Arabic - A Deep Dive on the Differences Between Narrow AI and AGI

Translations
1

Source article: A Deep Dive on the Differences Between Narrow AI and AGI | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: $cardano_class
Dework task link: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=ec7d3063-0b1b-48bd-80bc-2358afb001e0
Community review: Please leave comments below about translation quality or like this post if it is well translated

الغوص العميق حول الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي الضيق و AGI

700×358 308 KB

عزيزي المتفردون,

كان الذكاء الاصطناعي (AI) قوة تحويلية في عالمنا ، مما أثر على الأفراد والصناعات من جميع مناحي الحياة وجميع أنحاء العالم. ومع ذلك ، لا يتم إنشاء كل الذكاء الاصطناعي على قدم المساواة.

يمتد مجال الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع من الذكاء الاصطناعي الضيق ، المتخصص والمهم ، إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI), والتي تمثل شكلًا لم يتم إنشاؤه بعد من نظام الذكاء الاصطناعي بقدرات معرفية تشبه الإنسان ، وصولًا إلى الذكاء الاصطناعي الفائق ، وهي تقنية تحويلية قد تغير العالم كما نعرفه, تم استكشاف آثارها حتى الآن فقط من خلال عوالم الخيال العلمي.

يعد فهم الاختلافات بين Narrow AI و AGI جزءًا مهمًا من استيعاب الماضي والحالة الحالية والإمكانات المستقبلية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، وهذا بالضبط ما سنستكشفه اليوم.

الذكاء الاصطناعي الضيق — متخصص ومحدد للمهمة

تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضيق ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف ، لأداء مهمة معينة أو مجموعة ضيقة من المهام. تعمل ضمن معلمات محددة مسبقًا وتفتقر إلى القدرة على أداء المهام خارج نطاقها المحدد.

تتضمن أمثلة Narrow AI مساعدين صوتيين مثل Siri و Alexa ، والتي يمكنها تعيين التذكيرات وتشغيل الموسيقى وتوفير تحديثات الطقس. تقترح أنظمة التوصيات التي تستخدمها منصات مثل Netflix و Amazon الأفلام والبرامج التلفزيونية والمنتجات بناءً على تفضيلات المستخدم. تحدد تقنيات التعرف على الصور والكلام الأشياء في الصور أو تنقل الكلمات المنطوقة إلى نص ، بينما تعتمد المركبات المستقلة على الذكاء الاصطناعي للتنقل في الطرق واتخاذ قرارات القيادة. حتى ChatGPT من OpenAI هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الضيق — على الرغم من أنه يتفوق في فهم وتوليد نص يشبه الإنسان بناءً على المدخلات التي يتلقاها ، فإنه لا يمتلك الذكاء العام والوعي, أو الوعي الذاتي.

يتفوق الذكاء الاصطناعي الضيق في مهام محددة بسبب قدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط. ومع ذلك ، فإنه يفتقر إلى التنوع والقدرات العامة لحل المشكلات للذكاء البشري أو الذكاء الاصطناعي العام. لا يمكنها نقل المعرفة من مجال إلى آخر أو فهم السياق الأوسع لأفعالها … بالطريقة التي ستفعلها AGI.

AGI — البحث عن ذكاء يشبه الإنسان

الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي ، هو شكل نظري (حتى الآن) للذكاء الاصطناعي يمتلك القدرات المعرفية للإنسان ، و/أو يمكن عرض ذكاء غير مرتبط بمجموعة محددة للغاية من المهام. ستكون قادرة على تعميم ما تعلمته ، (بما في ذلك التعميم على السياقات نوعيًا) ، وإلقاء نظرة واسعة, وتفسير مهامها بمرونة في سياق العالم بأسره وعلاقته به.

ستكون AGI قادرة على فهم المعرفة وتعلمها وتطبيقها عبر مجموعة واسعة من المهام ، مما يدل على المرونة والقدرة على التكيف على غرار الذكاء البشري. سيظهر التعلم المستقل ، والمنطق ، وقدرات حل المشكلات ، وفهم السياق ونقل المعرفة من منطقة إلى أخرى.

في حين تم إحراز تقدم كبير في تطوير الذكاء الاصطناعي الضيق ، فإن تحقيق AGI يطرح تحديات فنية وأخلاقية هائلة. لا تزال الشركات والباحثون في طليعة تطوير AGI ، مثل تلك الموجودة في SingularityNET ، تتصارع مع الأسئلة الأساسية حول كيفية تكرار الطيف الكامل من الإدراك البشري في الآلات.

الاختلافات الأساسية بين الذكاء الاصطناعي الضيق و AGI

يكمن التمييز الأساسي بين Narrow AI و AGI في نطاقها وعمومتها وتعدد استخداماتها.

الذكاء الاصطناعي الضيق متخصص للغاية ويقتصر على مهام محددة. على سبيل المثال ، تم تدريب الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور لا تستطيع أداء مهام معالجة اللغة الطبيعية دون إعادة التدريب. لكن AGI ستكون قادرة على — ستظهر تنوعًا واسعًا ، قادرًا على أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها ؛ والقيام بذلك بشكل أفضل. ستتمكن AGI من التبديل بسلاسة بين المهام وتطبيق المعرفة من منطقة إلى أخرى.

من حيث التعلم والقدرة على التكيف ، يعتمد الذكاء الاصطناعي الضيق على التعلم تحت الإشراف ومجموعات البيانات الكبيرة لأداء المهام. يتطلب تدريبًا مكثفًا وغالبًا ما يحتاج إلى إعادة تدريب للمهام الجديدة أو التغييرات في بيئته. ومع ذلك ، سيكون AGI قادرًا على التعلم المستقل والتكيف. سوف يتعلم من الحد الأدنى من البيانات ، ويفهم المفاهيم الجديدة بسرعة ، ويتكيف مع المواقف غير المألوفة دون الحاجة إلى إعادة التدريب على نطاق واسع.

عندما يتعلق الأمر بالفهم والمنطق ، يعمل Narrow AI بناءً على قواعد وأنماط محددة مسبقًا. يفتقر إلى الفهم الحقيقي ولا يمكنه التفكير خارج معلماته المبرمجة. من ناحية أخرى ، سيكون لدى AGI قدرات فهم واستدلال تشبه الإنسان. ستكون AGI قادرة على فهم المفاهيم المعقدة ، وإصدار الأحكام ، والعقل منطقيًا عبر سياقات مختلفة.

تعد القدرة على نقل المعرفة اختلافًا مهمًا آخر لا يمكننا تجاهله عند تحديد شكلي الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي الضيق محدود في قدرته على نقل المعرفة بين المهام. غالبًا ما تتطلب كل مهمة جديدة تدريبًا وتحسينًا منفصلين. ومع ذلك ، سيكون AGI قادرًا على نقل التعلم ، حيث يمكن تطبيق المعرفة المكتسبة من مهمة واحدة على الآخرين. هذه القدرة تجعل AGI بلا حدود أكثر كفاءة وقابلة للتكيف.

يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي الضيق على نطاق واسع في العالم من حولنا. لقد أصبح جزءًا تافهًا بشكل متزايد من حياتنا ويستمر في التطور ، مما دفع الابتكار والكفاءة عبر مختلف الصناعات.

ومع ذلك ، لا يزال AGI نظريًا وتحت البحث. هناك حاجة إلى اختراقات كبيرة في فهم الإدراك البشري وتكرارها في الآلات قبل أن تصبح AGI حقيقة. ومع ذلك ، قد لا نكون بعيدين عن هذه الاختراقات.تعرف على المزيد حول الجدول الزمني المتوقع في هذه المقالة على مدونة SingularityNET.

من ضيق الذكاء الاصطناعي إلى AGI وما بعدها

إن تطوير AGI يحمل آثارًا أخلاقية واجتماعية تتجاوز خيالنا الجامح.

في حين أن الذكاء الاصطناعي الضيق يثير بالفعل تساؤلات حول الخصوصية والأمن والتوظيف، فإن الذكاء الاصطناعي العام يطرح قضايا أكثر تعقيدًا. يعد ضمان سلامة أنظمة AGI والتحكم فيها ومواءمتها مع القيم الإنسانية مصدر قلق كبير. بالإضافة إلى ذلك ، فإن احتمال حدوث عواقب غير مقصودة وإساءة استخدام AGI كبير. يمكن لـ AGI تغيير العالم أكثر بكثير من الذكاء الاصطناعي الضيق ، مما يستلزم مناهج جديدة للتوظيف والتعليم وشبكات الأمان الاجتماعي.

ستحتاج أنظمة AGI إلى اتخاذ قرارات أخلاقية في المواقف المعقدة ، مما يتطلب تطوير أطر لسلوك الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. بعد فترة وجيزة ، فإن احتمال أن تتخطى AGI الذكاء البشري المخاطر الوجودية ، مما يجعل من الضروري ضمان أن تسترشد تنمية AGI بالمبادئ الأخلاقية القوية والتعاون العالمي.

هذا هو المكان الذي يمكن لكل واحد منا أن يلعب فيه دورًا في تطويره — من خلال المساعدة على لامركزية الذكاء الاصطناعي والتطوير اللاحق لـ AGI, يمكننا توزيع الرقابة وصنع القرار والتأكد من أن AGI مفيد للجميع بدلاً من السيطرة عليه من قبل المصالح المكتسبة.

ومن خلال النهج الصحيح، والحوكمة، والتدقيق القوي، وأطر اللامركزية، والرقابة المستمرة، يمكننا العمل معًا على تطوير الذكاء الاصطناعي العام الذي يتماشى مع القيم الإنسانية، والتأكد من أنه يعمل بشكل آمن ومفيد لجميع الكائنات الواعية.

700×39 3.73 KB

حول SingularityNET

تأسست SingularityNET من قبل د. بن جورتزل بهدف إنشاء ذكاء عام لامركزي وديمقراطي وشامل ومفيد ( AGI ). لا يعتمد AGI على أي كيان مركزي ، وهو مفتوح لأي شخص ، ولا يقتصر على الأهداف الضيقة لشركة واحدة أو حتى دولة واحدة. يضم فريق SingularityNET مهندسين محنكين وعلماء وباحثين ورجال أعمال ومسوقين. يتم استكمال منصتنا الأساسية وفرق الذكاء الاصطناعي بفرق متخصصة مكرسة لمجالات التطبيق مثل التمويل والروبوتات والذكاء الاصطناعي الطبي الحيوي ووسائل الإعلام والفنون والترفيه.

منصة الذكاء الاصطناعي اللامركزية | OpenCog Hyperon | النظام البيئي | تحالف ASI

ابق على اطلاع بأحدث أخبار وتحديثات SingularityNET: