الذكاء الحسابي

في علوم الحاسوب ، يشير الذكاء الحسابي ( CI ) إلى المفاهيم والنماذج والخوارزميات وتطبيقات الأنظمة المصممة لإظهار سلوك " ذكي " في بيئات معقدة ومتغيرة. ^{[ 1 ]} تهدف هذه الأنظمة إلى إتقان المهام المعقدة في مجموعة واسعة من المجالات التقنية أو التجارية، وتقدم حلولًا تتعرف على الأنماط وتفسرها ، وتتحكم في العمليات، وتدعم اتخاذ القرارات ، أو تُسيّر المركبات أو الروبوتات ذاتيًا في بيئات غير معروفة، من بين أمور أخرى. ^{[ 2 ]} تتميز هذه المفاهيم والنماذج بالقدرة على التعلم أو التكيف مع المواقف الجديدة، والتعميم ، والتجريد ، والاكتشاف، والربط . ^{[ 3 ]} تلعب الأساليب المستوحاة من الطبيعة دورًا رئيسيًا في هذا. ^{[ 1 ]}

تُعالج مناهج الذكاء الحسابي في المقام الأول المشكلات المعقدة في العالم الحقيقي التي لا يُناسبها النمذجة التقليدية أو الرياضية لأسبابٍ عديدة: منها: عدم إمكانية وصف العمليات بدقةٍ تامة، أو تعقيدها الشديد الذي يُعيق الاستدلال الرياضي ، أو احتوائها على بعض أوجه عدم اليقين أثناء سيرها، كالتغيرات غير المتوقعة في البيئة أو في العملية نفسها، أو كونها عشوائية بطبيعتها. لذا، فإن تقنيات الذكاء الحسابي مُصممة خصيصًا للعمليات غير المُحددة جيدًا ، والمعقدة، وغير الخطية ، والمتغيرة مع الزمن، و/أو العشوائية. ^{[ 4 ]}

يُعرّف معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) في تعريف حديثٍ له الذكاء الحسابي بأنه نظرية وتصميم وتطبيق وتطوير نماذج حسابية مستوحاة من علم الأحياء واللغة. تقليديًا، كانت الركائز الثلاث الرئيسية للذكاء الحسابي هي الشبكات العصبية ، والأنظمة الضبابية ، والحوسبة التطورية . ... يُعدّ الذكاء الحسابي مجالًا متطورًا، ويشمل حاليًا، بالإضافة إلى مكوناته الرئيسية الثلاثة، نماذج حسابية أخرى مثل الذكاء المحيطي ، والحياة الاصطناعية ، والتعلم الثقافي ، وشبكات الغدد الصماء الاصطناعية، والاستدلال الاجتماعي، وشبكات الهرمونات الاصطناعية. ... شهدت السنوات القليلة الماضية طفرةً في الأبحاث المتعلقة بالتعلم العميق ، ولا سيما الشبكات العصبية الالتفافية العميقة . أصبح التعلم العميق اليوم المنهج الأساسي للذكاء الاصطناعي . في الواقع، تعتمد بعض أنجح أنظمة الذكاء الاصطناعي على الذكاء الحسابي. ^{[ 5 ]} مع ذلك، ونظرًا لأن الذكاء الاصطناعي مجال ناشئ ومتطور، فلا يوجد تعريف نهائي له، ^{[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]} لا سيما فيما يتعلق بقائمة المفاهيم والنماذج التي ينتمي إليها. ^{[ 3 ] [ 9 ] [ 10 ]}

تظل المتطلبات العامة لتطوير "نظام ذكي" ثابتة في جوهرها، ألا وهي محاكاة التفكير والتصرف الذكيين في مجال تطبيق محدد. ولتحقيق ذلك، يجب تمثيل المعرفة المتعلقة بهذا المجال في نموذج قابل للمعالجة. وتعتمد جودة النظام الناتج بشكل كبير على مدى جودة اختيار النموذج خلال عملية التطوير. ففي بعض الأحيان، تكون الأساليب القائمة على البيانات مناسبة لإيجاد نموذج جيد، بينما في أحيان أخرى، تُحقق تمثيلات المعرفة القائمة على المنطق نتائج أفضل. وعادةً ما تُستخدم النماذج الهجينة في التطبيقات العملية. ^{[ 2 ]}

