المعرفة

نقاش:ذكاء اصطناعي

أضِف موضوعًا
النقاشات النشطة
هذه المقالة تتضمن معلومات من هذه النسخة من المقالة المناظرة في ويكيپيديا الإنگليزية.
"AI" تحوّل إلى هنا. لمطالعة استخدامات أخرى، انظر Ai.
من أجل استخدامات أخرى، انظر ذكاء اصطناعي (توضيح).

الذكاء الاصطناعي, هو ذكاء الآلات و هو فرع من علوم الكمبيوتر التي تهدف الي ابتكاره.أغلب كتب الذكاء الاصطناعي تعرف هذا المجال علي انه " دراسة و تصميم كيانات ذكية" والكيان الذكي هو نظام يستوعب بيئته و يتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح.[1] جون ماكارثي ، الذي صاغ هذا المصطلح في عام 1956 ، [2] عرفه بأنه "علم و هندسه صنع آلات ذكيه".[3]


اسس هذا المجال علي افتراض أن ،أهم ملكة يمتاز بها الجنس البشرى، ألا و هى الذكاء- يمكن وصفها بدقة بدرجة تمكن الآله من محاكاتها.[4] هذا يثير جدل فلسفي حول طبيعة العقل البشري و حدود الغطرسه العلميه، وهى قضايا تم تناولها اسطوريا ، خياليا و فلسفيا منذ القدم.[5] كان و مازال الذكاء الاصطناعي سببا لحالة من التفاؤل الشديد، و لقد عانى نكسات فادحة[20] واليوم ، أصبح جزءا أساسيا من صناعة التكنولوجيا ، حاملا عبء ثقيل من أصعب المشاكل في علوم الكمبيوتر.[6]


ان بحوث الذكاء الاصطناعي من الأبحاث عاليه التخصص و التقنيه، لدرجة أن بعض النقاد ينتقدون "تفكك" هذا المجال.[7] تتمحور المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي حول مشاكل معينة، و تطبيق ادوات خاصةو حول اختلافات نظريه قديمة في الاراء.المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي تتضمن قدرات مثل التفكير المنطقى و المعرفة و التخطيط و التعلم و التواصل و الادراك و القدرة علي تحريك و تغيير الأشياء.[8] الذكاء العام (أو "الذكاء الاصطناعى القوى") ، ما زال هدفا بعيد المدى لبعض الأبحاث. [9]



تاريخ بحوث الذكاء الاصطناعي

المقالة الرئيسية: History of artificial intelligence and Timeline of artificial intelligence


في منتصف القرن العشرين ، بدأ عدد قليل من العلماء استكشاف نهج جديد لبناء آلات ذكية ، بناء على الاكتشافات الحديثة في علم الأعصاب ، ونظرية رياضية جديدة للمعلومات ، وفهم للثبات و التحكم يدعي علم التحكم الآلي، و قبل كل ذلك، عن طريق اختراع الحاسوب الرقمي، تم اختراع آله يمكنها محاكاة عمليةالتفكير الحسابى الانسانية.[10]


اسس المجال الحديث لبحوث الذكاء الاصطناعي في مؤتمر في حرم كليه دارتموث في صيف عام 1956.[11] اصبح هؤلاء الحضور قادة بحوث الذكاء الاصطناعي لعدة عقود، و خاصة جون مكارثي و مارفن مينسكاي ، ألين نويل و هربرت سيمون الذي اسس مختبرات للذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا(MIT) و جامعة كارنيجي ميلون(CMU) و ستانفورد.هم و تلاميذهم كتبوا برامج أدهشت معظم الناس.[47] كان الحاسب الآلي يحل مسائل في الجبر و يثبت النظريات المنطقيه و يتحدث الإنجليزيه.[12] بحلول منتصف الستينات اصبحت تلك البحوث تمول بسخاء من وزاره الدفاع الأمريكيه.[56] و هؤلاء الباحثون قاموا بالتوقعات الآتيه:

  • عام 1965 ، هـ. أ. سيمون : "الآلات ستكون قادرة ، في غضون عشرين عاما ، علي القيام بأي عمل يمكن أن يقوم به الانسان".[13]
  • عام 1967 ، مارفين مينسكاي : "في غضون جيل واحد... ‎ سوف يتم حل مشكلة خلق ' الذكاء الاصطناعي ' بشكل كبير".[14]


ولكنهم فشلوا في ادراك صعوبه بعض المشكال التي واجهتم.[15] في عام 1974 ، وردا على انتقادات السير جيمس Lighthill الانجليزى و الضغط المستمر من الكونغرس لتمويل مشاريع أكثر انتاجية ، قطعت الحكومتين الامريكية والبريطانية تمويلهما لكل الابحاث الاستكشافية الغير موجهة في مجال الذكاء الاصطناعى ، كانت تلك أول انتكاسة تشهدها أبحاث الذكاء الاصطناعى.[16]


في أوائل الثمانينات ، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعى صحوة جديدة من خلال النجاح التجاري "للنظم الخبيرة" ، [17] و هى أحد برامج الذكاء الاصطناعى التى تحاكى المعرفة والمهارات التحليلية لواحد أو أكثر من الخبراء البشريين. بحلول عام 1985 وصلت أرباح أبحاث الذكاء الاصطناعى في السوق إلى أكثر من مليار دولار ، وبدأت الحكومات التمويل من جديد. [18] وبعد سنوات قليلة ، بدءا من انهيار سوق الة ال Lisp Machine (احدى لغات البرمجة) في عام 1987 ، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعى انتكاسة أخرى و لكن أطول . [19]


في التسعينيات وأوائل القرن الواحد و العشرين ، حقق الذكاء الاصطناعى نجاحات أكبر ، وإن كان ذلك الى حد ما وراء الكواليس. يستخدم الذكاء الاصطناعى في اللوجستية ، واستخراج البيانات ، والتشخيص الطبي والعديد من المجالات الأخرى في جميع أنحاء صناعة تكنولوجيا. [6] يرجع ذلك النجاح الى عدة عوامل هي : القوة الكبيرة للحواسيب اليوم (انظر قانون مور) ، وزيادة التركيز على حل مشاكل فرعية محددة ، وخلق علاقات جديدة بين مجال الذكاء الاصطناعى وغيرها من مجالات العمل في مشاكل مماثلة ، وفوق كل ذلك بدء الباحثون الالتزام بمناهج رياضية قوية و معايير علمية صارمة. [20]

فلسفة الذكاء الاصطناعى

المقالة الرئيسية: Philosophy of artificial intelligence


يشكل الذكاء الاصطناعي تحديا و الهاما لعلم الفلسفة ؛ لزعمه القدرة على إعادة خلق قدرات العقل البشرى. هل هناك حدود لمدى ذكاء الالات؟ هل هناك فرق جوهري بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي؟ و هل يمكن أن يكون للالة عقل و وعى؟ عدد قليل من أهم الإجابات على هذه الأسئلة ترد أدناه. [21]


الات الحساب و الذكاء "قانون تورينج "
إذا كان الجهاز يعمل بذكاء يضاهى الانسان ، اذا فذكائه يماثل ذكاء الانسان. تفيد نظرية آلان تورنج أنه ، في نهاية المطاف ، لا يسعنا إلا أن نحكم على ذكاء آلالة بناءاعلى أدائها. هذه النظرية تشكل أساسا لاختبار تورينج. [22]


أطروحة دارتموث
" يمكن وصف كل جانب من عملية التعلم أو غيرها من مظاهرالذكاء بدقة شديدة تمكن الانسان من تصميم آلة تحاكيه ". طبع هذا التأكيد في الأطروحة المقدمة لمؤتمر دارتموث عام 1956 ، و هو يمثل موقف معظم الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعى . [4]


فرضية نظام نويل وسيمون للرموز المادية
"نظام الرموز المادية لديه الوسائل الضرورية والكافية للأفعال الذكية بوجه عام". مفاد هذه الجملة هو ان جوهر الذكاء يكمن في المقدرة على معالجة الرموز. [23] على عكس ذلك ، يعتقد أوبير دريفوس أن الخبرات البشرية تتشكل بشكل غريزى لا واعى ولا تعتمد على التلاعب بالرموز بشكل واعى ؛ فهى تتطلب أن يكون لدى الانسان "شعور" بالموقف حتى وان لم تكن لديه المعرفة الكافية بالرموز. [24] [25]


نظرية عدم الاكتمال الخاصة بجودل
لا يمكن لنظام رسمي (مثل برنامج حاسوبي) إثبات جميع البيانات الحقيقية. يعتقد روجر بينروز و اخرون غيره أن نظرية جودل وضعت حدودا لما يمكن أن تفعله الالات، [26] [27] ولكنها لم تضع حدودا لما يمكن أن يفعله الانسان.


فرضية سيرل حول الذكاء الاصطناعى القوي
"يمكن أن يكون لجهاز الكمبيوتر عقلا يماثل عقل الانسان ان تمت برمجته بشكل ملائم بالمدخلات والمخرجات الصحيحة". [28] يرد سيرل على هذا التأكيد بحجته المعروفة بالغرفةالصينية ، والتي تطلب منا أن ننظر داخل الكمبيوتر ، لنحاول أن نعرف أين قد يكون هذا "العقل". [29]


[فرضية [المخ الاصطناعى]]
يمكن محاكاة المخ. هانز مورفيك (Hans Moravec)،راي كرزويل (Ray Kurzweil) وغيرهم قالوا بأنه من الممكن من الناحية التقنية نسخ الدماغ مباشرة في المعدات والبرمجيات ، وبأن هذا سيتم بشكل مطابق للأصل تماما. [30]



أبحاث الذكاء الاصطناعى

في القرن الواحد والعشرين ، أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعى على درجة عالية من التخصص والتقنية ، وانقسمت إلى مجالات فرعية مستقلة بشكل عميق لدرجة أنها أصبحت قليلة ببعضها البعض . [138]نمت أقسام المجال حول مؤسسات معينة ، وعمل الباحثين ، وعلى حل مشكلات محددة ، و خلافات في الرأي نشأت منذ زمن طويل حول الطريقة التي ينبغي أن يعمل وفقا لها الذكاء الاصطناعى ، وتطبيق أدوات مختلفة على نطاق واسع.


