الذكاء الاصطناعي وإدراك الآله
يعد مجال الذكاء الآصطناعي أحد المجالات الحديثة :
فقد ظهرت بوادره وصك إسم (الذكاء الاصطناعي ) في عام 1956م ، رغم أن العمل به بداء قبل ذلك بخمس سنوات تقريبا ، قد يشعر الطالب او الباحث في الفزياء مثلا أن كل الافكار الجيدة قد تم خوضها من قبل جاليليو و نيوتن وغيرهما من ناحية أخري فان مجال الذكاء الأصطناعى (AI) مازال مفتوحاً لعلماء جدد مثل جاليليو ونيوتن ، ولكن تجدر الاشارة الى أن موضوع الذكاء قد درس وفكر فيه منذ أكثر من 2000 عام ، فقد حاول الفلاسفة فهم كيف أن النظر، التعلم ،التفكير والتأويل ممكن وكيف يمكن صنعه .
يضم الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من المجالات الفرعية ، تبدأ من الجوانب متعددة الاستعمالات مثل:
الاحساس Perceptipon ، التأويل المنطقي Llogical Reasoning ، والى المهام الخاصة مثل لعبة الشطرنج إثبات النظريات الرياضيه ، كتابة القصائد ، وتشخيص الامراض وغالبا ما ينتقل العلماء تدريجيا من العلوم الاخري الى مجال AI ، حيث توجد الادوات والمعجيميه وألذحركة (الاتمتة ) لتنظيم أتمتة المهام الفكرية التى شغلتهم لفترات طويلة من حياتهم ، كما أن المشتغلين بمجال AI ، يمكنهم من تطبيق الطرق والقوانين في أى جانب من حياة الانسان الفكرية لذا يمكنونا القول بأن AI هو في الحقيقة (مجال جامع) .
تعريف الذكاء الاصطناعي
يحاول العلماء الباحثون في الذكاء الاصطناعي جعل الألات تعرض سلوكا نسمية (سلوك ذكي) حينما نلاحظه لذي الانسان ، وحيث أن هذه الآلة هي غالبا جهاز حاسوب فأن الذكاء الاصطناعي يعد أحد فروع علم الحاسوب . هذا وتوجد عدة تعريفات للذكاء الصطناعي نقتبس منه مايلي :
1-المجهودات الحديثة لجعل الحواسيب تفكر ...آلات ذات عقول .
2-أتمة النشاطات التى نربطها عادة بالتفكير الانساني ، مثل أتخاد القرار ، حل المشاكل ، التعليم ،........
3-علم بناء آلات تنجز الاعمال التي تتطلب ذكاء عندما يقوم بها الانسان .
4-دراسة كيفية جعل الحواسيب تفعل أشياء يختص بها البشر حاليا بشكل أفضل .
5-دراسة الملكات العقلية باستخدام نمادج رياضية .
6-مجال الدراسة يبحث في شرح ومحاكاة السلوك الذكي من اجل أعمال حسابية .
7-فرع علم الحاسوب الذى يهتم بأتمتة السلوك الذكي .
تاريخ الذكاء الاصطناعي... تصور الافكار وتطورها (1943-1956) :-
العمل الاول الذى يعد الان من ضمن الذكاء الاصطناعي أنجزهُ كلا من Warren Mc Calloch & Walter pitts سنة 1943م ، فلقد اعتمدوا على ثلاث مصادر : معرفة المبادئ الفلسفية ووظيفة الاعصاب في الدماغ وتحليل الشكلي لمنطق القضايا ونظرية تيورينج للحسابات ، وقد اقترحوا نمودج لاعصاب اصطناعية ، وفي عام 1958 حدد McCarthy معالم لغة lisp والتى اصبحت لغة البرمجه المسيطره فى مجال الذكاء الأصطناعى ، تعد لغة lisp ثانى أقدم لغة فى الأستخدام الحالي ، ايضا في عام 1958 ، نشر Mo carthy ورقة علمية بعنوان Programs With Common Sense ’ وصف فيها برنامجه المسمى اخذ النصيحه Advica Taker وهو برنامج افتراضي يمكن اعتباره أول نظام ذكاء اصطناعي كامل صُمم البرنامج لأستخدام معرفه للبحث عن حلول المسائل ، ولكن ليس كغيره من البرامج ، فقد كان يرمي الي مخطط للذهاب الي المطار وأن تستقل طائرة ، وصمم البرنامج أيضا بحيث يمكنه استقبال بديهيات جديده أثناء العمل ، وبالتالي يسمح ببلوغ درجة من الكفاءه في مجالأت جديده بدون اعادة البرمجه ، لذا فان اخذ النصيحه يضم المبادئ الرئيسيه لتمثيل المعرفة ، والتفكير... بمعنى أنه من المفيد أن يوجد تمثيل صريح للبيئه والطريقة التى تعمل تصرفات الحريف على التأثير فى البيئه ، وان تكون قادرة على التعامل مع هذه التمثيلات بمناهج استدلاليه Deductve Procedures .
