ما هو الذكاء العام الاصطناعي؟ كل ما تحتاج إلى معرفته

يفسح الذكاء الاصطناعي العام الطريق للآلات التي يمكنها التصرف والأداء والتعلم كما نفعل نحن!

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي الطريقة التي تؤدي بها الآلة العمل. اليوم ، يمكن لجهاز الكمبيوتر الخاص بك القيام بالعديد من المهام الشخصية والمهنية إذا قمت بتدريبه باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. بعض الأمثلة هي إنشاء الصور وإنتاج الصوت من النص والتحكم في الأدوات وما إلى ذلك.

لكن هؤلاء ليسوا أذكياء حقًا. هناك الكثير من أشهر التدريب وراء هذه الأتمتة.

ماذا عن تطبيق كمبيوتر ذكي حقًا يمكنه التعلم من تلقاء نفسه؟ هذا هو مجال الذكاء الاصطناعي العام. تابع القراءة لتتعلم هذه التكنولوجيا المتطورة اليوم!

جدول المحتويات

مقدمة

AGI هي تقنية يمكنها أن تجعل البرامج والأجهزة ذكية للغاية بحيث تعبر عن القدرات الإدراكية الشبيهة بالإنسان. لها أسماء أخرى مثل AI القوي و AI الكامل وما إلى ذلك.

لتبسيط الأمر ، تقدم لنظام الذكاء الاصطناعي العام الذكي مشكلة لم تكن تعرفها من قبل. سيقوم الكمبيوتر الذكي بتحليل المشكلة وإجراء بعض الأبحاث عبر الإنترنت وتقديم حل للمشكلة.

تعد IBM و OpenAI و Microsoft و Google Brain و Darktrace و Deepmind وما إلى ذلك من المحركات السريعة في تقنية AGI. تحاول هذه الشركات غرس ما يلي في جهاز كمبيوتر ذكي مصمم هندسيًا:

  • الذكاء العام مثل الإنسان
  • لا يرتبط الذكاء السريع بأي مهمة محددة مثل الكتابة أو التحدث
  • تعميم الدروس الجديدة وربط المعرفة بالخبرات السابقة
  • افهم من الدروس التي تختلف نوعيا
  • تصور وتحليل المهام من سياق العالم الحقيقي

حاليًا ، لا يوجد ذكاء عام اصطناعي حقيقي (AGI). تحرز IBM Strong AI و Google Brain بعض التقدم ، لكنهما ليسا جاهزين للإنتاج.

الفوائد والاحتياجات

نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي العام لتحل محل البشر في الأماكن الخطرة. أيضًا ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر AGI تقديم مستوى غير متوقع من الإنتاجية في العمليات التجارية.

ستساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي العام أيضًا الجنس البشري على حل الألغاز الصعبة في الطب والرعاية الصحية وسلسلة التوريد والاقتصاد والتمويل والعلوم الاجتماعية.

فيما يلي بعض الأسباب الحيوية الأخرى لتطوير الذكاء الاصطناعي العام:

  • يمكن أن تُظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي العام فهماً أفضل للسبب والنتيجة لمساعدة البشر في مشاريع تقييم المخاطر.
  • يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستخدم بشكل فعال تصورات حسية مختلفة مثل اللون والصوت والعمق والمرئيات والأبعاد.
  • يمكن لبرامج الكمبيوتر الذكية هذه التحكم في ذراع آلية لأداء المهارات الحركية الدقيقة مثل تجميع الأجهزة الإلكترونية من البداية إلى النهاية.
  • إن قدرة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الذكاء الاصطناعي العام ستجعل الأتمتة أسهل. يمكنك فقط التحدث ببعض الكلمات الرئيسية ، وستقوم أداة AGI ببناء التدفق الآلي الذي تحتاجه.
  • يمكن للذكاء الاصطناعي العام حل المشكلات الفريدة بعد النظر في المشكلة وتحليل بيئة العالم الحقيقي. ليست هناك حاجة لتلبية أي شروط If / Then ، If / Else ، وما إلى ذلك.
  • يمكن أن تساعد AGI منشئي المحتوى والفنانين والمصممين والمهندسين المعماريين بأفكار خارجة عن المألوف.
  • يمكن أن تقدم تطبيقات AGI خدمة عملاء ممتازة دون أي تفويت لأنها ستظهر أيضًا ذكاءً عاطفيًا واجتماعيًا.
  كيفية إضافة موقع ويب إلى شاشتك الرئيسية لجهاز iPhone أو iPad

