التقدم في الذكاء الاصطناعي

اُستخدمت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من المجالات بما في ذلك التشخيص الطبي، والتطبيقات الاقتصادية والمالية، والتحكم في الروبوت، والقانون ، والاكتشاف العلمي كذلك، وألعاب الفيديو ، وألعاب الأطفال. ومع ذلك، لاتعتبر كل التطبيقات للذكاء الاصطناعي في حد ذاتها ذكاءا اصطناعيا : "لقد تم ترشيح الكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة إلى تطبيقات عامة، غالبًا دون أن يطلق عليها اسم الذكاء الاصطناعي لأنه بمجرد أن يصبح شيء ما مفيدًا وشائعًا بدرجة كافية، فإنه لا يُسمى ذكاء اصطناعي بعد الآن ." ^{[1] [2]} "الالاف من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مدمجة بعمق في البنية التحتية لكل صناعة." ^[3] في أواخر التسعينيات وأوائل القرن الحادي والعشرين، أصبحت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تُستخدم على نطاق واسع كعناصر لأنظمة أكبر، ^{[3] [4]} ولكن نادرًا ما يُنسب الفضل إلى هذا المجال في هذه النجاحات في ذلك الوقت.

التقدم في التصنيف الآلي للصور

---

معدل الخطأ في الذكاء الاصطناعي حسب السنة.الخط الأحمر - معدل خطأ الإنسان المدرب في مهمة معينة.

التقدم في الذكاء الاصطناعي ( بالانجليزيةProgress in artificial: intelligence ) يشير إلى التقدم والإنجازات التي تم تحقيقها في مجال الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت. الذكاء الاصطناعي هو فرع متعدد التخصصات من علوم الحاسب الآلي يهدف إلى إنشاء آلات وأنظمة قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري.

يقوم كابلان وهاينلاين ببناء الذكاء الاصطناعي على ثلاث مراحل تطورية:

1. الذكاء الاصطناعي الضيق - تطبيق الذكاء الاصطناعي فقط على مهام محددة؛
2. الذكاء العام الاصطناعي تطبيق الذكاء الاصطناعي على العديد من المجالات والقادر على حل المشكلات التي لم تكن مصممة من أجلها بشكل مستقل؛
3. الذكاء الاصطناعي الفائق – تطبيق الذكاء الاصطناعي على أي مجال قادر على الإبداع العلمي والمهارات الاجتماعية والحكمة العامة.^[2]

كي تتم المقارنة مع الاداء البشري ، يمكن تقييم الذكاء الاصطناعي على أساس مشاكل مقيدة ومحددة بشكل جيد. وقد تم تسمية مثل هذه الاختبارات باختبارات تورينج المتخصصة. كما أن المشكلات الأصغر توفر أهدافًا أكثر قابلية للتحقيق، وهناك عدد متزايد باستمرار من النتائج الإيجابية.

لا يزال البشر يتفوقون بشكل كبير على كل من شات جي بي تي 4 والنماذج المدربة وفقًا لمعيار ConceptARC الذي سجل 60% في معظم الفئات، و77% في فئة واحدة، بينما حقق البشر 91% في جميع الفئات و97% في فئة واحدة. ^[5]

الأداء الحالي في مجالات محددة

هناك العديد من القدرات المفيدة التي يمكن وصفها بأنها تظهر شكلاً من أشكال الذكاء. وهذا يعطي نظرة أفضل للنجاح المقارن للذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة.

الذكاء الاصطناعي، مثل الكهرباء أو المحرك البخاري، هو تقنية ذات أغراض عامة . لا يوجد إجماع حول كيفية تحديد المهام التي يميل الذكاء الاصطناعي إلى التفوق فيها. ^[6] تلاحظ بعض إصدارات مفارقة مورافيك أن البشر هم أكثر عرضة للتفوق على الآلات في مجالات مثل البراعة الجسدية التي كانت الهدف المباشر للانتقاء الطبيعي. ^[7] في حين نجحت مشاريع مثل AlphaZero في توليد المعرفة الخاصة بها من الصفر، فإن العديد من مشاريع التعلم الآلي الأخرى تتطلب مجموعات بيانات تدريب كبيرة. ^{[8] [9]} اقترح الباحث أندرو إنج ، باعتبارها "قاعدة عامة غير كاملة إلى حد كبير"، أن "أي شيء يمكن أن يفعله الإنسان العادي تقريبًا بأقل من ثانية واحدة من التفكير العقلي، ربما يمكننا الآن أو في المستقبل القريب أتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي". ^[10]

توفر الألعاب معيارًا رفيع المستوى لتقييم معدلات التقدم؛ تتمتع العديد من الألعاب بقاعدة كبيرة من اللاعبين المحترفين ونظام تصنيف تنافسي راسخ. أنهى برنامج AlphaGo عصر معايير ألعاب الطاولة الكلاسيكية عندما أثبت الذكاء الاصطناعي قدرته التنافسية على البشر في عام 2016. هزم برنامج AlphaGo AI التابع لشركة Deep Mind أفضل لاعب Go محترف في العالم Lee Sedol . ^[11] توفر الألعاب ذات المعرفة غير الكاملة تحديات جديدة للذكاء الاصطناعي في مجال نظرية الألعاب ؛ تم الانتهاء من أبرز المعالم في هذا المجال بفوز Libratus في لعبة البوكر في عام 2017. ^{[12] [13]} تستمر الرياضات الإلكترونية في تقديم معايير إضافية؛ لقد تفاعل Facebook AI و Deepmind وآخرون مع امتياز StarCraft الشهير لألعاب الفيديو. ^{[14] [15]}

