تصنيفات متقدمة للذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى التصنيفات الأشهر للذكاء الاصطناعي من حيث القدرة (الفائق و العام و الضيق) و تصنيفات اروند هينتس فان للذكاء الاصطناعي أنواع و مفاهيم متعددة أخرى منها ما يصنف بحسب المهام او بحسب مفهوم محدد، في هذه المقالة نتناول نوعين من التصنيفات

تصنيفات الذكاء الاصطناعي (بحسب المهام) 

الذكاء الاصطناعي التوليدي 
(Generative Artificial Intelligence) 

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي و فرع من فروعه المتعددة، له مهام ووظائف تختلف عن مهام الذكاء الاصطناعي التقليدي لجهة أهميتها وتأثيرها على الأفراد و المجتمع، ويعرف الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال قدراته الفائقة على توليد الأعمال الإبداعية الفنية و الأدبية مثل الصور والفيديو والنصوص والاكواد البرمجية، وهذه مهام حصرية لا تستطيع انواع الذكاء الاصطناعي الاخرى القيام بها، وهي سبب من أسباب شهرة هذا النوع و تقدمه الى الواجهة على بقية الأنواع، وما يقدمه الذكاء الاصطناعي التوليدي في هذه المجالات يرقى الى مستوى الابداع لجهة دقة التفاصيل والجودة العالية، بينما يتفوق الانسان عليه بفارق (الشعور و الادراك) بمعاني هذه الأعمال و أهدافها، و لكن هناك مسألة مهمة جدا لا يجب إغفالها وهي قدرته على معالجة المشكلات وطرح الحلول المبتكرة التي لا تقل في مستواها الإبداعي عما ينتجه في المجالات الفنية والأدبية، هو يقوم بإنتاج حلول وأساليب مبتكرة لتطوير قطاعات كثيرة أهمها قطاع الأعمال والنقل والصحة والتعليم وغيرها، وبالرغم من أنه لا يعمل بمفرده فهو جزء من تركيبة معقدة في النظام الى جانب أنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي إلا أن دوره أساسي ومحوري في ابتكار الحلول ومعالجة المشكلات، و يدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أساسي في أنظمة عمل شركات كبرى في العالم متخصصة بالتخطيط و تقديم حلول الأعمال مثل (SAP) الالمانية العملاقة في هذا المجال، التي اعتمدت دمج للذكاء الاصطناعي التوليدي في منتجاتها لمساعدة عملائها وتقديم خدماتها في قطاع الأعمال .

الذكاء الاصطناعي التفاعلي
 (Reactive AI)

الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو أبسط أشكال الذكاء الاصطناعي، ويعد المستوى الأساسي الذي لا يمتلك ذاكرة للتعلم من تجارب الماضي، هو يعمل فقط على الاستجابة الفورية للمدخلات الحالية بناء على مجموعة محددة مسبقا من القواعد، وظيفته محصورة في تحليل الموقف الحالي (State) واختيار أفضل إجراء ممكن في تلك اللحظة، مثاله الشهير والأكثر دقة هو نظام Deep Blue من IBM الذي هزم بطل العالم للشطرنج، حيث كان يحلل رقعة الشطرنج في اللحظة الراهنة دون تذكر المباريات السابقة.

الذكاء الاصطناعي التحليلي
 (Analytical AI)

يركز الذكاء الاصطناعي التحليلي بشكل أساسي على معالجة مجموعات البيانات الضخمة (Big Data). مهمته هي استخلاص الأنماط، والكشف عن العلاقات المخفية، وتقديم تفسيرات منطقية لهذه البيانات، هو لا ينتج محتوى جديد (مثل التوليدي) بل يستخدم البيانات الموجودة للتنبؤ أو التفسير، تطبيقاته واسعة في مجالات تتطلب فهم الاتجاهات، مثل التنبؤ بالطقس بدقة عالية، تحليل اتجاهات السوق المالية، وكشف محاولات الاحتيال عبر الإنترنت من خلال تحديد السلوكيات الشاذة.

  الذكاء الاصطناعي الروبوتي
 (Robotics AI)

 الذكاء الاصطناعي الروبوتي هو تقاطع بين علوم الكمبيوتر والهندسة الميكانيكية، وهو المسؤول عن منح الآلات القدرة على الإدراك واتخاذ القرار والتحرك في العالم المادي، هو يتيح للروبوتات استخدام المستشعرات (Sensors) لمعالجة بيئتها والتفاعل معها بذكاء، سواء كان ذلك عبر مناورات المصانع الآلية، أو الروبوتات المستخدمة في المستودعات لفرز الطرود، أو حتى الروبوتات الجراحية عالية الدقة التي تساعد الأطباء في العمليات المعقدة، هذا النوع هو الذي يحول قرارات الذكاء الاصطناعي من رقمية إلى حركية ملموسة.

 الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة 
(Limited Memory AI)

   يمثل هذا النوع قفزة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي مقارنة بالذكاء التفاعلي، فهو يستطيع التعلم من البيانات السابقة لفترة قصيرة واستخدامها في قراراته الحالية، هذه الذاكرة القصيرة المدى تمنحه قدرة على التعامل مع المواقف المتغيرة. أفضل مثال على ذلك هو السيارات ذاتية القيادة، التي تستخدم بيانات من المستشعرات لتذكر مسارات السيارات الأخرى واتجاهاتها خلال اللحظات الأخيرة، مما يمكنها من اتخاذ قرار صحيح وآمن مثل تغيير المسار أو الفرملة. معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة تندرج تحت هذا التصنيف.