الذكاء الاصطناعي مقابل الذكاء الاصطناعي العام

# 1. طريقة عمل

AI ، المعروف أيضًا باسم AI الضيق ، هو تطبيق ذكي تفاعلي. سوف يتفاعل مع قائمة الإجراءات المحددة مسبقًا عندما يتلقى إشارات من مشغلات الأحداث.

لن تحتاج AGIs إلى أي محفزات للأحداث. ستستجيب هذه التطبيقات بشكل استباقي ، مثل البشر ، لمنع المشكلات وحل الألغاز وما إلى ذلك.

# 2. نطاق العمل

تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة أو الضعيفة أيضًا بنطاق عمل محدود. لا يجوز للذكاء الاصطناعي الكتابة قيادة السيارة والعكس صحيح. كما أن التطبيق المحدود يجعل التطوير مكلفًا وغير فعال على مستوى الإنتاج.

يمكن لـ AGI واحد تشغيل مصنع تصنيع كامل ، أو آلاف المنازل في منطقة محلية في منطقة ما ، أو جميع مكاتب الشركة في عملك. إنه مفتوح لأي تحد لأنه يحتوي على التعلم المعرفي ، والتفكير ، وقدرات اتخاذ الإجراءات الاستباقية.

# 3. مهارات حل المشاكل

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة في الغالب على حل المشكلات القريبة مثل التنقل عبر نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ، والبحث على الويب استنادًا إلى الكلمات الرئيسية ، وكتابة الذكاء الاصطناعي ، وإكمال كود الذكاء الاصطناعي ، وما إلى ذلك.

يمكن للذكاء العام الاصطناعي التعامل مع المشكلات المفتوحة مثل إنشاء استراتيجية تسويق ميداني من خلال تحليل السوق والعملاء والمنتجات.

# 4. سعة الذاكرة

تعتمد معظم برامج الذكاء الاصطناعي الضعيفة على آلات ذات ذاكرة محدودة. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعة من الشبكات العصبية الاصطناعية وقواعد بيانات التدريب. عندما تكون قاعدة البيانات أو الخوارزميات قديمة ، تتعطل أنظمة الذكاء الاصطناعي.

ستأتي AGIs بذاكرة لانهائية (موارد المعرفة) عبر قواعد البيانات المحلية وقواعد البيانات السحابية والإنترنت.

# 5. ترقيات

يحتاج البشر إلى ترقية أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيفة بانتظام مع تغير متطلبات العمل واتجاهات السوق.

ستعمل AGIs على ترقية ذاكرتهم وقواعد بياناتهم بأنفسهم. يجب ألا تطلب التدخل البشري.

اقتراب

# 1. النهج شبه الرمزي

هنا ، يستخدم مطورو الذكاء الاصطناعي العام تطبيقات تشبه الدماغ البشري. على سبيل المثال ، AlphaGo الخاص بـ DeepMind ، والشبكات العصبية التلافيفية ، وأنظمة التعلم العميق ، وما إلى ذلك.

# 2. النهج الرمزي

في هذه الطريقة ، يستخدم مطورو AGI المخططات الانسيابية والرموز وعبارات if-then. يستخدم الذكاء الاصطناعي العام خوارزمية أساسية للتعلم وإنشاء قاعدة معرفية. علاوة على ذلك ، يمكنه مقارنة الخوارزمية ورموزها بجوانب العالم الحقيقي وتطوير عمليات تفكير أفضل من أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيفة.

# 3. نهج الجسم كله

في هذا المفهوم ، يريد مطورو الذكاء الاصطناعي العام تضمين جميع البرامج والأجهزة والشبكات والقدرات الحسية في جسم يشبه الإنسان. يمكن للإنسان أن يمشي ويتحدث ويلمس الناس وما إلى ذلك.