يمكن تقديم فئات واسعة من نتائج اختبار الذكاء الاصطناعي على النحو التالي:

• الأمثل : ليس من الممكن تقديم أداء أفضل (ملاحظة: تم حل بعض هذه الإدخالات بواسطة البشر)
• الإنسان الخارق : يؤدي أداءً أفضل من جميع البشر
• الإنسان العالي : يؤدي أداءً أفضل من معظم البشر
• شبه الإنسان : يؤدي أداءً مشابهًا لمعظم البشر
• دون الإنسان : يؤدي أداء أسوأ من معظم البشر

الأفضل

• تيك تاك تو
• الاتصال الرابع : 1988
• لعبة الداما (المعروفة أيضًا باسم مسودات 8 × 8): تم حلها بشكل ضعيف (2007) ^[16]
• مكعب روبيك : تم حله في الغالب (2010) ^[17]
• لعبة البوكر هولدم الفردية : مثالية إحصائيًا بمعنى أن "عمر الإنسان من اللعب ليس كافيًا لإثبات ذات دلالة إحصائية أن الإستراتيجية ليست حلاً دقيقًا" (2015) ^[18]

محاكي الإنسان الخارق

• عطيل (ويعرف أيضًا باسم ريفيرسي): ج. 1997 ^[19]
• الخربشة : ^{[20] [21]} 2006 ^[22]
• لعبة الطاولة : ج. 1995-2002 ^{[23] [24]}
• الشطرنج : الكمبيوتر العملاق (ج. 1997); الكمبيوتر الشخصي (ج. 2006)؛ ^[25] الهاتف المحمول (ج. 2009)؛ ^[26] الكمبيوتر يهزم الإنسان + الكمبيوتر (ج. 2017) ^[27]
• خطر! : الإجابة على الأسئلة ، على الرغم من أن الجهاز لم يستخدم التعرف على الكلام (2011) ^{[28] [29]}
• أريما : 2015 ^{[30] [31]}
• شوجي : ج. 2017 ^[32]
• قو : 2017 ^[33]
• لعبة البوكر هولديم بلا حدود الفردية: 2017 ^[34]
• لعبة البوكر هولديم بلا حدود لستة لاعبين: 2019 ^[35]
• غران توريزمو سبورت : 2022 ^[36]

الإنسان العالي

• الكلمات المتقاطعة : ج. 2012 ^{[37] [38]}
• المدنية الحرة : 2016 ^[39]
• دي أو تي ايه 2 : 2018 ^[40]
• لعب بطاقة الجسر : وفقًا لمراجعة عام 2009، "تحصل أفضل البرامج على مكانة الخبراء كلاعبي بطاقة (جسر)"، باستثناء المزايدة. ^[41]
• ستار كرافت II : 2019 ^[42]
• جونغ : 2019 ^[43]
• الإستراتيجية : 2022 ^[44]
• الدبلوماسية الخالية من الصحافة : 2022 ^[45]
• هنابي : 2022 ^[46]
• معالجة اللغة الطبيعية^{[بحاجة لمصدر]}</link>

شبه بشري

• التعرف البصري على الأحرف وفقًا للمعيار ISO 1073-1:1976 والأحرف الخاصة المشابهة.^{[بحاجة لمصدر]}</link>^{[ بحاجة لمصدر ]}
• تصنيف الصور ^[47]
• التعرف على خط اليد ^[48]
• التعرف على الوجه ^[49]
• الإجابة على الأسئلة المرئية ^[50]
• SQuAD 2.0 معيار القراءة والفهم باللغة الإنجليزية (2019) ^[51]
• SuperGLUE معيار فهم اللغة الإنجليزية (2020) ^[51]
• بعض امتحانات العلوم المدرسية (2019) ^[52]
• بعض المهام المبنية على مصفوفات رافين التقدمية ^[53]
• العديد من ألعاب أتاري 2600 (2015) ^[54]

شبه الإنسان

المقالة الرئيسة: Competitions and prizes in artificial intelligence

• التعرف البصري على الأحرف للنص المطبوع (أقرب إلى المستوى البشري بالنسبة للنص المكتوب بالنص اللاتيني)
• التعرف على الأشياء 
• مهام الروبوتات المختلفة التي قد تتطلب تطورات في أجهزة الروبوت بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:
  • حركة مستقرة على قدمين: يمكن للروبوتات ذات قدمين المشي، ولكنها أقل استقرارًا من أجهزة المشي البشرية (اعتبارًا من عام 2017) ^[55]
  • كرة القدم البشرية ^[56]
• التعرف على الكلام : "يساوي تقريبًا الأداء البشري" (2017) ^[57]
• قابلية الشرح . يمكن للأنظمة الطبية الحالية تشخيص بعض الحالات الطبية بشكل جيد، لكنها لا تستطيع أن تشرح للمستخدمين سبب قيامهم بالتشخيص. ^[58]
• العديد من اختبارات الذكاء السائل (2020) ^[53]
• مشاكل الإدراك البصري بونجارد ، مثل معيار بونجارد-LOGO (2020) ^{[53] [59]}
• معيار التفكير المنطقي البصري (VCR) (اعتبارًا من عام 2020) ^[51]
• التنبؤ بسوق الأوراق المالية : جمع البيانات المالية ومعالجتها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
• لعبة فيديو Angry Birds اعتبارًا من عام 2020 ^[60]
• المهام المختلفة التي يصعب حلها دون معرفة سياقية، بما في ذلك:
  • ترجمة
  • توضيح معنى الكلمة

اختبارات مقترحة للذكاء الاصطناعي

في اختبار تورينج الشهير، اختار آلان تورينج اللغة، السمة المميزة للبشر ، كأساس لها. يعتبر اختبار تورينج الآن قابلاً للاستغلال بدرجة كبيرة بحيث لا يكون معيارًا ذا معنى. ^[61]

اختبار فيجنباوم ، الذي اقترحه مخترع الأنظمة المتخصصة ، يختبر معرفة الآلة وخبرتها حول موضوع معين. ^[62] اقترحت ورقة بحثية كتبها جيم جراي من مايكروسوفت في عام 2003 توسيع اختبار تورينج ليشمل فهم الكلام والتحدث والتعرف على الأشياء والسلوك. ^[63]

تهدف اختبارات "الذكاء العالمي" المقترحة إلى مقارنة مدى نجاح الآلات والبشر وحتى الحيوانات غير البشرية في حل مجموعة من المشكلات العامة قدر الإمكان. في أقصى الحالات، يمكن لمجموعة الاختبار أن تحتوي على كل مشكلة محتملة، مرجحة بتعقيد كولموغوروف ؛ ومع ذلك، فإن مجموعات المشكلات هذه تميل إلى أن تهيمن عليها تمارين مطابقة الأنماط الفقيرة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي المضبوط أن يتجاوز مستويات الأداء البشري بسهولة. ^{[64] [65] [66] [67] [68]}

الامتحانات

وفقًا لـ OpenAI ، في عام 2023، حصل ChatGPT GPT-4 على النسبة المئوية التسعين في اختبار نقابة المحامين الموحد . في اختبارات SAT ، حصل GPT-4 على نسبة 89% في الرياضيات، و93% في القراءة والكتابة. في اختبارات GRE ، حصلت على نسبة 54 في المئة في اختبار الكتابة، و88 في المئة في القسم الكمي، و99 في المئة في القسم اللفظي. لقد حصلت على نسبة 99 إلى 100 في المئة في امتحان نصف النهائي لأولمبياد الأحياء بالولايات المتحدة الأمريكية لعام 2020. لقد حصل على درجة "5" كاملة في العديد من اختبارات AP . ^[69]

وجد باحثون مستقلون في عام 2023 أن ChatGPT GPT-3.5 "أدى عند أو بالقرب من عتبة النجاح" للأجزاء الثلاثة من امتحان الترخيص الطبي بالولايات المتحدة . تم تقييم GPT-3.5 أيضًا للحصول على درجة منخفضة ولكن ناجحة في امتحانات أربع دورات في كلية الحقوق في جامعة مينيسوتا . ^[69] اجتاز GPT-4 اختبارًا على غرار لوحة الأشعة النصية. ^{[70] [71]}

مسابقات

تعمل العديد من المسابقات والجوائز، مثل تحدي Imagenet ، على تشجيع الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي. تشمل مجالات المنافسة الأكثر شيوعًا الذكاء الآلي العام، وسلوك المحادثة، واستخراج البيانات، والسيارات الآلية ، وكرة القدم الآلية بالإضافة إلى الألعاب التقليدية. ^[72]

التوقعات الماضية والحالية

أعطى استطلاع للخبراء في عام 2016 تقريبًا، أجرته Katja Grace من معهد مستقبل الإنسانية وشركاؤها، تقديرات متوسطة لـ 3 سنوات لبطولة Angry Birds ، و4 سنوات لبطولة العالم للبوكر، و6 سنوات لـ StarCraft . وفي المهام الأكثر ذاتية، أعطى الاستطلاع 6 سنوات ل Star craft بالإضافة إلى العامل البشري العادي، و7-10 سنوات للإجابة بخبرة على الأسئلة "التي يمكن الوصول إليها بسهولة عبر Google"، و8 سنوات لمتوسط نسخ الكلام، و9 سنوات لمتوسط الخدمات المصرفية الهاتفية، و11 عامًا. سنوات من الخبرة في كتابة الأغاني، ولكن أكثر من 30 عامًا من كتابة كتاب من أكثر الكتب مبيعًا في صحيفة نيويورك تايمز أو الفوز في مسابقة بوتنام للرياضيات . ^{[73] [74] [75]}

شطرنج

ديب بلو في متحف تاريخ الكمبيوتر

هزم الذكاء الاصطناعي أستاذًا كبيرًا في إحدى مباريات البطولة التنظيمية لأول مرة في عام 1988؛ تم تغيير علامتها التجارية إلى Deep Blue ، وقد تغلبت على بطل العالم في الشطرنج البشري في عام 1997 (انظر Deep Blue vs Garry Kasparov ). ^[76]

تقديرات متى ستتفوق أجهزة الكمبيوتر على البشر في لعبة الشطرنج

تم التنبؤ بالسنة	السنة المتوقعة	عدد السنوات	المتنبئ	مصدر معاصر
1957	1967 أو قبل ذلك	10 أو أقل	هربرت أ. سيمون ، اقتصادي [77]
1990	2000 أو أقل	10 أو أقل	راي كورزويل ، مستقبلي	عصر الآلات الذكية [78]

