كيف يختلف برمجة الذكاء الاصطناعي عن البرمجة التقليدية؟

يتم تسليط الضوء على مقال 'كيف يختلف برمجة الذكاء الاصطناعي عن البرمجة التقليدية؟' من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه بالبنية التحتية للإنترنت والحوكمة والتبعيات التشغيلية أو وضوح السوق.

• البرنامج التقليدي للحاسوب يُبرمج بتعليمات مشفرة لمهام محددة بقواعد ثابتة.
• نماذج الذكاء الاصطناعي تتخذ القرارات وتقدم الحلول بناءً على أنماط تعلّمتها وتولد مدخلات جديدة دون تكرار ما تعلمته.

تطورت تقنية الذكاء الاصطناعي وتطبيقت في العديد من مجالات الحياة. كيف تختلف عن البرمجة التقليدية؟ في هذه المدونة، سأناقش ما هي كل برمجة وتركيزها المختلف والمجال المحدد المناسب لكل منهما. شاهد أولاً هذا الفيديو لمارتن كين من IBM يناقش نظام الذكاء الاصطناعي والكود التقليدي.

برمجة الذكاء الاصطناعي: ملخص

دعني ألخص محتوى الفيديو بإيجاز. ناقش مارتن أن الذكاء الاصطناعي يتعلم البيانات من خلال ثلاث خطوات: التدريب (إدخال البيانات)، التحقق (التعلم) والاختبار (الأداء). بينما في البرمجة التقليدية، تتبع القواعد وتُبرمج بأسطر من الكود يدويًا.

وذكر ثلاثة اختلافات بين هاتين الطريقتين: الأول هو قابلية التوسع، حيث يسمح الذكاء الاصطناعي بكمية كبيرة من الأكواد والبيانات بينما البرمجة التقليدية تحتاج إلى إدخال أكواد أكثر؛ الثاني هو أن البرمجة التقليدية لديها سيطرة كاملة على النظام لأن مخرجاتها هي ما تم بناؤه، بينما الذكاء الاصطناعي قد لا يمكن التنبؤ به لأنه يمكنه التعلم بناءً على أنماط تولد شيئًا جديدًا غير متوقع؛ النقطة الثالثة هي جوانب التعلم ومعالجة البيانات.

اقرأ أيضًا:IBM تسجل نموًا في حجوزات الذكاء الاصطناعي متجاوزة تقديرات الأرباح

يمكننا رؤية الفرق بوضوح بين الذكاء الاصطناعي والبرمجة التقليدية في جدول خطوات تطويرهما. أول لغة برمجة عالية المستوى تعود إلى عام 1942، تم تسويقها تجاريًا تسمى FORTRAN (ترجمة الصيغة)، قادها فريق في IBM. كانت أول أجهزة الكمبيوتر المزودة بالطاقة ذات سعة وذاكرة محدودة مما أجبر المبرمجين على كتابة برامج لغة مضبوطة يدويًا.

على مدى العقود، تم اختراع المزيد من لغات البرمجة مع تركيزات معالجة أكثر تقدمًا. تنطبق البرمجة التقليدية على العديد من المجالات التي تتطلب بيئة آمنة ودقيقة مثل أنظمة المحاسبة، تطوير الويب، وفي المجالات، معالجة الدفع والمصادقة على المستخدم، وكلها منظمة تحت قواعد الحوكمة. الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى، هو عكس ذلك تمامًا. تأسس كتخصص أكاديمي في عام 1956، جاءت العقبات بعد عقود من نقص الثقة في التمويل، وأخيرًا رحب بربيع الذكاء الاصطناعي في عام 2012. أدى التطور عبر التعلم العميق الذي تفوق على تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى ازدهار الذكاء الاصطناعي في عشرينيات القرن الحادي والعشرين.

اقرأ أيضًا:مستشار الاستثمار البشري مقابل الذكاء الاصطناعي: أيهما أفضل؟

برمجة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

لعب التعلم الآلي دورًا حاسمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي المبكر. التعلم الآلي هو دراسة البرامج التي يمكنها تحسين أدائها في المهام المعطاة. مشابه جدًا لفكرة الذكاء الاصطناعي التوليدي الآن، تعلم نمط البيانات وإخراج شيء مختلف. أطلق المطورون على الخطوة الثالثة اسم التدريب لجوانب التعلم المعزز في 'الاختبار' (خطوات في البرمجة التقليدية) حيث يكافئ المجربون (يرسلون إشارة جيدة) للاستجابة الجيدة ويعاقبون (يرسلون إشارة سلبية) للاستجابة السيئة، وبذلك يتدرب الجهاز لتعلم إعطاء إجابات 'صحيحة'.

مع استمرار الشرح من تعريفه إلى أصله/تاريخه، نفهم كيف يختلفان عن بعضهما البعض، إنه مشابه جدًا للمصطلح في علم النفس مثل الإشراط الكلاسيكي والإشراط الإجرائي، حيث قال الأول أن السلوكيات تُستثار، بينما قال الثاني أن السلوكيات تُصدر.

من الاختلاف ليس من الصعب فهم سبب تساؤل الكثيرين عن القضايا الأخلاقية للذكاء الاصطناعي والمخاطر المستقبلية على الجنس البشري. حيث يمكنهم حرفيًا تعلم أشياء مثل ما فعلناه. توفر البرمجة التقليدية قاعدة قوية لتطوير الذكاء الاصطناعي، هل سيتفوق الذكاء الاصطناعي في مرحلة ما على البشر جسديًا أيضًا؟ يبقى هذا سؤالاً.