أساسيات الذكاء الاصطناعي (واقعه ومستقبله) PDF

‫‪c‬‬ ‫‪ba‬‬ ‫‪ABCDEFG‬‬ ‫‪172‬‬ ‫‪X¹uJ
« ‡ »«œü«Ë ÊuMH
«Ë WUI¦K
wMÞu
« fK:« U¼—bB¹ W¹dNý WOUIŁ V² WKKÝ‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫واﻗﻌﻪ وﻣﺴﺘﻘﺒﻠﻪ‬ ‫ﺗﺄﻟﻴﻒ‪ :‬آﻻن ﺑﻮﻧﻴﻪ‬ ‫ﺗﺮﺟﻤﺔ‪ :‬ﻋﻠﻲ ﺻﺒﺮي ﻓﺮﻏﻠﻲ‬  ‫‪ac‬‬ ‫‪b‬‬...

‫‪c‬‬ ‫‪ba‬‬ ‫‪ABCDEFG‬‬ ‫‪172‬‬ ‫‪X¹uJ
« ‡ »«œü«Ë ÊuMH
«Ë WUI¦K
wMÞu
« fK:« U¼—bB¹ W¹dNý WOUIŁ V² WKKÝ‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫واﻗﻌﻪ وﻣﺴﺘﻘﺒﻠﻪ‬ ‫ﺗﺄﻟﻴﻒ‪ :‬آﻻن ﺑﻮﻧﻴﻪ‬ ‫ﺗﺮﺟﻤﺔ‪ :‬ﻋﻠﻲ ﺻﺒﺮي ﻓﺮﻏﻠﻲ‬  ‫‪ac‬‬ ‫‪b‬‬ ‫‪X¹uJ
« ‡ »«œü«Ë ÊuMH
«Ë WUI¦K
wMÞu
« fK:« U¼—bB¹ W¹dNý WOUIŁ V² WKKÝ‬‬ ‫ﺻﺪرت اﻟﺴﻠﺴﻠﺔ ﻓﻲ ﻳﻨﺎﻳﺮ ‪ ١٩٧٨‬ﺑﺈﺷﺮاف أﺣﻤﺪ ﻣﺸﺎري اﻟﻌﺪواﻧﻲ ‪ ١٩٢٣‬ـ ‪١٩٩٠‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪172‬‬ ‫واﻗﻌﻪ وﻣﺴﺘﻘﺒﻠﻪ‬ ‫ﺗﺄﻟﻴﻒ‪ :‬آﻻن ﺑﻮﻧﻴﻪ‬ ‫ﺗﺮﺟﻤﺔ‪ :‬د‪.‬ﻋﻠﻲ ﺻﺒﺮي ﻓﺮﻏﻠﻲ‬ ‫‪ABCDEFG‬‬ ‫‪1993‬‬ ‫≈‪q¹dÐ‬‬ ‫ا'ﻮاد ا'ﻨﺸﻮرة ﻓﻲ ﻫﺬه اﻟﺴﻠﺴﻠﺔ ﺗﻌﺒﺮ ﻋﻦ رأي ﻛﺎﺗﺒﻬﺎ‬ ‫وﻻ ﺗﻌﺒﺮ ﺑﺎﻟﻀﺮورة ﻋﻦ رأي اﺠﻤﻟﻠﺲ‬ ‫‪٧‬‬ ‫ﻣﻘﺪﻣﺔ ا‪7‬ﺘﺮﺟﻢ‬ ‫‪M‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻷول‪:‬‬ ‫‪١١‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف وا'ﻔﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪M‬‬ ‫‪٢٧‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻧﻲ‪:‬‬ ‫ﺑﻌﺾ ا'ﻌﺎﻳﻴﺮ‬ ‫‪M‬‬ ‫‪٣٥‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻟﺚ‪:‬‬ ‫ﻋﺼﺮ ﻣﻌﺎﳉﺔ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‬ ‫‪M‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺮاﺑﻊ‪:‬‬ ‫‪٤١‬‬ ‫ﻓﻬﻢ اﳉﻤﻞ ا'ﻨﻔﺼﻠﺔ‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﳋﺎﻣﺲ‪:‬‬ ‫‪٥٣‬‬ ‫ﺑﻌﺾ ﻃﺮق اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻵﻧﻲ ﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺴﺎدس‬ ‫‪٦٥‬‬ ‫ﻓﻬﻢ اﻟﻜﻼم ﺑﻌﺾ ﺟﻮاﻧﺐ ا'ﺸﻜﻠﺔ‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺴﺎﺑﻊ‪:‬‬ ‫‪٧٥‬‬ ‫ﺑﺮاﻣﺞ ﺑﻴﻨﻴﺔ ودﻳﺔ ﺑﺎﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻣﻦ‪:‬‬ ‫‪٨٥‬‬ ‫ﻓﻬﻢ اﻟﻨﺼﻮص‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺘﺎﺳﻊ‪:‬‬ ‫‪١٠١‬‬ ‫ﻣﻨﻄﻖ اﻟﺪرﺟﺔ اﻷوﻟﻰ‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﻌﺎﺷﺮ‪:‬‬ ‫‪١١١‬‬ ‫اﻟﺘﻤﺜﻴﻞ اﻹﺟﺮاﺋﻲ‬  ‫اﻟﻔﺼﻞ اﳊﺎدي ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫‪١١٧‬‬ ‫اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﺪﻻﻟﻴﺔ‬ ‫‪M‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻧﻲ ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫‪١٣١‬‬ ‫اﻟﻘﻮاﻋﺪ اﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ‬ ‫‪M‬‬ ‫‪١٤٧‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻟﺚ ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫اﻟﻜﻴﺎﻧﺎت اﻟﻬﻴﻜﻠﻴﺔ‬ ‫‪M‬‬ ‫‪١٥٩‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺮاﺑﻊ ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫ﺑﺮاﻣﺞ ﻟﻌﺐ اﻟﺸﻄﺮﱋ وﺣﻞ ا'ﺴﺎﺋﻞ‬ ‫‪M‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﳋﺎﻣﺲ ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫‪١٧٧‬‬ ‫ﺧﺼﺎﺋﺺ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﻴﺮة‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺴﺎدس ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫‪١٩٧‬‬ ‫اﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﻴﺮة ﻓﻲ اﻟﻄﺐ وﻋﻠﻢ اﻷﺣﻴﺎء‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺴﺎﺑﻊ ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫‪٢١٣‬‬ ‫اﻟﻨﻈﻢ اﳋﺒﻴﺮة ﻓﻲ اﻟﻌﻠﻮم واﻟﺼﻨﺎﻋﺔ‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻣﻦ ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ واﻟﺘﺪرﻳﺲ ﺑﻮاﺳﻄﺔ اﳊﺎﺳﺐ اﻵﻟﻲ ‪٢٣٣‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺘﺎﺳﻊ ﻋﺸﺮ‪:‬‬ ‫‪٢٤٣‬‬ ‫اﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﻘﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﺘﻌﻠﻢ‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﻌﺸﺮون‪:‬‬ ‫‪٢٦٣‬‬ ‫اﻟﻮﻋﺪ واﻷداء‬ ‫ﻣﻘﺪﻣﺔ اﺘﺮﺟﻢ‬ ‫ﻳﻘﺪم ﻫﺬا اﻟﻜﺘﺎب ﻋﻠﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ إﻟﻰ‬ ‫ﻣﻘﺪﻣﺔ اﺘﺮﺟﻢ‬ ‫اﻟﻘﺎر‪ M‬اﻟﻌﺮﺑﻲ‪ ،‬وﻫﻮ أﺣﺪ اﻟﻌـﻠـﻮم اﻟـﺘـﻲ ﻧـﺘـﺠـﺖ ﻋـﻦ‬ ‫اﻟﺜﻮرة اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺔ ا‪7‬ﻌﺎﺻﺮة‪.‬واﻟﺒـﺤـﺚ ﻓـﻲ اﻟـﺬﻛـﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻤﻞ ﺟﻤﺎﻋﻲ ﺑﺎﻟـﺪرﺟـﺔ اﻷوﻟـﻰ ﻳـﺤـﺘـﻢ‬ ‫ﺗﻌﺎون ﻋﻠﻤﺎء وﻣﺘﺨﺼـﺼـ‪ T‬ﻣـﻦ ﻣـﺠـﺎﻻت ﻣـﺨـﺘـﻠـﻔـﺔ‬ ‫ﻛﺎﳊﺎﺳﺐ اﻵﻟﻲ‪ ،‬وﻋﻠﻢ اﻟﻠﻐﺔ‪ ،‬وا‪7‬ﻨﻄﻖ‪ ،‬واﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺎت‪،‬‬ ‫وﻋﻠﻢ اﻟﻨﻔﺲ‪.‬وﻫﺬا اﻟﻜﺘﺎب ﻣﻮﺟﻪ إﻟﻰ ﻫﺆﻻء ﺟﻤﻴﻌﺎ‪،‬‬ ‫وإﻟﻰ اﻟﻘﺎر‪ M‬ا‪7‬ﺜﻘﻒ اﻟﺮاﻏﺐ ﻓﻲ ﺑﺬل اﳉﻬﺪ ﻟـﻔـﻬـﻢ‬ ‫ﻫﺬا اﻟﻌﻠﻢ اﳉﺪﻳﺪ‪.‬‬ ‫ﻳﺘﻜﻮن اﻟﻜﺘﺎب ﻣﻦ ﻋﺸﺮﻳﻦ ﻓﺼـﻼ ﻣـﻮزﻋـﺔ ﻋـﻠـﻰ‬ ‫ﺧﻤﺴﺔ أﻗﺴﺎم‪ :‬ﻳﺮﺳﻢ اﻟﻘﺴﻢ اﻷول ﻣﻨﻬﺎ ﻓﻜﺮة ﻋﺎﻣﺔ‬ ‫ﻋﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وأﻫﺪاﻓﻪ وﻣﺒﺎدﺋﻪ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ‪،‬‬ ‫وﻳﻨﺎﻗﺶ ﺑﺈﻳﺠﺎز ﺑﻌﺾ اﳉﻮاﻧﺐ اﻟـﺘـﻲ ﻳـﺘـﻌـﺮض ﻟـﻬـﺎ‬ ‫ﻓﻲ ﺑﺎﻗﻲ اﻟﻜﺘﺎب ﺑﺘﻔﺼﻴﻞ أﻛﺒﺮ‪.‬وﻓﻲ اﻟﻘﺴﻢ اﻟﺜﺎﻧﻲ‬ ‫ﻳﻌﺮض ‪7‬ﻌﺎﳉﺔ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ ﺳﺒﻌﺔ ﻓﺼﻮل‪،‬‬ ‫وﻳﺠﻤﻊ ﻓﻴﻬـﺎ ﺑـ‪ T‬اﻟـﻨـﻈـﺮة اﻟـﺘـﺎرﻳـﺨـﻴـﺔ واﻹﺷـﻜـﺎﻟـﻴـﺔ‬ ‫اﻟﺮﺋﻴﺴـﺔ‪ ،‬وﻣـﻌـﺎﳉـﺔ اﻟـﻨـﺼـﻮص ا‪7‬ـﻜـﺘـﻮﺑـﺔ‪ ،‬وﲢـﻠـﻴـﻞ‬ ‫وﺗﺨﻠﻴﻖ اﻟﻜﻼم ا‪7‬ﻨﻄﻮق وﻓﻬﻢ اﻟﻨﺼﻮص اﻟﻠﻐﻮﻳﺔ‪.‬وﻓﻲ‬ ‫اﻟﻘﺴﻢ اﻟﺜﺎﻟﺚ ﻳﺸﺮح ﺗﻘﻨﻴﺔ ‪n‬ﺜﻴﻞ ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ‪ ،‬وﻳـﻌـﺮض‬ ‫ﻷﺳﺎﻟﻴﺐ وﻃﺮق ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﺑﺎﻟﺸﺮح واﻟﻨﻘﺪ واﻟﺘـﺤـﻠـﻴـﻞ‬ ‫ﻣﻊ إﻋﻄﺎء اﻷﻣﺜﻠﺔ اﻟﻮاﺿﺤﺔ ﻓﻲ ﺟﻤﻴﻊ اﻷوﻗﺎت‪.‬وﻓﻲ‬ ‫اﻟﻘﺴﻢ اﻟـﺮاﺑـﻊ ﻳـﺘـﻨـﺎول ﻣـﻮﺿـﻮع اﻷﻧـﻈـﻤـﺔ اﳋـﺒـﻴـﺮة‬ ‫ﻣﺤﺪدا ﺧﺼﺎﺋﺼﻬﺎ وإﺷﻜﺎﻟﻴﺘﻬﺎ‪ ،‬ﻛﻤﺎ ﻳﻌﺮض ﻟﻨﻤﺎذج‬ ‫ﻣﻨﻬﺎ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻛﺎﻟـﻄـﺐ‪ ،‬واﻟـﺘـﻨـﻘـﻴـﺐ ﻋـﻦ‬ ‫اﻟﻨﻔﻂ وا‪7‬ﻌﺎدن‪...‬اﻟﺦ‪.‬وﻳﻌﺮض ﻓﻲ اﻟﻘﺴﻢ اﳋﺎﻣﺲ‬ ‫‪7‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫واﻷﺧﻴﺮ ‪7‬ﻮﺿﻮع اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ واﻟﺘﻌﻠﻢ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﳊﺎﺳﺐ وﻣـﺎ ‪v‬ـﻜـﻦ أن ﻳـﻘـﺪﻣـﻪ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻫﺬا ا‪7‬ﻴﺪان‪ ،‬وﻳﺤﺪد ا‪7‬ﺆﻟﻒ رؤﻳﺘﻪ ‪7‬ﺴﺘـﻘـﺒـﻞ اﻟـﺬﻛـﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﻔﺼﻞ اﻟﻌﺸﺮﻳﻦ‪ ،‬وﻳﻮﺿﺢ ﻣﺎ ‪v‬ﻜﻦ ﺗﻮﻗﻊ إﳒﺎزه ﻓﻲ ا‪7‬ﺪى‬ ‫اﻟﻘﺼﻴﺮ وﻣﺎ ﻳﺒﺪو ﺑﻌﻴﺪ اﻷﻣﺪ‪.‬‬ ‫وﻗﺪ رأﻳﺖ ﺗﺮﺟﻤﺔ ﻫﺬا اﻟﻜﺘﺎب ﺑﺎﻟﺬات ﻟﺴﺒﺒ‪ :T‬أوﻻ‪ :‬ﻷﻧﻪ ﻳﺨﺎﻃﺐ اﻟﻘﺎر‪M‬‬ ‫ا‪7‬ﺜﻘﻒ‪ ،‬ﻓﻬﻮ ﻻ ﻳﻔﺘﺮض ﺧﻠﻔﻴﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ ﺳﻮاء ﻓﻲ اﳊﺎﺳﺐ اﻵﻟﻲ أو ﻋﻠﻢ اﻟﻠﻐﺔ‬ ‫أو ﻏﻴﺮﻫﺎ‪ ،‬ورﻏﻢ ذﻟﻚ ﻳﺠﺪ ا‪7‬ﺘﺨﺼﺺ ﻓﻴﻪ ﻣﺎدة ﺟﺎدة ﺧﺎﻟﻴﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﺒـﺴـﻴـﻂ‬ ‫اﺨﻤﻟﻞ‪ ،‬ﺑﻞ وﻳﻄﺮح ﻛﺜﻴﺮا ﻣﻦ اﻟﻘﻀﺎﻳﺎ اﻟﻨﻈﺮﻳﺔ اﳉﻮﻫﺮﻳﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻛﻄﺮق ‪n‬ﺜﻴﻞ ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ‪ ،‬واﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑ‪ T‬اﳋﺒﻴﺮ اﻟﺒﺸﺮي وﻋﺎﻟﻢ ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت‪ ،‬وﺗﻘﻮ€‬ ‫ﻓﻌﺎﻟﻴﺔ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﻴﺮة‪ ،‬وا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ اﻹﺟﺮاﺋﻴﺔ وا‪7‬ﻌﻠﻨﺔ‪..‬اﻟﺦ‪.‬وﻟﻬﺬا ﻟﻴﺲ ﻏﺮﻳﺒﺎ‬ ‫أن ﻳﺘﺮﺟﻢ ﻫﺬا اﻟﻜﺘﺎب ﻣﻦ اﻟﻔﺮﻧﺴﻴﺔ إﻟﻰ اﻹﳒﻠﻴﺰﻳﺔ ﻓﻮر ﻧـﺸـﺮة رﻏـﻢ وﺟـﻮد‬ ‫اﻟﻜﺜﻴﺮ ﻣﻦ اﻟﻜﺘﺐ ﺣﻮل ﻫﺬا ا‪7‬ﻮﺿﻮع ﺑﺎﻹﳒﻠﻴﺰﻳـﺔ‪.‬وﺛـﺎﻧـﻴـﺎ‪ :‬ﻷﻧـﻪ ﻳـﺮﻛـﺰ ﻋـﻠـﻰ‬ ‫ﻣﻮﺿﻮﻋ‪ T‬اﺛﻨ‪ T‬ﻟﻬﻤﺎ‪-‬ﻓﻲ رأي‪-‬أﻫﻤﻴﺔ ﺧﺎﺻﺔ ﻟﻠﻌﺎﻟﻢ اﻟﻌﺮﺑﻲ‪ ،‬وﻫﻤﺎ ﻣـﻌـﺎﳉـﺔ‬ ‫اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ واﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﻴﺮة‪.‬ﻓﻘﺪ اﻛﺘﺴﺒﺖ ا‪7‬ﻌﺎﳉﺔ اﻵﻟﻴﺔ ﻟﻠﻐﺔ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ‬ ‫اﻫﺘﻤﺎﻣﺎ ﻣﺘﺰاﻳﺪا ﻣﻦ اﻟﺒﺎﺣﺜ‪ T‬اﻟﻌﺮب ﻓﻲ اﻟـﺴـﻨـﻮات اﻷﺧـﻴـﺮة وﺧـﺎﺻـﺔ ﻣـﻨـﺬ‬ ‫ﻣﻨﺘﺼﻒ اﻟﺜﻤﺎﻧﻴﻨﺎت‪ ،‬ﻓﻘﺪ „ ﻋﻘﺪ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ ا‪7‬ﺆ‪n‬ﺮات ﻓﻲ اﻟﻜﻮﻳﺖ وا‪7‬ﻐﺮب‬ ‫وﺗﻮﻧﺲ واﻟﻘﺎﻫﺮة ودﻣﺸﻖ ﺣﻮل ﻫﺬا ا‪7‬ﻮﺿﻮع‪ ،‬وﻋﺮض ﻛﺜﻴﺮ ﻣﻦ اﻟﻌﻠﻤﺎء اﻟﻌﺮب‬ ‫ﻧﺘﺎﺋﺞ أﺑﺤﺎﺛﻬﻢ اﻷوﻟﻴﺔ ﻓﻲ ﻫﺬا ا‪7‬ﻮﺿﻮع اﳊﻴﻮي‪.‬ﻛﻤﺎ اﻫﺘﻤﺖ ﻛﺜﻴﺮ ﻣﻦ ﺷﺮﻛﺎت‬ ‫اﳊﺎﺳﺐ ﺑﺎﻟﻮﻃﻦ اﻟﻌﺮﺑﻲ †ﻌﺎﳉﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ وﻣﻨﻬﺎ ﺷﺮﻛﺔ اﻟﻌﺎ‪7‬ﻴﺔ وا‪7‬ﺮاﻛﺰ‬ ‫اﻟﻌﻠﻤﻴﺔ ﻟﺸﺮﻛﺔ »آي‪.‬ﺑﻲ‪.‬أم« ‡ﺎ ﻳﻌﻜﺲ إدراﻛﺎ ﺑﺎﻷﻫﻤﻴـﺔ اﻟـﺒـﺎﻟـﻐـﺔ ﻟـﺘـﻄـﻮﻳـﻊ‬ ‫اﳊﺎﺳﺐ ﻟﻠﻐﺔ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ‪ ،‬وﻷﻫﻤﻴﺔ اﺳﺘﺨﺪام اﳊﺎﺳﺐ ﻟﺘﺮﺟﻤﺔ اﻟﻜﻢ اﻟﻬﺎﺋﻞ ﻣﻦ‬ ‫ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﺘﻲ ﺗﻨﺸﺮ ﻳﻮﻣﻴﺎ ﺑﺎﻟﻠﻐﺎت اﻷﺧﺒﻴﺔ‪ ،‬وﻟﺘﻮﺣﻴﺪ ا‪7‬ﺼﻄﻠﺤﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ‪،‬‬ ‫وﻟﻔﻬﻢ وﺗﻠﺨﻴﺺ اﻟﻨﺼﻮص اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ‪.‬وﻳﺘﻨﺎول اﻟﻘﺴﻢ اﻟﺜﺎﻧﻲ ﻣﻦ ﻫﺬا اﻟـﻜـﺘـﺎب‬ ‫ﻣﻌﺎﳉﺔ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﺑﺎﻟﺘﻔﺼﻴﻞ وﺑﺸﻜﻞ ﻋﻠﻤﻲ ﺳﻠﻴﻢ وﻳﻄﺮح ﻗﻀﺎﻳﺎ ﻧﻈﺮﻳﺔ‬ ‫ﻫﺎﻣﺔ ﻛﺄﻫﻤﻴﺔ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺪﻻﻟﻲ ﻓﻲ ﻣﻌﺎﳉﺔ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴـﻌـﻴـﺔ‪ ،‬ودور ﻗـﻮاﻋـﺪ‬ ‫ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ ﻓﻲ ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت وإﺷﻜﺎﻟﻴﺔ ﲢﻠﻴﻞ اﻟﻜﻼم‪...‬إﻟﺦ‪.‬وﻻ ﺷﻚ أن اﻷﻓﻜﺎر‬ ‫ا‪7‬ﻄﺮوﺣﺔ ﻓﻲ اﻟﻜﺘﺎب ﺳﺘﻜﻮن ذات ﻓﺎﺋﺪة ﻟﻠﺒﺤﺚ ﻓﻲ ﻫﺬا اﺠﻤﻟﺎل‪.‬وﻣﻮﺿـﻮع‬ ‫اﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﻴﺮة ﻟﻪ أﻫﻤﻴﺔ ﺧﺎﺻﺔ‪ ،‬ﻓﻤﻦ ا‪7‬ﻌﺮوف أن اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﻌﺮﺑﻲ ﻳـﻌـﺎﻧـﻲ‪،‬‬ ‫ﺷﺄﻧﻪ ﺷﺄن ﺑﻘﻴﺔ اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﺜﺎﻟﺚ‪ ،‬ﻣﻦ ﻫﺠﺮة اﻟﻌـﻘـﻮل‪ ،‬وﻧـﻘـﺺ اﳋـﺒـﺮاء‪.‬وﻫـﻨـﺎ‬ ‫‪8‬‬ ‫ﻣﻘﺪﻣﺔ اﺘﺮﺟﻢ‬ ‫ﺗﺒﺮز أﻫﻤﻴﺔ ﺗﻘﻨﻴﺔ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﻴﺮة ﻋﻠﻰ ا‪7‬ﺴﺘﻮى اﻻﻗﺘﺼﺎدي واﻟﻌﻠﻤﻲ‪ ،‬ﻓﻬﻲ‬ ‫ﲢﻔﻆ ﺧﺒﺮة اﻟﻌﻠﻤﺎء ﻓﻲ ﺷﻜﻞ ﺑﺮاﻣﺞ ﻣﺘﺎﺣﺔ ﺑﺴﻬﻮﻟﺔ‪ ،‬ﻛﻤﺎ ‪v‬ﻜﻦ داﺋﻤﺎ ﺗﻄﻮﻳﺮﻫﺎ‬ ‫وﲡﺪﻳﺪﻫﺎ‪.‬وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻻ ﺗﻀﻴﻊ ﺧﺒﺮة وﻣﻌﺮﻓﺔ اﳋﺒﻴﺮ اﻟﺒﺸﺮي ﺑﻮﻓﺎﺗﻪ أو ﻫﺠﺮﺗﻪ‬ ‫إﻟﻰ ﺑﻠﺪ آﺧﺮ‪ ،‬أو ﻋﺠﺰه ﻋﻦ اﻟﻌﻤﻞ‪ ،‬ﺑﻞ ﺗﻈﻞ ﻣﺤﻔﻮﻇﺔ ﻛﺒﺮاﻣﺞ ﻟﻠﺤﺎﺳﺐ ‪v‬ﻜﻦ‬ ‫اﺳﺘﺸﺎرﺗﻬﺎ ﻛﻠﻤﺎ دﻋﺖ اﳊﺎﺟﺔ‪.‬وﻫـﻮ ‪v‬ـﻜـﻦ أن ﻳـﻮﻓـﺮ ﻣـﺜـﻼ ﺧـﺒـﺮة اﻟـﻄـﺒـﻴـﺐ‬ ‫اﻷﺧﺼﺎﺋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮﻳﻒ ﺑﻴﻨﻤﺎ ﻫﻮ ﻣﻮﺟﻮد ﻓﻌﻼ ﻓﻲ ا‪7‬ﺪﻳﻨﺔ‪.‬‬ ‫وﻧﺤﻦ ﻧﺄﻣﻞ ﺑﺘﻮﻓﻴﺮ ﻣﺜﻞ ﻫﺬا اﻟﻜﺘﺎب ﻟﻠﻘﺎر‪ M‬اﻟﻌﺮﺑﻲ أن ﻳﺰداد ﻋﺪد ا‪7‬ﻬﺘﻤ‪T‬‬ ‫ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬وأن ﻳﺘﺠﻪ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻌﻠﻤﺎء اﻟﺸﺒﺎن‪ ،‬ﺧـﺎﺻـﺔ ﻋـﻠـﻤـﺎء‬ ‫اﻹﻧﺴﺎﻧﻴﺎت‪ ،‬إﻟﻰ اﻟﺒﺤﺚ اﻟﻌﻠﻤﻲ اﻟﺪؤوب ﻓﻲ ﻫﺬا اﺠﻤﻟﺎل‪ ،‬وﺗﺴﺨﻴﺮه ﳋﺪﻣـﺔ‬ ‫اﺣﺘﻴﺎﺟﺎت أﻣﺘﻨﺎ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ا‪7‬ﻠﺤﺔ واﻟﻌﺎﺟﻠﺔ‪.‬ﻛﻤﺎ ﻧﺄﻣﻞ أﻳﻀﺎ أﻻ ﻳﻘﺘﺼﺮ اﻫﺘﻤﺎﻣﻬﻢ‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﻨﻮاﺣﻲ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﻴﺔ‪-‬ﻛﻤﺎ ﻫﻮ ﺣﺎدث اﻵن‪-‬ﺑﻞ ﻳﺘﻌﺪاﻫﺎ إﻟﻰ اﻟﻘﻀﺎﻳﺎ اﻟﻨﻈﺮﻳﺔ‬ ‫ا‪7‬ﻠﺤﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ واﻧﻌﻜﺎﺳﺎﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺑﺎﻗﻲ اﻟﻌﻠﻮم‪ ،‬ﺣﺘﻰ ﻧﺘـﺠـﺎوز‬ ‫اﻟﻨﻘﻞ واﻻﺳﺘﻬﻼك إﻟﻰ اﻹﺑﺪاع وا‪7‬ﺴﺎﻫﻤﺔ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﻫﺬا اﻟﻌﻠﻢ‪.‬‬ ‫ا'ﺘﺮﺟﻢ‬ ‫ﻋﻠﻲ ﻓﺮﻏﻠﻲ‬ ‫اﻟﻜﻮﻳﺖ ﻓﻲ ‪ ٣‬أﻏﺴﻄﺲ ‪ ١٩٨٩‬م‬ ‫‪9‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﻘﺴﻢ اﻷول‬ ‫ﻣﻘﺪﻣﺔ‬ ‫‪10‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف واﻐﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪ 1‬اﻷﻫﺪاف واﳌﻔﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ‬ ‫ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻳﻬﺪف ﻋﻠﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ إﻟﻰ ﻓﻬﻢ ﻃﺒﻴﻌﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ ﻋﻤﻞ ﺑـﺮاﻣـﺞ ﻟـﻠـﺤـﺎﺳـﺐ‬ ‫اﻵﻟﻲ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ ﻣﺤﺎﻛﺎة اﻟﺴﻠﻮك اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ ا‪7‬ﺘﺴـﻢ‬ ‫ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء‪.‬وﺗﻌﻨـﻲ ﻗـﺪرة ﺑـﺮﻧـﺎﻣـﺞ اﳊـﺎﺳـﺐ ﻋـﻠـﻰ ﺣـﻞ‬ ‫ﻣﺴﺄﻟﺔ ﻣﺎ‪ ،‬أو اﺗﺨﺎذ ﻗﺮار ﻓﻲ ﻣﻮﻗﻒ ﻣﺎ‪-‬ﺑـﻨـﺎء ﻋـﻠـﻰ‬ ‫وﺻـﻒ ﻟـﻬـﺬا ا‪7‬ـﻮﻗـﻒ‪-‬أن اﻟـﺒـﺮﻧــﺎﻣــﺞ ﻧ ـﻔ ـﺴــﻪ ﻳ ـﺠــﺪ‬ ‫اﻟﻄـﺮﻳـﻘـﺔ)‪ (١‬اﻟﺘﻲ ﻳـﺠـﺐ أن ﺗـﺘـﺒـﻊ ﳊـﻞ ا‪7‬ـﺴـﺄﻟـﺔ‪ ،‬أو‬ ‫ﻟﻠﺘﻮﺻﻞ إﻟﻰ اﻟﻘﺮار ﺑﺎﻟﺮﺟﻮع إﻟﻰ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت‬ ‫اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ ا‪7‬ﺘﻨﻮﻋﺔ اﻟﺘﻲ ﻏﺬي ﺑﻬﺎ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‪.‬وﻳﻌﺘﺒﺮ‬ ‫ﻫﺬا ﻧﻘﻄﺔ ﲢﻮل ﻫﺎﻣﺔ ﺗﺘﻌﺪى ﻣﺎ ﻫﻮ ﻣﻌﺮوف ﺑﺎﺳﻢ‬ ‫»ﺗﻘﻨﻴﺔ ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت« اﻟﺘﻲ ﺗﺘﻢ ﻓﻴﻬﺎ اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ‬ ‫ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ اﻹﻧﺴﺎن‪ ،‬وﺗﻨﺤﺼﺮ أﻫﻢ أﺳﺒﺎب اﺳﺘﺨﺪام‬ ‫اﳊﺎﺳﺐ ﻓﻲ ﺳﺮﻋﺘﻪ اﻟﻔﺎﺋﻘﺔ‪.‬‬ ‫ورﻏﻢ أﻧﻨﺎ ﻻ ﻧﺴﺘﻄﻴﻊ أن ﻧﻌﺮف اﻟﺬﻛﺎء اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ‬ ‫ﺑﺸﻜﻞ ﻋﺎم ﻓﺈﻧﻪ ‪v‬ﻜﻦ أن ﻧﻠﻘﻲ اﻟﻀﻮء ﻋﻠﻰ ﻋﺪد ﻣﻦ‬ ‫ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ اﻟﺘﻲ ‪v‬ﻜﻦ اﳊﻜﻢ ﻋﻠﻴﻪ ﻣـﻦ ﺧـﻼﻟـﻬـﺎ‪.‬وﻣـﻦ‬ ‫ﺗﻠﻚ ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻤﻴﻢ واﻟﺘﺠﺮﻳﺪ‪ ،‬اﻟﺘﻌﺮف‬ ‫ﻋﻠﻰ أوﺟﻪ اﻟﺸﺒﻪ ﺑ‪ T‬ا‪7‬ﻮاﻗﻒ اﺨﻤﻟﺘﻠـﻔـﺔ‪ ،‬واﻟـﺘـﻜـﻴـﻒ‬ ‫ﻣــﻊ ا‪7‬ــﻮاﻗــﻒ ا‪ 7‬ـﺴ ـﺘ ـﺠــﺪة‪ ،‬واﻛ ـﺘ ـﺸ ــﺎف اﻷﺧـ ـﻄ ــﺎء‬ ‫‪11‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫وﺗﺼﺤﻴﺤﻬﺎ ﻟﺘﺤﺴ‪ T‬اﻷداء ﻓﻲ ا‪7‬ﺴﺘﻘـﺒـﻞ‪....‬اﻟـﺦ‪.‬وﻛـﺜـﻴـﺮا ﻣـﺎ ﻗـﺮن اﻟـﺬﻛـﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺧﻄﺄ ﺑﺎﻟﺴﺒﺮاﻧﻴﺔ ‪ Cybemetics‬اﻟﺘﻲ ﺗﺨﺘﺺ ﺑﺎﳋﺼﺎﺋﺺ اﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺔ‬ ‫ﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﻐﺬﻳﺔ اﻟﺮاﺟﻌﺔ‪ ،‬وﺗﻨﻈﺮ إﻟﻰ اﻹﻧﺴﺎن ﻛﺄﻧﻪ ﺟﻬﺎز آﻟﻲ‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﻳﻬﺘﻢ ﻋﻠﻢ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺎﻟﻌﻤﻠﻴﺎت ا‪7‬ﻌﺮﻓﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﺴﺘﺨﺪﻣﻬﺎ اﻹﻧﺴﺎن ﻓﻲ ﺗـﺄدﻳـﺔ‬ ‫اﻷﻋﻤﺎل اﻟﺘﻲ ﻧﻌﺪﻫﺎ ذﻛﻴﺔ‪.‬وﺗﺨﺘﻠﻒ ﻫﺬه اﻷﻋﻤﺎل اﺧﺘﻼﻓﺎ ﺑﻴﻨﺎ ﻓﻲ ﻃﺒﻴﻌﺘﻬﺎ‪،‬‬ ‫ﻓﻘﺪ ﺗﻜﻮن ﻓﻬﻢ ﻧﺺ ﻟﻐﻮي ﻣﻨﻄﻮق أو ﻣﻜﺘﻮب‪ ،‬أو ﻟﻌﺐ اﻟﺸﻄﺮﱋ أو »اﻟﺒﺮﻳﺪج«‪،‬‬ ‫أو ﺣﻞ ﻟﻐﺰ‪ ،‬أو ﻣﺴﺄﻟﺔ رﻳﺎﺿﻴﺔ‪ ،‬أو ﻛﺘﺎﺑﺔ ﻗﺼﻴﺪة ﺷﻌﺮﻳﺔ‪ ،‬أو اﻟﻘﻴﺎم ﺑﺘﺸﺨﻴﺺ‬ ‫ﻃﺒﻲ‪ ،‬أو اﻻﺳﺘﺪﻻل ﻋﻠﻰ ﻃﺮﻳﻖ ﻟﻼﻧﺘﻘﺎل ﻣﻦ ﻣﻜﺎن إﻟﻰ آﺧﺮ‪.‬وﻳﺒﺪأ اﻟﺒﺎﺣﺚ‬ ‫ﻓﻲ ﻋﻠﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻤﻠﻪ أوﻻ ﺑﺎﺧﺘﻴﺎر أﺣﺪ اﻷﻧﺸﻄـﺔ ا‪7‬ـﺘـﻔـﻖ ﻋـﻠـﻰ‬ ‫أﻧﻬﺎ »ذﻛﻴﺔ«)‪ ،(٢‬ﺛﻢ ﻳﻀﻊ ﺑﻌﺾ اﻟﻔﺮوض ﻋﻤﺎ ﻳﺴﺘﺨﺪﻣﻪ اﻹﻧﺴﺎن ﻟﺪى ﻗﻴﺎﻣـﻪ‬ ‫ﺑﻬﺬا اﻟﻨﺸﺎط ﻣﻦ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت واﺳﺘﺪﻻﻻت‪ ،‬ﺛﻢ ﻳﺪﺧﻞ ﻫﺬه ﻓﻲ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﻟﻠﺤﺎﺳﺐ‬ ‫اﻵﻟﻲ‪ ،‬ﺛﻢ ﻳﻘﻮم †ﻼﺣﻈﺔ ﺳﻠﻮك ﻫﺬا اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‪.‬وﻗﺪ ﺗﺆدي ﻣﻼﺣﻈﺔ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫إﻟﻰ اﻛﺘﺸﺎف أوﺟﻪ اﻟﻘﺼﻮر ﻓﻴﻪ ‡ﺎ ﻳﻨﻔﻲ إﻟﻰ إدﺧﺎل ﺗﻌﺪﻳﻼت وﺗﻄﻮﻳﺮ ﻓﻲ‬ ‫أﺳﺴﻪ اﻟﻨﻈﺮي‪ ،‬وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻧﻔﺴﻪ‪ ،‬وﻳﺆدي ﻫﺬا ﺑﺪوره إﻟﻰ ﺳﻠﻮك‬ ‫ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻟﻠﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‪ ،‬وﻣﺎ ﻳﺴﺘﺘﺒﻌﻪ ﻣﻦ ﻣﻼﺣﻈﺔ وﺗﻄﻮﻳﺮ‪...‬وﻫﻜﺬا‪.‬‬ ‫وﻳﻐﻠﺐ ﻋﻠﻰ ا‪7‬ﺴﺎﺋﻞ اﻟﺘﻲ ﻳﺘﻨﺎوﻟﻬﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ »اﻟﺘﻔﺠﺮ اﻟﺘﺠﻤﻴﻌﻲ‬ ‫‪ (٣):Combinatory explosion‬وﻳﻌﻨﻲ ﻫﺬا أن ﻋﺪد اﻻﺣﺘﻤﺎﻻت اﻟﺘﻲ ﻳﺠﺐ اﻟﻨﻈﺮ‬ ‫ﻓﻴﻬﺎ ﻛﺒﻴﺮ ﺟـﺪا ﻟـﺪرﺟـﺔ أﻧـﻪ ﻻ ‪v‬ـﻜـﻦ اﻟـﺘـﻮﺻـﻞ إﻟـﻰ اﳊـﻞ اﻷﻣـﺜـﻞ‪-‬إن وﺟـﺪ‪-‬‬ ‫ﺑﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺒﺤﺚ ا‪7‬ﺒﺎﺷﺮ‪ ،‬ﻷن ﻋﻤﻠﻴﺔ اﻟﺒﺤﺚ ﺗﺄﺧﺬ وﻗﺘﺎ ﻃﻮﻳﻼ ﺟﺪا‪ ،‬أو ﻷﻧﻬﺎ‬ ‫ﺗﺘﻄﻠﺐ ذاﻛﺮة ﻛﺒﻴﺮة ﺟﺪا ﺗﻔﻮق ﺳﻌﺔ ذاﻛﺮة اﳊﺎﺳﺐ أو اﻹﻧﺴﺎن‪ ،‬ﻓﻘﺪ ﻗﺪرت‬ ‫ﻣﺜﻼ اﻟﻨﻘﻼت ا‪7‬ﻤﻜﻨﺔ)‪ (٤‬ﻟﻘﻄﻊ اﻟﺸﻄﺮﱋ ﻓﻲ دور واﺣﺪ ﺑﺤﻮاﻟﻲ ‪ ١٠‬أس ‪،١٢٠‬‬ ‫ﻣﻦ اﻟﻮاﺿﺢ اﺳﺘﺤﺎﻟﺔ ﻓﺤﺺ اﺠﻤﻟﻤﻮﻋﺔ اﻟﻜﺎﻣﻠﺔ ﻟﻬﺬه اﻟﻨﻘﻼت‪ ،‬أو ﺗﺨـﺰﻳـﻨـﻬـﺎ‬ ‫ﺑﺎﳊﺎﺳﺐ ﻣﺼﺤﻮﺑﺔ ﺑﺘﻘﺪﻳﺮ ‪7‬ﺪى ﻣﻼءﻣﺔ ﻛﻞ ﻣﻨﻬﺎ‪.‬وﻓﻲ اﻟﻮاﻗﻊ ﻳـﻮﺟـﺪ ﻓـﺮق‬ ‫أﺳﺎﺳﻲ ﺑ‪ T‬ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺎت وا‪7‬ﺸﺘﻐﻞ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﺼﺪد‪.