المقدمة
الذكاء الاصطناعي مرّ بمرحلة طويلة من التفاؤل والانتقادات، خصوصًا في الفترة بين 1966 و1973. في البداية، كان فيه تفاؤل كبير جدًا عند الناس اللي كانوا شغالين في المجال ده، كانوا متخيلين إنهم هيوصلوا لذكاء اصطناعي يشابه التفكير البشري في وقت قصير. ولكن، الواقع كان مختلف تمامًا، وظهر أن فيه كتير من التحديات اللي كانت بتعرقل تطور المجال. في المقال ده، هنتكلم عن الأسباب اللي خلت الذكاء الاصطناعي مش يقدر يحقق التوقعات في البداية، وهنستعرض أسباب فشله وأسباب تانية كان لازم نكون واخدين بالنا منها. المقال بيدي نظرة للعلم بتاريخ تطوير التقنية وتطورها، ودا يخليك عارف التطور وظهور إصدارات عن أخرى، ومن ثم معرفة فشل الأنظمة السابقة ومعرفة ما تم استخدامه في حلها، ودا يعتبر جانب مهم في مجال التك.
التفاؤل الزائد
في الخمسينات، كان هيربرت سيمون و جون مكارثي وغيرهم من رواد الذكاء الاصطناعي عندهم توقعات ضخمة عن المستقبل. كان فيه اعتقاد سائد إن الآلات هتتعلم وتفكر زي البشر، وأنها هتقدر تحل كل المشاكل المعقدة في فترة صغيرة جدًا. لكن مع مرور الوقت، ظهر أن هذه التوقعات كانت مبالغ فيها وأن الوقت اللي كان من المتوقع أن يتم فيه تحقيق هذه الأهداف كان طويل جدًا.
أسباب عدم نجاح الذكاء الاصطناعي في البدايات
عدم وجود بيانات كافية: في بداية الذكاء الاصطناعي، مكنش فيه كمية بيانات كافية علشان تدرب النماذج بالشكل المطلوب. الأنظمة كانت محتاجة بيانات كبيرة جدًا علشان تتعلم وتتطور، وده مكنش موجود في الوقت ده. بالإضافة ، كان فيه صعوبة في جمع البيانات لأن الإنترنت زي ما هو دلوقتي ماكنش موجود وقتها علشان يسهل جمع كميات ضخمة من المعلومات.
المهام البسيطة والسهلة: لما بدأ الذكاء الاصطناعي، كان بيعتمد على حل مشكلات بسيطة جدًا وسهلة. بمعنى تاني، كان بيشتغل في بيئات محددة جدًا (ميكرورلدز)، زي ألعاب الداما والشطرنج. لكن مع مرور الوقت وزيادة تعقيد المهام، الأنظمة دي مكنتش قادرة تتعامل مع التعقيدات الجديدة اللي ظهرت. يعني لو المشكلة بسيطة وسهلة، كان الذكاء الاصطناعي ممكن ينجح، لكن مع زيادة التعقيد بقى الأداء مش جيد.
عدم تطور جوانب العلوم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي مش مجرد خوارزميات وبرامج، هو مرتبط بمجالات تانية زي العلوم العصبية (neuroscience)، و الفلسفة، و علم النفس (psychology). في الفترة دي، كان فيه نقص في المعرفة الكافية عن كيفية تعامل العقل البشري مع الأفكار، و طرق التفكير، و كيفية تفاعل الإنسان مع المحيط. فبالتالي، لم يكن هناك نموذج واضح نستطيع محاكاته في الذكاء الاصطناعي بشكل دقيق. يعني مثلا، كان في نقص في فهم كيف الإنسان بيتعلم وبيفكر وبيتفاعل مع العالم، وده كان مهم جدًا علشان نقدر نطور أنظمة ذكية.
النماذج والخوارزميات مكنتش كفاية: في البداية، كانت النماذج والخوارزميات المستخدمة مش متطورة بشكل كافي. الخوارزميات كانت بتعتمد على التجربة والخطأ، لكن مع تطور تعقيد المشكلات، النماذج دي كانت غير كافية لتحقيق التقدم المطلوب. مكنش فيه مجتمع بحثي قوي يدعم المجال زي ما في الوقت الحالي، وبالتالي مكنش فيه الأدوات الكافية لتطوير الذكاء الاصطناعي بشكل فعال
الموارد الحوسبية المحدودة: الموارد الحوسبية كانت غير كافية علشان تحمل تعقيدات الذكاء الاصطناعي. الكمبيوترات في الوقت ده كانت ضعيفة مقارنة بالأجهزة الحديثة، وكان فيه نقص في القدرة الحوسبية اللي ممكن تدير الخوارزميات المعقدة والمشاكل الكبيرة اللي كان لازم الذكاء الاصطناعي يحلها.
عدم وجود بيئة داعمة للمجال: في بداية المجال، مكنش فيه بيئة داعمة لتطوير الذكاء الاصطناعي زي ما فيه دلوقتي. الشركات الكبرى زي جوجل و مايكروسوفت وغيرها مكانتش بتستثمر في الذكاء الاصطناعي بالشكل المطلوب، وبالتالي مفيش دعم كافي لتطوير الأدوات أو الدعم البحثي زي ما بيحصل اليوم.
تحديات الحسابات الرياضية والبرمجية: الخوارزميات اللي كانت موجودة مكنتش كافية علشان تعالج التحديات الكبيرة. على سبيل المثال، لو كان فيه مشكلة معقدة، كانت الخوارزميات القديمة مش قادرة تحلها بشكل سريع أو دقيق، وكان لازم يكون فيه حسابات رياضية معقدة واللي كانت خارج قدرة الأجهزة والبرمجيات في الوقت ده.
الانتقادات التي واجهها الذكاء الاصطناعي في هذه الفترة
في الفترة بين 1966 و1973، حصل نقد كبير للذكاء الاصطناعي بسبب فشله في تحقيق التوقعات. وده ظهر في تقرير لايتهيل (Lighthill Report) في سنة 1973، اللي قال إن الذكاء الاصطناعي فشل في تحقيق التوقعات بسبب التحديات الحسابية الكبيرة.
الخلاصة
الذكاء الاصطناعي في بداياته مرّ بفترة من التفاؤل الزائد اللي كان مش متناسب مع التحديات الحقيقية اللي كانت موجودة في المجال. رغم التقدم اللي حصل بعد كده، إلا أن الأسباب اللي خلت الذكاء الاصطناعي لا يحقق التوقعات اللي في البداية كانت مرتبطة بنقص البيانات و الموارد و نقص الفهم الكامل للعقل البشري. التطور الكبير اللي حصل بعد كده في الخوارزميات و الموارد الحوسبية ساعد على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ، لحد ما بدأنا نشوف أنظمة ذكية قادرة على التعامل مع المشاكل المعقدة اللي كانت مستحيلة في البداية.
المصادر
History of Early AI Challenges: From Conceptual Hurdles to Technological Triumphs
Discussion