يشير مصطلح الذكاء الإصطناعي الرمزي أو ما يسمى ب Symbolic Artificial Intelligence إلى مجموعة من الكلمات أو الرموز التي يستطيع البشر فهمها، إلى جانب القواعد التي يمكن للبرنامج دمجها و معالجتها بغرض أداء المهمة المعطاة إليه. جلّ ما يعتمد عليه هذا النوع هو المعلومات التي يتم إدخالها له لا على مدى إدراكه للمهمة التي يريد إنجازها، هذه الطريقة مستوحاة من المنطق الرياضي "Mathematical Logic" و كذلك من الطريقة التي يصف بها الناس عمليات التفكير الواعي. و من الأمثلة على هذا النهج هو النظم الخبيرة " Expert Systems "
على النقيض، الذكاء الإصطناعي الغير رمزي “Sub symbolic Artificial Intelligence” يوضح العلاقة بين المدخلات و المخرجات و لكن بطريقة لا يمكن للبشر فهمها، إذ يرتكز على كومة من المعادلات – و التي غالبا ما يصعب تفسيرها بالأرقام – وهذه الطريقة مستوحاة من علم الأعصاب و تسعى لالتقاط عمليات التفكير اللاواعي. و أفضل مثال لهذا الأسلوب هو التعلم العميق "Deep Learning".
و لفهم هذان المنهجان بشكل أبسط تخيل وجود رجل في غرفة منفصلة عنك و مهمته هي ترجمة أي كلمة تُرسل إليه عبر الباب الفاصل بينكما -مع العلم أن تلك الغرفة مليئة بقواميس من جميع لغات العالم. فعنما تريد ترجمة كلمة من اللغة العربية إلى الإنجليزية عليك بكتابتها و إرسالها عبر الباب للرجل.
في حالة الذكاء الإصطناعي الرمزي سيقوم الرجل باستقبال الكلمة و سيرى أنك تريد الترجمة من اللغة العربية إلى الإنجليزية، وتبعًا لهذا سيذهب للبحث في جميع قواميس اللغة الإنجليزية الموجودة ثم يبحث عن ما يقابل عبارتك العربية، بعد فترة، سيقوم بتمرير الورقة المترجمة إليك مرة أخرى عبر الباب؛ بالنسبة إليك سيبدو وكأن الرجل يعرف و يفهم اللغة الإنجليزية، لكن في الحقيقة أنه ليس كذلك.
أما في حالة الذكاء الإصطناعي الغير رمزي، فعند كتابة و إرسال نفس العبارة للرجل فإنه سيستقبل الورقة و سيرى المهمة المُسداة إليه (وهي كما أشرنا سابقا الترجمة من اللغة العربية إلى الإنجليزية )، فسيقوم بترجمة العبارة و إرسالها إليك فورًا.
الفرق الجوهري بين الحالتين أن في الأولى الرجل لم يستوعب ما أرسله، أما في الثانية فإن الرجل كان مُدركا لما أرسله، وكأنما قد تم تعليمه مسبقا على استيعاب اللغة.
و نستخلص من هذا المثال نقطة مهمة وهي: أن تعليم الذكاء الإصطناعي لفهم هذه المعرفة – أو غيرها من المعارف – يستغرق وقتا و جهدا طويلا، و لكن ينتج عنه مخرجات أسرع و أكثر دقة.
غير أن خوف المهندسين المشرفين على تصميم الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الإصطناعي الغير رمزي – كالتعلم العميق - آخذ في التزايد، حيث أن عدم قدرتنا على فهم هذه الأنظمة بشكل جيد قد يكون عائقا في معرفة مدى خطورتها قبل فوات الأوان، ففي كثير من الأحيان يؤدي إجراء تعديل صغير إلى تحسين الأداء بشكل ملموس لكن من دون معرفة ما يحدث وراء ستار هذه الأنظمة!
فهل خوف هؤلاء المهندسين مُبرَر؟ أم أن ما وصلنا إليه في الذكاء الإصطناعي لحد الآن بعيد عن أن يكون مصدر خطر للبشرية؟
المراجع:
1. A guide to why advanced AI could destroy the world - Vox
2. Symbolic Vs Sub-symbolic AI Methods: Friends or Enemies? (ceur-ws.org)
3. What is Symbolic A.I.? - Quora
كتابة: بتول جلال الشويخ
"طالبة جامعية في تخصص تكنولوجيا المعلومات, مهتمة بمجال الذكاء الإصطناعي, علوم البيانات و الفيزياء ,حاصلة على شهادات في مجال البرمجة من منصات رقمية معتبرة, أسست نادي الذكاء الإصطناعي في مدرستها الثانوية."
مراجعة علمية: محمد بوعلاي
مراجعة وتدقيق: زهراء الحمري