‬‬ ‫ﻓﺒﻴﻨﻤﺎ ﻳﺴﻌﻰ ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺎت ﻹﺛﺒﺎت أن ﻫﻨﺎك ﺣﻼ ﻟﻠﻤﺴﺄﻟﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﺒﺤﺜﻬـﺎ‬ ‫)أو أﻧﻪ ﻻ ﺣﻞ(‪ ،‬وﻻ ﻳﻌﻨﻲ ﺑﺎﻟﻮﺳﺎﺋﻞ ا‪7‬ﻤﻜﻦ اﺗﺒﺎﻋﻬﺎ ﻟﻠﻮﺻﻮل إﻟﻰ اﳊﻞ‪ ،‬ﳒﺪ‬ ‫ﺑﺎ‪7‬ﻘﺎﺑﻞ أن ا‪7‬ﺸﺘﻐﻞ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺒﺤﺚ ﻋﻦ ﺣﻞ ﻟﻠﻤﺴﺄﻟﺔ ﻗﺪ ﻻ ﻳﻜﻮن‬ ‫ﻫﻮ اﳊﻞ اﻟﺼﺤﻴﺢ‪ ،‬أو اﻷﻣﺜﻞ ‪n‬ﺎﻣﺎ‪ ،‬وﻟـﻜـﻨـﻪ ﻣـﻘـﺒـﻮل ﻟـﺪى أي ﻣـﻦ ا‪7‬ـﻬـﺘـﻤـ‪T‬‬ ‫ﺑﺎ‪7‬ﺴﺄﻟﺔ‪ ،‬وﻻ ﻳﺘﻄﻠﺐ وﻗﺘﺎ أﻃﻮل ﻣﻦ اﻟﻼزم‪ ،‬و‪v‬ﻜﻦ اﻻﻫﺘﺪاء إﻟﻴﻪ ﻓﻲ ﻇﺮوف‬ ‫‪12‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف واﻐﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﻮاﻗﻊ اﳊﻘﻴﻘﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﻓﺪ ﻻ ﺗﺘﻮﻓﺮ ﻓﻴﻬﺎ ﺟﻤﻴﻊ ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت ا‪7‬ﻄﻠﻮﺑﺔ ﳊﻞ ا‪7‬ﺴﺄﻟﺔ‪.‬‬ ‫ﻟﻨﺄﺧﺬ ﻣﺜﻼ ﻟﻌﺒﺔ »اﻟﻌﻘﺪ اﳉﺒﺎر« ‪.Master Mind‬‬ ‫ﻳﻬﺪف ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺎت إﻟﻰ إﺛﺒﺎت أن ﻫﻨﺎك ﺧﻮارزﻣﺎ ‪ algorithm‬ﻟﻠﺘﻮﺻﻞ‬ ‫إﻟﻰ ﺣﻞ ﻟﻠﻌﺒﺔ ﻓﻲ ﻋﺪد ﻣﻦ اﳋﻄﻮات ﻻ ﻳﺰﻳﺪ ﻣﺜﻼ ﻋﻦ ﺳﺒﻊ ﺧﻄﻮات‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ‬ ‫ﻳﺴﺘﺨﺪم ا‪7‬ﺸﺘﻐﻞ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻛﻞ ﻣﻬﺎرﺗﻪ ﻟﻮﺿﻊ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﳊﻞ ﻣﺒﻨﻲ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﻃﺮق اﺳﺘﺪﻻل ﺳﻠﻴﻤﺔ‪ ،‬أﻣﺎ ﻋﺪد اﳋﻄﻮات اﻟﺘﻲ ﻳﺘﻄﻠﺒﻬﺎ اﳊﻞ ﻓﻠﻴﺲ ﻟﻬﺎ‬ ‫اﻟﺪرﺟﺔ اﻷوﻟﻰ ﻣﻦ اﻷﻫﻤﻴﺔ‪.‬ﻓﺎﻻﲡﺎه اﻟﺴﺎﺋﺪ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ أن‬ ‫ﻣﺒﺎد‪ M‬اﻟﺘﻨﻈﻴﻢ اﳉﻴﺪة أﻫﻢ ﻣﻦ ﺳﺮﻋﺔ اﳊﺴﺎب‪ ،‬واﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺎت ﻳﺒـﺮز دورﻫـﺎ‬ ‫ﻋﻠﻰ ا‪7‬ﺴﺘﻮى ا‪7‬ﻨﻄﻘﻲ‪.‬ورﻏﻢ أن أﻛﺜﺮ ﻓﺮوع ا‪7‬ﻨﻄﻖ وﺿﻮﺣﺎ ﻓﻲ أذﻫﺎن اﻟﺒﺎﺣﺜ‪T‬‬ ‫ﻫﻮ ا‪7‬ﻨﻄﻖ اﻻﺳﺘﻨﺒﺎﻃﻲ ‪ deductive logic,‬ﻓﻤﻦ ا‪7‬ﺆﻛﺪ أﻧﻪ أﻗﻞ أﻫﻤﻴﺔ ﻣﻦ ا‪7‬ﻨﻄﻖ‬ ‫اﻻﺳﺘﻘﺮاﺋﻲ أو اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻲ ‪ inductive or inferential logic‬ﻓﻲ ﻣﻌﻈﻢ أﻧﺸﻄﺘﻨﺎ‬ ‫ا‪7‬ﺘﻌﻠﻘﺔ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء‪.‬‬ ‫وﺳﻨﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻜﺘـﺎب اﺻـﻄـﻼح »اﻻﺳـﺘـﺪﻻل« ‪ inference‬ﻟﻠﺘﻌﺒـﻴـﺮ‬ ‫ﻋﻦ ﻓﻜﺮﺗﻲ اﻻﺳﺘﻘﺮاء واﻻﺳﺘﻨﺒﺎط‪.‬وإﻟﻰ ﺟﺎﻧﺐ ﻫﺬا اﻻﺳﺘﺨﺪام ﻟﻠﺮﻳﺎﺿﻴﺎت‬ ‫ﻋﻠﻰ ا‪7‬ﺴﺘﻮى ا‪7‬ﻨﻄﻘﻲ‪ ،‬ﺳﻨﺴﺘﺨﺪﻣﻬﺎ أﻳﻀﺎ‪-‬ﻋﻠﻰ ﻣﺴﺘﻮى أوﻟﻲ إﻟﻰ ﺣﺪ ﻣﺎ‪-‬ﻣﻦ‬ ‫أﺟﻞ اﳊﺼﻮل ﻋﻠﻰ ﺗﻘﺪﻳﺮات ﻟﺴﻌﺔ اﻟﺬاﻛﺮة ووﻗﺖ ا‪7‬ﻌﺎﳉﺔ اﻟﻼزﻣ‪ T‬ﻟﻠﺘﻮﺻﻞ‬ ‫إﻟﻰ ﺣﻞ ﻣﺴﺄﻟﺔ ﻣﺎ‪.‬وﺳﻨﺤﺎول ﻓﻲ ﺑﻘﻴﺔ ﻫﺬا اﳉﺰء اﻟﺘﻤﻬﻴﺪي ﺗﻮﺿﻴﺢ ﻣﻼﻣﺢ‬ ‫ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺸﻜﻞ ﻋﺎم‪.‬وﺳﺘﻜﻮن ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ اﻟﺘﻲ ﻧﻘﺪﻣﻬﺎ ﻣﺮﺗﺒﻄﺔ‪،‬‬ ‫ﻣﻦ ﺟﻬﺔ‪ ،‬ﺑﺄﻧﻮاع ا‪7‬ﺴﺎﺋﻞ ا‪7‬ﺮاد ﺣﻠﻬﺎ‪ ،‬واﻟﺘﻲ ﺗﺘﻄﻠﺐ ﻗـﺪرا ﻣـﻦ اﻟـﺬﻛـﺎء ﻣـﺜـﻼ‪،‬‬ ‫وﻟﻜﻦ ﻟﻴﺲ ﻟﻬﺎ ﺣﻞ ﻋﺎم ﻣﻌﺮوف‪ ،‬ﻛﻤﺎ ﺳﺘﻜﻮن ﻣﺮﺗﺒﻄﺔ ﻣﻦ ﻧﺎﺣﻴﺔ أﺧﺮى ﺑﻄﺮق‬ ‫ا‪7‬ﻌﺎﳉﺔ ا‪7‬ﻨﻄﻘﻴﺔ ا‪7‬ﺴﺘﺨﺪﻣﺔ وا‪7‬ﺴﺘﻌﻴﻨﺔ ﺑﻜﻞ ﻣﺎ ﻋﺮف ﻋﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻤﺜﻴﻞ اﻟﺮﻣﺰي ‪Symbolic Representation:‬‬ ‫إن اﻟﺴﻤﺔ اﻷوﻟﻰ ﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻲ أﻧﻬﺎ ﺗﺴﺘﺨﺪم أﺳـﺎﺳـﺎ‬ ‫رﻣﻮزا ﻏﻴﺮ رﻗﻤﻴﺔ وﻫﻲ ﻓﻲ ﻫﺬا ﺗﺸﻜﻞ ﻧﻘﻀﺎ ﺻﺎرﺧﺎ ﻟـﻠـﻔـﻜـﺮة اﻟـﺴـﺎﺋـﺪة أن‬ ‫اﳊﺎﺳﺐ ﻻ ﻳﺴﺘﻄﻴﻊ أن ﻳﺘﻨﺎول ﺳﻮى اﻷرﻗﺎم‪ ،‬ﻓﻌﻠﻰ ا‪7‬ﺴﺘﻮى اﻟﻘﺎﻋﺪي ﻳﺘﻜﻮن‬ ‫اﳊﺎﺳﺐ ﻣﻦ ﻧﺒﺎﺋﻂ ﺛﻨﺎﺋﻴﺔ ‪ binary devices‬وﻻ ‪v‬ﻜﻦ ﻟﻬﺬه اﻟﻨﺒﺎﺋﻂ أن ﺗﺘﺨﺬ إﻻ‬ ‫أﺣﺪ وﺿﻌ‪ T‬اﺗﻔﻖ ﻋﻠﻰ أن ﻳﺮﻣﺰ ﻟﻬﻤﺎ ب »‪ ١‬أو ﺻﻔﺮ«‪.‬وﻗﺪ أدى اﺧﺘﻴﺎر ﻫﺬﻳﻦ‬ ‫اﻟﺮﻣﺰﻳﻦ اﻟﺮﻗﻤﻴ‪ T‬إﻟﻰ اﻧﺘﺸﺎر اﻟﻔﻜﺮة اﻟﻘﺎﺋﻠـﺔ إن اﳊـﺎﺳـﺐ ﻻ ﻳـﺴـﺘـﻄـﻴـﻊ أن‬ ‫‪13‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻳﺘﻔﻬﻢ ﺳﻮى »ﻧﻌﻢ أو ﻻ«‪ ،‬وأﻧﻪ ﻻ ﻳﺴﺘﻄﻴﻊ ‪n‬ﻴﻴﺰ ﻇﻼل ا‪7‬ﻌﻨﻰ ﺑﻴﻨﻬﻤﺎ‪.‬وﻟﻜﻦ إذا‬ ‫ﻧﻈﺮﻧﺎ ﻋﻠﻰ ﻧﻔﺲ ا‪7‬ﺴﺘﻮى ﻟﻺﻧﺴﺎن‪ ،‬ﻣﺴﺘﻮى اﳋﻼﻳﺎ اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ‪ ،neurons-‬ﻟﻮﺟﺪﻧﺎ‬ ‫أن اﻟﻔﻬﻢ اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ ﻳﻌﺘﻤﺪ أﻳﻀﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺿﻊ اﻟﺜﻨﺎﺋﻲ ‡ﺎ ﻳﺸﻴﺮ إﻟﻰ إﻣﻜﺎﻧﻴﺔ‬ ‫اﻟﺘﻌﺒﻴﺮ ﻋﻦ اﻷﻓﻜﺎر واﻟﺘﺼﻮرات وا‪7‬ﻔﺎﻫﻴﻢ اﻟﺒﺎﻟﻐﺔ اﻟﺘﻌﻘﻴﺪ واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات‬ ‫ﺑﺘﺸﻜﻴﻼت ﻣﺘﻄﻮرة ﻣﻦ ﻫﺬه اﻷوﺿﺎع أو اﳊﺎﻻت اﻟﺜﻨﺎﺋﻴﺔ‪.‬وﻻ ﺷﻚ أن إﻣﻜﺎﻧﻴﺔ‬ ‫اﻟﺘﻌﺒﻴﺮ ﻋﻦ اﻟﺘﺼﻮرات اﻟﻌﻠﻴﺎ وا‪7‬ﻌﻘﺪة ﺑﻮاﺳﻄﺔ اﻟﺮﻣﻮز اﻟﺜﻨﺎﺋﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﻔﻬﻤﻬﺎ‬ ‫اﳊﺎﺳﺐ ﲡﻌﻞ ﻣﺤﺎﻛﺎة ﻋﻤﻠﻴﺔ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ‡ﻜﻨﺔ‪.‬‬ ‫وﻻ ﻳﻮﺟﺪ ﺑﺎﻟﻄﺒﻊ ﻣﺎ ‪v‬ﻨـﻊ ﺑـﺮاﻣـﺞ اﻟـﺬﻛـﺎء اﻻﺻـﻄـﻨـﺎﻋـﻲ ﻣـﻦ أداء ﺑـﻌـﺾ‬ ‫اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﳊﺴﺎﺑﻴﺔ إذا ﻟﺰم اﻷﻣﺮ‪ ،‬وﻟﻜﻦ ﻏﺎﻟﺒﺎ ﻣﺎ ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻧﺘﺎﺋﺞ ﻫﺬه اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت‬ ‫ﻋﻠﻰ ا‪7‬ـﺴـﺘـﻮى اﻹدراﻛـﻲ ‪† ،conceptual level‬ﻌﻨﻰ أن ﻣﻐـﺰى ﻫـﺬه اﻟـﻌـﻤـﻠـﻴـﺎت‬ ‫اﳊﺴﺎﺑﻴﺔ ﺳﻴﺪﺧﻞ إﻟﻰ اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﻘﻮم ﺑﻬﺎ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‪.‬وﻳﻮﺿﺢ‬ ‫ذﻟﻚ ﻣﺜﺎل ﻣﻦ ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟﻄﺒﻲ اﻟﺬي ﻗﺪ ﻳﻌﻄﻴﻨﺎ ﻣﻌﻠﻮﻣﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ ﻓﻲ‬ ‫ﺻﻮرﺗﻬﺎ اﻟﺮﻣﺰﻳﺔ ﺑﺎﻟﺸﻜﻞ اﻵﺗﻲ‪:‬‬ ‫»ا‪7‬ﺮﻳﺾ ﻳﻌﺎﻧﻲ ﻣﻦ ﺣﻤﻰ ﺑﺴﻴﻄﺔ«‬ ‫وﻗﺪ ﺗﻮﺻﻞ إﻟﻴﻬﺎ اﳊﺎﺳﺐ ﺑﻘﻴﺎﻣﻪ ﺑﻌﻤﻠﻴﺔ اﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ ‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺔ رﻗﻤﻴﺔ ﻣﺜﻞ‪:‬‬ ‫»درﺟﺔ ﺣﺮارة ا‪7‬ﺮﻳﺾ ﻣﺎﺋﺔ درﺟﺔ ﻓﻬﺮﻧﻬﺎﻳﺖ«‪.‬‬ ‫ﻛﻤﺎ ‪v‬ﻜﻦ ﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أن ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻣـﻌـﻠـﻮﻣـﺔ رﻣـﺰﻳـﺔ ﻣـﻦ‬ ‫ﻋﻠﻢ أﻣﺮاض اﻟﻨﺒﺎت ﻣﺜﻞ‪:‬‬ ‫»اﻟﻌﻔﻦ ﻧﻮع ﻣﻦ اﻟﻔﻄﺮ«‬ ‫ﻟﻠﺘﻮﺻﻞ إﻟﻰ ﻣﻌﻠﻮﻣﺔ رﻣﺰﻳﺔ أﺧﺮى ﻛﺎﻵﺗﻲ‪:‬‬ ‫»اﻷﺿﺮار اﻟﺘﻲ ﻳﺴﺒﺒﻬﺎ اﻟﻔﻄﺮ ﺑﺸﻜﻞ ﻋﺎم ‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﺴﺒﺒﻬﺎ اﻟﻌﻔﻦ ﺑﺸﻜﻞ‬ ‫ﺧﺎص«‪.‬‬ ‫وﻋﺎدة ﻣﺎ ﻳﻄﻠﻖ ﻋﻠﻰ ﻫﺬا اﻟﻨﻮع ﻣﻦ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ أو اﻻﺳﺘﻘﺮاﺋﻴﺔ‬ ‫»اﻟﻮراﺛﺔ« ‪ inheritance‬أو ﻧﻘﻞ اﳋﺼﺎﺋﺺ ‪ transmission of propeties‬وﻟﻪ أﻫﻤﻴﺔ‬ ‫ﺑﺎﻟﻐﺔ ﻓﻲ ﻋﻠﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫اﻻﺟﺘﻬﺎد ‪Heuristics‬‬ ‫ﺗﺘﺤﺪد اﻟﺴﻤﺔ اﻟﺜﻨﺎﺋﻴﺔ ﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﻨﻮﻋﻴﺔ ا‪7‬ﺴﺎﺋﻞ اﻟﺘـﻲ‬ ‫ﺗﺘﻨﺎوﻟﻬﺎ‪.‬ﻓﻬﻲ ﻓﻲ اﻟﻌﺎدة ﻟﻴﺲ ﻟﻬﺎ ﺣﻞ ﺧﻮارزﻣﻲ ﻣﻌﺮوف‪ ،‬وﻧﻌﻨﻲ ﺑﺬﻟﻚ ﻋﺪم‬ ‫‪14‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف واﻐﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫وﺟﻮد ﺳﻠﺴﻠﺔ ﻣﻦ اﳋﻄﻮات اﶈﺪدة اﻟﺘﻲ ﻳﺆدي اﺗﺒﺎﻋﻬﺎ إﻟﻰ ﺿﻤﺎن اﻟﻮﺻﻮل‬ ‫إﻟﻰ ﺣﻞ ﻟﻠﻤﺴﺄﻟﺔ‪.‬‬ ‫وﻃﺎ‪7‬ﺎ ﻻ ﻳﻮﺟﺪ ﺣﻞ ﺧﻮارزﻣﻲ ﻟﻠﻤﺴﺎﺋﻞ اﻟﺘﻲ ﻳﻌﺎﳉﻬﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻓﻼﺑﺪ إذن ﻣﻦ اﻻﻟﺘﺠﺎء إﻟﻰ اﻻﺟﺘﻬﺎد)‪ ،(٥‬أي إﻟﻰ اﻟﻄﺮق ﻏﻴﺮ ا‪7‬ﻨﻬﺠﻴﺔ واﻟﺘﻲ‬ ‫ﻻ ﺿﻤﺎن ﻟﻨﺠﺎﺣﻬﺎ‪.‬وﻳﺘﻤﺜﻞ »اﻻﺟﺘﻬﺎد« ﻓﻲ اﺧﺘﻴﺎر إﺣـﺪى ﻃـﺮق اﳊـﻞ اﻟـﺘـﻲ‬ ‫ﺗﺒﺪو ﻣﻼﺋﻤﺔ ﻣﻊ إﺑﻘﺎء اﻟﻔﺮﺻﺔ ﻓﻲ ﻧﻔﺲ اﻟﻮﻗﺖ ﻟﻠﺘﻐﻴﻴﺮ إﻟﻰ ﻃـﺮﻳـﻘـﺔ أﺧـﺮى‬ ‫ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﻋﺪم ﺗﻮﺻﻞ اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ اﻷوﻟﻰ إﻟﻰ اﳊﻞ ا‪7‬ﻨﺸﻮد ﻓﻲ وﻗﺖ ﻣﻨـﺎﺳـﺐ‪.‬‬ ‫وﻟﻬﺬا ﻻ ﺗﻌﺪ اﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺘﻲ ﲢﻞ ا‪7‬ﻌﺎدﻻت اﻟﺘﺮﺑـﻴـﻌـﻴـﺔ ﺿـﻤـﻦ ﺑـﺮاﻣـﺞ اﻟـﺬﻛـﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻷن ﻟﻬﺎ ﺣﻼ ﺧﻮارزﻣﻴﺎ ﻣﻌﺮوﻓﺎ‪.‬وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻗﺪ ﻳﺼﻞ أﺣﺪ ﺑﺮاﻣﺞ‬ ‫اﻟﺘﻜﺎﻣﻞ اﻟﺮﻣﺰي ‪ symbolic integration‬إﻟﻰ ﻣﺼﺎف ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻻﻋﺘﻤﺎده ﻋﻠﻰ ﻃﺮﻳﻘﺔ ﺣﻞ أﺧﺮى ﻛﻠﻤﺎ ﻓﺸﻠﺖ اﻟﻄﺮﻳـﻘـﺔ اﻟـﺴـﺎﺑـﻘـﺔ ﻟـﺘـﺒـﺴـﻴـﻂ‬ ‫ﻋـﻤـﻠـﻴـﺔ اﻟـﺘـﻜـﺎﻣـﻞ‪.‬وﺗـﺸـﻜـﻞ ﺑـﺮاﻣـﺞ ﻟـﻌـﺐ اﻟـﺸـﻄـﺮﱋ ﻣـﺠـﺎﻻ ﺧـﺼـﺒـﺎ ﻟـﻠـﺬﻛـﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻷﻧﻪ ﻻ ﺗﻮﺟﺪ ﻃﺮﻳﻘﺔ ﻣﻌﺮوﻓﺔ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ أﻓﻀﻞ ﻧﻘﻠﺔ ‡ـﻜـﻨـﺔ ﻓـﻲ‬ ‫ﻣﺮﺣﻠﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ ﻣﻦ دور اﻟﺸﻄﺮﱋ‪ ،‬وذﻟﻚ ﻟﺴﺒﺒ‪ :T‬أوﻟﻬﻤﺎ أن ﻋﺪد اﻻﺣﺘﻤﺎﻻت‬ ‫ا‪7‬ﻤﻜﻨﺔ ﻛﺒﻴﺮ ﺟﺪا ﻟﺪرﺟﺔ ﻳﺴﺘﺤـﻴـﻞ ﻣـﻌـﻬـﺎ إﺟـﺮاء ﺑـﺤـﺚ ‪ search‬ﻛﺎﻣﻞ ﻋﻠﻴـﻬـﺎ‪،‬‬ ‫واﻟﺴﺒﺐ اﻵﺧﺮ ﻫﻮ أﻧﻨﺎ ﻻ ﻧﻌﺮف ﺳﻮى اﻟﻘﻠﻴﻞ ﻋﻦ ا‪7‬ﻨﻄﻖ اﻟﺬي ﻳـﺒـﻨـﻲ ﻋـﻠـﻴـﻪ‬ ‫اﻟﻼﻋﺒﻮن ا‪7‬ﻬﺮة ﲢﺮﻛﺎت ﻗﻄﻌﻬﻢ إﻣﺎ ﻷﻧﻬﻢ ﻟﻴﺴﻮا ﻣﺪرﻛ‪ T‬ﻟﻪ ﺑﺸﻜﻞ واع‪ ،‬أو‬ ‫ﻷﻧـﻬـﻢ ﻻ ﻳـﺮﻳـﺪون اﻹﻓـﺼـﺎح ﻋـﻨـﻪ‪.