الذكاء الاصطناعي الكامل

في مجال الذكاء الاصطناعي ، تُعرف المهام التي يُفترض أنها تتطلب ذكاءً اصطناعياً عاماً لحلها بشكل غير رسمي باسم "مهام الذكاء الاصطناعي الكاملة" أو "مهام الذكاء الاصطناعي الصعبة" . ^{[ 1 ]} ويعكس وصف مشكلة ما بأنها "مهام ذكاء اصطناعي كاملة" الاعتقاد بأنه لا يمكن حلها بواسطة خوارزمية محددة بسيطة.

قبل عام 2013، شملت المشكلات التي يُفترض أن الذكاء الاصطناعي قادر على حلها بالكامل مجالات رؤية الحاسوب ، وفهم اللغة الطبيعية ، والتعامل مع الظروف غير المتوقعة أثناء حل أي مشكلة واقعية. ^{[ 2 ]} وقد اعتُبرت المهام التي يُفترض أن الذكاء الاصطناعي قادر على حلها بالكامل مفيدة بشكل خاص في التمييز بين البشر والأنظمة الآلية، كما هو الحال في اختبارات CAPTCHA . ^{[ 3 ]}

صاغت فانيا مونتالفو هذا المصطلح قياسًا على مصطلحي NP-complete و NP-hard في نظرية التعقيد ، اللذين يصفان رسميًا أشهر فئة من المسائل الصعبة. ^{[ 4 ]} وقد ورد استخدام المصطلح مبكرًا في أطروحة الدكتوراه لإريك مولر عام 1987 ^{[ 5 ]} وفي ملف المصطلحات لإريك ريموند عام 1991. ^{[ 6 ]}

كانت الأنظمة الخبيرة ، التي شاعت في ثمانينيات القرن الماضي، قادرة على حلّ نسخ بسيطة أو محدودة من مسائل الذكاء الاصطناعي الكاملة، لكنها لم تكن قادرة على حلّها بشكل كامل. عندما حاول باحثو الذكاء الاصطناعي توسيع نطاق أنظمتهم للتعامل مع مواقف أكثر تعقيدًا في العالم الحقيقي، أصبحت البرامج هشة للغاية في غياب المعرفة العامة أو الفهم الأساسي للموقف: إذ كانت تفشل عند ظهور ظروف غير متوقعة خارج سياق المشكلة الأصلية. عندما يتعامل البشر مع مواقف جديدة في العالم، فإن وعيهم بالسياق العام يساعدهم: فهم يعرفون ماهية الأشياء من حولهم، وسبب وجودها، وما يُحتمل أن تفعله، وما إلى ذلك. بإمكانهم تمييز المواقف غير المألوفة والتكيف معها وفقًا لذلك. افتقرت الأنظمة الخبيرة إلى هذه القدرة على التكيف، وكانت هشة عند مواجهة مواقف جديدة. ^{[ 7 ]}

نشرت شركة ديب مايند بحثًا في مايو 2022 درّبت فيه نموذجًا واحدًا على أداء عدة مهام في آنٍ واحد. هذا النموذج، المسمى غاتو ، قادر على "لعب أتاري، وكتابة التعليقات على الصور، والدردشة، وتكديس المكعبات باستخدام ذراع روبوتية حقيقية، وغير ذلك الكثير، حيث يقرر بناءً على السياق ما إذا كان سيُخرج نصًا، أو عزم دوران المفاصل، أو ضغطات الأزرار، أو رموزًا أخرى." ^{[ 8 ]} وبالمثل، فإن بعض المهام التي كانت تُعتبر سابقًا من اختصاص الذكاء الاصطناعي، مثل الترجمة الآلية ، ^{[ 9 ]} هي من بين قدرات نماذج اللغة الكبيرة . ^{[ 10 ]}

يُفترض أن تتضمن المشكلات الكاملة للذكاء الاصطناعي ما يلي:

• مراجعة النظراء باستخدام الذكاء الاصطناعي ^{[ 11 ]} ( فهم اللغة الطبيعية المركبة ، والاستدلال الآلي ، وإثبات النظريات الآلي ، ونظام خبير المنطق الرسمي )
• مشاكل بونغارد ^{[ 12 ]}
• رؤية الحاسوب (والمشاكل الفرعية مثل التعرف على الأشياء ) ^{[ 13 ]}
• فهم اللغة الطبيعية (والمشاكل الفرعية مثل استخراج النصوص ، ^{[ 14 ]} والترجمة الآلية ، ^{[ 15 ]} وإزالة الغموض عن معاني الكلمات ^{[ 16 ]} )
• القيادة الذاتية ^{[ 17 ]}
• التعامل مع الظروف غير المتوقعة أثناء حل أي مشكلة في العالم الحقيقي، ^{[ 18 ]} سواء كانت الملاحة أو التخطيط أو حتى نوع التفكير الذي تقوم به الأنظمة الخبيرة .

تتناول نظرية التعقيد الحسابي الصعوبة الحسابية النسبية للدوال القابلة للحساب . وبحسب تعريفها، فهي لا تشمل المسائل التي يكون حلها غير معروف أو لم يتم تحديده رسميًا. ولأن العديد من مسائل الذكاء الاصطناعي لا تزال تفتقر إلى صياغة رسمية، فإن نظرية التعقيد التقليدية لا تُتيح تعريفًا رسميًا لاكتمال الذكاء الاصطناعي.

يقترح رومان يامبولسكي ^{[ 19 ]} أن المشكلة${\displaystyle C}$يُعتبر الذكاء الاصطناعي مكتملاً إذا كان يمتلك خاصيتين:

• وهي تندرج ضمن مجموعة مشاكل الذكاء الاصطناعي (قابلة للحل بواسطة عراف بشري).
• يمكن تحويل أي مشكلة في الذكاء الاصطناعي إلى${\displaystyle C}$بواسطة خوارزمية زمنية متعددة الحدود.

من ناحية أخرى، هناك مشكلة${\displaystyle H}$تكون مشكلة الذكاء الاصطناعي صعبة إذا وفقط إذا كانت هناك مشكلة ذكاء اصطناعي كاملة${\displaystyle C}$هذا قابل للاختزال بواسطة تورينج في زمن متعدد الحدود إلى${\displaystyle H}$وهذا يؤدي أيضاً كنتيجة لوجود مشاكل سهلة الذكاء الاصطناعي ، والتي يمكن حلها في وقت متعدد الحدود بواسطة آلة تورينج حتمية مع أوراكل لبعض المشاكل.

وقد افترض يامبولسكي ^{[ 20 ]} أيضًا أن اختبار تورينج هو سمة مميزة لاكتمال الذكاء الاصطناعي.

يصنف غروب وجين ^{[ 21 ]} المشكلات التي تتطلب ذكاءً اصطناعياً عاماً للوصول إلى مستوى أداء الآلة البشري على أنها مشكلات كاملة في الذكاء الاصطناعي، بينما لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية حل سوى نسخ محدودة من هذه المشكلات. ويرى شيكرست ^{[ 12 ]} أن الحصول على حل متعدد الحدود لمشكلات الذكاء الاصطناعي الكاملة لا يعني بالضرورة حل مشكلة الذكاء الاصطناعي العام، مؤكداً أن نقص أبحاث التعقيد الحسابي هو العامل المحدد لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام.

بالنسبة لكوي بينتورو وفيليز، ^{[ 22 ]} فإن حل المشكلات الكاملة للذكاء الاصطناعي سيكون له تداعيات قوية على المجتمع.

• التعرف التلقائي على الكلام (ASR) كامل
• قائمة بالمشاكل غير المحلولة في علوم الحاسوب
• الذكاء الاصطناعي