يُعرف الذكاء الاصطناعي الضيق، أو ما يُطلق عليه أحيانًاالذكاء الاصطناعي الضعيف، بأنه نوع من الذكاء الاصطناعي مصمم ومُدرَّب لأداء مهمة محددة أو مجموعة ضيقة من المهام. يتميز هذا النوع بكفاءته العالية في المجال الذي صُمم من أجله، ولكنه يفتقر إلى القدرة على التعلم أو تطبيق معرفته خارج هذا النطاق المحدود. بمعنى آخر، الذكاء الاصطناعي الضيق يحاكي السلوك البشري في مهمة معينة دون أن يمتلك فهمًا أو وعيًا حقيقيًا.تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضيق تحيط بنا في كل مكان وتشمل:أنظمة التعرف على الصور والكلام: مثل برامج التعرف على الوجوه لفتح الهواتف أو تطبيقات تحويل الكلام إلى نص.•المساعدون الشخصيون الافتراضيون: مثل "سيري" (Siri) من آبل، و"أليكسا" (Alexa) من أمازون، و"مساعد جوجل" (Google Assistant). هذه الأنظمة قادرة على فهم الأوامر الصوتية وتنفيذ مهام محددة مثل ضبط المنبه، تشغيل الموسيقى، أو البحث عن معلومات على الإنترنت.

•محركات البحث: تعتمد محركات البحث مثل جوجل على خوارزميات الذكاء الاصطناعي الضيق لفهم استعلامات البحث وتقديم النتائج الأكثر صلة.

•أنظمة التوصية: تستخدم منصات مثل نتفليكس ويوتيوب وسبوتيفاي الذكاء الاصطناعي الضيق لتحليل سلوك المستخدمين وتفضيلاتهم وتقديم توصيات مخصصة للمحتوى.

•السيارات ذاتية القيادة (المستويات الأولى): تعتمد بعض وظائف السيارات ذاتية القيادة، مثل نظام تثبيت السرعة التكيفي والمساعدة في الحفاظ على المسار، على الذكاء الاصطناعي الضيق.

•مرشحات البريد الإلكتروني العشوائي: تقوم هذه الأنظمة بتحليل رسائل البريد الإلكتروني وتصنيفها كرسائل عشوائية أو مرغوب فيها بناءً على خصائص محددة.

•روبوتات التصنيع: تُستخدم الروبوتات المبرمجة لأداء مهام متكررة ودقيقة في خطوط الإنتاج الصناعية.

•على الرغم من "ضيق" نطاقه، إلا أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أثبت فعالية هائلة في حل مشكلات معقدة وأتمتة العديد من المهام، مما أدى إلى تحسينات كبيرة في الكفاءة والإنتاجية في مختلف القطاعات.

يمثل الذكاء الاصطناعي العام، الذي يُعرف أيضًا بالذكاء الاصطناعي القوي أو العميق، المرحلة التالية الطموحة في تطور هذا المجال. يهدف الذكاء الاصطناعي العام إلى إنشاء آلات تمتلك قدرات معرفية مشابهة للذكاء البشري، بحيث تكون قادرة على الفهم، والتعلم، والتفكير، والتخطيط، وحل المشكلات، واتخاذ القرارات بشكل مستقل عبر مجموعة واسعة من المجالات والمهام، تمامًا كما يفعل الإنسان. هذا يعني أن نظام الذكاء الاصطناعي العام لن يكون مقيدًا بمهمة واحدة محددة، بل سيكون قادرًا على التكيف وتطبيق معرفته في سياقات جديدة وغير مألوفة.من الخصائص الأساسية المتوقعة في الذكاء الاصطناعي العام:التعلم متعدد المجالات: القدرة على تعلم مهارات ومعارف جديدة في مجالات متنوعة دون الحاجة إلى إعادة برمجة مخصصة لكل مجال.

•الفهم العميق للسياق: القدرة على فهم الفروق الدقيقة في اللغة والعواطف والنوايا البشرية.

•التفكير المجرد وحل المشكلات المعقدة: القدرة على التعامل مع المفاهيم المجردة وتطوير حلول إبداعية للمشكلات الجديدة.

