شنو العوامل اللي ساهمت في تراجع أبحاث الذكاء الاصطناعي في السبعينات؟
Context:الشتاء الاول من 1974 الى 1980 في السبعينات، تعرضت الذكاء الاصطناعي للانتقادات والانتكاسات المالية. باحثو الذكاء الاصطناعي فشلوا في تقدير صعوبة المشاكل التي يواجهونها. التفاؤل الكبير لديهم رفع التوقعات عالية بشكل مستحيل، وعندما فشلت النتائج الموعودة في التحقق، اختفى التمويل للذكاء الاصطناعي. في نفس الوقت، تم إغلاق مجال الاتصالات (أو الشبكات العصبية) بالكامل تقريباً لمدة 10 سنوات من خلال انتقاد مارفن مينسكي المدمر للـ perceptrons. بالرغم من الصعوبات في تصور الجمهور للذكاء الاصطناعي في أواخر السبعينات، تم استكشاف أفكار جديدة في برمجة المنطق، والمنطق السليم والعديد من المجالات الاخرى.  المشاكل في بداية السبعينات، كانت قدرات برامج الذكاء الاصطناعي محدودة. حتي الاكثر انطباعاً استطاعوا ان يتعاملوا فقط مع نسخ تافهة من المشاكل التي كان من المفترض ان يحلوها كل البرامج كانت بمعنى ما "لعب" بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي يواجهون عدّة حدود أساسيّة لم تتمكن من التغلب عليها في السبعينيات. وَمَعَ انَّ بَعْضَ هَذِهِ الْحُدُودِ انْتَهَى فِي الْعِشْرِينَ الْآخِرَةِ، فَبَعْضُهَا لا يَزَالُ يُعَاقِبُ الْحَقْلَ الْيَوْمَ.  قوة كمبيوتر محدودة: ما كان هناك ما يكفي من الذاكرة او سرعة المعالجة لتحقيق اي شيء مفيد حقا. مثلًا، عمل روس كويليان الناجح على اللغة الطبيعية ظهرت مع مفردات من عشرين كلمة فقط، لأن هذا كل ما يتناسب مع الذاكرة. هانز مورافيك جادل في 1976 ان الكمبيوترات ما زالت ضعيفة بملايين المرات عشان تظهر ذكاء. اقترح تشبيه: الذكاء الاصطناعي بيحتاج قوة حاسوب بنفس الطريقة التي تطلب الطائرات قوة حصان. تحت عتبة معينة، هو مستحيل، لكن، كما تزيد الطاقة، في نهاية المطاف يمكن ان يصبح سهلا. وبالنسبة لرؤية الكمبيوتر، قدر مورافيك ان التطابق ببساطة مع قدرات اكتشاف الحواف والحركة في شبكية العين البشرية في الوقت الحقيقي يتطلب كمبيوتر ذي غرض عام قادر على 109 عملية في الثانية (1000 ميلي بيس). اعتبارا من 2011، تطبيقات الرؤية الحاسوبية العملية تتطلب 10,000 إلى 1,000,000 MIPS. بالمقارنة، أسرع حاسوب فائق في 1976، كراي-1 (بيع بالتجزئة بـ 5 ملايين دولار إلى 8 ملايين دولار) ، كان قادر فقط على حوالي 80 إلى 130 ميابيس في الثانية، وحاسوب سطح المكتب النموذجي في ذلك الوقت حقق أقل من 1 ميابيس في الثانية. لا يُمْكِنُ التَجَرُّبُ و الانفجار المُجَمَّع. في 1972، أظهر ريتشارد كارب (بناءً على نظرية ستيفن كوك لعام 1971) ان هناك العديد من المشاكل التي يمكن حلها على الأرجح فقط في الزمن الأسي (في حجم المدخلات). ايجاد الحلول المثلى لهذه المشاكل يتطلب كميات غير متخيلة من وقت الحاسوب ما عدا عندما تكون المشاكل تافهة. هذا تقريباً يعني ان كثير من حلول "اللعب" المستخدمة من قبل الذكاء الاصطناعي ربما ما سيبلغ حجمها الى انظمة مفيدة. المعرفة والمنطق العاديين. العديد من التطبيقات المهمة للذكاء الاصطناعي مثل الرؤية او اللغة