في خمسينيات القرن الماضي، وصف مؤسسو المجال، هيمان مينسكي (Hyman Minsky) وجوزيف مكارثي (Joseph McCarthy)، الذكاء الاصطناعي بأنه أي مهمة تؤديها آلة كان يُنظر إليها سابقًا على أنها تتطلب ذكاءً بشريًا.
ومن الواضح أن هذا تعريف فضفاض إلى حد ما، ولهذا سترى أحيانًا جدالات حول ما إذا كان الشيء هو ذكاء اصطناعي حقًا أم لا.
التعريفات الحديثة لما يعنيه إنشاء الذكاء أكثر تحديدًا. قال فرانسوا شوليت (Francois Chollet)، باحث الذكاء الاصطناعي في غوغل ومؤسس مكتبة برامج التعلم الآلي (Keras)، إن الذكاء مرتبط بقدرة النظام على التكيف والارتجال في بيئة جديدة، لتعميم معرفته وتطبيقها على سيناريوهات غير مألوفة:
“الذكاء هو الكفاءة التي تكتسب بها مهارات جديدة في مهام لم تستعد لها من قبل، ولا يُعدّ مهارة بحد ذاته، ولا ما يمكنك فعله، وإنما مدى جودة وكفاءة تعلم أشياء جديدة.”
عبدالله الصبحي
يمكن بموجب التعريف أعلاه وصف الأنظمة الحديثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل المساعدين الافتراضيين، على أنها أظهرت “ذكاءً اصطناعيًا ضيقًا”؛ وهي القدرة على تعميم تدريبهم عند تنفيذ مجموعة محدودة من المهام، مثل التعرف على الكلام أو الرؤية الحاسوبية.
عادةً ما تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي على الأقل بعض السلوكيات التالية المرتبطة بالذكاء البشري: التخطيط، والتعلم، والاستدلال، وحل المشكلات، وتمثيل المعرفة، والإدراك، والحركة، والتلاعب (وبدرجة أقل: الذكاء الاجتماعي والإبداع).
يعد الذكاء الاصطناعي (AI) بتقديم بعض أهم الابتكارات المذهلة لهذا القرن. السيارات ذاتية القيادة والمساعدين الشخصيين الآليين والتشخيص الآلي للأمراض، جميعها نتاج ثورة الذكاء الاصطناعي الناشئة التي ستعيد تشكيل طريقة عيشنا وأسلوب عملنا. ومع تضاعف الطلب على المهندسين الموهوبين في السنوات القليلة الماضية، ثمّة فرص غير محدودة للمهنيين الذين يرغبون في العمل ضمن مجال الذكاء الاصطناعي وتطويره.
وفي حين تتزايد وظائف تصميم وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يتوقع بعض المحللين أن تؤدي هذه الجهود إلى زعزعة الحركة الاقتصادية بشكل كبير. هذا لأن بمقدور أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة كميات لا محدودة من البيانات، والبشر -ونقصد ملايين الأشخاص في سوق العمل اليوم- ليسوا على قدر المهمة ببساطة.
يشير تقرير حديث صادر عن معهد ماكينزي العالمي إلى أن حوالي ثلث القوة العاملة الأمريكية سيواجهون خطر الاستغناء عن خدماتهم بحلول عام 2030. العاملون في الصناعات كثيفة البيانات معرضون للخطر بشكل خاص، بما في ذلك المتخصصون الماليون والإداريون وموظفو الدعم القانوني وكُتّاب المحتوى التسويقي والعاملين في مجال تكنولوجيا المعلومات.
ورغم أنه من غير الواضح ما هي الوظائف التي قد تُلغى وعدد الوظائف الجديدة التي سيتم إنشاؤها. يتوقع المنتدى الاقتصادي العالمي أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى زيادة صافية قدرها 58 مليون وظيفة على مستوى العالم.
لكن بعيدًا عن تأثير اقتصاد الذكاء الاصطناعي الجديد على القوى العاملة في المستقبل، سيستفيد طلاب الجامعات والمهنيون الشباب من دخول هذا المجال المزدهر. غير أن اقتحام مجال الذكاء الاصطناعي ليس ببساطة تعلم علوم الكمبيوتر أو الحصول على شهادة جامعية. وإنما يتطلب الأمر المبادرة والشجاعة والمعرفة. في الواقع، أفاد >50% من كبار المتخصصين في الذكاء الاصطناعي بوجود فجوة في المهارات، وهي “أزمة مواهب” حقيقية، بحسب شركة إرنست ويونغ (Ernst & Young).
