الذكاء الاصطناعي، أو AI، هو فرع من علوم الحاسوب يهتم ببناء أنظمة قادرة على أداء مهام ترتبط عادة بالذكاء البشري. وتعرض المنظمة الدولية للتوحيد القياسي ISO الفكرة نفسها تقريباً: قدرة آلة أو نظام حاسوبي على تنفيذ مهام تتطلب في العادة ذكاءً بشرياً.
لكن التعريف العملي لا يسأل كثيراً: هل الآلة تفكر؟ بل يسأل: ماذا تستطيع أن تفعل؟ يعرّف أحد المراجع الأكاديمية الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة النظام على تفسير بيانات خارجية، والتعلم منها، ثم استخدام ما تعلمه لتحقيق أهداف أو مهام محددة عبر التكيف. وتصف جامعة إلينوي في شيكاغو الذكاء الاصطناعي بأنه ما يمكّن الآلات من التعلم من التجربة، والتكيف مع مدخلات جديدة، وتنفيذ مهام تشبه قدرات البشر.
الخلاصة: الذكاء الاصطناعي هو برمجيات تستخدم البيانات وأساليب الحوسبة لأداء مهام مفيدة وموجهة نحو هدف، كانت تبدو سابقاً بحاجة إلى حكم أو ذكاء بشري.
تبدأ أنظمة كثيرة من الذكاء الاصطناعي بالبيانات. تستقبل مدخلات، تعالجها، تلتقط أنماطاً فيها، ثم تستخدم هذه الأنماط لإنتاج نتيجة، أو تقديم تنبؤ، أو دعم قرار، أو التقدم نحو هدف محدد.
تعلّم الآلة هو أحد أهم الطرق لتحقيق ذلك. تشرح IBM أن تعلّم الآلة فرع من الذكاء الاصطناعي يقوم على إنشاء نماذج عبر تدريب الخوارزميات لتصدر تنبؤات أو قرارات اعتماداً على البيانات. بدلاً من أن يكتب المطور قاعدة ثابتة لكل حالة محتملة، يتعلم النموذج من أمثلة كثيرة ثم يطبق الأنماط التي تعلمها على مدخلات جديدة.
يمكن تبسيط دورة العمل هكذا:
لهذا السبب تُعرَّف أنظمة الذكاء الاصطناعي عملياً غالباً من زاوية الأداء في مهمة معينة، لا من زاوية إثبات أن البرنامج يمتلك وعياً أو فهماً بشرياً كاملاً.
هذه المصطلحات مترابطة، لكنها ليست شيئاً واحداً.
| المصطلح | معناه باختصار |
|---|---|
| الذكاء الاصطناعي | المظلة الواسعة للأنظمة التي تؤدي مهاماً ترتبط عادة بالذكاء البشري. |
| تعلّم الآلة | فرع رئيسي من الذكاء الاصطناعي يدرّب نماذج على البيانات لإصدار تنبؤات أو قرارات. |
| الذكاء الاصطناعي التوليدي | نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم العميق ومجموعات بيانات كبيرة لإنتاج مخرجات إبداعية شبيهة بما ينتجه البشر. |
| الوكيل الذكي | برنامج ذكاء اصطناعي مستقل نسبياً يستطيع تنفيذ مهام وتحقيق أهداف نيابة عن مستخدم أو نظام آخر. |
أسهل طريقة لتذكر العلاقة: الذكاء الاصطناعي هو المظلة. تعلّم الآلة أحد الأساليب الكبرى داخلها. الذكاء الاصطناعي التوليدي يركز على إنتاج مخرجات جديدة. أما الوكلاء الذكيون فهم أنظمة مصممة لاتخاذ خطوات نحو أهداف محددة.
لا يظهر الذكاء الاصطناعي في روبوتات الدردشة فقط. يمكن أن يكون جزءاً من أنواع كثيرة من البرمجيات، منها:
هذه الأمثلة توضح أن الذكاء الاصطناعي ليس فئة واحدة من التطبيقات. يمكن دمجه في واجهات المحادثة، وأدوات التحليل، وأنظمة الأتمتة، وبرمجيات الأعمال، كلما كان التعرف إلى الأنماط أو التنبؤ أو التوليد أو تنفيذ المهام مفيداً.
أهميته تأتي من أنه يغيّر ما تستطيع البرمجيات مساعدة الناس على فعله. فبدلاً من الاكتفاء باتباع تعليمات ثابتة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتتكيف مع المدخلات، وتدعم حل المشكلات، وتولّد مخرجات، وتصدر تنبؤات، أو تساعد في السعي إلى أهداف محددة.
لكن هذه القدرة تجعل التقييم الحذر ضرورياً. من الأسئلة المفيدة عند النظر إلى أي نظام ذكاء اصطناعي:
هو تقنية تمكّن الحواسيب أو الآلات من أداء مهام تتطلب عادة ذكاءً بشرياً.
لا. تعلّم الآلة فرع رئيسي من الذكاء الاصطناعي، ويعتمد على تدريب النماذج بالبيانات كي تصدر تنبؤات أو قرارات.
هو نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم العميق ومجموعات بيانات كبيرة لإنتاج مخرجات إبداعية شبيهة بما ينتجه البشر.
الوكيل الذكي برنامج ذكاء اصطناعي مستقل نسبياً يستطيع تنفيذ مهام وتحقيق أهداف نيابة عن مستخدم أو نظام آخر.
لا. الذكاء التوليدي ينشئ مخرجات، لكن الذكاء الاصطناعي يشمل أيضاً أنظمة تحلل البيانات، وتصدر تنبؤات، وتدعم القرارات، وتؤتمت الردود، وتنفذ مهاماً موجهة نحو هدف.
ليس بالضرورة. التعريفات العملية والأكاديمية تركز على قدرة النظام على تفسير البيانات والتعلم والتكيف وأداء المهام، لا على إثبات امتلاكه وعياً بشرياً.