Quick History of AI

المقدمة

الذكاء الاصطناعي بدأ من الأربعينات كفكرة لآلات تفكر وتتعلم، واتطور مع الوقت بفضل التقدم في الرياضيات والهندسة وعلوم الكمبيوتر. مر بفترات نجاح وإخفاق، لكنه شهد طفرة من 2011 بسبب التعلم العميق.

دلوقتي، انتشر بسبب 6 عوامل رئيسية: قوة الحوسبة، البيانات الضخمة، إنترنت الأشياء، زيادة المستخدمين، تطور التعلم الآلي، والاستثمارات الضخمة. الذكاء الاصطناعي مش بس تقنية، ده ثورة مستمرة بتغير العالم!

الذكاء الاصطناعي: حكاية تكنولوجيا غيرت العالم.. ومكملة!

الذكاء الاصطناعي مش اختراع جديد زي ما ناس كتير فاكرة. دي حكاية بدأت من زمان، من أيام ما كان الكمبيوتر لسه حاجة بدائية، والعلماء بيحلموا بآلات تفكر وتتعلم زي البني آدمين. الحكاية دي مش بس تاريخ تكنولوجيا، دي كمان قصة تطور العالم كله، ازاي فهمنا للرياضيات والهندسة وعلم الأعصاب والكمبيوتر ساعدنا نوصل للي احنا فيه دلوقتي.

البداية: حلم العقل الآلي (1943-1956)

:1943 أول شغل يعتبر بداية الذكاء الاصطناعي كان على إيد "وارن مكولوتش" و"والتر بيتس". الراجلين دول استلهموا شغلهم من دراسات "نيكولاس راشيفسكي" عن الرياضيات، وكمان من علم وظائف الأعصاب في المخ، ونظرية الحساب بتاعة "تورينج". عملوا نموذج للخلايا العصبية الصناعية، وكل خلية اما شغالة أو لا، وبتشتغل لما ييجي لها تحفيز كافي من الخلايا اللي جنبها. تخيلها زي لمبة بتنور لما يوصلها كهربا كفاية.
:1949دونالد هيب اكتشف قاعدة بسيطة لتعديل قوة الاتصال بين الخلايا العصبية، القاعدة دي لسه مؤثرة لحد النهارده واسمها "التعلم الهيبي".
1950: طالبان في جامعة هارفارد، "مارفن مينسكي" و"دين إدموندز"، بنوا أول كمبيوتر شبكة عصبية. سموه SNARC واستخدموا فيه 3000 أنبوبة مفرغة وجهاز طيار آلي من طيارة B-24.
1952: "كريستوفر ستراشي" و"آرثر صامويل" عملوا برامج بتلعب "داما".
1950: "آلان تورينج" قدم رؤية مؤثرة في مقاله "آلات الحوسبة والذكاء"، وقدم اختبار تورينج، وتعليم الآلة، والخوارزميات الجينية، والتعلم بالتعزيز.

1956: "جون مكارثي" جمع باحثين من أمريكا في ورشة عمل في كلية دارتموث. الورشة دي كانت أول استخدام رسمي لمصطلح "الذكاء الاصطناعي".

حماس البدايات وطموحات كبيرة (1952-1969)

في الفترة دي، الباحثين كانوا بيحاولوا يخلوا الآلات تعمل حاجات الإنسان بيعملها، زي الألعاب وحل الألغاز والمسائل الرياضية واختبارات الذكاء. "جون مكارثي" سمى الفترة دي "بص يا معلم، من غير إيدين!".

1959: "هربرت جيليرنتر" عمل برنامج "مُثبت نظريات الهندسة" اللي كان بيقدر يثبت نظريات أصعب من اللي طلبة الرياضيات بيحلوها.

1956: برنامج "آرثر صامويل" اللي بيلعب داما اتعرض في التليفزيون وعمل ضجة كبيرة، البرنامج اتعلم يلعب أحسن من اللي صنعه!
1958: "جون مكارثي" عمل لغة البرمجة "ليسب" اللي بقت اللغة الأساسية للذكاء الاصطناعي لمدة 30 سنة.
1963: "جون مكارثي" بدأ معمل الذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد.
1965: اكتشاف طريقة "الحل" (resolution method) اللي خلت المنطق يقدر يحل مسائل معقدة.
1963: برنامج "جيمس سلاجل" SAINT قدر يحل مسائل التكامل التفاضلي.
1968: برنامج "توم إيفانز" ANALOGY قدر يحل مسائل التشابه الهندسية اللي بتيجي في اختبارات الذكاء.
1967: برنامج "دانيال بوبراو" STUDENT قدر يحل مسائل الجبر اللفظية.

