يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) إلى نوعين رئيسيين: الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي. حسب التعريف، الذكاء الاصطناعي الضعيف (المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق – Artificial Narrow Intelligence) هو نظام مصمم لأداء مهمة محددة ونطاق ضيق. بالمقابل، الذكاء الاصطناعي القوي (المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العام – Artificial General Intelligence) هو مفهوم لنظام مثالي قادر على معالجة جميع المهام الذهنية مثل الإنسان.

الفرق الأساسي هو أن الذكاء الاصطناعي القوي المثالي يمكنه التعلم، والتفكير، وتطبيق المعرفة بمرونة في مجالات متعددة مثل الإنسان، بينما يعمل الذكاء الاصطناعي الضعيف بكفاءة فقط ضمن نطاق ضيق تمت برمجته مسبقًا. حاليًا، جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية تنتمي إلى فئة الذكاء الاصطناعي الضعيف؛ أما الذكاء الاصطناعي القوي فلا يزال في مرحلة البحث ويقتصر وجوده على النظريات.

مع INVIAI، دعونا نتعرف بشكل أعمق على هذين النوعين من الذكاء الاصطناعي في المحتوى أدناه!

ما هو الذكاء الاصطناعي الضعيف؟ السمات الرئيسية

الذكاء الاصطناعي الضعيف (Artificial Narrow Intelligence) هو أكثر أنواع الذكاء الاصطناعي شيوعًا اليوم. يتم تدريبه وبرمجته لأداء مهمة محددة مثل التعرف على الصور، معالجة الصوت، أو تقديم الاستشارات بناءً على نماذج محددة. تشمل خصائص الذكاء الاصطناعي الضعيف ما يلي:

• تخصص في المهام: يركز الذكاء الاصطناعي الضعيف على مهام محددة ومعينة مسبقًا، مثل القيادة الذاتية، التشخيص الطبي الأساسي، أو روبوتات الدردشة لخدمة العملاء. وبفضل تركيزه على مهمة واحدة، غالبًا ما يتفوق في الأداء على البشر في هذا المجال.
• يعتمد على البيانات: يستخدم معظم الذكاء الاصطناعي الضعيف تقنيات التعلم الآلي (machine learning) والتعلم العميق (deep learning) لتحليل كميات كبيرة من البيانات، واكتشاف الأنماط، وتقديم التنبؤات. هو "يتعلم" فقط من البيانات المقدمة ولا يطور فهمًا خارج نطاق تلك المعلومات.
• لا يمتلك وعيًا: الذكاء الاصطناعي الضعيف لا يمتلك وعيًا أو إدراكًا ذاتيًا. هو مجرد محاكاة للذكاء تعتمد على الخوارزميات والبيانات التدريبية، ولا يفهم أو يشعر بالعالم كما يفعل الإنسان.
• قدرات محدودة: نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي الضعيف يتقن مهمة واحدة فقط، فإنه لا يستطيع التعامل مع مشكلات أو سياقات جديدة خارج نطاق ما تم تدريبه عليه. على سبيل المثال، المساعد الافتراضي يجيب فقط على الأسئلة ضمن نطاق برمجته، ولا يمكنه الانتقال إلى مهام أخرى مثل تأليف الموسيقى أو الرسم.

وفقًا للعديد من الدراسات، يُعرف مفهوم الذكاء الاصطناعي الضعيف بأنه نظام ذكاء اصطناعي ضيق مخصص لمهام محددة. كما تشير VNPT AI، فإن الذكاء الاصطناعي الضعيف يحقق أداءً جيدًا فقط ضمن نطاق ضيق ولا يمكنه تجاوز حدود المهمة الموكلة إليه. من ناحية أخرى، يظهر الذكاء الاصطناعي الضعيف تركيزًا ودقة عالية في التطبيقات المتخصصة، مما يجعله يساهم بقيمة كبيرة في الحياة والعمل.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضعيف

حاليًا، معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي حولنا هي من نوع الذكاء الاصطناعي الضعيف. ومن الأمثلة النموذجية:

