الذكاء الاصطناعي:::

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]



محتويات
[إخفاء]

* 1 تاريخ بحوث الذكاء الاصطناعي
* 2 فلسفة الذكاء الاصطناعى
* 3 أبحاث الذكاء الاصطناعى
o 3.1 مشاكل الذكاء الاصطناعى
+ 3.1.1 الاستنتاج ،و التفكير المنطقى، و المقدرة على حل المشكلات
+ 3.1.2 تمثيل المعرفة
+ 3.1.3 التخطيط
+ 3.1.4 التعلم
+ 3.1.5 الية عمل اللغة الطبيعية
+ 3.1.6 الحركة و امكانية التغيير
+ 3.1.7 الإدراك
+ 3.1.8 الذكاء الاجتماعي
+ 3.1.9 الإبداع
+ 3.1.10 الذكاء العام
o 3.2 مداخل للذكاء الاصطناعى
+ 3.2.1 علم التحكم الآلي و محاكاة الدماغ
+ 3.2.2 الذكاء الاصطناعى التقليدى الرمزي
+ 3.2.3 الذكاء الاصطناعى الشبه الرمزي
+ 3.2.4 الذكاء الاصطناعى الإحصائي
+ 3.2.5 دمج المناهج
o 3.3 أدوات أبحاث الذكاء الاصطناعى
+ 3.3.1 البحث والتحسين
+ 3.3.2 المنطق
+ 3.3.3 الطرق الاحتمالية للتفكير الغير مؤكد
+ 3.3.4 المصنفات و طرق التعلم الإحصائي
+ 3.3.5 الشبكات العصبية
+ 3.3.6 نظرية التحكم
+ 3.3.7 اللغات المتخصصة
o 3.4 تقييم الذكاء الاصطناعي
* 4 تطبيقات الذكاء الاصطناعى
o 4.1 المسابقات والجوائز
* 5 أبحاث الذكاء الاصطناعى في الأسطورة ، و الرواية و التكهنات
* 6 انظر أيضا
* 7 ملاحظات
* 8 المراجع
o 8.1 كتب هامة فى مجال الذكاء الاصطناعى
o 8.2 تاريخ الذكاء الاصطناعي
o 8.3 مصادر أخرى
* 9 قراءات أخرى
* 10 الروابط الخارجية

[عدل] تاريخ بحوث الذكاء الاصطناعي
مقالات تفصيلية :History of artificial intelligence و 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 فى 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 فى 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 فى 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]

[عدل] فلسفة الذكاء الاصطناعى

قالب:Portalpar
مقال تفصيلي :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 فى 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 فى 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]



[عدل] 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.


[عدل] 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]


[عدل] الاستنتاج ،و التفكير المنطقى، و المقدرة على حل المشكلات

وضع الباحثون الأوائل فى 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 فى 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 فى 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 فى ذلك تأكد أهمية المهارات الحسية الحركية للتفكير الأرقى؛ويحاول البحث فى مجال الشبكات العصبية محاكاة الهياكل داخل مخ الانسان والحيوان التى تؤدى الى ظهور هذه المهارة.


[عدل] تمثيل المعرفة
مقالات تفصيلية :Knowledge representation و 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]



[عدل] التخطيط
مقال تفصيلي :Automated planning and scheduling


يجب أن تكون الكيانات الذكية قادرة على تحديد الأهداف وتحقيقها. [47] فهي فى حاجة الى طريقة لتصور المستقبل ( يجب أن يكون لديهاالقدرة على تمثيل حال البشر فى 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 فى 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]


[عدل] التعلم
مقال تفصيلي :Machine learning


تعلم الآلة [52] كان تعلم الالة محوريا فى 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.