مشاكل الذكاء الاصطناعى

انقسمت مشكلة محاكاة (أو خلق) الذكاء الى عدد من المشاكل الفرعية المحددة. وتتكون هذه من سمات أو قدرات معينة يود الباحثون أن يجسدها نظام ذكي. تلقت الملامح المذكورة أدناه أكبر قدر من الاهتمام. [8]


الاستنتاج ،و التفكير المنطقى، و المقدرة على حل المشكلات

وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعى الخوارزميات التي تحاكى التفكير المنطقى المتسلسل الذى يقوم به البشر عند حل الألغاز ، ولعب الطاوله أو الاستنتاجات المنطقية. [31] وفى الثمانينيات و التسعينيات ، أدت أبحاث الذكاء الاصطناعى الى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات الغير مؤكدة أو الغير كاملة ، مستخدمة في ذلك مفاهيم من الاحتمالية والاقتصاد. [32]


للمشاكل الصعبة ، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة -- مما يؤدى الى "انفجاراندماجي " :أى يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجما معينا. البحث عن خوارزميات أكثر قدرة على حل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الاصطناعى. [33]


يحل البشر معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة بديهية وليست واعية ، عن طريق الاستنتاج التدريجى الذى تمكن الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعى من محاكاته اليا. [155] حققت أبحاث الذكاء الاصطناعى بعض التقدم في تقليد هذا النوع "الرمزي الفرعى" من مهارات حل المشاكل : المناهج المتضمنة في ذلك تأكد أهمية المهارات الحسية الحركية للتفكير الأرقى؛ويحاول البحث في مجال الشبكات العصبية محاكاة الهياكل داخل مخ الانسان والحيوان التى تؤدى الى ظهور هذه المهارة.


تمثيل المعرفة

المقالة الرئيسية: Knowledge representation and Commonsense knowledge


تمثيل المعرفة [34] و هندسة المعرفة [35] هي محور أبحاث الذكاء الاصطناعى. كثير من المشاكل التى يتوقع أن تحلها آلالات سوف تتطلب معرفة واسعة بالعالم. من بين الأمور التي تحتاج أن يمثلها الذكاء الاصطناعى : الأشياء والخواص والمجموعات التصنيفية والعلاقات بين الأشياء ؛ [36] و المواقف والأحداث ، والدول ، والزمن ؛ [37] الأسباب والنتائج ؛ [38] معرفة المعرفة (ما نعرفه عما يعرفه الناس ) [39] وغيرها من المجالات الكثيرة النى لم تلق القدر الكافى من البحث. يسمى التمثيل الكامل "لما هو موجود" أنطولوجية (وجودية) [40] (كلمة مقترضة من الفلسفة القديمة) ، والأكثر شمولا منها تسمى أنطولوجيات عليا.


من بين أصعب المشاكل في تمثيل المعرفة هي :


التفكير الافتراضي و مشكلة التأهيل
يعد الكثير مما يعرفه الناس "افتراضات". على سبيل المثال ، عند ذكر الطيور في محادثة ، عادة ما يرسم مخ الانسان صورة حيوان في حجم قبضة اليد، يغني ، و يطير. بالطبع لا تنطبق كل هذه المواصفات على كل الطيور. عرف جون مكارثي هذه المشكلة في عام 1969 [41] بمشكلة المؤهلات : لكل قاعدة منطقية يهتم باحثي الذكاء الاصطناعى بتمثيلها ، العديد من الاستثناءات. لا يوجد شيء تقريبا يمكن القول ببساطة أنه حقيقية أم لا بالطريقة التي يقتضيها المنطق المجرد. استكشفت أبحاث الذكاء الاصطناعى عددا من الحلول لهذه المشكلة. [42]



اتساع [المعرفة المنطقية]]
يعلم الانسان العادي عددا كبيرا من الحقائق عن الذرة . مشاريع البحوث التي تسعى إلى بناء قاعدة كاملة من المعرفة المنطقية ( مثل Cyc) تتطلب كميات هائلة من الهندسة الأنطولوجية -- فهى يجب أن تبنى بطريقية تقليدية حيث يتم بناء المفاهيم المعقدة واحدا تلو الاخر. [43]من أحد الأهداف الرئيسيةأن يفهم جهاز الكمبيوتر عددا وافرا من المفاهيم ليكون قادرا على التعلم من خلال قراءة مصادر مثل الإنترنت ، وبالتالي يكون قادرا على أن يضيف إلى أنطولوجيته.



شكل الفرعى الرمزى لبعض المعرفة المنطقية
الكثير مما يعرفه الناس غير ممثل ب "الحقائق" أو "البيانات" التي يمكن التحدث عنها. على سبيل المثال ، تجد من كان ذا خبرة بالشطرنج يتجنب موضعا معينا لانه "مكشوف أو غير امن" [44] و تجد الناقد الفنى يدرك أن تمثالا مزيفا بنظرة واحدة. [45]هذه بديهيات أو ميول تتمثل في الدماغ بشكل غير واع وشبه رمزي. [46] مثل هذه المعرفة يدعم ويوفر السياق ، للمعرفة الرمزية الواعية. وكما هو الحال مع مشكلة التفكير المنطقى الشبه رمزي ، من المأمول أن توفر أبحاث الذكاء الاصطناعى أو الذكاء الحسابى وسائل لتمثيل هذا النوع من المعرفة. [46]



التخطيط

المقالة الرئيسية: Automated planning and scheduling


يجب أن تكون الكيانات الذكية قادرة على تحديد الأهداف وتحقيقها. [47] فهي في حاجة الى طريقة لتصور المستقبل ( يجب أن يكون لديهاالقدرة على تمثيل حال البشر في هذا العالم ، وتكون قادرة على التنبؤ بمدى مقدرتهم على تغييره) ، وتكون قادرة على الاختيار لتعظيم الفائدة (أو "القيمة") من الخيارات المتاحة. [48]


في بعض مشاكل التخطيط ، يمكن أن يفترض الكيان الذكى أنه الشيء الوحيد الذي يعمل في العالم ويمكنه أن يصبح متأكدا من عواقب تصرفاته. [49] بالرغم من ذلك ، و إذا كان ذلك غير صحيح ، يجب أن يتأكد الكيان بشكل دورى من اتساق توقعاته مع الواقع ،ويجب أن يغير خطته عند الضرورة ، يتطلب ذلك أن يعمل الكيان في ظل عدم اليقين. [50]


التخطيط عن طريق كيانات متعددة يستخدم التعاون والمنافسة بين الكثير من الكيانات لتحقيق هدف معين. السلوك الناشئ مثل هذا تستخدمه الخوارزميات التطورية والذكاء السربى. [51]


التعلم

المقالة الرئيسية: Machine learning


تعلم الآلة [52] كان تعلم الالة محوريا في أبحاث الذكاء الاصطناعى منذ البداية. [53] التعلم بدون إشراف هو القدرة على إيجاد أنماط في عدد كبير من المدخلات. التعلم تحت الاشراف يشمل كلا من التصنيف ( القدرة على تحديد الى أى فئة ينتمي شيء ما ، بعد رؤية عددا من النماذج لعدة أشياء من فئات عدة) ، والتراجع (اكتشاف الية مستمرة من شأنها أن تولد نواتج من المدخلات ،في ضوء مجموعة من المدخلات والمخرجات العددية من الأمثلة ). في التعلم التقويمى [54] يكافأ الكيان على الاستجابة الحسنة و يعاقب على الاستجابة السيئة. يمكن تحليل هذه الاستجابات من حيث نظرية القرار، وذلك باستخدام مفاهيم مثل المنفعة. التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الكمبيوتر النظرية المعروفة باسم نظرية التعلم الحسابية.


الية عمل اللغة الطبيعية

المقالة الرئيسية: Natural language processing


المعالجة الطبيعية للغة [55] تعطي آلالات القدرة على قراءة وفهم اللغات التى يتحدثها البشر. يأمل كثير من الباحثين أن يكون نظام معالجة اللغة الطبيعية قويا بما يكفي لاكتساب المعرفة من تلقاء نفسه ، من خلال قراءة النص الحالي المتاح عبر الإنترنت. بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية ، تشمل استرجاع المعلومات (أو تحليل النصوص ) ، والترجمة الآلية. [56]


الحركة و امكانية التغيير

 
اسيمو تستخدم أجهزة الاستشعار وخوارزميات ذكية لتجنب العقبات والتحرك على الدرج.
المقالة الرئيسية: Robotics


مجال الروبوتيات [57] هو ذا صلة وثيقة بالذكاء الاصطناعى. يلزم الروبوتات الذكاء لتكون قادرة على التعامل مع مهام مثل يغييى الأشياء،[58] والملاحة ، في ظل مشاكل الفرعية الخاصة بتحديد المكان ( أن تعلم أين أنت ) ، ورسم الخرائط (أن تعلم ما حولك) ، و تخطيط الحركة (أن تعرف كيف تصل الى هناك). [59]


الإدراك

المقالة الرئيسية: Machine perception, Computer vision, and Speech recognition


تصور الآلة [60] هو القدرة على استخدام مدخلات من أجهزة الاستشعار (مثل الكاميرات والميكروفونات والسونار وغيرها من الالات الأكثر غرابة) لاستخلاص جوانب من العالم. رؤية الحواسيب [61] هى القدرة على التحليل البصري المدخلات. من المشاكل الفرعية القليلة: التعرف على الكلام [62] التعرف على الوجوه و التعرف على الأشياء. [63]


الذكاء الاجتماعي

المقالة الرئيسية: Affective computing
 
قسمت Kismet ، روبوت ذا مهارات اجتماعية بدائية


تقوم العواطف والمهارات الاجتماعية بدورين للكيان الذكي : [64]

  • يجب أن تكون قادرة على التنبؤ بأفعال الآخرين ، وفهم دوافعهم و حالاتهم العاطفية. (وهذا ينطوي على عناصر من نظرية اللعبة ، نظرية القرار ، وكذلك القدرة على محاكاة العواطف البشرية ومهارات الإدراك الحسي للكشف عن العواطف.)
  • لحسن التفاعل بين الإنسان والحاسوب ، تحتاج الآلة الذكية أيضا أن تظهر المشاعر -- على الأقل يجب أن تبدو مهذبة وحساسة في تفاعلها مع البشر. في أحسن الأحوال ، ينبغي أن تكون لديها مشاعر عادية.


الإبداع

المقالة الرئيسية: Computational creativity
 
TOPIO ، روبوت يمكن أن تلعب لعبة كرة الطاولة ، التي وضعتها TOSY.


هو مجال فرعى للذكاء الاصطناعى ، يتناول الإبداع من الناحية النظرية (من المنظور الفلسفي والنفسي ) والعمليةعلى حد سواء (من خلال تطبيقات معينة لنظم تولد مخرجات يمكن أن تعتبر إبداعية).


الذكاء العام

المقالة الرئيسية: Strong AI and AI-complete


يأمل معظم الباحثون أن تدمج أعمالهم في نهاية المطاف في صورة الة ذات ذكاء عام ' (يعرف باسم الذكاء الاصطناعى القوي) ، يجمع كل المهارات السابق ذكرها و يتجاوز معظم أو كل القدرات البشرية. [9] يعتقد البعض أن هذا المشروع يتطلب سمات انسانية مصطنعة مثل الوعى الاصطناعى أو المخ الاصطناعى. [65]


كثير من المشاكل المذكورة أعلاه تعتبر جزءا لا يتجزأ من الذكاء الاصطناعى : لحل مشكلة واحدة ، يجب حل كل هذه المشكلات. على سبيل المثال ، تتطلب مهمة محددة مثل الترجمة الآلية أن تتابع الالة رأى الكاتب (العقل) ، ومعرفة ما يجري الحديث عنه (المعرفة) ، و اعادة كتابة نية الكاتب بأمانة (االذكاء الاجتماعي). و لذلك ، يعتقد أن الترجمة الآلية وثيقة الصلة بالذكاء الاصطناعى: قد تحتاج الذكاء الاصطناعى القوي لتترجم مثلما يترجم الانسان. [66]


مداخل للذكاء الاصطناعى

لا توجد نظرية موحدة أو نموذج يوجه بحوث الذكاء الاصطناعى. اختلف الباحثون حول العديد من القضايا. [67] من أكثر المسائل التي ظلت دون إجابة لمدة طويلة هي: هل ينبغي للذكاء الاصطناعى محاكاة الذكاء الطبيعي من خلال دراسة علم النفس أو علم الأعصاب؟ أم أن البيولوجيا البشرية لا تمت بصلة إلى أبحاث الذكاء الاصطناعى مثلما لا تمت بحوث بيولوجيا الطيور بصلة لهندسة الملاحة الجوية؟ [68] و هل يمكن وصف السلوك الذكي باستخدام مبادئ بسيطة وأنيقة (مثل المنطق أو التحسين)؟ أو هل يحتاج بالضرورة الى حل عدد كبير من المشاكل الغير متعلقة ببعضها البعض؟ [69] و هل يمكن اعادة انتاج الذكاء باستخدام رموز رفيعة المستوى ، على غرار الكلمات والأفكار؟ أم أنها تحتاج إلى معالجة " شبه رمزية"؟ [70]


علم التحكم الآلي و محاكاة الدماغ

المقالة الرئيسية: Cybernetics and Computational neuroscience
 
العقل البشري يوفر إلهاما للباحثين في الذكاء الاصطناعي ، ولكن لا يوجد توافق في الآراء بشأن المدى المقبول لهذه المحاكاة.

في الأربعينيات و الخمسينيات ، قام عدد من الباحثين باستكشاف العلاقة بين علم الأعصاب ، نظرية المعلومات ، وعلم التحكم الآلي. بعضهم بني الآلات التي تستخدم الشبكات الالكترونية لعرض الذكاء البدائي مثل سلاحف و. جراى والتر W. Grey Walter و وحش جونز هوبكنز Johns Hopkins . العديد من هؤلاء الباحثين تجمعوا لحضور اجتماعات الجمعية الغائية في جامعة برينستون و نادي النسبية في انكلترا. [10] وبحلول عام 1960 ، أصبح هذا المنهج مهجور إلى حد كبير ، على الرغم أن بعضا من عناصره عادت لها الحياة مرة أخرى في الثمانينيات .


الذكاء الاصطناعى التقليدى الرمزي

المقالة الرئيسية: Good old fashioned artificial intelligence

عند الوصول إلى الحواسيب الرقمية أصبح من الممكن في منتصف الخمسينيات ، بدأت أبحاث الذكاء الاصطناعى استكشاف إمكانية أن يختزل الذكاء البشري للتحكم بالرموز. وكان مركز الأبحاث في المؤسسات الثلاث : CMU ، وستانفورد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، وضعت كل واحدة أسلوبها الخاص في البحث. أطلق جون هاوجلاند John Haugeland على هذه المداخل للذكاء الاصطناعى اسم "الطراز القديم الجيد للذكاء الاصطناعى " أو "GOFAI". [71]


محاكاة المعرفة
رجلا الاقتصاد هربرت سيمون وآلان نويل درسا المهارات البشرية وحاولا وضعها في اطار شكلى. و بأعمالهما هذه وضعا أساس علم الذكاء الاصطناعي ، فضلا عن العلوم المعرفية ، وبحوث العمليات وعلم الادارة. أجرى فريقهم البحثى تجاربا نفسية لبيان أوجه التشابه بين مهارات الإنسان في حل المشاكل و مهارات البرامج التى كانوا يصممونها(مثل "حلال المشكلات العام ") . كان مقدرا لهذا التقليد ، المتركز في جامعة كارنيجي ميلون ،في نهاية المطاف أن يؤدى الى تطوير بناء ال Soar (بناء معرفى رمزى) في منتصف الثمانينيات. [72] [73]



الذكاء الاصطناعى المنطقي
وخلافا لنويل وسيمون ، وجون ماكارثي ورأى ان الاجهزة ليست في حاجة إلى محاكاة الفكر البشري ، ولكن بدلا من محاولة العثور على جوهر المنطق المجرد وحل المشاكل ، وبغض النظر عما إذا كان الناس في نفس الخوارزميات. [68] وقال في مختبر ستانفورد (شراع) الرسمية التي تركز على استخدام المنطق لحل مجموعة واسعة من المشاكل ، بما في تمثيل المعرفة ، والتخطيط والتعليم. [74]كان المنطق أيضا محط تركيز العمل في جامعة ادنبرة وأماكن أخرى في أوروبا والتي أدت إلى تطوير لغة البرمجة المسماه بالبرولوج وعلوم البرمجة المنطقية. [75]



الذكاء الاصطناعى الرمزي"الغير منتظم"
وجد باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (مثل مارفن مينسكاي وسيمور Papert) [76] أن حل المشاكل الصعبة في الرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية تتطلب حلولا خاصة-- وقالوا إنه لا يوجد مبدأ عام وبسيط (مثل المنطق) التي من شأنها استيعاب جميع جوانب السلوك الذكي. وصف روجر شانك مناهجهم "المضادة للمنطق" ب "الغير منتظمة" (على عكس النماذج "المنتظمة" في CMU وستانفورد). [69] قواعد المعرفة المنطقية (مثل مشروع دوغ لينات المسمى ب Cyc) هي مثال على الذكاء الاصطناعى "الغير منتظم"، لأنها يجب أن تصمم يدويا؛ مفهوم معقدا واحدا تلو الاخر. [77]



الذكاء الاصطناعى القائم على المعرفة
عندما أصبحت ذاكرة الحواسيب الكبيرة متاحة في عام 1970 تقريبا ، بدأ باحثين من كل هذه التقاليدالثلاثة في بناء المعرفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعى. [78]أدت "ثورة المعرفة" هذه الى تطوير ونشر النظم الخبيرة (التى قدمها ادوارد فيغنبوم ، وهى أول شكل حقيقي ناجح لبرمجيات الذكاء الاصطناعى. [17]كان أيضا ما يحرك ثورة المعرفة إدراك أن كميات هائلة من المعارف ستكون مطلوبة للعديد من التطبيقات البسيطة للذكاء الاصطناعى.



الذكاء الاصطناعى الشبه الرمزي

خلال 1960 ، حققت المناهج الرمزية نجاحا كبيرا في محاكاة التفكير العال المستوى في برامج تمثيلية صغيرة. هجرت المناهج القائمة على علم التحكم الآلي أو الشبكة العصبية أو دفعت إلى الخلفية. [79] وفى الثمانينيات ، بالرغم من ذلك ، توقف التقدم في الذكاء الاصطناعى الرمزى و اعتقد العديد أن النظم الرمزية لن تكون قادرة على محاكاة جميع عمليات الإدراك البشري ، ولا سيما التصور ، الروبوتيات ، والتعلم و التعرف على الأنماط. وبدأ عدد من الباحثين النظر في المناهج "الشبه رمزية" لمشاكل محددة في الذكاء الاصطناعى. [70]


من أسفل إلى أعلى ، متضمن ، [موجود]] ، [[الذكاء الاصطناعى القائم على السلوك | القائم على السلوك ] أو الذكاء الاصطناعى الجديد
والباحثين في مجال الروبوتيات ، مثل رودني بروكس ، رفضوا الذكاء الاصطناعى الرمزي و ركزوا على المشاكل الأساسية للهندسة التى من شأنها أن تسمح للروبوتات بالتحرك والبقاء على قيد الحياة. [325]أحيى عملهم وجهة النظر الغير رمزية لأوائل باحثى السيبرنطيقية (التحكم الالى) من الخمسينيات وأعادوا تقديم نظرية التحكم في الذكاء الاصطناعى.تتصل هذه المداخل من نظريا بأطروحة العقل المتجسد.



