ما هي العوامل التي ساهمت في تراجع أبحاث الذكاء الاصطناعي في السبعينيات؟
Context:الشتاء الأول من 1974 إلى 1980 في سبعينيات القرن العشرين، تعرضت الذكاء الاصطناعي لانتقادات وانتكاسات مالية. فشل باحثو الذكاء الاصطناعي في تقدير صعوبة المشاكل التي واجهوها. لقد رفع تفاؤلهم الهائل التوقعات إلى مستويات عالية بشكل مستحيل، وعندما فشلت النتائج الموعودة في تحقيقها، اختفى تمويل الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، تم إغلاق مجال التواصل (أو الشبكات العصبية) بالكامل تقريباً لمدة 10 سنوات من قبل مارفن مينسكي's الانتقاد المدمر لل perceptrons. على الرغم من الصعوبات التي واجهها 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 يتمكنوا من التعامل إلا مع نسخ تافهة من المشاكل التي كان من المفترض أن يحلوها ؛ جميع البرامج كانت ، بمعنى ما ، "ألعاب". بدأ الباحثون في الذكاء الاصطناعي يواجهون العديد من الحدود الأساسية التي لا يمكن التغلب عليها في السبعينيات. على الرغم من أن بعض هذه الحدود سيتم التغلب عليها في العقود اللاحقة، إلا أن البعض الآخر لا يزال يعيق الحقل حتى يومنا هذا.  قوة كمبيوتر محدودة: لم يكن هناك ما يكفي من الذاكرة أو سرعة المعالجة لإنجاز أي شيء مفيد حقا. على سبيل المثال، تم إظهار عمل روس كويليان الناجح على اللغة الطبيعية بمفردات من عشرين كلمة فقط، لأن هذا كل ما يمكن تذكره. (هانز مورافيك) جادل في عام 1976 بأن أجهزة الكمبيوتر كانت لا تزال ضعيفة بملايين المرات لتظهر الذكاء. اقترح مقارنة: الذكاء الاصطناعي يتطلب قوة الحاسوب بنفس الطريقة التي تتطلب بها الطائرات قوة حصان. تحت عتبة معينة، هو مستحيل، ولكن، مع زيادة السلطة، في نهاية المطاف يمكن أن تصبح سهلة. فيما يتعلق برؤية الكمبيوتر ، قدر مورافيك أن مجرد مطابقة قدرات اكتشاف الحافة والحركة في شبكية العين البشرية في الوقت الفعلي تتطلب كمبيوترًا عامًا قادرًا على 109 عملية في الثانية (1000 MIPS). اعتبارًا من عام 2011 ، تتطلب تطبيقات الرؤية الحاسوبية العملية 10،000 إلى 1،000،000 MIPS. بالمقارنة ، أسرع حاسوب فائق في عام 1976 ، كراي-1 (بيع بالتجزئة من 5 ملايين دولار إلى 8 ملايين دولار) ، كان قادرًا فقط على حوالي 80 إلى 130 MIPS ، وحاسوب سطح المكتب النموذجي في ذلك الوقت حقق أقل من 1 MIPS. القابلية للتجذيف والانفجار المشترك في عام 1972 أظهر ريتشارد كارب (بناءً على نظرية ستيفن كوك لعام 1971) أن هناك العديد من المشاكل التي يمكن حلها على الأرجح فقط في وقت أسي (في حجم المدخلات). العثور على الحلول المثلى لهذه المشاكل يتطلب كميات لا يمكن تصورها من وقت الكمبيوتر ما عدا عندما تكون المشاكل تافهة. وهذا يعني بالتأكيد أن العديد من حلول "اللعب" التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي لن تتوسع أبداً إلى أنظمة مفيدة. المعرفة والمنطق العام. العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المهمة مثل الرؤية أو اللغة الطبيعية تتطلب ببساطة كميات هائلة من المعلومات حول العالم: يحتاج البرنامج إلى أن يكون لديه فكرة عما قد يكون ينظر إليه أو ما يتحدث عنه. وهذا يتطلب أن يعرف البرنامج معظم الأشياء نفسها عن العالم التي يعرفها الطفل. سرعان ما اكتشف الباحثون أن هذه كمية هائلة من المعلومات. لا أحد في عام 1970 يمكن أن تبني قاعدة بيانات كبيرة جدا ولا أحد يعرف كيف برنامج قد تعلم الكثير من المعلومات. مفارقة مورافيك: إثبات النظريات وحل مشاكل الهندسة أمر سهل نسبياً بالنسبة للكمبيوترات، لكن مهمة بسيطة كما يفترض مثل التعرف على وجه أو عبور غرفة دون الوقوع في أي شيء أمر صعب للغاية. وهذا يساعد في تفسير لماذا البحوث في الرؤية والروبوتات قد أحرزت تقدمًا ضئيلًا بحلول منتصف السبعينيات. مشاكل الإطار والتأهيل اكتشف باحثو 