Home-theater-designers
أحدثت العديد من التقنيات الجديدة ضجة حول الذكاء الاصطناعي (AI) وما يعنيه لمستقبلنا كمجتمع. تأتي كل تقنية من فروع مختلفة من الذكاء الاصطناعي وتطرح مجموعة فريدة من المزايا والاهتمامات.
تجعل تقنية Deepfakes واستنساخ الصوت من الصعب عليك الوثوق بأي شيء تراه أو تسمعه على الإنترنت. يقول البعض إن ChatGPT وأنظمة الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق المماثلة من المحتمل أن تخلق فائضًا من الوظائف في العديد من المجالات. يطرح سؤال مثير للقلق: 'هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين في النهاية؟'
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يركز على قدرة النظام على حل المشكلات باستخدام واحدة (أو أكثر) من أربع صفات. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يفكر بطريقة إنسانية ، ويتصرف بطريقة إنسانية ، ويفكر بعقلانية ، و / أو يتصرف بعقلانية.
تاريخ الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أنه يبدو أن الذكاء الاصطناعي كان موجودًا منذ قرون ، إلا أنه مجال اكتسب زخمًا في منتصف القرن العشرين. يعد عام 1956 أحد أبرز التواريخ في تاريخ الذكاء الاصطناعي ، وكان هذا عام التقديم الرسمي لمجال الذكاء الاصطناعي. حدثت هذه المقدمة في مؤتمر في كلية دارتموث.
ترتبط العديد من الأسماء العظيمة بجوانب مختلفة من التطورات المبكرة في الذكاء الاصطناعي. ومن هؤلاء آلان تورينج ، ومارفن مينسكي ، وألين نيويل ، وهربرت سيمون ، وجون روبنسون ، وآلان كولميرور.
تصرف بطريقة إنسانية
في عام 1936 نشر آلان تورينج ورقة بعنوان 'حول الأرقام المحسوبة ، مع تطبيق على Entscheidungsproblem'. في هذه الورقة ، قدم تورينج مفهوم آلة تورينج التي تلعب حتى يومنا هذا دورًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي. لقد أثبت أنه باستخدام الخوارزمية الصحيحة ، يمكن لآلة تورينج إجراء أي حساب رياضي.
في وقت لاحق من عام 1937 ، استخدم تورينج مشكلة التوقف للإشارة إلى قيود الآلات الذكية. ثم في عام 1950 ، حدد تورينج الذكاء الآلي باستخدام ما يسميه اختبار تورينج. إذا اجتاز نظام الذكاء الاصطناعي اختبار تورينج ، فيمكن لهذا النظام أن يتصرف بطريقة بشرية.
فكر بطريقة إنسانية
مارفن مينسكي هو اسم شائع في مجال الذكاء الاصطناعي. اشتهر بتطوير أول آلة تعلم شبكة عصبية سلكية عشوائية ، تسمى SNARC في عام 1951. تقوم الشبكات العصبية بتعليم أجهزة الكمبيوتر معالجة البيانات بشكل مشابه للدماغ البشري. تعريف مينسكي للذكاء الاصطناعي هو أنه 'علم صنع الآلات تقوم بأشياء تتطلب الذكاء إذا قام بها الرجال.'
ألين نيويل وهربرت سيمون هما رائدان آخران في مجال الذكاء الاصطناعي ، ركزا على قدرة الآلة على محاكاة التفكير البشري. في عام 1956 ، قدموا أول برنامج كمبيوتر لمعالجة الرموز ، يسمى The Logic Theorist. في عام 1961 ، طور نيويل وسيمون أداة حل المشكلات العامة (GPS) ، والتي تحاكي بشكل أساسي الفكر البشري.
فكر بعقلانية
أدخل جون روبنسون ، الذي نشر في عام 1965 مجلة بعنوان 'A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle.' اخترع أيضًا حساب التفاضل والتكامل للمنطق الأصلي ، والذي يلعب دورًا حيويًا في الذكاء الاصطناعي.
المنطق المسند هو لغة رسمية تستخدم المنطق لتمثيل التفكير العقلاني. تستخدم هذه اللغة إطار العمل الذي سينتج عن المباني الصحيحة استنتاجات صحيحة. على سبيل المثال ، اليكسا هي آلة ؛ جميع الآلات تجعل العمل أسهل ؛ لذلك ، يجعل Alexa العمل أسهل.
التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي
كما كان خلال نشأته ، أصبح مجال الذكاء الاصطناعي اليوم معقدًا للغاية وله العديد من الفروع المختلفة. يقوم كل فرع تحت مظلة الذكاء الاصطناعي بخطوات كبيرة باستمرار.
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزميات البيانات لتقليد التعلم البشري ، مما يحسن دقته في كل تكرار. يعد التعلم العميق أحد أكثر المجموعات الفرعية البارزة للتعلم الآلي. يحسن التعلم العميق التعلم الآلي من خلال تقليل حاجة الآلة إلى المساعدة البشرية.