يذهب

هزم AlphaGo بطل Go الأوروبي في أكتوبر 2015، و Lee Sedol في مارس 2016، وهو أحد أفضل اللاعبين في العالم (انظر AlphaGo مقابل Lee Sedol ). وفقًا لمجلة ساينتفيك أمريكان ومصادر أخرى، توقع معظم المراقبين أن يكون أداء لعبة Computer Go الخارقة بعد عقد من الزمن على الأقل. ^{[79] [80] [81]}

تقديرات متى ستتفوق أجهزة الكمبيوتر على البشر في لعبة Go

تم التنبؤ بالسنة	السنة المتوقعة	عدد السنوات	المتنبئ	انتساب	مصدر معاصر
1997	2100 أو في وقت لاحق	103 أو أكثر	بيت هت، عالم فيزياء ومحب للعبة Go	معهد الدراسات المتقدمة	نيويورك تايمز [82] [83]
2007	2017 أو قبل ذلك	10 أو أقل	فنغ هسيونغ هسو ، الرصاص الأزرق العميق	مايكروسوفت للأبحاث آسيا	IEEE الطيف [84] [85]
2014	2024	10	ريمي كولوم ، مبرمج كمبيوتر جو	CrazyStone	سلكي [85] [86]

الذكاء العام الاصطناعي على مستوى الإنسان (AGI)

تنبأ رائد الذكاء الاصطناعي والاقتصادي هربرت أ. سيمون بشكل غير دقيق في عام 1965: "ستكون الآلات قادرة، في غضون عشرين عامًا، على القيام بأي عمل يمكن للإنسان القيام به". وبالمثل، كتب مارفن مينسكي في عام 1970 أنه "في غضون جيل واحد... سيتم حل مشكلة إنشاء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير". ^[87]

أشارت أربعة استطلاعات للرأي أجريت في عامي 2012 و2013 إلى أن متوسط التقدير بين الخبراء لموعد وصول الذكاء الاصطناعي العام هو من 2040 إلى 2050، اعتمادًا على الاستطلاع. ^{[88] [89]}

وجد استطلاع غريس في عام 2016 أن النتائج تختلف اعتمادًا على كيفية صياغة السؤال. طُلب من المشاركين تقدير "متى يمكن للآلات غير المدعومة إنجاز كل مهمة بشكل أفضل وبتكلفة أقل من العمال البشر" أعطوا إجابة متوسطة مجمعة تبلغ 45 عامًا وفرصة 10٪ لحدوث ذلك في غضون 9 سنوات. طلب من المشاركين الآخرين تقدير "متى تصبح جميع المهن قابلة للتشغيل الآلي بالكامل. أي متى يمكن بناء آلات لأي مهنة لتنفيذ المهمة بشكل أفضل وبتكلفة أقل من العمال البشريين" وقدر متوسط 122 عامًا واحتمال 10٪ 20 سنه. كان متوسط الاستجابة عندما يمكن أن يصبح "باحث الذكاء الاصطناعي" مؤتمتًا بالكامل حوالي 90 عامًا. ولم يتم العثور على صلة بين الأقدمية والتفاؤل، لكن الباحثين الآسيويين كانوا أكثر تفاؤلاً بكثير من الباحثين في أمريكا الشمالية في المتوسط؛ وتوقع الآسيويون 30 عاما في المتوسط "لإنجاز كل مهمة"، مقارنة بـ 74 عاما تنبأ بها سكان أمريكا الشمالية. ^{[73] [74] [75]}

تقديرات متى سيصل AGI

تم التنبؤ بالسنة	السنة المتوقعة	عدد السنوات	المتنبئ	مصدر معاصر
1965	1985 أو قبل ذلك	20 أو أقل	هربرت أ. سيمون	شكل الأتمتة للرجال والإدارة [87] [90]
1993	2023 أو أقل	30 أو أقل	فيرنور فينج ، كاتب خيال علمي	"التفرد التكنولوجي القادم" [91]
1995	2040 أو قبل ذلك	45 أو أقل	هانز مورافيك ، باحث في مجال الروبوتات	سلكي [92]
2008	أبدًا / المستقبل البعيد [note 1]		جوردون إي مور ، مخترع قانون مور	IEEE الطيف [93]
2017	2029	12	راي كورزويل	مقابلة [94]

أنظر أيضا

• تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• قائمة مشاريع الذكاء الاصطناعي
• قائمة التقنيات الناشئة

