ما هي العوامل التي ساهمت في تراجع أبحاث الذكاء الاصطناعي في السبعينيات؟
Context:اول شتاء 1974-1980 في سبعينيات القرن العشرين، تعرضت الذكاء الاصطناعي للانتقادات والانتكاسات المالية. فشل باحثو الذكاء الاصطناعي في تقدير صعوبة المشاكل التي يواجهونها. كان التفاؤل الكبير لديهم قد رفع التوقعات إلى مستويات عالية بشكل مستحيل، وعندما فشلت النتائج الموعودة في تحقيقها، اختفى التمويل للذكاء الاصطناعي. وفي نفس الوقت، تم إغلاق مجال التواصل (أو الشبكات العصبية) بالكامل تقريباً لمدة 10 سنوات من خلال انتقاد مارفين مينسكي المدمر لـ perceptrons. وعلى الرغم من الصعوبات التي واجهتها إدراك الجمهور للذكاء الاصطناعي في أواخر السبعينيات، تم استكشاف أفكار جديدة في البرمجة المنطقية والمنطق السليم والعديد من المجالات الأخرى.  المشاكل في أوائل السبعينيات، كانت قدرات برامج الذكاء الاصطناعي محدودة. حتى الأكثر إثارة للإعجاب لم يقدروا إلا على التعامل مع إصدارات تافهة من المشاكل التي كان من المفترض أن يحلوها؛ كانت جميع البرامج، بمعنى ما، "ألعاب". بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي يواجهون عدة قيود أساسية لم يكن من الممكن التغلب عليها في السبعينيات. وبالرغم من أن بعض هذه الحدود كانت ستغلب على العقود اللاحقة، إلا أن بعضها لا تزال تعيق الحقل حتى اليوم.  القوة الحاسوبية المحدودة: ما كانش هناك ما يكفي من الذاكرة أو سرعة المعالجة لإنجاز أي شيء مفيد حقا. على سبيل المثال، تم إثبات العمل الناجح لروس كويليان على اللغة الطبيعية بمفرد عشرين كلمة فقط، لأن هذا هو كل ما يمكن تذكره. قال هانز مورافيك في عام 1976 إن الحواسيب ما زالت ضعيفة بملايين من المرات حتى لا تظهر الذكاء. واقترح تشبيه: الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى قوة الكمبيوتر بنفس الطريقة التي تحتاج بها الطائرات إلى قوة الخيل. تحت حد معين، هادا مستحيل، ولكن، مع زيادة القوة، يمكن في النهاية يصير سهلا. فيما يتعلق برؤية الكمبيوتر، قدر مورافيك أن مجرد مطابقة قدرات اكتشاف الحواف والحركة في شبكية العين البشرية في الوقت الفعلي تتطلب كمبيوتر ذي غرض عام قادر على 109 عملية في الثانية (1000 MIPS). اعتبارًا من عام 2011، تتطلب التطبيقات العملية لرؤية الكمبيوتر ما بين 10،000 و 1،000،000 MIPS. وبالمقارنة، كان أسرع حاسوب فائق في عام 1976، كراي-1 (بيع بالتجزئة بسعر 5 ملايين دولار إلى 8 ملايين دولار) ، قادر فقط على حوالي 80 إلى 130 ميجا في الثانية، وحاسوب سطح المكتب النموذجي في ذلك الوقت حقق أقل من 1 ميجا في الثانية. التدخل والانفجار المشترك. في عام 1972، أظهر ريتشارد كارب (بناءً على نظرية ستيفن كوك لعام 1971) أن هناك العديد من المشاكل التي ربما لا يمكن حلها إلا في وقت أسي (في حجم المدخلات). لإيجاد الحلول المثلى لهذه المشاكل يتطلب كميات لا يمكن تخيلها من وقت الكمبيوتر ما عدا عندما تكون المشاكل تافهة. وهذا يعني بالتأكيد تقريبًا أن العديد من حلول "اللعب" التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي ربما لن تتوسع أبدًا إلى أنظمة مفيدة. المعرفة والمنطق العادي. كتير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المهمة