1972: برنامج "تيري وينوجراد" قدر يفهم اللغة الطبيعية.

جرعة من الواقع (1966-1973)

الباحثين في الذكاء الاصطناعي كانوا متفائلين جداً في البداية، وكانوا بيتوقعوا نجاحات كبيرة في وقت قريب. "هربرت سيمون" قال سنة 1957: "الآلات دلوقتي بتفكر وبتتعلم وبتخلق. وقدرتها على عمل الحاجات دي هتزيد بسرعة لغاية ما توصل لنفس مستوى قدرة العقل البشري".

لكن مع مرور الوقت، اكتشفوا إن الموضوع أصعب بكتير من اللي كانوا فاكرينه. الأنظمة اللي عملوها في البداية كانت بتشتغل كويس على أمثلة بسيطة، لكنها كانت بتفشل لما تواجه مشاكل أصعب.

السبب في كده كان إن الأنظمة دي كانت معتمدة على "التفكير الذاتي المستنير" بدلاً من التحليل الدقيق للمشكلة. وكمان، ما كانوش واخدين في الاعتبار صعوبة حل كتير من المشاكل اللي كانوا بيحاولوا يحلوها.

الأنظمة الخبيرة (1969-1986)

في الفترة دي، الباحثين اتجهوا لعمل أنظمة بتستخدم معرفة متخصصة في مجال معين، زي الطب أو الكيمياء. الأنظمة دي كانت بتقدر تحل مشاكل معقدة في المجال ده، لأنها كانت عندها "خبرة" زي الخبراء البشريين.

1969: برنامج DENDRAL قدر يستنتج التركيب الجزيئي من المعلومات اللي بتيجي من مطياف الكتلة.
1971: برنامج MYCIN قدر يشخص التهابات الدم بنفس كفاءة بعض الخبراء.
1982: برنامج R1 قدر يساعد في تكوين طلبات أنظمة الكمبيوتر الجديدة، ووفر للشركة حوالي 40 مليون دولار في السنة.

عودة الشبكات العصبية (1986-الآن)

في نص التمانينات، الباحثين اكتشفوا طريقة جديدة لتدريب الشبكات العصبية، اسمها "الانتشار الخلفي" (back-propagation) الطريقة دي خلت الشبكات العصبية تقدر تتعلم حاجات معقدة أكتر، ورجع الاهتمام بيها من جديد.

المنطق الاحتمالي وتعلم الآلة (1987-الآن)

الأنظمة الخبيرة كانت بتعتمد على المنطق البولياني (صح أو غلط)، لكن ده كان بيخليها ضعيفة ومش بتقدر تتعامل مع المعلومات غير المؤكدة. عشان كده، الباحثين بدأوا يستخدموا الاحتمالات وتعلم الآلة عشان يعملوا أنظمة ذكاء اصطناعي أقوى وأكثر مرونة.

البيانات الضخمة (2001-الآن)

مع ظهور الإنترنت وانتشار أجهزة الكمبيوتر، بقى فيه كميات هائلة من البيانات متاحة. البيانات دي ساعدت الباحثين إنهم يدربوا أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع، ويخلوها تتعلم حاجات معقدة أكتر.

التعلم العميق (2011-الآن)

التعلم العميق هو نوع من تعلم الآلة بيستخدم شبكات عصبية عميقة (فيها طبقات كتير). الطريقة دي حققت نجاحات كبيرة في مجالات كتير، زي التعرف على الصور والكلام والترجمة الآلية.

2012: نظام تعلم عميق من جامعة تورنتو فاز بمسابقة ImageNet للتعرف على الصور.
2016: برنامج ALPHAGO فاز على بطل العالم في لعبة Go.

ليه الذكاء الاصطناعي متصدر حاليًا؟

السؤال ده مهم جداً، لأن الذكاء الاصطناعي موجود من زمان، فليه كل الضجة دي دلوقتي؟ الإجابة ببساطة هي إن فيه كذا سبب اتجمع مع بعض وساعد المجال يعمل قفزة كبيرة في الفترة الأخيرة.

