اختصار الذكاء الاصطناعي هو AI. وهو أحد علوم التكنولوجيا الحديثة التي تبحث عن الأساليب وتستغلها, التقنيات, نظريات, و طلب أنظمة للتقليد, تمتد, وتوسيع الذكاء البشري.
1. ما هو الذكاء الاصطناعي?
كجزء من علوم الكمبيوتر, يحاول الذكاء الاصطناعي فهم طبيعة الذكاء لإنتاج نوع متأخر من الآلة الذكية. يمكن لمثل هذه الآلات الذكية أن تتفاعل بشكل مماثل مع الذكاء البشري. التعرف على اللغة, علم الروبوتات, لغة طبيعية, التعرف على الصور, والأنظمة الخبيرة كلها أبحاث رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي.
منذ عصر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي, أصبحت تقنيتها ونظريتها أكثر كمالًا, وتطبيق النطاق يتوسع باستمرار. من السهل أن نتصور أن التقنيات المستقبلية التي يطبقها الذكاء الاصطناعي ستكون بمثابة وعاء للذكاء البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحاكي مسار المعلومات للذكاء والمعرفة البشرية. قد يتفوق الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف على الذكاء البشري لأنه يستطيع التفكير مثل الإنسان, على الرغم من أنه ليس الذكاء البشري.
2. كيف يعمل الذكاء الاصطناعي?
مبدأ الذكاء الاصطناعي يمكن وصفه ببساطة بأن الذكاء الاصطناعي يساوي الحساب الرياضي.
تحدد "الخوارزميات" مدى ذكاء الآلة. بدءًا, تم اكتشاف أنه يمكن تمثيل 1s و 0s عن طريق تشغيل وإيقاف الدوائر. ثم يتم تنظيم العديد من الدوائر معًا, والترتيبات المختلفة يمكن أن تمثل أشياء كثيرة, مثل الألوان, الأشكال, والحروف. مقرونة بالعناصر المنطقية (الترانزستورات), نمط "الإدخال (اضغط على زر التبديل) - عملية حسابية (الحالي من خلال الخط) - انتاج (الضوء مضاء)" لقد تكون.
لتحقيق المزيد من الحوسبة المعقدة, أصبح في النهاية, "الدوائر المتكاملة واسعة النطاق" - الرقائق.
بعد أن يتم تداخل منطق الدائرة طبقة بطبقة وتعبئتها طبقة بطبقة, طريقتنا في تغيير الوضع الحالي تصبح "لغة برمجة". وهذا ما يفعله المبرمجون.
كل ما يطلبه المبرمج من الكمبيوتر لتنفيذه, ينفذ, ويتم إصلاح العملية برمتها بواسطة البرنامج.
لذا, لجهاز الكمبيوتر لأداء مهمة ما, يجب على المبرمج أولاً أن يفهم بشكل كامل تدفق المهمة.
3. هل الذكاء الاصطناعي هو تكنولوجيا برمجية؟?
الذكاء الاصطناعي ليس تكنولوجيا مستقلة. لنأخذ الروبوت الذكي كمثال, ويجب أن تشمل التقنيات الذكية, مثل الاعتراف, حكم, لغة, والمشي. يرتبط الذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا بالحياة والمجالات المختلفة.
اختصار الذكاء الاصطناعي هو AI. وهو أحد علوم التكنولوجيا الحديثة التي تبحث عن الأساليب وتستغلها, التقنيات, نظريات, وأنظمة تطبيقية للتقليد, تمتد, وتوسيع الذكاء البشري.
كفرع من علوم الكمبيوتر, تهدف إلى إنشاء آلات ذكية يمكنها الاستجابة بطريقة مماثلة للذكاء البشري من خلال طبيعة الذكاء المعرفي. التعرف على اللغة, علم الروبوتات, لغة طبيعية, التعرف على الصور, والأنظمة الخبيرة كلها أبحاث رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي.