جرعه من الحقيقة (1966-1974) Adose of reality
من البدايه لم يكن بحاث الذكاء الأصطناعى AI خجلين فى وضع تنبؤات لنجاحاتهم المقبله ، التصريح التالي قدمه هاربرت سايمون Herbert Simon عام 1957م : " ليس قصدى أن أفزاعكم أو صدمكم - ولكن أبسط طريقة يمكن أن أوجز بها هي أن أقول أنه يوجد الآن فى العالم آلات تفكر ، تتعلم و تستنتج ، وفوق ذلك فان القدره على القيام بهذه الأشياء سوف تزداد بسرعة فى المستقبل المنظور ، يكون مدى المسائلة التى يتعامل معها متساوى مع تلك التى يُطبق عليها العقل البشرى "
رغم أنه يمكن للبعض أن يجادل فى أن مصطلحات مثل " المستقبل المنظور " يمكن تفسيرها بعدّة طرق ، فأن بعض تنبؤات سايمون كانت محدده ، فى عام 1958م تنبأ بأنه فى غضون 10 سنوات سيكون الحاسوب هو بطل الشطرنج وأن نظريه رياضيه مهمه سيتمكن من أثباتها عن طريق الآله ، أدعاءات مثل هذه بدأت متفائلة بشكل كبير ، العائق الذى واجهتهُ أغلب مشاريع الذكاء الأصطناعى هو أن الطرق التى كانت كافية للإيضاح فى مثال أوأثنين أتضح أنها أخفقت بشكل سيىء عندما جُرَبت على مسائل أشمل ومسائل أصعب .
الصعوبة الأولى ظهرت لأن البرامج الأوليه أحتوت غالباً على شيء قليل من المعرفه فيما يخص محتوى الموضوع ، ونجحت بواسطة عمليات مداوله للنص ، فمثلاً برنامج Eliza عام 1965م والذى يشارك فى مناقشة جديّه حول أى موضوع ، هو فى الحقيقة دوال و جُمل تّم تدوينها فى النظام بواسطة إنسان ، أحدى القصص التى ظهرة فى المجهودات الأوليه للترجمة الآليه ، حول ترجمة الأبحاث العلمية الروسيه الى اللغة الإنخليزية ، كان الظن أن التحويل البسيط للنص المعتمد على القواعد ( الروسيه و الإنجليزية ) وإبدال الكلمات باستخدام قاموس الكتروني سيكون كافيا للإبقاء علي معاني الجُمل مضبوطة ، في الواقع تتطلب الترجمه معرفه عامه عن الموضوع ليتسنى فك الغموض وتأسيس محتوى الجمله ، إن الترجُمه الشهيره للجُمله:
" الروح مستعده لكن الجسد ضعيف The spirit is willing but the flesh is weak "
ترجمة الجملة كانت :
" الكحول جيده لكن اللحم متعفن The vodka is good but the meat is rotten "
هذه النتيجه توضح الصعوبات التى واجهتها .
النوع الثاني من المشاكل كان الممانعة Intractability فغالبية البرامج الاولي في AI أشتغلت بواسطة تمثيل الحقائق الاساسية حول مسألة ومحاولة تجريب سلسلة من الخطوات لحلها وذلك بدمج تشكيلات مختلفة من الخطوات حتى يعثر على الصحيحة منها ، كانت البرامج الاولي ذات جدوى عملية Feasible فقط لان البيئة المصغره أحتوت على عدد قليل جداً من الشبوح أو الأهداف Objects قبل تطوير نظرية NP-completeness ، كان الظن الشائع أن الترفيع Scaling up الى مسائل أكبر بسيط فقط يحتاج الى معدات أسرع وذكرة أكبر .
