يمكن تحقيق الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ، ولكن هناك العديد من الاختلافات الرئيسية بين هذه التقنيات المثيرة.
الذكاء الاصطناعي (AI) والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) هما حقلين مثير ومتداخل في علوم الكمبيوتر ، ومع ذلك ، هناك العديد من الاختلافات بين الاثنين التي تستحق أن تعرف عنها.
الفرق الرئيسي هو أن الشبكات العصبية هي نقطة انطلاق في البحث عن الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع يهدف إلى إنشاء آلات ذكية ، وهو أمر تم تحقيقه عدة مرات حسب كيفية تعريف الذكاء. على الرغم من حقيقة أن لدينا أجهزة كمبيوتر يمكنها الفوز في “Jeopardy” وتغلب على أبطال الشطرنج ، فإن هدف الذكاء الاصطناعي يُنظر إليه عمومًا على أنه بحث عن الذكاء العام ، أو الذكاء الذي يمكن تطبيقه على مشكلات ظرفية متنوعة وغير ذات صلة.
العديد من الذكاء الاصطناعي المبني على هذه النقطة قد تم بناؤه لغرض ، مثل تشغيل روبوت يلعب بينج بونغ أو يهيمن على “خطر”. هذه هي النتيجة الحتمية عندما يجلس علماء الكمبيوتر ويخلقون شيئا للقيام بمهمة محددة – في نهاية المطاف مع شيء يمكن أن تفعل هذه المهمة وليس أكثر من ذلك.
للال بدأ علماء الكمبيوتر اللعب حولها مع الشبكات العصبية الاصطناعية. تتكون أدمغتنا الذكية بشكل عام من شبكات عصبية بيولوجية تقوم بعمل اتصالات مبنية على تصوراتنا ومحفزاتنا الخارجية.
مثال مبسط بشكل كبير الألم الذي يحدث من حرق. عندما يحدث هذا لأول مرة ، يتم إجراء اتصال في الدماغ يحدد المعلومات الحسية المعروفة باسم النار (النيران ورائحة الدخان والحرارة) ويربطها بالألم. هذه هي الطريقة التي تتعلم بها ، في سن مبكرة جدًا ، كيفية تجنب التعرض للحرق. من خلال هذه الشبكة العصبية نفسها ، يمكننا القيام بالكثير من التعلم العام مثل “المذاق المثلج الجيد” وحتى تقديم قفزات استنتاجية مثل “هناك دائما الغيوم قبل المطر” أو “الأسهم تتسارع دائما في ديسمبر”. هذه القفزات ليست دائما صحيحة (هناك آيس كريم سيئ وهناك مخزون ينخفض في ديسمبر) ، ولكن يمكن تصحيحه من خلال التجربة ، مما يسمح بالتعلم التكيفي.
تحاول الشبكات العصبية الاصطناعية إعادة إنشاء نظام التعلم هذا على أجهزة الكمبيوتر من خلال إنشاء برنامج إطار بسيط للاستجابة لمشكلة وتلقي ردود الفعل حول كيفية حدوث ذلك. يمكن لجهاز الكمبيوتر تحسين استجابته من خلال القيام بالمشكلة نفسها آلاف المرات وتعديل استجابته وفقًا للتعليقات التي يتلقاها. يمكن بعد ذلك إعطاء الكمبيوتر مشكلة مختلفة ، والتي يمكن أن تقترب بنفس الطريقة التي تعلمتها من السابق. من خلال تغيير المشاكل وعدد طرق حلها التي تعلمتها الكمبيوتر ، يمكن لعلماء الكمبيوتر تعليم الكمبيوتر ليكون اختصاصيًا.
على الرغم من أن هذا يستحضر صورًا لأجهزة الكمبيوتر التي تتسلل إلى العالم ويجمع البشر كما هو واضح في أفلام هوليود مثل “The Martrix” ، فنحن ما زلنا بعيدًا عن الشبكات العصبية طريقنا إلى الذكاء الاصطناعي. يتم اختبار جميع المشاكل التي يتم اختبارها على الشبكات العصبية رياضيا. لا يمكنك حمل زهرة إلى جهاز كمبيوتر وإخبارها بتخمين اللون من خلال الرائحة ، لأنه يجب التعبير عن الرائحة بالأرقام ومن ثم سيتعين على الكمبيوتر أن يفهرس هذه الأرقام في الذاكرة ، إلى جانب صور الزهور ينبعث منها تلك الرائحة.
ومع ذلك ، فإن الشبكات العصبية الاصطناعية التي يمكن أن تحصل على مزيد من المدخلات لأشياء مثل الرائحة – والقدرة على التعلم من كل هذه المدخلات – قد تكون على المسار الصحيح لإنتاج أول ذكاء اصطناعي يلبي معايير حتى أكثر المتحمسين المتشددين لمنظمة العفو الدولية.
في جوهرها ، الشبكات العصبية الاصطناعية هي نماذج من الشبكات العصبية البشرية التي تم تصميمها لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على التعلم. الذكاء الاصطناعي هو الكأس المقدسة يحاول بعض علماء الكمبيوتر تحقيقه باستخدام تقنيات مثل محاكاة الشبكات العصبية.