منذ عصر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي, أصبحت تقنيتها ونظريتها أكثر كمالًا, وتطبيق النطاق يتوسع باستمرار. من السهل أن نتصور أن التقنيات المستقبلية التي يطبقها الذكاء الاصطناعي ستكون بمثابة وعاء للذكاء البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحاكي مسار المعلومات للذكاء والمعرفة البشرية. قد يتفوق الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف على الذكاء البشري لأنه يستطيع التفكير مثل الإنسان, على الرغم من أنه ليس الذكاء البشري.
4. ما هي التقنيات التي يتكون منها الذكاء الاصطناعي؟？
يحتوي الذكاء الاصطناعي على التقنيات الأساسية الخمس التالية:
رؤية الكمبيوتر: تستخدم هذه التقنية التسلسلات لتقسيم مهام تحليل الصور إلى أجزاء يمكن التحكم فيها. تتكون هذه التسلسلات من تقنيات مثل التعلم الآلي وعمليات معالجة الصور.
التعلم الالي: يشير التعلم الآلي إلى الاكتشاف التلقائي للأنماط من البيانات. يمكن التنبؤ بالأنماط طالما تم العثور عليها. يتناسب معدل التنبؤ لهذا النموذج مع كمية البيانات المعالجة.
معالجة اللغة الطبيعية: تتمتع أجهزة الكمبيوتر بنفس قدرة البشر على معالجة النصوص. هذه هي معالجة اللغة الطبيعية. الجدولة التلقائية لشروط العقد, وربما التعرف التلقائي على الأشخاص المعنيين, أماكن, إلخ. في النص أمثلة على معالجة اللغة الطبيعية.
علم الروبوتات: فى السنوات الاخيرة, أصبحت التقنيات الأساسية مثل الخوارزميات مثالية أكثر فأكثر, وقد تم تحقيق اختراقات مهمة في مجال الروبوتات. على سبيل المثال, الروبوتات الطبية, الروبوتات العائلية, والروبوتات غير المأهولة كلها تطبيقات مهمة لتكنولوجيا الروبوتات.
القياسات الحيوية: بدأت القياسات الحيوية كتقنية للطب الشرعي. تجمع القياسات الحيوية بين الصوتيات, الحوسبة, والإحصاء الحيوي لاستخدام الخصائص البشرية مثل الوجه, بصمات الأصابع, صوت, الأوردة, إلخ., لتحديد الهوية الشخصية.
5. أنواع الذكاء الاصطناعي
هناك 3 أنواع: 1. الذكاء الاصطناعي الضعيف; 2. ذكاء اصطناعي قوي; 3. سوبر منظمة العفو الدولية.
• ضعف الذكاء الاصطناعي: استبدال البشر في مجال عمل واحد.
• الذكاء الاصطناعي القوي: يمكن أن يحل محل الشخص العادي في إنجاز معظم الأعمال في الحياة. وهذا ما تحاول جميع شركات الذكاء الاصطناعي تحقيقه حاليًا.
• الذكاء الاصطناعي الفائق: مبنية على ذكاء اصطناعي قوي, يتعلم مثل الإنسان, ويقوم بإجراء ترقيات وتكرارات متعددة كل يوم. وسوف يتجاوز مستوى الذكاء مستوى البشر تمامًا.
6. ما هي مزايا وفوائد الذكاء الاصطناعي？
ميزة:
• من حيث الإنتاج, سيتم تخفيف العمل البشري, ويمكن للروبوتات والذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة وعالية الكفاءة أن تحل محل القدرات البشرية المختلفة.
• يمكنها تحسين المشكلات البيئية إلى حد ما لأن الموارد الأقل يمكنها تلبية الطلب الأكبر من ذي قبل.
• يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوسع آفاق الإنسان لفهم العالم ويحسن قدرة الإنسان على التكيف مع العالم.