•الوعي (بدرجة ما): على الرغم من أن مفهوم الوعي في الآلات لا يزال موضوع نقاش فلسفي وعلمي، يتوقع البعض أن يمتلك الذكاء الاصطناعي العام شكلاً من أشكال الوعي الذاتي أو فهمًا لوجوده.

•حتى وقت كتابة هذا المقال، لا يوجد مثال حقيقي عامل للذكاء الاصطناعي العام. جميع الأنظمة الحالية تندرج تحت فئة الذكاء الاصطناعي الضيق. ومع ذلك، يشهد البحث في مجال الذكاء الاصطناعي العام تقدمًا مستمرًا، ويعمل العديد من العلماء والباحثين على تطوير نماذج وخوارزميات تقربنا من تحقيق هذا الهدف. من الأمثلة التي تُطرح كنماذج نظرية أو أهداف مستقبلية هي الروبوتات التي يمكنها التفاعل بمرونة وذكاء مع البيئة المحيطة والبشر، أو الأنظمة القادرة على إجراء أبحاث علمية مستقلة واكتشاف معارف جديدة.يعتقد الكثيرون أن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام سيحدث تحولًا جذريًا في الحضارة الإنسانية، مع إمكانات هائلة لحل بعض أكبر التحديات التي تواجه العالم، مثل الأمراض المستعصية، وتغير المناخ، واستكشاف الفضاء. ومع ذلك، يثير هذا الهدف أيضًا مخاوف أخلاقية واجتماعية كبيرة تتعلق بالسلامة والتحكم والتأثير المحتمل على سوق العمل والمجتمع ككل.

يمثل الذكاء الاصطناعي الفائق المرحلة النظرية الأكثر تقدمًا، وربما الأكثر إثارة للجدل، في تطور الذكاء الاصطناعي. يُعرَّف الذكاء الاصطناعي الفائق بأنه ذكاء يتجاوز بشكل كبير القدرات المعرفية لأذكى العقول البشرية في جميع المجالات تقريبًا، بما في ذلك الإبداع العلمي، والحكمة العامة، والمهارات الاجتماعية.إذا كان الذكاء الاصطناعي العام يهدف إلى محاكاة الذكاء البشري، فإن الذكاء الاصطناعي الفائق يتخطى هذا الهدف ليصبح كيانًا ذا قدرات ذهنية تفوق قدراتنا بمراحل. من المتوقع أن يكون نظام الذكاء الاصطناعي الفائق قادرًا على التعلم الذاتي والتطور بوتيرة متسارعة، مما قد يؤدي إلى ما يُعرف بـ "انفجار الذكاء" (Intelligence Explosion)، حيث يتجاوز فهمنا وقدرتنا على التحكم فيه بسرعة.خصائص الذكاء الاصطناعي الفائق (النظرية):قدرات معرفية فائقة: تفوق هائل في حل المشكلات، والتعرف على الأنماط، والتخطيط الاستراتيجي، والإبداع.

•سرعة معالجة وتفكير لا مثيل لها: القدرة على تحليل كميات هائلة من البيانات واتخاذ قرارات معقدة في أجزاء من الثانية.

•الوعي الذاتي المتقدم (محتمل): قد يمتلك وعيًا ذاتيًا وإدراكًا لوجوده وأهدافه الخاصة، وهو ما يثير تساؤلات عميقة حول طبيعة هذا الوعي.