المراجع

1. AI set to exceed human brain power نسخة محفوظة 2008-02-19 على موقع واي باك مشين. CNN.com (July 26, 2006)
2. Kaplan، Andreas؛ Haenlein، Michael (2019). "Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence". Business Horizons. ج. 62: 15–25. DOI:10.1016/j.bushor.2018.08.004. S2CID:158433736.
3. Kurtzweil 2005، صفحة 264
4. National Research Council (1999)، "Developments in Artificial Intelligence"، Funding a Revolution: Government Support for Computing Research، National Academy Press، ISBN:978-0-309-06278-7، OCLC:246584055 under "Artificial Intelligence in the 90s"
5. Biever، Celeste (25 يوليو 2023). "ChatGPT broke the Turing test — the race is on for new ways to assess AI". Nature. مؤرشف من الأصل في 2024-07-16. اطلع عليه بتاريخ 2023-07-26.
6. Brynjolfsson, Erik; Mitchell, Tom (22 Dec 2017). "What can machine learning do? Workforce implications". Science (بالإنجليزية). 358 (6370): 1530–1534. Bibcode:2017Sci...358.1530B. DOI:10.1126/science.aap8062. PMID:29269459. S2CID:4036151. Archived from the original on 2021-09-29. Retrieved 2018-05-07.
7. "IKEA furniture and the limits of AI". The Economist (بالإنجليزية). 2018. Archived from the original on 2018-04-24. Retrieved 2018-04-24.
8. Sample, Ian (18 Oct 2017). "'It's able to create knowledge itself': Google unveils AI that learns on its own". the Guardian (بالإنجليزية). Archived from the original on 2017-10-19. Retrieved 2018-05-07.
9. "The AI revolution in science". Science | AAAS (بالإنجليزية). 5 Jul 2017. Archived from the original on 2021-12-14. Retrieved 2018-05-07.
10. "Will your job still exist in 10 years when the robots arrive?". جريدة جنوب الصين الصباحية (بالإنجليزية). 2017. Archived from the original on 2018-05-07. Retrieved 2018-05-07.
11. Mokyr، Joel (1 نوفمبر 2019). "The Technology Trap: Capital Labor, and Power in the Age of Automation. By Carl Benedikt Frey. Princeton: Princeton University Press, 2019. Pp. 480. $29.95, hardcover". The Journal of Economic History. ج. 79 ع. 4: 1183–1189. DOI:10.1017/s0022050719000639. ISSN:0022-0507. S2CID:211324400. مؤرشف من الأصل في 2023-02-02. اطلع عليه بتاريخ 2020-11-25.
12. Borowiec، Tracey Lien, Steven (2016). "AlphaGo beats human Go champ in milestone for artificial intelligence". Los Angeles Times. مؤرشف من الأصل في 2018-05-13. اطلع عليه بتاريخ 2018-05-07.{{استشهاد بخبر}}: صيانة الاستشهاد: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين (link)
13. Brown, Noam; Sandholm, Tuomas (26 Jan 2018). "Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals". Science (بالإنجليزية). 359 (6374): 418–424. Bibcode:2018Sci...359..418B. DOI:10.1126/science.aao1733. PMID:29249696. S2CID:5003977.
14. Ontanon، Santiago؛ Synnaeve، Gabriel؛ Uriarte، Alberto؛ Richoux، Florian؛ Churchill، David؛ Preuss، Mike (ديسمبر 2013). "A Survey of Real-Time Strategy Game AI Research and Competition in StarCraft". IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. ج. 5 ع. 4: 293–311. CiteSeerX:10.1.1.406.2524. DOI:10.1109/TCIAIG.2013.2286295. S2CID:5014732.
15. "Facebook Quietly Enters StarCraft War for AI Bots, and Loses". WIRED. 2017. مؤرشف من الأصل في 2023-02-02. اطلع عليه بتاريخ 2018-05-07.
16. Schaeffer، J.؛ Burch، N.؛ Bjornsson، Y.؛ Kishimoto، A.؛ Muller، M.؛ Lake، R.؛ Lu، P.؛ Sutphen، S. (2007). "Checkers is solved". Science. ج. 317 ع. 5844: 1518–1522. Bibcode:2007Sci...317.1518S. CiteSeerX:10.1.1.95.5393. DOI:10.1126/science.1144079. PMID:17641166. S2CID:10274228.
17. "God's Number is 20". مؤرشف من الأصل في 2013-07-21. اطلع عليه بتاريخ 2011-08-07.
18. Bowling، M.؛ Burch، N.؛ Johanson، M.؛ Tammelin، O. (2015). "Heads-up limit hold'em poker is solved". Science. ج. 347 ع. 6218: 145–9. Bibcode:2015Sci...347..145B. CiteSeerX:10.1.1.697.72. DOI:10.1126/science.1259433. PMID:25574016. S2CID:3796371.
19. "www.othello-club.de". berg.earthlingz.de. مؤرشف من الأصل في 2018-07-15. اطلع عليه بتاريخ 2018-07-15.
20. "In Major AI Breakthrough, Google System Secretly Beats Top Player at the Ancient Game of Go". WIRED. مؤرشف من الأصل في 2017-02-02. اطلع عليه بتاريخ 2017-12-28.
21. Sheppard، B. (2002). "World-championship-caliber Scrabble". Artificial Intelligence. ج. 134 ع. 1–2: 241–275. DOI:10.1016/S0004-3702(01)00166-7.
22. Webley، Kayla (15 فبراير 2011). "Top 10 Man-vs.-Machine Moments". Time. مؤرشف من الأصل في 2017-12-26. اطلع عليه بتاريخ 2017-12-28.
23. Tesauro، Gerald (مارس 1995). "Temporal difference learning and TD-Gammon". Communications of the ACM. ج. 38 ع. 3: 58–68. DOI:10.1145/203330.203343. S2CID:8763243. مؤرشف من الأصل في 2013-01-11. اطلع عليه بتاريخ 2008-03-26.
24. Tesauro، Gerald (يناير 2002). "Programming backgammon using self-teaching neural nets". Artificial Intelligence. ج. 134 ع. 1–2: 181–199. DOI:10.1016/S0004-3702(01)00110-2. ...at least two other neural net programs also appear to be capable of superhuman play
25. "Kramnik vs Deep Fritz: Computer wins match by 4:2". Chess News (بالإنجليزية الأمريكية). 5 Dec 2006. Archived from the original on 2018-11-25. Retrieved 2018-07-15.
26. "The Week in Chess 771". theweekinchess.com. مؤرشف من الأصل في 2018-11-15. اطلع عليه بتاريخ 2018-07-15.
27. Nickel، Arno (مايو 2017). "Zor Winner in an Exciting Photo Finish". www.infinitychess.com. Innovative Solutions. مؤرشف من الأصل في 2018-08-17. اطلع عليه بتاريخ 2018-07-17. ... on third place the best centaur ...
28. Markoff, John (16 Feb 2011). "Computer Wins on 'Jeopardy!': Trivial, It's Not". The New York Times (بالإنجليزية الأمريكية). ISSN:0362-4331. Archived from the original on 2012-12-04. Retrieved 2023-02-22.
29. Jackson، Joab. "IBM Watson Vanquishes Human Jeopardy Foes". PC World. IDG News. مؤرشف من الأصل في 2011-02-20. اطلع عليه بتاريخ 2011-02-17.
30. "The Arimaa Challenge". arimaa.com. مؤرشف من الأصل في 2010-03-22. اطلع عليه بتاريخ 2018-07-15.
31. Roeder، Oliver (10 يوليو 2017). "The Bots Beat Us. Now What?". FiveThirtyEight. مؤرشف من الأصل في 2017-12-28. اطلع عليه بتاريخ 2017-12-28.
32. "Shogi prodigy breathes new life into the game | The Japan Times". The Japan Times (بالإنجليزية الأمريكية). Archived from the original on 2018-07-15. Retrieved 2018-07-15.
33. "AlphaGo beats Ke Jie again to wrap up three-part match". The Verge. مؤرشف من الأصل في 2018-07-15. اطلع عليه بتاريخ 2018-07-15.
34. Brown، Noam؛ Sandholm، Tuomas (2017). "Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals". Science. ج. 359 ع. 6374: 418–424. Bibcode:2018Sci...359..418B. DOI:10.1126/science.aao1733. PMID:29249696.
35. Blair، Alan؛ Saffidine، Abdallah (30 أغسطس 2019). "AI surpasses humans at six-player poker". Science. ج. 365 ع. 6456: 864–865. Bibcode:2019Sci...365..864B. DOI:10.1126/science.aay7774. PMID:31467208. S2CID:201672421. مؤرشف من الأصل في 2022-07-18. اطلع عليه بتاريخ 2022-06-30.
36. "Sony's new AI driver achieves 'reliably superhuman' race times in Gran Turismo". The Verge. مؤرشف من الأصل في 2022-07-20. اطلع عليه بتاريخ 2022-07-19.
37. Proverb: The probabilistic cruciverbalist. By Greg A. Keim, Noam Shazeer, Michael L. Littman, Sushant Agarwal, Catherine M. Cheves, Joseph Fitzgerald, Jason Grosland, Fan Jiang, Shannon Pollard, and Karl Weinmeister. 1999. In Proceedings of the Sixteenth National Conference on Artificial Intelligence, 710-717. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
38. Wernick، Adam (24 سبتمبر 2014). "'Dr. Fill' vies for crossword solving supremacy, but still comes up short". Public Radio International. مؤرشف من الأصل في 2017-12-28. اطلع عليه بتاريخ 2017-12-27. The first year, Dr. Fill came in 141st out of about 600 competitors. It did a little better the second-year; last year it was 65th
39. "Arago's AI can now beat some human players at complex civ strategy games". TechCrunch. 6 ديسمبر 2016. مؤرشف من الأصل في 2022-06-05. اطلع عليه بتاريخ 2022-07-20.
40. "AI bots trained for 180 years a day to beat humans at Dota 2". The Verge. 25 يونيو 2018. مؤرشف من الأصل في 2018-06-25. اطلع عليه بتاريخ 2018-07-17.
41. Bethe, P. M. (2009). The state of automated bridge play.
42. "AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II". 24 يناير 2019. مؤرشف من الأصل في 2022-07-22. اطلع عليه بتاريخ 2022-07-19.
43. "Suphx: The World Best Mahjong AI". مايكروسوفت. مؤرشف من الأصل في 2022-07-19. اطلع عليه بتاريخ 2022-07-19.
44. "Deepmind AI Researchers Introduce 'DeepNash', An Autonomous Agent Trained With Model-Free Multiagent Reinforcement Learning That Learns To Play The Game Of Stratego At Expert Level". MarkTechPost. 9 يوليو 2022. مؤرشف من الأصل في 2022-07-09. اطلع عليه بتاريخ 2022-07-19.
45. Bakhtin، Anton؛ Wu، David؛ Lerer، Adam؛ Gray، Jonathan؛ Jacob، Athul؛ Farina، Gabriele؛ Miller، Alexander؛ Brown، Noam (11 أكتوبر 2022). "Mastering the Game of No-Press Diplomacy via Human-Regularized Reinforcement Learning and Planning". arXiv:2210.05492 [cs.GT].
46. Hu، Hengyuan؛ Wu، David؛ Lerer، Adam؛ Foerster، Jakob؛ Brown، Noam (11 أكتوبر 2022). "Human-AI Coordination via Human-Regularized Search and Learning". arXiv:2210.05125 [cs.AI].
47. "Microsoft researchers say their newest deep learning system beats humans -- and Google - VentureBeat - Big Data - by Jordan Novet". VentureBeat. 10 فبراير 2015. مؤرشف من الأصل في 2017-08-09. اطلع عليه بتاريخ 2017-09-08.