الذكاء المحاسبى
تجددالاهتمام بالشبكات العصبية و "الترابط" من خلال ديفيد روميلهارت David Rumelhart وآخرين في منتصف الثمانينيات. [80]الآن تدرس هذه المداخل وغيرها من المناهج الشبه رمزية ، مثل النظم التقريبية fuzzy systems و الحسابات التطورية ، مجتمعة من خلال مبحث ناشئ يمسمى الذكاء الحسابى. [81]



الذكاء الاصطناعى الإحصائي

في التسعينيات ، وضع باحثو الذكاء الاصطناعى أدوات رياضية معقدة لحل مشاكل فرعية محددة. هذه الأدوات هي حقا علمية ، بمعنى أن نتائجها يمكن قياسها والتحقق منها على حد سواء ، وكانت مسؤولة عن العديد من النجاحات الأخيرة لأبحاث الذكاء الاصطناعى. كما تسمح أيضا هذه اللغة الرياضية المشتركة بمستوى عال من التعاون مع المزيد من المجالات (مثل الرياضيات ، والاقتصاد ، أو بحث العمليات). راسل ستيوارت وبيتر Norvig وصفا هذه الحركةبأنها ليست أقل من "الثورة" و "انتصارا للنظاميين". [20]


دمج المناهج

نموذج الكيان ذكي
العميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته و يتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح.الكيانات الذكية في أبسط أشكالها هى برامج لحل مشاكل محددة. و أكثرها تعقيدا هو الانسان المفكر و العقلانى. [82]هذا النموذج يعطي الباحثون رخصة لدراسة المشاكل المنفردة وإيجاد حلول يمكن التحقق من صحتها و الاستفادة منها ها على حد سواء ، من دون الاتفاق على نهج واحد. يمكن للكيان استخدام أي نهج يصلح لحل مشكلة محددة -- بعض الكيانات رمزية ومنطقية ، وبعضها شبكات عصبية شبه رمزية وغيرها يمكنه استخدام مداخل جديدة. كما يقدم النموذج للباحثين لغة مشتركة للتواصل مع مجالات أخرى ، مثل نظرية القرار والاقتصاد والتى تستخدم أيضا مفاهيم الكيانات المجردة. أصبح نموذج الكيان الذكي مقبولا على نطاق واسع خلال التسعينيات. [83]



[[الكيان البنيوى ] [أو] [المعرفية البنيوية ]]
صمم باحثون أنظمة لبناء نظم ذكية من خلال تفاعل كيانات ذكية في نظام متعدد الكيانات. [84] النظام الذى يتكون من مكونات رمزية و شبه رمزية هو نظام ذكي هجين ، ودراسة مثل هذه الأنظمة تعتبر تكاملا بين أنظمة الذكاء الاصطناعي . يوفر نظام المراقبة الهرمية جسرا بين الذكاء الاصطناعى الشبه رمزى افى قاع الهرم و المستويات الاستجابية و الذكاء الاصطناعى التقليدى الرمزى في أعلى الهرم ، حيث تسمح المسافة الزمنية بالتخطيط و وضع النماذج للعالم. [85] كان هيكل التصنيف الخاص برودني بروكس Rodney Brooks اقتراحا مبكرا لهذا النظام الهرمي.



أدوات أبحاث الذكاء الاصطناعى

خلال خمسين سنة من البحوث ، صمم الذكاء الاصطناعى عددا كبيرا من الوسائل لحل أصعب المشاكل في علوم الكمبيوتر. نناقش أدناه عدد قليل من أعم هذه الوسائل.


البحث والتحسين

المقالة الرئيسية: Search algorithm, Optimization (mathematics), and Evolutionary computation


يمكن حل العديد من مشاكل الذكاء الاصطناعى من الناحية النظرية بالبحث الذكى في العديد من الحلول الممكنة : [346] يمكن أن يختزل التفكير المنطقى إلى اجراء البحث. على سبيل المثال ، يمكن اعتبار الدليل المنطقي بحثا عن مسار ينطلق من افتراضات الى نتائج، حيث كل خطوة هي تطبيق لقاعدة الاستدلال. [86] تبحث الخوارزميات التخطيطية خلال تفريعات من الأهداف الرئيسية و الفرعية، في محاولة لإيجاد الطريق إلى الهدف ، وهي عملية تسمى تحليل الوسائل و الغايات. [87] تستخدم الخوارزميات الروبوتية محركات بحث محلية لتحريك الأطراف واستيعاب الأشياء في مساحة التكوين. [58] العديد من خوارزميات التعلم تستخدم خوارزميات البحث على أساس قابلية التحسين.


أبحاث بسيطة شاملة[88] نادرا ما تكون كافية لمعظم مشاكل العالم الحقيقي : فضاء البحث (عدد أماكن البحث) لتنمو بسرعة الى أرقام فلكية . والنتيجة هي بحثا بطيئا للغاية أو بحثا لا ينجز أبدا. الحل بالنسبة لكثير من المشاكل ، هو استخدام "الاستدلال" أو "قواعد التجربة" التي تقضي على الخيارات التي يستبعد أن تؤدي إلى الهدف (و هى تسمى "تشذيب شجرة البحث"). يوفر الاستدلال البرنامج ب"أفضل تخمين" عن طريق الحل. [89]


وهناك نوع مختلف جدا من البحث برز في التسعينيات ، على أساس نظرية التحسين الرياضية . بالنسبة لكثير من المشاكل ، من الممكن أن تبدأ عملية البحث بشكل ما من التكهن والتخمين ، ثم يعدل التخمين تدريجيا حتى الوصول الى الدرجة المثلى التى لا يمكن اجراء أى تحسينات بعدها. يمكن تصور هذه الخوارزميات كأنها أعمى يتسلق التلال : يبدأ البحث عند نقطة عشوائية على الساحة ، وبعد ذلك ، بعض القفزات أو الخطوات ، و نستمر في تحريك تخميننا بصعود هذا التل، إلى أن نصل إلى القمة. من خوارزميات التحسين الأخرى: محاكاة الصلب ، بحث الشعاع والتحسين العشوائي. [90]


تستخدم المحاسبة التطورية شكل من أشكال البحث الأمثل. على سبيل المثال ، قد تبدأ من الكائنات التي يبلغ عدد سكانها (التكهنات) ، ثم السماح لهم بالتحور واعادة التكوين ، واختيار الأصلح فقط للبقاء على قيد الحياة كل جيل (صقل التخمينات). أشكال التطور الحسابية تشمل خوارزميات الذكاءالسربى (مثل مستعمرة النمل أو تحسين سرب الجسيمات) [91] و الخوارزميات التطورية (مثل الخوارزميات الجينية) [92] والبرمجة الجينية [93] [94]


المنطق

المقالة الرئيسية: Logic programming and Automated reasoning


المنطق [95] أدخله جون مكارثي في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعى في عام 1958 خلال اطروحته المسماة "الآخذ بالمشورة". في عام 1963 ، اكتشف ج.آلان روبنسون طريقة خوارزمية بسيطة وكاملة تماما للاستنتاج المنطقى الذى يمكن بسهولة أن يقوم به الحواسيب الرقمية. [96] ومع ذلك ، سرعان ما يؤدي التنفيذ الساذج للخوارزمات إلى حدوث انفجار اندماجي أو حلقة لا نهاية لها. في عام 1974 ، اقترح روبرت كوالسكي تمثيل تعبيرات منطقية حسب شروط القرن (البيانات في شكل قواعد، كما يلي : "ان p اذا q"، مما اختزل الاستدلال المنطقي الى تسلسل خلفى أو أمامى.هذا خفف المشكلة إلى حد كبير (ولكن لم يلغها) . [86] [97]


يستخدم المنطق لتمثيل المعرفة ، وحل المشاكل ، ولكن يمكنه أن يطبق على غيرها من المشاكل أيضا. على سبيل المثال ،خوارزمية satplan تستخدم المنطق للتخطيط ، [98] و برمجة المنطق الاستقرائي هى طريقة للتعلم. [99] هناك عدة أشكال مختلفة من المنطق المستخدم في بحوث الذكاء الاصطناعى.


  • المنطق الإقتراحي أو العبارى [100] هو منطق البيانات التي يمكن أن تكون صحيحة أو غير صحيحة.
  • المنطق الأولى [101] يسمح أيضا باستخدام الكلمات الدالة على الكمية والخبر ، ويمكنه التعبير عن حقائق الأشياء ، و خواصهم ، وعلاقاتهم مع بعضهم البعض.
  • المنطق التقريبى ، هو نوع من المنطق الأولى و الذي يسمح بتمثيل حقيقة الجملة بقيمة بين 0 و 1 ، بدلا من مجرد (1) للصحيح أو (0) للخطأ. يمكن استخدام النظام التقريبى للتفكير الغير مؤكد ، وكان المنطق الذي يستخدم على نطاق واسع في الصناعة الحديثة ونظم مراقبة المنتجات الاستهلاكية. [102]
  • المنطق الافتراضي ، المنطق الغير مونوتونى و المحيط، هي أشكال المنطق الذي صمم للمساعدة في المنطق الافتراضي و مشكلة التأهيل. [42]
  • صممت عدة امتدادات للمنطق للتعامل مع مجالات محددة من المعرفة ، مثل : المنطق الوصفى ؛ [36] و حساب الموقف ، وحساب الحدث و الحساب الطليق (لتمثيل الأحداث والزمن) [37] الحساب السببى ؛ [38] حساب المعتقد ، ومنطق الاحتمالات. [39]


الطرق الاحتمالية للتفكير الغير مؤكد

المقالة الرئيسية: Bayesian network, Hidden Markov model, Kalman filter, Decision theory, and Utility theory


مشاكل عديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعى (في التفكير ، والتخطيط ، والتعلم ، والفهم والروبوتيات) تتطلب كيانا للعمل مع معلومات غير كاملة أو غير أكيدة. ابتداء من أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات ، دافع يهودا بيرل وغيره عن استخدام أساليب مستمدة من نظرية الاحتمال و الاقتصاد لوضع عدد من أدوات قوية لحل هذه المشاكل. [103] [104] 


شبكات  [105]Bayes

هي أداة عامة للغاية يمكن استخدامها في عدد كبير من المشاكل : التفكير المنطقى (باستخدام خوارزمية Bayesian الافتراضية الاستدلالية) ، [106] التعلم (باستخدام خوارزمية تعظيم التوقعات -) ، [107] تخطيط (باستخدام شبكة قرار) [108] و تصور(باستخدام شبكة دينامية النظرية الافتراضية). [109]