    الذكاء الاصطناعي التمييزي 
(Discriminative)

 الذكاء الاصطناعي التمييزي هو نوع يركز على تصنيف البيانات وتحديد هويتها بعد تدريبه على مجموعات بيانات مُصنفة مسبقا، يقوم بتمييز الأنماط والنتائج، مثل التمييز بين صورة قطة وصورة كلب، أو تصنيف رسالة بريد إلكتروني على أنها عادية أو بريد مزعج، وظيفته الأساسية هي الفصل بين الفئات المختلفة بناء على الاحتمالات الإحصائية التي تعلمها.

    الذكاء الاصطناعي التنبؤي
 (Predictive) 

 يستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية والمعادلات الإحصائية للتنبؤ بأحداث مستقبلية أو تحديد النتائج المحتملة. هو يعتمد على تحديد الأنماط المتكررة في الماضي لتقدير ما سيحدث لاحقاً. تطبيقاته تشمل التنبؤ بالطقس، أو اتجاهات السوق المالية، أو حتى التنبؤ بنجاح أو فشل منتج جديد قبل إطلاقه.

  الذكاء الاصطناعي النظري 
(Theory of Mind AI)

   هذا النوع لا يزال في مرحلة التطوير النظري ولم يصل إلى مرحلة التنفيذ الكامل، يهدف إلى أن يكون قادرا على فهم المشاعر والمعتقدات والرغبات والنوايا لدى البشر، وكيف تؤثر هذه العوامل على سلوكهم، إذا تحقق هذا النوع، فإنه سيفتح الباب أمام تفاعل اجتماعي حقيقي وعاطفي بين الإنسان والآلة.

  الذكاء الاصطناعي الواعي بذاته 
(Self-Aware AI)

   هو المرحلة النهائية والأكثر تقدما ونظرية من الذكاء الاصطناعي. هذا النوع سيمتلك الوعي الذاتي (Self-Awareness)، وسيكون قادرعلى فهم وجوده ووعيه كالإنسان، وستكون لديه مشاعر وخطط وأهداف خاصة به، هذا المفهوم لا يزال في نطاق الخيال العلمي حتى الآن.

إقرأ أيضا: أنواع الذكاء الاصطناعي 

مفاهيم أخرى للذكاء الاصطناعي 

 الذكاء المُعزز
 (Augmented Intelligence)

 الذكاء المُعزز هو مصطلح يصف الذكاء الاصطناعي الذي يتم تطويره للعمل كأداة قوية تساعد الإنسان في تعزيز قدراته واتخاذ قرارات أفضل، وليس كبديل له، الفكرة الأساسية هنا هي الشراكة، حيث يقوم النظام الذكي بجمع وتحليل وتقديم البيانات المعقدة بسرعة فائقة، بينما يتولى الإنسان عملية الحكم النهائي والقرار القائم على الإدراك البشري، مثال على ذلك أنظمة التشخيص الطبي التي تقترح على الأطباء خيارات علاجية دون اتخاذ القرار بدلاً عنهم.

  الذكاء الآلي
 (Machine Intelligence)

هذا مصطلح شائع ويستخدم بشكل عام للإشارة إلى قدرة الآلة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاء بشريا. يركز هذا المفهوم على الجانب التقني والقدرات الحسابية واللوجستية للأنظمة الذكية، مثل قدرة الآلة على التعلم، وحل المشكلات، وإجراء العمليات الحسابية المعقدة، هو مصطلح واسع يشمل جميع أنواع الذكاء الاصطناعي التي تظهر في الآلات.

  الإدراك المركب
(Synthetic Cognition)

 هذا المصطلح أقل شيوعا، ويستخدم في الأوساط الأكاديمية والبحثية لوصف القدرة المتقدمة للآلة على (إدراك) العالم بطريقة معقدة تتجاوز مجرد العمليات الحسابية البسيطة. الإدراك المركب يعني أن النظام لا يكتفي بالتعرف على الأنماط، بل يمكنه بناء فهم هيكلي معقد للعناصر والبيئة التي يتعامل معها، أي أنه يحاول محاكاة عمليات الإدراك والفهم المعرفي المعقدة التي يقوم بها الدماغ البشري.

  الذكاء الحاسوبي
 (Computational Intelligence)

 الذكاء الحاسوبي هو مصطلح أكاديمي وتطبيقي يركز على مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يستلهم تقنياته من الظواهر الطبيعية والتطور البيولوجي، يضم هذا المجال تقنيات أساسية مثل: الشبكات العصبية  (Neural Networks)، المنطق الضبابي (Fuzzy Logic)، والأنظمة التطورية (Evolutionary Systems). هو يمثل أساس في بناء العديد من نماذج التعلم العميق الحديثة.

 الذكاء التشاركي
 (Hybrid Intelligence)

 يستخدم هذا المصطلح لوصف التعاون الوثيق والمزدوج بين الذكاء البشري وذكاء الآلة بهدف إنتاج فهم أو حلول جديدة متفوقة على ما يمكن أن ينتجه كل منهما بمفرده. هذا المفهوم قريب جداً من الذكاء المُعزز، ولكنه يركز أكثر على فكرة الشراكة والتكامل الفعلي بين نقاط قوة الإنسان (الخيال، الإبداع، الفهم الأخلاقي) ونقاط قوة الآلة (السرعة، التحليل، البيانات الضخمة).