تعلّم الذكاء الاصطناعي: الذكاء مطلوب
يتمتع الذكاء الاصطناعي بمنحنى تعليمي عالٍ، ولكن بالنسبة للطلاب المتحمسين، فإن ما سيجنونه من سوق الذكاء الاصطناعي يفوق بكثير مقدار استثمارهم للوقت والجهد أثناء التعلم. يتطلب النجاح في هذا المجال عادةً درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو تخصص ذي صلة مثل الرياضيات. قد تتطلب المناصب الأعلى درجة الماجستير أو الدكتوراه، على الرغم من أن الشهادة الجامعية لم تعد من المتطلبات الصعبة من قبل كبار أرباب العمل مثل “آبل” و “غوغل”. على العموم، سيعتمد نجاحك إلى حد كبير على عوامل لا علاقة لها بالتعليم الرسمي.
قال دان أيوب، المدير العام لقسم تعليم الواقع المختلط في مايكروسوفت:
“الفضول والثقة والمثابرة هي سمات مهمة لكل طالب يفكر في اقتحام مجال ناشئ، والذكاء الاصطناعي ليس استثناءً”.
دورات ومناهج الذكاء الاصطناعي
تُعد الدورات الدراسية لعلوم الكمبيوتر (إضافة للتعرف على أساسيات علوم البيانات، والتعلم الآلي، وجافا) نقطة انطلاق جيدة. ثمّة عدد من برامج البكالوريوس والدراسات العليا الجديدة التي تظهر كل يوم والتي صُممت لإعداد الشخص للتخصص في الذكاء الاصطناعي.
كما نلاحظ أدناه، يتكون الذكاء الاصطناعي من عدة تخصصات متداخلة. ففهم الأساليب الإحصائية، على سبيل المثال، لا يقل أهمية عن امتلاك خلفية في علوم الكمبيوتر. بالإضافة إلى الموضوعات المدرجة هنا، قد يكون من المفيد أخذ دورات متعددة التخصصات في مجالات مثل العلوم المعرفية لتوفير إطار عمل مفاهيمي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
عينة من المواد الأساسية في منهج الذكاء الاصطناعي
الرياضيات والإحصاء
- الجبر الخطي.
- حساب التفاضل والتكامل.
- المصفوفات والتحولات الخطية.
- التكامل والتقريب.
- الانحدار الحديث.
- نظرية الاحتمالات.
- شبكات بايزي.
- النماذج الرسومية الاحتمالية.
علوم الحاسوب
- أنظمة الحاسب والبرمجة.
- مبادئ حساب الضرورة.
- مبادئ البرمجة الوظيفية.
- أساسيات علوم البيانات.
- هياكل وخوارزميات البيانات المتوازية والمتسلسلة.
- البرمجة المنطقية والمنطق الحسابي.
- تطوير البرمجيات.
مواد اختصاصية
- التعلم الآلي والتعلم العميق والتعلم المعزز.
- نظرية المعلومات والاستدلال وخوارزميات التعلم.
- الشبكات العصبية لتعلم الآلة.
- تمثيل الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات.
- معالجة اللغة الطبيعية.
- الرؤية الحاسوبية وتحليل الصور.
بمجرد إتقانك بعض الأساسيات، ابحث عن الحقول الفرعية للذكاء الاصطناعي التي تهمك كثيرًا وشكّل منهجك الدراسي وفقًا لذلك. تعرض القائمة التالية المزيد من المواد المتخصصة التي قد تأخذها على أنها اختيارية أثناء حصولك على درجة علمية؛ هذه الموضوعات تستحق أيضًا الاستكشاف في أي مرحلة من مراحل حياتك المهنية.
قد تتوفر فصول إضافية لتعليم الطلاب تطبيقات معينة للذكاء الاصطناعي في مجالات مثل علم الأحياء والرعاية الصحية وعلم الأعصاب.