يمكن استخدام الخوارزميات الاحتمالية أيضا للترشيح ، والتنبؤ ، وتمهيد ، وإيجاد تفسيرات لتيارات البيانات ، و مساعدة نظم التصور لتحليل العمليات التي تحدث على مر الزمن [110] (على سبيل المثال ، نموذج ماركوف الخفي ) [111] أو مرشح كالمان [112]


وثمة مفهوم رئيسي من علم الاقتصاد هو "الجدوى" : مقياس لمعرفة قيمة شيئ بالنسبة للكيان ذكي. وضعت أدوات رياضية دقيقة لتحليل كيف يمكن للكيان الاختيار والتخطيط ، وذلك باستخدام نظرية القرار ، قرار التحليل ، [113] نظرية قيمة المعلومة . [48] وتشمل هذه الأدوات نماذج مثل عملية قرار ماركوف ، [114] شبكة القرار الديناميكية [114] نظرية اللعبة ، و تصميم الآلية [115]


المصنفات و طرق التعلم الإحصائي

المقالة الرئيسية: Classifier (mathematics), Statistical classification, and Machine learning


الذكاء الاصطناعى أبسط تطبيقات يمكن تقسيمها الى نوعين : المصنفات ( "اذا كانت براقة فهى ماس" ) وحدات التحكم ( "إذا كانت لامعة ،فالتقطها"). ولكن أدوات التحكم تصنف الشروط قبل أن نستنتج الأعمال ، ولذلك يشكل أنواع التصنيف جزءا أساسيا من العديد من نظم الذكاء الاصطناعى.


المصنفات [116] من المهام التي تستخدم نمط المطابقة لتحديد اقرب مطابقة. يمكن ضبطها وفقا لنماذج وجعلها جذابة جدا للاستخدام في الذكاء الاصطناعى. تعرف هذه الأمثلة بالملاحظات أو الأنماط. في التعليم تحت اشراف ،ينتمي كل نمط إلى فئة معينة محددة سلفا. يمكن اعتبار هذه الفئة قرارا يجب أن يتخذ. تعرف جميع الملاحظات مع علامات فئاتها باسم مجموعة من البيانات.


عندما ترد ملاحظة جديدة ، تصنف هذه الملاحظة على أساس الخبرة السابقة. يمكن تدريب المصنفات بطرق مختلفة ،فهناك العديد من المناهج الإحصائية و مناهج تعليم الالة.


مجموعة واسعة من المصنفين متاحة ، ولكل منها نقاط قوتها ونقاط ضعفها. و يعتمد أداء المصنف بشكل كبير على خصائص البيانات المراد تصنيفها. لا يوجد تصنيف واحد يعمل على النحو الأفضل في كل المشاكل وهو ما يشار اليه بنظرية "لا توجد وجبة غذاء مجانية" . أجريت اختبارات تجريبية مختلفة للمقارنة بين أداء المصنفات و للعثور على خصائص البيانات التي تحدد تصنيف الأداء. بالرغم من ذلك ،يعتبر تحديد المصنف المناسب لمشكلة معينة فنا أكثر من كونه علما.


أكثرا المصنفات استخداما هي الشبكة العصبية [117] الطرق الأساسية مثل دعم جهاز النقل المدعم[118] خوارزمية (ك) لأقرب جار [119] النموذج جوس Gauss المختلط [120] مصنف بايز Bayesالبسيط ، [121] وشجرة القرارات. [122] قورن أداء هذه المصنفات بالكثير من مهام التصنيف [123] من أجل التوصل إلى بيانات الخصائص التي تحدد تصنيف الأداء.


الشبكات العصبية

المقالة الرئيسية: Neural networks and Connectionism
 
وهناك شبكة عصبية تتكون من مجموعة مترابطة من الفروع ، وأقرب إلى شبكة واسعة من الخلايا العصبية في الدماغ البشري.


دراسة الشبكة العصبية الاصطناعية ل [117] بدأت خلال العقد السابق لتأسيس أبحاث الذكاء الاصطناعى. في الستينات، وضع فرانك روزنبلات Frank Rosenblatt نسخة هامة وجديدة؛ ألا وهى ، المستقبلات . [124] طور بول فربوس Paul Werbos خوارزميةاعادة الانتشار backpropagation للمستقبلات المتعددة الطبقات في عام 1974 ، [125] مما أدى إلى نهضة في مجال البحث والشبكة العصبية و"الترابط"connectionism ) بشكل عام في منتصف الثمانينات. شبكة هوبفيلد The Hopfield net، هى شكل من أشكال شبكة الجذب ، وكان أول من وصفها هو جون هوبفيلد John Hopfield في عام 1982.


من الشبكات البنائية التي تم تطويرها شبكة ال feedforward ، و شبكة القاعدة الشعاعية ، خريطة كوهونن Kohonen المنظمة ذاتيا ومختلف الشبكات العصبية المتكررة s. [بحاجة لمصدر] تطبق الشبكات العصبية على مشكلة التعليم ، باستخدام تقنيات مثل التعلم بطريقة هب Hebbian learning ، [126]و التعلم التنافسى. و التصميمات الجديدة نسبيا مثل التسلسل الهرمي للذاكرة الزمنية و شبكات الاعتقاد العميق .


نظرية التحكم

المقالة الرئيسية: Intelligent control


نظرية التحكم ، وليدة علم التحكم الآلي ، لها العديد من التطبيقات الهامة ، وخاصة في الروبوتيات (أو علوم الانسان الالى). [127]


اللغات المتخصصة

وضع باحثو الذكاء الاصطناعى العديد من اللغات المتخصصة لبحوث الذكاء الاصطناعى :


  • IPL [128] هي اللغة الأولى التى صممت لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وتشمل سمات تدعم برامج حل المشكلات العامة ، بما في ذلك من قوائم ، الافكار المرتبطة ببعضها البعض ، المخططات (الأطر) ، التخصيص الحركى للذاكرة ، وأنواع البيانات ، واستدعاء ذاتي ،الاسترجاع المترابط ، الوظائف مثل القيم، والمولدات الكهربائية (تيارات) ، والقيام بمهام متعددة بشكل متناسق.
  • اللثغة أو الLisp [511] هو نظام عملي حسابي لبرامج الكومبيوتر بنى على أساس لامبدا في الحساب lambda calculus. القوائم المترابطة هي واحدة من هياكل البيانات الرئيسية للغات اللثغة Lisp ، و مصدر شفرة اللثغة هو نفسه مكون من القوائم. ونتيجة لذلك ، يمكن أن تغير برامج اللثغة شفرة المصدر بوصفها هياكل البيانات ،و هو ما نتج عنه الأنظمة الكلية التي تسمح للمبرمجين بإنشاء تراكيب جديدة أو البرمجة المتخصصة المتضمنة في اللثغة. هناك العديد من لهجات اللثغة المستخدمة اليوم.
  • البرولوج Prolog [97] [129] هى لغة بيانية تعبر عن البرامج من خلال العلاقات ،و ويحدث التنفيذ ' عن طريق تشغيل الاستفسارات queries حول هذه العلاقات. للبرولوج فائدة خاصة في التفكير المنطقى الرمزي ،و تطبيقات قواعد البيانات و التحليل. يستخدم البرولوج على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعى اليوم.
  • الستربس STRIPS هي لغة للتعبير عن التخطيط الآلي للمشاكل. تعبر عن الحالة الأولية ، أحوال الهدف ، ومجموعة من الإجراءات. لكل عمل شروط محددة مسبقا (ما يجب أن يحدد قبل انجاز العمل) و شروط مؤخرة (ما تم تحديده بعد انجاز العمل) .
  • المخطط هو مزيج بين اللغات الإجرائية والمنطقية. وهى تعطي تفسيرا إجرائيا مبسطا لجمل منطقية على عكس الدلالات التى تفسر عن طريق الاستدلال النمطى.

تكتب تطبيقات الذكاءالاصطناعى أيضا في كثير من الأحيان بلغات معيارية مثل س + + واللغات المصممة من أجل الرياضيات MATLAB و Lush.


تقييم الذكاء الاصطناعي

المقالة الرئيسية: Progress in artificial intelligence

كيف يمكن تحديد ما إذا كان الكيان ذكيا أم لا؟ في عام 1950 ، اقترح آلان تورينج إجراء عام لاختبار ذكاء كيانا يعرف الآن باختبار تورينج. يسمح هذا الإجراء باحتبار معظم المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي. ولكنه يعد تحديا صعبا للغاية في الوقت الحالي وجميع الكيانات ااتى حضعت له باءت بالفشل.


ويمكن أيضا أن يقيم الذكاء الاصطناعي وفقا لمشاكل محددة مثل مشاكل صغيرة في الكيمياء ، و التعرف على خط اليد و الألعاب. سميت هذه الاختبارات باختبارات تورينج الخبيرة. كلما صغر حجم المشاكل زاد عدد الأهداف القابلة للتحقيق ، وهناك عدد متزايد من النتائج الإيجابية.


تصنف نتائج اختبار الذكاء الاصطناعى الى المجموعات الاتية:


  • الأمثل  : أنه لا يمكن لأداء أفضل
  • انسان خارق قوى  : أداء افضل من كل البشر
  • انسان خارق  : أداء أفضل من معظم البشر
  • أقل من الانسان  : أسوأ من أداء معظم البشر


على سبيل المثال ،أداء لعبة الداما (الداما) هو الأمثل ، [130] الأداء في الشطرنج ، يندرج تحت "الانسان الخارق" و يقترب من "الانسان الخارق القوى"[131] والأداء في العديد من المهام اليومية التي يقوم بها البشر يندرج تحت فئة "أقل من الانسان".


وهناك نهج مختلف تماما يقوم على قياس ذكاء الالات من خلال اختبارات مستمدة من من التعريفات الرياضية للذكاء. بدأت أمثلة على هذا النوع من الاختبارات في أواخر التسعينات؛ كاختبارات الذكاء باستخدام مفاهيم كولموجروف Kolmogorov مثل التعقيد و الضغط [132] 

[133] كما قدم ماركوس هوتر تعريفات مماثلة لذكاء الالات في كتابه الذكاء الاصطناعي العالمي   (سبرينغر 2005) ، و الذي تم تطويره مجددا من قبل ليج وهوتر [134]

من مميزات التعريفات الرياضية ، أنه يمكن تطبيقها على الذكاء الغير انسانى وفي غياب الممتحنين من البشر.


تطبيقات الذكاء الاصطناعى

المقالة الرئيسية: Applications of artificial intelligence


استخدم الذكاء الاصطناعي بنجاح في مجموعة واسعة من المجالات من بينها التشخيص الطبي ، وتداول الأسهم ، والتحكم الآلي ، والقانون ، والاكتشافات العلمية ، وألعاب الفيديو ولعب اطفال ومحركات البحث على الإنترنت. في كثير من الأحيان ، عندما يتسع استخدام التقنية لا ينظر اليها بوصفها ذكاءا اصطناعيا ، فتوصف أحيانا بأنها أثر الذكاء الاصطناعى . [135] ومن الممكن أيضا دمجها في الحياة الاصطناعية.


المسابقات والجوائز

المقالة الرئيسية: Competitions and prizes in artificial intelligence

هناك عدد من المسابقات والجوائز لتشجيع البحث في مجال الذكاء الاصطناعي. المجالات الرئيسية التي عززت هي: الذكاء العام للالة ، سلوك المحادثة ، تحليل البيانات ، السيارات المتحركة بدون سائق ، و الروبوت لكرة القدم والألعاب.


أبحاث الذكاء الاصطناعى في الأسطورة ، و الرواية و التكهنات

المقالة الرئيسية: Artificial intelligence in fiction, Ethics of artificial intelligence, Transhumanism, and Technological singularity


آلات التفكير والكائنات الاصطناعية تظهر في الأسطورة اليونانية ق ، مثل Talos في "كريت" ، و الروبوتات الذهبية فىHephaestus"{/3"} وGalatea في Pygmalion. [136] يعتقد أن أشباه البشر الذكية نشأت في كثير من المجتمعات القديمة، و من أقدمها التماثيل المقدسةالتى عبدت في مصر واليونان ، [137] [138] بما في ذلك آلات يان شي Yan Shi ، [139] و بطل الإسكندرية [140] و الجزرى [141] أو فولفغانغ فون كمبلن. [142] كان من المعتقد أن جابر بن حيان و جودة لوف Judah Loew و بارسيلسوس Paracelsus صنعوا كائنات اصطناعية. [143] 

[144]
[145]تناقش  قصص هذه المخلوقات و مصيرها العديد من الآمال والمخاوف و الاعتبارات الأخلاقية التي قدمها الذكاء الاصطناعي. [5]


تتناول ماري شيلي في روايتها "فرانكشتين" / Frankenstein ، [146] مسألة أساسية في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، وهى : إذا كان من الممكن خلق جهاز لديه ذكاء، أيمكن أن يشعر أيضا؟ إذا كان يمكن أن يشعر ، أيكن له نفس حقوق الإنسان؟ و تظهر أيضا هذه الفكرة في الخيال العلمي الحديث: في فيلم "الذكاء الاصطناعي" : يمثل الفيلم الالة في صورة طفل صغير منح القدرة على الشعور بالعواطف البشرية ، بما في ذلك ،القدرة على الشعور بالمعاناة. يجري حاليا النظر في هذه القضية، و التي تعرف الآن باسم "حقوق الروبوت " ، في بعض المؤسسات؛ على سبيل المثال ، مؤسسة كاليفورنيا من أجل المستقبل ، [147] رغم أن العديد من النقاد يعتقدون أن من السابق لأوانه مناقشة هذا الشأن. [148]


وثمة مسألة أخرى يستكشفها كل من كتاب الخيال العلمي و ذوى النزعة المستقبلية هى تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع. في الروايات ، ظهر الذكاء الاصطناعى باعتباره خادما (R2D2 في حرب النجوم) ، و كمطبق القانون فى((K.I.T.T. "Knight Rider")و رفيقا (Lt. Commander Data in Star Trek),،الغازى (The Matrix) ، الديكتاتور (مكتوف الأيديWith Folded Hands ) ، و المدمر (المدمر ، Battlestar Galactica) ، و امتدادا لقدرات البشر في "شبح داخل المحار" (Ghost in the Shell) ، والمنقذ للجنس البشري R. Daneel Olivaw في سلسلة التأسيس Foundation Series ). اعتبرت بعض المصادر الأكاديمية أن هذه النتائج هى دعوة لتخفيض الطلب على العمالة البشرية، [149] تعزيز القدرة البشرية أو الخبرة [150] وحاجة لإعادة تعريف الهوية الإنسانية والقيم الأساسية. [151]


يزعم بعض المستقبليين أن الذكاء الاصطناعي سوف يتجاوز حدود التقدم و سيغير الإنسانية تغييرا جوهريا . استخدم راى كرزويل Ray Kurzweil قانون مور (الذي يصف التحسن الكبير في التكنولوجيا الرقمية بالدقة الخارقة) لحساب أن الكمبيوتر سوف يكون له نفس قوة المعالجة لدى العقول البشرية بحلول سنة 2029 ، و بحلول عام 2045 سوف يصل الذكاء الاصطناعي إلى نقطة يصبح عندها قادرا على تحسين نفسه بمعدل يتجاوز كل ما يمكن تصوره في الماضي ، وهو سيناريو الخيال العلمي الذى صاغه الكاتب فيرنور فينج Vernor Vinge و أسماه "التفرد التكنولوجي". [150] إدوارد Fredkin يقول إن "الذكاء الاصطناعي هو المرحلة التالية في التطور" [152] وهي فكرة اقترحها لأول مرة صموئيل بتلر / "داروين بين ماكينات" (1863) ، وأفاض في الحديث عنها جورج دايسون في كتابه الذي يحمل نفس الاسم في عام 1998. توقع العديد من المستقبليين و كتاب الخيال العلمي أن البشر و الآلات ستندمج في المستقبل وتصبح سايبورج (أى نظام يمزج بين صفات طبيعية و وصفات اصطناعية cyborg فيكون بذلك أكثر قدرة وقوة من كلاهما. تسمى هذه الفكرة "ما فوق الانسانية" ، transhumanism و لها جذور في كتابات الدوس هوكسلي Aldous Huxley وروبرت ايتنجر Robert Ettinger، و هى الآن مرتبطة باسم مصمم الروبوت هانز مورفيك Hans Moravec و عالم التحكم الالى كيفن وارويك Kevin Warwick ، والمخترع راي كرزويل Ray Kurzweil. [150]تم تمثيل ال"ما فوق انسانية"Transhumanism في الروايات أيضا، على سبيل المثال في قصة المانجا اليابانية"الشبح في محار" و سلسلة الخيال العلمي المسماة "سلسلة الكثيب". كتبت باميلا مكوردك Pamela McCorduck أن هذه السيناريوهات تعتبر تعبيرا عن الرغبة البشرية القديمة في ، كما وصفته ، "تشكيل الآلهة". [5]