عيب:
• يحل الذكاء الاصطناعي محل البشر في القيام بأشياء مختلفة, وسوف يرتفع معدل البطالة بين البشر بشكل كبير, وسيكون البشر في حالة من العجز عن البقاء.
• إذا لم يكن من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل معقول, وقد يستخدمه الأشرار لارتكاب الجرائم, ثم سوف يقع البشر في حالة من الذعر.
• إذا لم نتمكن من التحكم في الذكاء الاصطناعي واستخدامه بشكل جيد, سيتم التحكم بنا واستخدامنا بواسطة الذكاء الاصطناعي, عندها سيموت البشر وسيصاب العالم بالذعر.
7. التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي
تحيز خوارزمية الذكاء الاصطناعي
جودة البيانات تحدد جودة الذكاء الاصطناعي لأن الأنظمة الذكية تعمل على بيانات محددة. بينما نستكشف أعماق الذكاء الاصطناعي, أصبحت التحيزات الحتمية التي تأتي مع البيانات واضحة. يمكن فهم التحيز على أنه عرقي, مجتمع, جنس, أو التحيز العنصري. على سبيل المثال, تحدد الخوارزميات اليوم المرشحين المناسبين لمقابلة عمل أو الأفراد المؤهلين للحصول على قرض. إذا أصبحت الخوارزميات التي تتخذ مثل هذه القرارات المهمة متحيزة بمرور الوقت, يمكن أن يكون وخيمة, غير منصف, وعواقب غير أخلاقية.
مشكلة الصندوق الأسود
خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي نفسها الصناديق السوداء. نحن لا نعرف سوى القليل جدًا عن الأعمال الداخلية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال, نحن نعرف ما يتنبأ به نظام التنبؤ, لكننا لا نعرف كيف توصل النظام إلى هذه التوقعات. وهذا يجعل نظام الذكاء الاصطناعي غير موثوق به إلى حد ما.
ويجري تطوير بعض التقنيات لحل مشاكل الصندوق الأسود, مثل الجير (التفسير اللاأدري للنموذج المحلي القابل للتفسير). LIME يجعل التنبؤات قابلة للتفسير, فهو يضيف معلومات إضافية إلى التنبؤ النهائي لكل خوارزمية, جعل الخوارزمية موثوقة.
متطلبات خوارزمية عالية الكفاءة
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي قدرة حاسوبية هائلة لممارستها. مع تزايد انتشار خوارزميات التعلم, ومن الضروري ضمان عمل هذه الخوارزميات بكفاءة, تتطلب ترتيبات إضافية من وحدات معالجة الرسومات والنوى. هذه هي الأسباب وراء عدم نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل علم الفلك, حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع الكويكبات.
تكامل الذكاء الاصطناعي المتطور
تعد إضافة الوظائف الإضافية إلى موقع ويب أو تعديل برنامج Excel أسهل من دمج الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية الحالية للمؤسسة. من المهم بشكل خاص ألا يؤثر تكامل الذكاء الاصطناعي سلبًا على المخرجات الحالية ويضمن توافق الذكاء الاصطناعي مع متطلبات البرنامج الحالية. فضلاً عن ذلك, لتبسيط إدارة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي, من المهم إنشاء واجهة الذكاء الاصطناعي. وقد قلت ذلك, قد يكون من الصعب بعض الشيء بالنسبة للأطراف المعنية إجراء انتقال سلس إلى الذكاء الاصطناعي.
- عدم فهم استراتيجيات التنفيذ
بينما يستعد الذكاء الاصطناعي للتأثير على الصناعات, التحدي الرئيسي الذي يواجه الذكاء الاصطناعي هو أنه ليس لديه سوى فهم غامض لاستراتيجيات التنفيذ. لضمان إمكانية تحسين العمليات بشكل مستمر, ويمكن للشركات اختيار الأهداف التي تتماشى مع التطور الفعلي في المجالات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي, ونقل ردود الفعل إلى نظام الذكاء الاصطناعي.