• المساعدون الافتراضيون (Virtual Assistants): أنظمة مثل Siri وGoogle Assistant وAmazon Alexa يمكنها التعرف على الصوت وتنفيذ أوامر بسيطة (مثل ضبط المنبه، التحقق من الطقس...) حسب قدراتها المبرمجة. رغم أنها تتواصل بلغة طبيعية، إلا أنها ترد فقط ضمن نطاق البيانات التي تم تدريبها عليها.
• أنظمة التوصية (Recommendation Systems): منصات مثل Netflix وYouTube وAmazon تستخدم الذكاء الاصطناعي الضعيف لتحليل سجل المشاهدة أو التسوق للمستخدمين واقتراح الأفلام أو المنتجات المناسبة. تستفيد هذه الأنظمة من التعلم من البيانات الكبيرة لتخصيص تجربة المستخدم وتحسين مستوى الرضا.
• معالجة الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): تطبيقات التعرف على الصور والفيديو مثل أنظمة المراقبة الأمنية، تصنيف الصور في Google Photos، أو أنظمة القيادة الذاتية التي تعتمد على الكاميرات تستخدم الذكاء الاصطناعي الضعيف. على سبيل المثال، الشبكات العصبية المتخصصة (مثل نموذج YOLO من Ultralytics) يمكنها اكتشاف الأجسام، إشارات المرور، أو تحليل الصور الطبية بدقة ضمن مهام محددة.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وروبوتات الدردشة: يُستخدم الذكاء الاصطناعي الضعيف على نطاق واسع في الترجمة الآلية (مثل Google Translate)، روبوتات الدردشة لخدمة العملاء، أو تطبيقات تحليل النصوص. يمكنها فهم وإنشاء الجمل بناءً على النماذج التي تعلمتها، ولكن فقط ضمن سياقات محددة. على سبيل المثال، روبوت الدردشة الخاص بخدمة العملاء يجيب على الأسئلة ضمن نطاق معين للشركة.

تُظهر الأمثلة السابقة أن الذكاء الاصطناعي الضعيف قد غيّر ويغير العديد من القطاعات: من الطب (دعم تشخيص الصور)، والمالية (تحليل بيانات المعاملات)، والإنتاج (مراقبة الجودة الآلية) إلى الخدمات (الاستشارات) والترفيه. من خلال تحسين العمليات وأتمتة المهام المتكررة، يساعد الذكاء الاصطناعي الضعيف البشر على توفير الوقت وزيادة كفاءة العمل.

ما هو الذكاء الاصطناعي القوي؟

على عكس الذكاء الاصطناعي الضعيف، الذكاء الاصطناعي القوي (Artificial General Intelligence – AGI) هو مفهوم يشير إلى نظام ذكاء اصطناعي عام يشبه الإنسان. وفقًا لـ VNPT AI، هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو نظري، ويتميز بالقدرة على أداء أي مهمة ذهنية يمكن للإنسان القيام بها.

الذكاء الاصطناعي القوي المثالي لا يكتفي بالتعلم من البيانات فقط، بل يمكنه أيضًا تطبيق المعرفة في مواقف مختلفة دون الحاجة إلى برمجة محددة. سيكون لديه القدرة على التفكير، التخطيط، اتخاذ القرارات، والتكيف بمرونة في ظروف جديدة.

حتى الآن، لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي هدفًا بعيد المدى لأبحاث الذكاء الاصطناعي، ولا يوجد نظام وصل إلى هذا المستوى. غالبًا ما يشبهه الخبراء بآلة تمتلك "وعيًا" أو "إبداعًا" بمستوى الإنسان. كما وصف مقال Ultralytics، سيكون الذكاء الاصطناعي القوي قادرًا على تحليل المعلومات واتخاذ قرارات مستقلة تشبه الإنسان.

تشمل الخصائص المثالية للذكاء الاصطناعي القوي القدرة على التفكير وحل المشكلات المعقدة، التخطيط الذاتي، والتعلم المستمر من التجارب. على سبيل المثال، سيتواصل الذكاء الاصطناعي القوي مع البشر بشكل طبيعي عبر اللغة، بل وقد يبتكر حلولًا جديدة لمواقف لم يسبق له مواجهتها.

يرتبط مفهوم الذكاء الاصطناعي القوي غالبًا بـ الذكاء الاصطناعي العام (AGI). وفقًا لـ Built In، AGI هو نظام "يعمل ويعالج بطريقة تشبه الإنسان" – يمكنه التعلم، حل المشكلات، والتكيف مثل الذكاء الطبيعي.

مع ذلك، لا يزال AGI موجودًا فقط في الخيال العلمي والمسائل النظرية. إذا وُجد نظام AGI حقيقي، فسيكون قادرًا على حل المشكلات العالمية العاجلة من خلال مسح شامل لجميع المعلومات على الإنترنت – مثال يوضح الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي القوي.

الإمكانات والتطبيقات المستقبلية للذكاء الاصطناعي القوي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي القوي لم يتحقق بعد، فإن العديد من الأبحاث والتوقعات تشير إلى المجالات التي قد يحدث فيها ثورة:

• الطب: يمكن للذكاء الاصطناعي القوي تشخيص الأمراض المعقدة تلقائيًا واقتراح علاجات مخصصة بناءً على جميع بيانات المريض الطبية، بما في ذلك الجينات، التاريخ المرضي، ونمط الحياة. على سبيل المثال، في تطوير الأدوية، سيسرع الذكاء الاصطناعي القوي من البحث عن مركبات جديدة وتوقع فعاليتها، مما يقلل التكاليف ووقت البحث الطبي.
• المالية: في مجال المالية، يمكن للذكاء الاصطناعي القوي تحليل الأسواق العالمية في الوقت الحقيقي، مع الأخذ في الاعتبار العوامل الاقتصادية والسياسية والاجتماعية وحتى الكوارث الطبيعية. يتعلم باستمرار من البيانات المعقدة لتوقع تقلبات السوق بدقة أعلى بكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة الحالية.
• التعليم: يمكن للذكاء الاصطناعي القوي تخصيص مسارات التعلم لكل طالب، متابعة التقدم، وتعديل طرق التدريس لتناسب قدرات واحتياجات كل فرد. بدلاً من المناهج العامة، سيبني هذا النظام الذكي برامج تعليمية خاصة تعتمد على قدرات واهتمامات كل متعلم.
• البحث العلمي والتقنية: يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي القوي المثالي تجميع المعرفة من جميع المجالات، من الهندسة والبيئة إلى علم الاجتماع، لإيجاد حلول للمشكلات العالمية مثل تغير المناخ، الأوبئة، أو الطاقة النظيفة. من منظور الخيال العلمي، يمكن لجهاز AGI "مسح" كل معارف البشرية لحل أكبر التحديات.

في المستقبل، من المتوقع أن يعيد الذكاء الاصطناعي القوي تشكيل العديد من الصناعات. ومع ذلك، يطرح تطوير AGI تحديات أخلاقية وأمنية كبيرة: يجب ضمان عمله لصالح المصلحة العامة وتجنب العواقب غير المرغوبة.

>>> قد لا تعرف: ما هو الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام؟

الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي هما مفهومان مهمان لفهم الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي الضعيف موجود بالفعل في حياتنا اليومية، مع تطبيقات محددة مثل المساعدين الافتراضيين، وأنظمة التوصية، أو السيارات ذاتية القيادة، مما يحقق كفاءة عالية في المهام المتخصصة.

بينما الذكاء الاصطناعي القوي هو هدف لم يتحقق بعد، مع الطموح لبناء آلة "ذكية مثل الإنسان" يمكنها التعلم والتفكير على نطاق واسع. حاليًا، جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي العملية تنتمي إلى الذكاء الاصطناعي الضعيف.

ومع ذلك، تواصل الأبحاث في الذكاء الاصطناعي القوي فتح آفاقًا كبيرة للمستقبل، واعدة بثورة في الطب، والمالية، والتعليم، والعديد من المجالات الأخرى. فهم واضح لمفهوم وتطبيقات هذين النوعين من الذكاء الاصطناعي يساعدنا على توجيه تطوير التكنولوجيا بحذر وفعالية أكبر.