‬وﻗـﺪ اﻋـﺘـﺎد ﺑـﻌـﺾ ا‪7‬ـﺴـﺘـﻬـﻴـﻨـ‪ T‬ﺑـﺎﻟـﺬﻛــﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪-‬وﻣﻨﻬﻢ ﻫﺮﺑﺮت درﻳﻔﺲ‪ ،(٦)-‬اﻻدﻋﺎء ﺑﻌﺪم اﺳﺘﻄﺎﻋﺔ أي ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫ﻟﻠﻮﺻﻮل إﻟﻰ ﻣﺴﺘﻮى اﻟﻼﻋﺐ اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ اﳉﻴﺪ‪.‬وﻗﺪ ﺛﺒﺖ ﺧﻄﺄ ﻫﺬا اﻻدﻋﺎء‬ ‫ﻣﻨﺬ زﻣﻦ‪.‬وﺗﺴﺘـﻄـﻴـﻊ اﻵن )‪ ،(١٩٨٥‬ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺸﻄﺮﱋ ا‪7‬ﻤﺘﺎزة ﻫـﺰ‪v‬ـﺔ ﺟـﻤـﻴـﻊ‬ ‫اﻟﻼﻋﺒ‪ T‬ﺑﺎﺳﺘﺜﻨﺎء ﻣﺌﺎت ﻗﻠﻴﻠﺔ ﻣﻨﻬﻢ‪.‬‬ ‫ﲤﺜﻴﻞ اﳌﻌﺮﻓﺔ ‪Knowledge Representation‬‬ ‫ﺗﺨﺘﻠﻒ ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻦ ﺑﺮاﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎء ﻓﻲ أن ﺑﻬﺎ »‪n‬ﺜﻴﻞ‬ ‫ﻟﻠﻤﻌﺮﻓﺔ«‪.‬ﻓﻬﻲ ﺗﻌﺒﺮ ﻋﻦ ﺗﻄﺎﺑﻖ ﺑ‪ T‬اﻟﻌﺎﻟﻢ اﳋﺎرﺟﻲ واﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ‬ ‫اﻟﺮﻣﺰﻳﺔ ﺑﺎﳊﺎﺳﺐ‪.‬و‪v‬ﻜﻦ ﻓﻬﻢ ‪n‬ﺜﻴﻞ ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ ﻫﺬا ﺑﻴﺴﺮ ﻷﻧﻪ ﻋﺎدة ﻻ ﻳﺴﺘﺨﺪم‬ ‫رﻣﻮزا رﻗﻤﻴﺔ‪.‬ﻓﻘﺪ ﻳﺴﺘﺨﺪم أﺣﺪ ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟﻌﻼﺟﻲ اﻟﻘﺎﻋﺪة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺣﺎﻟﺔ ا‪7‬ﺮﻳﺾ ﺑﺎﻷﻧﻔﻠﻮﻧﺰا‪:‬‬ ‫‪15‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫»إذا ﻛﺎﻧﺖ درﺟﺔ ﺣﺮارة ا‪7‬ﺮﻳﺾ ﻋﺎﻟﻴﺔ‪ ،‬وﻳﺸﻌﺮ ﺑﺂﻻم ﻋﻀﻠﻴﺔ وﺻﺪاع‪ ،‬ﻓﺈن‬ ‫ﻫﻨﺎك اﺣﺘﻤﺎﻻ ﻗﻮﻳﺎ ﺑﺄﻧﻪ ﻳﻌﺎﻧﻲ ﻣﻦ اﻷﻧﻔﻠﻮﻧﺰا«‪.‬‬ ‫وﻳﻜﻮن اﻟﺘﻌﺒﻴﺮ ﻋﻦ ﻣﺜﻞ ﻫﺬه اﻟﻘـﺎﻋـﺪة ﻓـﻲ ﺑـﺮاﻣـﺞ اﻟـﺬﻛـﺎء اﻻﺻـﻄـﻨـﺎﻋـﻲ‬ ‫ﺑﻮﺿﻮح وإﻳﺠﺎز وﺑﻠﻐﺔ أﻗﺮب ﻣﺎ ﺗﻜﻮن إﻟﻰ ﻟﻐﺘﻨﺎ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ)‪ (٧‬اﻟﻔﻌﻞ وﻟﻴﺲ ﺑﻠﻐﺔ‬ ‫اﳊﺎﺳﺐ اﻟﺪﻧﻴﺎ)‪.(٨‬واﻟﺘﻌﺒﻴﺮ ﻋﻦ ﻫﺬه اﻟﻘﺎﻋﺪة ﻓﻲ اﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺘﻘﻠﻴﺪﻳﺔ ﻳﺘﻄﻠﺐ‬ ‫إﺿﺎﻓﺔ ﺟﺪاول ﻛﺜﻴﺮة وﻣﺘﻌﺪدة ﻟﻠﺘﻌﺒﻴﺮ ﻋﻦ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑـ‪ T‬اﻷﻋـﺮاض ا‪7‬ـﺮﺿـﻴـﺔ‬ ‫وﺗﻠﻚ اﻷﻣﺮاض اﻟﺘﻲ ﻳﺤﺘﻤﻞ أن ﺗﺴﺒﺒﻬﺎ‪.‬وﺣﺘﻰ ﻓﻲ ﻫﺬه اﳊﺎﻟﺔ ﺳﻴﻜـﻮن ﻣـﻦ‬ ‫اﻟﺼﻌﺐ ﺟﺪا ﻋﻠﻰ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ أن ﻳﻔﺴﺮ ﻃﺮﻳﻘﺔ ﺗﻮﺻﻠـﻪ إﻟـﻰ اﳊـﻞ ﻛـﻤـﺎ ﺗـﻔـﻌـﻞ‬ ‫ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫واﻷﻛﺜﺮ ﻣﻦ ﻫﺬا أن ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟـﻄـﺒـﻲ ﲢـﺘـﺎج إﻟـﻰ اﻟـﺘـﻌـﺎﻣـﻞ ﻣـﻊ‬ ‫ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت ﻣﻌﻴﻨﺔ ﻣﺜﻞ »أرﺟﻞ ﺿﻌﻴﻔﺔ« أو »أرﺟﻞ ﻣﺘﺨﺸﺒﺔ« ﻛﺄﻋﺮاض ﻣﺮﺿﻴﺔ‬ ‫ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻷرﺟﻞ ا‪7‬ﺮﻳﺾ‪ ،‬ﻛﻤﺎ ﻻﺑﺪ أن ﻳﺪرك اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ أن ﻫﺬه اﻷرﺟﻞ ﻣﺮﺗﺒﻄﺔ‬ ‫ﺑﺎﻷﺟﺰاء اﻷﺧﺮى ﳉﺴﻢ ا‪7‬ﺮﻳﺾ‪.‬وﻻ ﺷﻚ أن ﺑﺮاﻣﺞ اﳊﺎﺳﺐ اﻟﻌﺎدﻳﺔ ا‪7‬ﻮﺟﻮدة‬ ‫اﻟﻴﻮم ﻻ ﲢﺘﻮي ﻫﺬا اﻟﻨﻮع ﻣﻦ ﻣﻌﺮﻓﺔ »اﻟﻔﻄﺮة اﻟﺒﺪﻳﻬﻴﺔ«)‪.(٩‬‬ ‫وﻣﻦ أﻫﻢ ﻣﺎ ‪v‬ﻴﺰ ﻃﺮق ﺑﻨﺎء ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺘﺎم ﺑ‪T‬‬ ‫ﻗﺎﻋﺪة ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ وﻧﻈﻢ ا‪7‬ﻌﺎﳉﺔ ‪ mechanism‬اﻟﺘﻲ ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻫﺬه ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ‪.‬ﻓﻤﻮاد‬ ‫ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ واﺿﺤﺔ‪ ،‬ودﻻﻻﺗﻬﺎ وﻣﻌﺎﻧﻴﻬﺎ ﻣﻔﻬﻮﻣﺔ‪ ،‬أﻣﺎ ﻣﺎ ﻳﻜﺘﺐ ﺑﻠـﻐـﺔ اﻟـﺒـﺮﻣـﺠـﺔ‪-‬‬ ‫اﻟﺬي ﻳﺼﻌﺐ ﻓﻬﻤﻪ ﻟﻐﻴﺮ ا‪7‬ﺘﺨﺼﺺ‪-‬ﻓﻬﻮ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻧﻈﻢ ا‪7‬ﻌﺎﳉﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﻔﺴﺮ‬ ‫ﻣﻮاد ا‪7‬ﻌﺮﻓـﺔ ﻫـﺬه وﻫـﻲ ﲢـﺪد ﻓـﻲ أي ﺣـﺎﻟـﺔ وﻓـﻲ أي ﻣـﺮﺣـﻠـﺔ ﻣـﻦ ﻣـﺮاﺣـﻞ‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﻜﻮن أي ﻣﻦ ﻗﻮاﻧ‪ T‬اﻻﺳﺘﺪﻻل ﻓﻌﺎﻻ‪.‬ﺳـﻨـﻌـﻮد ﻟـﻬـﺬه اﻟـﻨـﻘـﻄـﺔ ﻓـﻲ‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﳋﺎص ﺑﺎﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﻴﺮة‪.‬‬ ‫وﺗﻌﺪ ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻠﻐﻮي)‪ (١٠‬ﻣﺜﺎﻻ آﺧﺮ ﻋﻠﻰ ذﻟﻚ اﻟﻔﺼﻞ ا‪7‬ﻨﻬﺠﻲ ﺑ‪T‬‬ ‫ﻗﺎﻋﺪة ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ واﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‪ ،‬وﻳﻜﻮن ﻫﺬا اﻟﻔﺼﻞ ﻫﻨﺎ ﺑ‪ T‬اﻟﻘﻮاﻋﺪ اﻟﻠﻐﻮﻳﺔ ﻟﻠﻐﺔ‬ ‫ﻣﺎ‪-‬اﻟﺘﻲ ﲢﺪد ﺻﺤﺔ أي ﺣﻤﻠﺔ ﻓﻲ ﻫﺬه اﻟﻠﻐﺔ‪-‬وﺑ‪ T‬ذﻟﻚ اﳉﺰء ﻣﻦ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫اﻟﺬي ‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﻘﺮر‪-‬ﺑﺎﻟﺮﺟﻮع إﻟﻰ اﻟـﻘـﻮاﻋـﺪ اﻟـﻠـﻐـﻮﻳـﺔ ﻃـﺒـﻌـﺎ‪-‬ﻣـﺎ إذا ﻛـﺎن ﻣـﻦ‬ ‫ا‪7‬ﻤﻜﻦ ﺗﻮﻟﻴﺪ أي ﺟﻤﻠﺔ ﻳﺘﻢ إدﺧﺎﻟﻬﺎ إﻟﻴﻪ ﺑﻮاﺳﻄﺔ ﻫﺬه اﻟﻘـﻮاﻋـﺪ أم ﻻ‪.‬وﻓـﻲ‬ ‫اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻟﻢ ﺗﻜﻦ اﻟﻘﻮاﻋﺪ اﻟﻠﻐﻮﻳﺔ ﻣﻨﻔﺼﻠﺔ ﻋﻦ ﻧﻈﻢ ا‪7‬ﻌﺎﳉـﺔ ‡ـﺎ ﻛـﺎن ﻳـﺆدي‬ ‫إﻟﻰ ﺻﻌﻮﺑﺔ ﺗﻄﻮﻳﺮ وﺗﻌﺪﻳﻞ ﻫﺬه اﻟﻘﻮاﻋﺪ ﻷن ذﻟﻚ ﻛﺎن ﻳﺘﻄﻠﺐ ﺗﻐﻴﻴﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫ﺑﺄﻛﻤﻠﻪ ﻛﻠﻤﺎ أردﻧﺎ إﺿﺎﻓﺔ ﻗﺎﻋﺪة ﻟﻐﻮﻳﺔ ﺟﺪﻳﺪة‪.‬‬ ‫‪16‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف واﻐﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻏﻴﺮ اﻟﻜﺎﻣﻠﺔ‬ ‫ﺗﺘﻤﺜﻞ اﻟﺴﻤﺔ اﻟﺮاﺑﻌﺔ ﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻗﺪرﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻮﺻﻞ‬ ‫ﳊﻞ ا‪7‬ﺴﺎﺋﻞ ﺣﺘﻰ ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﻋﺪم ﺗﻮﻓﺮ ﺟﻤﻴﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻼزﻣﺔ وﻗﺖ اﳊﺎﺟﺔ‬ ‫ﻻﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮار‪.‬وﻳﺤﺪث ذﻟﻚ ﻛﺜﻴﺮا ﻓﻲ اﻟﻄﺐ ﺣ‪ T‬ﻻ ﺗﻜﻮن ﻧﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺤـﺎﻟـﻴـﻞ‬ ‫ﺟﺎﻫﺰة وﺣﺎﻟﺔ ا‪7‬ﺮﻳﺾ ﻻ ﺗﺴﻤﺢ ﺑﺎﻻﻧﺘﻈﺎر وﻻ ﻳـﺴـﺘـﻄـﻴـﻊ اﻟـﻄـﺒـﻴـﺐ ﻓـﻲ ﻫـﺬه‬ ‫اﳊﺎﻟﺔ اﻧﺘﻈﺎر ﻧﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺤﺎﻟﻴﻞ اﻟﺘﻲ ﺳﻴﺴﺘﻔﻴﺪ ﻣﻨﻬﺎ ﺑﺎﻟـﺘـﺄﻛـﻴـﺪ وﻳـﻀـﻄـﺮ إﻟـﻰ‬ ‫اﺗﺨﺎذ ﻗﺮار ﺳﺮﻳﻊ‪.‬‬ ‫وﻳﺘﺮﺗﺐ ﻋﻠﻰ ﻧﻘﺺ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻼزﻣﺔ ﻛﻮن اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ اﻟﺘﻲ „ اﻟﺘﻮﺻﻞ إﻟﻴﻬﺎ‬ ‫ﻏﻴﺮ ﻣﺆﻛﺪة‪ ،‬أو ﻛﻮﻧﻬﺎ أﻗﻞ ﺻﻮاﺑﺎ ﻣﻊ اﺣﺘﻤـﺎل ﺧـﻄـﺌـﻬـﺎ ﻓـﻲ ﺑـﻌـﺾ اﻷﺣـﻴـﺎن‪.‬‬ ‫وﻛﺜﻴﺮا ﻣﺎ ﻧﺘﺨﺬ ﻗﺮارات ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻣﻊ ﻏﻴﺎب ﺟﻤﻴﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻼزﻣﺔ‪،‬‬ ‫وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻳﻈﻞ اﺣﺘﻤﺎل ﺧﻄﺄ اﻟﻘﺮار ﻗﺎﺋﻤﺎ‪.‬وﻳﻜﻮن ﻏﻴﺎب ﺑﻌﺾ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت أﺣﻴﺎﻧﺎ‬ ‫ﻧﺘﻴﺠﺔ ﻟﻄﺒﻴﻌﺔ ا‪7‬ﺴﺄﻟﺔ ﻧﻔﺴﻬﺎ‪.‬وﻣﺜـﺎل ذﻟـﻚ ﻻﻋـﺐ اﻟـﺒـﺮﻳـﺪج اﻟـﺬي ﻻ ﻳـﻌـﺮف‬ ‫ﺳﻮى اﻷوراق اﻟﺘﻲ ﻓﻲ ﻳﺪﻳﻪ وﻋﻠﻴﻪ أن ﻳﺘﻮﺻﻞ إﻟﻰ ﺗﻘﺪﻳﺮات ﻗﺪ ﺗﺨﻄﺊ وﻗﺪ‬ ‫ﺗﺼﻴﺐ ﻋﻦ ﺗﻮزﻳﻊ اﻷوراق اﻷﺧﺮى وﻻ ﺑﺪﻳﻞ ﻟﻪ ﻋﻦ اﻟﺘﺨﻤ‪.T‬‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﳌﺘﻀﺎرﺑﺔ ‪Conflicting Data‬‬ ‫أﻣﺎ اﻟﺴﻤﺔ اﳋﺎﻣﺴﺔ ﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻬﻲ ﻗﺪرﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ‬ ‫ﻣﻊ ﺑﻴﺎﻧﺎت ﻗﺪ ﻳﻨﺎﻗﺾ ﺑﻌﻀﻬﺎ ﺑﻌﻀﺎ‪ ،‬وﻫﺬا ﻣﺎ ﻧﺴﻤﻴﻪ اﻟﺒﻴـﺎﻧـﺎت ا‪7‬ـﺘـﻨـﺎﻗـﻀـﺔ‬ ‫وﻧﻌﻨﻲ ﺑﻬﺎ ﺑﺒﺴﺎﻃﺔ ﺗﻠﻚ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺘﻲ ﻳﺸﻮﺑﻬﺎ ﺑﻌﺾ اﻷﺧﻄﺎء‪.‬وﻳﻮﺿﺢ ذﻟﻚ‬ ‫ا‪7‬ﺜﺎل اﻟﺘﺎﻟﻲ ﺣﻴﺚ ﻳﺮﻣﺰ ﻛﻞ ﻣﻦ أ‪ ،‬ب‪ ،‬ج إﻟﻰ ﺣﺪث ‪v‬ﻜﻦ ﻣﻼﺣﻈﺘﻪ‪ ،‬ﺑـﻴـﻨـﻤـﺎ‬ ‫ﻳﺪل اﻟﺮﻗﻢ أﻣﺎم ﻛـﻞ ﻗـﺎﻧـﻮن ﻋـﻠـﻰ ﻣـﺪى ﺻـﺤـﺘـﻪ‪.‬وﺗـﺘـﺮاوح اﻷرﻗـﺎم ﻣـﻦ ‪١٠ +‬‬ ‫)وﺗﻌﻨﻲ أن اﻟﻘﺎﻧﻮن ﺻﺤﻴﺢ ‪n‬ﺎﻣـﺎ(‪ ،‬إﻟـﻰ‪) ١٠-‬وﺗﻌﻨﻲ أن اﻟﻘﺎﻧﻮن ﻏﻴﺮ ﺻﺤﻴـﺢ‬ ‫ﺑﺎ‪7‬ﺮة(‪.‬وﻳﻔﺘﺮض ﻓﻲ ﻛﻠﺘﺎ اﳊﺎﻟﺘ‪ T‬أن أ و ب ﻗﺪ ﻟﻮﺣﻈﺎ ﺑﺎﻟﻔﻌﻞ‪.‬‬ ‫‪ -١‬إذا ﻛﺎن ﺻﺎر ج )‪(٥+‬‬ ‫إذا ﻛﺎن ب ﺻﺎر ج )‪(٣-‬‬ ‫‪ -٢‬إذا ﻛﺎن أ ﺻﺎر ج )‪(١٠+‬‬ ‫إذا ﻛﺎن ب ﺻﺎر ج )‪(١٠-‬‬ ‫ﻧﻼﺣﻆ أن ﻫﻨﺎك ﺗﻀﺎرﺑﺎ ﻓﻲ )‪ (١‬أﺧﺮى وﻟﻜﻦ ﻻ ﻳﻮﺟﺪ ﺗﻨﺎﻗﺾ‪.‬ﻓﻘﻮاﻧ‪T‬‬ ‫اﻻﺳﺘﺪﻻل واﺿﺤﺔ‪ :‬ﻓﻘﺪ ﻳﺄﺗﻲ ﺣﺪث ﻣﺜﻞ ج ﺑﻌﺪ أ ﻣﺜﻼ‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﻳﻜﻮن ﻣﻦ ﻏﻴﺮ‬ ‫‪17‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﶈﺘﻤﻞ ﺣﺪوﺛﻪ ﺑﻌﺪ ب‪.‬و‪v‬ﺜﻞ اﻟﻘﺎﻧﻮﻧﺎن ﻓﻲ )‪ (١‬رؤﻳﺘﺎن ﻣﺘﻌﺎرﺿﺘﺎن وﻳﻜـﻮن‬ ‫اﺳﺘﻨﺘﺎﺟﻨﺎ أن ﺣﺪوﺛﻬﻤﺎ ﻓﻲ وﻗﺖ واﺣﺪ ﻏﻴﺮ ﻣﺄﻟﻮف‪.‬وﻟﻜﻦ ﻫـﻨـﺎك ﺗـﻨـﺎﻗـﻀـﺎ‬ ‫ﺻﺮﻳﺤﺎ ﻓﻲ )‪ ،(٢‬وﻟﻴﺲ ﻟﻪ ﺳﻮى أﺣﺪ ﺗﻔﺴﻴﺮﻳﻦ‪ ،‬إﻣﺎ أن أﺣﺪ اﻟﻘﺎﻧﻮﻧ‪ T‬ﺧﺎﻃﺊ‬ ‫‪n‬ﺎﻣﺎ‪ ،‬ر†ﺎ ﻷﻧﻪ ﻟﻢ ﻳﺄﺧﺬ ﻓـﻲ اﻻﻋـﺘـﺒـﺎر ﺷـﺮﻃـﺎ أو ﻇـﺮﻓـﻴـﺔ ﻣـﺎ ﲢـﺪ ﻣـﺠـﺎل‬ ‫ﺗﻄﺒﻴﻖ اﻟﻘﺎﻧﻮن‪ ،‬أﻣﺎ اﻟﺘﻔﺴﻴﺮ اﻟﺜﺎﻧﻲ وﻫﻮ اﻷﻫﻢ أن ﻫﻨﺎك ﺧﻄﺄ ﻓﻲ ا‪7‬ﻼﺣﻈﺔ‬ ‫أي أن أﺣﺪ اﳊﺪﺛ‪ T‬أ أو ب ﻟﻢ ﻳﻘﻊ‪.