الجدول الزمني للتقدم الملحوظ في الذكاء الاصطناعي

عبر تاريخ البشرية ، دفعنا حدود ما نعتبره ممكنًا تقنيًا وابتكرنا طرقًا جديدة لتسهيل المهام. جعلت العجلة نقل الأشياء أسرع ، وجعلت الهواتف البقاء على اتصال أمرًا سهلاً ، وأحدث الإنترنت ثورة في كيفية تفاعلنا وهضم المحتوى وعملنا.

أحد أشكال التكنولوجيا التي تنمو بسرعة هو الذكاء الاصطناعي. الطريقة التي يعمل بها العقل البشري وينقل الأفكار ، سواء كانت مكتوبة أو منطوقة ، هي شيء كافحت الآلات معه تاريخيًا ، ولكن مع إدخال ChatGPT-3 من OpenAI ، أصبحت الخطوط الفاصلة بين الأفكار التي تم إنشاؤها في العقل البشري والآلة تقريبًا لا يمكن تمييزه.

كما هو الحال مع أي شيء جديد ، يأتي مجال الذكاء الاصطناعي بمفرداته الخاصة. بعض المصطلحات الأساسية التي يجب أن تعرفها هي:

AI (الذكاء الاصطناعي) - هذا نوع من الذكاء موجود داخل الجهاز ، على عكس ذكاء الإنسان أو الحيوان.

تعلم الآلة - يشير هذا المصطلح إلى عملية كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن "يتعلم" على أساس الخبرة بدلاً من البرمجة.

Chatbot - هذا برنامج لديه القدرة على التواصل مع الناس عبر النص أو الكلام بطريقة يتفاعل بها الإنسان.

التعلم العميق - هذه إحدى وظائف الذكاء الاصطناعي التي تحاكي الدماغ البشري من خلال تعلم الطريقة التي يتم بها تنظيم البيانات بدلاً من اتباع خوارزمية مبرمجة مسبقًا.

الشبكة العصبية - نظام كمبيوتر تم تصميمه ليعمل مثل الدماغ البشري. إنه قادر على أداء المهام التي تتطلب الكلام والبصر وحتى صياغة استراتيجيات للفوز بالألعاب.

لم يتم تحقيق الذكاء الاصطناعي المتقدم الذي لدينا اليوم بين عشية وضحاها ، وكان هناك العديد من الخطوات الضرورية من أجل النهوض بالذكاء الاصطناعي إلى هذه المرحلة. دعونا نفحص تاريخًا موجزًا ​​للذكاء الاصطناعي وما كانت تلك المراحل.

أربعينيات وخمسينيات القرن العشرين

بدأ العلماء والباحثون في مناقشة واستكشاف الطرق الممكنة لإنشاء دماغ اصطناعي قادر على التفكير والتحليل مثل الإنسان.

1956

تم إنشاء مجال الذكاء الاصطناعي رسميًا في كلية دارتموث وعُقد أول مؤتمر للذكاء الاصطناعي. كان هذا بمثابة تقدم حاسم في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي حيث قام كبار الباحثين في هذا المجال بتجميع ومناقشة طرق كيفية إنشاء آلات ذكية.

1966

تم إنشاء نموذج أولي لروبوت محادثة يسمى ELIZA. كان هذا الذكاء الاصطناعي قادرًا على إجراء محادثة بسيطة مع إنسان. كان أيضًا أحد البرامج الأولى التي حاولت اختبار Turing (اختبار مصمم لقياس قدرة الآلة على إظهار السلوك البشري).

1969

شهد هذا العام إنشاء أول سيارة ذاتية القيادة. يمكن للذكاء الاصطناعي إبقاء السيارة على الطريق وكذلك قيادتها عبر العقبات. ذهب مؤسس شركة السيارات هذه إلى شراء الأخوة وسام النسور ، فقط ليدفعها إلى الأرض بأسلوبه القيادي المتطلب. (على ما يبدو ، ما يعمل مع الذكاء الاصطناعي لا يعمل مع الناس).

الثمانينيات

بدأت العديد من الصناعات في استخدام الذكاء الاصطناعي لصنع القرار المتقدم في عملياتها اليومية. بعد تشغيل نظام الخبراء ، يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات بناءً على قواعد ومعايير معينة.

1997

ديب بلو ، ذكاء اصطناعي للعب الشطرنج طورته شركة آي بي إم ، تغلب على بطل العالم غاري كاسباروف في مباراة من ست مباريات. جعل هذا الانتصار أول كمبيوتر يفوز باللعبة.

2011

Watson ، أحد برامج الذكاء الاصطناعي الأخرى لشركة IBM ، يتفوق على خصوم البشر في برنامج Jeopardy !. كانت هذه واحدة من المرات الأولى التي أظهر فيها الذكاء الاصطناعي القدرة على فهم ومعالجة اللغة الطبيعية في منتدى عام كبير.

