What Is Artificial Intelligence?ژیریی دەستکرد چییە؟

You meet artificial intelligence (AI) every day. A map on your phone finds the fastest road. A phone camera translates an English sign into Kurdish. A chatbot answers your questions at midnight. This first lesson asks a short question with a long answer: what is AI?

ڕۆژانە ژیریی دەستکرد دەبینیت. نەخشەی ناو مۆبایلەکەت خێراترین ڕێگا دەدۆزێتەوە. کامیرای مۆبایل تابلۆیەکی ئینگلیزی بۆ کوردی وەردەگێڕێت. چاتبۆتێک نیوەشەو وەڵامی پرسیارەکانت دەداتەوە. ئەم یەکەم وانەیە پرسیارێکی کورت دەکات کە وەڵامەکەی درێژە: ژیریی دەستکرد چییە؟

You will learn three classic definitions of AI, the four ways researchers look at it, the difference between special-purpose and general-purpose AI, what AI does well and where people are still better, and a short history from the 1950s to today's chatbots.

سێ پێناسەی ناسراوی ژیریی دەستکرد فێر دەبیت، هەروەها ئەو چوار ڕێبازەی توێژەران پێی سەیری دەکەن، جیاوازیی نێوان ژیریی دەستکردی تایبەت و ژیریی دەستکردی گشتی، ئەوەی ژیریی دەستکرد تێیدا باشە و ئەو شوێنانەی مرۆڤ هێشتا تێیاندا باشترە، لەگەڵ مێژوویەکی کورت لە ساڵانی پەنجاکانەوە تا چاتبۆتەکانی ئەمڕۆ.

There is no single official definition of AI. The course notes give three short ones. Each one looks at AI from a different side.

یەک پێناسەی فەرمی بۆ ژیریی دەستکرد نییە. تێبینییەکانی کۆرسەکە سێ پێناسەی کورت دەدەن و هەر یەکەیان لە لایەکی جیاوازەوە سەیری ژیریی دەستکرد دەکات.

The course notes ask a bold question: if our system can be more rational than humans in some cases, why not? In other words, AI does not have to copy people. Researchers answer two questions. Should the machine think or act? And should we compare it with humans or with rationality — always making the best, logical choice? Two questions with two answers each give four approaches.

تێبینییەکانی کۆرسەکە پرسیارێکی ئازایانە دەکەن: ئەگەر سیستەمەکەمان لە هەندێک باردا لە مرۆڤ عەقڵانیتر بێت، بۆ نا؟ بە واتایەکی تر، ژیریی دەستکرد ناچار نییە لاسایی مرۆڤ بکاتەوە. توێژەران وەڵامی دوو پرسیار دەدەنەوە: ئایا ئامێرەکە بیر بکاتەوە یان ڕەفتار بکات؟ ئایا بە مرۆڤ بەراوردی بکەین یان بە عەقڵانییەت — واتە هەمیشە باشترین و لۆجیکیترین هەڵبژاردن؟ دوو پرسیار و هەر یەکەیان دوو وەڵام، چوار ڕێباز دروست دەکەن.

This course follows the act rationally approach. We build agents — programs that sense their world and choose the action with the best expected result. You meet them in Agents, sensors and actuators.

ئەم کۆرسە ڕێبازی ڕەفتاری عەقڵانی دەگرێتە بەر. ئەیجێنتەکان (Agent) دروست دەکەین — کۆمەڵێک بەرنامە کە هەست بە جیهانەکەیان دەکەن و ئەو کارە هەڵدەبژێرن کە چاوەڕێ دەکرێت باشترین ئەنجامی هەبێت. لە وانەی ئەیجێنتەکان، هەستەوەرەکان و جووڵێنەرەکان دەیانبینیت.

Is this choice very important? Not really. To act rationally — or to act like a human — a system almost certainly needs some kind of rational or human-like thinking inside it. So the four boxes overlap.

ئایا ئەم هەڵبژاردنە زۆر گرنگە؟ نەخێر، زۆر نا. بۆ ئەوەی سیستەمێک عەقڵانی — یان وەک مرۆڤ — ڕەفتار بکات، بە دڵنیاییەوە پێویستی بە جۆرێک لە بیرکردنەوەی عەقڵانی یان مرۆڤانە هەیە لە ناوەوەیدا. بۆیە چوار چوارگۆشەکە تێکەڵی یەکتر دەبن.

There is one more reason not to ignore human thinking: in complex, messy situations people are still much more rational than machines. Learning from how people think is never wasted.

هۆیەکی تریش هەیە بۆ ئەوەی بیرکردنەوەی مرۆڤ پشتگوێ نەخەین: لە بارودۆخی ئاڵۆز و تێکچڕژاودا مرۆڤ هێشتا زۆر لە ئامێر عەقڵانیترە. فێربوون لە شێوەی بیرکردنەوەی مرۆڤ هەرگیز بەفیڕۆ ناچێت.

People often imagine a robot that can do anything a person can: drive, cook, chat and even repair itself — like the robots of science fiction. That is general-purpose AI (general AI). Building it is incredibly hard.

خەڵک زۆرجار ڕۆبۆتێک دەهێننە پێش چاوی خۆیان کە هەموو کارێکی مرۆڤ بکات: لێخوڕین، چێشتلێنان، گفتوگۆ و تەنانەت چاککردنەوەی خۆی — وەک ڕۆبۆتەکانی چیرۆکە زانستییە خەیاڵییەکان. ئەمە پێی دەڵێن ژیریی دەستکردی گشتی. دروستکردنی بێ ئەندازە قورسە.

Why so hard? The human brain seems to have many special and general functions. They work together in an amazing way that we do not fully understand yet — and we cannot easily copy what we do not understand.

بۆچی هێندە قورسە؟ وا دیارە مێشکی مرۆڤ چەندین ئەرکی تایبەت و گشتیی هەیە کە بە شێوەیەکی سەرسوڕهێنەر پێکەوە کار دەکەن و ئێمە هێشتا بە تەواوی لێی تێناگەین — ئەوەش کە لێی تێنەگەین، بە ئاسانی ناتوانین لاسایی بکەینەوە.

Special-purpose AI (narrow AI) does one kind of task very well. It is much more achievable — though still not easy: every good narrow system is a real achievement. Instead of one machine that does everything, we have AI systems that are very good at specific things:

ژیریی دەستکردی تایبەت یەک جۆر کار زۆر باش دەکات. زۆر زیاتر دەکرێت بەدەست بهێنرێت — هەرچەندە هێشتا ئاسان نییە و هەر سیستەمێکی تایبەتی باش دەستکەوتێکی ڕاستەقینەیە. لەبری یەک ئامێر کە هەموو شتێک بکات، سیستەمی ژیریی دەستکردمان هەیە کە لە کاری دیاریکراودا زۆر باشن:

The course notes give a good example. A smart car is made of a set of AI parts: voice recognition (you speak, it understands), language translation, and street recognition for smart navigation. Each part is special-purpose AI.

تێبینییەکانی کۆرسەکە نموونەیەکی باش دەهێننەوە: ئۆتۆمبێلی زیرەک لە کۆمەڵێک پارچەی ژیریی دەستکرد پێکهاتووە: ناسینەوەی ئاخاوتن (تۆ قسە دەکەیت و تێدەگات)، وەرگێڕانی زمان و ناسینەوەی شەقامەکان بۆ ڕێنیشاندانی زیرەک. هەر پارچەیەک ژیریی دەستکردی تایبەتە.

AI research has taught a clear lesson. Tasks that are clearly defined tend to be doable for AI — even tasks that need intelligence and years of education in humans. For example:

توێژینەوەکانی ژیریی دەستکرد وانەیەکی ڕوونیان فێر کردووین: ئەو کارانەی بە ڕوونی دیاریکراون زۆرجار ژیریی دەستکرد دەتوانێت بیانکات — تەنانەت ئەو کارانەش کە لە مرۆڤدا ژیری و ساڵانێک خوێندنیان پێویستە. بۆ نموونە:

But scalability can be a big problem. A method that works well on a small problem may become far too slow, or need far too much memory, on a big one.

بەڵام توانای فراوانبوون (Scalability) دەکرێت کێشەیەکی گەورە بێت. ڕێگایەک کە لەسەر کێشەیەکی بچووک باش کار دەکات، دەکرێت لەسەر کێشەیەکی گەورە زۆر هێواش بێت یان بیرگەی (Memory) زۆر زیاتری پێویست بێت.

Humans are better at reasoning in complex environments. We are better at adapting, at judging our own work (self-evaluation) and at creativity. A chess player may think: "My usual strategy is getting me into trouble against this person… Why? What else can I do?" A person can step back and change the whole plan.

مرۆڤ لە ژینگەی ئاڵۆزدا (Environment) باشتر بیر دەکاتەوە، هەروەها لە خۆگونجاندن، هەڵسەنگاندنی کاری خۆ و داهێناندا باشترە. یاریزانێکی شەترەنج دەکرێت بڵێت: «پلانە ئاساییەکەم لەگەڵ ئەم کەسەدا تووشی کێشەم دەکات… بۆچی؟ چی تر دەتوانم بکەم؟» مرۆڤ دەتوانێت هەنگاوێک بگەڕێتەوە دواوە و هەموو پلانەکە بگۆڕێت.

The course notes give an everyday example. You are driving with a smart map. Suddenly a street is closed — perhaps for road works. The map's AI still says: "The road is open, go!" Now the human's intelligence must take over: the driver has to see the problem and choose the best other way.

تێبینییەکانی کۆرسەکە نموونەیەکی ڕۆژانە دەهێننەوە: بە نەخشەیەکی ژیر لێدەخوڕیت. لەناکاو شەقامێک داخراوە — لەوانەیە بەهۆی چاککردنەوەی ڕێگاوە. ژیریی دەستکردی نەخشەکە هێشتا دەڵێت: «ڕێگا کراوەیە، بڕۆ!» لێرەدا ژیریی مرۆڤەکە دەور دەبینێت: شۆفێرەکە دەبێت کێشەکە ببینێت و باشترین ڕێگای تر هەڵبژێرێت.

The course notes add a warning. AI can succeed at some things, such as chess, but its abilities are limited. When a problem becomes much bigger, people may be needed instead of AI — after all, humans built AI. The notes name medicine and surgery, and defence and weapons, and say AI should not be used there at all, because even a small chance of error is dangerous.

تێبینییەکانی کۆرسەکە ئاگادارکردنەوەیەک زیاد دەکەن: ژیریی دەستکرد لە هەندێک شتدا وەک شەترەنج سەرکەوتوو دەبێت، بەڵام تواناکانی سنووردارن. کاتێک کێشەیەک زۆر گەورەتر دەبێت، لەوانەیە مرۆڤ لەبری ژیریی دەستکرد پێویست بێت — خۆ مرۆڤ ژیریی دەستکردی دروست کردووە. تێبینییەکان پزیشکی و نەشتەرگەری، هەروەها پاراستن و چەک ناو دەبەن و دەڵێن نابێت ژیریی دەستکرد لەوێ بەکار بهێنرێت، چونکە تەنانەت ئەگەرێکی کەمی هەڵەش مەترسیدارە.

AI brings real benefits — faster diagnosis, translation for everyone, safer roads — and real risks: wrong decisions, unfair (biased) results and misuse. The Stanford AI Index 2025 reported that harmful AI incidents were rising fast, while few of the big companies that build AI models tested them with standard safety (responsible-AI) evaluations. For a wider discussion of pros and cons, see Ethics and society.

ژیریی دەستکرد سوودی ڕاستەقینەی هەیە — دەستنیشانکردنی خێراتری نەخۆشی، وەرگێڕان بۆ هەمووان و ڕێگای سەلامەتتر — هەروەها مەترسیی ڕاستەقینەشی هەیە: بڕیاری هەڵە، ئەنجامی نادادپەروەر و خراپ بەکارهێنان. ڕاپۆرتی ⁦AI Index⁩ی ستانفۆرد (٢٠٢٥) دەڵێت ڕووداوە زیانبەخشەکانی ژیریی دەستکرد بە خێرایی زیادیان دەکرد، لە کاتێکدا کەم لەو کۆمپانیا گەورانەی مۆدێلی ژیریی دەستکرد دروست دەکەن بە هەڵسەنگاندنی ستانداردی سەلامەتی تاقییان دەکردنەوە. بۆ باسێکی فراوانتری سوود و زیانەکان بڕوانە ئاکار و کۆمەڵگە.

AI history goes up and down: big hopes, real successes, disappointment, then new ideas. The timeline shows the main periods. The next screens explain them.

مێژووی ژیریی دەستکرد بەرز و نزمی تێدایە: هیوای گەورە، سەرکەوتنی ڕاستەقینە، نائومێدی و پاشان بیرۆکەی نوێ. هێڵی کاتەکە قۆناغە سەرەکییەکان پیشان دەدات و شاشەکانی داهاتوو ڕوونیان دەکەنەوە.

The first years were exciting. Early AI programs could draw logical conclusions, prove some mathematical theorems and make simple plans. There was also some first work on neural networks — programs loosely inspired by brain cells.

یەکەم ساڵەکان پڕ لە هەست و جۆش بوون. یەکەم بەرنامەکانی ژیریی دەستکرد دەیانتوانی دەرەنجامی لۆجیکی دەربهێنن، هەندێک تیۆرەمی بیرکاری بسەلمێنن و پلانی سادە دابنێن. هەروەها یەکەم کار لەسەر تۆڕە دەمارییەکان (Neural network) کرا — کۆمەڵێک بەرنامە کە کەمێک لە خانەکانی مێشکەوە ئیلهامیان وەرگرتبوو.

But success led to overhyping. Researchers promised the agencies that paid for their work spectacular progress. Then they ran into three difficulties.

بەڵام سەرکەوتن بووە هۆی زیادەڕۆیی لە بەڵێندان. توێژەران بەڵێنی پێشکەوتنی سەرسوڕهێنەریان بەو دەزگایانە دا کە پارەی کارەکانیان دەدا. پاشان تووشی سێ کێشە بوون.

In the 1970s and 1980s researchers built expert systems: programs specialised in one task and built from the knowledge of human experts — for example, rules a doctor uses to choose a treatment. Industry adopted them widely.

لە ساڵانی حەفتاکان و هەشتاکاندا توێژەران سیستەمە پسپۆڕەکانیان دروست کرد: کۆمەڵێک بەرنامە کە تایبەت بوون بە یەک کار و لە زانینی پسپۆڕانی مرۆڤ دروست کرابوون — بۆ نموونە ئەو یاسایانەی پزیشکێک بۆ هەڵبژاردنی چارەسەر بەکاری دەهێنێت. پیشەسازی بە شێوەیەکی بەرفراوان بەکاری هێنان.

Again there was over-promising. Business owners and governments promised people that AI would advance very fast and get work done very quickly. Problems such as funding (budget) cuts stopped those promises. AI got a bad reputation in those years, and the period became known as the AI winter. In fact there were two: one in the 1970s and one at the end of the 1980s.

دیسان زیادەڕۆیی لە بەڵێندا کرا: خاوەنکارەکان و حکومەتەکان بەڵێنی زۆریان بە خەڵک دا کە ژیریی دەستکرد زۆر بە خێرایی پێش دەکەوێت و کارەکان زۆر بە خێرایی جێبەجێ دەکرێن. کەچی کۆمەڵێک کێشە وەک کەمکردنەوەی بودجە بوونە بەربەست لەبەردەم ئەو بەڵێنانەدا. بۆیە ژیریی دەستکرد لەو ساڵانەدا ناوبانگی خراپ بوو و ئەو ماوەیە بە زستانی ژیریی دەستکرد ناسرا. لە ڕاستیدا دوو زستان هەبوو: یەکێکیان لە حەفتاکاندا و ئەوی تریان لە کۆتایی هەشتاکاندا.

After the winters, AI changed. The course notes list six features of modern AI:

دوای زستانەکان ژیریی دەستکرد گۆڕا. تێبینییەکانی کۆرسەکە شەش تایبەتمەندیی ژیریی دەستکردی هاوچەرخ دەژمێرن:

Here is a strange pattern. While a problem is unsolved, people call it AI. Once a program solves it and it becomes ordinary, people say: "That's not real AI — it's just calculation." This happened to chess programs, to reading printed text (OCR) and to route planning in map apps. A famous saying sums it up: "AI is whatever hasn't been done yet."

ئەمە دیاردەیەکی سەیرە: تا کێشەیەک چارەسەر نەکراوە، خەڵک پێی دەڵێن ژیریی دەستکرد. کە بەرنامەیەک چارەسەری کرد و بوو بە شتێکی ئاسایی، خەڵک دەڵێن: «ئەوە ژیریی دەستکردی ڕاستەقینە نییە — تەنیا ژماردنە.» ئەمە بەسەر بەرنامەکانی شەترەنج، خوێندنەوەی دەقی چاپکراو (OCR) و دیاریکردنی ڕێگا لە ئەپەکانی نەخشەدا هات. وتەیەکی بەناوبانگ کورتی دەکاتەوە: «ژیریی دەستکرد هەر شتێکە کە هێشتا نەکراوە.»

Let's look closely at one branch from the list above: natural language processing (NLP), computers that understand and produce human language, written or spoken. You use it every day: the next-word suggestions and spell checking of your phone's keyboard, voice typing that turns speech into text, chatbots that answer questions, and machine translation. Google Translate added Kurdish (Sorani) in 2022; it is useful, but it still makes mistakes with sayings and with words that have several meanings. To see how a phone guesses your next word, read Predictive text.

با لە نزیکەوە سەیری یەکێک لە لقەکانی لیستەکەی سەرەوە بکەین: چارەسەرکردنی زمانی سروشتی ⁦(NLP)⁩، واتە کۆمپیوتەرەکان کە زمانی مرۆڤ، نووسراو یان گوتراو، تێدەگەن و بەرهەمی دەهێنن. هەموو ڕۆژێک بەکاری دەهێنیت: پێشنیارکردنی وشەی داهاتوو و پشکنینی ڕێنووسی کیبۆردی (Keyboard) مۆبایلەکەت، نووسینی دەنگی (ناسینەوەی ئاخاوتن) کە قسە دەکاتە دەق، چاتبۆتەکان کە وەڵامی پرسیار دەدەنەوە و وەرگێڕانی ئامێر. ⁦Google Translate⁩ لە ساڵی ⁦2022⁩دا کوردیی سۆرانیی زیاد کرد؛ بەسوودە، بەڵام هێشتا لە پەند و ئەو وشانەی چەند واتایان هەیە هەڵە دەکات. بۆ ئەوەی بزانیت مۆبایل چۆن وشەی داهاتووت پێشبینی دەکات، بڕوانە پێشبینیی دەق.

This course follows the order of the classic AI textbooks. It has eight chapters, and every practical lesson has Python code that runs:

ئەم کۆرسە ڕیزبەندیی کتێبە کلاسیکییەکانی ژیریی دەستکرد دەگرێتە بەر. هەشت بەشی هەیە و هەموو وانەیەکی پراکتیکی کۆدی Pythonـی تێدایە کە کار دەکات:

The course's lab plan names four algorithms, in the order the labs build them:

پلانی تاقیگەکانی کۆرسەکە چوار ئەلگۆریزم (Algorithm) ناو دەبات، بەو ڕیزبەندییەی تاقیگەکان دروستیان دەکەن:

Next: can a machine think? Read The Turing test.

داهاتوو: ئایا ئامێر دەتوانێت بیر بکاتەوە؟ وانەی تاقیکاریی تیورینگ بخوێنەوە.