الطبيعية تتطلب ببساطة كميات هائلة من المعلومات عن العالم: البرنامج يحتاج ليكون عنده بعض الفكرة عما قد يبحث عنه او عما يتحدث عنه. هذا يتطلب ان البرنامج يعرف معظم الاشياء نفسها عن العالم التي يعرفها الطفل. وسرعان ما اكتشف الباحثون ان هذه كمية هائلة من المعلومات لا احد في 1970 كان يقدر يبني قاعدة بيانات بهذا الحجم ولا احد كان يعرف كيف برنامج يقدر يتعلم معلومات كثيرة. متناقض مورافيك: إثبات النظريات وحل مشاكل الهندسة سهل نسبياً للكومبيوترات، لكن مهمة بسيطة مثل التعرف على وجه أو عبور الغرفة من دون الاصطدام بأي شيء صعبة جداً. هذا يساعد على تفسير لماذا البحث في الرؤية والروبوتات لم يحقق تقدم كبير بحلول منتصف السبعينات. مشاكل الإطار والتأهيل. باحثو الذكاء الاصطناعي (مثل جون مكارثي) اللي استخدموا المنطق اكتشفوا انهم ما يقدرون يمثلون الاستنتاجات العادية التي تتضمن التخطيط أو التفكير الافتراضي من دون إجراء تغييرات على هيكل المنطق نفسه. طوروا منطق جديد (مثل منطق غير متجانس ومنطق نمطي) لمحاولة حل المشاكل. نهاية التمويل شوف ايضاً: الشتاء الوكالات اللي مولت أبحاث الذكاء الاصطناعي (مثل الحكومة البريطانية، داربا، والمركز الوطني للاستقصاء) اصبحت محبطة من غياب التقدم وفي النهاية قطعت كل التمويل تقريباً للبحث غير الموجه في الذكاء الاصطناعي. النموذج بَدَأ في وقت مبكر من 1966 عندما ظهر تقرير ALPAC ينتقد جهود الترجمة الآلية. بَعْدَ انْفاقِ 20 مليون دولار، انْتَهَى المجلس الوطني للاجتماع عن كُلّ الدعم. في عام 1973، انتقد تقرير لايثيل عن حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي في انكلترا الفشل التام في الذكاء الاصطناعي في تحقيق "أهدافها العظيمة" وأدى إلى تفكيك أبحاث الذكاء الاصطناعي في هذا البلد. (التقرير ذكر بشكل خاص مشكلة الانفجار المشترك كسبب للفشل في الذكاء الاصطناعي.) كان داربا خائب الامل بشدة مع الباحثين العاملين على برنامج أبحاث فهم الكلام في جامعة سي ام يو و ألغى منحة سنوية بثلاثة ملايين دولار. بحلول عام 1974، كان من الصعب العثور على تمويل لمشاريع الذكاء الاصطناعي.  هانز مورافيك يلوم الأزمة على التوقعات الغير واقعية لزملائه. "كثير من الباحثين اشتركوا في شبكة من المبالغات المتزايدة". ومع ذلك، كان هناك مشكلة اخرى: منذ مرور تعديل مانسفيلد في 1969، داربا كانت تحت ضغط متزايد لتمويل "بحوث مباشرة موجهة نحو المهمة، بدل من البحوث غير الموجهة الأساسية". التمويل للاستكشاف الابتكاري الحر الذي جرى في الستينات لم يجي من داربا. بدلًا من ذلك، تم توجيه الأموال لمشاريع محددة مع أهداف واضحة، مثل الدبابات المستقلة وأنظمة إدارة المعركة.  انتقادات من كل الحرم الجامعي انظر ايضا: فلسفة الذكاء الاصطناعي كان لعدة فلاسفة اعتراضات قوية على الادعاءات التي قدمها باحثو الذكاء الاصطناعي. واحد من الأوائل كان جون لوكاس، الذي جادل بأن نظرية غودل غير المكتملة أظهرت أن النظام الرسمي (مثل برنامج الكمبيوتر) لا يمكن أبدًا أن يرى حقيقة بعض البيانات، في حين يمكن للإنسان. سخر هوبرت درايفوس من الوعود المكسورة في الستينيات وانتقد افتراضات الذكاء الاصطناعي، بحجة ان التفكير البشري في الواقع شمل "معالجة رموز" قليلة جداً ومجموعة كبيرة من "المعرفة" المدمجة والغريزية واللا واعية. حجة غرفة الصينية لجون سيرل، قدمت في عام 1980، حاولت إظهار أن البرنامج لا يمكن القول إنه "يفهم" الرموز التي يستخدمها (نوعية تسمى "التعمد"). اذا الرموز ما عندها معنى للآلة، جادل سيرل، اذاً لا يمكن وصف الآلة بـ"التفكير".  ما اتخذ الباحثون في الذكاء الاصطناعي هذه الانتقادات بجدية، غالباً لأنها بدت بعيدة عن الموضوع. مشاكل مثل الصعوبة والمعرفة السليمة بدت اكثر فوريّة وجدية. ما كان واضح ايش الفرق الذي "يعرف كيف" او "القصد" يخلقه لبرنامج كمبيوتر فعلي. قال مينسكي عن درايفوس وسيرل "هم يسيئون الفهم ويجب تجاهلهم". درايفوس، الذي كان يدرس في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، تلقى كتف بارد: قال بعدين ان باحثي الذكاء الاصطناعي "ما تجرؤوا يظهروا يتغداو معي". جوزيف وايزنباوم، مؤلف كتاب اليزا، شعر ان معالجة زملائه لدرايفوس كانت غير مهنية و طفولية. بالرغم من انه كان ناقدا صريحا لمواقف درايفوس، لكنه "بالتعمد جعل من الواضح ان طريقتهم لم تكن الطريقة التي يعاملون بها البشر".  بَدَأَ ويزنباوم بِشُكوكٍ أخلاقية جَدِيدَة حول الذكاء الاصطناعي لما كتب كينيث كولبي "برنامج حاسوبي يُمْكِنُ أَنْ يُجري حوارًا نفسيًا معالجًا" مبنيًا على ELIZA. وايزنباوم كان مضطرب لان كولبي رأى برنامج بلا عقل كأداة علاجية جادة. بَدَأَتْ عَدَاوَةٌ ، وَالوضعُ لم يُسَاعَدَ عندما كُولبي لم يُعْطِ فايزنباوم الفضل في مساهمته في البرنامج. في 1976، نشر وايزنباوم قوة الحاسوب والعقل البشري الذي جادل بأن سوء استخدام الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تخفيض قيمة الحياة البشرية.  الاحساسات والهجوم على التواصل البيرسبترون كان شكل من اشكال الشبكات العصبية التي قدمها في 1958 فرانك روزنبلات، الذي كان زميل مارفن مينسكي في مدرسة برونكس العليا للعلوم. مثل معظم الباحثين في الذكاء الاصطناعي، كان متفائل بقوتهم، متوقع ان "المستشعر ممكن يكون قادر في النهاية على التعلم واتخاذ القرارات وترجمة اللغات". كان هناك برنامج بحثي نشط في النموذج تم تنفيذه طوال الستينيات ولكن توقف فجأة مع نشر كتاب مينسكي و بابرت في عام 1969 Perceptrons. اقترح ان هناك قيود شديدة على ما يمكن ان يفعله البيرسبترون و ان توقعات فرانك روزنبلات كانت مبالغ فيها بشكل كبير. تأثير الكتاب كان مدمراً: عملياً لم يتم اي بحث على الاطلاق في الصلة لمدة 10 سنوات. بالنهايه، جيل جديد من الباحثين سيقومون بتحديث هذا المجال وبعدها سيصبح جزء حيوي ومفيد من الذكاء الاصطناعي. روزنبلات لم يشهد هذا، لانه مات في حادث قارب بعد فترة وجيزة من نشر الكتاب.  المنطق والمنطق الرمزي: "المهذبين" تم تقديم المنطق في أبحاث الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر من عام 1959، من قبل جون مكارثي في مقترحه لـ Advice Taker. في عام 1963، اكتشف ج. آلان روبنسون طريقة بسيطة لتطبيق الخصم على الحواسيب، خوارزمية القرار والوحدة. ومع ذلك، التنفيذات المباشرة، مثل تلك التي حاولها ماكارثي وطلابه في أواخر الستينيات، كانت صعبة التنفيذ بشكل خاص: البرامج تتطلب أعدادًا فلكية من الخطوات لإثبات النظريات البسيطة. اقتراب اكثر ثمرة من المنطق طورته في السبعينات روبرت كوالسكي في جامعة ادنبره، وسرعان ما ادى هذا الى التعاون مع الباحثين الفرنسيين آلان كولمراور و فيليب روسل الذين صنعوا لغة البرمجة المنطقية الناجحة برولوغ. البرولوج يستخدم مجموعة فرعية من المنطق (بندات هورن ، مرتبطة ارتباطا وثيقا بـ "القواعد" و "قواعد الإنتاج") التي تسمح بحساب قابل للتعامل. قواعد سَتَكُونُ مُؤثِرَةً، وَتُوَفِّرُ أساساً لنُظُم الخبراء لإدوارد فايجنباوم والعمل المستمر من قبل ألين نيويل وهربرت أ. سايمون الذي سَيَقُودُ إلى سوار ونظرياتهم الموحدة عن الإدراك.  منتقدو النهج المنطقي لاحظوا، مثل درايفوس، ان البشر نادرا ما يستخدمون المنطق عندما يحلوا المشاكل. تجارب علماء النفس مثل بيتر وسون، إلينور روش، آموس تفرسكي، دانيال كاهنيمان وغيرهم زودوا بالدليل. مكارثي رد على ان ما يفعله الناس غير مهم. حَجَجَ بِأَن ما نحتاجه حقًا هو آلات قادرة على حل المشاكل، لا آلات تفكر مثل الناس.  الإطارات والسيناريوهات: "المكافحات" من بين منتقدي نهج ماكارثي كان زملاؤه في جميع انحاء البلاد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. مارفن مينسكي، سيمور بابرت وروجر شانك كانو يحاولون حل مشاكل مثل "فهم القصة" و "تعرف على الكائنات" التي تتطلب ان تتمكن الآلة من التفكير مثل الانسان. عشان يستخدموا مفاهيم عادية مثل "كرسي" او "مطعم" كان عليهم ان يستخدموا نفس الافتراضات الغير منطقية التي يستخدمها الناس عادة. لسوء الحظ، مفاهيم غامضة مثل هذه صعب تمثيلها بالمنطق. جيرالد سوسمان لاحظ ان "استخدام لغة دقيقة لوصف مفاهيم غير دقيقة لا يجعلها اكثر دقة". وصف شانك مقارباتهم "المضادة للمنطق" بأنها "غير منظمة"، على النقيض من النماذج "النظيفة" التي استخدمها ماكارثي وكوالسكي وفايجنباوم ونيويل وسيمون.  في عام 1975، في ورقة اساسية، لاحظ مينسكي ان العديد من زملائه الباحثين "المتخلفين" كانوا يستخدمون نفس النوع من الأداة: إطار يلتقط كل افتراضاتنا السليمة عن شيء ما. مثلًا، اذا استخدمنا مفهوم الطائر، هناك مجموعة من الوقائع التي تاتي على الفور الى الاعتبار: قد نفترض انها تطير، تأكل الديدان وهلم جرا. نحن نعلم ان هذه الحقائق مو صحيحة دوماً وان الاستنتاجات التي تستخدم هذه الحقائق مو ستكون "منطقية"، لكن هذه المجموعات المنظمة من الافتراضات هي جزء من سياق كل شيء نقوله ونفكر فيه. دَعَا هَذِهِ الْبِنَاءاتِ " الأطر " شانك استخدم نسخة من الاطار التي سميها "نصوص" ليرجع بنجاح الى اسئلة عن القصص القصيرة بالانجليزية.
التوقعات الغير واقعية، ونقص التمويل، وتحدي انتاج نتائج مهمة، واكتشاف عدد من القيود الأساسية التي لم يستطع علماء الذكاء الاصطناعي التغلب عليها في السبعينات، كل هذا ساهم في تراجع أبحاث الذكاء الاصطناعي في ذلك العقد.