‬وﻧﺤﻞ ﻫﺬا اﻟﺘﻨﺎﻗﺾ ﻋﻤﻠﻴﺎ ﺑﺎﻹﺑﻘﺎء ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﻘﺎﻧﻮن اﻟﺬي ﻻ ﻳﺘﻨﺎﻗﺾ ﻣﻊ ﺑﺎﻗﻲ ﻣﻮاد ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ ﺑﺎﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‪.‬‬ ‫اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ‪The ability to learn‬‬ ‫‪n‬ﺜﻞ »اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻷﺧﻄﺎء« أﺣﺪ ﻣﻌﺎﻳﻴﺮ اﻟﺴﻠﻮك ا‪7‬ﺘﺴﻢ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء‬ ‫وﺗﺆدي إﻟﻰ ﲢﺴ‪ T‬اﻷداء ﻧﺘﻴﺠﺔ اﻻﺳﺘﻔﺎدة ﻣﻦ اﻷﺧﻄﺎء اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ‪.‬وﻳﺠﺐ أن‬ ‫ﻳﻘﺎل ﻫﻨﺎ أﻧﻨﺎ ﻟﻮ ﻃﺒﻘﻨﺎ ﻫﺬا ا‪7‬ﻌﻴﺎر ﺑﺤﺬاﻓﻴﺮه ‪n‬ـﺎﻣـﺎ ‪7‬ـﺎ وﺟـﺪﻧـﺎ ﻣـﻦ اﻟـﺒـﺸـﺮ‬ ‫ﺳﻮى ﻋﺪد ﻗﻠﻴﻞ ‡ﻦ ‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﻌﺘﺒﺮوا أذﻛﻴﺎء‪.‬وﺗﺮﺗﺒﻂ ﻫﺬه ا‪7‬ﻠﻜﺔ ﺑﺎﻟـﻘـﺪرة‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﺑﺎﺳﺘﻄﺎﻋﺔ اﺳﺘﺸﺮاف اﻟﺘﻤﺎﺛﻞ ﻓﻲ اﻷﺷﻴﺎء واﻟﻘﻀﺎﻳـﺎ واﻟـﺘـﻮﺻـﻞ‬ ‫ﻣﻦ اﳉﺰﺋﻴﺎت إﻟﻰ اﻟﻌﻤﻮﻣﻴﺎت واﺳﺘﺒﻌـﺎد ا‪7‬ـﻌـﻠـﻮﻣـﺎت ﻏـﻴـﺮ ا‪7‬ـﻨـﺎﺳـﺒـﺔ‪.‬وﻳـﺠـﺪ‬ ‫اﻟﺒﺎﺣﺜﻮن ﻓﻲ ﻋﻠﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋـﻲ ﺻـﻌـﻮﺑـﺔ ﻓـﻲ ﲢـﺪﻳـﺪ اﳊـﺎﻻت اﻟـﺘـﻲ‬ ‫ﻳﻜﻮن اﻟﺘﻌﻤﻴﻢ ﻓﻴﻬﺎ ﺟﺎﺋﺰا وإدراك اﻷﺣﻮال اﻟﺘﻲ ﻻ ﻳﺼﺢ ﻓﻴﻬﺎ اﻟﺘﻌﻤﻴﻢ‪.‬ﻛـﻤـﺎ‬ ‫ﻳﺠﺪون ﻧﻔﺲ اﻟﻘﺪر ﻣﻦ اﻟﺼﻌﻮﺑﺔ ﻓﻲ ﲢﺪﻳﺪ اﻟﺴـﻴـﺎق اﻟـﺬي ﻳـﻜـﻮن اﻟـﺘـﻤـﺎﺛـﻞ‬ ‫‪ anaIogy‬ﻓﻲ إﻃﺎره ﺻﺤﻴﺤﺎ‪.‬ووﺟﺪ ﺑـﺎﺣـﺜـﻮ اﻟـﺬﻛـﺎء اﻻﺻـﻄـﻨـﺎﻋـﻲ ﻓـﻲ ﻗـﺪرة‬ ‫اﻹﻧﺴﺎن ﻋﻠﻰ اﺳﺘﺒﻌﺎد ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت ﻏﻴﺮ ا‪7‬ﻨﺎﺳﺒﺔ ﻣﺸﻜﻠﺔ دﻗﻴﻘﺔ ﻟﻠﻐﺎﻳﺔ‪ ،‬ذﻟﻚ أن‬ ‫ﻣﻦ ا‪7‬ﻤﻴﺰات اﻟﻬﺎﺋﻠﺔ ﻟﻠﺤﺎﺳﺐ‪ ،‬واﻟﺘﻲ ﺟﻌﻠﺘﻪ ﻣﻔﻴﺪا ﻓﻲ أﻏﺮاض ﻋﺪﻳـﺪة ﻫـﻲ‬ ‫أﻧﻪ‪-‬ﺑﺨﻼف اﻟﻌﻘﻞ اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ‪-‬ﻗﺎدر ﻋﻠـﻰ ﻋـﺪم ﻧـﺴـﻴـﺎن اﻷﺷـﻴـﺎء‪.‬واﻹﺷـﻜـﺎﻟـﻴـﺔ‬ ‫ا‪7‬ﻄﺮوﺣﺔ أﻣﺎم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻲ أن ﻗﺪرة اﻹﻧﺴﺎن ﻋﻠﻰ اﻟﻨﺴﻴﺎن ﻫﻲ‬ ‫ﺑﺎﻟﺘﺤﺪﻳﺪ اﻟﺘﻲ ﺗﻌﻄﻴﻪ اﻟﻘﺪرة اﻟﻬﺎﺋﻠﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ‪.‬ﻓﺎﻹﻧﺴﺎن ﻗﺎدر ﻋﻠﻰ ﻧﺴﻴﺎن‬ ‫أو ﺗﻨﺎﺳﻲ اﻟﺘﻔﺎﺻﻴﻞ اﻟﻜﺜﻴﺮة ﻏﻴﺮ اﻟﻬﺎﻣﺔ‪-‬ﻟﻠﺘـﺮﻛـﻴـﺰ ﻋـﻠـﻰ ﻣـﺎ ﻫـﻮ أﻫـﻢ ﻃـﺒـﻌـﺎ‪-‬‬ ‫وﻳﺴﺘﻄﻴﻊ ﻓﻲ ﻧﻔﺲ اﻟﻮﻗﺖ اﺳﺘﺮﺟﺎع ﻫﺬه اﻟﺘﻔﺎﺻﻴﻞ ﻋﻨﺪ اﳊﺎﺟﺔ‪.‬وﺗـﺼـﺒـﺢ‬ ‫ﻣﺸﻜﻠﺔ إﻋﻄﺎء اﳊﺎﺳﺐ ﻗﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﺮﻛﺰة ﻓﻲ ﺟﻌﻠﻪ ﻗﺎدرا ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻤﻴﻴﺰ‬ ‫ﺑ‪ T‬اﳊﻘﺎﺋﻖ اﻟﻬﺎﻣﺔ »اﻟﺘﻲ ﻳﺠﺐ أن ﻳﺘﺬﻛﺮﻫﺎ« واﳊﻘﺎﺋﻖ ﻏﻴﺮ اﻟﻬﺎﻣﺔ »واﻟﺘـﻲ‬ ‫‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﻨﺴﺎﻫﺎ«‪.‬إن ﻣﺎ ‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﻌﺘﺒﺮ ﻣﻦ وﺟﻬﺔ ﻧﻈﺮ ﻣﻌﻴﻨﺔ ﻧﻘﻄﺔ ﺿﻌﻒ‬ ‫‪18‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف واﻐﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻓﻲ اﻹﻧﺴﺎن ﻫﻮ ﻓﻲ اﳊﻘﻴﻘﺔ ﻣﺼﺪر ﻗﻮة اﻹﻧﺴﺎن اﻟﻬﺎﺋـﻠـﺔ ﻋـﻠـﻰ اﻟـﺘـﻌـﻠـﻢ‪.‬إن‬ ‫اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﺳﺘﺨﻼص ﻣﻐﺰى ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﳊﻘﺎﺋﻖ ﺑﺪﻻ ﻣﻦ ﺗﺨﺰﻳﻨﻬﺎ ﺟﻤﻴﻌﺎ‬ ‫ﻓﻲ اﻟﺬاﻛﺮة ﻟﻬﻲ واﺣﺪة ﻣﻦ ﻋﻮاﻣﻞ اﻟﻘﻮة اﻟﻌﻈﻴـﻤـﺔ ﻟـﻺﻧـﺴـﺎن‪.‬إن اﻟـﺬﻛـﺎء ﻻ‬ ‫ﻳﻌﻨﻲ أﺑﺪا اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ ‡ﺎرﺳﺔ ﻟﻌﺒﺔ »اﻟﻌﺸﺮﻳﻦ ﺳـﺆال« ﺟـﻴـﺪا ﻷن ذﻟـﻚ ﻣـﻦ‬ ‫أﺳﻬﻞ ا‪7‬ﻬﺎرات اﻟﺘﻲ ‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﻜﺘﺴﺒﻬﺎ اﳊﺎﺳﺐ‪ ،‬وﻣﺎ ﻧﺮﻳﺪ أن ﻧﻘﻮﻟﻪ ﺑﺈﻳﺠﺎز‬ ‫ﻫﻨﺎ ﻫﻮ أن اﻟﺬﻛﺎء ﺑﺎﻟﻘﻄﻊ ﻟﻴﺲ ﻫﻮ اﺧﺘﺰان ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ‪.‬وﻫﺬا ﻳﻔﺴﺮ ﻓﻲ‪-‬رأي‪-‬ﻗﻠﺔ‬ ‫اﻫﺘﻤﺎم ﻋﻠﻤﺎء اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺒﺮاﻣﺞ ﻗـﻮاﻋـﺪ اﻟـﺒـﻴـﺎﻧـﺎت ‪.database‬وﻗﺪ‬ ‫ﺑﺪأ ﻋﻠﻤﺎء ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت ﻳﺪرﻛﻮن ﻗﺼﻮر ا‪7‬ﻨﺎﻫﺞ واﻟﻄﺮق ا‪7‬ﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﺣﺎﻟـﻴـﺎ ﻓـﻲ‬ ‫ﺑﻨﺎء وﻣﻌﺎﳉﺔ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﻳﺘﺠﻬﻮن ﺣﺎﻟﻴﺎ ﻹدﺧﺎل اﻟﻘﺪرات اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﺑﺮاﻣﺠﻬﻢ‪.‬وأﺗﺼﻮر أن ﺑﺎﺣﺚ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻨـﺤـﻮ ﻧـﺤـﻮا ﻣـﺨـﺘـﻠـﻔـﺎ‬ ‫ﻋﻨﺪﻣﺎ ﻳﺸﺮع ﻓﻲ ﺑﻨﺎء ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻓﻬﻮ ﻳﺨﺰن اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻣﺨﺘﻠﻔـﺔ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﺒﺪاﻳﺔ ﺑﺤﻴﺚ ﻳﺒﻨﻲ ﺗﺼﻨﻴﻔﻪ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎت ﻋﻠـﻰ أﺳـﺲ اﻟـﻌـﻼﻗـﺎت ا‪7‬ـﻨـﻄـﻘـﻴـﺔ‬ ‫واﻟﻔﻜﺮﻳﺔ واﻟﺘﻤﺎﺛﻞ‪.‬‬ ‫ﻣﺤﺎﻛﺎة اﻟﺴﻠﻮك اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ ﺑﻜﻞ اﻟﺴﺒﻞ‬ ‫واﻟﻨﻘﻄﺔ اﻷﺧﻴﺮة اﻟﺘﻲ ﺳﺄﺗﻨﺎوﻟﻬﺎ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺘﻤﻬﻴﺪي ﺗﺜﻴﺮ ﻛﺜـﻴـﺮا‬ ‫ﻣﻦ اﳉﺪل ﺑ‪ T‬ﺑﺎﺣﺜﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﻫﻲ ﺗﺘﺮﻛﺰ ﻓﻲ اﻟﺴﺆال اﻟـﺘـﺎﻟـﻲ‪:‬‬ ‫ﻫﻞ ﻳﺠﺐ أن ﲢﺎﻛﻲ ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﺘﺒﻌﻬﺎ اﻹﻧﺴﺎن‬ ‫ﻓﻲ ﺣﻞ ا‪7‬ﺴﺎﺋﻞ ? أم أن اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ ﻻ ﺗﻬﻢ ﻃﺎ‪7‬ﺎ ﻳﺘﻮﺻﻞ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻓﻲ اﻟﻨﻬـﺎﻳـﺔ‬ ‫إﻟﻰ ﺣﻞ ﺑﺸﻜﻞ أو ﺑﺂﺧﺮ?‬ ‫وأﺷﻌﺮ أن إﺟﺎﺑﺔ اﻹﻧﺴﺎن ﻋﻠﻰ ﻫﺬا اﻟﺴﺆال ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﻣﻮﻗﻔﻪ ﻣﻦ ﻗﻀﻴﺔ‬ ‫أﺧﺮى ﻧﻌﺒﺮ ﻋﻨﻬﺎ ﺑﺎﻟﺴﺆال اﻟﺘﺎﻟﻲ‪.‬ﻣﺎ ﻫﻮ ﻫﺪﻓﻨﺎ اﻷﺳـﺎﺳـﻲ ﻋـﻨـﺪﻣـﺎ ﻧـﺸـﺘـﻐـﻞ‬ ‫ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ :‬ﻫﻞ ﻫﻮ ﻓﻬﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ أم اﻻﺳﺘﻔﺎدة ﻣﻦ اﳊﺎﺳﺐ‬ ‫ﻓﻲ ﻣﻌﺎﳉﺔ ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت? وﻣﻦ اﻟﻮاﺿﺢ أن ﻣﻦ ﻳﺨﺘﺎر اﻟﺸﻖ اﻷول ﻣﻦ اﻟـﺴـﺆال‬ ‫اﻷول ﺳﻴﺨﺘﺎر أﻳﻀﺎ اﻟﺸﻖ اﻷول ﻣﻦ اﻟﺴﺆال اﻟﺜﺎﻧﻲ‪.‬وﺳﻴﺘـﺄﺛـﺮ ﻧـﻮع اﻟـﺒـﺤـﺚ‬ ‫اﻟﺬي ﻳﻘﻮم ﺑﻪ ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺸﻜﻞ ﻗﻮي †ﻮﻗﻔﻪ ﻣﻦ ﻫﺬه اﻟﻘﻀﺎﻳﺎ‪.‬‬ ‫وﻻ ﻳﻌﻨﻲ ﻫﺬا أن ﻣﺤﺎﻛﺎة ﻋﻤﻠﻴﺔ ﻣﺎ ﺷﺮط ﺿﺮوري ﻟﻔﻬﻤﻬﺎ‪ ،‬وﻟﻜﻦ ذﻟﻚ ﻳﺰﻳﺪ‬ ‫ﺑﺎﻟﺘﺄﻛﻴﺪ ﻣﻦ ﻗﺪرﺗﻨﺎ ﻋﻠﻰ دراﺳﺔ ﺗﻔﺎﺻﻴﻞ آﻟﻴﺎﺗﻬﺎ‪.‬‬ ‫وﻳﺠﺐ أﻻ ﻳﻔﻬﻢ ﻣﻦ ﺗﻮﺿﻴﺤﻨﺎ ﻟﻼﺧﺘﻼف ﻓﻲ اﻟﻨﻈﺮة إﻟﻰ اﻟﻬﺪف اﻷﺳﺎﺳﻲ‬ ‫‪19‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أن اﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺘﻲ ﺗﻜﺘﺐ ﶈﺎﻛﺎة ا‪7‬ﻨﻄﻖ اﻹﻧـﺴـﺎﻧـﻲ »ﻏـﻴـﺮ‬ ‫ﻣﻔﻴﺪة« وأن ﻻ ﻧﻔﻊ ﻟﻬﺎ‪.‬ﻓﺎﻟﻨﻔﻊ وﺣﺪه ﻟﻢ ﻳﻜﻦ ﻫﺪﻓﺎ ﻟﻠﺒﺤﺚ اﻟﻌﻠﻤﻲ‪ ،‬وﻻ ﻳﺠﺐ‬ ‫أن ﻳﺤﺪد ﻣﻨﺎﻫﺞ اﻟﺒﺤﺚ اﻟﺘﻲ ﺗﺘﺒﻊ‪.‬وﻻﺑﺪ ﻣﻦ اﻟﺘﺄﻛﺪ أن ﻫﺬه ا‪7‬ﻨﺎﻫﺞ ﻗﺎﺋـﻤـﺔ‬ ‫ﻋﻠﻰ أﺳﺲ ﻋﻠﻤﻴﺔ ﺳﻠﻴﻤﺔ ﻗﺒﻞ ﻃﺮح ﻛﻔﺎءة اﻷداء ﻟﻠﻤﻨﺎﻗﺸﺔ‪.‬‬ ‫وﻣﻮﻗﻔﻨﺎ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻜﺘﺎب ﻳﺘﻔﻖ ﻣﻊ اﻻﺧﺘﻴﺎر اﻷول ﻓﻲ اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﺘﻲ ﻃﺮﺣﺖ‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻔﻘﺮة اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ‪ ،‬وﻫﻮ اﻟﺴﻌﻲ ﻟﻔﻬﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻹﻧﺴﺎﻧـﻲ ‡ـﺎ ﻳـﺜـﻴـﺮ اﻟـﺴـﺆال‬ ‫اﻟﺘﺎﻟﻲ‪ :‬ﻛﻴﻒ ﻟﻨﺎ أن ﻧﺄﻣﻞ ﻓﻲ ﻣﺤﺎﻛﺎة اﻟـﺴـﻠـﻮك اﻹﻧـﺴـﺎﻧـﻲ ﻣـﻊ أﻧـﻨـﺎ ﻻ ﻧـﻔـﻬـﻢ‬ ‫اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﻌﻤﻞ ﺑﻬﺎ وﻣﻊ إدراﻛﻨﺎ أن ﻫﺬا اﻟﺴﻠﻮك ﻳﺨﺘﻠﻒ ﺑﺎﺧﺘﻼف اﻟﺒﺸﺮ?‬ ‫ﺑﻴﺪ أﻧﻪ ‪v‬ﻜﻨﻨﺎ أن ﻧﻌﺮف ﻋﻦ ﻳﻘ‪ T‬ﺑﻌﺾ اﻟﻄﺮق اﻟﺘﻲ ﻻ ﻳﺘﺒـﻌـﻬـﺎ اﻟـﻨـﺎس ﻓـﻲ‬ ‫اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ ا‪7‬ﻮاﻗﻒ‪ ،‬وﻳﺴﺎﻋﺪﻧﺎ ﻫﺬا ﻋﻠﻰ اﺳﺘﺒﻌﺎد ﺑﻌﺾ اﻻﺣﺘﻤﺎﻻت‪.‬ﻓﻠﻨﻨﻈﺮ‬ ‫ﻣﺜﻼ إﻟﻰ ﻣﺴﺄﻟﺔ »ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺔ اﻹﻧﺴﺎﻧﻴﺔ«‪.‬ﻣﻦ اﻟﻮاﺿﺢ أﻧﻨﺎ ﻻ ﻧﺤﺘﺎج إﻟﻰ ﻗﺮاءة‬ ‫أو ﺳﻤﺎع ﻋﺒﺎرة ﻣﺎ ﻋﺪة ﻣﺮات ﻟﻜﻲ ﻧﻔﻬﻢ ﻣﻀﻤﻮﻧﻬﺎ‪.‬وﺑﺎﻟﺘﺎﻟـﻲ ‪v‬ـﻜـﻦ ﻟـﻨـﺎ أن‬ ‫ﻧﺤﻜﻢ ﻋﻠﻰ أي ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺗﻜﺮار اﻻﻃﻼع ﻋﻠﻰ اﻟﻨﺺ اﻟﻠﻐﻮي ﺑﺄﻧﻪ ﻻ‬ ‫ﻳﻌﺒﺮ ﻋﻦ اﻟﻮاﻗﻊ اﻟﺴﻴﻜﻮﻟﻮﺟﻲ ﻟﻠﻌﻤﻠﻴﺔ اﻟﻠﻐﻮﻳﺔ‪.‬وﻣـﻦ اﻟـﻮاﺿـﺢ أﻳـﻀـﺎ أﻧـﻨـﺎ ﻻ‬ ‫ﻧﺒﺪأ ﻓﻬﻢ ﺟﻤﻠﺔ ﻣﺎ ﺑﺒﻨﺎء ﺷﺠﺮة اﻷﻋﺮاب أوﻻ ﺛﻢ ﻧﺸﺮع ﻓﻲ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺪﻻﻟﻲ‬ ‫ﻟﻬﺎ ﻛﻲ ﻧﺼﻞ إﻟﻰ ﻣﻌﻨﺎﻫﺎ‪.‬وﺗﺸﻴﺮ ﻛﻞ اﻟﺪﻻﺋﻞ إﻟﻰ أن ﻋﻤﻠﻴﺘﻲ إﻋﺮاب اﳉﻤﻠﺔ‬ ‫وﺗﻔﺴﻴﺮ دﻻﻟﺘﻬﺎ ﻣﺮﺗﺒﻄﺎن وﻣﺘﻼزﻣﺘﺎن‪ ،‬وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈن ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻠـﻐـﻮي‬ ‫اﻟﺘﻲ ﺳﺎدت ﻓﻲ اﻟﻔﺘﺮة اﻷﺧﻴﺮة‪ ،‬واﻟﺘـﻲ اﻋـﺘـﻤـﺪت ﻋـﻠـﻰ اﻟـﻔـﺼـﻞ ﺑـ‪ T‬ﻫـﺎﺗـ‪T‬‬ ‫اﻟﻌﻤﻠﻴﺘ‪ T‬ﻻ ﺗﻌﺒﺮ ﻋﻦ ﻃﺮﻗﻨﺎ ﻓﻲ ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺔ وأﻧﻬﺎ ﻓﺼﻠﺖ ﺑ‪ T‬اﻟﻌﻤﻠﻴﺘـ‪ T‬ﻷن‬ ‫ذﻟﻚ ﻛﺎن أﺳﻬﻞ ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ ﻋﻦ إدﻣﺎج اﻟﻌﻤﻠﻴﺘ‪ T‬ﻛﻤﺎ ﻳﻔﻌﻞ اﻹﻧﺴﺎن‪.