الذكاء الاصطناعي, هو سلوك وخاصيات معينة تتسم بها البرامج الحاسوبية تجعلها تحاكي القدرات الذهنية البشرية وأنماط عملها. من أهم هذه الخاصيات القدرة على التعلم والاستنتاج ورد الفعل على أوضاع لم تبرمج في الآلة. إلا أن هذا المصطلح إشكالي نظرا لعدم توفر تعريف محدد للذكاء. الذكاء الإصطناعي فرع من علم الحاسوب.كما تعرف الكثير من الكتب الذكاء الاصطناعي على انه " دراسة وتصميم العملاء الأذكياء" والعميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح في تحقيق مهمته أو مهمة فريقه.[1] جون ماكارثي، الذي صاغ هذا المصطلح في عام 1956، [2] عرفه بأنه "علم وهندسه صنع آلات ذكيه".[3]
اسس هذا المجال علي افتراض أن ملكة الذكاء يمكن وصفها بدقة بدرجة تمكن الآله من محاكاتها.[4] هذا يثير جدل فلسفي حول طبيعة العقل البشري وحدود المناهج العلميه، وهى قضايا تم تناولها أسطوريا، خياليا وفلسفيا منذ القدم.[5] كما يدور جدل عن ماهية الذكاء وأنواع الذكاء التي يمتلكها الإنسان وكيفية محاكاتها من الآلة. كان وما زال الذكاء الاصطناعي سببا لحالة من التفاؤل الشديد، ولقد عانى نكسات فادحة[20] واليوم، أصبح جزءا أساسيا من صناعة التكنولوجيا، حاملا عبء ثقيل من أصعب المشاكل في علوم الكمبيوتر.[6]
ان بحوث الذكاء الاصطناعي من الأبحاث عاليه التخصص والتقنيه، لدرجة أن بعض النقاد ينتقدون "تفكك" هذا المجال.[7] تتمحور المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي حول مشاكل معينة، وتطبيق ادوات خاصة وحول اختلافات نظريه قديمة في الاراء.المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي تتضمن قدرات مثل التفكير المنطقى والمعرفة والتخطيط والتعلم والتواصل والادراك والقدرة علي تحريك وتغيير الأشياء.[8] الذكاء العام (أو "الذكاء الاصطناعى القوى")، ما زال هدفا بعيد المدى لبعض الأبحاث.[9]
أبحاث الذكاء الاصطناعى
في القرن الواحد والعشرين، أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعى على درجة عالية من التخصص والتقنية، وانقسمت إلى مجالات فرعية مستقلة بشكل عميق لدرجة أنها أصبحت قليلة ببعضها البعض. [138]نمت أقسام المجال حول مؤسسات معينة، وعمل الباحثين، وعلى حل مشكلات محددة، وخلافات في الرأي نشأت منذ زمن طويل حول الطريقة التي ينبغي أن يعمل وفقا لها الذكاء الاصطناعى، وتطبيق أدوات مختلفة على نطاق واسع.
مشاكل الذكاء الاصطناعى
انقسمت مشكلة محاكاة (أو خلق) الذكاء إلى عدد من المشاكل الفرعية المحددة. وتتكون هذه من سمات أو قدرات معينة يود الباحثون أن يجسدها نظام ذكي. تلقت الملامح المذكورة أدناه أكبر قدر من الاهتمام.
الاستنتاج ،و التفكير المنطقى، والمقدرة على حل المشكلات
وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعى الخوارزميات التي تحاكى التفكير المنطقى المتسلسل الذي يقوم به البشر عند حل الألغاز، ولعب الطاوله أو الاستنتاجات المنطقية.[31] وفى الثمانينيات والتسعينيات، أدت أبحاث الذكاء الاصطناعى إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات الغير مؤكدة أو الغير كاملة، مستخدمة في ذلك مفاهيم من الاحتمالية والاقتصاد.[32]
بالنسبة للمشاكل الصعبة، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة—مما يؤدى إلى "انفجاراندماجي " :أى يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجما معينا. البحث عن خوارزميات أكثر قدرة على حل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الاصطناعى.[33]
يحل البشر معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة بديهية وليست واعية، عن طريق الاستنتاج التدريجى الذي تمكن الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعى من محاكاته اليا. [155] حققت أبحاث الذكاء الاصطناعى بعض التقدم في تقليد هذا النوع "الرمزي الفرعى" من مهارات حل المشاكل : المناهج المتضمنة في ذلك تأكد أهمية المهارات الحسية الحركية للتفكير الأرقى؛ويحاول البحث في مجال الشبكات العصبية محاكاة الهياكل داخل مخ الإنسان والحيوان التي تؤدى إلى ظهور هذه المهارة.
تمثيل المعرفة
تمثيل المعرفة [34] و هندسة المعرفة [35] هي محور أبحاث الذكاء الاصطناعى. كثير من المشاكل التي يتوقع أن تحلها آلالات سوف تتطلب معرفة واسعة بالعالم. من بين الأمور التي تحتاج أن يمثلها الذكاء الاصطناعى : الأشياء والخواص والمجموعات التصنيفية والعلاقات بين الأشياء ؛ [36] و المواقف والأحداث، والدول، والزمن ؛ [37] الأسباب والنتائج ؛ [38] معرفة المعرفة (ما نعرفه عما يعرفه الناس) [39] وغيرها من المجالات الكثيرة النى لم تلق القدر الكافى من البحث. يسمى التمثيل الكامل "لما هو موجود" أنطولوجية (وجودية) [40] (كلمة مقترضة من الفلسفة القديمة)، والأكثر شمولا منها تسمى أنطولوجيات عليا.
بين أصعب المشاكل في تمثيل المعرفة هي :
التفكير الافتراضي ومشكلة التأهيل
يعد الكثير مما يعرفه الناس "افتراضات". على سبيل المثال، عند ذكر الطيور في محادثة، عادة ما يرسم مخ الإنسان صورة حيوان في حجم قبضة اليد، يغني، ويطير. بالطبع لا تنطبق كل هذه المواصفات على كل الطيور. عرف جون مكارثي هذه المشكلة في عام 1969 [41] بمشكلة المؤهلات : لكل قاعدة منطقية يهتم باحثي الذكاء الاصطناعى بتمثيلها، العديد من الاستثناءات. لا يوجد شيء تقريبا يمكن القول ببساطة أنه حقيقية أم لا بالطريقة التي يقتضيها المنطق المجرد. استكشفت أبحاث الذكاء الاصطناعى عددا من الحلول لهذه المشكلة.[42]
اتساع المعرفة المنطقية
يعلم الإنسان العادي عددا كبيرا من الحقائق عن الذرة. مشاريع البحوث التي تسعى إلى بناء قاعدة كاملة من المعرفة المنطقية (مثل Cyc) تتطلب كميات هائلة من الهندسة الأنطولوجية -- فهى يجب أن تبنى بطريقية تقليدية حيث يتم بناء المفاهيم المعقدة واحدا تلو الاخر.[43] من أحد الأهداف الرئيسيةأن يفهم جهاز الكمبيوتر عددا وافرا من المفاهيم ليكون قادرا على التعلم من خلال قراءة مصادر مثل الإنترنت، وبالتالي يكون قادرا على أن يضيف إلى أنطولوجيته.
شكل الفرعى الرمزى لبعض المعرفة المنطقية
الكثير مما يعرفه الناس غير ممثل ب "الحقائق" أو "البيانات" التي يمكن التحدث عنها. على سبيل المثال، تجد من كان ذا خبرة بالشطرنج يتجنب موضعا معينا لانه "مكشوف أو غير امن" [44] وتجد الناقد الفنى يدرك أن تمثالا مزيفا بنظرة واحدة.[45] هذه بديهيات أو ميول تتمثل في الدماغ بشكل غير واع وشبه رمزي.[46] مثل هذه المعرفة يدعم ويوفر السياق، للمعرفة الرمزية الواعية. وكما هو الحال مع مشكلة التفكير المنطقى الشبه رمزي، من المأمول أن توفر أبحاث الذكاء الاصطناعى أو الذكاء الحسابى وسائل لتمثيل هذا النوع من المعرفة.[
التخيجب أن تكون العوامل الذكية قادرة على تحديد الأهداف وتحقيقها.[47] فهي في حاجة إلى طريقة لتصور المستقبل (يجب أن يكون لديها القدرة على تمثيل حال البشر في هذا العالم، وتكون قادرة على التنبؤ بمدى مقدرتهم على تغييره)، وتكون قادرة على الاختيار لتعظيم الفائدة (أو "القيمة") من الخيارات المتاحة.[48]
في بعض مشاكل التخطيط، يمكن أن يفترض العامل الذكى أنه الشيء الوحيد الذي يعمل في العالم ويمكنه أن يصبح متأكدا من عواقب تصرفاته.[49] بالرغم من ذلك، وإذا كان ذلك غير صحيح، يجب أن يتأكد العامل بشكل دورى من اتساق توقعاته مع الواقع ،ويجب أن يغير خطته عند الضرورة، يتطلب ذلك أن يعمل العامل في ظل عدم اليقين.[50]
التخطيط عن طريق عوامل متعددة يستخدم التعاون والمنافسة بين الكثير من العوامل لتحقيق هدف معين. السلوك الناشئ مثل هذا تستخدمه الخوارزميات التطورية والذكاء السربى
