0:00:00.080,0:00:02.120
مرحبا ! انا جبريل

0:00:02.120,0:00:04.759
جون جرين بوت: وانا جون غرين الآلي

0:00:04.760,0:00:08.160
ومرحبا بكم في كورس الذكاء الاصطناعي من " كراش كورس"

0:00:08.160,0:00:10.780
الأن، أريد ان أتأكد أننا على نفس الخط

0:00:10.780,0:00:12.740
الذكاء الاصطناعي في كل مكان

0:00:12.740,0:00:17.180
انه يساعد البنوك للقيام بقرارات الإقراض و يساعد الأطباء في تشخيص المرضى.

0:00:17.240,0:00:21.450
انه في هواتفنا ، الإكمال التلقائي للنصوص ، الخوارزميات التي تقوم بالتوصية على

0:00:21.450,0:00:23.199
فيديوهات اليوتيوب لمشاهدتها بعد هذا الفيديو!

0:00:23.199,0:00:26.710
الذكاء الاصطناعي لديه بالفعل اثر كبير على حياتنا.

0:00:26.710,0:00:30.610
لذلك نتفهم تباين المشاعر عند الناس حوله.

0:00:30.610,0:00:35.410
بعضنا يتخيل أن الذكاء الاصطناعي سيغير العالم إلى الافضل ، بامكانه انهاء حوادث السيارات

0:00:35.410,0:00:40.120
لأننا نملك سيارات ذاتية القيادة ، أو بامكانه تقديم رعاية جيدة و تخصيصية لكبار السن

0:00:40.120,0:00:44.080
وآخرون قلقون من أن الذكاء الاصطناعي سيقود الى مراقبة دائمة من حكومة 'الاخ الأكبر'

0:00:44.080,0:00:46.310
البعض يقول ان الآلة ستأخذ كل أعمالنا

0:00:46.310,0:00:50.200
أو قد تحاول الروبوتات قتلنا جميعًا.

0:00:50.200,0:00:52.380
لا لسنا قلقين بشأنك يا جون غرين الآلي

0:00:52.380,0:00:55.860
ولكن عندما نتفاعل مع الذكاء الاصناعي المتاح كـ'سيري'...

0:00:55.860,0:00:58.020
يا سيري.

0:00:58.020,0:01:00.300
هل سيقوم الذكاء الاصطناعي بقتلنا جميعا ؟

0:01:00.300,0:01:03.500
انا لا افهم السؤال

0:01:03.500,0:01:05.880
من الواضح أن تلك الأوقات مازالت بعيدة

0:01:06.200,0:01:11.720
الآن لكي نفهم إلى أين قد يتجه الذكاء الاصطناعي [br]و دورنا في ثورة الذكاء الاصطناعي

0:01:12.320,0:01:14.980
يجب أن نفهم كيف [br]وصلنا لما نحن عليه اليوم

0:01:24.120,0:01:29.120
إذا كانت معظم معرفتك حول الذكاء الاصطناعي[br]من الأفلام أو الكتب ، ربما يبدو الذكاء الاصطناعى

0:01:29.120,0:01:32.640
كالتسمية الغامضة لأي آلة[br]يمكن أن تفكر مثل الإنسان.

0:01:32.640,0:01:37.500
يحب كتاب الخيال أن يتخيلوا ذكاء اصطناعي شامل[br]، يمكنه الاجابة على أي سؤال قد يكون

0:01:37.500,0:01:39.760
لدينا ، والقيام بأي شيء يمكن للإنسان القيام به.

0:01:39.760,0:01:45.800
ولكن هذه طريقة تفكير متزمّته عن[br]الذكاء الاصطناعى وليست واقعية جدا.

0:01:45.800,0:01:49.880
عذرًا ، جون جرين الآلي ، لا يمكنك فعل كل ذلك بعد.

0:01:49.880,0:01:54.880
ويقال أن للآلة ذكاء اصطناعي[br]إذا كان يمكنها تفسير البيانات، احتمالية تعلّمها

0:01:54.880,0:01:59.540
من البيانات ، وتستخدم هذه المعرفة للتكيّف[br]وتحقيق أهداف محددة.

0:01:59.540,0:02:04.480
الآن ، فكرة "التعلم من البيانات"[br]هو نهج جديد نوعا ما.