لم يكن وَهم القوة الحسابه غير المحدوده مقتصوراً على برامج حل المسائلة فقط ، فالتجارب الاولي في تطور الآلة Machine Evolution ( ما يعرف الآن بالخوارزمات الجينية Genetic Algorithms ) إعتمدت على الاعتقاد السليم بأن خلق متواليات ملائمة من تبديلات صغيرة في برنامج الآلة Machine Code Program يمكن من إنتاج برنامج له أداء جيد لأى مهمة محدده و بسيطة ، كانت الفكره بأن تُجرّب تبديلات عشوائية ثم تٍُطبق نسق إختيار لحفظ التبديلات التى يبد و أنها تحسين السلوك .
الوضع الحالي The State of Art
تأمّل بطل العالم Arnold Denker الجالس على رقعة الشطرنج بعد قليل تأكد أن لا امل له بالفوز وعليه أن يتخلي عن اللعبة فخصمه Hitech أصبح أول برنامج حاسوب ينتصر على بطل العالم في لعبةالشطرنج .
أريد الذهاب من بوستون الى سان فراسيسكو يقول المسافر فى لاقط الصوت ما هو موعد سفرك؟ يكون الرد: يشرح المسافر أنه يريد الذهاب في 20- اكتوبر بدون توقف بأرخص تكلفه متاحة عائداً يوم الاحد ، برنامج استعاب الحديث Speech Understanding يسمي (Pegasus) ينفد كل المعامله و ينتج عنها حجز مؤكد يقتصد لصالح المسافر مبلغ 894$ من التكلفة الاعتيادية .
محلل في غرفة العمليات للرحلة لمركبة فضائية ، فجأة يشد إنتباه المحلل عبارة حمراء ظهرة على الشاشة تشير الى " مشكلة " بمركبة الرحلة Voyager والتى هي في مكان في مجال نبتون Neptune لحسن الحظ يتمكن المحلل من تصحيح المشكلة من الارض ، يعتقد رجال العمليات أنه كان من الممكن إغفال المشكلة إذا لم يتوفر Marvel وهو نظام خبير (وقت- حقيقي) Real-time Expert System يراقب التيار العظيم من البيانات المرسلة بواسطة المركبة . ينفيد المهام الروتينية و ينبه المحللين الى مسائل الخطيرة .
الأنطلأق بسرعة على الطريق السريع خارج بيتسبورع Pittsburg بسرعة 55 ميل في الساعة يبدو الرجل الجالس في كرسي السائق مستريحا ـ هو كذلك - ففي فترة 90 ميل الماضيه ,لم يمسك بعجلة القياده
الفرامل 'أو دواسة الوقود .السائقالفعلي هو نظام قن الي ،يعمل علي جميع مدخلأت من آلات تصوير تلفزيونيه 'سونار و واجدات مدى لزريه ---------------------- متصله بالمركبه .يجمع هذه المدخلأت مع خبرة متعلمة بواسطة محاولآت تدريبيه و يحسب بنجاح كيف يقود المركبه .
من آلة تصوير معلقه على أضواء الطريق فوق التقاطعات 'يلآحظ مراقب المرور المشهد .إذا كان هناك أى اشخاص مستيقظين لقراءة الشاشه الرئيسيه 'سيلأحظ ون "سياره سيتروين cv2 تقوم بالدوران من شارع إلى شارع y
"شاحنه كبيره منصنع غير معروف توقفت بالمكان " وهكذا .
وبالصدفه ,إصطدام خطير بشارع 'مركبة مسرعه إصطدمت مع سائق دراجه ناريه ", ومكالمة آليه لخدمات الطوارىهذه أمثلة فقط لأنظمة الذكاء الأصطناعي التي توجد اليوم .ليست سحرا أو خيل علمي - لكنها علم هندسه 'و رياضيات 'وهي ما سيعمل هذا المقرر على تزويدك بمقدمة لها ميادين البحث في الذكاء الأصطناعي - أدى التقدم في طرف معالجة البيانات باستخدام الحواسيب الى حركة {أتمتة } العمل الذهني الذى كان يقوم به الأنسان البشر .
إذ أنه حالما يعرف تسلسل العمل و العمليات مثل كتابة الدفتر الأستاذ لآيداع الأموال أو السحب من المصرف 'حساب مدار قمر اصطناعي 'أو البحث عن مراجع '-- الخ.
