قبل أن تصل إلى عملك صباحًا، ربما تكون قد استخدمت الذكاء الاصطناعي عدة مرات دون أن تنتبه.
قد يفتح هاتفك بعد أن يتعرف على وجهك، ويقترح تطبيق الخرائط طريقًا أقل ازدحامًا، وينقل بريدك رسالة مشبوهة إلى مجلد الرسائل المزعجة، ثم يعرض لك تطبيق موسيقى أغنية يتوقع أنك ستحبها.
كل هذه أمثلة على الذكاء الاصطناعي، رغم أنها لا تتحدث معك مثل ChatGPT ولا تشبه الروبوتات التي نراها في الأفلام.
وهنا تبدأ المشكلة في فهم المصطلح: عندما نقول الذكاء الاصطناعي، فنحن لا نتحدث عن برنامج واحد أو طريقة تقنية واحدة، بل عن مجال واسع يضم أنظمة مختلفة جدًا في أهدافها وطريقة عملها.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي، أو Artificial Intelligence — AI، هو مجال يهدف إلى بناء أنظمة قادرة على تنفيذ مهام نربطها عادة بالذكاء البشري.
قد تشمل هذه المهام التعلم، الاستدلال، فهم اللغة، التعرف على الصور والأصوات، اكتشاف الأنماط، التنبؤ، تقديم التوصيات أو اتخاذ القرارات.
هذا لا يعني أن النظام يفكر بالضرورة مثل الإنسان. المقصود أنه يستطيع تنفيذ مهمة تحتاج عادة إلى نوع من الإدراك أو التحليل أو الاختيار.
فعندما يتعرف الهاتف على وجه صاحبه، أو يميز البريد الإلكتروني بين الرسالة العادية والرسالة المزعجة، فهو ينفذ مهمة كان من الصعب سابقًا وصف كل خطواتها للآلة باستخدام قواعد بسيطة.
كيف يعمل نظام الذكاء الاصطناعي؟
يمكن تبسيط عمل كثير من أنظمة AI إلى ثلاثة أجزاء:
مدخلات، ثم معالجة أو استدلال، ثم مخرجات.
لنأخذ فلتر البريد المزعج مثالًا.
يستقبل النظام الرسالة بوصفها مدخلًا. يحلل كلماتها، والمرسل، والروابط، وطريقة صياغتها، وربما أنماطًا أخرى تعلمها من رسائل سابقة. ثم ينتج مخرجًا: رسالة عادية أو رسالة مزعجة.
في تطبيق الخرائط، قد تشمل المدخلات موقعك، والوجهة، والطرق المتاحة، وحركة المرور. أما المخرج فقد يكون الطريق المتوقع أن يوصلك في أقل وقت.
وفي أداة لتوليد الصور، يكون وصفك النصي هو المدخل، بينما تكون الصورة الجديدة هي المخرج.
هذه أمثلة مبسطة. أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تعمل كلها بالطريقة نفسها، لكن الفكرة المشتركة هي أنها تستخدم البيانات أو القواعد أو النماذج لتحويل المدخلات إلى نتائج مفيدة.
هل كل ذكاء اصطناعي يتعلم من البيانات؟
ليس بالضرورة.
قبل انتشار التعلم الآلي، اعتمدت أنظمة كثيرة على قواعد يكتبها البشر بصورة مباشرة.
يمكن مثلًا بناء نظام يقول:
إذا حدث الشرط الأول والشرط الثاني، نفّذ القرار الثالث.
تُعرف بعض هذه الأنظمة باسم الأنظمة القائمة على القواعد أو المعرفة. ويمكن أن تؤدي مهام تبدو ذكية دون أن تتعلم تلقائيًا من البيانات.
أما التعلم الآلي، أو Machine Learning، فيسمح للنظام بتعلم الأنماط من الأمثلة بدل كتابة قاعدة منفصلة لكل احتمال.
إذا أردنا تعليم نظام التعرف على القطط في الصور، سيكون من الصعب وصف كل شكل وحجم ووضعية وإضاءة بقواعد يدوية. الأسلوب الحديث هو تدريبه على عدد كبير من الأمثلة حتى يتعلم الأنماط التي تساعده على التصنيف.
إذن، Machine Learning جزء من AI، لكنه ليس مرادفًا له.
ما الفرق بين AI وMachine Learning وGenerative AI؟
تُستخدم هذه المصطلحات أحيانًا كأنها تعني الشيء نفسه، لكنها تصف مستويات مختلفة.
