحظة. لم يكن الكمبيوتر يتابع التحركات المستقبلية المحتملة من قبل الخصم أو يحاول وضع القطع الخاصة به في وضع أفضل. كان يُنظر إلى كل منعطف على أنه واقعه الخاص ، ومنفصل عن أي حركة أخرى تم القيام بها مسبقًا.
مثال آخر على الآلة التفاعلية للعب الألعاب هو برنامج AlphaGo من Google. AlphaGo غير قادر أيضًا على تقييم الحركات المستقبلية ولكنه يعتمد على شبكته العصبية لتقييم تطورات اللعبة الحالية ، مما يمنحها ميزة على Deep Blue في لعبة أكثر تعقيدًا. كما تفوق AlphaGo على المنافسين العالميين في اللعبة ، حيث هزم بطل Go لي سيدول في عام 2016.
على الرغم من محدودية نطاقه ولا يمكن تغييره بسهولة ، يمكن للذكاء الاصطناعي التفاعلي للآلة أن يصل إلى مستوى من التعقيد ، ويوفر الموثوقية عند إنشائه لإنجاز المهام القابلة للتكرار.
الذاكرة المحدودة
يمتلك الذكاء الاصطناعي للذاكرة المحدودة القدرة على تخزين البيانات والتنبؤات السابقة عند جمع المعلومات وموازنة القرارات المحتملة – بشكل أساسي البحث في الماضي بحثًا عن أدلة حول ما قد يحدث بعد ذلك. يعد الذكاء الاصطناعي للذاكرة المحدودة أكثر تعقيدًا ويوفر إمكانيات أكبر من الآلات التفاعلية.
ذاكرة محدودة يتم إنشاء الذكاء الاصطناعي عندما يقوم فريق باستمرار بتدريب نموذج في كيفية تحليل واستخدام البيانات الجديدة أو بناء بيئة الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن تدريب النماذج وتجديدها تلقائيًا. عند استخدام الذاكرة المحدودة للذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي ، يجب اتباع ست خطوات: يجب إنشاء بيانات التدريب ، ويجب إنشاء نموذج التعلم الآلي ، ويجب أن يكون النموذج قادرًا على إجراء تنبؤات ، ويجب أن يكون النموذج قادرًا على تلقي ردود فعل بشرية أو بيئية ، يجب تخزين هذه التعليقات كبيانات ، ويجب تكرار هذه الخطوات كدورة.
هناك ثلاثة نماذج رئيسية للتعلم الآلي تستخدم ذاكرة محدودة للذكاء الاصطناعي:
- التعلم المعزز ، الذي يتعلم إجراء تنبؤات أفضل من خلال تكرار المحاولة والخطأ.
- الذاكرة طويلة المدى (LSTM) ، والتي تستخدم البيانات السابقة للمساعدة في التنبؤ بالعنصر التالي في تسلسل. ترى LTSM أن المعلومات الأحدث هي الأكثر أهمية عند إجراء تنبؤات وخصم البيانات من الماضي ، على الرغم من استمرار استخدامها لتكوين استنتاجات.
- شبكات الخصومة التوليدية التطورية (E-GAN) ، والتي تتطور بمرور الوقت ، وتنمو لاستكشاف المسارات المعدلة قليلاً بناءً على الخبرات السابقة مع كل قرار جديد. يسعى هذا النموذج باستمرار إلى مسار أفضل ويستخدم عمليات المحاكاة والإحصاءات ، أو الصدفة ، للتنبؤ بالنتائج خلال دورة الطفرة التطورية.
نظرية العقل
إن نظرية العقل مجرد نظرية. لم نحقق بعد القدرات التكنولوجية والعلمية اللازمة للوصول إلى هذا المستوى التالي من الذكاء الاصطناعي.
يعتمد المفهوم على الافتراض النفسي لفهم أن الكائنات الحية الأخرى لديها أفكار وعواطف تؤثر على سلوك الذات. فيما يتعلق بآلات الذكاء الاصطناعي ، فإن هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكنه فهم كيف يشعر البشر والحيوانات والآلات الأخرى واتخاذ القرارات من خلال التفكير الذاتي والتصميم ، ثم استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قراراتهم بأنفسهم. بشكل أساسي ، يجب أن تكون الآلات قادرة على استيعاب مفهوم “العقل” ومعالجته ، وتقلبات المشاعر في عملية صنع القرار وسلسلة من المفاهيم النفسية الأخرى في الوقت الفعلي ، مما يخلق علاقة ثنائية الاتجاه بين الناس والذكاء الاصطناعي.
الوعي الذاتي
بمجرد أن يتم تأسيس نظرية العقل في الذكاء الاصطناعي ، في وقت ما في المستقبل ، فإن الخطوة الأخيرة ستكون أن يصبح الذكاء الاصطناعي مدركًا لذاته. يمتلك هذا النوع من الذكاء الاصطناعي وعيًا على مستوى الإنسان ويفهم وجوده في العالم ، فضلاً عن وجود الآخرين وحالتهم العاطفية. سيكون قادرًا على فهم ما قد يحتاجه الآخرون ليس فقط بناءً على ما ينقلونه إليهم ولكن على كيفية توصيله.
يعتمد الوعي الذاتي في الذكاء الاصطناعي على كل من فهم الباحثين البشريين لفرضية الوعي ثم تعلم كيفية تكرار ذلك بحيث يمكن بناؤه في الآلات.