0:02:04.480,0:02:05.950
لكننا سوف نترّق لذلك أكثر في الحلقة الرابعة

0:02:05.960,0:02:10.480
فمثلا حمّلنا برنامجًا جديدًا في[br]جون جرين بوت.

0:02:18.280,0:02:22.950
ينظر هذا البرنامج إلى مجموعة من الصور ، بعضها[br]لي وبعضها ليس لي ، ومن ثم يتعلم

0:02:22.950,0:02:24.120
من تلك البيانات.

0:02:24.120,0:02:28.170
ثم ، يمكننا أن نظهر له صورة جديدة ، مثل هذا "السيلفي" لي هنا في الاستوديو و أنا أصور هذا

0:02:28.170,0:02:32.360
الفيديو الخاص بـ"كراش كورس"، وسنرى ما اذا كان يمكنه [br]أن يدرك أن الصورة لي.

0:02:32.360,0:02:38.160
جون جرين بوت: أنت جبريل.

0:02:38.160,0:02:40.640
إذا كان يمكنه تصنيف تلك الصورة الجديدة بشكل صحيح ،

0:02:40.640,0:02:43.960
يمكننا القول أن جون جرين بوت لديه بعض الذكاء الاصطناعي!

0:02:43.960,0:02:47.380
بالطبع ، هذه مدخلات محددة للغاية[br]من الصور

0:02:47.380,0:02:52.120
ومهمة محددة للغاية لتصنيف صورة ما إذا كانت لي أم لا

0:02:53.120,0:02:57.390
مع هذا البرنامج فقط ، لا يمكن لـ John Green-bot[br]أن يتعرف أو يُسمي أي شخص / ليس / أنا ...

0:02:57.390,0:03:01.450
جون غرين بوت: أنت لست جبريل.

0:03:01.450,0:03:12.980
لا يستطيع الانتقال إلى الأماكن.

0:03:12.980,0:03:16.880
أو عقد محادثة ذات معنى

0:03:16.880,0:03:18.400
لا.

0:03:18.400,0:03:20.440
أنا فقط لا افهم

0:03:20.440,0:03:26.440
لماذا أي شخص قد يختار مخبوزات الباجل عندما يكون لديك[br]دونات جيدة تماما هنا؟

0:03:26.440,0:03:32.440
جون جرين بوت: أنت جبريل

0:03:32.440,0:03:39.120
شكرا جون جرين بوت.

0:03:39.160,0:03:44.440
لا يستطيع أن يفعل معظم الأشياء التي يفعلها البشر ،[br]وهو المعيار الجيد للذكاء الاصطناعي في هذه الأيام.

0:03:44.440,0:03:49.000
لكن حتى مع هذا التعريف المحدود للذكاء الاصطناعي ، لا يزال الذكاء الاصطناعي يلعب

0:03:49.000,0:03:51.520
دوراً كبير في حياتنا اليومية.

0:03:51.520,0:03:57.569
هناك بعض الاستخدامات الواضحة للذكاء الاصطناعي، مثل Alexa أو Roomba ، وهو نوعا ما مثل

0:03:57.569,0:03:59.890
الذكاء الاصطناعي من الخيال العلمي على ما اعتقد.

0:03:59.890,0:04:02.660
ولكن هناك الكثير من الأمثلة الأقل وضوحًا!

0:04:02.660,0:04:07.790
عندما نشتري شيئًا من متجر كبير أو عبر الإنترنت ،[br]لدينا نوع واحد من الذكاء الاصطناعي يقرر أي و

0:04:07.790,0:04:09.950
كم عدد العناصر التي يجب تخزينها

0:04:09.950,0:04:14.680
وبينما نستخدم Instagram ، نوع[br]مختلف من الذكاء الاصطناعي يختار الإعلانات لتظهر لنا.

0:04:14.680,0:04:20.809
الذكاء الاصطناعي يساعد على تحديد مدى تكلفة التأمين على سيارتنا[br]، أو ما إذا كنا حصلنا على الموافقة للحصول على قرض.

0:04:20.809,0:04:23.479
و الذكاء الاصطناعى يؤثر حتى على قرارات الحياة الكبيرة.