فانه يمكن للحاسوب القيام هذه الأعمال بأكثر سرعه و دقة من الأنسان 'ولكن قدرة الحواسيب على النظر الى الأشياء وتمييرها أو الأستماع الى اللغة العربية و فهمها لم تصل بعد الى مستوى طفل . يهدف البحث في الذكاء الأصطناعي الى توضيح كيف لهذه الأعمال - التي لأ يوجد لها سلسلة حل محددة -أن تنجز بواسطة الآله .
أعتمادا على ما سبق ذكره 'فان مادة الذكاء الأصطناعي ليست ثابتة 'ولكنها تتغير مع الزمن .فمثلا, في نهاية الستينات أعتبرت طرق قراءة الكتابة اليدوية للحروف جزءا من مجال الذكاء الأصطناعي .
ولكن بعد تطوير قارئة الحروف لم تعد هذه الطرف جزء من مجال الذكاء الأصطناعي .يبدو من سمة الذكاء الأصطناعي هذه أنه في مجال ما اذا أصبحت الطرف و التقنيات ثابتة و مبرهنة عمليا انقطعت عن كونها جزء من الذكاء الأصطناعي .
بشك عام ,يمكن النظر الى الذكاء الأصطناعي من وجهتين . الإولي - وجهة النظر العلمية و التي تهدف الى فهم آليات الذكاء لدى ألأنسان 'واستخام الحاسوب لمحاكاة الأنسان والتحقق من نظريات للذكاء .وجهة النظر الأخرى هي هندسية ,و هدف الى منح الحاسوب قدرات عقلية مثل الأنسان . ويتبى أغلب الباحثون وجهة النظر الثانية و ترمي الى جعل قدرات الحاسوب تضاهي ذكاء الأنسان بدون محاولة محاكاة طرف معالجة المعلومات تماما كما هي لدى البشر .
ولكن هذين الأسلوبين لهما علاقة ببعضهما البعض فمثلا نتائج البحث العلمي لكيفية حل الأنسان للمسائل يمكن ان تساهم بشكل فعال في بناء طرق جديدة لحل المسائل باستخدام الحاسوب.
يعد مجال الذكاء الآصطناعي أحد المجالات الحديثة :
فقد ظهرت بوادره وصك إسم (الذكاء الاصطناعي ) في عام 1956م ، رغم أن العمل به بداء قبل ذلك بخمس سنوات تقريبا ، قد يشعر الطالب او الباحث في الفزياء مثلا أن كل الافكار الجيدة قد تم خوضها من قبل جاليليو و نيوتن وغيرهما من ناحية أخري فان مجال الذكاء الأصطناعى (AI) مازال مفتوحاً لعلماء جدد مثل جاليليو ونيوتن ، ولكن تجدر الاشارة الى أن موضوع الذكاء قد درس وفكر فيه منذ أكثر من 2000 عام ، فقد حاول الفلاسفة فهم كيف أن النظر، التعلم ،التفكير والتأويل ممكن وكيف يمكن صنعه .
يضم الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من المجالات الفرعية ، تبدأ من الجوانب متعددة الاستعمالات مثل:
الاحساس Perceptipon ، التأويل المنطقي Llogical Reasoning ، والى المهام الخاصة مثل لعبة الشطرنج إثبات النظريات الرياضيه ، كتابة القصائد ، وتشخيص الامراض وغالبا ما ينتقل العلماء تدريجيا من العلوم الاخري الى مجال AI ، حيث توجد الادوات والمعجيميه وألذحركة (الاتمتة ) لتنظيم أتمتة المهام الفكرية التى شغلتهم لفترات طويلة من حياتهم ، كما أن المشتغلين بمجال AI ، يمكنهم من تطبيق الطرق والقوانين في أى جانب من حياة الانسان الفكرية لذا يمكنونا القول بأن AI هو في الحقيقة (مجال جامع) .
تعريف الذكاء الاصطناعي
يحاول العلماء الباحثون في الذكاء الاصطناعي جعل الألات تعرض سلوكا نسمية (سلوك ذكي) حينما نلاحظه لذي الانسان ، وحيث أن هذه الآلة هي غالبا جهاز حاسوب فأن الذكاء الاصطناعي يعد أحد فروع علم الحاسوب . هذا وتوجد عدة تعريفات للذكاء الصطناعي نقتبس منه مايلي :
1-المجهودات الحديثة لجعل الحواسيب تفكر ...آلات ذات عقول .