مثل الرؤية أو اللغة الطبيعية تحتاج ببساطة إلى كميات هائلة من المعلومات حول العالم: يحتاج البرنامج إلى فكرة عما يمكن أن ينظر إليه أو عما يتحدث عنه. داكشي يتطلب أن البرنامج يعرف معظم الأشياء نفسها عن العالم التي يعرفها الطفل. وسرعان ما اكتشف الباحثون أن هذه كمية هائلة من المعلومات. ماكان حدا فسنة 1970 يقدر يبني قاعدة بيانات كبيرة لهاد الحجم، ولا حد كان عارف كيفاش يمكن لبرنامج يتعلم كتير من المعلومات. تناقض مورافيك: إثبات النظريات وحل مشاكل الهندسة سهل نسبيًا على أجهزة الكمبيوتر، ولكن مهمة بسيطة كما يفترض مثل التعرف على وجه أو عبور الغرفة دون الاصطدام بأي شيء صعبة للغاية. وهذا يفسّر سبب عدم تقدم البحث في الرؤية والروبوتات حتى منتصف السبعينيات. مشاكل الإطار والتأهيل. اكتشف الباحثون في الذكاء الاصطناعي (مثل جون ماكارثي) الذين استخدموا المنطق أنهم لا يستطيعون تمثيل الاستنتاجات العادية التي تتضمن التخطيط أو التفكير الافتراضي دون إجراء تغييرات على بنية المنطق نفسه. طوروا منطقًا جديدًا (مثل المنطق غير الموحد والمنطق الوضعي) لمحاولة حل المشكلات. نهاية التمويل شوف حتا: الشتاء أصيبت الوكالات التي مولت أبحاث الذكاء الاصطناعي (مثل الحكومة البريطانية وداربا والمركز الوطني للتحقيقات) بالإحباط من عدم إحراز تقدم، وفي النهاية قطعت كل التمويل تقريبًا للبحث غير الموجه في الذكاء الاصطناعي. بدأ النمط في وقت مبكر من عام 1966 عندما ظهر تقرير ALPAC ينتقد جهود الترجمة الآلية. بعد ما صرف 20 مليون دولار، وقف المجلس الوطني للتنمية كل الدعم. في عام 1973، انتقد تقرير لايثيل حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي في إنجلترا الفشل الكامل للذكاء الاصطناعي في تحقيق "الأهداف العظيمة" له وأدى إلى تفكيك أبحاث الذكاء الاصطناعي في ذلك البلد. (ذكر التقرير على وجه التحديد مشكلة الانفجار المشترك كسبب لفشل الذكاء الاصطناعي.) كانت داربا مخيبة للآمال بشدة مع الباحثين العاملين على برنامج أبحاث فهم الكلام في جامعة كيمو و ألغيت منح سنوي من ثلاثة ملايين دولار. بحلول عام 1974، كان من الصعب العثور على التمويل لمشاريع الذكاء الاصطناعي.  اتهم هانز مورافيك الأزمة بالتوقعات غير الواقعية لزملائه. "كثير من الباحثين كانو مُتورطين في شبكة من المبالغة المتزايدة". ومع ذلك، كانت هناك مشكلة أخرى: منذ تمرير تعديل مانسفيلد في عام 1969، كانت داربا تحت ضغط متزايد لتمويل "البحث المباشر الموجه نحو المهمة، بدلاً من البحث الأساسي غير الموجه". التمويل للاستكشاف الإبداعي، الحر، الللي كان يجري فسنات الستينات، ماكانش غيجي من داربا. بدل من ذلك، تم توجيه الأموال إلى مشاريع محددة مع أهداف واضحة، مثل الدبابات المستقلة وأنظمة إدارة المعركة.  