0:04:23.479,0:04:28.099
مثل عند تقديم طلبك للالتحاق بكلية (أوظيفة)[br]الذكاء الاصطناعي قد يفحصه قبل

0:04:28.099,0:04:29.300
قبل حتى أن يراه شخص

0:04:29.300,0:04:32.990
الطريقة التي يغير بها الذكاء الاصطناعي والأتمتة كل شيء ،[br]من التجارة إلى الوظائف ، هو نوعا ما مثل

0:04:32.990,0:04:35.830
الثورة الصناعية في القرن الثامن عشر.

0:04:35.830,0:04:41.550
هذا التغيير عالمي ، بعض الناس متحمسون[br]حول هذا الموضوع ، والبعض الآخر يخافون منه.

0:04:41.550,0:04:46.159
ولكن في كلتا الحالتين ، علينا جميعا المسؤولية[br]لفهم الذكاء الاصطناعى ومعرفة الدور

0:04:46.159,0:04:48.229
الذي سيلعبه الذكاء الاصطناعي في حياتنا.

0:04:48.240,0:04:51.439
ثورة الذكاء الاصطناعي بحد ذاتها ليست[br]حتى بهذا القدم

0:04:51.440,0:04:55.360
مصطلح الذكاء الاصطناعي لم يكن [br]حتى موجود منذ قرن مضى

0:04:55.360,0:04:59.200
تم صياغته في عام 1956 من قبل عالم الكمبيوتر[br]يدعى جون مكارثي.

0:04:59.210,0:05:03.759
لقد استخدمه لتسمية " مشروع بحث دارتموث الصيفي حول الذكاء الاصطناعي"

0:05:03.759,0:05:06.150
معظم الناس أطلقوا عليه "مؤتمر دارتموث"[br]للاختصار.

0:05:06.150,0:05:10.289
الآن ، كان هذا الطريق أكثر من عطلة نهاية أسبوع حيث[br]تستمع إلى بعض المحادثات ، وربما تذهب إلي

0:05:10.289,0:05:11.740
عشاء الشبكات.

0:05:11.740,0:05:15.189
بالعودة إلى ذلك الوقت ، التقى الأكاديميون فقط[br]للتفكير لفترة من الوقت.

0:05:15.189,0:05:19.729
استمر مؤتمر دارتموث ثمانية أسابيع[br]و كان به مجموعة من علماء الحاسب و علماء في

0:05:19.729,0:05:22.779
علم النفس المعرفي ، وعلماء الرياضيات لتوحيد الجهود

0:05:22.779,0:05:26.689
العديد من المفاهيم التي سنتحدث عنها في كورس crash course الخاص بالذكاء الاصطناعي[br]، مثل الشبكات العصبية

0:05:26.689,0:05:31.009
الاصطناعية ، كان يُحلم بها و تم تطويرها خلال[br]هذا المؤتمر وفي السنوات القليلة التي

0:05:31.009,0:05:32.009
تبعت ذلك المؤتمر

0:05:32.009,0:05:36.809
ولكن لأن هؤلاء الأكاديميين المتحمسين كانوا حقا[br]متفائلين بشأن الذكاء الاصطناعي ،

0:05:36.809,0:05:38.389
قد يكونوا بالغوا في تسويقه قليلا

0:05:38.389,0:05:43.419
على سبيل المثال ، كان مارفن مينسكي عالم معرفي موهوب و الذي كان جزءا من مؤتمر

0:05:43.419,0:05:44.499
دارتموث.

0:05:44.499,0:05:49.689
لكنه كان لديه أيضا بعض التوقعات الخاطئة و السخيفة[br]حول التكنولوجيا ، وتحديدا الذكاء الاصطناعي

0:05:49.689,0:05:54.449
في عام 1970 ، ادعى أنه خلال "ثلاثة إلى ثمانية[br]سنوات سنحصل على آلة لديها الذكاء

0:05:54.449,0:05:57.000
العام للانسان المتوسط

0:05:57.000,0:05:58.729
و آسف مارفن

0:05:58.729,0:06:01.289
نحن لسنا حتى قريبين من ذلك الآن.

0:06:01.289,0:06:05.059
العلماء في مؤتمر دارتموث قللوا بشكل خطير[br]من مقدار البيانات و قوة

0:06:05.059,0:06:08.680
الحوسبة التي سيحتاجها الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل واقعية معقدة

0:06:08.680,0:06:13.729
انظر ، الذكاء الاصطناعي لا[br]يعرف حقاً أي شيء عندما يتم انشاؤه

0:06:13.729,0:06:15.479
، وكأنه نوعاً ما طفل رضيع.

0:06:15.479,0:06:20.319
يستخدم الأطفال حواسهم لإدراك العالم[br]وأجسامهم للتفاعل معها ، و

0:06:20.319,0:06:23.099
يتعلمون من عواقب أفعالهم

0:06:23.099,0:06:27.350
قد تضع ابنة أخي الرضيعة فراولة في[br]فمها وتقرر أنها لذيذة.

0:06:27.350,0:06:30.889
وبعد ذلك قد تضع صلصال "بلاي دوه" في فمها[br]وتقرر أنه مقزز.

0:06:30.889,0:06:36.379
الأطفال يواجهون الملايين من هذه الاحداث التي يجمعون منها البيانات كما يتعلمون الكلام ، والمشي ، والتفكير ،

0:06:36.379,0:06:37.470
و عدم أكل صلصال "بلاي دوه"

0:06:37.470,0:06:42.080
الآن ، معظم أنواع الذكاء الاصطناعي[br]ليس لديها أشياء مثل الحواس ، الجسم ، أو

0:06:42.080,0:06:46.729
الدماغ الذي يمكن أن يحكم تلقائيا على كثير[br]من الأشياء المختلفة مثل ما يفعل الطفل.

0:06:46.729,0:06:49.699
أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة هي مجرد برامج في آلات.

0:06:49.699,0:06:52.599
لذلك نحن بحاجة إلى إعطاء الكثير من البيانات للذكاء الاصطناعي

0:06:52.599,0:06:57.550
بالإضافة إلى ذلك ، يتعين علينا تصنيف البيانات [br]بالمعلومات التي يحاول الذكاء الاصطناعي تعلمها ، مثل

0:06:57.550,0:06:59.869
ما إذا كان الطعام مذاقه جيد بالنسبة للإنسان

0:06:59.869,0:07:04.309
وبعد ذلك ، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى جهاز كمبيوتر قوي بدرجة كافية[br]لفهم كل البيانات.

0:07:04.320,0:07:07.120
كل هذا لم يكن متاحًا في عام 1956.

0:07:07.120,0:07:12.569
في ذلك الوقت ، ربما كان يمكن للذكاء الاصطناعي معرفة الفرق [br]بين مثلث ودائرة ، لكنه بالتأكيد

0:07:12.569,0:07:16.039
لا يمكنه التعرف على وجهي في صورة مثل ما[br]فعل جون جرين بوت في وقت سابق!

0:07:16.039,0:07:22.099
لذلك حتى عام 2010 أو نحو ذلك ، كان المجال [br]متجمداً في ما يسمى بشتاء الذكاء الاصطناعي

0:07:22.099,0:07:27.690
و مع ذلك كان هناك الكثير من التغييرات في النصف قرن الماضي التي قادتنا إلى ثورة الذكاء الاصطناعى.

0:07:27.690,0:07:32.399
كما قال صديق ذات مرة : "التاريخ يذكرنا[br]لنا أن الثورات ليست أحداثا

0:07:32.399,0:07:33.960
بقدر ما هي عمليات ".

0:07:33.960,0:07:38.880
ثورة الذكاء الاصطناعى لم تبدأ [br]بحدث ما أو فكرة أو اختراع.

0:07:38.880,0:07:43.379
وصلنا إلى ما نحن عليه اليوم بسبب الكثير[br]من القرارات الصغيرة ، واثنين من التطورات الكبيرة

0:07:43.379,0:07:44.400
في الحوسبة.

0:07:44.400,0:07:48.830
كان التطور الأول زيادة كبيرة[br]في قوة الحوسبة ومدى سرعة أجهزة الكمبيوتر

0:07:48.840,0:07:50.200
في معالجة البيانات

0:07:50.200,0:07:53.760
لنرى كم هي كبيرة ، دعونا نذهب إلى[br]فقاعة التفكير.

0:07:53.760,0:07:59.589
خلال مؤتمر دارتموث في عام 1956 ، و[br]كان الكمبيوتر الأكثر تقدما هو IBM 7090.