2-أتمة النشاطات التى نربطها عادة بالتفكير الانساني ، مثل أتخاد القرار ، حل المشاكل ، التعليم ،........
3-علم بناء آلات تنجز الاعمال التي تتطلب ذكاء عندما يقوم بها الانسان .
4-دراسة كيفية جعل الحواسيب تفعل أشياء يختص بها البشر حاليا بشكل أفضل .
5-دراسة الملكات العقلية باستخدام نمادج رياضية .
6-مجال الدراسة يبحث في شرح ومحاكاة السلوك الذكي من اجل أعمال حسابية .
7-فرع علم الحاسوب الذى يهتم بأتمتة السلوك الذكي .
تاريخ الذكاء الاصطناعي... تصور الافكار وتطورها (1943-1956) :-
العمل الاول الذى يعد الان من ضمن الذكاء الاصطناعي أنجزهُ كلا من Warren Mc Calloch & Walter pitts سنة 1943م ، فلقد اعتمدوا على ثلاث مصادر : معرفة المبادئ الفلسفية ووظيفة الاعصاب في الدماغ وتحليل الشكلي لمنطق القضايا ونظرية تيورينج للحسابات ، وقد اقترحوا نمودج لاعصاب اصطناعية ، وفي عام 1958 حدد McCarthy معالم لغة lisp والتى اصبحت لغة البرمجه المسيطره فى مجال الذكاء الأصطناعى ، تعد لغة lisp ثانى أقدم لغة فى الأستخدام الحالي ، ايضا في عام 1958 ، نشر Mo carthy ورقة علمية بعنوان Programs With Common Sense ’ وصف فيها برنامجه المسمى اخذ النصيحه Advica Taker وهو برنامج افتراضي يمكن اعتباره أول نظام ذكاء اصطناعي كامل صُمم البرنامج لأستخدام معرفه للبحث عن حلول المسائل ، ولكن ليس كغيره من البرامج ، فقد كان يرمي الي مخطط للذهاب الي المطار وأن تستقل طائرة ، وصمم البرنامج أيضا بحيث يمكنه استقبال بديهيات جديده أثناء العمل ، وبالتالي يسمح ببلوغ درجة من الكفاءه في مجالأت جديده بدون اعادة البرمجه ، لذا فان اخذ النصيحه يضم المبادئ الرئيسيه لتمثيل المعرفة ، والتفكير... بمعنى أنه من المفيد أن يوجد تمثيل صريح للبيئه والطريقة التى تعمل تصرفات الحريف على التأثير فى البيئه ، وان تكون قادرة على التعامل مع هذه التمثيلات بمناهج استدلاليه Deductve Procedures .
جرعه من الحقيقة (1966-1974) Adose of reality
من البدايه لم يكن بحاث الذكاء الأصطناعى AI خجلين فى وضع تنبؤات لنجاحاتهم المقبله ، التصريح التالي قدمه هاربرت سايمون Herbert Simon عام 1957م : " ليس قصدى أن أفزاعكم أو صدمكم - ولكن أبسط طريقة يمكن أن أوجز بها هي أن أقول أنه يوجد الآن فى العالم آلات تفكر ، تتعلم و تستنتج ، وفوق ذلك فان القدره على القيام بهذه الأشياء سوف تزداد بسرعة فى المستقبل المنظور ، يكون مدى المسائلة التى يتعامل معها متساوى مع تلك التى يُطبق عليها العقل البشرى "
رغم أنه يمكن للبعض أن يجادل فى أن مصطلحات مثل " المستقبل المنظور " يمكن تفسيرها بعدّة طرق ، فأن بعض تنبؤات سايمون كانت محدده ، فى عام 1958م تنبأ بأنه فى غضون 10 سنوات سيكون الحاسوب هو بطل الشطرنج وأن نظريه رياضيه مهمه سيتمكن من أثباتها عن طريق الآله ، أدعاءات مثل هذه بدأت متفائلة بشكل كبير ، العائق الذى واجهتهُ أغلب مشاريع الذكاء الأصطناعى هو أن الطرق التى كانت كافية للإيضاح فى مثال أوأثنين أتضح أنها أخفقت بشكل سيىء عندما جُرَبت على مسائل أشمل ومسائل أصعب .