Artificial Intelligence هو المجال الأوسع. يشمل الأنظمة المصممة لتنفيذ مهام ترتبط بالتعلم أو الاستدلال أو الإدراك أو اتخاذ القرار.
Machine Learning هو أحد الأساليب المستخدمة لبناء أنظمة AI. يتعلم النموذج فيه أنماطًا من البيانات ويستخدمها في التنبؤ أو التصنيف أو اتخاذ قرارات.
Generative AI يشير إلى الأنظمة القادرة على إنشاء محتوى جديد، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو والبرمجيات.
أما Large Language Model — LLM فهو نوع من النماذج يركز أساسًا على اللغة، ويُستخدم خلف منتجات قادرة على الكتابة والتلخيص والترجمة والمحادثة.
يمكن التفكير في AI بوصفه المظلة الكبرى، بينما تقع هذه التقنيات والتطبيقات تحتها.
أين نستخدم الذكاء الاصطناعي؟
ليس الذكاء الاصطناعي تقنية مستقبلية ننتظر وصولها. نحن نستخدمه بالفعل في تفاصيل يومية كثيرة.
تستخدمه محركات البحث لترتيب النتائج وفهم الأسئلة. وتستعمله المتاجر ومنصات المشاهدة لاقتراح منتجات أو محتوى قد يعجب المستخدم.
يُستخدم أيضًا في:
- التعرف على الوجوه والصور.
- تحويل الكلام إلى نص.
- الترجمة بين اللغات.
- اكتشاف الاحتيال المالي.
- تصفية البريد المزعج.
- تحليل الصور الطبية.
- توقع الطلب والمبيعات.
- مساعدة السيارات على فهم محيطها.
- إنشاء النصوص والصور والصوت والفيديو.
- تحليل الوثائق والبيانات.
- مساعدة المبرمجين على كتابة الشيفرة ومراجعتها.
لكن وجود AI داخل منتج لا يعني أن المنتج أصبح مستقلًا أو معصومًا من الخطأ. في كثير من الحالات، يؤدي النظام مهمة محددة داخل خدمة أكبر يديرها البشر.
هل ChatGPT هو الذكاء الاصطناعي؟
ChatGPT مثال على منتج يستخدم الذكاء الاصطناعي، لكنه ليس الذكاء الاصطناعي كله.
يعتمد المنتج على نماذج تستطيع معالجة اللغة وتوليد الإجابات، كما قد يتضمن أنظمة أخرى للبحث، والتعامل مع الملفات، واستخدام الأدوات وإدارة المحادثة.
الخلط بين ChatGPT وAI يشبه اختزال الإنترنت في موقع واحد. قد يكون الموقع مشهورًا ومؤثرًا، لكنه لا يمثل المجال بأكمله.
توجد أنظمة AI لا تكتب النصوص ولا تجري محادثات، مثل أنظمة اكتشاف الاحتيال، والتعرف على الأورام في الصور الطبية، وتوقع الأعطال في المصانع.
متى بدأ الذكاء الاصطناعي؟
فكرة بناء آلة تظهر سلوكًا ذكيًا أقدم من الحواسيب الحديثة، لكن القرن العشرين حولها من سؤال فلسفي إلى مشروع علمي وهندسي.
في سنة 1950، نشر عالم الرياضيات البريطاني Alan Turing ورقته الشهيرة Computing Machinery and Intelligence. بدل محاولة تعريف “التفكير” بصورة نهائية، اقترح النظر إلى قدرة الآلة على إظهار سلوك لغوي يصعب تمييزه عن سلوك الإنسان.
وفي سنة 1956، اجتمع باحثون في ورشة صيفية في Dartmouth College بالولايات المتحدة. ارتبط هذا الحدث بانطلاق الذكاء الاصطناعي بوصفه مجالًا بحثيًا منظمًا، وبانتشار مصطلح Artificial Intelligence.
لم يتطور المجال في خط مستقيم بعد ذلك. مرّ بفترات من التفاؤل والاستثمارات الكبيرة، ثم فترات تراجع عندما لم تحقق التقنيات الوعود المرتفعة.
لاحقًا، ساعد توفر بيانات أكبر وحواسيب أقوى وتطور Machine Learning وDeep Learning على تحقيق قفزات مهمة في الصور والصوت واللغة. ثم جعل Generative AI هذه التقنيات مرئية لملايين المستخدمين من خلال أدوات سهلة الاستخدام.
هل يفكر الذكاء الاصطناعي مثل الإنسان؟
قد يتعرف النظام على صورة، أو يجيب عن سؤال، أو يهزم إنسانًا في لعبة معقدة. لكن النجاح في مهمة معينة لا يثبت أنه يفكر بالطريقة نفسها التي نفكر بها.