وفقًا للكتب المدرسية الفعلية، يمكن اعتبار الأساليب والنماذج التالية، التي تكمل بعضها البعض إلى حد كبير، أجزاءً من CI: ^{[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]}

• الأنظمة الضبابية ^{[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]}
• الشبكات العصبية ^{[ 11 ] [ 12 ] [ 14 ] [ 15 ]} وعلى وجه الخصوص، الشبكات العصبية الالتفافية ^{[ 13 ] [ 16 ] [ 17 ]}
• الحوسبة التطورية ^{[ 14 ] [ 15 ]} ، وعلى وجه الخصوص، التحسين التطوري متعدد الأهداف ^{[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 16 ] [ 17 ]}
• ذكاء السرب ^{[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]}
• الشبكات البايزية ^{[ 13 ] [ 16 ] [ 17 ]}
• أنظمة المناعة الاصطناعية ^{[ 15 ] [ 17 ]}
• نظرية التعلم ^{[ 12 ]}
• الأساليب الاحتمالية ^{[ 12 ]}

يُستخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي في وسائل الإعلام، وكذلك من قِبل بعض العلماء المعنيين، كمصطلح شامل لمختلف التقنيات المرتبطة به أو بالذكاء الاصطناعي. ^{[ 5 ] [ 18 ]} ويذكر كراينين ​​وإيبن أن محاولات تعريف الذكاء الاصطناعي أو على الأقل وصفه يمكن عادةً تصنيفها ضمن مجموعة واحدة أو أكثر من المجموعات التالية:

• "التعريف النسبي" الذي يقارن بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي
• المعالجة المفاهيمية للمفاهيم الرئيسية وأدوارها في الذكاء الاصطناعي
• قائمة بالمناطق (المُنشأة) التي تنتمي إليها ^{[ 8 ]}

لطالما كانت العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي موضوعًا يُناقش بكثرة خلال تطور الذكاء الاصطناعي. ورغم أن القائمة أعلاه توحي بأنهما مترادفان، إلا أن الغالبية العظمى من الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي/الذكاء الاصطناعي العاملين في هذا الموضوع يعتبرونهما مجالين متميزين، حيث ^{[ 8 ] [ 18 ]}

• الذكاء الاصطناعي هو بديل للذكاء الاصطناعي
• يشمل الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي
• يشمل الذكاء الاصطناعي

يعود الفضل في النقطة الأولى من النقاط الثلاث المذكورة أعلاه إلى زاده ، مؤسس نظرية المجموعات الضبابية، الذي ميّز بين تقنيات الحوسبة الصلبة واللينة ، المستخدمة في الذكاء الاصطناعي من جهة، والذكاء الحسابي من جهة أخرى. ^{[ 19 ] [ 20 ]} في الحوسبة الصلبة والذكاء الاصطناعي التقليدي (مثل أنظمة الخبراء )، يُعدّ عدم الدقة والغموض من الخصائص غير المرغوب فيها للنظام، بينما تركز الحوسبة اللينة، وبالتالي الذكاء الحسابي، على معالجة هذه الخصائص. ^{[ 14 ]} يوضح الشكل المجاور هذا الرأي، ويسرد أهم تقنيات الذكاء الحسابي. ^{[ 6 ]} ومن السمات المميزة الأخرى التي يُشار إليها بكثرة، تمثيل المعلومات بشكل رمزي في الذكاء الاصطناعي، وبشكل شبه رمزي في تقنيات الذكاء الحسابي. ^{[ 21 ] [ 22 ]}

الحوسبة الصلبة هي أسلوب حوسبة تقليدي قائم على مبادئ اليقين والدقة، وهي حتمية. تتطلب نموذجًا تحليليًا دقيقًا للمهمة المراد معالجتها وبرنامجًا مكتوبًا مسبقًا، أي مجموعة ثابتة من التعليمات. تعتمد النماذج المستخدمة على المنطق البولياني (المعروف أيضًا بالمنطق الواضح ^{[ 23 ]} )، حيث يكون العنصر إما عضوًا في مجموعة أو لا يكون، ولا يوجد خيار بينهما. عند تطبيقها على مهام واقعية، تُنتج الأنظمة القائمة على الحوسبة الصلبة إجراءات تحكم محددة بواسطة نموذج رياضي أو خوارزمية. في حال حدوث موقف غير متوقع غير مُدرج في النموذج أو الخوارزمية المستخدمة، فمن المرجح أن يفشل الإجراء. ^{[ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ]}