انتقادات من جميع أنحاء الحرم الجامعي انظر أيضا: فلسفة الذكاء الاصطناعي كان لدى العديد من الفلاسفة اعتراضات قوية على الادعاءات التي أدلى بها باحثو الذكاء الاصطناعي. كان جون لوكاس من أوائل هؤلاء، والذي جادل بأن نظرية غوديل غير الكاملة أظهرت أن النظام الرسمي (مثل برنامج الكمبيوتر) لا يمكن أن يرى أبداً حقيقة بعض التصريحات، في حين أن الإنسان يمكنه ذلك. سخر هوبرت درايفوس من الوعود المحطمة في الستينيات من القرن العشرين وانتقد افتراضات الذكاء الاصطناعي، بحجة أن التفكير البشري في الواقع يتضمن القليل جدًا من "معالجة الرموز" والكثير من "المعرفة" المدمجة والغريبة وغير الواعية. حاولت حجة الغرفة الصينية لجون سيرل، التي تم تقديمها في عام 1980، أن تظهر أن البرنامج لا يمكن القول إنه "يفهم" الرموز التي يستخدمها (نوعية تسمى "التعمد"). إذا لم تكن للرموز أي معنى للآلة، جادل سيرل، فلا يمكن وصف الآلة بأنها "تفكر".  لم يأخذ باحثو الذكاء الاصطناعي هذه الانتقادات على محمل الجد، غالبًا لأنها بدت بعيدة جدًا عن الموضوع. مشكلات مثل الصعوبة في التعامل والمعرفة السليمة كانت تبدو أكثر إلحاحا و خطورة. ما كانش واضحا أيش الفرق بين "المعرفة" أو "التعمد" على برنامج كمبيوتر فعلي. قال مينسكي عن درايفوس وسيرل "إنهم يسيئون الفهم، ويجب تجاهلهم". لم يتلق درايفوس، الذي كان يدرس في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، الاهتمام: قال في وقت لاحق إن باحثي الذكاء الاصطناعي "لم يجرؤوا على أن يشاهدوا يتناولوا الغداء معي". جوزيف فايزنباوم، مؤلف كتاب إليزا، شعر بأن معاملة زملائه لدرايفوس كانت غير مهنية و طفولية. على الرغم من أنه كان منتقدًا صريحًا لمواقف درايفوس، إلا أنه "أوضح عمداً أن طريقتهم لم تكن الطريقة التي يعاملون بها الإنسان".  بدأ ويزنباوم يواجه شكوكًا أخلاقية جادة حول الذكاء الاصطناعي عندما كتب كينيث كولبي "برنامج كمبيوتر يمكنه إجراء حوار علاج نفسي" استنادًا إلى ELIZA. وايزنباوم كان مضطرب لأن كولبي شاف برنامج بلا عقل كأداة علاجية خطيرة. وبدأت العداء، ولم يساعد الوضع عندما لم يعترف كولبي بفيزنباوم لمساهمته في البرنامج. في عام 1976، نشر وايزنباوم كتاب قوة الكمبيوتر والعقل البشري الذي جادل بأن سوء استخدام الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تخفيض قيمة الحياة البشرية.  التصورات والهجوم على التواصل كان البيرسبترون هو شكل من أشكال الشبكة العصبية التي قدمها فرانك روزنبلات في عام 1958، والذي كان زميل مارفن مينسكي في المدرسة الثانوية العلمية في برونكس. مثل معظم باحثي الذكاء الاصطناعي، كان متفائلًا بقوتهم، متوقعًا أن "المستشعر قد يكون قادرًا في النهاية على التعلم واتخاذ القرارات وترجمة اللغات". تم تنفيذ برنامج بحثي نشط على النموذج طوال الستينيات، لكنه توقف فجأة مع نشر كتاب مينسكي وبابرت عام 1969 بعنوان Perceptrons. واقترح أن هناك قيود شديدة على ما يمكن أن يفعله البيرسبترون وأن تنبؤات فرانك روزنبلات كانت مبالغ فيها بشكل كبير. كان تأثير الكتاب مدمر: فالعشر سنوات ما تمشيت أية أبحاث على الإطلاق حول التواصل. في النهاية، جيل جديد من الباحثين سيقوموا بإحياء المجال ومن ثم سيصبح جزء حيوي ومفيد من الذكاء الصناعي. لم يقدر روزنبليت يشهد هذا، إذ مات في حادث قارب بعد وقت قصير من نشر الكتاب.  