‬‬ ‫وﻣﻦ ﺟﺎﻧﺐ آﺧﺮ ﻓﺈﻧﻪ ‪v‬ﻜﻦ ﻟﻼﺳـﺘـﺒـﻄـﺎن ‪ Introspection‬وﻧﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘـﺠـﺎرب‬ ‫اﻟﺘﻲ ﻳﺠﺮﻳﻬﺎ ﻋﻠﻤﺎء اﻟﻨﻔﺲ ﻋﻠﻰ اﻷﻓﺮاد أن ‪n‬ﺪﻧﺎ †ﻌﻠﻮﻣﺎت ﻗﻴﻤﺔ ﻋﻤﺎ ‪v‬ﻜﻦ‬ ‫ﻟﻠﻌﻘﻞ اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ أن ﻳﺤﺘﻔﻆ ﺑﻪ ﺑﺴﻬﻮﻟﺔ‪ ،‬وﻋﻦ أي اﺳﺘﻨﺘﺎﺟﺎت ‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﺨﺮج‬ ‫ﺑﻬﺎ اﻟﻌﻘﻞ اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ ‡ﺎ ﻳﻘﺮأ أو ﻳﺴـﻤـﻊ? وأي ﺗـﻮﻗـﻌـﺎت ﻟـﻠـﻘـﺎر‪ M‬أو اﻟـﺴـﺎﻣـﻊ‬ ‫ﺗﺆﻛﺪ? وأﻳﻬﺎ ﻳﺘﺒ‪ T‬ﺧﻄﺆﻫﺎ? وﻗﺖ ﺗﻨﺒﻨﻲ ﻋﻼﻗﺔ وﺛﻴﻘـﺔ ﺑـ‪ T‬ﻧـﺘـﺎﺋـﺞ ﻣـﺜـﻞ ﻫـﺬه‬ ‫اﻟﺘﺠﺎرب واﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﺘﻲ ﲢﺎﻛﻲ ﻫﺬه اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ‪.‬‬ ‫وأﺧﻴﺮا ﻓﺈن ﻗﺪرة ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻠـﻰ ﲢـﺴـ‪ T‬أ داﺋـﻬـﺎ ﻋـﻦ‬ ‫ﻃﺮﻳﻖ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻟﻬﻮ ﻣﺆﺷﺮ ﺟﻴﺪ ﻋﻠﻰ ﻣﺪى ﻣﻼءﻣﺔ ﻧﻈﻢ اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ ا‪7‬ﺴـﺘـﺨـﺪﻣـﺔ‬ ‫ﶈﺎﻛﺎة اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ ﻟﺪى اﻹﻧﺴﺎن‪.‬ﻛﻤﺎ أن ﻓﺸﻞ ﻫﺬه اﻟﺒﺮاﻣﺞ ﻓـﻲ‬ ‫‪20‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف واﻐﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻳﻌﻨﻲ ﻋﺪم ﺗﻨﺎﻇﺮ اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ ﺑﻬﺎ ﻟﻠﻤﻨﻄﻖ اﻹﻧﺴﺎﻧﻲ‪.‬ﻓﻜﻤﺎ ﻫﻮ‬ ‫ﻣﺘﺒﻊ ﻓﻲ اﻟﻌﻠﻮم‪ ،‬ﻳﺴﺘﻤﺮ اﻟﺘﺴﻠﻴﻢ ﺑﺼﺤﺔ اﻟﻨﻈﺮﻳﺔ ﻃﺎ‪7‬ﺎ ﻟﻢ ﺗﺪﺣﻀﻬﺎ اﻟﺘﺠﺮﺑﺔ‬ ‫اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‪.‬‬ ‫و‪v‬ﺘﺪ ﺗﺄﺛﻴﺮ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ إﻟﻰ ﻛﺜﻴـﺮ ﻣـﻦ اﻟـﻌـﻠـﻮم وﺧـﺼـﻮﺻـﺎ ﻋـﻠـﻢ‬ ‫اﳊﺎﺳﺐ اﻵﻟﻲ ﻷﻧﻪ ﻻﺑﺪ ﻣﻦ ﻛﺘﺎﺑﺔ ﺑﺮاﻣﺞ ﻻﺧـﺘـﺒـﺎر ﺻـﺤـﺔ ﻧـﻈـﺮﻳـﺎت اﻟـﺬﻛـﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬وﻧﻈﺮا ﻷن ﻫﺬه اﻟﺒﺮاﻣﺞ ﻻﺑﺪ وأن ﺗـﻜـﻮن ﺗـﻔـﺎﻋـﻠـﻴـﺔ ‪interactive‬‬ ‫ﻓﻘﺪ ﺳﺎﻫﻢ ذﻟﻚ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﻟﻐﺎت ﺑﺮﻣﺠﺔ ﺗﻔﺎﻋﻠﻴﺔ‪.‬ﻛﻤﺎ أن اﳊﺎﺟﺔ إﻟﻰ ﻛﺘﺎﺑﺔ‬ ‫ﺑﺮاﻣﺞ ﻗﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﺘﻄﻮر واﻟﺘﻐﻴﺮ ﻣﻊ ﺗﻄﻮر وﺗﻐﻴﺮ اﻷﻓﻜﺎر ﻛﺎن ﻟﻪ ﺗﺄﺛﻴﺮ ﻛﺒﻴﺮ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻣﻨﻬﺠﻴﺔ اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ ﺑﺸﻜﻞ ﻋﺎم‪.‬وﻗﺪ ﺳﺎﻋﺪت اﻟﺪروس ا‪7‬ﺴﺘﻔﺎدة ﻣﻦ ﻋﻠﻢ ا‪7‬ﻨﻄﻖ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺻـﻮرﺗـﻪ ‪ formalization‬اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻴﺔ‪‡ ،‬ﺎ ﺷﻜـﻞ ﻧـﻘـﻄـﺔ‬ ‫ﺑﺪاﻳﺔ ﻟﺘﻤﺜﻴﻞ ﻫﺬه اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت‪ ،‬ﻛﻤﺎ أن ﻋﻼﻗﺔ ﻋﻠﻤﺎء اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﻌﻠﻤﺎء‬ ‫اﻟﻠﻐﺔ ﺿﺮورﻳﺔ ﻟﻔﻬﻢ اﻟﻠﻐﺔ اﻹﻧﺴﺎﻧﻴﺔ ﺑﺎﻟﺮﻏﻢ ﻣﻦ اﺧﺘﻼﻓﻬﻢ ﻓﻲ ﻛﺜﻴﺮ ﻣﻦ اﻟﻘﻀﺎﻳﺎ‪،‬‬ ‫ﻛﻤﺎ أن ﻟﻌﻠﻤﺎء اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻼﻗﺎت ﺑﻌﻠﻤﺎء اﻟﻨﻔﺲ واﻷﻋﺼﺎب ووﻇﺎﺋﻒ‬ ‫اﻷﻋﻀﺎء واﻟﻔﻠﺴﻔﺔ‪.‬وﻗﺪ ﺗﻨﺎوﻟﺖ ﻣﺎرﺟﺮﻳﺖ ﺑـﻮدﻳـﻦ)‪ ،(١١‬اﻟﺘﺪاﺧﻞ ﺑ‪ T‬اﻟﺬﻛـﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺑﺎﻗﻲ اﻟﻌﻠﻮم ﺑﺎﻟﺘﻔﺼﻴﻞ وﻣﻊ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺪﻗﻴﻖ ﻓﻲ ﻛﺘﺎﺑﻬﺎ اﻟﺘﻤﻬﻴﺪي‬ ‫ﻋﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫اﳌﻮﺿﻮﻋﺎت اﻟﺘﻲ ﻳﻌﺎﳉﻬﺎ اﻟﻜﺘﺎب‬ ‫ﺗﻜﺘﺴﺐ ﺛﻼﺛﺔ ﻣﺠﺎﻻت رﺋﻴﺴﺔ ﻓﻲ ﻋﻠﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أﻫﻤﻴﺔ ﻓﺎﺋﻘﺔ‬ ‫ﻫﺬه اﻷﻳﺎم وﻫﻲ‪ :‬ﺗﻔﺴﻴﺮ ا‪7‬ﺮﺋﻴـﺎت ‪ interpreting images,‬ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺔ اﻹﻧﺴﺎﻧـﻴـﺔ‬ ‫واﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﻴﺮة‪ ،‬وﻃﺮق اﻟﺘﻌﻠﻢ‪.‬ﻳﺤﺘﺎج ا‪7‬ﻮﺿﻮع اﻷول )ﺗﻔﺴﻴﺮ ا‪7‬ﺮﺋـﻴـﺎت(‪،‬‬ ‫إﻟﻰ أن ﻳﻔﺮد ﻟﻪ ﻛﺘﺎب ﺑﺬاﺗﻪ ﻷن ﻟﻪ ﻃﺮﻗﻪ وﻣﻨـﻬـﺠـﻴـﺘـﻪ اﳋـﺎﺻـﺔ‪ ،‬وﻳـﻘـﻊ ﻫـﺬا‬ ‫ﺧﺎرج ﻧﻄﺎق اﺧﺘﺼﺎص ﻣﺆﻟﻒ ﻫﺬا اﻟﻜﺘـﺎب‪ ،‬وﻧـﺮﺟـﻊ اﻟـﻘـﺮاء ا‪7‬ـﻬـﺘـﻤـ‪ T‬ﺑـﻬـﺬا‬ ‫ا‪7‬ﻮﺿـﻮع إﻟـﻰ ﺑـﺮادي)‪ (١٢‬أو ﺑﺮات)‪.(١٣‬ﻳﺘﻨﺎول اﻟﺜـﻠـﺚ اﻷول ﻣـﻦ ﻫـﺬا اﻟـﻜـﺘـﺎب‬ ‫ﻗﻀﻴﺔ ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺔ اﻹﻧﺴﺎﻧﻴﺔ‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﻳﺪور اﻟﺜﻠﺚ اﻟﺜﺎﻧﻲ ﺣـﻮل اﳊـﺎﺟـﺔ ﻟـﻠـﻘـﻴـﺎم‬ ‫ﺑﺎﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻻﺳﺘﻨﺘﺎﺟﻴﺔ ﻟﻔﻬﻢ ﻣﻮاد ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ وﺑﺎﻟﺘﺎﻟـﻲ ﺗـﺘـﻮﻓـﺮ ﻟـﺪﻳـﻨـﺎ اﻟـﻮﺳـﺎﺋـﻞ‬ ‫اﻟﻼزﻣﺔ ﻟﺘﻤﺜﻴﻞ ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ‪ ،‬أﻣﺎ اﳉﺰء اﻟﺜﺎﻟﺚ ﻓﻴﺨﺘﺺ ﺑﺎﻷﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒـﻴـﺮة وﻫـﻮ‬ ‫ﻣﻮﺿﻮع ﻏﻨﻲ ﻓﻲ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ وﻳﺆدي إﻟﻰ ﺛﻮرة ﻓﻲ ﺗﻘﻨﻴﺔ ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت‪.‬وﺳﻨﻌﺮض‬ ‫أﻳﻀﺎ ﻷﺛﺮ أﻧﻈﻤﺔ اﳋﺒﺮة ﻓﻲ اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ †ﺴﺎﻋﺪة اﳊﺎﺳﺐ‪ ،‬ﻛﻤﺎ ﺳﻨﺘﺤﺪث ﻋﻦ‬ ‫‪21‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻃﺮق اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﺘﻲ ﺗﺴﺘﺨﺪﻣﻬﺎ اﻟﺒﺮاﻣﺞ ﻟﻼﺳﺘﻔﺎدة ﻣﻦ ا‪7‬ﻤﺎرﺳﺔ ﻟﺘﺤﺴ‪ T‬اﻷداء‬ ‫وﺳﻨﻌﻄﻲ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻷﻣﺜﻠﺔ ﻟﺘﻮﺿﻴﺢ ﻫﺬه اﻷﻓﻜﺎر‪ ،‬وﻧﺨﺘﺘﻢ اﻟﻜـﺘـﺎب ﺑـﻨـﻈـﺮة‬ ‫اﺳﺘﺸﺮاﻓﻴﺔ ‪7‬ﺎ ‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﺘﻮﻗﻊ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ا‪7‬ﺴﺘﻘﺒﻞ‪.‬‬ ‫‪22‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف واﻐﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﳊﻮاﺷﻲ واﳌﺮاﺟﻊ‬ ‫)‪ (١‬ﺧﻼف ﺑﺮاﻣﺞ اﳊﺎﺳﺐ اﻟﺘﻘﻠﻴﺪﻳﺔ ﺣﻴﺚ ﺗﻜﻮن ﺧﻄﻮات ﺣﻞ ا‪7‬ﺴﺄﻟـﺔ واﺿـﺤـﺔ وﻣـﺤـﺪدة وﻳـﺘـﻮﻟـﻰ‬ ‫ا‪7‬ﺒﺮﻣﺞ ﺗﺮﺟﻤﺔ ﻫﺬه اﳋﻄﻮات اﶈﺪدة إﻟﻰ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام ﻟﻐﺎت اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ‪).‬ا‪7‬ﺘﺮﺟﻢ(‪.‬‬ ‫)‪ (٢‬ﻧﺴﺘﻄﻴﻊ اﻟﻘﻮل أن ﺟﻤﻴﻊ أﻧﺸﻄﺔ اﳊﺎﺳﺐ ﺗﺘﻄﻠﺐ ﻗﺪرا ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء‪.‬ﻓﺠﻤﻴﻊ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﳊﺴﺎﺑﻴﺔ‬ ‫ﻣﻦ ﺟﻤﻊ وﺿﺮب وﻗﺴﻤﺔ واﺳﺘﺨﺮاج ﻣﺘﻮﺳﻂ ﻋﺪة أرﻗﺎم ﺗﺘﻄﻠﺐ ﻣﻦ اﻹﻧﺴﺎن ﻗﺪرا ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء‪ ،‬وﻟﻜﻦ‬ ‫اﻟﻔﺮق ﺑﻴﻨﻬﺎ وﺑ‪ T‬اﻷﻧﺸﻄﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﻌﺎﳉﻬﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أن ﻟـﻬـﺎ ﺧـﻄـﻮات واﺿـﺤـﺔ وﻣـﻌـﺮوﻓـﺔ‬ ‫ﻳﺘﺒﻌﻬﺎ اﳊﺎﺳﺐ ﺑﺸﻜﻞ إﻟﻰ دون أن ﻳﺴﺘﻄﻴﻊ ﺷﺮح أو ﺗﺒﺮﻳﺮ ﻣﺎ ﻳﺘﻮﺻﻞ إﻟﻴﻪ‪).‬ا‪7‬ﺘﺮﺟﻢ(‪.‬‬ ‫)‪ (٣‬ﻧﺤﺎول ﻫﻨﺎ اﻻﻟﺘﺼﺎق ﻗﺪر اﻹﻣﻜﺎن ﺑﺎ‪7‬ﺼﻄﻠﺢ اﻹﳒﻠﻴﺰي‪ ،‬وا‪7‬ـﻌـﻨـﻰ أن ﻋـﺪد اﻻﺣـﺘـﻤـﺎﻻت اﻟـﺘـﻲ‬ ‫ﻳﺠﺐ اﻟﻨﻈﺮ ﻓﻴﻬﺎ أﻛﺒﺮ ﺑﻜﺜﻴﺮ ﻣﻦ ﻗﺪرة اﻹﻧﺴﺎن واﳊﺎﺳﺐ اﻵﻟﻲ ﻋﻠﻰ اﺳﺘﻴﻌﺎﺑـﻬـﺎ أو اﻟـﻨـﻈـﺮ ﻓـﻴـﻬـﺎ‪.‬‬ ‫)ا‪7‬ﺘﺮﺟﻢ(‪.‬‬ ‫)‪ (٤‬ﻳﺒﻠﻎ ﻣﺘﻮﺳﻂ ﻋﺪد ﻣﺮات ﺣﺮﻛﺎت ﻗﻄﻊ اﻟﺸﻄﺮﱋ ﻓﻲ اﻟﺪور اﻟﻮاﺣﺪ ﺣﻮاﻟﻲ ﺛﻤﺎﻧ‪ T‬ﺣﺮﻛﺔ‪ ،‬ﻳﻘﻮم‬ ‫ﻛﻞ ﻻﻋﺐ ﺑﺄرﺑﻌ‪ T‬ﺣﺮﻛﺔ‪ ،‬وﻫﻨﺎك ﺛﻼﺛﻮن اﲡﺎﻫﺎ ‪v‬ﻜﻦ أن ﺗﺘﺤﺮك ﻓﻴﻪ ﻛﻞ ﻗﻄﻌﺔ‪ ،‬وﻳﻌﻨﻲ ﻫﺬا أن ﻋﺪد‬ ‫اﻻﺣﺘﻤﺎﻻت ﻓﻲ اﻟﺪور اﻟﻮاﺣﺪ ‪ ٣٠‬أس ‪ ٢) = ٨٠‬أس ‪ (٥‬أس ‪ ٢) = ٨٠‬أس ‪(١٠‬أس ‪ ١٠) = ٤٠‬أس ‪ (٣‬أس‬ ‫‪ ١٠ = ٤٠‬أس ‪.١٢٠‬‬ ‫‪(5) Polya, G. (1954), How to solve it, a new aspect of math. ematical method. Princeton, Princeton‬‬ ‫‪University Press.‬‬ ‫‪(6) Dreyfus H L.(1972)What computers can‘t do: a critique of artificial reason New York Hater & Row‬‬ ‫)‪ (٧‬اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻫﻲ اﻟﻠﻐﺎت اﻹﻧﺴﺎﻧﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﻟﻢ ﻳﺨﺘﺮﻋﻬﺎ إﻧﺴﺎن ﻣﻌ‪ T‬وﻟﻢ ﺗﻨﺸﺄ ﺑﻘﺮار‪ ،‬وﺗﺮﺗﺒﻂ‬ ‫ﺑﺤﻀﺎرات وﺗﺮاث اﻟﺸﻌﻮب ﻛﺎﻟﻠﻐﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ واﻷ‪7‬ﺎﻧﻴﺔ واﻹﳒﻠﻴﺰﻳﺔ وﻏﻴﺮﻫﺎ وﻫﻲ ﺗﺨﺘﻠﻒ ﻋﻦ ﻟﻐـﺎت‬ ‫اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ واﻻﺳﺒﺮاﻧﺘﻮ اﻟﺘﻲ ﺻﻤﻤﺖ ﻷﻏﺮاض ﻣﻌﻴﻨﺔ‪).‬ا‪7‬ﺘﺮﺟﻢ(‪.‬‬ ‫)‪ (٨‬ﻟﻐﺎت اﳊﺎﺳﺐ اﻟﺪﻧﻴﺎ ﻫﻲ ﻟﻐﺎت اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ اﻟﺘﻲ ﺗـﺴـﺘـﺨـﺪم اﻟـﺮﻣـﺰﻳـﻦ ﺻـﻔـﺮ وواﺣـﺪ وﻫـﻲ ﻟـﻐـﺎت‬ ‫اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ اﻷوﻟﻰ ﻗﺒﻞ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﻟﻐﺎت ﺑﺮﻣﺠﺔ »ﻋﻠﻴﺎ« ﻣﺜﻞ ﺑﺎﺳﻜﺎل وﺑﻴﺴﻚ وﻓﻮرﺗﺮان وﺗـﺴـﺘـﺨـﺪم ﻫـﺬه‬ ‫اﻟﻠﻐﺎت ﻛﻠﻤﺎت ﻣﺄﻟﻮﻓﺔ ﻣﻦ اﻟﻠﻐﺔ اﻹﳒﻠﻴﺰﻳﺔ ﻣﺜﻞ‪)directory, if.....then, save, type, print ،‬ا‪7‬ﺘﺮﺟﻢ(‪.