كيف تختلف برمجة الذكاء الاصطناعي عن البرمجة التقليدية؟

• يتم برمجة برنامج الكمبيوتر التقليدي بتعليمات مشفرة لمهام محددة وفق قواعد ثابتة.
• تتخذ نماذج الذكاء الاصطناعي القرارات وتقدم الحلول بناءً على أنماط مكتسبة، كما تولد بيانات جديدة دون تكرار ما تعلمته.

تطورت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطبق في العديد من مجالات الحياة. كيف تختلف عن البرمجة التقليدية؟ في هذه المدونة، سأشرح ما هو كل نوع من البرمجة، ومحاورها، والمجالات المحددة التي يناسب كل منها. شاهد أولاً هذا الفيديو لـ Martin Keen من IBM الذي يتناول نظام الذكاء الاصطناعي والكود التقليدي.

ملخص برمجة الذكاء الاصطناعي

دعوني ألخص بإيجاز محتوى الفيديو. شرح Martin أن الذكاء الاصطناعي يتعلم البيانات في ثلاث مراحل: التدريب (دمج البيانات)، والتحقق (التعلم)، والاختبار (تقييم الأداء). في البرمجة التقليدية، نتبع القواعد ونبرمج سطور التعليمات البرمجية يدويًا.

وأشار إلى ثلاثة اختلافات بين هاتين الطريقتين في البرمجة: أولاً، قابلية التوسع، لأن الذكاء الاصطناعي يسمح بإدارة كميات كبيرة من الكود والبيانات، بينما البرمجة التقليدية تتطلب المزيد من الكود كمدخلات؛ ثانيًا، البرمجة التقليدية توفر تحكمًا كاملاً في النظام لأن مخرجاتها هي ما تم بناؤه، بينما الذكاء الاصطناعي قد يكون غير متوقع لأنه يتعلم من الأنماط ويولد شيئًا جديدًا يتجاوز التوقعات؛ ثالثًا، الجوانب المتعلقة بالتعلم ومعالجة البيانات.

اقرأ أيضًا:IBM تعلن عن نمو في حجوزات الذكاء الاصطناعي متجاوزة تقديرات الأرباح

يمكننا أن نرى بوضوح الفرق بين الذكاء الاصطناعي والبرمجة التقليدية في جدول خطوات تطورهما. أول لغة برمجة عالية المستوى، يعود تاريخها إلى عام 1942 وتم تسويقها، تسمى FORTRAN (ترجمة الصيغة)، بقيادة فريق من IBM. كانت أجهزة الكمبيوتر الأولى ذات سعة وذاكرة محدودة، مما اضطر المبرمجين إلى كتابة برامج بلغة التجميع محسنة يدويًا.

على مدى العقود، تم اختراع لغات برمجة جديدة بمحاور معالجة أكثر تقدمًا. تُطبق البرمجة التقليدية في العديد من المجالات التي تتطلب بيئة آمنة ودقيقة، مثل الأنظمة المحاسبية، وتطوير الويب، وفي هذه المجالات، معالجة المدفوعات والمصادقة على المستخدمين، وكلها تخضع لقواعد الحوكمة. أما الذكاء الاصطناعي، فهو العكس تمامًا. تأسس كنظام أكاديمي في عام 1956، وواجه عقبات في العقود التالية بسبب نقص الثقة والتمويل، قبل أن يشهد ربيع الذكاء الاصطناعي في عام 2012. وقد تفوق التطور بالتعلم العميق على تقنيات الذكاء الاصطناعي السابقة، مما أدى إلى طفرة 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 القادرة على تحسين أدائها في مهام معينة. يشبه إلى حد كبير فكرة الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالي، فهو يتعلم أنماط البيانات وينتج شيئًا مختلفًا. أطلق المطورون على المرحلة الثالثة اسم "التدريب" بسبب جوانب التعلم المعزز في "الاختبار" (خطوات البرمجة التقليدية)، حيث يكافئ المجربون (يرسلون إشارة إيجابية) للإجابة الصحيحة ويعاقبون (يرسلون إشارة سلبية) للإجابة الخاطئة، مما يدرب الآلة على تعلم إعطاء إجابات "صحيحة".

كلما اتسع الشرح من تعريفه إلى أصله/تاريخه، نفهم كيف يختلفان عن بعضهما البعض؛ إنه مشابه تمامًا للمصطلحات في علم النفس: الإشراط الكلاسيكي والإشراط الإجرائي، الأول يعتبر أن السلوكيات تستثار، بينما الثاني يعتبر أنها تصدر.

من هذا الاختلاف، ليس من الصعب فهم سبب تشكيك الكثيرين في الذكاء الاصطناعي بشأن قضاياه الأخلاقية والمخاطر المستقبلية على الجنس البشري. لأنه يمكن أن يتعلم أشياء حرفيًا كما نفعل نحن. توفر البرمجة التقليدية أساسًا متينًا لتطوير الذكاء الاصطناعي، ولكن هل سيتفوق الذكاء الاصطناعي يومًا على البشر جسديًا أيضًا؟ يبقى هذا سؤالاً.