على سبيل المثال ، إذا كانت لديك صور زهور تريد تجميعها حسب الأنواع ، فستختلف عملية التصنيف بناءً على نوع النظام. إذا كان نظامك يستخدم التعلم الآلي ، فسيتعين عليك إنشاء الميزات التي تميز الأنواع يدويًا. ومع ذلك ، فإن النظام الذي يستخدم التعلم العميق سيحدد أفضل السمات المميزة لكل نوع بمفرده.
أحدث التعلم العميق موجات كبيرة في الصناعة في السنوات الأخيرة ، بسبب العديد من التقنيات. ChatGPT هي تقنية تعليمية عميقة الذي يحظى حاليًا باهتمام كبير.
وفقًا لـ ChatGPT ، فهي:
نموذج لغة كبير تم إنشاؤه بواسطة OpenAI. إنه برنامج ذكاء اصطناعي (AI) مصمم لفهم اللغة الطبيعية وتوليد ردود شبيهة بالإنسان لأنواع مختلفة من الأسئلة والمطالبات. يعتمد النموذج على بنية تعلم عميقة تسمى المحول ، وهي قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات النصية وتوليد الاستجابات بناءً على الأنماط والعلاقات التي تعلمتها من تلك البيانات.
منذ إطلاقه في الربع الأخير من عام 2022 ، كان ChatGPT موضوع الكثير من الجدل. ما يميز نظام الذكاء الاصطناعي هذا هو مهاراته في معالجة اللغة الطبيعية ، إلى جانب قدرته على تعلم معلومات جديدة من خلال التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF). يبدو أيضًا أنه يمتلك قدرة قوية على كتابة التعليمات البرمجية وإصلاحها. يقول البعض أن هذه التكنولوجيا تمثل نشأة انقراض المبرمجين البشريين.
الخصائص المرغوبة للمبرمج البشري والتي لا يمكن للذكاء الاصطناعي تكرارها
يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تعلم كيفية كتابة التعليمات البرمجية التي تنشئ البرامج. ومع ذلك ، قد يكون استبدال المبرمجين بالكامل أكثر تعقيدًا بعض الشيء. قد تسمح قدرة نظام الذكاء الاصطناعي بتقليل القوى العاملة من خلال مساعدة المبرمجين على العمل بشكل أسرع ، ولكن لا يمكن أبدًا استبدال العاملين البشريين. السمة المميزة الرئيسية بين المبرمجين وأنظمة الذكاء الاصطناعي هي الدماغ البشري وخصائصه المعقدة.
بحسب أندرو نج ، أحد أهم الأسماء في الذكاء الاصطناعي اليوم:
خلية عصبية واحدة في الدماغ هي آلة معقدة بشكل لا يصدق ولا نفهمها حتى اليوم. إن 'خلية عصبية' واحدة في الشبكة العصبية هي وظيفة رياضية بسيطة بشكل لا يصدق تلتقط جزءًا صغيرًا من تعقيد الخلية العصبية البيولوجية.
الألعاب التي لا تحتاج إلى مشغل الفلاش
إن قدرة الدماغ على توليد فكرة جديدة من الهواء الرقيق على ما يبدو تفوق قدرة الإنسان على الفهم. إنه بالتأكيد ليس شيئًا يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تكراره. سمة أخرى مرغوبة للمبرمجين هي ارتباك الإبداع ، وهو أمر لا تستطيع الآلة تقليده.
من خلال التعلم العميق ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعطي انطباعًا بالتفكير البشري. يمكن لبعض أنظمة الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات بسيطة ، لكن هذه القرارات باهتة مقارنة بقدرات اتخاذ القرار في الدماغ البشري. يمكن لمنظمة العفو الدولية كتابة التعليمات البرمجية ، لكنها غير قادرة على التأكد من أن الكود الذي يكتبه هو الكود الصحيح. لا يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يكرر الحكم البشري ، ولا يوجد أي مؤشر على أنه سيكون قادرًا على القيام بذلك في المستقبل.
مستقبل الذكاء الاصطناعي والبرمجة
أثبتت تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT مدى فائدة الذكاء الاصطناعي للمبرمجين. يقوم بإنشاء التعليمات البرمجية بسرعة ويمكن أن يساعد في سير العمل العام للمبرمج. ومع ذلك ، أثبت ChatGPT أيضًا أنه حتى أكثر تقنيات التعلم العميق تقدمًا التي نمتلكها حاليًا لا يمكنها التعامل مع الاستقلالية الكاملة. من المعروف أن ChatGPT يولد إجابات غير منطقية للأسئلة ، وفقًا لـ OpenAI.
لذلك ، من المعقول أن نفترض أن مستقبل الذكاء الاصطناعي في البرمجة هو مستقبل المبرمجين 'المساعدين لـ' وليس 'بدائل' المبرمجين.