الذكاء الاصطناعي العام (AGI) يشمل نهجًا نظريًا للذكاء الاصطناعي يهدف إلى إنشاء برمجيات تحاكي مستوى الذكاء البشري مع القدرة على التعلم الذاتي. الهدف هو تصميم برمجيات يمكنها أداء المهام دون الحاجة إلى تدريب أو تطوير محدد في ذلك المجال.
جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية تقع ضمن نطاقات تطوير محددة مسبقًا. على سبيل المثال، لا يمكن للأنظمة المدربة على اكتشاف وإنشاء الصور الاصطناعية أن تتعلم تصميم مواقع الويب. يسعى الذكاء الاصطناعي العام لتحقيق هدف صعب المنال، وهو تطوير التحكم الذاتي المستقل للأنظمة الذكية، مع فهم ذاتي معقول وتعلم قدرات جديدة. يتغير السياق والظروف، ويصبح قادرًا على حل مشكلات معقدة في الوقت الفعلي لم تكن ذات صلة عند إنشائه. وحتى الذكاء الاصطناعي العام الذي يمتلك قدرات تقارن بقدرات البشر، لا يزال موضوعًا نظريًا وبحثيًا.
الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي العام:
على مر العقود، حقق الباحثون في الذكاء الاصطناعي إنجازات كبيرة تحاكي الذكاء البشري في مهام محددة. على سبيل المثال، يستخدم ملخص الذكاء الاصطناعي نموذج تعلم آلي لتلخيص المستندات. بينما يحاول نظام AGI معالجة المشكلات في مجالات متعددة مثل الإنسان، دون تدخل مباشر من المستخدم، قادرًا على تعليم نفسه والعمل على مشكلات لم يتدرب عليها مسبقًا.
المناهج النظرية لبحث الذكاء الاصطناعي العام:
-
النهج الرمزي: يعتمد على أنظمة الحاسوب لتمثيل التفكير البشري من خلال شبكة منطقية.
-
النهج الترابطي: يحاكي الشبكات العصبية في الدماغ البشري لفهم اللغة والتصرفات.
-
النهج الشمولي: يحاول حل مشكلات AGI على المستوى الحسابي وتحويل الحلول النظرية إلى أنظمة عملية.
-
نهج الكائن الكامل: دمج النماذج الذكية مع التمثيل الفيزيائي للجسم البشري للتعلم من التفاعلات الواقعية.
-
النهج الهجين: مزج الأنظمة الرمزية وغير الرمزية للحصول على تمثيل أوسع للفكر البشري.
التقنيات الدافعة للذكاء الاصطناعي العام:
-
التعلم العميق: تدريب الشبكات العصبية لاستخراج وفهم العلاقات المعقدة بين البيانات.
-
الذكاء الاصطناعي التوليدي: إنشاء محتوى جديد واقعي استنادًا إلى البيانات الضخمة.
-
الروبوتات: بناء أنظمة ميكانيكية ذات ذكاء اصطناعي قادر على التفاعل الفيزيائي مثل البشر.
تحديات البحث في AGI:
-
تطبيق المعرفة عبر مجالات متعددة.
-
الذكاء العاطفي والإبداع البشري.
-
الإدراك الحسي والتفاعل مع البيئة بشكل إنساني.
مستقبل الذكاء الاصطناعي العام:
يمثل AGI حلم إنشاء أنظمة حاسوبية تتصرف مثل البشر وتتعلم عبر الزمن لأداء مهام متعددة. على الرغم من التحديات الحالية، يبقى AGI مجالًا بحثيًا أولويًا نظرًا لتأثيراته المتوقعة على التكنولوجيا والمجتمع. يمكن تعزيز فهمك للذكاء الاصطناعي من خلال برامج التدريب المتخصصة في مركز دبي بريميير.
اقرأ المقالات ذات الصلة