‬‬ ‫)‪ (٩‬ﻫﻨﺎك ﻧﻮﻋﺎن ﻣﻦ ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت أوﻟﻬﻤﺎ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت ﻣﺤﺪدة ﻓﻲ ﺷﻜﻞ ﺣﻘـﺎﺋـﻖ أو ﻃـﺮق ﻣـﻌـﺮوﻓـﺔ ﳊـﻞ‬ ‫ا‪7‬ﺴﺎﺋﻞ و‪v‬ﻜﻦ أن ﺗﺘﻮاﺟﺪ ﻓﻲ اﻟﻜﺘﺐ ﻣﺜﻞ »اﳋﺮﻃﻮم ﻋﺎﺻﻤﺔ اﻟﺴﻮدان«‪ ،‬أو ﻃﺮﻳـﻘـﺔ اﻟـﺘـﻮﺻـﻞ إﻟـﻰ‬ ‫ﻣﺘﻮﺳﻂ ﻋﺪد ﻣﻦ اﻷرﻗﺎم‪ ،‬وﺛﺎﻧﻴﻬﻤﺎ ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﻼزﻣﺔ ﻟﺘـﺮﺟـﻤـﺔ ﻧـﺺ ﻣـﻦ ﻟـﻐـﺔ ﻷﺧـﺮى أو ﺣـﺼـﻴـﻠـﺔ‬ ‫ﺧﺒﺮات اﳊﻴﺎة أو ﺧﺒﺮات اﻟﺘﺨﺼﺺ‪).‬ا‪7‬ﺘﺮﺟﻢ(‪.‬‬ ‫‪(10) Winograd, T. (1972), Understanding natural language, Edinburgh, Edinburgh University Press.‬‬ ‫‪(11) Boden, M.. (1977), Artificial intelligence and natural man, New York, Basic Books.‬‬ ‫‪(12) Brady, M. (1983~), Computational approach to image understanding”, ACM Computing surveys,‬‬ ‫‪Vol. 14, pp. 3-71.‬‬ ‫‪(13) Pratt, W. (1978), Digital image processing. New York, Wiley.‬‬ ‫‪23‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪24‬‬ ‫اﻷﻫﺪاف واﻐﺎﻫﻴﻢ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﻘﺴﻢ اﻟﺜﺎﻧﻲ‬ ‫ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‬ ‫‪25‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪26‬‬ ‫ﺑﻌﺾ اﻌﺎﻳﻴﺮ‬ ‫‪ 2‬ﺑﻌﺾ اﳌﻌﺎﻳﻴﺮ‬ ‫ﻣﻘﺪﻣﺔ‬ ‫ﻧﻬﺪف ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻔـﺼـﻞ إﻟـﻰ ﺗـﻮﺿـﻴـﺢ ﻣـﺨـﺘـﻠـﻒ‬ ‫اﻷﻧﺸﻄﺔ)‪ (١‬اﻟﺘﻲ ‪v‬ﻜﻦ أن ﺗﻨﺪرج ﲢﺖ »ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت‬ ‫اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ«‪ ،‬وأوﻟﻬﺎ ﻣﺎ ‪v‬ﻜﻦ أن ﻧﺴﻤﻴﻪ اﻟﻨﺸﺎط اﻟﻨﻔﻌﻲ‬ ‫‪ utilitarian activity‬وﻫﻮ ﻣﺎ ﻳﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﻋـﺎدة ﺑـﺘـﻔـﺎﻋـﻞ‬ ‫اﻹﻧـﺴـﺎن ﻣـﻊ اﻵﻟــﺔ )‪man machine interaction (MMI‬‬ ‫وﻻ ﻳﺨﺘﺺ ﻫـﺬا اﻟـﻨـﺸـﺎط †ـﺸـﺎﻛـﻞ ﻓـﻬـﻢ اﻟـﺴـﻠـﻮك‬ ‫اﻹﻧـﺴـﺎﻧـﻲ‪ ،‬وإ ـﺎ †ـﺸـﺎﻛـﻞ اﻻﺗـﺼـﺎل ﺑـ‪ T‬اﻹﻧـﺴـﺎن‬ ‫واﳊـﺎﺳـﺐ ﻓـﺤـﺴـﺐ‪.‬ﻓـﻨـﺤـﻦ ﻧـﺮﻳـﺪ أن ﳒـﻌــﻞ ﻫــﺬا‬ ‫اﻻﺗـﺼـﺎل ﻳـﺪور ﺑـﻠـﻐـﺔ أﻗـﺮب ﻣـﺎ ﺗـﻜـﻮن إﻟـﻰ اﻟـﻠـﻐـﺎت‬ ‫اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪ ،‬وﻧﻌﻨﻲ ﺑﺬﻟﻚ ﺗﻠﻚ اﻟﻠﻐﺎت ا‪7‬ﺮﺗﺒﻄﺔ ﺑﺤﻀﺎرة‬ ‫وﺛﻘﺎﻓﺔ اﻹﻧﺴﺎن ﻛﺎﻟـﻠـﻐـﺎت اﻹﳒـﻠـﻴـﺰﻳـﺔ واﻟـﻔـﺮﻧـﺴـﻴـﺔ‬ ‫واﻹﺳﺒﺎﻧﻴﺔ واﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺳﺒﻴﻞ ا‪7‬ﺜﺎل‪.‬إن ﻣﺎ ﻧﺤﺘﺎﺟﻪ‬ ‫ﻫﻮ ﺟﺴﺮ ﺑ‪ T‬ﻣﺜﻞ ﻫﺬه اﻟﻠﻐﺎت وﻟﻐﺔ اﳊﺎﺳﺐ اﻟﺪﻧﻴﺎ)‪(٢‬‬ ‫اﻟﺘﻲ ﺗﻨﺎﺳﺐ اﻵﻟﺔ‪.‬وﻗﺪ ﻛﺎن ﺑﻨﺎء ﻟﻐﺎت اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ اﻟﻌﻠﻴﺎ‬ ‫ﻣﺜﻞ ﻓﻮرﺗﺮان واﳉﻮل وﻟﻴﺴﺐ‪-‬واﻟﺘﻲ ﻳﺘﻢ ﺗـﺮﺟـﻤـﺘـﻬـﺎ‬ ‫إﻟﻰ ﻟﻐﺔ اﳊﺎﺳﺐ اﻟﺪﻧﻴﺎ ﺑﻮاﺳﻄﺔ ﻣﺘـﺮﺟـﻢ اﻟـﺒـﺮاﻣـﺞ‬ ‫‪-compiler‬ﻫﻲ اﳋﻄﻮة اﻷوﻟﻰ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻻﲡـﺎه‪.‬وﻻ‬ ‫ﺷـﻚ أن ﻟـﻐـﺎت اﻟـﺒـﺮﻣـﺠـﺔ اﻟـﻌـﻠـﻴــﺎ ﻫــﺬه أﻳ ـﺴــﺮ ﻓــﻲ‬ ‫اﻻﺳﺘﻌﻤﺎل واﻟﺘـﻌـﻠـﻢ‪ ،‬إﻻ أﻧـﻬـﺎ ﺗـﻈـﻞ ﻣـﻊ ذﻟـﻚ ﻟـﻐـﺎت‬ ‫اﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ‪.‬واﻹﺷﻜﺎﻟﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﻧﻮاﺟﻬﻬﺎ ﻫﻨﺎ ﻫﻲ أﻧﻨﺎ‬ ‫‪27‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻧﻮد أن ﻧﺘﺤﺎور ﻣﻊ اﻵﻟﺔ ﺑﻮﺳﻴﻠﺔ ﻃﺒﻴﻌﻴﺔ وﺑﺪون أن ﻧﻀﻄﺮ ﻟﺘﻌﻠﻢ إﺣﺪى ﻟﻐﺎت‬ ‫اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ‪.‬وﻟﺘﺤﻘﻴﻖ ﻫﺬا اﻟﻬﺪف ﻳﺘﻌ‪ T‬ﻋﻠﻴﻨﺎ أن ﳒﺪ ﻃﺮﻳﻘﺔ ﻣﺎ ﻟﺘﺮﺟﻤـﺔ ﻣـﺎ‬ ‫ﻳﺪﺧﻠﻪ ﻣﺴﺘﺨﺪم اﳊﺎﺳﺐ ﺑﻠﻐﺘﻪ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪-‬ﺑﻮاﺳﻄﺔ ﻣﺤﻄﺎت اﻹدﺧﺎل اﻟﻄﺮﻓﻴﺔ‪-‬‬ ‫إﻟﻰ ﺷﻜﻞ ‪v‬ﻜﻦ ﻟﻶﻟﺔ ﻓﻬﻤﻪ واﻻﺳﺘﺠﺎﺑﺔ ﻟﻪ‪.‬ﻓﻜﺜﻴﺮا ﻣﺎ ﻧﺤﺘﺎج إﻟﻰ اﻻﺳﺘﻔﻬﺎم‬ ‫ﻋﻦ ﺷﻲء ﻣﺎ ﺑﺎﻟﺮﺟﻮع إﻟﻰ ﻗﺎﻋﺪة ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت ﺑﺎﳊﺎﺳﺐ‪ ،‬ﻓﻘﺪ ﻧﺤﺘﺎج ﻣﺜﻼ إﻟﻰ‬ ‫إﺟﺎﺑﺔ ﻟﺴﺆال ﻛﺎﻟﺘﺎﻟﻲ‪:‬‬ ‫»أي ﻣﻦ ﻣﻮﻇﻔﻲ ﺟﻮن ﺳﻤﻴﺚ وﺷﺮﻛﺎه ﻳﺘﻘﺎﺿـﻰ راﺗـﺒـﺎ ﻳـﺰﻳـﺪ ﻋـﻦ ﻋـﺸـﺮة‬ ‫آﻻف ﺟﻨﻴﻪ ﺳﻨﻮﻳﺎ?«‬ ‫و‪v‬ﻜﻦ ﺗﺮﺟﻤﺔ ﻫﺬا اﻟﺴﺆال ﻋﻠﻰ اﻟﻨﺤﻮ اﻟﺘﺎﻟﻲ‪:‬‬ ‫)?س »ﺻﺎﺣﺐ ﻋﻤﻞ ?س = ﺷﺮﻛﺔ ﺟﻮن ﺳﻤﻴﺚ وﺷﺮﻛﺎ ه«‪» ،‬ا‪7‬ﺮﺗﺐ اﻟﺴﻨﻮي‬ ‫?س < ‪ (٣)(١٠٠٠‬وﺗﻌﻨﻲ ﻫﺬه ا‪7‬ﻌﺎدﻟﺔ أﻧﻨﺎ ﻧﺮﻳﺪ ﻣﻌﺮﻓﺔ ﻛﻞ اﻷﻓﺮاد س واﻟﺬﻳـﻦ‬ ‫ﻫﻢ ﻣﻮﻇﻔﻮن ﻳﻌﻤﻠﻮن ﻟﺪى ﺻﺎﺣﺐ ﻋﻤﻞ ﻫﻮ ﺟﻮن ﺳﻤﻴﺚ وﺷﺮﻛﺎه وﻳﺘﻘﺎﺿﻮن‬ ‫ﻣﺮﺗﺒﺎ ﺳﻨﻮﻳﺎ ﻳﺰﻳﺪ ﻋﻦ ﻋﺸﺮة آﻻف ﺟﻨﻴﻪ‪.‬و‪v‬ﻜﻦ اﻋﺘﺒﺎر ﺷﻜﻞ ﻫﺬه ا‪7‬ﻌﺎدﻟـﺔ‬ ‫ﻛﺘﻌﻠﻴﻤﺎت ﻟﻶﻟﺔ ﻟﻠﻘﻴﺎم ﺑﺴﻠﺴﻠﺔ ﻣﻦ اﳋﻄﻮات اﻟﺘﻲ ‪v‬ﻜـﻦ ﻟـﻠـﻐـﺎت اﻟـﺒـﺮﻣـﺠـﺔ‬ ‫اﻟﻘﻴﺎم ﺑﻬﺎ‪.‬وﻫﺬا اﻟﺴﺆال ﻮذج ﺷﺎﺋﻊ ﻟﻼﺳﺘﻔﺴـﺎرات اﻟـﺘـﻲ ﺗـﻮﺟـﻪ ﻟـﻘـﻮاﻋـﺪ‬ ‫ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت ﺑﻬﺪف اﺳﺘﺨﺮاج ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت ﻣﻨﻬﺎ‪.‬وﲢـﻮﻳـﻞ ﻣـﺜـﻞ ﻫـﺬا اﻟـﺴـﺆال ﻣـﻦ‬ ‫ﺻﻮرﺗﻪ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﺑﺎﻟﻠﻐﺔ اﻹﻧﺴﺎﻧﻴﺔ إﻟﻰ ﺷﻜﻞ ﻳﻜﻮن ﻟﻪ دﻻﻟﺔ وﻣﻐـﺰى ﻟـﻘـﺎﻋـﺪة‬ ‫ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت ﺑﺎﳊﺎﺳﺐ‪ ،‬ﻳﻔﺘﺮض أن ﻗﺎﻋﺪة ا‪7‬ﻌﻠﻮﻣﺎت ﺗﺪرك أن »ﺟـﻮن ﺳـﻤـﻴـﺚ‬ ‫وﺷﺮﻛﺎه« ﻫﻮ اﺳﻢ ﺷﺮﻛﺔ )وﻟﻴﺲ اﺳﻢ ﻣﻮﻇﻒ ﻣﺜﻼ(‪ ،‬وأن ﻫﺬه اﻟﺸﺮﻛﺔ ﺗﺴﺘﺨﺪم‬ ‫ﻣﻮﻇﻔ‪ ،T‬وأﻧﻨﺎ ﻣﻬﺘﻤﻮن ﺑﺮواﺗﺐ ﻫﺆﻻء ا‪7‬ﻮﻇﻔ‪ T‬وﻟـﻴـﺲ ﺑـﻌـﻨـﺎوﻳـﻨـﻬـﻢ أو ﻋـﺪد‬ ‫أﻃﻔﺎﻟﻬﻢ ﻣﺜﻼ‪ ،‬ﺑﻞ‪-‬ﺑﺪﻗﺔ أﻛﺜﺮ‪-‬ﻧﺤﻦ ﻣﻬﺘﻤﻮن ﺑﻬﺆﻻء ا‪7‬ﻮﻇﻔ‪ T‬اﻟﺬﻳﻦ ﺗﺰﻳﺪ رواﺗﺒﻬﻢ‬ ‫ﻋﻦ ﺣﺪ ﻣﻌ‪.T‬‬ ‫و‪v‬ﻜﻦ ﻻﺳﺘﺨﺪام ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴـﺔ أن ﻳـﻜـﻮن ﻟـﻪ ﻧـﺘـﺎﺋـﺞ ﺑـﺎﻫـﺮة‪ ،‬ﻷﻧـﻬـﺎ ‪n‬ـﻜـﻦ‬ ‫اﻹﻧﺴﺎن واﻵﻟﺔ ﻣﻦ اﻟﺪﺧﻮل ﻓﻲ ﺣﻮار ﻃﺒﻴﻌﻲ ﻳﻮﺣـﻲ ﺑـﻮﺟـﻮد ﻗـﺪر ﻛـﺒـﻴـﺮ ﻣـﻦ‬ ‫اﻟﻔﻬﻢ ا‪7‬ﺘﺒﺎدل ﺑﻴﻨﻬﻤﺎ‪ ،‬وﻟﻨﺎ أن ﻧﺘﻮﻗﻊ ﺗﻄﻮرات ﻫﺎﻣﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎل ﺗﻔﺎﻋﻞ اﻹﻧﺴﺎن‬ ‫ﻣﻊ اﻵﻟﺔ ﻓﻲ اﻟﺴﻨﻮات اﻟﻘﺎدﻣﺔ‪.‬‬ ‫وﺛﺎﻧﻲ اﻷﻧﺸﻄﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﻨﺪرج ﲢﺖ »ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ« ﻫﻮ ﻣﺎ ﺳﺄﺳﻤﻴﻪ‬ ‫اﻟﻨﺸﺎط اﻟﻠﻐﻮي أو ا‪7‬ﻨﻄﻘﻲ‪.‬واﻟﺴﺆال اﻟﺮﺋﻴﺴﻲ ﻫﻨﺎ ﻫﻮ ﻣﺎ إذا ﻛﺎﻧﺖ ﻋﺒﺎرة ﻣﺎ‬ ‫ﺻﺤﻴﺤﺔ ﻟﻐﻮﻳﺎ و‪v‬ﻜﻦ ﻗﻮﻟﻬﺎ ﻓﻌﻼ ﻓﻲ اﳊﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬وﻗﺪ درج ﻋﻠﻤﺎء اﻟﻠﻐﺔ‬ ‫‪28‬‬ ‫ﺑﻌﺾ اﻌﺎﻳﻴﺮ‬ ‫ا‪7‬ﻌﺎﺻﺮون ﻋﻠﻰ وﺿﻊ ﳒﻤﺔ »×« أﻣﺎم اﻟﻌﺒﺎرات واﳉﻤﻞ اﻟﺘـﻲ ﺗـﺒـﺪو ﻏـﺮﻳـﺒـﺔ‬ ‫ﻟﻬﻢ‪ ،‬ﺛﻢ اﻟﺘﺴﺎؤل ﻋﻦ ﺳﺮ اﻟﻐﺮاﺑﺔ ﻓﻲ ﻫﺬه اﳉﻤﻞ واﻟﻌﺒﺎرات‪ ،‬و‪v‬ﺜﻞ ﻫﺬا ﻣﺎ‬ ‫‪v‬ﻜﻦ أن ﻧﻄﻠﻖ ﻋﻠﻴﻪ اﳉﺎﻧﺐ اﻟﻘـﺎﻧـﻮﻧـﻲ ‪.Le galistic aspect‬ﻛﻤﺎ ﻳﻨﻈﺮون إﻟـﻰ‬ ‫اﻟﻠﻐﺔ ﺑﺎﻋﺘﺒﺎرﻫﺎ ﻛﻴﺎﻧﺎ ﻣﺴﺘﻘﻼ دون أي اﻋﺘﺒﺎر ﻟﻮﻇﺎﺋﻔﻬﺎ ا‪7‬ﻌﺮﻓﻴﺔ أو اﻟﺘﻮاﺻﻠﻴﺔ‪،‬‬ ‫وﻣﻦ أﺑﺮز ا‪7‬ﺆﻳﺪﻳﻦ ﻟﻮﺟﻬﺔ اﻟﻨﻈﺮ ﻫﺬه )ﻧـﻮم ﺗـﺸـﻮﻣـﺴـﻜـﻲ()‪ (٤‬اﻟﺬي أﻛﺪ ﻋـﻠـﻰ‬ ‫اﻟﺘﻤﺎﻳﺰ ﺑ‪ T‬اﻟـﻜـﻔـﺎءة واﻷداء)‪ (٥‬أي ﺑ‪ T‬ﻣﺎ ‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﻘﻮﻟﻪ وﻳﺨﺘـﻤـﻪ اﻹﻧـﺴـﺎن‬ ‫ﻧﻈﺮﻳﺎ‪ ،‬وﺑ‪ T‬ﻣﺎ ﻳﻘﻮﻟﻪ ﻓﻌﻼ‪.‬وﻳﻌﺘﻘﺪ ﺗﺸﻮﻣﺴﻜﻲ أﻧﻪ ‪v‬ﻜﻦ دراﺳﺔ اﳋﺼﺎﺋﺺ‬ ‫اﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺔ واﻟﺸﻜﻠﻴﺔ ﻟﻠﻐﺔ دون اﻟﺮﺟﻮع إﻟﻰ اﻟﻜﻴﻔﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﺘﻢ ﺑﻬﺎ اﻻﺳﺘـﺨـﺪام‬ ‫اﻟﻠﻐﻮي‪.‬وﻳﻘﺎرن وﻳﻨﻮﺟـﺮاد)‪ (٦‬ﺑ‪ T‬ﻫﺬا اﻻﲡﺎه واﲡﺎه ﻋﻠﻤﺎء اﻟﻔﻴﺰﻳﺎء اﻟـﺬﻳـﻦ‬ ‫ﻳﺪرﺳﻮن ا‪7‬ﻴﻜﺎﻧﻴﻜﺎ دون أﺧﺬ ﻋﻤﻠﻴﺔ اﻻﺣﺘﻜﺎك ﻓﻲ اﻻﻋﺘﺒﺎر‪.‬وﻳﻬﺘﻢ ﺗﺸﻮﻣﺴﻜﻲ‬ ‫ﺑﺎﻟﻨﺤﻮ اﻟﺼﻮري‪ ،‬أي ﺑﺄﻧﻈﻤﺔ اﻟﻘﻮاﻋﺪ اﻟﺼﻮرﻳﺔ اﻟﺘﻲ ﲢﻜﻢ اﻧﺘـﻈـﺎم اﻟـﺮﻣـﻮز‬ ‫اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ‪.arrangements of basic symbols‬وﻗﺪ ﺳﻌﻰ ﺗﺸﻮﻣﺴﻜﻲ إﻟﻰ ﲢﺪﻳﺪ‬ ‫ﻣﻼﻣﺢ اﻷﻧﺤﺎء اﻟﻜﻠﻴـﺔ)‪ universal grammar (٧‬ﻛﻤﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﺠﺮدة وﻫﻮ ﻳﻌـﺮﻓـﻬـﺎ‬ ‫ﻛﻨﻈﺎم ﻣﻦ اﻟﻘﻮاﻧ‪ T‬واﻟﺸﺮوط واﻟﻘﻮاﻋﺪ اﻟﺘﻲ ﺗﻜﻮن اﻷﺳﺲ واﳋﺼﺎﺋﺺ ﻟﻜﻞ‬ ‫اﻟﻠﻐﺎت اﻹﻧﺴﺎﻧﻴﺔ)‪.(٨‬وﻳﻘﺮ ﺗﺸﻮﻣﺴﻜﻲ)‪ (٩‬إن اﻷﻧﺤﺎء اﻟﺘﻲ ﻳﻬﺘﻢ ﺑﻬﺎ ﺑﺎﻟﻐﺔ اﻟﺘﻌﻘﻴﺪ‪،‬‬ ‫وﻻ ‪v‬ﻜﻦ ﺗﻌﻠﻤﻬﺎ ﻟﻠﺒﺸﺮ اﻟﺬﻳﻦ ﻳﺒﺪءون ﻣﻦ ا‪7‬ﺒﺎد‪ M‬اﻟﻌﺎﻣﺔ‪-‬أي اﻷﻧﺤﺎء اﻟﻜﻠﻴﺔ‪-‬‬ ‫واﻟﺘﻲ ﻳﻌﺘﺒﺮﻫﺎ ﺗﺸﻮﻣﺴـﻜـﻲ ﻣـﻮروﺛـﺔ ‪ innate‬أي ﺟﺰءا ﻣﻦ اﳉﻬﺎز اﻟﺒﻴـﻮﻟـﻮﺟـﻲ‬ ‫ﻟﻺﻧﺴﺎن‪.‬وﻟﻬﺬا ﻓﺈﻧﻪ ﻣﻦ ﻏﻴﺮ اﶈﺘﻤﻞ أن ﺗﻜﻮن ﻣﻦ ﻧﻔﺲ ﻧﻮع اﻷﻧﺤﺎء اﻟـﺘـﻲ‬ ‫ﻧﺴﺘﺨﺪﻣﻬﺎ ﻓﻌﻼ ﻓﻲ ﲢﻠﻴﻞ اﻟﻌﺒﺎرات واﳉﻤﻞ‪.‬‬ ‫وﺛﺎﻟﺚ اﻷﻧﺸﻄﺔ‪ ،‬وﻫﻮ اﻟﺬي ﺳﺄﺣﺎول أن أؤﻳﺪه ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻜﺘﺎب‪ ،‬ﻳﺮﻓـﺾ‬ ‫اﻟﺰﻋﻢ ا‪7‬ﺒﺴﻂ ﻟﻌﻼﻗﺔ ﺛﺎﺑﺘﺔ ﻏﻴﺮ ﻏﺎﻣﻀﺔ ﺑ‪ T‬اﻟﺒﻨﻴﺔ اﻟﺴﻄﺤﻴﺔ ﻟﻠﺠﻤﻠﺔ‪†-‬ﻌﻨﻰ‬ ‫اﻟﺘﺘﺎﺑﻊ اﻷﻓﻘﻲ ﻟﻠﺤﺮوف ﻟﺘـﻜـﻮن اﻟـﻜـﻠـﻤـﺎت وﺗـﺘـﺎﺑـﻊ اﻟـﻜـﻠـﻤـﺎت ﻟـﺘـﻜـﻮن اﳉـﻤـﻞ‬ ‫واﻟﻌﺒﺎرات‪-‬واﻟﺒﻨﻴﺔ اﻟﻌﻤﻴﻘﺔ اﻟﺘﻲ ﲢﻤﻞ دﻻﻟﺔ ﻫﺬه اﳉﻤﻠﺔ‪.