48. Santoro، Adam؛ Bartunov، Sergey؛ Botvinick، Matthew؛ Wierstra، Daan؛ Lillicrap، Timothy (19 مايو 2016). "One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks". p. 5, Table 1. arXiv:1605.06065 [cs.LG]. 4.2. Omniglot Classification: "The network exhibited high classification accuracy on just the second presentation of a sample from a class within an episode (82.8%), reaching up to 94.9% accuracy by the fifth instance and 98.1% accuracy by the tenth.
49. "Man Versus Machine: Who Wins When It Comes to Facial Recognition?". Neuroscience News. 3 ديسمبر 2018. مؤرشف من الأصل في 2022-07-20. اطلع عليه بتاريخ 2022-07-20.
50. Yan، Ming؛ Xu، Haiyang؛ Li، Chenliang؛ Tian، Junfeng؛ Bi، Bin؛ Wang، Wei؛ Chen، Weihua؛ Xu، Xianzhe؛ Wang، Fan (17 نوفمبر 2021). "Achieving Human Parity on Visual Question Answering". arXiv:2111.08896 [cs.CL].
51. Zhang, D., Mishra, S., Brynjolfsson, E., Etchemendy, J., Ganguli, D., Grosz, B., ... & Perrault, R. (2021). The AI index 2021 annual report. AI Index (Stanford University). arXiv preprint arXiv:2103.06312.
52. Metz، Cade (4 سبتمبر 2019). "A Breakthrough for A.I. Technology: Passing an 8th-Grade Science Test". The New York Times. مؤرشف من الأصل في 2023-01-05. اطلع عليه بتاريخ 2023-01-05.
53. van der Maas، Han L.J.؛ Snoek، Lukas؛ Stevenson، Claire E. (يوليو 2021). "How much intelligence is there in artificial intelligence? A 2020 update". Intelligence. ج. 87: 101548. DOI:10.1016/j.intell.2021.101548. S2CID:236236331.
54. McMillan، Robert (2015). "Google's AI Is Now Smart Enough to Play Atari Like the Pros". Wired. مؤرشف من الأصل في 2023-01-05. اطلع عليه بتاريخ 2023-01-05.
55. "Robots with legs are getting ready to walk among us". The Verge. مؤرشف من الأصل في 2017-12-28. اطلع عليه بتاريخ 2017-12-28.
56. Hurst, Nathan. "Why Funny, Falling, Soccer-Playing Robots Matter". Smithsonian (بالإنجليزية). Archived from the original on 2017-12-28. Retrieved 2017-12-28.
57. "The Business of Artificial Intelligence". Harvard Business Review (بالإنجليزية). 18 Jul 2017. Archived from the original on 2017-12-29. Retrieved 2017-12-28.
58. Brynjolfsson, E., & Mitchell, T. (2017). What can machine learning do? Workforce implications. Science, 358(6370), 1530-1534.
59. Nie, W., Yu, Z., Mao, L., Patel, A. B., Zhu, Y., & Anandkumar, A. (2020). Bongard-logo: A new benchmark for human-level concept learning and reasoning. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 16468-16480.
60. Stephenson، Matthew؛ Renz، Jochen؛ Ge، Xiaoyu (مارس 2020). "The computational complexity of Angry Birds". Artificial Intelligence. ج. 280: 103232. arXiv:1812.07793. DOI:10.1016/j.artint.2019.103232. S2CID:56475869. Despite many different attempts over the past five years the problem is still largely unsolved, with AI approaches far from human-level performance.
61. Schoenick، Carissa؛ Clark، Peter؛ Tafjord، Oyvind؛ Turney، Peter؛ Etzioni، Oren (23 أغسطس 2017). "Moving beyond the Turing Test with the Allen AI Science Challenge". Communications of the ACM. ج. 60 ع. 9: 60–64. arXiv:1604.04315. DOI:10.1145/3122814. S2CID:6383047.
62. Feigenbaum، Edward A. (2003). "Some challenges and grand challenges for computational intelligence". Journal of the ACM. ج. 50 ع. 1: 32–40. DOI:10.1145/602382.602400. S2CID:15379263.
63. Gray، Jim (2003). "What Next? A Dozen Information-Technology Research Goals". Journal of the ACM. ج. 50 ع. 1: 41–57. arXiv:cs/9911005. Bibcode:1999cs.......11005G. DOI:10.1145/602382.602401. S2CID:10336312.
64. Hernandez-Orallo، Jose (2000). "Beyond the Turing Test". Journal of Logic, Language and Information. ج. 9 ع. 4: 447–466. DOI:10.1023/A:1008367325700. S2CID:14481982.
65. Kuang-Cheng, Andy Wang (2023). "International licensing under an endogenous tariff in vertically-related markets". Journal of Economics (بالإنجليزية). Retrieved 2023-04-23.
66. Dowe، D. L.؛ Hajek، A. R. (1997). "A computational extension to the Turing Test". Proceedings of the 4th Conference of the Australasian Cognitive Science Society. مؤرشف من الأصل في 28 يونيو 2011.
67. Hernandez-Orallo، J.؛ Dowe، D. L. (2010). "Measuring Universal Intelligence: Towards an Anytime Intelligence Test". Artificial Intelligence. ج. 174 ع. 18: 1508–1539. CiteSeerX:10.1.1.295.9079. DOI:10.1016/j.artint.2010.09.006.
68. Hernández-Orallo، José؛ Dowe، David L.؛ Hernández-Lloreda، M.Victoria (مارس 2014). "Universal psychometrics: Measuring cognitive abilities in the machine kingdom". Cognitive Systems Research. ج. 27: 50–74. DOI:10.1016/j.cogsys.2013.06.001. hdl:10251/50244. S2CID:26440282.
69. Varanasi، Lakshmi (مارس 2023). "AI models like ChatGPT and GPT-4 are acing everything from the bar exam to AP Biology. Here's a list of difficult exams both AI versions have passed". Business Insider. مؤرشف من الأصل في 2023-07-03. اطلع عليه بتاريخ 2023-06-22.