المنطق والمنطق الرمزي: "المهذبين" تم إدخال المنطق في أبحاث الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر من عام 1959، من قبل جون مكارثي في مقترحه لـ Advice Taker. في عام 1963، اكتشف جيه آلان روبنسون طريقة بسيطة لتنفيذ الخصم على أجهزة الكمبيوتر، خوارزمية القرار والوحدة. ومع ذلك، كانت التنفيذات المباشرة، مثل تلك التي حاولها ماكارثي وطلابه في أواخر الستينيات، صعبة التحكم بشكل خاص: فقد كانت البرامج تتطلب أعدادًا فلكية من الخطوات لإثبات النظريات البسيطة. طور روبرت كوالسكي في جامعة إدنبرة في السبعينيات نهجًا أكثر ثمرة للمنطق، وسرعان ما أدى هذا إلى التعاون مع الباحثين الفرنسيين آلان كولميرور وفيليب روسل اللذين ابتكروا لغة البرمجة المنطقية الناجحة برولوغ. يستخدم برولوغ مجموعة فرعية من المنطق (بندات هورن، مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بـ "القواعد" و "قواعد الإنتاج") التي تسمح بحساب قابل للتعامل. استمرت القواعد في التأثير، مما قدم أساسًا لأنظمة الخبراء لإدوارد فايجنباوم والعمل المستمر من قبل ألين نيويل وهربرت أ. سيمون الذي قاد إلى سوار ونظرياتهم الموحدة للمعرفة.  أشار منتقدو النهج المنطقي، مثل درايفوس، إلى أن البشر نادراً ما يستخدمون المنطق عند حل المشاكل. وقدمت التجارب التي أجراها علماء النفس مثل بيتر فاسون وإلينور روش وأموس تفرسكي ودانيال كانيمان وغيرهم الدليل. رد ماكارثي على أن ما يفعله الناس غير مهم. قال إن ما نحتاجه فعلاً هو آلات قادرة على حل المشكلات، وليس آلات تفكر مثل البشر.  الإطارات والنصوص: "السلسلة" من بين المنتقدين لنهج ماكارثي كانو زملائه في جميع أنحاء البلاد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. مارفين مينسكي، سيمور بابرت وروجر شانك كانو يحاولون يحلوا مشاكل مثل "فهم القصة" و "تعرف على الكائنات" اللي كانت تتطلب من الآلة تفكر مثل الشخص. حتى يستخدموا المفاهيم العادية مثل "الكرسي" أو "المطعم" كان لازم يقدموا نفس الافتراضات غير المنطقية التي يقدمها الناس عادة. لسوء الحظ، مفاهيم غير دقيقة كهذه صعوبة في التعبير عنها بالمنطق. لاحظ جيرالد سوسمان أن "استخدام لغة دقيقة لوصف مفاهيم غير دقيقة بشكل أساسي لا يجعلها أكثر دقة". ووصف شانك أساليبهم "المضادة للمنطق" بأنها "غير دقيقة" ، على عكس النماذج "النظيفة" التي استخدمها ماكارثي وكوالسكي وفايجنباوم ونيويل وسيمون.  في عام 1975، في ورقة أساسية، أشار مينسكي إلى أن العديد من زملائه الباحثين "المتقلبين" كانوا يستخدمون نفس النوع من الأداة: إطار يلتقط كل افتراضات الحس السليم لدينا حول شيء ما. على سبيل المثال، إذا استخدمنا مفهوم الطير، فهناك مجموعة من الوقائع التي تأتي على الفور إلى الاعتبار: يمكن أن نفترض أنها تطير، وتأكل الديدان وهلم جرا. ونحن نعلم أن هذه الحقائق ليست صحيحة دائمًا وأن الاستنتاجات باستخدام هذه الحقائق لن تكون "منطقية"، ولكن هذه المجموعات المنظمة من الافتراضات هي جزء من سياق كل ما نقوله ونفكر فيه. سميت هادا البنى "الإطارات". استخدم شانك نسخة من الإطارات سماها "النصوص" للإجابة بنجاح على الأسئلة حول القصص القصيرة باللغة الإنجليزية.
ساهمت التوقعات غير الواقعية، ونقص التمويل، وتحدي إنتاج نتائج مهمة، واكتشاف عدد من القيود الأساسية التي لم يتمكن علماء الذكاء الاصطناعي من التغلب عليها في سبعينيات القرن العشرين في تراجع أبحاث الذكاء الاصطناعي في ذلك العقد.