# 4. النهج الهجين

تعتمد الطريقة المختلطة لتطوير الذكاء الاصطناعي العام على المناهج شبه الرمزية والرمزية.

مثال ناجح لهذه الفئة هو Sophia ، وهي روبوت بشري. وهي تتألف من أنظمة رمزية وتوصيلية. على سبيل المثال ، تحتاج صوفيا إلى بنية CogPrime وقاعدة بيانات AtomSpace لوظائفها.

# 5. المنهج الرياضي

يهدف الباحثون إلى تخصيص قوة حسابية غير محدودة للذكاء الاصطناعي العام. وبالتالي ، ستكون هذه التطبيقات والأجهزة الذكية قادرة على أداء العدد المطلوب من حل المشكلات الرياضية لاتخاذ قرارات رائعة.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي العام؟

سوف يستخدم برنامج AGI تقنيات مختلفة لتحقيق القدرات المعرفية على مستوى الإنسان. هذه على النحو التالي:

المدخلات والمخرجات (I / O)

تستخدم أجهزة AGI أجهزة حسية مختلفة لأداء مهامها في المصانع أو السيارات ذاتية القيادة. يمكن أن تكون هذه المستشعرات بصرية ، RFID ، درجة الحرارة ، الضغط ، السرعة ، الحركة ، إلخ.

قد تتطلب مجموعة أخرى من AGIs التعرف الضوئي على الحروف ، وموصلات قواعد البيانات ، وما إلى ذلك ، لأداء العمليات التجارية في المكاتب.

مهارات قيادة

يعمل الجسم بالكامل ، والأذرع الروبوتية ، والمركبات المستقلة ، وما إلى ذلك ، عن طريق القيام بحركات دقيقة. تعتمد الذكاء الاصطناعي العام على المهارات الحركية المكتسبة من الشبكات العصبية ومعالجة الصور ثلاثية الأبعاد والمحاكاة المرئية وما إلى ذلك.

  كيفية استخدام النصوص في Roblox

البرمجة اللغوية العصبية

يمكن أن يتعلم AGI من مصادر مختلفة مثل مقالات مواقع الويب ، والمجلات البحثية ، والكتب الإلكترونية ، ومقاطع فيديو YouTube ، وما إلى ذلك. لهذا الغرض ، يتعلم التطبيق الذكي أولاً تفسير اللغة الطبيعية إلى لغة الآلة.

التفكير وحل المشكلات

غالبًا ما يستخدم روبوت أو تطبيق AGI عمليات المحاكاة لحل مشكلة فريدة. نظرًا لأنه يحتوي على إمكانات معالجة وذاكرة ضخمة ، يمكن للجهاز تشغيل عمليات محاكاة متعددة في وقت واحد. بعد ذلك ، وفقًا لمعدل النجاح ، يمكنه اختيار محاكاة واحدة.

تفكير ابداعى

يمكن للذكاء الاصطناعي العام استخدام شبكات عصبية متعددة لإنشاء أفكار فريدة ومبتكرة مثل الأشكال الفنية والملاحظات الموسيقية والمقالات وما إلى ذلك.

التعرف على الوجه ومعالجة الصوت

تستخدم الذكاء الاصطناعي البشري الذي يتفاعل مع الناس في الغالب التحليل الصوتي والتعرف على الوجه. بعد معالجة الصوت والمرئيات من بيئته والتحقق من قواعد المعرفة الحالية ، يمكنه التفاعل مع البشر.

التحديات

يتمتع الذكاء الاصطناعي العام بإمكانية هائلة لتغيير عالم الذكاء الاصطناعي. لكن الوصول إلى هذه المرحلة ليس عملية سلسة. فيما يلي تحديات وعقبات تطوير الذكاء الاصطناعي العام:

# 1. إتقان المهارات الشبيهة بالبشر

للحصول على ذكاء حقيقي على مستوى الإنسان ، يجب على الذكاء الاصطناعي العام أن يتقن بعض القدرات. وتشمل هذه المهارات الحركية ، وفهم اللغة الطبيعية ، والإدراك الحسي ، والتواصل العاطفي والاجتماعي ، والإبداع على مستوى الإنسان.

