الأخبار التكنولوجية والاستعراضات والنصائح!

الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف: ما الفرق؟

ستساعدك المقالة التالية: الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف: ما الفرق؟

غالبًا ما ندرك أن الذكاء الاصطناعي (AI) هو ذكاء حسابي يحاكي العقل البشري. ومع ذلك ، فإن هذا التوصيف لا ينطبق على جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي ، لأن الأنواع المختلفة من الذكاء الاصطناعي لها خصائص مميزة. هناك فئتان رئيسيتان في الذكاء الاصطناعي هما “الذكاء الاصطناعي القوي” و “الذكاء الاصطناعي الضعيف” ، ويمثلان مناهج مختلفة للذكاء الآلي.

فيديو اليوم

TurboAnt V8: أحد أفضل السكوترات الكهربائية الفرعية – 600 دولارًا أمريكيًا يعتبر سكوتر TurboAnt V8 الكهربائي أحد أفضل الخيارات القيمة في عام 2023

الآن ، دعونا نلقي نظرة على الاختلافات الأساسية بين الذكاء الاصطناعي القوي والذكاء الاصطناعي الضعيف واستكشاف الوضع الحالي لتقنية الذكاء الاصطناعي.

ما هو الذكاء الاصطناعي الضعيف؟

يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق ، إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لأتمتة المهام التي تتطلب مهارة معرفية معينة. تستخدم هذه الفئة من الذكاء الاصطناعي نماذج التعلم الآلي المصممة خصيصًا لمهام محددة مثل التعرف على الأشياء وتفاعلات روبوتات الدردشة والمساعدين الصوتيين الشخصيين وأنظمة التصحيح التلقائي وخوارزميات بحث Google ، من بين أمور أخرى.

قد تتساءل لماذا يشار إلى هذه الفئة من الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي “الضعيف”. قد يعني مصطلح “ضعيف” خطأً أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه غير متوفرة بطريقة ما. ومع ذلك ، من المهم إدراك أن التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي وتأثيرها الواسع في مختلف الصناعات ترجع إلى حد كبير إلى الذكاء الآلي الضيق. تشير التسمية “ضعيف” إلى أن هذه التطبيقات تركز على وظيفة معرفية محددة أو ضيقة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضعيف

تعد ChatGPT و Midjourney و Stable Diffusion و DALL-E و Bard مجرد أمثلة قليلة لأدوات الذكاء الاصطناعي التي اجتاحت العالم في عامي 2022 و 2023. إمكانية استبدال الذكاء الاصطناعي بالبشر وترك الكثير منا يسأل “هل يمكن أن يحل محل ChatGPT؟”

ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن هذه الأدوات المذهلة لا تزال مصنفة كأمثلة على “ضعف الذكاء الاصطناعي” في العمل.

دعنا نستكشف سبعة تطبيقات شائعة للذكاء الاصطناعي الضعيف:

  1. مرشحات البريد الإلكتروني العشوائي: ميزات مصممة لاكتشاف وتحويل رسائل البريد الإلكتروني العشوائية إلى مجلد البريد العشوائي.
  2. روبوتات المحادثة: الأدوات التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للتفاعل مع البشر هي مثال آخر على ضعف الذكاء الاصطناعي.
  3. فنانو الذكاء الاصطناعي: يمكن للفن الذي تم إنشاؤه بواسطة الكمبيوتر باستخدام الذكاء الاصطناعي تحويل تعليمات اللغة الطبيعية إلى صور ويقع أيضًا تحت مظلة الذكاء الاصطناعي الضيق.
  4. مساعدين صوتيين أذكياء: يمكن لـ Siri و Cortana و Alexa وآخرين تنفيذ العديد من المهام نيابة عنك من خلال الاستجابة للأوامر الصوتية.
  5. خوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي: التوصيات على منصات مثل Twitterو Instagramو Facebook، أو حتى Spotify كلها مدعومة بخوارزميات ذكاء اصطناعي ضعيفة.
  6. القيادة الذاتية: تعد ميزة القيادة الذاتية في المركبات تطبيقًا آخر للذكاء الاصطناعي الضعيف.
  7. الرعاىة الصحية: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ، مثل أنظمة التشخيص الطبي القادرة على تحديد الأمراض مع الحد الأدنى من التدخل البشري ، تعمل كأمثلة إضافية على ضعف الذكاء الاصطناعي في العمل.

على الرغم من مصطلح “الذكاء الاصطناعي الضعيف” ، فمن الواضح أنه يحتوي على العديد من تطبيقات العالم الحقيقي التي نستخدمها بالفعل.

حدود الذكاء الاصطناعي الضعيف

السبب الرئيسي لقيود الذكاء الاصطناعي اليوم هو تركيزه على أتمتة مهام محددة للبشر. على سبيل المثال ، تم تصميم ChatGPT و Google Bard كنماذج لغوية كبيرة (LLMs). تمت برمجتها خصيصًا لإنشاء محتوى نصي. وبالمثل ، فإن Midjourney و Stable Diffusion هما مولدات تحويل النص إلى صورة تقتصر على هذه الوظيفة المعينة.

دعنا نستكشف بعض قيود وعيوب الذكاء الاصطناعي الضعيف:

  • قدرات محدودة بسبب النماذج الخاصة بالمهام.
  • تعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضيقة بشكل كبير على البيانات ، وتتطلب مجموعات بيانات كبيرة للتعلم وأداء مهام معينة.
  • بالامتداد ، يمكن أن يؤدي استخدام مجموعات البيانات الكبيرة إلى حدوث مشكلات تتعلق بالخصوصية ومعالجة البيانات.،
  • غالبًا ما يعتمد الذكاء الاصطناعي الضعيف على التدخل البشري لتنفيذ المهام ، مما قد يؤدي إلى حدوث تحيزات بشرية في العملية.
  • قد تكون هذه التطبيقات عرضة للتهديدات السيبرانية ونقاط الضعف.

ومع ذلك ، على الرغم من هذه القيود ، أصبحت أدوات مثل ChatGPT لا غنى عنها بشكل فعال في غضون فترة قصيرة من الإصدار العام.

ما هو الذكاء الاصطناعي القوي أو الذكاء الاصطناعي العام؟

على عكس الذكاء الاصطناعي الضعيف ، يوجد ذكاء اصطناعي قوي ، يُعرف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI). يعتمد هذا الشكل من الذكاء الاصطناعي على الاعتقاد بأن القوة الحسابية يمكن أن تحاكي قدرات الدماغ البشري ، بما في ذلك التفكير التحليلي والقدرات الفكرية الأخرى. يهدف الذكاء الاصطناعي القوي إلى إنشاء آلات قادرة على أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها ، وليس بالضرورة بنفس الطريقة التي يقوم بها البشر.

على عكس الذكاء الاصطناعي الضعيف ، لا يعتمد الذكاء الاصطناعي القوي على نماذج مبرمجة محددة لأداء مهام ضيقة. بدلاً من ذلك ، تمتلك القدرة على التعامل مع المهام العامة من خلال محاكاة وظائف الدماغ البشري. AGI لديه القدرة على تمكين الأنظمة التكنولوجية من التطور بمرور الوقت والتكيف مع التغيرات في البيئة.

سيكون ذكاءً اصطناعيًا قويًا من المرجح أن يؤدي إلى التفرد. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي القوي لا يزال هدفًا بعيد المنال ، حيث أن الكثير من العمل في هذا المجال لا يزال نظريًا إلى حد كبير. غالبًا ما يستلهم مفهوم الذكاء الاصطناعي القوي نفسه من أفلام وروايات الخيال العلمي.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي القوي

نظرًا لأن تطوير الذكاء الاصطناعي القوي لا يزال بحاجة إلى الانتهاء ، فإن العثور عليه في سيناريوهات واقعية عملية يكاد يكون مستحيلًا ، مما يجعل الكثير من الحديث عن استخدامه وتطويره نظريًا بحتًا. ومع ذلك ، هناك خمسة تطبيقات متوقعة حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي القوي:

  1. الذكاء العاطفي ومعالجة الفكر: يمكن دمج فهم العواطف البشرية وعمليات التفكير في أنظمة الذكاء الاصطناعي العام ، مما يعود بالفائدة على صناعات مثل الرعاية الصحية والتعليم وخدمات العملاء.
  2. صناعة القرار: يمكن للآلات المجهزة بذكاء اصطناعي قوي أن تمتلك القدرة على اتخاذ قرارات مستقلة بناءً على العقلانية.
  3. تطور: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي القوية أن تمكن الآلات من التكيف وتعديل نفسها لتلائم محيطها بشكل أفضل.
  4. الوعي: يمكن تحقيق قدرات الوعي الذاتي واتخاذ القرارات الواعية من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية.
  5. الإبداع الاصطناعي: قد يطلق الذكاء الاصطناعي القوي إمكانات الإبداع الاصطناعي ، مما يسمح للآلات بتوليد أفكار مبتكرة دون تعليمات بشرية.

على الرغم من الطبيعة النظرية إلى حد كبير للذكاء الاصطناعي العام ، فمن الواضح أنه يتمتع بإمكانات هائلة.

حدود الذكاء الاصطناعي القوي

يتمتع الذكاء الاصطناعي القوي أو الذكاء الاصطناعي العام بالقدرة على إحداث تحول في مجتمعنا. ومع ذلك ، يجب معالجة العديد من الاعتبارات والتحديات عند تنفيذ مثل هذه الأنظمة.

  • التعقيد ، لأن الذكاء الاصطناعي القوي يتطلب كميات هائلة من البيانات وقوة حسابية عالية للتدريب.
  • الاعتبارات الأخلاقية التي تنشأ من عدم اليقين المحيط بسلوك الذكاء الاصطناعي القوي في سيناريوهات العالم الحقيقي (على سبيل المثال ، قد تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي العام قرارات ضارة للبشر).
  • ستعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي العام بشكل كبير على البيانات البشرية ، مما قد يؤدي إلى تحيزات من صنع الإنسان.
  • الأمن والمسؤولية عن أفعال الذكاء الاصطناعي القوي (على سبيل المثال ، تحديد من يجب أن يحاسب عندما تسوء الأمور).

بالنظر إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي العام التي تغير العالم ، يجب أن تكون هناك لوائح تنظيمية واسعة النطاق قبل طرح أي منتج من هذا القبيل للجمهور. لقد كان من الصعب بالفعل تنظيم الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وستعمل الذكاء الاصطناعي العام على زيادة هذه المشكلات بدرجة أخرى.

الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي القوي والضعيف

هناك العديد من الاختلافات الملحوظة بين الذكاء الاصطناعي القوي والضعيف من حيث الغرض منها وطريقة التعلم ونهج حل المشكلات. دعنا نستكشف هذه الفروق.

غاية

يكمن الاختلاف الملحوظ بين نظامي الذكاء الاصطناعي في الغرض منهما. تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيفة بشكل أساسي لأتمتة عمليات محددة وأداء مهام محددة جيدًا ، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة في مختلف المجالات.

من ناحية أخرى ، تهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية ، وإن كانت افتراضية ، إلى محاكاة عمل الدماغ البشري. يمكن القول إن هذه الأنظمة تمتلك الإدراك الذاتي والوعي والقدرات التحليلية ، مما يمكنها من القيام بمجموعة واسعة من المهام العامة ، مثل البشر.

طريقة التعلم

تتباعد أنظمة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الضيقة أيضًا في أساليب التعلم الخاصة بها. يعتمد الذكاء الاصطناعي الضيق على مجموعات بيانات محددة لتعلم الأنماط وأداء المهام المتكررة. عادةً ما يعالج الذكاء الاصطناعي الضعيف البيانات عن طريق تصنيفها بناءً على معايير محددة مسبقًا.

في المقابل ، تتطلب آليات الذكاء الاصطناعي العام كميات كبيرة من البيانات لأداء الواجبات العامة ، بهدف محاكاة العمليات المعرفية للعقل البشري. وبالتالي ، تستخدم AGIs طرق تجميع البيانات وربطها لمعالجة المعلومات وتحليلها.

نهج لحل المشكلات

تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيفة خصيصًا للمهام المتكررة التي تتطلب فحصًا دقيقًا لمجموعات البيانات والتعرف على الأنماط. هذا يمكّن النظام من عمل تنبؤات ونتائج موثوقة.

بالمقارنة ، يتخذ الذكاء الاصطناعي القوي منهجًا لحل المشكلات موجهًا نحو معالجة المهام الأكثر تعقيدًا وإبداعًا. وهي تعتمد على مجموعات بيانات واسعة وتتطور باستمرار للتكيف مع الظروف والتحديات الجديدة.

الوضع الحالي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

اليوم ، تتم أتمتة مهامنا اليومية بشكل أساسي بواسطة الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف. ومع ذلك ، فإن هذه الأنظمة تفتقر إلى القدرات المعرفية والتفكير التحليلي التي تأتي بشكل طبيعي إلى الدماغ البشري. وبالتالي ، يركز الباحثون والمطورون حاليًا على تطوير الذكاء الاصطناعي لدمج المزيد من الأنظمة الحسابية الشبيهة بالبشر.

سيكون الذكاء العام الاصطناعي (AGI) أكثر تطوراً بكثير من نظرائه الضعفاء من الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في مراحله الأولى من التطور ولديه طريق طويل لنقطعه قبل أن يصبح حقيقة واقعة.