الصعوبة الأولى ظهرت لأن البرامج الأوليه أحتوت غالباً على شيء قليل من المعرفه فيما يخص محتوى الموضوع ، ونجحت بواسطة عمليات مداوله للنص ، فمثلاً برنامج Eliza عام 1965م والذى يشارك فى مناقشة جديّه حول أى موضوع ، هو فى الحقيقة دوال و جُمل تّم تدوينها فى النظام بواسطة إنسان ، أحدى القصص التى ظهرة فى المجهودات الأوليه للترجمة الآليه ، حول ترجمة الأبحاث العلمية الروسيه الى اللغة الإنخليزية ، كان الظن أن التحويل البسيط للنص المعتمد على القواعد ( الروسيه و الإنجليزية ) وإبدال الكلمات باستخدام قاموس الكتروني سيكون كافيا للإبقاء علي معاني الجُمل مضبوطة ، في الواقع تتطلب الترجمه معرفه عامه عن الموضوع ليتسنى فك الغموض وتأسيس محتوى الجمله ، إن الترجُمه الشهيره للجُمله:
" الروح مستعده لكن الجسد ضعيف The spirit is willing but the flesh is weak "
ترجمة الجملة كانت :
" الكحول جيده لكن اللحم متعفن The vodka is good but the meat is rotten "
هذه النتيجه توضح الصعوبات التى واجهتها .
النوع الثاني من المشاكل كان الممانعة Intractability فغالبية البرامج الاولي في AI أشتغلت بواسطة تمثيل الحقائق الاساسية حول مسألة ومحاولة تجريب سلسلة من الخطوات لحلها وذلك بدمج تشكيلات مختلفة من الخطوات حتى يعثر على الصحيحة منها ، كانت البرامج الاولي ذات جدوى عملية Feasible فقط لان البيئة المصغره أحتوت على عدد قليل جداً من الشبوح أو الأهداف Objects قبل تطوير نظرية NP-completeness ، كان الظن الشائع أن الترفيع Scaling up الى مسائل أكبر بسيط فقط يحتاج الى معدات أسرع وذكرة أكبر .
لم يكن وَهم القوة الحسابه غير المحدوده مقتصوراً على برامج حل المسائلة فقط ، فالتجارب الاولي في تطور الآلة Machine Evolution ( ما يعرف الآن بالخوارزمات الجينية Genetic Algorithms ) إعتمدت على الاعتقاد السليم بأن خلق متواليات ملائمة من تبديلات صغيرة في برنامج الآلة Machine Code Program يمكن من إنتاج برنامج له أداء جيد لأى مهمة محدده و بسيطة ، كانت الفكره بأن تُجرّب تبديلات عشوائية ثم تٍُطبق نسق إختيار لحفظ التبديلات التى يبد و أنها تحسين السلوك .
الوضع الحالي The State of Art
تأمّل بطل العالم Arnold Denker الجالس على رقعة الشطرنج بعد قليل تأكد أن لا امل له بالفوز وعليه أن يتخلي عن اللعبة فخصمه Hitech أصبح أول برنامج حاسوب ينتصر على بطل العالم في لعبةالشطرنج .
أريد الذهاب من بوستون الى سان فراسيسكو يقول المسافر فى لاقط الصوت ما هو موعد سفرك؟ يكون الرد: يشرح المسافر أنه يريد الذهاب في 20- اكتوبر بدون توقف بأرخص تكلفه متاحة عائداً يوم الاحد ، برنامج استعاب الحديث Speech Understanding يسمي (Pegasus) ينفد كل المعامله و ينتج عنها حجز مؤكد يقتصد لصالح المسافر مبلغ 894$ من التكلفة الاعتيادية .
محلل في غرفة العمليات للرحلة لمركبة فضائية ، فجأة يشد إنتباه المحلل عبارة حمراء ظهرة على الشاشة تشير الى " مشكلة " بمركبة الرحلة Voyager والتى هي في مكان في مجال نبتون Neptune لحسن الحظ يتمكن المحلل من تصحيح المشكلة من الارض ، يعتقد رجال العمليات أنه كان من الممكن إغفال المشكلة إذا لم يتوفر Marvel وهو نظام خبير (وقت- حقيقي) Real-time Expert System يراقب التيار العظيم من البيانات المرسلة بواسطة المركبة . ينفيد المهام الروتينية و ينبه المحللين الى مسائل الخطيرة .
