الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا من حياتنا اليومية، مما يثير تساؤلات حول نشأته، واستخداماته، وأخلاقياته. سنتناول في هذه السلسلة تطور الذكاء الاصطناعي، دوره الحالي، وتأثيره المستقبلي.
أنواع تعلم الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي يشمل مجالات متعددة أبرزها “التعلم الآلي” و”الشبكات العصبية”. التعلم الآلي يجعل الكمبيوتر يتعلم من البيانات لتحسين أدائه، ويستخدم في الإحصاء ونظريات الاحتمالات. ينقسم إلى “خاضع للإشراف” و”غير خاضع للإشراف”.
التعلم العميق والتعلم المعزز
التعلم العميق يستخدم الشبكات العصبية لتوفير دقة في التعرف على الأشياء والكلام. هو التقنية خلف السيارات ذاتية القيادة. التعلم المعزز سمح للذكاء الاصطناعي بالتفوق في ألعاب الطاولة والفيديو.
التعميم وفهم المبادئ
الذكاء يتطلب التعميم لاستخلاص المبادئ من التجارب. اختبار “Abstraction and Reasoning Corpus” يقيس قدرة الآلات على التعلم من الأنماط. الذكاء الاصطناعي قد يستوعب مفاهيم معقدة مثل الحب والديمقراطية.
الأتمتة الآلية للتعلم
تقنيات AutoML تساعد في تحسين الشبكات العصبية والجوانب الأخرى لنماذج الذكاء الاصطناعي.
التوقعات المستقبلية
الباحثون يتوقعون وصول ذكاء الآلة عالي المستوى بحلول 2060. الفجوة بين الذكاء البشري والاصطناعي قد تكون صغيرة بسبب عدم فهمنا الكامل لذكائنا.
الشبكات العصبية
مستوحاة من الخلايا العصبية البيولوجية، تتكون من طبقات لمعالجة البيانات. نموذج GPT-3 من OpenAI هو أحد أعقد الشبكات العصبية.
(يتبع)