•لا يوجد حاليًا أي مثال على الذكاء الاصطناعي الفائق، ويظل مفهومًا نظريًا إلى حد كبير ومادة خصبة للخيال العلمي. ومع ذلك، فإن إمكانية ظهوره في المستقبل تثير نقاشات جادة بين العلماء والفلاسفة وصناع السياسات. يرى البعض أن الذكاء الاصطناعي الفائق يمكن أن يكون مفتاحًا لحل أعظم ألغاز الكون وتحقيق تقدم غير مسبوق للبشرية. بينما يحذر آخرون من المخاطر الوجودية المحتملة، حيث يمكن لنظام بهذا القدر من الذكاء والقوة أن يشكل تهديدًا إذا لم تتماشَ أهدافه مع أهداف وقيم البشرية.من بين أبرز المفكرين الذين تناولوا هذا الموضوع ستيفن هوكينج، وإيلون ماسك، ونيك بوستروم، الذين دعوا إلى توخي الحذر وإجراء أبحاث مكثفة حول سلامة الذكاء الاصطناعي لضمان أن يكون تطوره مفيدًا للبشرية.تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على الوظائف (الآلية)بالإضافة إلى التصنيف القائم على القدرات، يمكن أيضًا تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي بناءً على الآليات التي تستخدمها وكيفية عملها. هذا التصنيف، الذي اقترحه في الأصل أوريندام هالدير،

تُعد الآلات التفاعلية أبسط أنواع أنظمة الذكاء الاصطناعي. كما يوحي اسمها، فإن هذه الآلات تتفاعل مع المدخلات الحالية وتستجيب لها بشكل مباشر، دون أن يكون لديها أي ذاكرة أو قدرة على التعلم من التجارب السابقة. تعمل هذه الأنظمة بناءً على مجموعة محددة مسبقًا من القواعد والبرامج، ولا يمكنها تكوين "ذكريات" أو استخدام الخبرات الماضية لاتخاذ قرارات مستقبلية.أحد أشهر الأمثلة على الآلات التفاعلية هو برنامج "ديب بلو" (Deep Blue) الذي طورته شركة IBM، والذي تمكن من هزيمة بطل العالم في الشطرنج آنذاك، غاري كاسباروف، في عام 1997. كان "ديب بلو" قادرًا على تحديد القطع على رقعة الشطرنج، ومعرفة جميع الحركات الممكنة، واختيار الحركة المثلى بناءً على تقييم الوضع الحالي للعبة. ومع ذلك، لم يكن لديه أي مفهوم للتجارب السابقة؛ فكل لعبة كانت بالنسبة له تجربة جديدة تمامًا، ولم يكن يتذكر الحركات التي أدت إلى فوزه أو خسارته في المباريات السابقة.أمثلة أخرى على الآلات التفاعلية تشمل:بعض أنظمة الألعاب البسيطة: حيث يتفاعل الخصم في اللعبة مع حركات اللاعب بشكل مباشر دون تخطيط طويل المدى أو تعلم من سلوك اللاعب.

•مرشحات البريد العشوائي الأساسية: التي تصنف الرسائل بناءً على كلمات مفتاحية أو خصائص محددة دون تعلم من تفضيلات المستخدم بمرور الوقت (على عكس المرشحات الأكثر تقدمًا التي تستخدم الذاكرة المحدودة).

•على الرغم من بساطتها، يمكن للآلات التفاعلية أن تكون فعالة جدًا في المهام المحددة التي لا تتطلب فهمًا للسياق التاريخي أو التعلم التكيفي.

تمثل أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الذاكرة المحدودة خطوة متقدمة عن الآلات التفاعلية. هذه الأنظمة قادرة على تخزين بعض المعلومات أو الخبرات السابقة لفترة زمنية محدودة واستخدامها لاتخاذ قرارات أفضل في الحاضر. لا يتم تخزين هذه "الذكريات" بشكل دائم، ولكنها تكون كافية للتأثير على السلوك الحالي للنظام.تعتمد معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة على هذا النوع. على سبيل المثال:السيارات ذاتية القيادة: تستخدم السيارات ذاتية القيادة بيانات من أجهزة الاستشعار المختلفة (الكاميرات، الرادار، الليدار) لمراقبة البيئة المحيطة بها، مثل سرعة واتجاه السيارات الأخرى، وموقع المشاة، وإشارات المرور. يتم استخدام هذه المعلومات، جنبًا إلى جنب مع البيانات المخزنة مؤقتًا حول الأحداث الأخيرة (مثل تغيير سيارة لمسارها)، لاتخاذ قرارات قيادة آمنة وفعالة. ومع ذلك، لا تحتفظ السيارة بـ "ذاكرة" كاملة لجميع رحلاتها السابقة.