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 انظر أيضاً: الشتاء أصبحت الوكالات التي مولت أبحاث الذكاء الاصطناعي (مثل الحكومة البريطانية، وداربا وNRC) محبطة من عدم إحراز تقدم وفي نهاية المطاف 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 أن أنفق 20 مليون دولار، قام المجلس الوطني للتنمية بإنهاء كل الدعم في عام 1973، انتقد تقرير لايثيل حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي في إنجلترا الفشل الكامل للذكاء الاصطناعي في تحقيق "أهدافه العظيمة" وأدى إلى تفكيك أبحاث الذكاء الاصطناعي في ذلك البلد. (ذكر التقرير على وجه التحديد مشكلة الانفجار المشترك كسبب لفشل الذكاء الاصطناعي.) لقد خاب أملها بشدة من الباحثين الذين يعملون على برنامج أبحاث فهم الكلام في جامعة كينيا الشمالية وألغوا منحة سنوية قدرها ثلاثة ملايين دولار. بحلول عام 1974، كان من الصعب إيجاد تمويل لمشاريع الذكاء الاصطناعي.  هانس مورافيك ألقى باللوم على الأزمة على التنبؤات غير الواقعية لزملائه. "العديد من الباحثين كانوا عالقين في شبكة من المبالغة المتزايدة" ومع ذلك، كانت هناك مشكلة أخرى: منذ تمرير تعديل مانسفيلد في عام 1969، كانت داربا تحت ضغط متزايد لتمويل "البحوث المباشرة الموجهة نحو المهمة، بدلاً من البحوث الأساسية غير الموجهة". التمويل للاستكشاف الإبداعي والحر الذي كان يجري في الستينيات لم يكن سيأتي من داربا بدلاً من ذلك، تم توجيه الأموال إلى مشاريع محددة ذات 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 غودل غير المكتملة أظهرت أن النظام الرسمي (مثل برنامج الكمبيوتر) لا يمكن أن يرى أبداً حقيقة بعض البيانات، في حين أن الإنسان يمكنه ذلك. سخر هوبرت درايفوس من الوعود المكسورة في الستينيات من القرن العشرين وانتقد افتراضات الذكاء الاصطناعي، بحجة أن التفكير البشري في الواقع يتضمن القليل جدًا من "معالجة الرموز" والكثير من "المعرفة" المتجسدة والغريبة وغير الواعي. حاولت حجة غرفة الصينية لجون سيرل ، التي تم تقديمها في عام 1980 ، إظهار أن البرنامج لا يمكن القول أنه "يفهم" الرموز التي يستخدمها (نوعية تسمى "التعمد"). إذا كانت الرموز لا معنى لها بالنسبة للآلة، جادل سيرل، فإن الآلة لا يمكن وصفها بأنها "تفكر".  لم يأخذ باحثو الذكاء الاصطناعي هذه الانتقادات على محمل الجد، غالباً لأنها بدت بعيدة جداً عن الموضوع. مشاكل مثل الصعوبة في التعامل والمعرفة السليمة بدت أكثر إلحاحًا وجدية. لم يكن واضحاً ما الفرق بين "المهارة" أو "التعمد" بالنسبة لبرنامج حاسوب فعلي. قال مينسكي عن درايفوس وسيرل "إنهم يسيئون الفهم ويجب تجاهلهم" درايفوس، الذي كان يدرس في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، تلقى تفاعلاً بارداً: قال في وقت لاحق أن باحثي الذكاء الاصطناعي "لم يجرؤوا على أن يُشاهدوا يتناولون الغداء معي". جوزيف فايزنباوم، مؤلف كتاب "إليزا"، شعر أن معاملة زملائه لدريفوس كانت غير مهنية وطفولية. على الرغم من أنه كان ناقدًا صريحًا لمواقف درايفوس ، إلا أنه "أوضح عمداً أن طريقتهم ليست هي الطريقة التي يعاملون بها البشر".  بدأ وايزنباوم يشكك أخلاقياً في الذكاء الاصطناعي عندما كتب كينيث كولبي "برنامج كمبيوتر يمكنه إجراء حوار علاج نفسي" استناداً إلى ELIZA. (وايزنباوم) كان منزعجاً لأن (كولبي) رأى برنامجاً بلا عقل كأداة علاجية جادة بدأ الخلاف، ولم يساعد الوضع عندما لم يعترف كولبي بفيزنباوم لمساهمته في البرنامج. في عام 1976، نشر وايزنباوم قوة الحاسوب والعقل البشري الذي جادل بأن سوء استخدام الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تخفيض قيمة الحياة البشرية.  