انظر أيضا

المقالة الرئيسية: Outline of artificial intelligence



ملاحظات

  1. ^ الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع التكنولوجيا ، والذي يتناول دراسة وتصميم أجهزة أو كيانات ذكية. هذا التعريف ، من حيث الأهداف و الأفعال والتصور والبيئة يرجع الى Russell & Norvig (2003) وتشمل أيضا التعريفات الأخرى المعرفة والتعلم كمعايير إضافية.
  2. ^ على الرغم من وجود بعض الجدل حول هذه النقطة Crevier 1993, p. 50 ، يقول ماكارثي "جئت بالمصطلح" في مقابلة. (انظر "كيفية جعل الماكينات تفكر مثلنا".)
  3. ^ [11] ^ انظر^ [11] ^ جون مكارثي ، "ما هو الذكاء الاصطناعي؟"
  4. ^ أ ب أطروحة دارتموث:
  5. ^ أ ب ت هذه هي الفكرة الرئيسية لكتاب باميلا مكوردك Pamela McCorduck/ "آلات تفكر". تكتب : "أحب أن أفكر في الذكاء الاصطناعي كتأليه علمي لتقاليد ثقافية جليلة ". (McCorduck 2004, p. 34) "الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر هو فكرة انتشرت في تاريخ الفكر الغربي ، و هو حلم في حاجة ماسة إلى التحقيق." (McCorduck 2004, p. xviii) "إن تاريخنا مليء بالمحاولات - الغريبة ، و الكوميدية ،و الجادة ،و الأسطورية والحقيقية ؛ لصنع الذكاء الاصطناعى، واستنساخ ما هو أساسي بنا -متجاوزين في ذلك الوسائل العادية. جيئة وذهابا بين الأسطورة والحقيقة ،أمدنا الخيال بما لم تمدنا به الورش ؛و انخرطنا لفترة طويلة في هذا الشكل الغريب من الاستنساخ الذاتي ". (McCorduck 2004, p. 3) تتبعت باميلا هذه الرغبة - عائدة بالتاريخ الى الوراء،و زعمت أن أصول هذه الرغبة هيللينية و أسمتها ب"الرغبة في تشكيل الالهة". (McCorduck 2004, p. 340-400)
  6. ^ أ ب تطبيقات الذكاء الاصطناعى المستخدمة على نطاق واسع وراء الكواليس :
  7. ^ تقسيم الذكاء الاصطناعى الى مجالات فرعية :
  8. ^ أ ب تقوم هذه القائمة من السمات الذكية على المواضيع التي تتناولها كتب الذكاء الاصطناعى الرئيسية ، بما في ذلك :
  9. ^ أ ب الذكاء العام (الذكاء الاصطناعى القوى) نوقش في مقدمات معروفة للذكاء الاصطناعى :
  10. ^ أ ب النتاج الأول للذكاء الاصطناعى: وانظر أيضا السيبرنطيقا وأوائل الشبكات العصبية في تاريخ الذكاء الاصطناعي. من بين الباحثين الذين وضعوا أسس للنظرية الحساب ، السيبرنطيقية ق ، نظرية المعلومات ، والشبكات العصبية كان آلان تورنج ، جون فون نيومان ، نوربرت فينر ، كلود شانون ، وارين ماكلاو ، التر بيتس ودونالد هب.
  11. ^ مؤتمر دارتموث:
  12. ^ "السنوات الذهبية" للذكاء الاصطناعى (برامج المنطق الرمزي الناجحة 1956-1973) : البرامج التى وصفت هى: برنامج دانييل بوبرو Daniel Bobrow المسمى "الطالب" / ، و المنطق النظري لنويل وسيمون / و شردلو SHRDLU تيري فينوغراد / .
  13. ^ Simon 1965, p. 96 اقتبست في Crevier 1993, p. 109
  14. ^ Minsky 1967, p. 2 اقتبست في Crevier 1993, p. 109
  15. ^ انظر تاريخ الذكاء الاصطناعي -- المشاكل.
  16. ^ أول انتكاسة للذكاء الاصطناعى :
  17. ^ أ ب النظم الخبيرة :
  18. ^ ازدهار الثمانيات: ظهور النظم الخبيرة، مشروع الجيل الخامس ، Alvey,MCC, SCI :
  19. ^ الانتكاسة الثانية للذكاء الاصطناعى:
  20. ^ أ ب تفضل الآن الطرق الرسمية ( "نصر النظاميين") :
  21. ^ كل هذه المواقف المذكورة أدناه هي المعيار في مناقشة هذا الموضوع ، مثل :
  22. ^ الآثار الفلسفية للاختبار تورينج :
  23. ^ فرضية النظام الرمزى المادى:
  24. ^ انتقد دريفوس الظروف اللازمة لفرضية النظام الرمزى المادية التي وصفها بانها "افتراض نفسي" : "يمكن النظر إلي العقل على أنه وسيلة تعمل على أجزاء من المعلومات وفقا لقواعد شكلية". (Dreyfus 1992, p. 156)
  25. ^ انتقاد دريفوس الذكاء الاصطناعى :
  26. ^ هذه اعادة صياغة للآثار الهامة لنظريات Gödel.
  27. ^ الاعتراض الرياضي:
  28. ^ هذه النسخة من Searle (1999) ، وكما نقلت في Dennett 1991, p. 435 كانت صيغة سيرل الأصلية "الكومبيوتر المبرمج بشكل ملائم هو عقل بالفعل ، بمعنى أنه اذا تمت برمجة الكمبيوتر بالبرامج الملائمة يمكننا القول حرفيا بأن هذا الحاسب يفهم ولديه حالات معرفية أخرى." (Searle 1980, p. 1) ويعرف الذكاء الاصطناعى القوي من قبل [125] : "التأكيد على أن آلات يمكنها التصرف بذكاء (أو ربما على نحو أفضل ، والتصرف كما لو كانت ذكية) يسميه الفلاسفة فرضية "الذكاء الاصطناعى الضعيف" ، والتأكيد على أن الآلات الذكية قادرة على التفكير في الواقع (في مقابل محاكاة تفكير) يسمى "فرضية الذكاء الاصطناعى القوى".
  29. ^ حجة الغرفة الصينية لسيرل:
  30. ^ الدماغ الاصطناعي :
    • Moravec 1988
    • Kurzweil 2005, p. 262
    • Russell Norvig, p. 957
    • Crevier 1993, pp. 271 and 279أقسى شكل من أشكال هذه الحجة (سيناريو استبدال الدماغ) التي تقدم بها كلارك جلايمور Clark Glymour في منتصف السبعينيات وتطرق لها من قبل زينون بايلاشين Zenon Pylyshyn وجون سيرل في عام 1980. ويرى دانيال دنت Daniel Dennett الوعى البشري كنمط تفكير متعدد الوظيفة وانظر "شرح الوعي".
  31. ^ حل المشاكل، حل اللغز، الألعاب، و الاستنتاج:
  32. ^ التفكير التشكيكى:
  33. ^ القوة الشديدة والكفاءة و الانفجار الاندماجي:
  34. ^ تمثيل المعرفة :
  35. ^ هندسة المعرفة :
  36. ^ أ ب تمثيل العلاقات و الفئات : الشبكات الدلالية ،المنطق الوصفى ،الميراث (بما في ذلك من إطارات و نصوص) :
  37. ^ أ ب تمثيل الأحداث و الوقت : حساب الموقف ، وحساب الحدث ، و الحساب بطلاقة (و حل مشكلة الإطار):
  38. ^ أ ب الحساب السببى:
  39. ^ أ ب تمثيل المعرفة حول المعرفة : الحساب الاعتقادى، و المنطق ذا الوسائط  :
  40. ^ الوجودية:
  41. ^ McCarthy & Hayes 1969 بينما كان ماكارثي يهتم في المقام الأول بقضايا التمثيل المنطقى للاجراءات، Russell & Norvig 2003يطبق هذا المصطلح على المسألة الأعم و هى المنطق الافتراضي في الشبكة الواسعة من الافتراضات التي تقوم عليها كل معرفتنا المنطقية.
  42. ^ أ ب المنطق الافتراضي و التفكير المنطقى ، و المنطق الغير مونوتونى ، و المحيط ، وافتراض العالم المغلق، خطف (بول وآخرون يضع الاختطاف تحت بند "المنطق الافتراضي". لوجر و آخرون يضع هذا تحت عنوان "المنطق غير مؤكد") :
  43. ^ اتساع المعرفة المنطقية:
  44. ^ Dreyfus & Dreyfus 1986
  45. ^ Gladwell 2005
  46. ^ أ ب المعرفة و الخبرة كحدس مجسد:
    • [200] (هيوبرت دريفوس هو الفيلسوف والناقد في الذكاء الاصطناعى كان بين أول من فالوا أن معظم المعارف البشرية تم تشفيرها بشكل شبه رمزى.)
    • Gladwell 2005 طرفة جلادويل Gladwell's Blink هي مقدمة معروفة للمنطق والمعرفة الشبه رمزية .)
    • [202] (يزعم هوكينز أن المعرفة الشبه رمزية يجب أن تكون التركيز الرئيسي لأبحاث الذكاء الاصطناعى).
  47. ^ التخطيط :
  48. ^ أ ب نظرية قيمة المعلومات:
  49. ^ التخطيط الكلاسيكى :
  50. ^ التخطيط والعمل في المجالات غير القطعية: التخطيط المشروط و مراقبة التنفيذ ، وإعادة التخطيط و التخطيط المستمر:
  51. ^ التخطيط المتعدد الكيانات والسلوك الناشئ:
  52. ^ التعليم :
  53. ^ آلان تورنج ناقش محورية التعلم في وقت مبكر عام 1950 ، في بحثه الكلاسيكى "الحاسبات و الذكاء". (Turing 1950)
  54. ^ التعلم التعزيزى:
  55. ^
    ar : معالجة اللغة الطبيعية
  56. ^ تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك استرجاع المعلومات (أي تحليل النص) ،و الترجمة الآلية:
  57. ^ الروبوتيات:
  58. ^ أ ب التحرك و فضاء التكوين:
  59. ^ الروبوتية ورسم الخرائط (المحلية ، الخ) :
  60. ^ آلة التصور :
  61. ^ رؤية الحواسيب:
  62. ^ التعرف على الكلام :
  63. ^ التعرف عل الوجوه:
  64. ^ الحساب الانفعالى و العاطفي:
  65. ^ [272] ^زعم جيرالد إيدلمان ، إيغور الكسندر وغيرهم أن الوعي الاصطناعى مطلوب للذكاء الاصطناعى القوى. الاقتباس في التقدم راي كرزويل Ray Kurzweil، جيف هوكينز Jeff Hawkins ، و آخرون قالوا أن الذكاء الاصطناعى القوي يتطلب محاكاة عمل الدماغ البشري. الاقتباس في التقدم
  66. ^ الذكاء الاصطناعى الكامل :
  67. ^ نيلز نيلسون يكتب : "ببساطة ، هناك خلافات واسعة في هذا المجال عن المغزى الأساسى للذكاء الاصطناعى". (Nilsson 1983, p. 10)
  68. ^ أ ب الذكاء البيولوجى مقابل الذكاء العام:
    • Russell & Norvig 2003, pp. 2-3 ،الذي يجعل القياس على الطيران والهندسة.
    • McCorduck 2004, pp. 100-101 ،الذي يكتب ان هناك "فرعين رئيسيين للذكاء الاصطناعي: أحدهما يهدف الى انتاج سلوك ذكى بغض النظر عن كيف تم، والأخر يستهدف محاكاة العمليات الذكية الموجودة في الطبيعة ، ولا سيما البشرية منها."
    • Kolata 1982 ، بحثا في العلوم ،والذي يصف لامبالاة مكاثى McCathy تجاه النماذج البيولوجية. كما نقلت كولاتا عن مكارثي قوله: "هذا هو الذكاء الاصطناعى ، وبالتالي فإننا لا نهتم اذا كان حقيقيا من الناحية النفسية" [= ٪ 22we http://books.google.com/books؟id=PEkqAAAAMAAJ&q + لا + الرعاية + اذا + ومن الناحية النفسية + + ٪ 22 & الحقيقي dq = ٪ 22we + لا + الرعاية + + لو انها حقيقية + + نفسيا ٪ 22 & & الناتج هتمل pgis = = 1]. كرر مكارثي مؤخرا موقفه في الدورة الخمسين لمؤتمر الذكاء الاصطناعي "لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على محاكاة الذكاء البشري" (Maker 2006)
  69. ^ أ ب النظاميين مقابل غير النظاميين:
  70. ^ أ ب الذكاء الاصطناعى الرمزي مقابل الذكاء الاصطناعى الشبه رمزي :
    • Nilsson (1998, p. 7) ، والذي يستخدم مصطلح "شبه رمزي".
  71. ^ Haugeland 1985, pp. 112-117
  72. ^ المحاكاة المعرفية ، نويل و سيمون ، الذكاء الاصطناعى في CMU (التي كانت تسمى آنذاك كارنيجي للتكنولوجيا) :
  73. ^ سورٍ Soar (البنية المعرفية)(تاريخ):
  74. ^ مكارثي و أبحاث الذكاء الاصطناعى في SAIL و SRI:
  75. ^ أبحاث الذكاء الاصطناعى في ادنبره ، وفرنسا ،و ولادة البرولوج:
  76. ^ الذكاء الاصطناعى في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تحت مارفن مينسكاي في 1960 :
  77. ^ Cyc البنية المعرفية:
  78. ^ ثورة المعرفة :
  79. ^ شهد الذكاء الاصطناعى الشبه رمزى أسوأ تراجعا دفع به الى الخلفية حين انتقد مارفن مينسكاي وسيمور بابرت المستقبلات في عام 1969. انظر تاريخ الذكاء الاصطناعى ، و انتكاسة الذكاء الاصطناعى، أو فرانك روزنبلات.
  80. ^ إحياء الصلة connectionism :
  81. ^ انظر IEEE مجتمع الذكاء المحاسبى
  82. ^ نمط الكيان الذكي:
  83. ^ "أصبحت فكرة الكيان الكامل مقبولة على نطاق واسع" Russell & Norvig 2003, p. 55
  84. ^ بنية الكيان ،النظام ذكي المختلط:
  85. ^ البص Albus, J. S، بنية رقم النموذج 4-D/RCS للمركبات بدون سائقين. في ج جيرهارد G Gerhart، ر جاندرسون R Gunderson ، س شوميكر C Shoemaker ، المحررين ، وقائع جلسة SPIE AeroSense Session on Unmanned Ground Vehicle Technology حول تكنولوجيا مركبات البر بدون سائقين ،عدد رقم 3693 ، صفحات 11-20
  86. ^ أ ب التسلسل الأمامى ، التسلسل الخلفى ، شروط القرنHorn clauses، و الاستنتاج المنطقي كنوع من البحث :
  87. ^ بحث مساحة الحالة والتخطيط :
  88. ^ البحث عن جهل (اتساع أول البحث ، وعمق البحث الأولى و بحث المساحة العامة للحالة) :
  89. ^ الكشف عن مجريات الأمور ، أو البحث عن علم (مثل الأول الأفضل و الجشع و الذكاء الاصطناعى القوى*) :
  90. ^ بحث عمليات التحسين:
  91. ^ الحياة الاصطناعية ، و التعلم المبنى على أساس المجتمع:
  92. ^ الخوارزمية الجينية للتعلم : انظر أيضا Holland, John H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press. ISBN 0262581116.
  93. ^ Koza, John R. (1992). Genetic Programming. MIT Press. {{cite book}}: Unknown parameter |subtitle= ignored (help)
  94. ^ Poli, R., Langdon, W. B., McPhee, N. F. (2008). A Field Guide to Genetic Programming. Lulu.com, freely available from http://www.gp-field-guide.org.uk/. ISBN 978-1-4092-0073-4. {{cite book}}: External link in |publisher= (help)CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  95. ^ المنطق :
  96. ^ النقاء و الوحدة:
  97. ^ أ ب تاريخ منطق البرمجة : الآخذ بالنصائح  :
  98. ^ Satplan (طريقة للتخطيط الالى) :
  99. ^ التعلم القائم على التفسير ، التعلم القائم على الأهمية ، و برمجة المنطق استقرائي ، و التفكير المنطقى وفقا للحالة:
  100. ^ المنطق الإقتراحي  :
  101. ^ المنطق الأولى وخصائص مثل المساواة :
  102. ^ المنطق الواضح :
  103. ^ مساهمة يهودا بيرل في مجال الذكاء الاصطناعى :
  104. ^ الطرق العشوائية للتفكير الغير مؤكد :
  105. ^ شبكة Bayes :
  106. ^ خوارزمية Bayes الاستدلالية:
  107. ^ التعلم وفقا لطريقة Bayesian و خوارزمية تعظيم التوقعات  :
  108. ^ شبكة قرار Bayes  :
  109. ^ شبكة Bayes الديناميكية:
  110. ^ النماذج العشوائية الزمنية : Russell & Norvig 2003, pp. 537-581
  111. ^ نموذج ماركوف المخفي:
  112. ^ مرشح كالمان:
  113. ^ نظرية القرار و تحليله:
  114. ^ أ ب عملية قرار ماركوف و شبكة القرار الديناميكية:
  115. ^ نظرية اللعبة ، و تصميم الآلية :
  116. ^ طرق التعلم الإحصائى وأساليب التصنيف :
  117. ^ أ ب الشبكات العصبية و الصلة connectionism :
  118. ^ الطرق الرئيسية:
  119. ^ خوارزمية ك لأقرب جار:
  120. ^ نموذج جاوس الخليط :
  121. ^ مصنف بايز البسيط:
  122. ^ شجرة القرارات :
  123. ^ van der Walt, Christiaan. "Data characteristics that determine classifier performance" (PDF).
  124. ^ المستقبلات Perceptrons :
  125. ^ [498] ^االنشر العكسى Backpropagation :
  126. ^ التعلم التنافسي ، التعلم بالمصادفة Hebbian coincidence learning، و شبكة هوبفيلد Hopfield و الشبكات الجاذبة:
  127. ^ نظرية السيطرة:
  128. ^ Crevier 1993, p. 46-48
  129. ^ البرولوج:
  130. ^ Schaeffer, Jonathan (2007-07-19). "Checkers Is Solved". Science. Retrieved 2007-07-20.
  131. ^ [519] ^ الكمبيوتر # الكومبيوتر مقابل البشر
  132. ^ Jose Hernandez-Orallo (2000). "Beyond the Turing Test". Journal of Logic, Language and Information. 9 (4): 447–466. Retrieved 2009-07-21.
  133. ^ D L Dowe and A R Hajek (1997). "A computational extension to the Turing Test". Proceedings of the 4th Conference of the Australasian Cognitive Science Society. Retrieved 2009-07-21.
  134. ^ Shane Legg and Marcus Hutter (2007). "Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence" (pdf). Minds and Machines. 17: 391–444. Retrieved 2009-07-21.
  135. ^ "AI set to exceed human brain power" (web article). CNN.com. 2006-07-26. Retrieved 2008-02-26. {{cite news}}: Cite has empty unknown parameter: |coauthors= (help)
  136. ^ الذكاء الاصطناعى في الأسطورة :
  137. ^ التماثيل المقدسة كذكاء اصطناعي :
  138. ^ هذه كانت أول آلات يعتقد أن لها ذكاءا و وعيا صحيحين . أعرب هيرميس تريسميجيستس Hermes Trismegistus عن اعتقاده الذى يشاركه فيه الكثيرون وهو أن بهذه التماثيل استنسخ أصحاب الحرف "الطبيعة الحقيقية للآلهة" ، sensus العقل وspiritus.{/1 الروح} ربطت مكوردك بين الالات المقدسة ذاتية التشغيل و قانون الفسيفساء (وضعت في نفس الوقت تقريبا) ، الذي يحظر عبادة الروبوتات (McCorduck 2004, pp. 6–9)
  139. ^ Needham 1986, p. 53
  140. ^ McCorduck 2004, p. 6
  141. ^ "A Thirteenth Century Programmable Robot". Shef.ac.uk. Retrieved 2009-04-25.
  142. ^ McCorduck 2004, p. 17
  143. ^ Takwin : O'Connor, Kathleen Malone. "The alchemical creation of life (takwin) and other concepts of Genesis in medieval Islam". University of Pennsylvania. Retrieved on 2007-01-10.
  144. ^ Golem : McCorduck 2004, p. 15-16 ، Buchanan 2005, p. 50
  145. ^ McCorduck 2004, p. 13-14
  146. ^ McCorduck (2004, p. 190-25) يناقش Frankenstein ويحدد القضايا الأخلاقية الرئيسية كالغطرسة العلمية و معاناة الوحش ، أي حقوق الإنسان الآلي.
  147. ^ الإنسان الآلي :
  148. ^ انظر تايمز اون لاين ، وحقوق الإنسان من أجل الإنسان الآلي؟لقد غلبتنا مشاعرنا
  149. ^ Russell & Norvig (2003, p. 960-961)
  150. ^ أ ب ت التفرد ، transhumanism ما فوق الانسانية:
  151. ^ انتقاد جوزيف فيتسينبوم للذكاء الاصطناعى : فيتسينبوم (باحث في الذكاء الاصطناعى الذى وضع أول chatterbot برنامج ،أليزا) في عام 1976 يقول ان سوء استخدام الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تقليل قيمة الحياة البشرية.
  152. ^ ونقلت McCorduck (2004, p. 401)


المراجع


كتب هامة في مجال الذكاء الاصطناعى

وانظر أيضا العرض الشامل لكتب الذكاء الاصطناعى


تاريخ الذكاء الاصطناعي


مصادر أخرى


قراءات أخرى

  • ر. سون & ل. بوكمان ، (محررون.) ، البنايات الحوسبية : دمج العمليات العصبية والرمزية. دار نشر كلوفر الأكاديمية، نيدام ، ماساتشوستس . 1994.
  • مارغريت بودن ، "العقل كآلة" ،دار نشر جامعة أكسفورد ، 2006
  • جون جونستون (2008) "جاذبية حياة الالات: السيبرنطيقا ، الحياة الاصطناعية، الذكاء الاصطناعى الجديد" ، معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الإعلام MIT


الروابط الخارجية

يمكنك أن تجد معلومات أكثر عن Artificial Intelligence عن طريق البحث في مشاريع المعرفة:

  تعريفات قاموسية في ويكاموس
  كتب من معرفة الكتب
  اقتباسات من معرفة الاقتباس
  نصوص مصدرية من معرفة المصادر
  صور و ملفات صوتية من كومونز
  أخبار من معرفة الأخبار.

مدونات

  • أين نذهب من هنا؟ -- لمحة عامة عن تاريخ ومستقبل الذكاء الاصطناعى من وجهة نظر فلودتسييسلاف دوش Wlodzislaw Duch .

مصادر

تمّ الاسترجاع من "https://www.marefa.org/w/index.php?title=نقاش:ذكاء_اصطناعي&oldid=2220860"
عُد إلى صفحة "ذكاء اصطناعي".