قضايا قانونية
يجب أن تكون المنظمات حذرة بشأن المشكلات القانونية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. نظام الذكاء الاصطناعي الذي يجمع البيانات الحساسة, سواء كانت غير ضارة أم لا, لديه القدرة على خرق القانون. يجب على المنظمات أن تأخذ في الاعتبار التأثير السلبي لاستخدام الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات, على الرغم من أنه قانوني.
8. ما هو الذكاء الاصطناعي مع المثال?
سيارة ذاتية القيادة
إنهم يتقدمون ويعملون مع الكثير من البيانات لمعرفة كيفية التعامل مع أنماط حركة المرور واتخاذ القرارات في الوقت الحالي.
لا تتطلب هذه المركبات ذاتية القيادة من الركاب التحكم في جميع الأوقات, واستخدام الآلات والذكاء الاصطناعي لتعلم الحركة.
مساعد ذكي
لنبدأ بالمساعد الرقمي الذكي الموجود في كل مكان. في الوقت الحاضر, نحن نناقش كورتانا, مساعد جوجل, وسيري.
تقنية كشف الوجه والتعرف عليه
فتح معرف الوجه الخاص بجهاز iPhone, والذي يستخدم تقنية التعرف على الوجوه, والفلتر الظاهري سناب شات, والذي يستخدم تقنية اكتشاف الوجه للتعرف على الوجوه, كلاهما مثال على تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم.
محرر النص
اليوم, يعتمد العديد من محرري النصوص على الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجربة كتابة مثالية.
على سبيل المثال, تتعرف خوارزمية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على الاستخدام غير الصحيح للصيغة وترسله إلى محرر النصوص لتصحيحه. فضلاً عن ذلك, للتصحيح التلقائي, توفر بعض أدوات الكتابة تقييمات لسهولة القراءة والسرقة الأدبية.
وسائل التواصل الاجتماعي
الآن, تعمل وسائل التواصل الاجتماعي مثل Instagram وFacebook على الذكاء الاصطناعي. تستخدم منصات الوسائط هذه الذكاء الاصطناعي لفحص تفضيلات المستخدمين وتحديدها وتوفير المحتوى بناءً على تفضيلاتهم للحفاظ على نشاط المستخدمين.
روبوت الدردشة
قد يستغرق الحصول على الاستفسارات مباشرة من ممثلي العملاء وقتًا طويلاً. ولهذا السبب ظهر الذكاء الاصطناعي.
يقوم علماء الكمبيوتر بتدريب روبوتات الدردشة, أو روبوتات الدردشة, لاستخدام معالجة اللغة الطبيعية لتقليد أسلوب المحادثة لممثلي العملاء.
خوارزمية التوصية
تعمل منصات الوسائط مثل YouTube وNetflix بمساعدة أنظمة التوصية الذكية في الذكاء الاصطناعي.
يستخدم النظام أولاً طرقًا مختلفة للتعرف على هوايات المستخدمين وسلوكهم تجاه البيانات. ثم يتنبأ النظام بتفضيلات هؤلاء المستخدمين من خلال خوارزميات التحليل العميق والتعلم الآلي.
خوارزمية البحث
تضمن خوارزمية البحث ظهور أفضل النتائج في صفحة نتائج محرك البحث (سيرب) لديك إجابة على استفسارنا. ولكن كيف يحدث هذا?
شركات البحث تتحكم في الخوارزميات لتحديد الجودة العالية, بيانات صالحة. ثم يقدم قائمة بنتائج البحث لإظهار الإجابات وتوفير أفضل تجربة للمستخدم.
9. حلول الذكاء الاصطناعي
بشكل عام, حلول الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي, يشار إليه بالذكاء الاصطناعي) هي الذكاء الذي تعبر عنه آلات الذكاء الاصطناعي, وموضوع الذكاء الاصطناعي يمكن اعتباره جدوى, نظرية, طريقة, تكنولوجيا, تطبيق نظام, ونظام تطبيق البحث وتطوير الذكاء. الأخلاق هي مجال العلوم والهندسة الناشئة. عند هذه النقطة, الجوهر يكمن في "الذكاء", لأن الذكاء المتقدم الوحيد الذي يعرفه الإنسان حالياً هو الإنسان نفسه. لذلك, يحاول الذكاء الاصطناعي إنشاء نظام آلي "يفكر أو يتصرف مثل الإنسان" من خلال استكشاف طبيعة الذكاء البشري. الأول يحل مشاكل مثل المنطق, منطق, والبحث عن الحلول الأمثل, في حين يتم تحقيق هذا الأخير من خلال التعلم, معرفة, منطق, صناعة القرار, وغيرها من الإجراءات.
لا يوجد إجماع مقبول بشكل عام حول التعريف الدقيق لحلول الذكاء الاصطناعي, والتي يمكن من خلالها أيضًا رؤية خصائص المراحل الأولى من تطور الذكاء الاصطناعي. أولاً, على العموم, لا يزال البناء النظري للذكاء الاصطناعي غير ناضج للغاية, ويجري أيضًا استكشاف الاختراقات التكنولوجية. وذلك لأن البشر لديهم القليل من الفهم لآلية ومكونات عمل الذكاء نفسه; ثانية, التطبيقات التكنولوجية تتقدم على النظرية المفاهيمية. هناك حواجز معينة في اتجاهات ومجالات فرعية مختلفة, ولا يمكن رؤية المسار التقني السائد للذكاء الاصطناعي في الوقت الحاضر, لأن آلية التشغيل والعناصر المكونة للذكاء الاصطناعي نفسه تتقدم على النظرية المفاهيمية.
سيوفر الذكاء الاصطناعي قوة دافعة قوية للتطوير المبتكر للاقتصاد الرقمي. على مستوى إنتاج المحتوى, سيكون لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي تأثير على إنتاج المحتوى. محتوى رقمي مختلف مثل النص, الصور, صوتي, فيديو, ويمكن إنشاء المشاهد الافتراضية بشكل مستقل, والتي سوف تعزز توليد المحتوى الرقمي. مع التطور المزدهر للذكاء الاصطناعي الجنسي, يتم إنشاء أشكال جديدة من التفاعل وإنشاء المحتوى الرقمي. فضلاً عن ذلك, الذكاء الاصطناعي التوليدي وتأثير إنتاج المحتوى الذي يجلبه الذكاء الاصطناعي سيجعل تطبيقات الإنترنت المستقبلية مثل الواقع الافتراضي/الواقع المعزز وMetaverse حقيقة مرغوبة.
10. تعد الصور الرمزية الرقمية والذكاء الاصطناعي التوليدي اتجاهًا متزايدًا
هناك اتجاهان في الذكاء الاصطناعي مترابطان بقوة مع تطور الاقتصاد الرقمي والإنترنت.
أحد الاتجاهات هو الذكاء الاصطناعي التوليدي. تقود هذه التكنولوجيا الطريق لمستقبل الذكاء الاصطناعي. واحدة من التقنيات الخمس الأكثر تأثيرًا في 2022 هو الذكاء الاصطناعي التوليدي, بحسب جارتنر. وتتوقع التكنولوجيا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سينتج عُشر جميع البيانات التي ينتجها 2025.
تستخدم خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بيانات التدريب لإنشاء صور جديدة, أشرطة فيديو, نص, وما إلى ذلك وهلم جرا. هذا هو الذكاء الاصطناعي المنتج. يولد الذكاء الاصطناعي التوليدي أوجه تشابه جديدة من خلال التعلم وتصدير البيانات من الأنماط الجوهرية. في الوقت الحالي, يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى إبداعي عالي الجودة دون أي مشاركة بشرية تقريبًا, تحقيق تحول نمط الصورة, النص إلى الصورة, الصورة إلى التعبيرات, إصلاح الصورة أو الفيديو, توليف الكلام البشري الواقعي, توليد الوجوه البشرية أو غيرها من الأشياء المرئية, إنشاء بيئة افتراضية ثلاثية الأبعاد, إلخ. يحتاج البشر فقط إلى ضبط المشهد, وسيقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإخراج النتائج المرجوة بشكل مستقل, الأمر الذي لن يؤدي فقط إلى إحداث تغييرات في إنتاج المحتوى بتكلفة هامشية صفرية، بل سيتجنب أيضًا التحيز من الفكر والخبرة البشرية.