2014

بدأ استخدام التعلم العميق ، الذي يستخدم شبكة عصبية "للتعلم" من كميات كبيرة من البيانات ، في حل مشكلات العالم الحقيقي. يتم اعتماد هذا النوع من برامج الذكاء الاصطناعي المتقدمة في صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة.

2016

يتفوق AlphaGo ، وهو ذكاء اصطناعي أنشأته Google ، على بطل العالم Go ، Lee Sedol ، في مباراة من خمس مباريات. على الرغم من أن هذه ليست المرة الأولى التي يهزم فيها الذكاء الاصطناعي إنسانًا في إحدى المباريات ، إلا أن لعب Go يعتبر أصعب بكثير من لعب الشطرنج. لقد ألهم هذا الإنجاز التاريخي في الذكاء الاصطناعي لاعبي Go للتحسن في هذه اللعبة القديمة وتطوير استراتيجيات إبداعية جديدة لها.

2017

أصبحت الخوارزمية الخاصة بإنشاء Deepfakes متاحة على نطاق واسع. هذا الذكاء الاصطناعي قادر على إعادة تكوين صورة الشخص وصوته. في حين أن هذا يُظهر تقدمًا في التعلم الآلي ، فإنه يثير نقاشًا عالميًا حول أخلاقياته واستخدامه. من ناحية ، يمكن استخدامه لوضع الشخصيات في الأفلام حتى لو لم يعد الممثل الأصلي على قيد الحياة (أنا أنظر إليك يا ديزني). ولكن على الجانب الأكثر سلبية من الأشياء ، يمكن استخدامه بسهولة لجعل قادة العالم يقولون أشياء لم يقلوها قط.

2018

أصبح المساعدون الظاهريون المتقدمون ، استنادًا إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، متاحين للاستخدام العام مع أجهزة مثل Amazon Echo و Google Home. هؤلاء المساعدون الذين يعتمدون على الصوت قادرون على التعرف على الكلام البشري والإجابة على الأسئلة المطروحة بعدة طرق.

2020

بدأت الشركات في اختبار السيارات ذاتية القيادة وحتى خدمات سيارات الأجرة المفتوحة في مدن مختلفة حول العالم ، موضحة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المركبات يمكنها اتخاذ القرارات في بيئة أقل تحكمًا.

2021

تم تطوير رقائق التعلم العميق للمساعدة في تسريع وقت معالجة الشبكات العصبية. أدى هذا التقدم الخفي في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى تحسين معدل فرز البيانات ومعالجتها بشكل كبير.

2022

نشرت DeepMind Technologies مدونة حول نموذج اللغة المرئية الجديد (VLM) الذي يطلق عليه Flamingo. يتمتع هذا الذكاء الاصطناعي المتقدم بالقدرة على وصف صورة بدقة باستخدام صورتين فقط من التدريب.

في عام 2022 أيضًا ، تم توفير تقنية GPT-3 الخاصة بـ OpenAI للجمهور. تتمتع معالجة اللغة الحديثة هذه بالقدرة على إنتاج نصوص ورموز على مستوى قريب من الإنسان. بمجرد إدخال الموجه ، فإنه يولد استجابة غير مبرمجة على الفور تقريبًا.

على السطح ، يبدو هذا كأداة رائعة لأي شخص يحتاج إلى إنشاء محتوى. ومع ذلك ، فإن استخدام هذا المحتوى لخداع أنظمة معينة ، مثل خوارزمية تحسين محركات البحث من Google ، سيؤدي بالتأكيد إلى عواقب سلبية. لهذا السبب قامت شركة Coalition Technologies بصياغة كاشف محتوى AI لحماية عملائنا والحفاظ على تصنيفاتهم. جرب كاشف الذكاء الاصطناعي الخاص بنا وتأكد من أن المحتوى الخاص بك يجتاز نسختنا من اختبار تورينج.

لا ينبغي اعتبار هذا الجدول الزمني قائمة شاملة لاختراقات الذكاء الاصطناعي ، بل نظرة عامة على كيفية تطور الذكاء الاصطناعي على مدار العقود القليلة الماضية. على الرغم من ظهور مجال الذكاء الاصطناعي رسميًا منذ أكثر من 70 عامًا ، فقد أصبحت العقبات أصغر بشكل متزايد وتتطلب وقتًا أقل للتغلب عليها نظرًا لتطور تكنولوجيا الحوسبة وفهم الذكاء الاصطناعي على مر السنين.

كل يوم نكتشف طرقًا أفضل لتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية تكرار السلوك البشري عن كثب والتفكير أكثر مثلنا. من خلال أتمتة المهام الشاقة والمستهلكة للوقت باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكننا تبسيط عملنا وزيادة الإنتاجية لإنجاز المزيد في وقت أقل. على الرغم من أن هذه التكنولوجيا رائعة حقًا ، إلا أنه لا يزال أمامها طرق للذهاب قبل أن تسيطر على العالم.