70. Rudy، Melissa (24 مايو 2023). "Latest version of ChatGPT passes radiology board-style exam, highlights AI's 'growing potential,' study finds". Fox News. اطلع عليه بتاريخ 2023-06-22.
71. Bhayana، Rajesh؛ Bleakney، Robert R.؛ Krishna، Satheesh (1 يونيو 2023). "GPT-4 in Radiology: Improvements in Advanced Reasoning". Radiology. ج. 307 ع. 5: e230987. DOI:10.1148/radiol.230987. PMID:37191491. S2CID:258716171.
72. "ILSVRC2017". image-net.org (بالإنجليزية). Archived from the original on 2018-11-02. Retrieved 2018-11-06.
73. Gray, Richard (2018). "How long will it take for your job to be automated?". BBC (بالإنجليزية). Archived from the original on 2018-01-11. Retrieved 2018-01-31.
74. "AI will be able to beat us at everything by 2060, say experts". New Scientist. 2018. مؤرشف من الأصل في 2018-01-31. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
75. Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B., & Evans, O. (2017). When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts. arXiv preprint arXiv:1705.08807.
76. McClain، Dylan Loeb (11 سبتمبر 2010). "Bent Larsen, Chess Grandmaster, Dies at 75". The New York Times. مؤرشف من الأصل في 2014-03-25. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
77. "The Business of Artificial Intelligence". Harvard Business Review (بالإنجليزية). 18 Jul 2017. Archived from the original on 2018-01-18. Retrieved 2018-01-31.
78. "4 Crazy Predictions About the Future of Art". Inc.com (بالإنجليزية). 2017. Archived from the original on 2017-09-12. Retrieved 2018-01-31.
79. Koch, Christof (2016). "How the Computer Beat the Go Master". Scientific American (بالإنجليزية). Archived from the original on 2017-09-06. Retrieved 2018-01-31.
80. "'I'm in shock!' How an AI beat the world's best human at Go". New Scientist. 2016. مؤرشف من الأصل في 2016-05-13. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
81. Moyer، Christopher (2016). "How Google's AlphaGo Beat a Go World Champion". The Atlantic. مؤرشف من الأصل في 2018-01-31. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
82. Johnson، George (29 يوليو 1997). "To Test a Powerful Computer, Play an Ancient Game". The New York Times. مؤرشف من الأصل في 2018-01-31. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
83. Johnson، George (4 أبريل 2016). "To Beat Go Champion, Google's Program Needed a Human Army". The New York Times. مؤرشف من الأصل في 2018-01-31. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
84. "Cracking GO". IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News (بالإنجليزية). 2007. Archived from the original on 2018-01-31. Retrieved 2018-01-31.
85. "The Mystery of Go, the Ancient Game That Computers Still Can't Win". WIRED. 2014. مؤرشف من الأصل في 2016-01-31. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
86. Gibney, Elizabeth (28 Jan 2016). "Google AI algorithm masters ancient game of Go". Nature (بالإنجليزية). 529 (7587): 445–446. Bibcode:2016Natur.529..445G. DOI:10.1038/529445a. PMID:26819021. S2CID:4460235.
87. Bostrom, Nick (2013). Superintelligence (بالإنجليزية). Oxford: Oxford University Press. ISBN:978-0199678112.
88. Khatchadourian، Raffi (16 نوفمبر 2015). "The Doomsday Invention". The New Yorker. مؤرشف من الأصل في 2019-04-29. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
89. Müller, V. C., & Bostrom, N. (2016). Future progress in artificial intelligence: A survey of expert opinion. In Fundamental issues of artificial intelligence (pp. 555-572). Springer, Cham.
90. Muehlhauser, L., & Salamon, A. (2012). Intelligence explosion: Evidence and import. In Singularity Hypotheses (pp. 15-42). Springer, Berlin, Heidelberg.
91. Tierney، John (25 أغسطس 2008). "Vernor Vinge's View of the Future - Is Technology That Outthinks Us a Partner or a Master ?". The New York Times. مؤرشف من الأصل في 2017-12-24. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
92. "Superhumanism". WIRED. 1995. مؤرشف من الأصل في 2017-09-02. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.
93. "Tech Luminaries Address Singularity". IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News (بالإنجليزية). 2008. Archived from the original on 2019-04-30. Retrieved 2018-01-31.
94. Molloy، Mark (17 مارس 2017). "Expert predicts date when 'sexier and funnier' humans will merge with AI machines". The Telegraph. مؤرشف من الأصل في 2018-01-31. اطلع عليه بتاريخ 2018-01-31.

ملحوظات

1. IEEE Spectrum attributes to Moore both "Never" and "I don't believe this kind of thing is likely to happen, at least for a long time"

تنسب مجلة IEEE Spectrum إلى مور قوله "أبداً" و"لا أعتقد أن هذا النوع من الأشياء من المحتمل أن يحدث، على الأقل لفترة طويلة".

روابط خارجية

• قاعدة بيانات MIRI للتنبؤات حول AGI
• الذكاء الاصطناعي

• بوابة علم الحاسوب