الماضي والمستقبل للذكاء الاصطناعي: من القيمة السوقية البالغة 4 تريليون لشركة إنفيديا نلقي نظرة على تطور الذكاء الاصطناعي على مدى 80 عامًا

في 9 يوليو 2025، أصبحت إنفيديا أول شركة مدرجة تصل قيمتها السوقية إلى 4 تريليون دولار. أثار هذا الحدث البارز تفكير الناس حول مستقبل صناعة الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن التنبؤات بشأن المستقبل مليئة بعدم اليقين، إلا أنه يمكننا استخلاص دروس قيمة من تاريخ تطور الذكاء الاصطناعي الذي يمتد لثمانين عامًا، لفهم لماذا لم تتحقق التنبؤات السابقة، وفي أي مجالات، وبأي طريقة، ولأي أسباب لم تتحقق.

تاريخ الذكاء الاصطناعي يعود إلى ديسمبر 1943، عندما نشر عالم الأعصاب وورن س. مكولوك وعالم المنطق والتر بيتس ورقة حول الشبكات العصبية. على الرغم من أن هذه الورقة تفتقر إلى الأدلة التجريبية، إلا أنها ألهمت "الاتصالية"، وهي سلف التعلم العميق الحالي. على الرغم من أن هذه الطريقة ليست مرتبطة مباشرة بكيفية عمل الدماغ، إلا أن الشبكات العصبية الاصطناعية غالبًا ما توصف بأنها "تحاكي الدماغ".

في مسار تطور الذكاء الاصطناعي، يجب أن نكون حذرين من الخلط بين الهندسة والعلوم، والخلط بين العلوم والافتراضات، والخلط بين العلوم والأبحاث المليئة بالرموز الرياضية. والأهم من ذلك، يجب مقاومة إغراء الوهم بأن "البشر يمكنهم خلق آلات تشبه البشر". لقد كانت هذه العقلية المتعجرفة محفزًا لفقاعات التكنولوجيا والهوس الدوري للذكاء الاصطناعي على مدار الثمانين عامًا الماضية.

الذكاء الاصطناعي العام ( AGI ) هو مفهوم يتوقع ظهور آلات تمتلك ذكاءً شبيهاً بالذكاء البشري أو حتى ذكاءً خارقاً في وقت قريب، وهو مثال نموذجي عن هذا التفكير. منذ تنبؤات رائد الذكاء الاصطناعي هربرت سيمون في عام 1957، إلى تأكيدات مارفين مينسكي الواثقة في عام 1970، وصولاً إلى تحذيرات OpenAI الأخيرة بشأن إمكانية أن يؤدي الذكاء الاصطناعي الخارق إلى انقراض البشرية، ظلت هذه التوقعات بشأن تحقيق AGI قائمة. ومع ذلك، غالباً ما تستند هذه التوقعات إلى "مغالطة الخطوة الأولى"، أي الاعتقاد أنه بمجرد أن تستطيع الحواسيب إنجاز مهمة كانت تعتبر مسبقاً مستحيلة، حتى لو كانت النتائج ضعيفة جداً، فإنها تحتاج فقط إلى مزيد من التطور التكنولوجي لتحقيق الكمال.

مرت مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي بعدة مراحل، بدءًا من الاعتماد الأولي على تحسين أداء الأجهزة، وصولاً إلى إدخال البرمجيات وجمع البيانات لاحقًا. أصبحت أنظمة الخبراء شائعة في منتصف الستينيات، وكانت مستخدمة على نطاق واسع في الثمانينيات، لكنها تراجعت في أوائل التسعينيات بسبب صعوبات الحصول على المعرفة وصيانتها. تُخبرنا هذه الحالة أنه حتى لو حققت تقنية ما نجاحًا أوليًا واعتمادًا واسعًا، فإنه ليس بالضرورة أن تؤدي إلى إنشاء صناعة جديدة دائمة.

في طرق تطوير الذكاء الاصطناعي، كانت الذكاء الاصطناعي الرمزي القائم على القواعد والذكاء الاصطناعي القائم على الإحصائيات يتنافسان على الهيمنة لفترة طويلة. بعد عام 2012، شهد الذكاء الاصطناعي القائم على الإحصائيات انتعاشًا، وانتقل مركز تطوير الذكاء الاصطناعي من الأوساط الأكاديمية إلى القطاع الخاص. ومع ذلك، لا يزال التركيز في الصناعة حاليًا مفرطًا على نموذج اللغة الكبير، متجاهلاً اتجاهات تطوير أخرى محتملة.

إن نجاح إنفيديا يستحق الثناء بالتأكيد، ولكن من منظور تطور الذكاء الاصطناعي على مدى 80 عامًا، ينبغي علينا ألا نضع كل آمالنا في مسار تقني واحد. الحفاظ على اليقظة، وتطوير التنوع، قد يكون مفتاح التنمية الصحية طويلة الأمد في صناعة الذكاء الاصطناعي.