الأنطلأق بسرعة على الطريق السريع خارج بيتسبورع Pittsburg بسرعة 55 ميل في الساعة يبدو الرجل الجالس في كرسي السائق مستريحا ـ هو كذلك - ففي فترة 90 ميل الماضيه ,لم يمسك بعجلة القياده
الفرامل 'أو دواسة الوقود .السائقالفعلي هو نظام قن الي ،يعمل علي جميع مدخلأت من آلات تصوير تلفزيونيه 'سونار و واجدات مدى لزريه ---------------------- متصله بالمركبه .يجمع هذه المدخلأت مع خبرة متعلمة بواسطة محاولآت تدريبيه و يحسب بنجاح كيف يقود المركبه .
من آلة تصوير معلقه على أضواء الطريق فوق التقاطعات 'يلآحظ مراقب المرور المشهد .إذا كان هناك أى اشخاص مستيقظين لقراءة الشاشه الرئيسيه 'سيلأحظ ون "سياره سيتروين cv2 تقوم بالدوران من شارع إلى شارع y
"شاحنه كبيره منصنع غير معروف توقفت بالمكان " وهكذا .
وبالصدفه ,إصطدام خطير بشارع 'مركبة مسرعه إصطدمت مع سائق دراجه ناريه ", ومكالمة آليه لخدمات الطوارىهذه أمثلة فقط لأنظمة الذكاء الأصطناعي التي توجد اليوم .ليست سحرا أو خيل علمي - لكنها علم هندسه 'و رياضيات 'وهي ما سيعمل هذا المقرر على تزويدك بمقدمة لها ميادين البحث في الذكاء الأصطناعي - أدى التقدم في طرف معالجة البيانات باستخدام الحواسيب الى حركة {أتمتة } العمل الذهني الذى كان يقوم به الأنسان البشر .
إذ أنه حالما يعرف تسلسل العمل و العمليات مثل كتابة الدفتر الأستاذ لآيداع الأموال أو السحب من المصرف 'حساب مدار قمر اصطناعي 'أو البحث عن مراجع '-- الخ.
فانه يمكن للحاسوب القيام هذه الأعمال بأكثر سرعه و دقة من الأنسان 'ولكن قدرة الحواسيب على النظر الى الأشياء وتمييرها أو الأستماع الى اللغة العربية و فهمها لم تصل بعد الى مستوى طفل . يهدف البحث في الذكاء الأصطناعي الى توضيح كيف لهذه الأعمال - التي لأ يوجد لها سلسلة حل محددة -أن تنجز بواسطة الآله .
أعتمادا على ما سبق ذكره 'فان مادة الذكاء الأصطناعي ليست ثابتة 'ولكنها تتغير مع الزمن .فمثلا, في نهاية الستينات أعتبرت طرق قراءة الكتابة اليدوية للحروف جزءا من مجال الذكاء الأصطناعي .
ولكن بعد تطوير قارئة الحروف لم تعد هذه الطرف جزء من مجال الذكاء الأصطناعي .يبدو من سمة الذكاء الأصطناعي هذه أنه في مجال ما اذا أصبحت الطرف و التقنيات ثابتة و مبرهنة عمليا انقطعت عن كونها جزء من الذكاء الأصطناعي .
بشك عام ,يمكن النظر الى الذكاء الأصطناعي من وجهتين . الإولي - وجهة النظر العلمية و التي تهدف الى فهم آليات الذكاء لدى ألأنسان 'واستخام الحاسوب لمحاكاة الأنسان والتحقق من نظريات للذكاء .وجهة النظر الأخرى هي هندسية ,و هدف الى منح الحاسوب قدرات عقلية مثل الأنسان . ويتبى أغلب الباحثون وجهة النظر الثانية و ترمي الى جعل قدرات الحاسوب تضاهي ذكاء الأنسان بدون محاولة محاكاة طرف معالجة المعلومات تماما كما هي لدى البشر .
ولكن هذين الأسلوبين لهما علاقة ببعضهما البعض فمثلا نتائج البحث العلمي لكيفية حل الأنسان للمسائل يمكن ان تساهم بشكل فعال في بناء طرق جديدة لحل المسائل باستخدام الحاسوب.
