شرح بعض المعايير في الذكاء الأصطناعي؟ كل ما يخص الذكاء الاصطناعي؟ كيف تصبح خبير ذكاء اصطناعي؟
نهدف فريق عمل موقع الترتيب في هذا المقال إلى توضيح مختلف التي يمكن أن تندرج تحت «فهم اللغات الطبيعية»، وأولها ما يمكن أن نسميه النشاط النفعي utilitarian activity وهو ما يشار إليه عادة بتفاعل الإنسان الآلـة (man machine interaction (MMI ولا يختص هذا النشاط بمشاكل فهم السلوك الإنساني، وإنما بمشاكل الاتصال بين الإنسان والحاسب فحسب.
فنحن نريد أن نجعل هذا الاتصال يدور بلغة أقرب ما تكون إلى اللغات الطبيعية، ونعني بذلك تلك اللغات المرتبطة بحضارة وثقافة الإنسان كاللغات الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والعربية على سبيل المثال.
إن ما نحتاجه هو جسر بين مثل هذه اللغات ولغة الحاسب الدنيا التي تناسب الآلة.
وقد كان بناء لغات البرمجة العليا مثل فورتران والجول وليسب- والتي يتم ترجمتها إلى لغة الحاسب الدنيا بواسطة مترجم البرامج، compiler- هي الخطوة الأولى في هذا الاتجاه. ولا شك أن لغات البرمجة العليـا هـذه أيـسـر فـي الاستعمال والتعلم، إلا أنها تظل مع ذلك لغات اصطناعية.
- والإشكالية التي نواجهها هنا :
هي أننا نود أن نتحاور مع الآلة بوسيلة طبيعية وبدون أن نضطر لتعلم إحدى لغات البرمجة. ولتحقيق هذا الهدف يتعين علينا أن نجد طريقة ما لترجمة ما يدخله مستخدم الحاسب بلغته الطبيعية بواسطة محطات الإدخال الطرفيةإلى شكل يمكن للآلة فهمه والاستجابة له.
فكثيرا ما نحتاج إلى الاستفهام عن شيء ما بالرجوع إلى قاعدة المعلومات بالحاسب، فقد نحتاج مثلا إلى إجابة لسؤال كالتالي:
«أي من موظفي جون سميث وشركاه يتقاضى راتبا يزيد عن عشرة آلاف جنيه سنويا؟»
- ويمكن ترجمة هذا السؤال على النحو التالي:
(؟س «صاحب عمل ؟س = شركة جون سميث وشركا ه»، «المرتب السنوي ؟س > 1000).
وتعني هذه المعادلة أننا نريد معرفة كل الأفراد س والذين هم موظفون يعملون لدى صاحب عمل هو جون سميث وشركاه ويتقاضون مرتبا سنويا يزيد عن عشرة آلاف جنيه.
ويمكن اعتبار شكل هذه المعادلة كتعليمات للآلة للقيام بسلسلة من الخطوات التي يمكن للغات البرمجة القيام بها.
وهذا السؤال نموذج شائع للاستفسارات الـتـي توجه لقواعد المعلومات بهدف استخراج معلومات منها. وتحويل مثل هذا السؤال من صورته الطبيعية باللغة الإنسانية إلى شكل يكون له دلالة ومغزى لقاعدة المعلومات بالحاسب، يفترض أن قاعدة المعلومات تدرك أن «جون سميث وشركاه» هو اسم شركة (وليس اسم موظف مثلا)، وأن هذه الشركة تستخدم موظفين، وأننا مهتمون برواتب هؤلاء الموظفين وليس بعناوينهم أو عدد أطفالهم مثلا، بل-بدقة أكثر-نحن مهتمون بهؤلاء الموظفين الذين تزيد رواتبهم عن حد معين.
ويمكن لاستخدام هذه التقنية أن يكون له نتائج باهرة، لأنها تمكن الإنسان والآلة من الدخول في حوار طبيعي يوحـي بـوجـود قدر كبير من الفهم المتبادل بينهما، ولنا أن نتوقع تطورات هامة في مجال تفاعل الإنسان مع الآلة في السنوات القادمة.
وثاني الأنشطة التي تندرج تحت «فهم اللغات الطبيعية» هو ما سأسميه النشاط اللغوي أو المنطقي. والسؤال الرئيسي هنا هو ما إذا كانت عبارة ما صحيحة لغويا ويمكن قولها فعلا في الحياة اليومية.
وقد درج علماء اللغة المعاصرون على وضع نجمة «*» أمام العبارات والجمل التي تبدو غريبة لهم، ثم التساؤل عن سر الغرابة في هذه الجمل والعبارات، ويمثل هذا ما يمكن أن نطلق عليه الجانب القانوني Le galistic aspect .
كما ينظرون إلى اللغة باعتبارها كيانا مستقلا دون أي اعتبار لوظائفها المعرفية أو التواصلية، ومن أبرز المؤيدين لوجهة النظر هذه (نـوم تـشـومـسـكي) الذي أكد على التمايز بين الكفاءة والأداء أي بين ما يمكن أن يقوله ويختمه الإنسان نظريا، وبين ما يقوله فعلا. ويعتقد تشومسكي أنه يمكن دراسة الخصائص الرياضية والشكلية للغة دون الرجوع إلى الكيفية التي يتم بها الاستخدام اللغوي.
ويقارن وينوجراد” بين هذا الاتجاه واتجاه علماء الفيزياء الذين يدرسون الميكانيكا دون أخذ عملية الاحتكاك في الاعتبار. ويهتم تشومسكي بالنحو الصوري، أي بأنظمة القواعد الصورية التي تحكم انتظام الـرمـوز الأساسية arrangements of basic symbols.
وقد سعى تشومسكي إلى تحديد ملامح الأنحاء الكليةuniversal grammar كمجموعة مجردة وهو يعرفها كنظام من القوانين والشروط والقواعد التي تكون الأسس والخصائص لكل اللغات الإنسانية.
ويقر تشومسكي إن الأنحاء التي يهتم بها بالغة التعقيد، ولا يمكن تعلمها للبشر الذين يبدءون من المبادئ العامة- أي الأنحاء الكليةوالتي يعتبرها تشومسكـي مـوروثة innate أي جزءا من الجهاز البيـولـوجـي للإنسان، ولهذا فإنه من غير المحتمل أن تكون من نفس نوع الأنحاء التي نستخدمها فعلا في تحليل العبارات والجمل. وثالث الأنشطة، وهو الذي سأحاول أن أؤيده في هذا الكتاب، يرفض الزعم المبسط لعلاقة ثابتة غير غامضة بين البنية السطحية للجملة- بمعنى التتابع الأفقي للحروف لتكون الكلمات وتتابع الكلمات لتكون الجمل والعبارات- والبنية العميقة التي تحمل دلالة هذه الجملة.
وعلى عكس ذلك تتمثل وجهة النظر المتخذة هنا في أن العمليات الاستدلالية inferential processes تلعب دورها بمجرد قراءة أو سماع أي جملة أو نص، وأن فهم النصوص اللغوية لا يختلف في جوهره عن فهم أي شيء آخر، ففي جميع الأحيان يتأثر فهمنا للمعلومات التي نستقبلها بكل ما كنا نعرفه مـن قبل. ومن المؤكد أن لتراكيب الكلام syntax دورا، ولكنه ليس بالدور الجوهري في فهم اللغات الطبيعية.
لن أحاول هنا تقديم تعريف للفهم سواء بالنسبة للإنسان أم الآلة. فكما شعرت في الفصل الأول بأنه رغم عدم قدرتي على تقديم تعريف للذكاء أمكنني أن أقدم عدة معايير يتصل كل منها بجانب مختلف مـن جـوانـب الذكاء مثل القدرة على التعميم، أو التعلم من الخبرات لتحسين الأداء في المستقبل، فإنه يمكنني هنا أيضا اقتراح عدد من المعايير يعكس كل منها إحدى درجات الفهم المتعددة:
1- القدرة على إجابة الأسئلة بطريقة ملائمة. إن قوة هذا المعيار تكمن طبعا في تطلب «كون الإجابة ملائمة» وبينما لا يمكن تعريف ذلك بشكل محدد تماما، فإنه يمكن التعرف على درجات مختلفة من الملاءمة. فإذا وجهنا السؤال التالي «هل روما عاصمة فرنسا؟» فإن الإجابة البسيطة «لا »تكون ملائمة، ولكن «لا، إنها باريس» أو «لا، روما عاصمة إيطاليا». تكون أكثر ملاءمة.
2- القدرة على إعادة صياغة العبارات، شارحا معناها بطريقة أخرى.
3- القدرة على الاستنتاج، أي إعطاء النتائج المحتملة أو الممكنة لما قيل توا، ويشمل هذا المعيار المعايير الأخرى.
4- القدرة على الترجمة من لغة لأخرى. وتفترض المعايير الثلاثة أعلاه قدرة معينة على التجريد، تعكس إمكانية تكوين تمثيل دلالي وإدراكي للعلاقات السببية والتداعي بين مكونات الجملة، مع إعطاء أقل قدر ممكن من الأهمية للبنية الظاهرية. وسوف نبين فيما بعد عند مناقشة فشل المحاولات الأولى للترجمة الآلية إن أسباب هذا الفشل تكمن في الحقيقة في غياب القدرة على التجريد ، ويجب أن نوضح هنا أن القيام بالاستنتاجات يمكن أن يشمل توضيح كل ما هو متضمن في النص، وتحديد دوافع الناس للأفعال الواردة في النص.
5- القدرة على التعرف على المسميات. إن إحدى المكونات الهامة لقدرتنا على الفهم هي إدراكنا أنه يمكن الإشارة إلى نفس الشيء أ و الشخص بعدة طرق، كما يحدث عندما يستبدل اسم شخص أو مجموعة بضمير. ويتطلب إيجاد المرجع الصحيح في بعض الأحيان قدرا كبيرا من المعرفة أو الاستدلال.
6- الأداء الناجح لاختبار (تورينج) للذكاء الاصطناعي.
من معايير الحكم على نظام الذكاء الاصطناعي؟
من اهم عناصر الذكاء الاصطناعي؟
بحث الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي في الطب
تاريخ الذكاء الاصطناعي
بحث حول الذكاء الاصطناعي بالفرنسية
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السعودية
أهمية الذكاء الاصطناعي pdf
التحدث مع الذكاء الاصطناعي
مستقبل الذكاء الاصطناعي
ما المقصود بالذكاء الاصطناعي مع ذكر مثال واحد فقط؟
استخدامات الذكاء الاصطناعي
أمثلة على الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي PDF
فوائد الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي رسم
مشاكل الذكاء الاصطناعي
كيف تصبح خبير ذكاء اصطناعي؟
كل ما يخص الذكاء الاصطناعي؟.