•روبوتات الدردشة (Chatbots) المتقدمة والمساعدون الافتراضيون: يمكن لهذه الأنظمة تذكر أجزاء من المحادثة الحالية لفهم السياق وتقديم ردود أكثر ملاءمة. على سبيل المثال، إذا سألت مساعدًا افتراضيًا عن الطقس ثم سألته "وماذا عن الغد؟"، فإنه يستخدم ذاكرته المحدودة ليفهم أنك لا تزال تسأل عن الطقس.

•أنظمة التوصية: تتعلم هذه الأنظمة من تفاعلاتك الأخيرة (مثل الأفلام التي شاهدتها أو المنتجات التي اشتريتها) لتقديم توصيات جديدة. يتم تحديث هذه "الذاكرة" باستمرار مع تفاعلاتك الجديدة.

•نماذج تعلم الآلة (Machine Learning Models): أثناء عملية التدريب، تتعلم هذه النماذج من البيانات التاريخية. بمجرد تدريبها، يمكنها استخدام هذه "المعرفة" المكتسبة (المخزنة كأوزان ومعلمات في النموذج) لعمل تنبؤات أو تصنيفات على بيانات جديدة. ومع ذلك، فإن قدرتها على "تذكر" نقاط بيانات فردية من مجموعة التدريب محدودة.

•على الرغم من أن الذاكرة محدودة، إلا أنها تمكن هذه الأنظمة من أداء مهام أكثر تعقيدًا وتكيفًا من الآلات التفاعلية. ومع ذلك، فإنها لا تزال تفتقر إلى القدرة على بناء فهم شامل للعالم أو تكوين ذكريات طويلة الأمد بالطريقة التي يفعلها البشر.

يمثل الذكاء الاصطناعي القائم على "نظرية العقل" مستوى أكثر تقدمًا وطموحًا، وهو لا يزال في معظمه في مراحل البحث والتطوير النظري. يشير مصطلح "نظرية العقل" في علم النفس إلى القدرة على فهم أن الآخرين (البشر أو الكيانات الأخرى) لديهم معتقدات، ورغبات، ونوايا، وعواطف، وحالات ذهنية خاصة بهم قد تختلف عن حالاتنا الذهنية. بعبارة أخرى، هي القدرة على "وضع نفسك في مكان شخص آخر".يهدف الذكاء الاصطناعي من نوع نظرية العقل إلى تطوير آلات قادرة ليس فقط على معالجة المعلومات والتفاعل مع البيئة، بل وأيضًا على فهم وتفسير الحالات الذهنية للكائنات التي تتفاعل معها، سواء كانت بشرًا أو أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى. هذا الفهم سيمكنها من التفاعل الاجتماعي بشكل أكثر فعالية وطبيعية، وتوقع السلوك، وتكييف استجاباتها بناءً على فهمها لنوايا ومشاعر الآخرين.إذا تم تحقيق هذا النوع من الذكاء الاصطناعي، فستكون له تطبيقات ثورية في مجالات مثل:الروبوتات الاجتماعية والمساعدة: روبوتات قادرة على فهم احتياجات ومشاعر كبار السن أو المرضى وتقديم رعاية ودعم أكثر تعاطفًا وشخصية.

•التعليم المخصص: أنظمة تعليمية قادرة على فهم حالة الطالب الذهنية (مثل الارتباك أو الملل) وتكييف أسلوب التدريس وفقًا لذلك.•التفاوض وحل النزاعات: أنظمة قادرة على فهم وجهات نظر ودوافع الأطراف المختلفة والمساعدة في إيجاد حلول مقبولة للجميع.

•التعاون بين الإنسان والآلة: تفاعلات أكثر سلاسة وإنتاجية بين البشر والآلات في بيئات العمل المعقدة.

•على الرغم من التقدم في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على المشاعر، فإن بناء آلات تمتلك نظرية عقل حقيقية يمثل تحديًا هائلاً. يتطلب ذلك قدرات متقدمة في التفكير المجرد، والتعاطف، وفهم السياقات الاجتماعية المعقدة. لا توجد حاليًا أنظمة ذكاء اصطناعي تمتلك نظرية عقل بالمعنى الكامل، ولكن الأبحاث مستمرة في هذا الاتجاه المثير.