0:07:59.589,0:08:04.789
ملأ غرفة كاملة و قام بتخزين البيانات [br]على أشرطة كاسيت عملاقة ، وتلقى التعليمات

0:08:04.789,0:08:06.860
باستخدام بطاقات ورقية مثقبة

0:08:06.860,0:08:12.360
كل ثانية ، يمكن أن يقوم IBM 7090[br]ب 200000 عملية.

0:08:12.360,0:08:17.400
ولكن إذا حاولت أنت القيام بذلك الكم من العمليات فسيستغرق الأمر[br]منك 55 ونصف ساعة!!

0:08:17.409,0:08:21.479
على افتراض أنك أجريت عملية واحدة في الثانية ، و بشكل متواصل[br]و بدون أن تأخذ أي استراحة

0:08:21.479,0:08:22.479
هذا صحيح.

0:08:22.480,0:08:25.200
ليس حتى من أجل الحصول على وجبات خفيفة

0:08:25.240,0:08:28.960
في ذلك الوقت ، كانت تلك القوة الحاسوبية كافية[br]للمساعدة في نظام الصوايخ البالستية التحذيرية

0:08:28.960,0:08:30.120
الخاص بسلاح الطيران الامريكي

0:08:30.120,0:08:34.960
لكن يحتاج الذكاء الاصطناعى إلى إجراء الكثير من العمليات الحسابية مع الكثير من البيانات.

0:08:34.960,0:08:39.720
ترتبط سرعة الكمبيوتر بعدد[br]الترانزستورات لديها للقيام بالعمليات.

0:08:39.720,0:08:44.600
كل عامين أو نحو ذلك منذ عام 1956 ، ضاعف المهندسون عدد الترانزستورات

0:08:44.600,0:08:46.760
في نفس مقدار المساحة.

0:08:46.760,0:08:49.190
لذلك أصبحت أجهزة الكمبيوتر أسرع بكثير.

0:08:49.200,0:08:54.720
عندما تم إصدار أول جهاز iPhone في عام 2007 ، كان يمكنه القيام بحوالي 400 مليون عملية في الثانية.

0:08:54.760,0:08:58.560
لكن بعد عشر سنوات ،[br]تقول شركة آبل إن معالج iPhone X يستطيع

0:08:58.560,0:09:01.320
القيام بحوالي 600 مليار عملية في الثانية الواحدة.

0:09:01.320,0:09:05.480
هذا مثل أن يكون لديك في جيبك قوة الحوسبة ل[br]أكثر من ألف من ال iPhone الأول

0:09:05.490,0:09:10.370
لجميع المهووسين هناك ، اسمعوا انتم على حق[br]، الأمر ليس بهذه البساطة - نحن

0:09:10.370,0:09:11.990
نتحدث هنا عن ال FLOPS فقط

0:09:11.990,0:09:17.550
ويمكن للحاسوب الفائق الحديث ، الذي يقوم بوظائف حسابية مثل IBM 7090 ، أن يفعل أكثر من

0:09:17.550,0:09:20.540
30 كوادريليون عملية في الثانية الواحدة.

0:09:20.540,0:09:25.710
بعبارة أخرى ، البرنامج الذي يستغرق من الحاسوب الفائق الحديث ثانية واحدة لحوسبته

0:09:25.710,0:09:31.790
قد يستغرق ٤٧٥۳ سنة من IBM 7090 لحوسبته !!

0:09:31.790,0:09:33.290
شكرا فقاعة التفكير!

0:09:33.290,0:09:37.200
لذلك بدأ يكون لدى الحاسبات ما يكفي من قوة الحوسبة[br]لمحاكاة وظائف معينة في الدماغ

0:09:37.200,0:09:43.760
بواسطة الذكاء الاصطناعي في عام 2005 ، وعندها بدأ شتاء الذكاء الاصطناعى في إظهار علامات ذوبان الجليد.

0:09:43.760,0:09:48.440
ولكن لا يهم حقا إذا كان لديك[br]كمبيوتر قوي ما لم يكن لديك أيضا

0:09:48.440,0:09:50.360
الكثير من البيانات ليتغذى بها.

0:09:50.360,0:09:54.390
التطور الثاني الذي دفع[br]ثورة الذكاء الاصطناعي هي شيء تستخدمه

0:09:54.390,0:09:57.250
الآن: الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي.

0:09:57.250,0:10:01.410
في العشرين سنة الماضية ، أصبح عالمنا[br]مترابطا أكثر

0:10:01.410,0:10:05.510
سواء كنت تقوم بالبث المباشر من هاتفك ، أو[br]مجرد تستخدم بطاقة الائتمان ، نحن جميعا نشارك

0:10:05.510,0:10:06.650
في العالم الحديث.

0:10:06.650,0:10:11.460
في كل مرة نقوم بتحميل صورة ، ننقر فوق رابط ،[br]نغرد بهاشتاج أو نغرد دون هاشتاج ،

0:10:11.460,0:10:17.280
ننقر زر الاعجاب لفيديو على يوتيوب أو نقوم بعمل tag لصديق على الفيس نتناقش على Reddit أو نكتب [br][R.I.P vine ] على TikTok

0:10:17.280,0:10:22.660
، دعم حملة كيك ستارتر ، شراء[br]الوجبات الخفيفة من أمازون ، استدعاء أوبر بينما انت في حفلة ،

0:10:22.660,0:10:25.720
أي شيء ، هذا ما ينتج البيانات

0:10:25.720,0:10:29.510
حتى عندما نفعل شيئا يبدو [br]أنه غير متصل بالإنترنت ، مثل التقدم بطلب للحصول على قرض

0:10:29.510,0:10:35.320
لشراء سيارة جديدة أو باستخدام جواز سفر في المطار ،[br]مجموعات البيانات هذه تنتهي في نظام أكبر.

0:10:35.320,0:10:40.260
ثورة الذكاء الاصطناعي تحدث الآن ، لأن[br]لدينا هذه الثروة من البيانات وقوة

0:10:40.260,0:10:42.130
الحوسبة لفهم هذه البيانات

0:10:42.130,0:10:43.180
و انا افهم أن

0:10:43.180,0:10:47.370
فكرة أننا ننتج مجموعة كبيرة من[br]البيانات ولكن لا نعرف دائمًا كيف أو لماذا أو

0:10:47.370,0:10:51.700
ما إذا كان يتم استخدامها من قبل برامج الكمبيوتر[br]يمكن أن تشغل تفكيرنا.

0:10:51.700,0:10:55.760
ولكن من خلال Crash Course AI ، نريد أن نتعلم[br]كيف يعمل الذكاء الاصطناعي لإنه

0:10:55.760,0:10:58.320
يؤثر على حياتنا بشكل كبير.

0:10:58.320,0:11:00.650
وسيستمر هذا التأثير في الزيادة

0:11:00.650,0:11:05.000
مع المعرفة ، يمكننا اتخاذ قرارات صغيرة[br]من شأنها أن تساعد في توجيه ثورة الذكاء الاصطناعي، بدلاً من

0:11:05.000,0:11:08.320
الشعور بأننا نركب أفعوانية[br]لم نشترك بها.

0:11:08.320,0:11:13.550
نحن نبني مستقبل الذكاء[br]الاصطناعي معا ، كل يوم.

0:11:13.550,0:11:15.360
و الذي أعتقد أنه أمر رائع.

0:11:15.360,0:11:20.440
في المرة القادمة ، سنبدأ الغوص في أفكار تقنية مثل [br]التعلم المُراقب ، التعلم غير المُراقب

0:11:20.440,0:11:21.440
و التعلم المُعزز

0:11:21.440,0:11:24.590
وسنناقش ما الذي يجعل خوارزمية تعلم الآلة جيدة

0:11:24.590,0:11:25.590
اراكم لاحقا!

0:11:25.590,0:11:28.360
شكرا ل PBS على رعاية Crash Course AI!

0:11:28.360,0:11:31.610
إذا كنت ترغب في المساعدة في الحفاظ على أن يكون crash course[br]مجانا للجميع ، إلى الأبد ، يمكنك الانضمام

0:11:31.610,0:11:33.880
إلى مجتمعنا على Patreon.

0:11:33.880,0:11:41.960
وإذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية حصول أجهزة الكمبيوتر على هذه السرعة ، شاهد الفيديو الخاص بنا عن قانون مور.