يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
ما معنى "الخوارزمية"؟
في أواخر شهر ديسمبر الماضي، تم إلقاء اللوم في سوء توزيع مركز ستانفورد الطبي للقاحات كوفيد-19 على “خوارزمية” التوزيع التي فضَّلت كبار المسؤولين الإداريين على الأطباء المتواجدين في الخطوط الأمامية. وفي حين فسر العديد من الناس استخدام المصطلح على أنه يعني أن الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي كان ضالعاً في الأمر، فإن النظام كان في الواقع خوارزمية طبية وأقرب إلى صيغة بسيطة للغاية أو شجرة قرار صممتها لجنة بشرية.
فهل تُعد “خوارزمية” ستانفورد خوارزمية حقاً؟ يعتمد هذا الأمر على كيفية تعريفك للمصطلح؛ إذ ليس هناك تعريف مقبول عالمياً، ونستعرض هنا بعض التعريفات المتداولة:
- التعريف المستوحى من كتاب صدر عام 1971، من تأليف عالم الحاسوب هارولد ستون: “الخوارزمية هي مجموعة من القواعد التي تحدد بدقة تسلسل العمليات”. يغطي هذا التعريف كل شيء بدءاً من الوصفات وحتى الشبكات العصبونية المعقدة.
- وفي مجالي الإحصاءات والتعلم الآلي، غالباً ما نفكر في الخوارزمية باعتبارها مجموعة التعليمات التي ينفذها الحاسوب للتعلم من البيانات.
- استخدم مشروع قانون المساءلة الخوارزمية- الذي تم طرحه في الكونجرس الأميركي عام 2019- مصطلحَ “نظام اتخاذ القرار المؤتمت”، وعرفه على أنه “عملية حاسوبية تتضمن عملية مستمدة من التعلم الآلي أو الإحصاءات أو غيرها من تقنيات معالجة البيانات أو الذكاء الاصطناعي، تتخذ قراراً أو تسهل عملية اتخاذ القرار البشري، بشكل يؤثر على المستهلكين”.
- تدرس مدينة نيويورك مشروع القانون 1894، الذي من شأنه أن يستحدث إجراء عمليات تدقيق إلزامية على “أدوات اتخاذ قرارات التوظيف المؤتمتة”، التي تُعرّف بأنها “أي نظام تخضع وظيفته لنظرية إحصائية، أو الأنظمة التي يتم تحديد معاييرها بواسطة مثل هذه الأنظمة”.
لكن بدلاً من محاولة الاتفاق على تعريف مشترك لـ “الخوارزمية” أو الاتفاق على تقنية تدقيق عامة محددة، نقترح تقييم الأنظمة المؤتمتة بصورة رئيسية استناداً إلى تأثيرها. فمن خلال التركيز على النتائج بدلاً من المدخلات، يمكننا أن نتجنب المناقشات التي لا داعي لها حول التعقيدات التقنية. ما يهمنا هو احتمال وقوع الضرر، بغض النظر عما إذا كنا نناقش معادلة جبرية أو شبكة عصبونية عميقة.
تابع القراءة: الرابط
مقالتنا ذات الصلة بالموضوع:
- كيف تعمل خوارزمية ستانفورد الخاصة باللقاحات؟ ولماذا أغفلت الأطباء الميدانيين؟ الرابط
لماذا تحقق تقنية التزييف العميق انتشاراً واسعاً؟
في عام 2018، اكتشف الصحفي سام كول زاوية جديدة ومثيرة للقلق على الإنترنت؛ حيث كان أحد مستخدمي ريديت، واسمه ديب فيكز (deepfakes) [أي: المزيفات العميقة]، ينشر مقاطع فيديو إباحية مزيفة إكراهية باستخدام خوارزمية ذكاء اصطناعي لوضع صور وجوه المشاهير في مقاطع إباحية حقيقية. دق كول ناقوس الخطر بشأن هذه الظاهرة في وقت كانت فيه تكنولوجيا التزييف العميق توشك على الانفجار.
منذ ذلك الحين، كان من الطبيعي أن تكتسب تقنية التزييف العميق سمعة سيئة. بيد أن تنامي قدرات خوارزميات معالجة واصطناع الوسائط قد أفسح المجال لظهور تطبيقات مفيدة وأخرى مضحكة أو عادية، إليكم بعضها:
- حماية المبلغين عن المخالفات.
- إعادة أحياء التاريخ الحقيقي.
- إنتاج الميمات المضحكة
- إنتاج الإعلانات الرياضية والحملات السياسية
تابع القراءة: الرابط
مقالاتنا في العمق حول الموضوع:
- لماذا ينبغي عدم الاستخفاف بمخاطر التزييف الرخيص؟ الرابط
- أكبر تهديدات التزييف العميق: إثارة شكوكنا كل شيء. الرابط
- ما هي التطبيقات الواعدة لتقنية التزييف العميق بحسب تينسينت؟ الرابط
مايكروسوفت تطلق منصة بيرسيبت (Azure Percept) لتسهيل نشر الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الطرفية
كشفت شركة مايكروسوفت قبل ساعات عن أزور بيرسيبت ( Azure Percept)، منصة عتاد صلب وخدمات تهدف إلى تبسيط استخدام تقنيات أزور إيه آي ( Azure AI) في الأجهزة الطرفية. ووفق ما قال مسؤولو الشركة في مؤتمر إجنايت، فإن المنصة ستسهل على جميع الشركات بناء وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي لأداء مجموعة متنوعة من المهام مثل اكتشاف الأشياء والتعرف على الأخطاء في خطوط التصنيع وغيرها من تطبيقات الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصوت. وبكلمات أخرى، تسعى مايكروسوفت من خلال هذا المنتج إلى تبسيط كامل دورة حياة بناء النماذج وصولاً إلى مرحلة استخدامها في معدات صلبة.
وتحتوي منصة أزور بيرسيبت على حزمة أدوات تطوير مزودة بكاميرا ذكية تسمى ( Azure Percept Vision). كما توفر تجربة تعريفية بإمكانات المنصة تسمى ( Azure Percept Studio) التي ترشد العملاء وتستعرض أمامهم كيفية خوض كامل مراحل تطوير وتدريب وتنفيذ أفكار "إثبات المفهوم".
وأوضحت مايكروسوفت أنها تعمل مع مصنعي شرائح ومعدات صلبة آخرين من أجل بناء نظام بيئي من الأجهزة الطرفية الذكية المعتمَدة للتشغيل على منصة أزور بيرسيبت. وقال مو تانابيان، نائب رئيس مايكروسوفت، إن هذه المنصة: "تخفض المتطلبات التقنية اللاازمة لتطوير حلول طرفية قائمة على الذكاء الاصطناعي، وتتيح للمطورين بناء وتطبيق هذه الحلول دون الحاجة لخبرات هندسية عميقة أو مهارات كبيرة في مجال علم البيانات".
كما أكدت مايكروسوفت أن جميع أدوات المنصة الجديدة قد خضعت لعمليات تقييم داخلية لضمان أنها تعمل بما يتماشى مع مبادئ الشركة للذكاء الاصطناعي المسؤول والذي يجب أن يتمتع بالعدالة والموثوقية والأمان والخصوصية والشمولية والشفافية وقابلية المساءلة. وتأمل مايكروسوفت أن "تساعد خطوتها هذه في بناء نظام بيئي من الأجهزة الطرفية الذكية التي تستفيد من خدمات أزور بنفس الطريقة التي ساعد بها نظام التشغيل ويندوز في تمكين سوق الحواسيب الشخصية".
الرابط (إنجليزي)
|