‬وﻋﻠﻰ ﻋﻜﺲ ذﻟﻚ‬ ‫ﺗﺘﻤﺜﻞ وﺟﻬﺔ اﻟﻨﻈﺮ ا‪7‬ﺘﺨﺬة ﻫﻨـﺎ ﻓـﻲ أن اﻟـﻌـﻤـﻠـﻴـﺎت اﻻﺳـﺘـﺪﻻﻟـﻴـﺔ ‪inferential‬‬ ‫‪ processes‬ﺗﻠﻌﺐ دورﻫﺎ †ﺠﺮد ﻗﺮاءة أو ﺳﻤـﺎع أي ﺟـﻤـﻠـﺔ أو ﻧـﺺ‪ ،‬وأن ﻓـﻬـﻢ‬ ‫اﻟﻨﺼﻮص اﻟﻠﻐﻮﻳﺔ ﻻ ﻳﺨﺘﻠﻒ ﻓﻲ ﺟﻮﻫﺮه ﻋﻦ ﻓﻬﻢ أي ﺷﻲء آﺧﺮ‪.‬ﻓﻔﻲ ﺟﻤﻴﻊ‬ ‫اﻷﺣﻴﺎن ﻳﺘﺄﺛﺮ ﻓﻬﻤﻨﺎ ﻟﻠﻤﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﺘﻲ ﻧﺴﺘﻘﺒﻠﻬﺎ ﺑﻜﻞ ﻣﺎ ﻛﻨﺎ ﻧﻌﺮﻓﻪ ﻣـﻦ ﻗـﺒـﻞ‪.‬‬ ‫وﻣﻦ ا‪7‬ﺆﻛﺪ أن ﻟﺘﺮاﻛﻴﺐ اﻟﻜﻼم ‪ syntax‬دورا‪ ،‬وﻟﻜﻨﻪ ﻟﻴﺲ ﺑﺎﻟﺪور اﳉﻮﻫﺮي ﻓﻲ‬ ‫ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪.‬وﻧﺤﻦ ﺑﺎﻟﺘﺄﻛﻴﺪ ﻻ ﻧﻘﺴﻢ ﻓﻬﻤﻨﺎ ﻟﻠﺠﻤﻠﺔ إﻟﻰ ﻣﺮﺣﻠﺘ‪:T‬‬ ‫‪29‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻷوﻟﻰ ﺗﻜﻮن ﺷﺠﺮة اﻹﻋﺮاب ‪ ،syntactic tree‬وﺗﻀﻊ اﻟﺜﺎﻧﻴﺔ ﲢﻠﻴﻼ دﻻﻟﻴﺎ ﻟﻬﺎ‪.‬‬ ‫إن ﻣﺜﻞ ﻫﺬا اﻟﺘﺼﻮر ﻟﻔﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻫﻮ اﻟﻮﺣﻴﺪ اﻟﺬي ﻳﺴﻌﻰ ﻟﺘﻔﺴﻴﺮ‬ ‫ﻛﻴﻔﻴﺔ ﻋﻤﻞ ﻋﻘﻮﻟﻨﺎ‪ ،‬وﻗﺪ ﻛﺎن روﺟﺮ ﺷﺎﻧﻚ)‪ (١٠‬أﻛﺜﺮ ا‪7‬ﺆﻳﺪﻳﻦ ﲢﻤﺴﺎ ﻟﻪ ﻃﻮال‬ ‫اﳋﻤﺴﺔ ﻋﺸﺮ ﻋﺎﻣﺎ ا‪7‬ﺎﺿﻴﺔ‪ ،‬وﻟﻴﺲ اﻟﻬﺪف ﻫﻨﺎ‪-‬ﻛﻤﺎ ﻛـﺎن ﻓـﻲ ا‪7‬ـﺎﺿـﻲ‪-‬ﺑـﻨـﺎء‬ ‫ﺑﺮاﻣﺞ ﻟﻔﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﺑﺄي ﻃﺮﻳﻘﺔ‪ ،‬ﺑﻞ ﺗﻔﺴﻴﺮ وﻋـﺮض ﻃـﺮﻗـﻨـﺎ اﻟـﺘـﻲ‬ ‫ﻧﺴﺘﺨﺪﻣﻬﺎ ﻓﻲ اﻟﻔﻬﻢ‪.‬‬ ‫ﻓﻨﺤﻦ ﻧﻀﻊ ﻧﻈﺮﻳﺎت ﻟﻠﻔﻬﻢ ﺛﻢ ﻧﺨﺘﺒﺮﻫﺎ ﺑﻮاﺳﻄـﺔ ﺑـﺮاﻣـﺞ ﺻـﻤـﻤـﺖ‪ ،‬ﻛـﻤـﺎ‬ ‫ﻧﺄﻣﻞ‪ ،‬ﺑﺤﻴﺚ ﲢﺎﻛﻲ ﻃﺮق اﻹﻧﺴﺎن‪ ،‬آﺧﺬﻳﻦ ﻓﻲ اﻻﻋﺘﺒﺎر ردود أﻓﻌﺎﻟﻨﺎ اﻟﺬاﺗﻴﺔ‬ ‫وﻣﻌﺮﻓﺘﻨﺎ ودواﻓﻌﻦ‪.‬‬ ‫وﻳﻨﻘﺴﻢ ﻫﺬا اﳉﺰء ﻣﻦ اﻟﻜﺘﺎب واﺨﻤﻟﺼﺺ ﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ إﻟـﻰ ﺳـﺒـﻌـﺔ‬ ‫ﻓﺼﻮل‪.‬وﻳﻌﺮض ﻫﺬا اﻟﻔﺼﻞ ﺑﻌﺾ ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ اﻟﺘﻲ ‪v‬ﻜﻦ اﺳﺘﺨﺪاﻣﻬﺎ‬ ‫ﻟﺘﻘﻮ€ درﺟﺔ »ﻓﻬﻢ« ﻣﺜﻞ ﻫﺬه اﻟـﻠـﻐـﺎت‪.‬وﻳـﺼـﻒ اﻟـﻔـﺼـﻞ اﻟـﺜـﺎﻟـﺚ اﶈـﺎوﻻت‬ ‫اﻷوﻟﻰ )ﻏﻴﺮ ا‪7‬ﺜﻤﺮة( ﻟﻠﺘﺮﺟﻤﺔ اﻵﻟﻴﺔ واﻟﻄﺮق اﻟﺘﻲ اﺳﺘﺨﺪﻣﺖ ﺳﺎﺑﻘﺎ ﻹﺟﺮاء‬ ‫ﺣﻮار‪ ،‬أﻗﺮب ﻣﺎ ﻳﻜﻮن إﻟﻰ اﳊﻮار اﻟﻄﺒﻴﻌﻲ‪ ،‬ﻣﻊ اﳊﺎﺳﺐ‪.‬‬ ‫وﻧﺘﻨﺎول ﻓﻲ اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺮاﺑﻊ اﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻷوﻟﻰ اﻟﺘﻲ ﻛﺘﺒﺖ ﻟـﺘـﺤـﻠـﻴـﻞ ﻋـﺒـﺎرات‬ ‫ﻣﻨﻔﺼﻠﺔ ﻣﺴﺘﺨﺪﻣﺔ اﻟﻨﺤﻮ اﻟﺼﻮري ‪ formal grammar‬أﻋﺪد ﻓﻲ ﻣﻌﻈﻢ اﻷﺣﻴﺎن‪،‬‬ ‫ﻛﻤﺎ ﻳﺼﻒ ﻫﺬا اﻟﻔﺼﻞ ا‪7‬ﺸﻜﻠﺔ اﻟﺮﺋﻴﺴﺔ اﻟﺘﻲ ﺑﺮزت ﻓﻲ ﻫﺬا اﺠﻤﻟﺎل‪.‬وﻳﻌﺮض‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﳋﺎﻣﺲ ﻟﺒﻌﺾ اﻟﻄﺮق اﻟﺘﻲ اﺳﺘﺨﺪﻣﺖ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‪ ،‬أي ﻃﺮق‬ ‫ﲢﻮﻳﻞ اﻟﺼﻮرة اﻟﻌﺎدﻳﺔ ﻟﻠﺠﻤﻠﺔ إﻟﻰ اﻟﺼﻮرة اﻟﺬي ‪n‬ﺜﻞ ﺑﻬﺎ داﺧﻞ اﳊﺎﺳﺐ‪.‬‬ ‫وﻳﺼﻒ اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺴﺎدس ﺑﻌﺾ ﺟﻮاﻧﺐ ﲢﻠﻴﻞ اﻟﻜﻼم ا‪7‬ﻨﻄﻮق واﺧﺘﻼﻓﻪ ﻋﻦ‬ ‫ﲢﻠﻴﻞ اﻟﻨﺼﻮص ا‪7‬ﻜﺘﻮﺑﺔ‪.‬وﻳﺘﻨﺎول اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺴﺎﺑﻊ ا‪7‬ﺸﺎﻛﻞ اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻻﺳﺘﺨﺪام‬ ‫اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻻﺗﺼﺎل ﺑ‪ T‬اﻵﻟﺔ واﻹﻧﺴـﺎن‪.‬وأﺧـﻴـﺮا ﻳـﺼـﻒ اﻟـﻔـﺼـﻞ‬ ‫اﻟﺜﺎﻣﻦ ﺗﻐﻴﺮا ذا أﻫﻤﻴﺔ ﻛﺒﻴﺮة ﻓﻲ ﺗﻮﺟﻪ ﻣﻌﺎﳉﺔ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴـﺔ‪ ،‬ﻓـﻠـﻢ ﺗـﻌـﺪ‬ ‫اﻟﻘﻀﻴﺔ اﻟﺸﺎﻏﻠﺔ ﻫﻲ ﲢﻮﻳﻞ اﳉﻤﻠﺔ ﻣﻦ اﻟﺸﻜﻞ اﻟﺬي أدﺧﻠﺖ ﺑﻪ إﻟﻰ اﳊﺎﺳﺐ‬ ‫إﻟـﻰ ﺷـﻜـﻞ داﺧـﻠـﻲ ‪v internal form‬ـﺜـﻞ ﻣـﻌـﻨـﺎﻫـﺎ‪.‬ﺑـﻞ أﺻـﺒـﺤـﺖ ﻓـﻬـﻢ اﻟ ـﻨــﺺ‬ ‫واﺳﺘﺨﻼص ﻣﻐﺰاه ودواﻓﻊ ا‪7‬ﺸﺎرﻛ‪ T‬ﻓﻲ اﳊﻮار‪.‬وأﺧﺬ ﻳﻘﻞ اﻧﻔﺼﺎل اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‬ ‫اﻟﺼﻮري ﻟﻠﺠﻤﻠﺔ ﻋﻦ اﻟﺴﻴﺎق اﻟﺬي وردت ﻓﻴﻪ وﻛﺬﻟﻚ ﻋﻦ اﻻﺳﺘﻨﺘﺎﺟﺎت اﻟﺘﻲ‬ ‫‪v‬ﻜﻦ اﻟﺘﻮﺻﻞ إﻟﻴﻬﺎ أﺛﻨﺎء اﻟﻘﺮاءة ﺳﻮاء ‪n‬ﺖ ﻫﺬه اﻟﻘﺮاءة ﺑﻮاﺳﻄﺔ اﳊﺎﺳﺐ‬ ‫أو اﻹﻧﺴﺎن‪.‬‬ ‫‪30‬‬ ‫ﺑﻌﺾ اﻌﺎﻳﻴﺮ‬ ‫ﺑﻌﺾ ﻣﻌﺎﻳﻴﺮ اﻟﻔﻬﻢ‬ ‫ﻟﻦ أﺣﺎول ﻫﻨﺎ ﺗﻘﺪ€ ﺗﻌﺮﻳﻒ ﻟﻠﻔﻬﻢ ﺳﻮاء ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻺﻧﺴﺎن أم اﻵﻟﺔ‪.‬ﻓﻜﻤﺎ‬ ‫ﺷﻌﺮت ﻓﻲ اﻟﻔﺼﻞ اﻷول ﺑﺄﻧﻪ رﻏﻢ ﻋﺪم ﻗﺪرﺗﻲ ﻋﻠﻰ ﺗﻘﺪ€ ﺗﻌﺮﻳـﻒ ﻟـﻠـﺬﻛـﺎء‬ ‫أﻣﻜﻨﻨﻲ أن أﻗﺪم ﻋﺪة ﻣﻌﺎﻳﻴﺮ ﻳﺘﺼﻞ ﻛﻞ ﻣﻨﻬﺎ ﺑـﺠـﺎﻧـﺐ ﻣـﺨـﺘـﻠـﻒ ﻣـﻦ ﺟـﻮاﻧـﺐ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء ﻣﺜﻞ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻤﻴﻢ‪ ،‬أو اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﳋﺒﺮات ﻟﺘﺤﺴ‪ T‬اﻷداء ﻓﻲ‬ ‫ا‪7‬ﺴﺘﻘﺒﻞ‪ ،‬ﻓﺈﻧﻪ ‪v‬ﻜﻨﻨﻲ ﻫﻨﺎ أﻳﻀﺎ اﻗﺘﺮاح ﻋﺪد ﻣﻦ ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ ﻳﻌﻜـﺲ ﻛـﻞ ﻣـﻨـﻬـﺎ‬ ‫إﺣﺪى درﺟﺎت اﻟﻔﻬﻢ ا‪7‬ﺘﻌﺪدة‪:‬‬ ‫‪ -١‬اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ إﺟﺎﺑﺔ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻣﻼﺋﻤﺔ‪.‬إن ﻗﻮة ﻫﺬا ا‪7‬ﻌﻴﺎر ﺗﻜﻤﻦ‬ ‫ﻃﺒﻌﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻠﺐ »ﻛﻮن اﻹﺟﺎﺑﺔ ﻣﻼﺋﻤﺔ« وﺑﻴﻨﻤﺎ ﻻ ‪v‬ﻜﻦ ﺗﻌﺮﻳﻒ ذﻟـﻚ ﺑـﺸـﻜـﻞ‬ ‫ﻣﺤﺪد ‪n‬ﺎﻣﺎ‪ ،‬ﻓﺈﻧﻪ ‪v‬ﻜﻦ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ درﺟﺎت ﻣﺨﺘـﻠـﻔـﺔ ﻣـﻦ ا‪7‬ـﻼءﻣـﺔ‪.‬ﻓـﺈذا‬ ‫وﺟﻬﻨﺎ اﻟﺴﺆال اﻟﺘﺎﻟﻲ »ﻫﻞ روﻣﺎ ﻋﺎﺻﻤﺔ ﻓﺮﻧﺴـﺎ?« ﻓـﺈن اﻹﺟـﺎﺑـﺔ اﻟـﺒـﺴـﻴـﻄـﺔ‬ ‫»ﻻ«ﺗﻜﻮن ﻣﻼﺋﻤﺔ‪ ،‬وﻟﻜﻦ »ﻻ‪ ،‬إﻧﻬﺎ ﺑﺎرﻳـﺲ« أو »ﻻ‪ ،‬روﻣـﺎ ﻋـﺎﺻـﻤـﺔ إﻳـﻄـﺎﻟـﻴـﺎ«‪.‬‬ ‫ﺗﻜﻮن أﻛﺜﺮ ﻣﻼءﻣﺔ‪.‬‬ ‫‪ -٢‬اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ إﻋﺎدة ﺻﻴﺎﻏﺔ اﻟﻌﺒﺎرات‪ ،‬ﺷﺎرﺣﺎ ﻣﻌﻨﺎﻫﺎ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ أﺧﺮى‪.‬‬ ‫‪ -٣‬اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻻﺳﺘﻨﺘﺎج‪ ،‬أي إﻋﻄﺎء اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﶈﺘﻤﻠﺔ أو ا‪7‬ﻤﻜﻨﺔ ‪7‬ﺎ ﻗﻴﻞ‬ ‫ﺗﻮا‪ ،‬وﻳﺸﻤﻞ ﻫﺬا ا‪7‬ﻌﻴﺎر ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ اﻷﺧﺮى‪.‬‬ ‫‪ -٤‬اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﺮﺟﻤﺔ ﻣﻦ ﻟﻐﺔ ﻷﺧﺮى‪.‬وﺗﻔﺘﺮض ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ اﻟﺜﻼﺛﺔ أﻋﻼه‬ ‫ﻗﺪرة ﻣﻌﻴﻨﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﺠﺮﻳﺪ‪ ،‬ﺗﻌـﻜـﺲ إﻣـﻜـﺎﻧـﻴـﺔ ﺗـﻜـﻮﻳـﻦ ‪n‬ـﺜـﻴـﻞ دﻻﻟـﻲ وإدراﻛـﻲ‬ ‫ﻟﻠﻌﻼﻗﺎت اﻟﺴﺒﺒﻴﺔ واﻟﺘﺪاﻋﻲ ﺑ‪ T‬ﻣﻜﻮﻧﺎت اﳉﻤﻠﺔ‪ ،‬ﻣﻊ إﻋﻄﺎء أﻗﻞ ﻗﺪر ‡ﻜﻦ‬ ‫ﻣﻦ اﻷﻫﻤﻴﺔ ﻟﻠﺒﻨﻴﺔ اﻟﻈﺎﻫﺮﻳﺔ‪.‬وﺳﻮف ﻧﺒ‪ T‬ﻓﻴﻤـﺎ ﺑـﻌـﺪ ﻋـﻨـﺪ ﻣـﻨـﺎﻗـﺸـﺔ ﻓـﺸـﻞ‬ ‫اﶈﺎوﻻت اﻷوﻟﻰ ﻟﻠﺘﺮﺟﻤﺔ اﻵﻟﻴﺔ إن أﺳﺒﺎب ﻫﺬا اﻟﻔﺸﻞ ﺗﻜﻤﻦ ﻓﻲ اﳊﻘﻴﻘﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﻏﻴﺎب اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﺠﺮﻳﺪ‪.‬وﻳﺠﺐ أن ﻧﻮﺿﺢ ﻫﻨﺎ أن اﻟﻘﻴﺎم ﺑﺎﻻﺳﺘﻨﺘﺎﺟﺎت‬ ‫‪v‬ﻜﻦ أن ﻳﺸﻤﻞ ﺗﻮﺿﻴﺢ ﻛﻞ ﻣﺎ ﻫﻮ ﻣﺘﻀﻤﻦ ﻓﻲ اﻟﻨﺺ‪ ،‬وﲢﺪﻳﺪ دواﻓﻊ اﻟﻨﺎس‬ ‫ﻟﻸﻓﻌﺎل اﻟﻮاردة ﻓﻲ اﻟﻨﺺ‪.‬‬ ‫‪ -٥‬اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ ا‪7‬ﺴﻤﻴﺎت‪.‬إن إﺣﺪى ا‪7‬ﻜﻮﻧﺎت اﻟﻬﺎﻣﺔ ﻟﻘﺪرﺗﻨﺎ‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﻔﻬﻢ ﻫﻲ إدراﻛﻨﺎ أﻧﻪ ‪v‬ﻜﻦ اﻹﺷﺎرة إﻟﻰ ﻧﻔﺲ اﻟﺸﻲء أ و اﻟﺸﺨﺺ ﺑﻌﺪة‬ ‫ﻃﺮق‪ ،‬ﻛﻤﺎ ﻳﺤﺪث ﻋﻨﺪﻣﺎ ﻳﺴﺘﺒﺪل اﺳﻢ ﺷﺨﺺ أو ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺑﻀﻤﻴﺮ‪.‬وﻳﺘﻄﻠﺐ‬ ‫إﻳﺠﺎد ا‪7‬ﺮﺟﻊ اﻟﺼﺤﻴﺢ ﻓﻲ ﺑﻌﺾ اﻷﺣﻴﺎن ﻗﺪرا ﻛﺒﻴﺮا ﻣﻦ ا‪7‬ﻌﺮﻓﺔ أو اﻻﺳﺘﺪﻻل‪.‬‬ ‫‪ -٦‬اﻷداء اﻟﻨﺎﺟﺢ ﻻﺧﺘﺒﺎر)ﺗﻮرﻳﻨﺞ( ﻟﻠﺬﻛﺎء ﻓﻘﺪ ﺗﺨﻴﻞ )اﻵن ﺗﻮرﻳـﻨـﺞ ‪Alan‬‬ ‫‪31‬‬  ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪ Turing‬ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺎت اﻹﳒﻠﻴﺰي اﻻﺧﺘﺒﺎر اﻟﺘﺎﻟﻲ‪ :‬ﻧﻔﺘﺮض أﻧﻨﺎ ﻧﺴﺘـﺨـﺪم‬ ‫ﻣﺤﻄﺔ ﻃﺮﻓﻴﺔ وﻟﻮﺣﺔ ﻣﻔﺎﺗﻴﺢ وﺷﺎﺷﺔ ﻋﺮض‪ ،‬وﻧﺤﻦ ﻧﻌﺮف أن اﶈﻄﺔ اﻟﻄﺮﻓﻴﺔ‬ ‫ﺗﻮﺻﻞ أﺣﻴﺎﻧﺎ ﺑﺎﳊﺎﺳﺐ وأﺣﻴﺎﻧﺎ أﺧﺮى ﺑﺈﻧﺴﺎن‪ ،‬وﻟﻜﻨﻨﺎ ﻻ ﻧﻌﺮف أﺑﺪا ﺑﺄﻳﻬﻤﺎ‬ ‫ﻫﻲ ﻣﻮﺻﻠﺔ ﻓﻲ أي وﻗﺖ ﻣﻦ اﻷوﻗﺎت‪.‬ﻓﺈذا أﺟﺮﻳﻨﺎ ﺣﻮارا ﺑـﺎﺳـﺘـﺨـﺪام ﻫـﺬه‬ ‫اﶈﻄﺔ اﻟﻄﺮﻓﻴﺔ‪ ،‬وﻟﻢ ﻧﺴﺘﻄﻊ ﺑﻌﺪ ﻓﺘﺮة ﻣﻦ اﻟﺰﻣﻦ ﻣﻌﺮﻓﺔ ﻣﺎ إذا ﻛﺎﻧﺖ ﻣﻮﺻﻠﺔ‬ ‫ﺑﺎﳊﺎﺳﺐ أم ﺑﺎﻹﻧﺴﺎن ﻓﺈﻧﻪ ‪v‬ﻜﻦ اﻟﻘﻮل إن اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ذﻛﻲ‪.‬وﻳﺴﺘﻄﻴﻊ اﻟﻘﺎر‪M‬‬ ‫ا‪7‬ﻬﺘﻢ ﺑﻬﺬه اﻟﻔﻜﺮة أن ﻳﻘﺮأ ﻋﻨﻬﺎ ﻓﻲ ﻛﺘﺎب دوﺟﻼس ﻫﻮﺷﺘﺎدر)‪.(١١‬وﻧﺤﻦ ﻻ‬ ‫ﻧﺤﺘﺎج إﻟﻰ اﻟﻘﻮل إﻧﻪ ﻟﻢ ﻳﻨﺠﺢ أي ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﺣﺘﻰ اﻵن)‪ (١٢‬ﻓﻲ أداء ﻫﺬا اﻻﺧﺘﺒﺎر‪.‬‬ ‫وﻣﻌﻈﻢ اﻟﺒﺮاﻣﺞ اﻟﻘﻠﻴﻠﺔ اﻟﺘﻲ أﻣﻜﻦ ﻟﻬﺎ أن ﺗﺴﺘﻤﺮ ﻋﺪة دﻗﺎﺋﻖ ﻓـﻲ اﻻﺧـﺘـﺒـﺎر‬ ‫ﻗﺒﻞ ﻓﺸﻠﻬﺎ ﲢﺎﻛﻲ ﺳﻠﻮك اﻟﻄﺒﻴﺐ اﻟﻨﻔﺴﻲ‪.‬‬ ‫وﺗﺘﻌﻠﻖ ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ اﳋﻤﺴﺔ اﻷوﻟﻰ ﺑﺠﻮاﻧﺐ ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻌﻤﻠﻴﺔ اﻟﻔﻬﻢ ﺑﻴﻨﻤﺎ ﻳﺘﻀﻤﻦ‬ ‫اﻟﺴﺎدس ﻛﻞ ﻫﺬه ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ‪ ،‬وﻳﺠﺐ ﲢﻘﻴﻖ ﻛﻞ ﻣﻦ ا‪7‬ﻌﺎﻳﻴﺮ اﳋﻤﺲ ﻗﺒﻞ اﻟﻨﺠﺎح‬ ‫ﻓﻲ اﺧﺘﺒﺎر ا‪7‬ﻌﻴﺎر اﻟﺴﺎدس‪.‬‬ ‫‪32‬‬ ‫ﺑﻌﺾ اﻌﺎﻳﻴﺮ‬ ‫اﳊﻮاﺷﻲ واﳌﺮاﺟﻊ‬ ‫)‪ (١‬ﻳﻌﻨﻲ ا‪7‬ﺆﻟﻒ ﺑﺎﻷﻧﺸﻄﺔ ﻫﻨﺎ ﻓﺮوع وﻣﺠﺎﻻت اﻟﺒﺤﺚ اﺨﻤﻟﺘﻠﻔﺔ ‪7‬ﻌﺎﳉﺔ اﻟﻠﻐﺎت اﻟـﻄـﺒـﻴـﻌـﻴـﺔ واﻟـﺘـﻲ‬ ‫ﺑﺪورﻫﺎ إﺣﺪى ﻓﺮوع اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ?