الذكاء الاصطناعي
حاليًا ، تحل شبكة عصبية عميقة مكعب روبيك في 1,2 ثانية. لتحقيق هذه النتيجة ، في مطلع القرنين الثالث عشر والرابع ، تم إنشاء الآلات المنطقية لرامون لول. في هذه المقالة سوف تتعلم خطوة بخطوة ما حدث على مر القرون.
XIII - IV v. فيلسوف اسباني رامون لولي (1) النامية آلات المنطق. وصف آلاته بأنها أشياء ميكانيكية يمكنها ربط الحقائق الأساسية التي لا يمكن إنكارها من خلال عمليات منطقية بسيطة تقوم بها الآلة باستخدام علامات ميكانيكية.
30-50 سنة. القرن العشرين وقد تم إثبات ذلك من خلال البحث في مجال علم الأعصاب. نوربرت وينر يصف التحكم السيبراني والمرونة في الشبكات الكهربائية. كلود شانون يخلق نظرية "المعلومات الموصوفة بالإشارات الرقمية".
1936 ، الذي كان هدفه حل مشكلة قابلية الحل التي قدمها ديفيد هيلبرت في عام 1928 ، هذا ما قدمه إليها سيارة مجردةقادرة على أداء عملية رياضية مبرمجة ، أي خوارزمية.
يمكن للآلة فقط تنفيذ خوارزمية معينة ، مثل تربيع رقم ، والقسمة ، والجمع ، والطرح. في عملي الخاص تورينج وصف العديد من هذه الآلات التي اكتسبت الاسم الشائع مازين تورينجا. كان امتدادًا لهذا المفهوم هو ما يسمى بآلة Turing العالمية ، والتي ، بناءً على التعليمات المسجلة على الشريط ، كان عليها إجراء أي عملية (2).
2. أحد نماذج آلة تورينج
1943 وارن مكالوه i والتر بيتس اظهره عصبون اصطناعي يمكنه محاكاة العمليات البسيطة عن طريق إنشاء نموذج الشبكة العصبية. كان نموذجهم يعتمد بشكل بحت على الرياضيات والخوارزميات ولا يمكن اختباره بسبب نقص موارد الحوسبة.
1950 في نصه المعنون "Computer Science and Intelligence" المنشور في مجلة Mind ، آلان إم تورينج لأول مرة يقدم الاختبار ، ثم يسمى "اختبار تورينج". هذه هي طريقة التعريف قدرة الآلة على استخدام اللغة الطبيعية ويقصد بشكل غير مباشر إثبات أنها أتقنت القدرة على التفكير بنفس الطريقة التي يفكر بها الشخص.
1951 مارفن مينسكي أوراز دين ادموندز هم يبنون سنارك (الإنجليزية)، أول شبكة عصبية اصطناعية مع 3 آلاف أنبوب مفرغ. لعبت الآلة دور الجرذ الذي يبحث عن مخرج من المتاهة للوصول إلى الطعام. مكن النظام من تتبع جميع حركات "الجرذ" في المتاهة. أتاح خطأ في التصميم إمكانية إدخال أكثر من "جرذ" هناك ، وبدأت "الفئران" في التفاعل مع بعضها البعض. سمحت لهم المحاولات العديدة التي قاموا بها ببدء "التفكير" على أساس منطقي ، وهذا ساعد في تعزيز الاختيار الصحيح. وتبعت "الفئران" الأكثر تقدمًا "فئران" أخرى.
1955 ألين نيويل و (الحائز على جائزة نوبل في المستقبل) هربرت سيمون يؤلف منظّر المنطق. في النهاية ، يثبت البرنامج 38 من أول 52 تصريحًا لـ Principia Mathematica. راسيل i وايتهيد، وإيجاد براهين جديدة وأكثر أناقة للبعض.
1956 مصطلح "" ولد. تم استخدامه لأول مرة في مؤتمر نظمته كلية دارتموث في نيو هامبشاير (3). تم تعريف المفهوم الجديد على أنه "نظام يدرك بوعي بيئته ويستجيب لها من أجل تعظيم فرص نجاحه". ومن بين منظمي الحدث كان من بينهم مارفن مينسكي, جون مكارثي واثنين من كبار العلماء: كلود شانون i ناثان روتشستر ض آي بي إم.
. أعضاء مؤتمر دارتموث عام 1956 من اليسار إلى اليمين: مارفن مينسكي وكلود شانون.
1960 إنشاءات الشبكات الكهروكيميائية عناصر التعلم المسماة Adaline. مبني برنارد فيدرو من جامعة ستانفورد ، تتكون الشبكة من عناصر فردية من Adaline ، والتي ، عند استنساخها ودمجها ، نتج عنها قال مادلين (م. كثير Adalines). كان أول الكمبيوتر العصبي عرضت تجاريا. تستخدم شبكة Madaline بواسطة الرادار والسونار والمودم وخطوط الهاتف.
1966 يرتفع برنامج إليزا، نموذج أولي للشات بوت تم اختباره في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. تم تصميمه بطريقة بسيطة: لقد حول الجمل التصريحية التي قدمها المستخدم إلى أسئلة ودفعه للحصول على مزيد من البيانات. على سبيل المثال ، عندما قال أحد المستخدمين ، "أعاني من صداع ،" سأل البرنامج ، "لماذا تؤلم رأسك؟" تم استخدام ELIZA بنجاح في علاج الأشخاص الذين يعانون من اضطرابات نفسية..
1967 في اليابان ، بدأت جامعة واسيدا مشروع VABOT (4) عام 1967 لأول مرة في العالم روبوت بشري ذكي بالحجم الكامل. سمح له نظام التحكم في أطرافه بالسير بأطرافه السفلية ، بالإضافة إلى إمساك وتحريك الأشياء بيديه باستخدام مستشعرات اللمس. سمح له نظام الرؤية الخاص به بقياس المسافات والاتجاهات للأشياء باستخدام المستقبلات الخارجية والعينين والأذنين الاصطناعية. وسمح له نظام المحادثة بالتواصل مع شخص باللغة اليابانية باستخدام شفاه اصطناعية.
1969 مارفن مينسكي i سيمور بابيرت تظهر قيود الإدراك. احتوى كتابهم على دليل رسمي على أن الشبكات أحادية الطبقة لديها نطاق محدود للغاية من التطبيقات ، مما أدى إلى ركود في هذا المجال من البحث. استمر هذا الوضع لمدة 15 عامًا حتى تم نشر سلسلة من المنشورات التي تبين بشكل مقنع جدًا أن الشبكات غير الخطية خالية من القيود الموضحة في العمل السابق. تم الإعلان عنه في ذلك الوقت مجموعة من طرق التعلم الآلي للشبكات متعددة الطبقات.
1973 إدوارد شورتليفوالطبيب وعالم الكمبيوتر برنامج MAISINمن أوائل الأنظمة الخبيرة في تشخيص علاج الالتهابات البكتيرية ، بناءً على تشخيص أمراض الدم بناءً على نتائج الفحوصات وحساب الجرعات الصحيحة من المضادات الحيوية.
في السبعينيات ، احتاج معظم الأطباء إلى مشورة متخصصة قبل وصف المضادات الحيوية للمريض. أثر كل مضاد حيوي على مجموعة معينة من الكائنات الحية الدقيقة ، ولكنه تسبب أيضًا في آثار جانبية معينة. ومع ذلك ، فإن المعرفة بهذا الموضوع بين الأطباء العاديين لم تكن كبيرة. لهذا السبب لجأت كلية الطب بجامعة ستانفورد ، وهي مركز أبحاث مشهور عالميًا في مجال المضادات الحيوية ، إلى متخصصي تكنولوجيا المعلومات للحصول على المساعدة. وهكذا ، تم إنشاء نظام استشاري ، والذي يتكون من قاعدة بيانات واسعة و 70 مبدأ لمساعدة الأطباء على استخدام المضادات الحيوية بشكل صحيح.
1975 بول ويربوس اخترع backpropagation الذي حل مشكلة وقيود شبكات الطبقة الواحدة وصنع بشكل عام تدريب الشبكات العصبية بشكل أكثر كفاءة.
80 المنشأ المعروفة باسم "الأنظمة الخبيرة" ، وأصبحت المعرفة محور أبحاث الذكاء الاصطناعي السائدة. بدلاً من التركيز على الذكاء العام ، ركزت الأنظمة الخبيرة على استخدام مجموعة من المبادئ لأتمتة مهام محددة واتخاذ قرارات محددة في العالم الحقيقي.
تم تقديم أول حل ناجح ، المعروف باسم RI ، بواسطة شركة Digital Equipment Corporation لتخصيص طلبات الشركة وتحسين الدقة. ومع ذلك ، سرعان ما قدمت Apple و IBM أجهزة كمبيوتر ذات حواسيب مركزية تتمتع بقوة معالجة أكبر من تلك المستخدمة في الصيانة. الذكاء الاصطناعي، مما يعطل صناعة الذكاء الاصطناعي. هذا مرة أخرى توقف الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
1988 نشر باحثون في شركة IBM ورقة تعرض مبادئ الاحتمال في الترجمة الآلية من الفرنسية إلى الإنجليزية. هذا النهج ، أقرب إلى ذلك ، وضع الأسس لتقنية التعلم الآلي اليوم.
1989 يبدو إلفين () ، والتي كانت نتيجة ثماني سنوات من البحث الممول عسكريًا في معهد CMU Robotics (5). يمكن اعتباره سلف اليوم. عالج تطبيق ALVINN البيانات من مصدرين: كاميرا فيديو وجهاز تحديد المدى بالليزر. لقد كان نظامًا إدراكيًا تعلم التحكم في المركبات من خلال مراقبة السائق. استخدمها الشبكة العصبية واتخاذ القرارات بدون خريطة.
5. مركبة بنظام الحكم الذاتي ALVINN
سنوات 90. في عالم الذكاء الاصطناعي ، يتم اعتماد نموذج جديد يسمى "العملاء الأذكياء". يهودا بيرل, ألين نيويل, ليزلي ب.كيلبلينج وآخرون اقترحوا تطبيق نظرية القرار والاقتصاد على أبحاث الذكاء الاصطناعي.
1997 أزرق التي أنشأتها آي بي إم تهزم غراند ماستر مع جاريم كاسباروف (6). كان الكمبيوتر العملاق إصدارًا متخصصًا من النظام الأساسي الذي أنشأته شركة IBM ويمكنه التعامل مع ضعف عدد الحركات في الثانية كما هو الحال في اللعبة الأولى (التي خسرها الجهاز) ، ويقال إنه 200 مليون حركة في الثانية.
6. مباراة غاري كاسباروف مقابل ديب بلو
1998 أربعة ملايين يذهبون إلى أشجار عيد الميلاد الروبوتات فوربي الأذنالذين سيتعلمون اللغة الإنجليزية في النهاية.
2002-09 في عام 2002 ، تحدت داربا العالم. التقنيات الذكية: 140 مليون دولار لبناة القيادة لمسافة 18 ميلاً عبر صحراء موهافي. 2005 7 مايو شارك ستانلي (XNUMX) في التحدي الكبير ، مسلحًا بأشعة الليزر والرادار وكاميرا الفيديو وجهاز استقبال GPS وستة معالجات وبنية برمجية متكاملة ، وفاز بها. ومنذ ذلك الحين عُرضت السيارة في المتحف الوطني للتاريخ الأمريكي التابع لمؤسسة سميثسونيان. جنبا إلى جنب مع ستانلي في التاريخ الذكاء الاصطناعي فريق تصميم جامعة ستانفورد بقيادة الأستاذ الدكتور. تم إنشاء سيباستيان ثرون ، الذي كان حينها رئيسًا لشركة Google للسيارات ذاتية القيادة ، في عام 2009.
2005 هوندا تقدم أسيمو الروبوت الروبوت يمشي على قدمين (8). أثناء تطويره ، تم الحصول على البيانات التي تم استخدامها ، على سبيل المثال ، في تصميم الأطراف الاصطناعية التي تسمح لكبار السن بالحركة.
2011 حاسوب Watson الفائق من شركة IBM ، والذي فاز في عام 2011 على أساتذة البرنامج في عرض اللعبة "Jeopardy" (تم بثه في بولندا تحت اسم "Va Banque").
2016 برنامج الكمبيوتر AlphaGo تم إنشاؤها بواسطة إحدى شركات Google ، وتجاوزت Lee Sedol ، بطل العالم 18 مرة في Go (9).
9. المباراة بين Go Li Sedol و AlphaGo
2018 قامت Google ومعهد Allen Institute للذكاء الاصطناعي بإنشاء BERT ، "أول تمثيل لغوي ثنائي الاتجاه غير خاضع للإشراف يمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من مهام اللغة الطبيعية باستخدام نقل المعرفة." BERT هو ذكاء اصطناعي يمكنه إكمال الأجزاء المفقودة من الجمل بنفس طريقة الإنسان. بيرت هو أحد أكثر التطورات إثارة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، وهو مجال للذكاء الاصطناعي تطور بسرعة خاصة في السنوات الأخيرة. بفضله ، أصبح اليوم الذي يمكننا فيه التحدث إلى الجهاز أقرب بكثير.
2019 تم تسمية الشبكة العصبية العميقة التي أنشأها علماء في جامعة كاليفورنيا ، لقد حلت مكعب روبيك في 1,2 ثانية، أسرع بثلاث مرات تقريبًا من أمهر الأشخاص. في المتوسط \ u28b \ u50b ، تحتاج إلى حوالي XNUMX حركة ، بينما يؤدي الشخص ما معدله XNUMX حركة.
تصنيف وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
XNUMX. للذكاء الاصطناعي معنيان رئيسيان:
- إنه ذكاء افتراضي يتحقق من خلال عملية هندسية ، وليس عملية طبيعية ؛
- هو اسم التكنولوجيا ومجال البحث في علوم الكمبيوتر الذي يعتمد أيضًا على التقدم في علم الأعصاب والرياضيات وعلم النفس والعلوم المعرفية والفلسفة.
ثانيًا. في الأدبيات المتعلقة بهذه المسألة ، هناك ثلاث درجات رئيسية من الذكاء الاصطناعي:
- ضيق الذكاء الاصطناعي (، ANI) متخصص في مجال واحد فقط ، مثل AlphaGo ، وهو ذكاء اصطناعي قادر على هزيمة بطل في لعبة Go. ومع ذلك ، هذا هو الشيء الوحيد الذي يمكنه فعله.
- الذكاء الاصطناعي العام (، AGI) - المعروف باسم الذكاء الاصطناعي القوي ، في إشارة إلى جهاز كمبيوتر من المستوى الفكري للشخص العادي - قادر على أداء أي مهام يؤديها. وفقًا للعديد من الخبراء ، نحن في طريقنا لإنشاء AGI فعال.
- الذكاء الاصطناعي الخارق (، كما أنا). يُعرِّف نيك بوستروم ، مُنظِّر أكسفورد للذكاء الاصطناعي ، الذكاء الخارق على أنه "الذكاء أكثر ذكاءً بكثير من أذكى العقول البشرية في جميع النواحي تقريبًا ، بما في ذلك الإبداع العلمي والمعرفة العامة والمهارات الاجتماعية."
ثالثا. التطبيقات العملية الحديثة للذكاء الاصطناعي:
- التقنيات القائمة على المنطق الضبابي - تستخدم عادة ، على سبيل المثال ، للتحكم في تقدم العمليات التكنولوجية في المصانع في ظل ظروف "عدم وجود جميع البيانات".
- نظم الخبراء - الأنظمة التي تستخدم قاعدة المعرفة وآليات الاستدلال لحل المشكلات.
- الترجمة الآلية للنصوص - أنظمة الترجمة غير متوائمة مع البشر ، وهي مطورة بشكل مكثف ومناسبة بشكل خاص لترجمة النصوص التقنية.
- الشبكات العصبية - استخدم بنجاح في العديد من التطبيقات بما في ذلك برمجة "الخصوم الأذكياء" في ألعاب الكمبيوتر.
- التعلم الآلي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع الخوارزميات التي يمكنها تعلم اتخاذ القرارات أو اكتساب المعرفة.
- جمع البيانات - يناقش المجالات ، فيما يتعلق باحتياجات المعلومات ، واكتساب المعرفة ، وطرق التحليل المطبقة ، والنتائج المتوقعة.
- التعرف على الصور - البرامج قيد الاستخدام بالفعل والتي تتعرف على الأشخاص من صورة وجه أو تتعرف تلقائيًا على الكائنات المحددة في صور الأقمار الصناعية.
- التعرف على الكلام والتعرف على السماعات تستخدم بالفعل تجاريًا على نطاق واسع.
- التعرف على خط اليد (OCR) - يُستخدم بالفعل على نطاق واسع ، على سبيل المثال ، للفرز التلقائي للحروف وفي المفكرات الإلكترونية.
- الإبداع الاصطناعي - هناك برامج تقوم تلقائيًا بإنشاء أشكال شعرية قصيرة وتأليف وترتيب وتفسير الأعمال الموسيقية التي يمكن أن "تربك" حتى الفنانين المحترفين بحيث لا يعتبرون الأعمال المصطنعة.
- يشيع استخدامها في الاقتصاد الأنظمة تلقائيًا التقييم ، بما في ذلك الجدارة الائتمانية ، الملف الشخصي لأفضل العملاء أو التخطيط للحملات الإعلانية. يتم تدريب هذه الأنظمة تلقائيًا مسبقًا بناءً على البيانات الموجودة لديها (على سبيل المثال ، عملاء البنوك الذين يسددون القرض بانتظام ، والعملاء الذين واجهوا مشاكل معه).
- واجهات ذكية - تستخدم للتحكم الآلي والمراقبة والإبلاغ ومحاولات حل المشكلات المحتملة في العمليات التكنولوجية.
- التنبؤ بالاحتيال واكتشافه - باستخدام V. تقوم أنظمة الانحدار اللوجستي بتحليل مجموعات البيانات لتحديد ، على سبيل المثال ، المعاملات المالية المشبوهة.