قبل ما نقول الأسباب، لازم نعرف إن الذكاء الاصطناعي تم التفكير في عمله وتطويره من قبل حتى معظم لغات البرمجة اللي موجودة أو حتى اللي تم العمل بيها ومبقتش منتشرة كتير. وللعلم، التفكير بدأ بشكل كبير بحيث يتم عمل ذكاء اصطناعي قوي. ولذلك، لما مكنش فيه النتيجة المتوقعة بدأ يحصل ما يُسمى بشتاء الذكاء الاصطناعي الـ AI Winter، ودي كانت سنوات الذكاء الاصطناعي اللي كان راكد فيها.

اللي حصل من أواخر 2021 إن تم وضع أبحاث ودراسات الذكاء الاصطناعي في قالب الاستخدام، وده كان من شركة OpenAI، ومن وقتها بدأنا نرى موجة جديدة من التكنولوجيا اللي بيستخدمها فئة كبيرة من الناس.

أسباب تطور الذكاء الاصطناعي

Computational Resourceمكنتش تسمع عن إمكانيات البروسيسورز اللي موجودة حاليًا وقدراتها، وده سبب قوي جدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي وتمكينه من التحليل والتدريب على بيانات ضخمة. اعتقد العصر الجديد من موارد الكمبيوتر والـ AI بيخدموا بعض هما الاتنين.

Big Dataالبيانات الضخمة أصبحت في المتناول وسهل تجميعها، بقينا نسمع عن تيرابايت داتا وعشرات التيرابايت. كل حاجة ممكن تكون محل للبيانات زي السوشيال ميديا، والسينسورز، الأعمال التجارية، مواقع الأخبار والمقالات والمجلات الرقمية، البيانات الضخمة من الشركات الكبرى المعروفة. كل دا ساهم بشكل كبير في إنه يكون عندي تطبيق للـ AI بيخدم جزء معين بسبب وجود بيانات يقدر يجد من خلالها خواص وبناءً عليها يقدم معلومات تقدر تستخدمها في اتخاذ القرار.

IOT إنترنت الأشياء مش مقصور على أجهزة الكمبيوتر والتليفون، دلوقت أي حاجة ممكن يكون ليها شكل إلكتروني وبتتصل بالإنترنت. تلاجة، غسالة، بوتاجاز، حتى الأثاث المنزلي الذكي، مرورًا بالستاير والمطابخ، وطبعًا المعروف مجال السيارات الذكية. والمجال ده خلق مجال جديد وهو Autonomous Vehicles Security وده لازم يكون فيه تأمين علشان كل العربيات هتكون متصلة بالإنترنت، وسهل اخترقها واتحكم فيها.

Huge User أعداد هائلة من المستخدمين الجدد في كافة أركان الحياة الرقمية، مواقع تواصل، وأجهزة حديثة، واتصال دائم بالإنترنت. وده يرجع لعدة أسباب، من ضمنها أنه الشكل الجديد بيوفر وقت وبخليك تنجز المهام بشكل موفر للجهد، فيبدأ الاتجاه ناحية الرقمنة ويبقى كل حاجة ليها صورة رقمية. فيعتبر الكل هيتحول لهذا النمط، وبالتالي يزداد العدد. وقيس على كده استخدام الأجهزة الحديثة زي السيارات والساعات والنظارات، وأجهزة الواقع الافتراضي وغيره.

Advanced Deep Learning & Machine Learningخوارزميات تعلم الآلة والتعلم العميق تم تطويرها، واللي أدى لتطوير الـ AI. فنشوف مثلًا ظهور الشبكات العصبية الاصطناعية اللي بتحاكي أو تقلد تفكير الإنسان، وبيخلق القدرة على التعلم والتدريب بشكل أعمق والحصول على تفاصيل أكثر وأكثر، وبالتالي نتائج أفضل.

Investment Interest in AI Companiesملايين الدولارات بيتم استثمارها في الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات عابرة القارات. وطبعًا الإنفاق الشديد ده مش هيكون بدون دراسة دقيقة لنتاج الـ AI وده يدل على أهميته الشديدة والإمكانات اللي ممكن تخرج منه. فنشوف ميكروسوفت بتدفع 10 مليار علشان تطور محرك بحثها أو تعمل Copilot لمستخدمي ويندوز، وعامة شركات الـ FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google)

كل واحدة منهم عندها الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي.

في الختام

حبينا نوضح ملخص لتاريخ الذكاء الاصطناعي وأسباب صعوده بالشكل الكبير ده في العالم، مكملين معاكم إن شاء الله في باقي السلسلة مع تأكيد الأساسيات وبدايات المجال وأشكال تطوره؛ علشان تتصور العمل فيه مر بكام مرحلة، وتقدر من خلال المصادر تزيد من معرفتك.