الإدراك والهجوم على التواصل كان الـ perceptron شكلًا من أشكال الشبكة العصبية التي تم تقديمها في عام 1958 من قبل فرانك روزنبلات ، الذي كان زميلًا دراسيًا لمارفن مينسكي في مدرسة برونكس الثانوية للعلوم. مثل معظم الباحثين في الذكاء الاصطناعي، كان متفائلاً بشأن قوتهم، متوقعًا أن "المتصور قد يكون قادرًا في النهاية على التعلم واتخاذ القرارات وترجمة اللغات". تم تنفيذ برنامج بحث نشط في النموذج طوال الستينيات ولكن توقف فجأة مع نشر كتاب مينسكي وبابرت عام 1969 Perceptrons. لقد اقترح أن هناك قيود شديدة على ما يمكن أن تفعله البيرسبترونات وأن تنبؤات فرانك روزنبلات كانت مبالغ فيها بشكل كبير كان تأثير الكتاب مدمراً: لم يتم أية أبحاث على الإطلاق في العلاقة خلال 10 سنوات. في نهاية المطاف، سوف يقوم جيل جديد من الباحثين بإحياء هذا المجال ومن ثم سيصبح جزءاً حيوياً ومفيد من الذكاء الاصطناعي. لم يعد روزنبليت حيًا ليرى هذا، حيث توفي في حادث قارب بعد وقت قصير من نشر الكتاب.  المنطق والمنطق الرمزي: "النبلاء" تم إدخال المنطق في أبحاث الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر من عام 1959، من قبل جون ماكارثي في مقترحه لـ Advice Taker. في عام 1963 ، اكتشف J. Alan Robinson 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 للغاية: حيث كانت البرامج تتطلب أعدادًا فلكية من الخطوات لإثبات النظريات البسيطة. تم تطوير نهج أكثر ثمرة للمنطق في السبعينيات من قبل روبرت كوالسكي في جامعة إدنبرة، وسرعان ما أدى ذلك إلى التعاون مع الباحثين الفرنسيين آلان كولمراور وفيليب روسل الذين أنشأوا لغة البرمجة المنطقية الناجحة برولوغ. يستخدم Prolog مجموعة فرعية من المنطق (بندات Horn ، مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بـ "القواعد" و "قواعد الإنتاج") التي تسمح بالحسابات القابلة للتعامل. استمرت القواعد في التأثير ، مما يوفر أساسًا لأنظمة الخبراء لإدوارد فايجنباوم والعمل المستمر من قبل ألين نيويل وهربرت أ. سايمون الذي سيؤدي إلى سوار ونظرياتهم الموحدة للمعرفة.  أشار منتقدو النهج المنطقي، مثل درايفوس، إلى أن البشر نادراً ما يستخدمون المنطق عند حل المشاكل. التجارب التي أجراها علماء النفس مثل بيتر فاسون، إليانور روش، آموس تفرسكي، دانيال كانمان وغيرهم قدمت الدليل. ردّ (ماكارثي) بأن ما يفعله الناس غير ذي صلة. لقد جادل بأن ما نحتاجه حقاً هو آلات قادرة على حل المشكلات، وليس آلات تفكر مثل البشر.  الإطارات والسيناريوهات: "السلسلة" من بين منتقدي نهج ماكارثي كان زملاؤه في جميع أنحاء البلاد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. مارفن مينسكي، سيمور بابرت و روجر شانك كانوا يحاولون حل مشاكل مثل "فهم القصة" و "تعرف على الكائنات" التي تتطلب من الآلة أن تفكر مثل الإنسان. من أجل استخدام المفاهيم العادية مثل "كرسي" أو "مطعم" كان عليهم جعل كل نفس الافتراضات غير المنطقية أن الناس عادة جعل. لسوء الحظ، مفاهيم غير دقيقة مثل هذه من الصعب تمثيلها في المنطق. لاحظ جيرالد سوسمان أن "استخدام لغة دقيقة لوصف مفاهيم غير دقيقة في الأساس لا يجعلها أكثر دقة". وصف شانك نهجهم "المضاد للمنطق" بأنه "غير نظيف" ، على عكس النماذج "النظيفة" التي استخدمها ماكارثي وكوالسكي وفايجنباوم ونيويل وسيمون.  في عام 1975، في ورقة أساسية، لاحظ مينسكي أن العديد من زملائه الباحثين "المتهورين" كانوا يستخدمون نفس النوع من الأداة: إطار يلتقط جميع افتراضاتنا السليمة حول شيء ما. على سبيل المثال، إذا استخدمنا مفهوم الطائر، هناك مجموعة من الحقائق التي تأتي على الفور إلى الذهن: قد نفترض أنه يطير، يأكل الديدان وهلم جرا. نحن 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. لقد أطلق على هذه الهياكل اسم "الإطارات" استخدم شانك نسخة من الإطارات التي أطلق عليها "النصوص" للإجابة بنجاح على الأسئلة حول القصص القصيرة باللغة الإنجليزية.
أسهمت 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.