الإنسان يفهم العالم من خلال الجسد والتجربة والذاكرة والثقافة والعلاقات الاجتماعية. أما نظام AI فيتعامل مع البيانات والتمثيلات والقواعد أو الأنماط التي تعلمها أثناء التدريب.
يمكن للنظام أن ينتج إجابة تبدو ذكية جدًا، ثم يرتكب خطأ بسيطًا لا يقع فيه طفل. وقد يكون ممتازًا في مهمة محددة وعاجزًا تمامًا خارجها.
لهذا من الأفضل تقييم ما يستطيع النظام فعله عمليًا، بدل افتراض أنه يملك فهمًا بشريًا أو وعيًا لمجرد أن مخرجاته تبدو ذكية.
ما فوائد الذكاء الاصطناعي وما حدوده؟
تأتي قوة AI من قدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات والعثور على أنماط قد يصعب على الإنسان ملاحظتها بسرعة.
يمكنه مساعدة الأطباء والباحثين، وتحسين الوصول إلى المعلومات، وأتمتة بعض الأعمال المتكررة، ودعم القرارات، وتسريع الترجمة والتحليل والإبداع.
لكن هذه الفوائد لا تأتي دون مخاطر.
قد يتعلم النظام تحيزات موجودة في بياناته، أو يقدم نتائج خاطئة، أو يصعب تفسير سبب وصوله إلى قرار معين. ويمكن أن يؤدي جمع البيانات إلى مشكلات في الخصوصية، بينما قد يستخدم توليد النصوص والصور في التضليل والاحتيال.
هناك أيضًا خطر الاعتماد الزائد: عندما تبدو إجابة النظام سريعة وواثقة، قد يتوقف المستخدم عن التحقق منها.
لذلك لا يكفي أن نسأل: ماذا يستطيع AI أن يفعل؟
يجب أن نسأل أيضًا: من صممه؟ على أي بيانات بُني؟ من يتأثر بقراراته؟ كيف نتحقق من نتائجه؟ ومن يتحمل المسؤولية عندما يخطئ؟
ماذا يجب أن تتذكر عن الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي ليس عقلًا إلكترونيًا واحدًا، وليس مرادفًا لـChatGPT، ولا يعني دائمًا روبوتًا يشبه الإنسان.
إنه مجال واسع يضم تقنيات وأنظمة تستخدم البيانات أو القواعد أو النماذج لإنتاج تنبؤات أو توصيات أو قرارات أو محتوى.
بعض هذه الأنظمة بسيط ومخصص لمهمة واحدة، وبعضها يستطيع التعامل مع مهام متعددة ومعقدة. لكنها تظل أدوات صممها البشر وتعمل داخل أهداف وحدود وبيانات حددها البشر بصورة مباشرة أو غير مباشرة.
فهم AI لا يبدأ بالسؤال عما إذا كانت الآلة ستصبح مثل الإنسان.
يبدأ بسؤال أبسط وأكثر فائدة:
ما المهمة التي ينفذها هذا النظام، وكيف يصل إلى النتيجة، ومتى يمكننا الوثوق بها؟
أسئلة شائعة
ماذا يعني AI؟
AI اختصار لـArtificial Intelligence، أي الذكاء الاصطناعي. وهو مجال يركز على بناء أنظمة تستطيع تنفيذ مهام مثل التعلم، التنبؤ، فهم اللغة، التعرف على الصور واتخاذ القرارات.
هل ChatGPT هو الذكاء الاصطناعي؟
ChatGPT منتج يستخدم نماذج وتقنيات الذكاء الاصطناعي، لكنه لا يمثل المجال كله. توجد تطبيقات AI كثيرة لا تعتمد على المحادثة أو توليد النصوص.
هل كل AI يستخدم Machine Learning؟
لا. بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على قواعد ومعرفة يحددها البشر. Machine Learning أسلوب مهم لبناء AI، لكنه ليس الأسلوب الوحيد.
هل الذكاء الاصطناعي يفكر مثل الإنسان؟
تنفيذ مهمة تبدو ذكية لا يثبت أن النظام يفكر أو يفهم مثل الإنسان. أنظمة AI تعالج البيانات والأنماط وفق بنيتها وتدريبها، ولا ينبغي افتراض امتلاكها فهمًا بشريًا أو وعيًا.
ما هو الذكاء الاصطناعي
AI هو المجال الأوسع. أما Generative AI فهو فرع يركز على الأنظمة التي تنشئ محتوى جديدًا مثل النصوص والصور والصوت والفيديو.