طيط
التعلم
تعلم الآلة [52] كان تعلم الالة محوريا في أبحاث الذكاء الاصطناعى منذ البداية.[53] التعلم بدون إشراف هو القدرة على إيجاد أنماط في عدد كبير من المدخلات. التعلم تحت الاشراف يشمل كلا من التصنيف (القدرة على تحديد إلى أى فئة ينتمي شيء ما، بعد رؤية عددا من النماذج لعدة أشياء من فئات عدة)، والتراجع (اكتشاف الية مستمرة من شأنها أن تولد نواتج من المدخلات ،في ضوء مجموعة من المدخلات والمخرجات العددية من الأمثلة). في التعلم التقويمى [54] يكافأ العامل على الاستجابة الحسنة ويعاقب على الاستجابة السيئة. يمكن تحليل هذه الاستجابات من حيث نظرية القرار، وذلك باستخدام مفاهيم مثل المنفعة. التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الكمبيوتر النظرية المعروفة باسم نظرية التعلم الحسابية.
الية عمل اللغة الطبيعية
المعالجة الطبيعية للغة [55] تعطي آلالات القدرة على قراءة وفهم اللغات التي يتحدثها البشر. يأمل كثير من الباحثين أن يكون نظام معالجة اللغة الطبيعية قويا بما يكفي لاكتساب المعرفة من تلقاء نفسه، من خلال قراءة النص الحالي المتاح عبر الإنترنت. بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية، تشمل استرجاع المعلومات (أو تحليل النصوص)، والترجمة الآلية
المتركز في جامعة كارنيجي ميلون ،في نهاية المطاف أن يؤدى إلى تطوير بناء ال Soar (بناء معرفى رمزى) في منتصف الثمانينيات.[72][73]
الذكاء الاصطناعى المنطقي
وخلافا لنويل وسيمون، وجون ماكارثي ورأى ان الأجهزة ليست في حاجة إلى محاكاة الفكر البشري، ولكن بدلا من محاولة العثور على جوهر المنطق المجرد وحل المشاكل، وبغض النظر عما إذا كان الناس في نفس الخوارزميات.[68] وقال في مختبر ستانفورد (شراع) الرسمية التي تركز على استخدام المنطق لحل مجموعة واسعة من المشاكل، بما في تمثيل المعرفة، والتخطيط والتعليم. [74] كان المنطق أيضا محط تركيز العمل في جامعة ادنبرة وأماكن أخرى في أوروبا والتي أدت إلى تطوير لغة البرمجة المسماه بالبرولوج وعلوم البرمجة المنطقية.[75]
الذكاء الاصطناعى الرمزي"الغير منتظم"
وجد باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (مثل مارفن مينسكاي وسيمور Papert) [76] أن حل المشاكل الصعبة في الرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية تتطلب حلولا خاصة—وقالوا إنه لا يوجد مبدأ عام وبسيط (مثل المنطق) التي من شأنها استيعاب جميع جوانب السلوك الذكي. وصف روجر شانك مناهجهم "المضادة للمنطق" ب "الغير منتظمة" (على عكس النماذج "المنتظمة" في CMU وستانفورد).[69] قواعد المعرفة المنطقية (مثل مشروع دوغ لينات المسمى ب Cyc) هي مثال على الذكاء الاصطناعى "الغير منتظم"، لأنها يجب أن تصمم يدويا؛ مفهوم معقدا واحدا تلو الاخر.[77]
الذكاء الاصطناعى القائم على المعرفة
عندما أصبحت ذاكرة الحواسيب الكبيرة متاحة في عام 1970 تقريبا، بدأ باحثين من كل هذه التقاليدالثلاثة في بناء المعرفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعى.[78] أدت "ثورة المعرفة" هذه إلى تطوير ونشر النظم الخبيرة (التي قدمها ادوارد فيغنبوم، وهى أول شكل حقيقي ناجح لبرمجيات الذكاء الاصطناعى.[17] كان أيضا ما يحرك ثورة المعرفة إدراك أن كميات هائلة من المعارف ستكون مطلوبة للعديد من التطبيقات البسيطة للذكاء الاصطناعى.
اسس هذا المجال علي افتراض أن ملكة الذكاء يمكن وصفها بدقة بدرجة تمكن الآله من محاكاتها.[4] هذا يثير جدل فلسفي حول طبيعة العقل البشري وحدود المناهج العلميه، وهى قضايا تم تناولها أسطوريا، خياليا وفلسفيا منذ القدم.[5] كما يدور جدل عن ماهية الذكاء وأنواع الذكاء التي يمتلكها الإنسان وكيفية محاكاتها من الآلة. كان وما زال الذكاء الاصطناعي سببا لحالة من التفاؤل الشديد، ولقد عانى نكسات فادحة[20] واليوم، أصبح جزءا أساسيا من صناعة التكنولوجيا، حاملا عبء ثقيل من أصعب المشاكل في علوم الكمبيوتر.[6]
ان بحوث الذكاء الاصطناعي من الأبحاث عاليه التخصص والتقنيه، لدرجة أن بعض النقاد ينتقدون "تفكك" هذا المجال.[7] تتمحور المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي حول مشاكل معينة، وتطبيق ادوات خاصة وحول اختلافات نظريه قديمة في الاراء.المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي تتضمن قدرات مثل التفكير المنطقى والمعرفة والتخطيط والتعلم والتواصل والادراك والقدرة علي تحريك وتغيير الأشياء.[8] الذكاء العام (أو "الذكاء الاصطناعى القوى")، ما زال هدفا بعيد المدى لبعض الأبحاث.[9]
أبحاث الذكاء الاصطناعى
في القرن الواحد والعشرين، أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعى على درجة عالية من التخصص والتقنية، وانقسمت إلى مجالات فرعية مستقلة بشكل عميق لدرجة أنها أصبحت قليلة ببعضها البعض. [138]نمت أقسام المجال حول مؤسسات معينة، وعمل الباحثين، وعلى حل مشكلات محددة، وخلافات في الرأي نشأت منذ زمن طويل حول الطريقة التي ينبغي أن يعمل وفقا لها الذكاء الاصطناعى، وتطبيق أدوات مختلفة على نطاق واسع.
مشاكل الذكاء الاصطناعى
انقسمت مشكلة محاكاة (أو خلق) الذكاء إلى عدد من المشاكل الفرعية المحددة. وتتكون هذه من سمات أو قدرات معينة يود الباحثون أن يجسدها نظام ذكي. تلقت الملامح المذكورة أدناه أكبر قدر من الاهتمام.
الاستنتاج ،و التفكير المنطقى، والمقدرة على حل المشكلات
وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعى الخوارزميات التي تحاكى التفكير المنطقى المتسلسل الذي يقوم به البشر عند حل الألغاز، ولعب الطاوله أو الاستنتاجات المنطقية.[31] وفى الثمانينيات والتسعينيات، أدت أبحاث الذكاء الاصطناعى إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات الغير مؤكدة أو الغير كاملة، مستخدمة في ذلك مفاهيم من الاحتمالية والاقتصاد.[32]
بالنسبة للمشاكل الصعبة، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة—مما يؤدى إلى "انفجاراندماجي " :أى يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجما معينا. البحث عن خوارزميات أكثر قدرة على حل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الاصطناعى.[33]
يحل البشر معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة بديهية وليست واعية، عن طريق الاستنتاج التدريجى الذي تمكن الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعى من محاكاته اليا. [155] حققت أبحاث الذكاء الاصطناعى بعض التقدم في تقليد هذا النوع "الرمزي الفرعى" من مهارات حل المشاكل : المناهج المتضمنة في ذلك تأكد أهمية المهارات الحسية الحركية للتفكير الأرقى؛ويحاول البحث في مجال الشبكات العصبية محاكاة الهياكل داخل مخ الإنسان والحيوان التي تؤدى إلى ظهور هذه المهارة.
تمثيل المعرفة
تمثيل المعرفة [34] و هندسة المعرفة [35] هي محور أبحاث الذكاء الاصطناعى. كثير من المشاكل التي يتوقع أن تحلها آلالات سوف تتطلب معرفة واسعة بالعالم. من بين الأمور التي تحتاج أن يمثلها الذكاء الاصطناعى : الأشياء والخواص والمجموعات التصنيفية والعلاقات بين الأشياء ؛ [36] و المواقف والأحداث، والدول، والزمن ؛ [37] الأسباب والنتائج ؛ [38] معرفة المعرفة (ما نعرفه عما يعرفه الناس) [39] وغيرها من المجالات الكثيرة النى لم تلق القدر الكافى من البحث. يسمى التمثيل الكامل "لما هو موجود" أنطولوجية (وجودية) [40] (كلمة مقترضة من الفلسفة القديمة)، والأكثر شمولا منها تسمى أنطولوجيات عليا.
بين أصعب المشاكل في تمثيل المعرفة هي :
التفكير الافتراضي ومشكلة التأهيل
يعد الكثير مما يعرفه الناس "افتراضات". على سبيل المثال، عند ذكر الطيور في محادثة، عادة ما يرسم مخ الإنسان صورة حيوان في حجم قبضة اليد، يغني، ويطير. بالطبع لا تنطبق كل هذه المواصفات على كل الطيور. عرف جون مكارثي هذه المشكلة في عام 1969 [41] بمشكلة المؤهلات : لكل قاعدة منطقية يهتم باحثي الذكاء الاصطناعى بتمثيلها، العديد من الاستثناءات. لا يوجد شيء تقريبا يمكن القول ببساطة أنه حقيقية أم لا بالطريقة التي يقتضيها المنطق المجرد. استكشفت أبحاث الذكاء الاصطناعى عددا من الحلول لهذه المشكلة.[42]
اتساع المعرفة المنطقية
يعلم الإنسان العادي عددا كبيرا من الحقائق عن الذرة. مشاريع البحوث التي تسعى إلى بناء قاعدة كاملة من المعرفة المنطقية (مثل Cyc) تتطلب كميات هائلة من الهندسة الأنطولوجية -- فهى يجب أن تبنى بطريقية تقليدية حيث يتم بناء المفاهيم المعقدة واحدا تلو الاخر.[43] من أحد الأهداف الرئيسيةأن يفهم جهاز الكمبيوتر عددا وافرا من المفاهيم ليكون قادرا على التعلم من خلال قراءة مصادر مثل الإنترنت، وبالتالي يكون قادرا على أن يضيف إلى أنطولوجيته.
شكل الفرعى الرمزى لبعض المعرفة المنطقية
الكثير مما يعرفه الناس غير ممثل ب "الحقائق" أو "البيانات" التي يمكن التحدث عنها. على سبيل المثال، تجد من كان ذا خبرة بالشطرنج يتجنب موضعا معينا لانه "مكشوف أو غير امن" [44] وتجد الناقد الفنى يدرك أن تمثالا مزيفا بنظرة واحدة.[45] هذه بديهيات أو ميول تتمثل في الدماغ بشكل غير واع وشبه رمزي.[46] مثل هذه المعرفة يدعم ويوفر السياق، للمعرفة الرمزية الواعية. وكما هو الحال مع مشكلة التفكير المنطقى الشبه رمزي، من المأمول أن توفر أبحاث الذكاء الاصطناعى أو الذكاء الحسابى وسائل لتمثيل هذا النوع من المعرفة.[
التخيجب أن تكون العوامل الذكية قادرة على تحديد الأهداف وتحقيقها.[47] فهي في حاجة إلى طريقة لتصور المستقبل (يجب أن يكون لديها القدرة على تمثيل حال البشر في هذا العالم، وتكون قادرة على التنبؤ بمدى مقدرتهم على تغييره)، وتكون قادرة على الاختيار لتعظيم الفائدة (أو "القيمة") من الخيارات المتاحة.[48]
في بعض مشاكل التخطيط، يمكن أن يفترض العامل الذكى أنه الشيء الوحيد الذي يعمل في العالم ويمكنه أن يصبح متأكدا من عواقب تصرفاته.[49] بالرغم من ذلك، وإذا كان ذلك غير صحيح، يجب أن يتأكد العامل بشكل دورى من اتساق توقعاته مع الواقع ،ويجب أن يغير خطته عند الضرورة، يتطلب ذلك أن يعمل العامل في ظل عدم اليقين.[50]
التخطيط عن طريق عوامل متعددة يستخدم التعاون والمنافسة بين الكثير من العوامل لتحقيق هدف معين. السلوك الناشئ مثل هذا تستخدمه الخوارزميات التطورية والذكاء السربى
طيط
التعلم
تعلم الآلة [52] كان تعلم الالة محوريا في أبحاث الذكاء الاصطناعى منذ البداية.[53] التعلم بدون إشراف هو القدرة على إيجاد أنماط في عدد كبير من المدخلات. التعلم تحت الاشراف يشمل كلا من التصنيف (القدرة على تحديد إلى أى فئة ينتمي شيء ما، بعد رؤية عددا من النماذج لعدة أشياء من فئات عدة)، والتراجع (اكتشاف الية مستمرة من شأنها أن تولد نواتج من المدخلات ،في ضوء مجموعة من المدخلات والمخرجات العددية من الأمثلة). في التعلم التقويمى [54] يكافأ العامل على الاستجابة الحسنة ويعاقب على الاستجابة السيئة. يمكن تحليل هذه الاستجابات من حيث نظرية القرار، وذلك باستخدام مفاهيم مثل المنفعة. التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الكمبيوتر النظرية المعروفة باسم نظرية التعلم الحسابية.
الية عمل اللغة الطبيعية
المعالجة الطبيعية للغة [55] تعطي آلالات القدرة على قراءة وفهم اللغات التي يتحدثها البشر. يأمل كثير من الباحثين أن يكون نظام معالجة اللغة الطبيعية قويا بما يكفي لاكتساب المعرفة من تلقاء نفسه، من خلال قراءة النص الحالي المتاح عبر الإنترنت. بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية، تشمل استرجاع المعلومات (أو تحليل النصوص)، والترجمة الآلية
المتركز في جامعة كارنيجي ميلون ،في نهاية المطاف أن يؤدى إلى تطوير بناء ال Soar (بناء معرفى رمزى) في منتصف الثمانينيات.[72][73]
الذكاء الاصطناعى المنطقي
وخلافا لنويل وسيمون، وجون ماكارثي ورأى ان الأجهزة ليست في حاجة إلى محاكاة الفكر البشري، ولكن بدلا من محاولة العثور على جوهر المنطق المجرد وحل المشاكل، وبغض النظر عما إذا كان الناس في نفس الخوارزميات.[68] وقال في مختبر ستانفورد (شراع) الرسمية التي تركز على استخدام المنطق لحل مجموعة واسعة من المشاكل، بما في تمثيل المعرفة، والتخطيط والتعليم. [74] كان المنطق أيضا محط تركيز العمل في جامعة ادنبرة وأماكن أخرى في أوروبا والتي أدت إلى تطوير لغة البرمجة المسماه بالبرولوج وعلوم البرمجة المنطقية.[75]
الذكاء الاصطناعى الرمزي"الغير منتظم"
وجد باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (مثل مارفن مينسكاي وسيمور Papert) [76] أن حل المشاكل الصعبة في الرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية تتطلب حلولا خاصة—وقالوا إنه لا يوجد مبدأ عام وبسيط (مثل المنطق) التي من شأنها استيعاب جميع جوانب السلوك الذكي. وصف روجر شانك مناهجهم "المضادة للمنطق" ب "الغير منتظمة" (على عكس النماذج "المنتظمة" في CMU وستانفورد).[69] قواعد المعرفة المنطقية (مثل مشروع دوغ لينات المسمى ب Cyc) هي مثال على الذكاء الاصطناعى "الغير منتظم"، لأنها يجب أن تصمم يدويا؛ مفهوم معقدا واحدا تلو الاخر.[77]
الذكاء الاصطناعى القائم على المعرفة
عندما أصبحت ذاكرة الحواسيب الكبيرة متاحة في عام 1970 تقريبا، بدأ باحثين من كل هذه التقاليدالثلاثة في بناء المعرفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعى.[78] أدت "ثورة المعرفة" هذه إلى تطوير ونشر النظم الخبيرة (التي قدمها ادوارد فيغنبوم، وهى أول شكل حقيقي ناجح لبرمجيات الذكاء الاصطناعى.[17] كان أيضا ما يحرك ثورة المعرفة إدراك أن كميات هائلة من المعارف ستكون مطلوبة للعديد من التطبيقات البسيطة للذكاء الاصطناعى.