# 2. غياب بروتوكول العمل

لا توجد بروتوكولات عمل قياسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي من أجل التعاون السهل. ومن ثم ، فإن نشر نظام AGI الشامل يواجه أوجه قصور فنية لا مفر منها.

# 3. عدم توافق الأعمال

يظل دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية عملية معقدة. نظرًا لأن أصحاب المصلحة المعنيين لا يزالون غير مدركين لمعاييرها التشغيلية ، فإن الحفاظ على مواءمتها مع أهداف العمل أمر صعب.

# 4. فجوات الاتصال

لا تزال هناك فجوة اتصال بين أنظمة الذكاء الاصطناعي المنفصلة. نظرًا لأن مشاركة البيانات السلس بين هذه الأنظمة أمر مستحيل ، يتم إعاقة التعلم البيني لنماذج الذكاء الاصطناعي ، ويتم تقليل عالميتها.

# 5. غياب اتجاه AGI

لا توجد خطط أو توجيهات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي العام في العمليات التجارية للمؤسسات. وبالتالي ، يصبح تنفيذه مكلفًا ، ويتم إعاقة تحقيقه.

كما تعلم ، فإن التطوير الكامل للذكاء الاصطناعي العام لم يتحقق بعد. ومع ذلك ، ستؤثر اتجاهات الذكاء الاصطناعي هذه على الذكاء الاصطناعي العام:

# 1. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

يشير NLP أو Natural Language Processing إلى العملية التي يمكن من خلالها للذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية وتحويلها إلى أكواد مدعومة آليًا. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن أن يتوقع الذكاء الاصطناعي العام أن يكون قادرًا على التفاعل مع البشر بشكل واقعي.

# 2. ميتافيرس

Metaverse هي تقنية تقدم تجربة مستخدم غامرة. مع المزيد من الأشخاص المهتمين ، سيتطور الذكاء الاصطناعي العام لمساعدة Metaverse في بناء عالم افتراضي.

# 3. AI منخفض الكود أو بدون رمز

هناك طلب متزايد على الحلول ذات التعليمات البرمجية المنخفضة أو التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ، حتى بالنسبة لأدوات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. تأتي هذه الحلول مع واجهات سهلة الاستخدام لتسهيل عمليات تطوير التطبيقات المعقدة.

# 4. زيادة القوى العاملة

هذا يعني أن البشر والموظفين الرقميين يعملون في مؤسسة جنبًا إلى جنب. على الرغم من أن الكثيرين يخشون أن يجعل الذكاء الاصطناعي البشر عاطلين عن العمل ، فإن تضمين الذكاء الاصطناعي في العمليات سيجعله أكثر كفاءة.

# 5. الذكاء الاصطناعي الكمومي

يتمتع الذكاء الاصطناعي الكمومي بفرصة كبيرة للتأثير على الذكاء الاصطناعي العام عن طريق تسريع خوارزميات تعلم الآلة ومساعدتك في الحصول على النتائج بسرعة عالية. يمكنه أيضًا تحييد العقبات التي قد يواجهها الذكاء الاصطناعي العام عند تحليل حجم ضخم من البيانات.

# 6. أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

من المستحيل تجاهل المخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي. إذا لم يتم استخدامه بشكل صحيح ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي خطيرًا على البشرية. وبالتالي ، ستحظى أخلاقيات الذكاء الاصطناعي بمزيد من الاهتمام في السنوات القادمة.

  الشروع في العمل مع Storybook في React

# 7. AI Chatbots

يمكن لروبوتات الدردشة المزودة بالذكاء الاصطناعي أو المساعدين الافتراضيين إجراء محادثة طبيعية وإجراء عمليات قائمة على القواعد. بدلاً من وكلاء الدعم البشري ، خفضت روبوتات المحادثة هذه بالفعل من التكاليف التشغيلية للمؤسسات. في المستقبل ، يمكن أن يحدث هذا ثورة في الذكاء الاصطناعي العام.

مخاطر الذكاء الاصطناعي العام

  • إذا كانت قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي العام محدودة ، يمكن أن تتخذ قرارات كارثية تضر بالأعمال التجارية والمنازل.
  • يمكن أن تصبح AGIs أهدافًا لهجمات القرصنة المتقدمة. إذا أوقف أحد المخترقين جهازًا للذكاء الاصطناعي العام ، فقد يؤدي ذلك إلى إتلاف الشركة بأكملها.
  • أبلغ مطورو الذكاء الاصطناعي عن حوادث مختلفة لقرارات متحيزة اتخذتها نماذج أولية للذكاء الاصطناعي.
  • قد يؤدي منح AGIs وصولاً غير مقيد إلى قاعدة البيانات إلى انتهاك العديد من لوائح الخصوصية في جميع أنحاء العالم.

بعد ذلك ، سوف نتحقق من أمثلة من العالم الحقيقي للذكاء العام الاصطناعي.

أمثلة من العالم الحقيقي

يمكن لمحامي منظمة العفو الدولية ROSS البحث في مليار من المستندات القانونية في أقل من ثلاث ثوانٍ. يمكنك إدخال أي سؤال قانوني ، وسوف يقدم إجابات محددة.

إنه AGI لأنه يستخدم تقنيات ذكية مختلفة مثل الترتيب والاسترجاع والفهم. أيضًا ، لديها نطاق عمل أوسع نظرًا لأنها تغطي جميع مجالات المجال القانوني.

# 2. ألفاجو

AlphaGo هو لاعب لعبة Go قائم على الذكاء الاصطناعي. إنها أول آلة ذكية هزمت لاعب Go المحترف. على الرغم من أن هذا هو ذكاء اصطناعي ذو نطاق محدود من العمل ، إلا أنه يتمتع بقدرات التعلم الذاتي. يمكن أن يتعلم AlphaGo من منافسه ومن أخطائه.

3- أدوات الذكاء الاصطناعي المجمعة لـ OpenAI

يمكن لمجموعة أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ OpenAI ، كما هو مذكور أدناه ، إنجاز العديد من المهام تلقائيًا عند دمجها باستخدام استدعاءات API:

  • ينشئ GPT-3 نصوصًا تعتمد على اللغة الطبيعية من عبارات وأدلة بسيطة. تستخدم العديد من الألعاب عبر الإنترنت وتجارب الواقع المختلط مثل “الكائن الافتراضي” المبني على قصة FableStudio GPT-3 للقصص التفاعلية.
  • يساعد Codex المطورين على ترجمة مدخلات اللغة الطبيعية إلى أكواد من أجل ترميز ملائم.
  • تساعد DALL · E منشئي NFT والفنانين الرقميين في إنتاج الآلاف من الأعمال الفنية الأصلية والفريدة من نوعها في بضع دقائق. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحرير الصور.

# 4. آي بي إم واتسون

تعد IBM Watson حزمة ذكاء اصطناعي كاملة الخدمات للشركات. يمكننا أن نطلق عليه AGI لأنه يحتوي على تطبيقات مختلفة. هناك أنواع مختلفة من أنظمة Watson AI ، وهي كالتالي:

  • مساعد IBM Watson لخدمة العملاء أو المساعدة الافتراضية
  • ينشئ IBM Watson Discovery رؤى وإجابات من وثائق الأعمال المعقدة
  • فهم وتصنيف لغة IBM Watson الطبيعية

الكلمات الأخيرة

لقد قمت حتى الآن باستكشاف مفهوم الذكاء الاصطناعي العام. لقد تعلمت أيضًا كيفية عملها ، والتحديات ، والأمثلة ، والمخاطر ، والمزيد.

سيساعدك تعلم ما سبق على التخطيط لمشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل صحيح. يجب أن تكون مرنة بما يكفي لتضمين الجيل التالي من التطبيقات الذكية في مشروعك وجعله AGI.

إذا كنت شركة تتطلع إلى جعل العمليات أكثر إنتاجية وفعالية من حيث التكلفة ، فقد يكون الذكاء الاصطناعي العام هو الحل على الرغم من استمرار المزيد من التطورات.

بعد ذلك ، يمكنك التحقق من المزيد حول التعلم الآلي.