الاتجاه الثاني للتنمية هو الإنسان الرقمي الافتراضي. الشخصية الرقمية البشرية التي تم إنشاؤها بواسطة برنامج الصور ثلاثية الأبعاد بالكمبيوتر هي صورة رمزية رقمية. بالمقارنة مع الشخصيات الافتراضية مثل "أفاتار" في المؤثرات الخاصة السابقة للسينما والتلفزيون, جنبًا إلى جنب مع تقنيات مثل تركيب الذكاء الاصطناعي والتقاط الحركة في الوقت الفعلي, يمكن للإنسان الافتراضي التفاعل مع المستخدمين بطريقة أكثر ذكاءً وفي الوقت الفعلي من حيث اللغة, التعبيرات, والأفعال. يتحول البشر الافتراضيون تدريجيًا إلى حركيات هجينة, الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي, رسومات الحاسوب, والحدود متعددة التخصصات عبر المجال. كما أنها تنتقل من الثقافة والترفيه عبر الإنترنت إلى وضع عدم الاتصال.
الاتجاه الأول للتطور البشري الافتراضي هو الاندماج في أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة, تحويل روبوتات الدردشة مثل المساعدين الافتراضيين التقليديين إلى روبوتات يمكن الوصول إليها بسهولة, لم تعد صورة الإنسان مجردة, وتعزيز التبادل العاطفي في عملية التواصل مع الناس. الجانب الثاني هو تنوع الأدوات وبساطتها. يمكن للمستخدمين استخدامها 30 دقائق لإنشاء صورة فريدة من نوعها, في النظام وفقا للصورة الأساسية سيتم تعديل المعلمات.
11. تاريخ الذكاء الاصطناعي
مرحلة الحمل
تشير هذه المرحلة بشكل رئيسي إلى ما قبل عام 1956. منذ العصور القديمة, لقد أراد الإنسان استبدال بعض عمله العقلي بآلات أخرى, مما سيزوده بالقدرة على التغلب على الطبيعة. بين 384 قبل الميلاد و 322 قبل الميلاد, وقد عرض الفيلسوف الكبير أرسطو قوانين المنطق الصوري في كتابه نظرية الأدوات, ومنه تشكل الأساس الأساسي للاستدلال الاستنباطي. يعد هذا إنجازًا بحثيًا كبيرًا له تأثير كبير على توليد وتطوير الذكاء الاصطناعي. الفيلسوف البريطاني بيكون (F. لحم خنزير مقدد) طرح منهجي طريقة الحث, وطرح أيضًا المثل القائل بأن "المعرفة قوة". وكان لذلك انعكاسات مهمة على دراسة عمليات التفكير البشري والتحول نحو المعرفة في مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي منذ السبعينيات..
عالم الرياضيات والفيلسوف الألماني ج. دبليو. اقترح لايبنتز فكرة التدوين العالمي والحساب الاستدلالي, وكان يعتقد أنه يمكن إنشاء لغة رمزية عالمية وحساب التفاضل والتكامل للتفكير في هذه اللغة الرمزية. هذه الفكرة ليست فقط نقطة انطلاق الفكر التصميمي للتفكير الآلي الحديث ولكنها أيضًا النقطة الأساسية لتوليد المنطق الرياضي وتطويره.
المنطق البريطاني ج. كرّس بول نفسه لإضفاء الطابع الرسمي على قوانين التفكير وميكنتها، كما أنشأ الجبر البولي. في كتابه "قانون التفكير", استخدم لأول مرة لغة رمزية لوصف قوانين الاستدلال الأساسية لأنشطة التفكير.
في 1936, عالم الرياضيات البريطاني أ.م. اقترح تورينج آلة تورينج, نموذج رياضي مرضي للكمبيوتر. معها, ظهر الكمبيوتر الرقمي الإلكتروني في أعين العالم.
مرحلة التكوين
تشير هذه المرحلة بشكل رئيسي إلى 1956-1969. في صيف 1956, ج. مكارثي, مساعد رياضيات شاب في جامعة دارتموث والآن أستاذ في جامعة ستانفورد, و م. ل. مينسكي, عالم رياضيات وأعصاب شاب في جامعة هارفارد وأستاذ في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا, آي بي إم ن. روتشستر, رئيس مركز أبحاث المعلومات المؤسسية, و ج. ه. شانون, باحث رياضيات في قسم المعلومات في مختبرات بيل, أطلقت المبادرة بشكل مشترك, دعوة T. مور من جامعة برينستون, يا. سيلفريدج و أ. ل. نيويل من مؤسسة RAND, و أ. ل. نيويل من مؤسسة RAND وجامعة كارنيجي ميلون نيويل), سيمون (ح. أ. سيمون, إلخ.) عقد ندوة أكاديمية لمدة شهرين في جامعة دارتموث بالولايات المتحدة لمناقشة موضوع الذكاء الآلي. وقد أطلق على مكارثي لقب أبو الذكاء الاصطناعي لأنه اقترح الاعتماد الرسمي للمصطلح التقني “الذكاء الاصطناعي” في المؤتمر.. شهد المؤتمر الظهور الحقيقي للذكاء الاصطناعي كنظام ناشئ. إنها ذات أهمية تاريخية.
منذ ذلك الحين, تم تشكيل العديد من منظمات أبحاث الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة, مثل مجموعة كارنيجي-راند التعاونية التابعة لنيويل وسيمون, مجموعة مينسكي ومكارثي للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا, ومجموعة صموئيل للأبحاث الهندسية في IBM.
مراحل التنمية
تشير هذه المرحلة بشكل أساسي إلى ما بعد 1970. في 1970s, أجرت العديد من الدول أبحاثًا حول الذكاء الاصطناعي, وظهر عدد كبير من نتائج الأبحاث. على سبيل المثال, في 1972, أ. قام كوميراور من جامعة مرسيليا في فرنسا بتطبيق لغة البرمجة المنطقية PROLOG; ه. ح. بدأ شورليف من جامعة ستانفورد وآخرون باقتراح نظام الخبراء الأمريكي MYCIN للتشخيص والعلاج 1972.
لكن, مثل تطور التخصصات الناشئة الأخرى, مسار تطوير الذكاء الاصطناعي ليس سلسًا. قطعت المملكة المتحدة والولايات المتحدة تمويل معظم مشاريع الترجمة الآلية في ذلك الوقت. وفي جوانب أخرى, مثل حل المشكلات, الشبكات العصبية, التعلم الالي, إلخ., لقد واجهوا أيضًا صعوبات, مما يجعل البحث في الذكاء الاصطناعي معضلة لبعض الوقت.
رواد أبحاث الذكاء الاصطناعي يفكرون بعناية ويلخصون تجارب ودروس الأبحاث السابقة. في 1977, اقترح فايجنباوم مفهوم “هندسة المعرفة” في المؤتمر الدولي الخامس المشترك للذكاء الاصطناعي, والتي لعبت دورًا مهمًا في بحث وبناء الأنظمة الذكية القائمة على المعرفة. قبل معظم الناس وجهة نظر فايجنباوم بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي في مراكز المعرفة. منذ ذلك الحين, لقد بشرت أبحاث الذكاء الاصطناعي بعصر جديد من التطور النشط الذي يركز على المعرفة.