من ناحية أخرى، تعتمد الحوسبة المرنة على قدرة العقل البشري على تخزين المعلومات ومعالجتها بطريقة هادفة، حتى وإن كانت غير دقيقة وتفتقر إلى اليقين. ^{[ 20 ]} وتستند الحوسبة المرنة إلى نموذج الدماغ البشري مع التفكير الاحتمالي والمنطق الضبابي والمنطق متعدد القيم. تستطيع الحوسبة المرنة معالجة كميات هائلة من البيانات وإجراء عدد كبير من العمليات الحسابية، التي قد لا تكون دقيقة، بالتوازي. بالنسبة للمسائل المعقدة التي لا تتوفر لها حلول دقيقة مرضية تعتمد على الحوسبة الهرمية، يمكن تطبيق أساليب الحوسبة المرنة بنجاح. عادةً ما تكون أساليب الحوسبة المرنة عشوائية بطبيعتها، أي أنها عمليات مُعرَّفة عشوائيًا يمكن تحليلها إحصائيًا ولكن ليس بدقة. حتى الآن، لا يمكن التحقق من نتائج بعض أساليب الحوسبة التعاونية، مثل التعلم العميق، كما أنه ليس من الواضح على ماذا تستند. تمثل هذه المشكلة قضية علمية مهمة للمستقبل. ^{[ 24 ] [ 25 ] [ 28 ]}

يُعدّ كلٌّ من الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي مصطلحين جذابين، ^{[ 18 ]} ولكنهما متشابهان لدرجة قد تُسبب الالتباس. وقد تطوّر معنى كلا المصطلحين وتغيّر على مدى فترة طويلة، ^{[ 29 ] [ 30 ]} حيث استُخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي أولًا. ^{[ 3 ] [ 9 ]} يُقدّم بيزديك وصفًا مُثيرًا للإعجاب لهذا الأمر، ويخلص إلى أن هذه المصطلحات الرائجة تُستخدم بكثرة وتُضخّم من قِبل المجتمع العلمي، وإدارة العلوم، والصحافة العلمية. ^{[ 18 ]} لا سيما وأنّ مصطلحي الذكاء الاصطناعي والذكاء البيولوجي مُحمّلان بدلالات عاطفية ، ^{[ 3 ] [ 18 ]} ولا يزال من الصعب إيجاد تعريف مُتفق عليه عمومًا لمصطلح الذكاء الأساسي . ^{[ 3 ] [ 10 ]}

في عام ١٩٥٠، طوّر آلان تورينج ، أحد رواد علم الحاسوب، اختبارًا لقياس ذكاء الحاسوب يُعرف باسم اختبار تورينج . ^{[ ٣١ ]} في هذا الاختبار، يُمكن للشخص طرح أسئلة عبر لوحة مفاتيح وشاشة دون معرفة ما إذا كان المُستَجوب إنسانًا أم حاسوبًا. يُعتبر الحاسوب ذكيًا إذا لم يستطع المُستَجوب التمييز بينه وبين الإنسان. يُجسّد هذا الاختبار النقاش الدائر حول الحواسيب الذكية في بدايات عصر الحوسبة.

استُخدم مصطلح "الذكاء الحسابي" لأول مرة كعنوان لمجلة تحمل الاسم نفسه عام 1985 ^{[ 32 ] [ 29 ]} ، ثم لاحقًا من قِبل مجلس شبكات IEEE العصبية (NNC)، الذي تأسس عام 1989 على يد مجموعة من الباحثين المهتمين بتطوير الشبكات العصبية البيولوجية والاصطناعية. ^{[ 33 ]} وفي 21 نوفمبر 2001، تحوّل مجلس شبكات IEEE العصبية إلى جمعية IEEE للشبكات العصبية، ثم أصبح بعد عامين جمعية IEEE للذكاء الحسابي، وذلك بإضافة مجالات اهتمام جديدة مثل الأنظمة الضبابية والحوسبة التطورية.

ساعدت الشبكة الوطنية للذكاء الحسابي (NNC) في تنظيم أول مؤتمر عالمي لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) حول الذكاء الحسابي في أورلاندو، فلوريدا عام 1994. ^{[ 33 ]} في هذا المؤتمر، قدم بيزديك أول تعريف واضح للذكاء الحسابي: يُعتبر النظام ذكيًا حسابيًا عندما: يتعامل فقط مع البيانات الرقمية (منخفضة المستوى)، ويحتوي على مكونات للتعرف على الأنماط ، ولا يستخدم المعرفة بالمعنى المتعارف عليه في الذكاء الاصطناعي؛ بالإضافة إلى أنه (يبدأ) في إظهار (1) القدرة على التكيف الحسابي؛ (2) تحمل الأخطاء الحسابية؛ (3) سرعة تقارب سرعة الاستجابة البشرية؛ و(4) معدلات خطأ تقارب الأداء البشري. ^{[ 34 ]}

اليوم، مع استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق على وجه الخصوص لمجموعة واسعة من أساليب التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعزيز ، تم تحسين مشهد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، مع ظهور أساليب ذكية جديدة.

تشمل التطبيقات الرئيسية للذكاء الحسابي علوم الحاسوب والهندسة وتحليل البيانات والطب الحيوي .

شهد العقد الماضي ^{[ 77 ]} زيادة ملحوظة في التدريس الأكاديمي للذكاء الاصطناعي وفروعه. وفي عام 2025، أدرج موقع EduRank.org ^{[ 78 ]} 5925 جامعة حول العالم تقدم دورات في الذكاء الاصطناعي، موزعة على مناطق آسيا (2536)، وأوروبا (1368)، وأمريكا الشمالية (1295)، وأمريكا اللاتينية (370)، وأفريقيا (305)، وأوقيانوسيا (51).

بعض المؤلفين المذكورين في هذه المقالة يُدرّسون في الجامعات التالية: جامعة أوتو فون غيريك، ماغديبورغ، ألمانيا، ^{[ 79 ] [ 80 ]} جامعة ستيلينبوش، جنوب أفريقيا، ^{[ 81 ] [ 82 ]} جامعة أولستر، المملكة المتحدة، ^{[ 83 ]} جامعة فريجي أمستردام، هولندا، ^{[ 84 ]} جامعة نيكولاس كوبرنيكوس تورون، بولندا، ^{[ 85 ]} جامعة العلوم التطبيقية والفنون، سويسرا، ^{[ 86 ]} جامعة وارويك، المملكة المتحدة، ^{[ 87 ]} جامعة ولاية ميشيغان، الولايات المتحدة الأمريكية، ^{[ 88 ]} الجامعة الحرة في بروكسل، بلجيكا، ^{[ 89 ]} جامعة إسكس، المملكة المتحدة، ^{[ 90 ]} وجامعة لوبورو، المملكة المتحدة. ^{[ 91 ]}

تشمل المجلات المعترف بها: مجلة الذكاء الحسابي ، والمجلة الدولية لأنظمة الذكاء الحسابي ، ومجلة الذكاء الحسابي التطبيقي والحوسبة المرنة ، ومجلة IEEE للذكاء الحسابي . بالإضافة إلى ذلك، توجد منشورات IEEE في عدد من مجالات الذكاء الحسابي.

• مجلة IEEE للمعاملات في الشبكات العصبية وأنظمة التعلم
• معاملات IEEE في الأنظمة الضبابية
• مجلة IEEE للمعاملات في الحوسبة التطورية
• مجلة IEEE للمعاملات في المواضيع الناشئة في الذكاء الحسابي
• مجلة IEEE للمعاملات في مجال التنمية العقلية المستقلة
• مجلة IEEE للمعاملات في علم الأحياء الحاسوبي والمعلوماتية الحيوية
• مجلة IEEE للمعاملات في مجال الذكاء الحسابي والذكاء الاصطناعي في الألعاب