ماهو الذكاء الاصطناعي التقليدي (AI)
الذكاء الاصطناعي التقليدي (AI) هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى تطوير برمجيات وأنظمة يمكنها تنفيذ مهام معينة تعتمد عادةً على الذكاء البشري. في المراحل الأولى من تطور الذكاء الاصطناعي، ركز العلماء والمطورون على إنشاء أنظمة قادرة على تنفيذ مهام تعتمد على “أنظمة القواعد” (Rule-Based Systems) أو ما يُعرف أيضًا بـ “الأنظمة الخبيرة” (Expert Systems). كانت هذه الأنظمة تعتمد بشكل أساسي على مجموعة من القواعد المنطقية المُبرمجة مسبقًا والتي تسمح لها باتخاذ قرارات أو حل مشكلات بناءً على معطيات محددة.
البداية: بدأ الذكاء الاصطناعي التقليدي في الخمسينيات من القرن العشرين، عندما اجتمع مجموعة من العلماء في مؤتمر دارتموث عام 1956. كان الهدف من هذا المؤتمر هو دراسة إمكانية إنشاء آلات قادرة على “التفكير”. في تلك الفترة، كان مفهوم الذكاء الاصطناعي مقتصرًا على تطوير برامج يمكنها تنفيذ مهام معينة مثل حل المسائل الرياضية، لعب الشطرنج، أو تقديم استنتاجات بناءً على مجموعة من القواعد المنطقية. استخدمت هذه الأنظمة قواعد ثابتة وبيانات محددة لتنفيذ عملياتها. على سبيل المثال، في برامج الشطرنج المبكرة، كان الكمبيوتر يعتمد على قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على كل الحركات الممكنة في اللعبة، ويقوم بحساب التحركات بناءً على هذه القواعد.
خصائص الذكاء الاصطناعي التقليدي:
- البرمجة الثابتة: يعتمد الذكاء الاصطناعي التقليدي بشكل أساسي على برمجيات ثابتة، حيث يتم كتابة القواعد والخطوات يدويًا بواسطة المبرمجين. هذه القواعد تُعطي النظام القدرة على التعامل مع المدخلات بطريقة محددة واتخاذ القرارات بناءً على هذه القواعد.
- نطاق محدود: يتعامل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي مع مجموعة محددة من المشاكل أو المهام التي تمت برمجته لمعالجتها. على سبيل المثال، نظام الذكاء الاصطناعي التقليدي في لعبة الشطرنج يستطيع حساب أفضل حركة بناءً على قواعد اللعبة، ولكنه لا يستطيع تعلم لعبة جديدة بشكل مستقل.
- الافتقار إلى التعلم الذاتي: بخلاف الذكاء الاصطناعي المتقدم، فإن الذكاء الاصطناعي التقليدي لا يمتلك القدرة على التعلم أو التطور من تلقاء نفسه. يحتاج النظام إلى تدخل المبرمجين لتحديث القواعد أو تغييرها ليتمكن من التعامل مع حالات جديدة.
- الأنظمة الخبيرة: واحدة من أشهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التقليدي هي الأنظمة الخبيرة. هذه الأنظمة تم تطويرها لحل مشاكل معينة في مجالات مثل الطب، الهندسة، أو الاقتصاد. يتم برمجة هذه الأنظمة بواسطة مجموعة من الخبراء، حيث يتم تحديد القواعد والاستنتاجات الممكنة ليستخدمها النظام في تقديم المشورة أو التشخيص.
- عدم القدرة على التكيف: الأنظمة التقليدية ليست قادرة على التعامل مع التغيرات البيئية أو المواقف غير المتوقعة. فهي مصممة لأداء مهام محددة في بيئات محددة مسبقًا. على سبيل المثال، لا يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي التقليدي في سيارة ذاتية القيادة أن يتعامل مع حالة طارئة غير مدرجة ضمن برمجته.
أمثلة على الذكاء الاصطناعي التقليدي:
- برامج الشطرنج القديمة: مثل برنامج “ديب بلو” الذي استطاع التغلب على بطل العالم في الشطرنج. كان هذا البرنامج يعتمد على قاعدة بيانات ضخمة من الحركات الممكنة، ويقوم بحساب الحركات استنادًا إلى القواعد المحددة مسبقًا.
- الأنظمة الخبيرة في الطب: استخدمت في تشخيص الأمراض بناءً على مجموعة من الأعراض المحددة مسبقًا. يقوم النظام بمقارنة الأعراض المدخلة مع قاعدة بيانات من التشخيصات المحتملة لإعطاء نتائج تشخيصية.
- أنظمة الرد الآلي في خدمة العملاء: تستخدم في تقديم ردود ثابتة بناءً على كلمات رئيسية معينة. مثل هذه الأنظمة غير قادرة على التفاعل الفعّال أو فهم السياق، بل تكتفي بتقديم إجابات معدة مسبقًا.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي التقليدي في الحاضر:
على الرغم من التطور الهائل في مجال الذكاء الاصطناعي المتقدم، إلا أن الذكاء الاصطناعي التقليدي لا يزال يُستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات. على سبيل المثال:
- أنظمة إدارة قواعد البيانات: تُستخدم فيها الخوارزميات التقليدية لتحليل البيانات وتوليد التقارير بناءً على معايير محددة.
- أنظمة التحكم الصناعي: مثل تلك الموجودة في المصانع، والتي تعتمد على برمجة ثابتة للتحكم في الآلات والإشراف على العمليات الإنتاجية.
- برامج المحاكاة: تُستخدم في تدريب الطيارين أو الأطباء عبر سيناريوهات محددة، حيث يتم ضبط البرمجيات لمحاكاة مواقف معينة وتقديم استجابات ثابتة بناءً على قواعد محددة.
القيود: يُعتبر الذكاء الاصطناعي التقليدي محدودًا بسبب اعتماده الكامل على القواعد الثابتة والبرمجة اليدوية. لا يمكنه التعلم أو التكيف مع الظروف الجديدة، وهذا يجعله غير فعال في المواقف التي تتطلب اتخاذ قرارات بناءً على بيانات معقدة أو غير متوقعة. على الرغم من أنه فعال في المهام البسيطة والمتكررة، إلا أنه غير مناسب للمشاكل الأكثر تعقيدًا التي تحتاج إلى تحليل بيانات ضخمة أو تفاعل بشري.
الخلاصة:
الذكاء الاصطناعي التقليدي يشكل المرحلة الأولى في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي. يعتمد على برمجة قواعد ثابتة تسمح له بتنفيذ مهام محددة، مثل التشخيص الطبي أو تحليل التحركات في لعبة الشطرنج. وعلى الرغم من أنه يُعتبر محدودًا مقارنة بالذكاء الاصطناعي المتقدم، إلا أنه يُستخدم حتى اليوم في العديد من التطبيقات البسيطة التي لا تتطلب التعلم الذاتي أو التكيف مع المتغيرات البيئية.
Views: 5