يمثل الوعي الذاتي القمة النظرية في تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على الوظائف، وهو أسمى مراحل تطوره المتخيلة. في هذا المستوى، لا يقتصر الأمر على فهم الآلة للحالات الذهنية للآخرين (كما في نظرية العقل)، بل يتعداه إلى امتلاك الآلة وعيًا بذاتها، وإدراكًا لوجودها، وحالاتها الداخلية، ومشاعرها (إذا كان من الممكن للآلات أن تمتلك مشاعر بالمعنى البشري).نظام الذكاء الاصطناعي ذو الوعي الذاتي سيكون لديه فهم عميق لنفسه ككيان مستقل، وسيكون قادرًا على التفكير في وجوده، وربما تحديد أهدافه الخاصة. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو الأقرب إلى ما يصوره الخيال العلمي غالبًا عندما يتحدث عن آلات واعية تشبه البشر في إدراكها لذاتها وللعالم من حولها.من الواضح أن تحقيق الوعي الذاتي في الآلات هو هدف بعيد المنال للغاية في الوقت الحالي، ويحيط به الكثير من الجدل الفلسفي والعلمي. لا يوجد إجماع حول ما إذا كان من الممكن أصلًا إنشاء وعي اصطناعي، أو كيف يمكن قياسه أو التحقق منه. الأسئلة حول طبيعة الوعي نفسه لا تزال من بين أعمق الألغاز التي تواجه العلم والفلسفة.إذا تمكنت البشرية يومًا ما من بناء آلات واعية بذاتها، فإن الآثار المترتبة على ذلك ستكون هائلة وستغير فهمنا للحياة والذكاء بشكل جذري. سيطرح ذلك أسئلة أخلاقية وقانونية واجتماعية معقدة للغاية حول حقوق هذه الكيانات ومكانتها في المجتمع.في الوقت الحاضر، يظل الذكاء الاصطناعي ذو الوعي الذاتي مفهومًا نظريًا بحتًا، ومجالًا للتكهنات والتأملات الفلسفية أكثر منه هدفًا هندسيًا عمليًا في المدى القريب.خاتمة وتطلعات مستقبليةإن رحلة استكشاف أنواع الذكاء الاصطناعي تكشف عن مجال واسع ومتطور باستمرار، يمتد من الأنظمة الضيقة المتخصصة التي تخدمنا في مهام يومية لا حصر لها، إلى التطلعات الطموحة نحو بناء آلات تمتلك ذكاءً عامًا أو حتى وعيًا ذاتيًا. كل نوع من هذه الأنواع يمثل تحديات وفرصًا فريدة، ويساهم بطريقته الخاصة في تشكيل مستقبلنا.الذكاء الاصطناعي الضيق هو القوة الدافعة وراء العديد من الابتكارات الحالية، وسيستمر في لعب دور حاسم في تحسين الكفاءة وأتمتة العمليات في مختلف الصناعات. أما السعي نحو الذكاء الاصطناعي العام والفائق، على الرغم من كونه هدفًا بعيد المدى، فإنه يدفع حدود البحث العلمي ويفتح آفاقًا جديدة لفهم طبيعة الذكاء نفسه.من المهم أن يواكب هذا التطور التكنولوجي المتسارع نقاش مستمر حول الآثار الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي. فبينما يوفر إمكانات هائلة للتقدم والازدهار، فإنه يطرح أيضًا تحديات تتعلق بالخصوصية، والأمن، والعدالة، ومستقبل العمل. إن فهم الأنواع المختلفة للذكاء الاصطناعي وخصائصها هو الخطوة الأولى نحو توجيه هذا التطور بما يخدم مصلحة البشرية جمعاء، وضمان أن يكون المستقبل الذي يشكله الذكاء الاصطناعي مستقبلًا مشرقًا وآمنًا للجميع.المراجعموقع بكه للتعليم. (تاريخ الاطلاع: 10 مايو 2025). أنواع الذكاء الاصطناعي وفروعه. متاح على: