يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
الذكاء الاصطناعي ينقذ مريضاً من سرطان البروستات
لم يكن جريغ سميث يعاني من أي أعراض، لكن تم تشخيص إصابة الرجل الأسترالي بسرطان البروستات بفضل خوارزمية ذكاء اصطناعي أنقذت حياته. وليس جريغ إلا واحداً من 20 ناجٍ آخر خلال السنوات الثلاثة الماضية والذين ما كانوا على قيد الحياة اليوم لولا الذكاء الاصطناعي.
بدأت القصة عندما بلغ جريغ سن 58 عاماً، السن التي تم تشخيص إصابة والده فيها بسرطان البروستات. لذا كان يفكر في الأمر، وعندما شاهد برنامجاً تلفزيونياً حول اختبارات مجانية قائمة على الذكاء الاصطناعي، اتخذ قراره بالخضوع للاختبار.
تقدم شركة ماكسويل بلس هذا الاختبار المصحوب بتحليل بسيط للدم. ويتولى الدكتور بيتر سويندل منصب كبير المسؤولين الطبيين في شركة ماكسويل بلس التي تقدم الاختبار. يمتلك سويندل خبرة 30 عاماً في مجال سرطان البروستات ويعمل على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي التي أحدثت ثورة في كيفية تشخيص المرض. وبناء على معلومات حول عمر المريض وتاريخ عائلته الطبي ونتائج اختبار الدم وقاعدة بيانات لحوالي 250 ألف مريض، تقوم الخوارزميات بحساب احتمال إصابة المريض بسرطان البروستات بعد مدة محددة من الزمن.
وقد كشف اختبار جريغ عن إصابته بالمرض، فخضع لعملية جراحية لإزالة الجزء المصاب من البروستات في أكتوبر الماضي. ويعزي الفضل في إنقاذ حياته إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. إذ إنه لولا هذا التشخيص المبكر، لكان تأخر لمدة عامين حتى يتم اكتشاف الإصابة ولكان في وضع أسوأ بكثير.
الرابط (إنجليزي)
دراسة: خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤثر على القرارات السياسية وقرارات المواعدة
أجرت باحثتان إسبانيتان سلسلة من التجارب لدراسة تأثير خوارزميات الذكاء الاصطناعي على اختيارات الناس لمرشحيهم السياسيين المفضلين أو شركائهم الرومانسيين المحتملين.
وفي الدراسة التي أجرتها الباحثتان أوخويا أجودو وهيلينا ماتوتي من جامعة ديوستو الإسبانية، والتي نشرت نتائجها الشهر الماضي، طُلب من المشاركين التفاعل مع الخوارزميات التي قدمت لهم صوراً لمرشحين سياسيين وهميين أو أشخاصاً مرشحين للمواعدة عبر الإنترنت. كما طُلب منهم تحديد لمن سيصوتون أو سيرسلون رسائل التعارف. وقد روجت الخوارزميات لبعض المرشحين أكثر من غيرهم، إما صراحة أو بشكل خفي مثل عرض صورهم أكثر من غيرهم.
وبشكل عام، أظهرت التجارب أن الخوارزميات كان لها تأثير كبير على قرارات المشاركين في الحالتين. فبالنسبة للقرارات السياسية، أثر التلاعب الواضح بشكل كبير على القرارات بينما لم يكن التلاعب الخفي فعالاً. وحدث العكس تماماً في قرارات المواعدة. وترى الباحثتان أن هذه النتائج قد تعكس تفضيل الناس للنصائح البشرية الصريحة عندما يتعلق الأمر بالمسائل الشخصية مثل المواعدة، مقابل تفضيلهم للمشورة الخوارزمية عند اتخاذ قرارات سياسية رشيدة.
وفي ضوء هذه النتائج، أعربت المؤلفتان عن دعمهما للمبادرات التي تسعى إلى تعزيز مصداقية الذكاء الاصطناعي، مثل "المبادئ التوجيهية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة" التي أصدرتها المفوضية الأوروبية. ومع ذلك، فإنهما تحذران من أن هناك حاجة إلى إجراء المزيد من الأبحاث لفهم ضعف البشر أمام الخوارزميات.
الرابط (إنجليزي)
المغالطات الأربعة في الذكاء الاصطناعي
متى سيتفوق الذكاء الاصطناعي على القدرات البشرية؟ ربما يكون هذا هو السؤال الأبرز الذي يدور في أذهان كل من يعمل في هذا المجال. وقد حاول علماء بجامعة أكسفورد، عام 2015، استطلاع آراء الخبراء حول هذا الأمر. وبالرغم من التباين في الإجابات، إلا أن العديد من الخبراء أشاروا إلى وجود احتمال بنسبة 50% أن تكون الآلات أفضل في كل شيء تقريباً بحلول عام 2060.
ولكن هل أساء الخبراء تقدير إمكانات الذكاء الاصطناعي؟ للإجابة عن هذا السؤال، ترى ميلاني ميتشل عالمة الحاسوب في معهد سانتا بولاية نيو مكسيكو الأميركية، أن الذكاء الاصطناعي أصعب مما نعتقد بسبب فهمنا المحدود للتعقيد الذي يكمن وراءه. وتشير إلى أن هذا المجال يعاني من أربع مغالطات تفسر عدم قدرتنا على التنبؤ بمساره بدقة.
- تنبع أولى هذه المغالطات من التباهي بالانتصارات التي حققتها الآلات على البشر في بعض مجالات الذكاء الاصطناعي، مثل الشطرنج وألعاب الفيديو وبعض أنواع التعرف على الصور. بالرغم من أن هذه كلها أمثلة ضيقة جداً على الذكاء، إلا أن "تقدم الذكاء الاصطناعي في مهمة معينة غالباً ما يوصف بأنه خطوة أولى نحو ذكاء اصطناعي أكثر عمومية"، بطريقة تماثل الادعاء بأن أول قرد تسلق شجرة كان يحرز تقدماً نحو الهبوط على القمر.
- تستند المغالطة الثانية إلى مفارقة أن الأنشطة الصعبة على البشر -كلعب الشطرنج وترجمة اللغات- هي سهلة نسبياً على الحواسيب، بينما الأشياء التي نعتبرها سهلة -كصعود السلالم والدردشة- هي صعبة بالنسبة للروبوتات. ويكمن السبب في أن عمليات التفكير لدينا تخفي مستوىً هائلاً من التعقيد، وهي نتاج مليار سنة من الخبرة حول طبيعة العالم وكيفية العيش فيه، وهذا ما يجعل المهام الصعبة تبدو سهلة.
- المغالطة الثالثة تأتي نتيجة ميل العلماء إلى تصنيف بعض البرامج والمعايير وفقاً للسمة البشرية التي يأملون في تقليدها، مثل مقارنة قدرة البشر والآلات على الإجابة على أسئلة معينة. وترى ميتشل أن هذا المعيار وغيره من المعايير المشابهة يختبر فقط مجموعة ضيقة من المهارات، ومع ذلك فإنه يقودنا للاعتقاد بأن الآلات تتفوق على البشر بشكل عام.
- أما المغالطة الأخيرة فهي الاعتقاد بأن الذكاء يكمن بالكامل في الدماغ. توضح ميتشل أن ثمة أدلة متزايدة على أن جزءاً كبيراً من ذكائنا ينبع من هيئتنا البشرية. فإذا قفزت من فوق جدار مثلاً، فإن عضلاتك وأوتارك ستمتص التأثير دون مشاركة كبيرة يواجهها عقلك في تنسيق الحركة. بينما تتطلب قفزة مماثلة من الروبوت قياس الأطراف وزوايا المفاصل بدقة، في الوقت الذي تحدد فيه المعالجات القوية كيف يجب أن تتصرف المحركات لامتصاص التأثير.
الرابط (إنجليزي)
|