[عدل] الية عمل اللغة الطبيعية
مقال تفصيلي :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]


[عدل] الحركة و امكانية التغيير
اسيمو تستخدم أجهزة الاستشعار وخوارزميات ذكية لتجنب العقبات والتحرك على الدرج.
مقال تفصيلي :Robotics


مجال الروبوتيات [57] هو ذا صلة وثيقة بالذكاء الاصطناعى. يلزم الروبوتات الذكاء لتكون قادرة على التعامل مع مهام مثل يغييى الأشياء،[58] والملاحة ، فى 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]


[عدل] الإدراك
مقالات تفصيلية :Machine perception، Computer vision و 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]


[عدل] الذكاء الاجتماعي
مقال تفصيلي :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 فى تفاعلها مع البشر. في أحسن الأحوال ، ينبغي أن تكون لديها مشاعر عادية.


[عدل] الإبداع
مقال تفصيلي :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).


[عدل] الذكاء العام
مقالات تفصيلية :Strong AI و AI-complete


يأمل معظم الباحثون أن تدمج أعمالهم في نهاية المطاف فى 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]


[عدل] 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]


[عدل] علم التحكم الآلي و محاكاة الدماغ
مقالات تفصيلية :Cybernetics و Computational neuroscience
العقل البشري يوفر إلهاما للباحثين فى 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 فى الثمانينيات .


[عدل] الذكاء الاصطناعى التقليدى الرمزي
مقال تفصيلي :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 فى 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 فى 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 فى 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.



[عدل] 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 فى 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 فى الذكاء الاصطناعى. [70]


من أسفل إلى أعلى ، متضمن ، [موجود]] ، [[الذكاء الاصطناعى القائم على السلوك | القائم على السلوك ] أو الذكاء الاصطناعى الجديد
والباحثين فى 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]



[عدل] 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]


[عدل] دمج المناهج

نموذج الكيان ذكي
العميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته و يتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح.الكيانات الذكية فى 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 فى 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.



[عدل] أدوات أبحاث الذكاء الاصطناعى

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


[عدل] البحث والتحسين
مقالات تفصيلية :Search algorithm، Optimization (mathematics) و 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]


[عدل] المنطق
مقالات تفصيلية :Logic programming و Automated reasoning


المنطق [95] أدخله جون مكارثي فى 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]


[عدل] الطرق الاحتمالية للتفكير الغير مؤكد
مقالات تفصيلية :Bayesian network، Hidden Markov model، Kalman filter، Decision theory و 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]


[عدل] المصنفات و طرق التعلم الإحصائي
مقالات تفصيلية :Classifier (mathematics)، Statistical classification و 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. فى 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 فى 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.


[عدل] الشبكات العصبية
مقالات تفصيلية :Neural networks و 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. To show relevance[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 .


[عدل] نظرية التحكم
مقال تفصيلي :Intelligent control


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


[عدل] 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 فى 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.


[عدل] تقييم الذكاء الاصطناعي
مقال تفصيلي :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 فى 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.


[عدل] تطبيقات الذكاء الاصطناعى

قالب:Expand section
مقال تفصيلي :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.


[عدل] المسابقات والجوائز
مقال تفصيلي :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.


[عدل] أبحاث الذكاء الاصطناعى في الأسطورة ، و الرواية و التكهنات
مقالات تفصيلية :Artificial intelligence in fiction، Ethics of artificial intelligence، Transhumanism و Technological singularity


آلات التفكير والكائنات الاصطناعية تظهر في الأسطورة اليونانية ق ، مثل Talos فى "كريت" ، و الروبوتات الذهبية فىHephaestus"{/3"} وGalatea فى 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 فى 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 فى 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: فى فيلم "الذكاء الاصطناعي" : يمثل الفيلم الالة فى صورة طفل صغير منح القدرة على الشعور بالعواطف البشرية ، بما في ذلك ،القدرة على الشعور بالمعاناة. يجري حاليا النظر فى هذه القضية، و التي تعرف الآن باسم "حقوق الروبوت " ، فى 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"

شكرا يسلموووو
ع الموضوع اخي ازهر بما انه انت مشارك مو بس عليك تنزل مواضيع بقسم واحد بأقسام لخ نزل