<?php
/**
* Class used internally by Text_Diff to actually compute the diffs.
*
* This class is implemented using native PHP code.
*
* The algorithm used here is mostly lifted from the perl module
* Algorithm::Diff (version 1.06) by Ned Konz, which is available at:
* https://cpan.metacpan.org/authors/id/N/NE/NEDKONZ/Algorithm-Diff-1.06.zip
*
* More ideas are taken from: http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/960229.html
*
* Some ideas (and a bit of code) are taken from analyze.c, of GNU
* diffutils-2.7, which can be found at:
* ftp://gnudist.gnu.org/pub/gnu/diffutils/diffutils-2.7.tar.gz
*
* Some ideas (subdivision by NCHUNKS > 2, and some optimizations) are from
* Geoffrey T. Dairiki <dairiki@dairiki.org>. The original PHP version of this
* code was written by him, and is used/adapted with his permission.
*
* Copyright 2004-2010 The Horde Project (http://www.horde.org/)
*
* See the enclosed file COPYING for license information (LGPL). If you did
* not receive this file, see https://opensource.org/license/lgpl-2-1/.
*
* @author Geoffrey T. Dairiki <dairiki@dairiki.org>
* @package Text_Diff
*/
class Text_Diff_Engine_native {
public $xchanged;
public $ychanged;
public $xv;
public $yv;
public $xind;
public $yind;
public $seq;
public $in_seq;
public $lcs;
function diff($from_lines, $to_lines)
{
array_walk($from_lines, array('Text_Diff', 'trimNewlines'));
array_walk($to_lines, array('Text_Diff', 'trimNewlines'));
$n_from = count($from_lines);
$n_to = count($to_lines);
$this->xchanged = $this->ychanged = array();
$this->xv = $this->yv = array();
$this->xind = $this->yind = array();
unset($this->seq);
unset($this->in_seq);
unset($this->lcs);
// Skip leading common lines.
for ($skip = 0; $skip < $n_from && $skip < $n_to; $skip++) {
if ($from_lines[$skip] !== $to_lines[$skip]) {
break;
}
$this->xchanged[$skip] = $this->ychanged[$skip] = false;
}
// Skip trailing common lines.
$xi = $n_from; $yi = $n_to;
for ($endskip = 0; --$xi > $skip && --$yi > $skip; $endskip++) {
if ($from_lines[$xi] !== $to_lines[$yi]) {
break;
}
$this->xchanged[$xi] = $this->ychanged[$yi] = false;
}
// Ignore lines which do not exist in both files.
for ($xi = $skip; $xi < $n_from - $endskip; $xi++) {
$xhash[$from_lines[$xi]] = 1;
}
for ($yi = $skip; $yi < $n_to - $endskip; $yi++) {
$line = $to_lines[$yi];
if (($this->ychanged[$yi] = empty($xhash[$line]))) {
continue;
}
$yhash[$line] = 1;
$this->yv[] = $line;
$this->yind[] = $yi;
}
for ($xi = $skip; $xi < $n_from - $endskip; $xi++) {
$line = $from_lines[$xi];
if (($this->xchanged[$xi] = empty($yhash[$line]))) {
continue;
}
$this->xv[] = $line;
$this->xind[] = $xi;
}
// Find the LCS.
$this->_compareseq(0, count($this->xv), 0, count($this->yv));
// Merge edits when possible.
$this->_shiftBoundaries($from_lines, $this->xchanged, $this->ychanged);
$this->_shiftBoundaries($to_lines, $this->ychanged, $this->xchanged);
// Compute the edit operations.
$edits = array();
$xi = $yi = 0;
while ($xi < $n_from || $yi < $n_to) {
assert($yi < $n_to || $this->xchanged[$xi]);
assert($xi < $n_from || $this->ychanged[$yi]);
// Skip matching "snake".
$copy = array();
while ($xi < $n_from && $yi < $n_to
&& !$this->xchanged[$xi] && !$this->ychanged[$yi]) {
$copy[] = $from_lines[$xi++];
++$yi;
}
if ($copy) {
$edits[] = new Text_Diff_Op_copy($copy);
}
// Find deletes & adds.
$delete = array();
while ($xi < $n_from && $this->xchanged[$xi]) {
$delete[] = $from_lines[$xi++];
}
$add = array();
while ($yi < $n_to && $this->ychanged[$yi]) {
$add[] = $to_lines[$yi++];
}
if ($delete && $add) {
$edits[] = new Text_Diff_Op_change($delete, $add);
} elseif ($delete) {
$edits[] = new Text_Diff_Op_delete($delete);
} elseif ($add) {
$edits[] = new Text_Diff_Op_add($add);
}
}
return $edits;
}
/**
* Divides the Largest Common Subsequence (LCS) of the sequences (XOFF,
* XLIM) and (YOFF, YLIM) into NCHUNKS approximately equally sized
* segments.
*
* Returns (LCS, PTS). LCS is the length of the LCS. PTS is an array of
* NCHUNKS+1 (X, Y) indexes giving the diving points between sub
* sequences. The first sub-sequence is contained in (X0, X1), (Y0, Y1),
* the second in (X1, X2), (Y1, Y2) and so on. Note that (X0, Y0) ==
* (XOFF, YOFF) and (X[NCHUNKS], Y[NCHUNKS]) == (XLIM, YLIM).
*
* This function assumes that the first lines of the specified portions of
* the two files do not match, and likewise that the last lines do not
* match. The caller must trim matching lines from the beginning and end
* of the portions it is going to specify.
*/
function _diag ($xoff, $xlim, $yoff, $ylim, $nchunks)
{
$flip = false;
if ($xlim - $xoff > $ylim - $yoff) {
/* Things seems faster (I'm not sure I understand why) when the
* shortest sequence is in X. */
$flip = true;
list ($xoff, $xlim, $yoff, $ylim)
= array($yoff, $ylim, $xoff, $xlim);
}
if ($flip) {
for ($i = $ylim - 1; $i >= $yoff; $i--) {
$ymatches[$this->xv[$i]][] = $i;
}
} else {
for ($i = $ylim - 1; $i >= $yoff; $i--) {
$ymatches[$this->yv[$i]][] = $i;
}
}
$this->lcs = 0;
$this->seq[0]= $yoff - 1;
$this->in_seq = array();
$ymids[0] = array();
$numer = $xlim - $xoff + $nchunks - 1;
$x = $xoff;
for ($chunk = 0; $chunk < $nchunks; $chunk++) {
if ($chunk > 0) {
for ($i = 0; $i <= $this->lcs; $i++) {
$ymids[$i][$chunk - 1] = $this->seq[$i];
}
}
$x1 = $xoff + (int)(($numer + ($xlim - $xoff) * $chunk) / $nchunks);
for (; $x < $x1; $x++) {
$line = $flip ? $this->yv[$x] : $this->xv[$x];
if (empty($ymatches[$line])) {
continue;
}
$matches = $ymatches[$line];
reset($matches);
while ($y = current($matches)) {
if (empty($this->in_seq[$y])) {
$k = $this->_lcsPos($y);
assert($k > 0);
$ymids[$k] = $ymids[$k - 1];
break;
}
next($matches);
}
while ($y = current($matches)) {
if ($y > $this->seq[$k - 1]) {
assert($y <= $this->seq[$k]);
/* Optimization: this is a common case: next match is
* just replacing previous match. */
$this->in_seq[$this->seq[$k]] = false;
$this->seq[$k] = $y;
$this->in_seq[$y] = 1;
} elseif (empty($this->in_seq[$y])) {
$k = $this->_lcsPos($y);
assert($k > 0);
$ymids[$k] = $ymids[$k - 1];
}
next($matches);
}
}
}
$seps[] = $flip ? array($yoff, $xoff) : array($xoff, $yoff);
$ymid = $ymids[$this->lcs];
for ($n = 0; $n < $nchunks - 1; $n++) {
$x1 = $xoff + (int)(($numer + ($xlim - $xoff) * $n) / $nchunks);
$y1 = $ymid[$n] + 1;
$seps[] = $flip ? array($y1, $x1) : array($x1, $y1);
}
$seps[] = $flip ? array($ylim, $xlim) : array($xlim, $ylim);
return array($this->lcs, $seps);
}
function _lcsPos($ypos)
{
$end = $this->lcs;
if ($end == 0 || $ypos > $this->seq[$end]) {
$this->seq[++$this->lcs] = $ypos;
$this->in_seq[$ypos] = 1;
return $this->lcs;
}
$beg = 1;
while ($beg < $end) {
$mid = (int)(($beg + $end) / 2);
if ($ypos > $this->seq[$mid]) {
$beg = $mid + 1;
} else {
$end = $mid;
}
}
assert($ypos != $this->seq[$end]);
$this->in_seq[$this->seq[$end]] = false;
$this->seq[$end] = $ypos;
$this->in_seq[$ypos] = 1;
return $end;
}
/**
* Finds LCS of two sequences.
*
* The results are recorded in the vectors $this->{x,y}changed[], by
* storing a 1 in the element for each line that is an insertion or
* deletion (ie. is not in the LCS).
*
* The subsequence of file 0 is (XOFF, XLIM) and likewise for file 1.
*
* Note that XLIM, YLIM are exclusive bounds. All line numbers are
* origin-0 and discarded lines are not counted.
*/
function _compareseq ($xoff, $xlim, $yoff, $ylim)
{
/* Slide down the bottom initial diagonal. */
while ($xoff < $xlim && $yoff < $ylim
&& $this->xv[$xoff] == $this->yv[$yoff]) {
++$xoff;
++$yoff;
}
/* Slide up the top initial diagonal. */
while ($xlim > $xoff && $ylim > $yoff
&& $this->xv[$xlim - 1] == $this->yv[$ylim - 1]) {
--$xlim;
--$ylim;
}
if ($xoff == $xlim || $yoff == $ylim) {
$lcs = 0;
} else {
/* This is ad hoc but seems to work well. $nchunks =
* sqrt(min($xlim - $xoff, $ylim - $yoff) / 2.5); $nchunks =
* max(2,min(8,(int)$nchunks)); */
$nchunks = min(7, $xlim - $xoff, $ylim - $yoff) + 1;
list($lcs, $seps)
= $this->_diag($xoff, $xlim, $yoff, $ylim, $nchunks);
}
if ($lcs == 0) {
/* X and Y sequences have no common subsequence: mark all
* changed. */
while ($yoff < $ylim) {
$this->ychanged[$this->yind[$yoff++]] = 1;
}
while ($xoff < $xlim) {
$this->xchanged[$this->xind[$xoff++]] = 1;
}
} else {
/* Use the partitions to split this problem into subproblems. */
reset($seps);
$pt1 = $seps[0];
while ($pt2 = next($seps)) {
$this->_compareseq ($pt1[0], $pt2[0], $pt1[1], $pt2[1]);
$pt1 = $pt2;
}
}
}
/**
* Adjusts inserts/deletes of identical lines to join changes as much as
* possible.
*
* We do something when a run of changed lines include a line at one end
* and has an excluded, identical line at the other. We are free to
* choose which identical line is included. `compareseq' usually chooses
* the one at the beginning, but usually it is cleaner to consider the
* following identical line to be the "change".
*
* This is extracted verbatim from analyze.c (GNU diffutils-2.7).
*/
function _shiftBoundaries($lines, &$changed, $other_changed)
{
$i = 0;
$j = 0;
assert(count($lines) == count($changed));
$len = count($lines);
$other_len = count($other_changed);
while (1) {
/* Scan forward to find the beginning of another run of
* changes. Also keep track of the corresponding point in the
* other file.
*
* Throughout this code, $i and $j are adjusted together so that
* the first $i elements of $changed and the first $j elements of
* $other_changed both contain the same number of zeros (unchanged
* lines).
*
* Furthermore, $j is always kept so that $j == $other_len or
* $other_changed[$j] == false. */
while ($j < $other_len && $other_changed[$j]) {
$j++;
}
while ($i < $len && ! $changed[$i]) {
assert($j < $other_len && ! $other_changed[$j]);
$i++; $j++;
while ($j < $other_len && $other_changed[$j]) {
$j++;
}
}
if ($i == $len) {
break;
}
$start = $i;
/* Find the end of this run of changes. */
while (++$i < $len && $changed[$i]) {
continue;
}
do {
/* Record the length of this run of changes, so that we can
* later determine whether the run has grown. */
$runlength = $i - $start;
/* Move the changed region back, so long as the previous
* unchanged line matches the last changed one. This merges
* with previous changed regions. */
while ($start > 0 && $lines[$start - 1] == $lines[$i - 1]) {
$changed[--$start] = 1;
$changed[--$i] = false;
while ($start > 0 && $changed[$start - 1]) {
$start--;
}
assert($j > 0);
while ($other_changed[--$j]) {
continue;
}
assert($j >= 0 && !$other_changed[$j]);
}
/* Set CORRESPONDING to the end of the changed run, at the
* last point where it corresponds to a changed run in the
* other file. CORRESPONDING == LEN means no such point has
* been found. */
$corresponding = $j < $other_len ? $i : $len;
/* Move the changed region forward, so long as the first
* changed line matches the following unchanged one. This
* merges with following changed regions. Do this second, so
* that if there are no merges, the changed region is moved
* forward as far as possible. */
while ($i < $len && $lines[$start] == $lines[$i]) {
$changed[$start++] = false;
$changed[$i++] = 1;
while ($i < $len && $changed[$i]) {
$i++;
}
assert($j < $other_len && ! $other_changed[$j]);
$j++;
if ($j < $other_len && $other_changed[$j]) {
$corresponding = $i;
while ($j < $other_len && $other_changed[$j]) {
$j++;
}
}
}
} while ($runlength != $i - $start);
/* If possible, move the fully-merged run of changes back to a
* corresponding run in the other file. */
while ($corresponding < $i) {
$changed[--$start] = 1;
$changed[--$i] = 0;
assert($j > 0);
while ($other_changed[--$j]) {
continue;
}
assert($j >= 0 && !$other_changed[$j]);
}
}
}
}
في عالم تتسارع فيه تطورات الذكاء الاصطناعي، لم يعد دوره يقتصر على تنفيذ الأوامر وتحليل البيانات، بل أصبح قادراً على محاكاة المشاعر البشرية والتفاعل معها بطرق تثير التساؤلات. هل هذه مجرد برمجة متطورة أم أن الآلات قد تقترب من امتلاك وعي عاطفي حقيقي؟
دراسات حديثة في مجالات علم النفس وعلوم الحاسوب تشير إلى إمكانية تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعرف على المشاعر البشرية والتفاعل معها بشكل أكثر تعقيداً، لكن الخبراء ما زالوا منقسمين حول ما إذا كان هذا يعني أن الآلة يمكن أن “تشعر” بالفعل، أم أنها مجرد خوارزميات تحاكي العاطفة دون إدراك حقيقي لها.
حين ننظر في عيون شخص يبكي أو نسمع نبرة الفرح في صوت آخر، نحن لا ندرك المشاعر فحسب، بل نشعر بها أيضاً. هذه القدرة على الإحساس والتعاطف لطالما كانت ما يميز الإنسان عن الآلة. لكن اليوم، ومع تطور الذكاء الاصطناعي، بدأت الحدود تتلاشى. روبوتات تتحدث بحنان، أنظمة تواسي مستخدميها، وبرمجيات تتفاعل مع الحزن والفرح وكأنها تمتلك وعياً عاطفياً. فهل يمكن للآلة أن تشعر حقاً، أم أن كل ما تفعله مجرد محاكاة بارعة تخدعنا للحظات؟
“الذكاء الاصطناعي أشبه بدمية متطورة جداً”
قال أستاذ عبدالله الدالي، مطور برمجيات، إن: “الذكاء الاصطناعي مثل الممثل المحترف، لا يشعر بالمشاعر الحقيقية ولكنه يعرف أن يقلدها”. وأضاف أستاذ عبدالله أنه يمكن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بحيث تبدو وكأنها تمتلك مشاعر، حيث قال: “المبرمجين يصممون النظام بحيث يحلل الحديث أو الموقف مثل نبرة الصوت، ثم يختار رد مناسب من قاعدة بيانات بها عبارات جاهزة تعبر عن فرح أو زعل أو حتى تعاطف، بمعنى أنه يتم وضع سيناريو ثابت في البرمجة. على سبيل المثال، عندما تقول له ‘أنا حزين’، يرد الرد المبرمج عليه، مثلًا: ‘لماذا أنت حزين؟’”.
من جانبه، قال أستاذ وليد دبور، أستاذ مساعد الذكاء الاصطناعي بجامعة الأهرام الكندية: “الذكاء الاصطناعي الحالي أشبه بدمية متطورة جداً، تتحدث وتتحرك بذكاء لكنها لا تعيش ولا تشعر”. وأكد أستاذ وليد: “لا توجد طريقة لصنع مشاعر حقيقية في الآلات حالياً، وما يحدث هو مجرد تدريب لبيانات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. إذا دربته على نصوص عدوانية قد تصبح ردوده حادة، وإذا دربته على نصوص حزينة، سيقلد اللغة الحزينة، لكن هذا مجرد تمثيل وليس مشاعر حقيقية إطلاقاً”. وشرح أستاذ عبدالله قائلاً: “الإحساس عملية بيولوجية مرتبطة بالمخ والهرمونات عند البشر، بينما الذكاء الاصطناعي ليس إلا مجرد كود وخوارزميات، وهذه محاكاة ذكية جداً”.
“الجهاز العصبي والنفسي مرتبطان ببعضهما وميز الله بهما الكائنات الحية فقط”
قالت دكتورة ماري جرجس، استشارية صحة نفسية: “العناصر التي تشكل المشاعر توجد في الجزء الأوسط من الدماغ وهي منطقة قريبة من اللاوعي، وبالتالي لا يتحكم بها العقل أو المنطق. المشاعر هي كل ما يشعر به الإنسان من فرح وحب وحزن وغضب وغيرها”. وأكدت دكتورة ماري أنه: “لا يمكن لآلة أن تمتلك مشاعر حقيقية، وإلا ستكون مشاعر مزيفة عن طريق التحكم في برمجة تلك الآلة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل أي شيء ويوصل لتقدمات كبيرة جداً، لكن من الصعب أن يتحكم في شيء له علاقة بالسلوكيات والنفسية والجهاز العصبي. فالجهاز العصبي والنفسي مرتبطان ببعضهما وميز الله بهما الكائنات الحية فقط، ومن الصعب أن تمتلكهما آلة. وفي حالة الوصول لتلك التقنيات وتنفيذها بشكل فعلي، ستكون مجرد محاكاة، وسيوضح ذلك في عدم وضوح الحالة الانفعالية بجودتها الطبيعية”.
“المشاعر تحتاج إلى وعي ذاتي”
يرى البعض أن المشاعر تحتاج إلى وعي ذاتي، وهو ما لا يمتلكه الذكاء الاصطناعي حتى الآن، بينما يعتقد آخرون أن المشاعر ليست سوى عمليات إدراكية يمكن برمجتها. بين الرؤيتين، يقف الجدل العلمي والفلسفي.
قالت أستاذة مارتينا سمير، معيدة بقسم الفلسفة في كلية البنات جامعة عين شمس: “المشاعر تعرف فلسفياً بأنها تفاعلات بيولوجية وفكرية للذات الإنسانية، والأنظمة الذكية هي فقط تحاكي العقل البشري، لكن مستحيل أن تصل بالفعل للشعور مثله لأنها لا تمتلك تجربة شعورية واقعية كالبشر. وفي حالة وصولها لذلك، ستكون مجرد محاكاة من خلال الخوارزميات والبيانات المغذية بها من قبل، ولكنها تحتاج لوعي ذاتي، فهي بالنهاية خدع ذكية”.
وأوضحت أستاذة مارتينا قائلة: “بالنسبة لمفهوم الثنائية بين العقل والجسد، تعني الانفصال بين العقل المعنوي والجسد المادي. وهذا المفهوم يعطي إمكانية لامتلاك الذكاء الاصطناعي مشاعر كما البشر، لأن في هذه الحالة لن يحتاج إلى جسم بيولوجي ووعي إنساني حقيقي لكي يشعر. وفي هذه الحالة قد يكون للأنظمة الذكية فرصة لتحمل وعي أو مشاعر من وجهة نظر الفلسفة”.
ورغم التقدم الهائل في الذكاء الاصطناعي، فإن إمكانية امتلاكه مشاعر حقيقية تظل محل جدل واسع. من منظور البرمجة، لا يزال الذكاء الاصطناعي يعتمد على خوارزميات تحاكي المشاعر دون إدراك حقيقي لها. علم النفس يؤكد أن المشاعر ترتبط بتجارب ذاتية وتفاعلات عصبية وهرمونية لا يمكن محاكاتها برمجيًا بشكل كامل. أما الفلسفة، فرغم بعض النظريات التي تفتح المجال أمام إمكانية وعي منفصل عن الجسد، فإنها تتفق مع العلم على أن الوعي والمشاعر كما نعرفها تظل معقدة إلى حد يجعل من الصعب جدًا، إن لم يكن مستحيلًا، أن تمتلكها الآلة. في النهاية، قد يتمكن الذكاء الاصطناعي من خداعنا باستجاباته العاطفية، لكنه سيبقى بلا إحساس حقيقي، مجرد محاكاة متقنة لمشاعر لا يعيشها بالفعل.
