يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
إريك شميدت: ثورة الذكاء الاصطناعي أعظم من ثورة الإنترنت
أجرى إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق لشركة جوجل بين عام 2011 و2017، مقابلة قبل أيام تناول فيها رؤيته وتوقعاته حول تأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا في المستقبل. وإليك بعض آرائه:
- ثورة الذكاء الاصطناعي ستكون أعظم من ثورة الإنترنت والهواتف الذكية وشبكات التواصل الاجتماعي.
- علينا أن نفكر حول ما سيحدث عندما يصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً من عالمنا؛ يعيش معنا ويراقبنا ويساعدنا وربما يتدخل فينا أحياناً.
- سيبدأ الذكاء الاصطناعي العام بالظهور في غضون 10 أو 20 عاماً، وستمتلك هذه الأنظمة قدرات فائقة، وستكون خطيرة للغاية إذا ما وقعت في الأيدي الخاطئة. وسيتوجب علينا التعامل معها بطريقة مشابهة لتعاملنا مع الأسلحة النووية لكن بعقيدة جديدة، لأننا لا نفهم كيفية انتشارها ولا كيفية احتواء هذا النوع من الأسلحة.
- تخيل أن يتمكن نظام حاسوبي من تحديد كيفية تعزيز التحيزات الموجودة عند الأشخاص بالاستناد إلى معلومات خاطئة؛ عندها ستبدو مشكلة المعلومات المزيفة أو المضللة التي نعاني منها حالياً سخيفة جداً إذا ما قارنتها بمحاولة البعض التلاعب بانطباعاتي حول العالم من حولي بالاعتماد على هذه التكنولوجيا.
- نحن جميعاً متصلون بالإنترنت، وستقوم هذه الانظمة بتعلم ما يهمنا، لتتمكن حينئذٍ من التلاعب بنا.
- تخيل تطوير نظام ذكاء اصطناعي يرى كل شيء ويستطيع تلخيصه، وبالتالي يمكن استخدامه لتحقيق تقدم في مجال البيولوجيا واكتشاف الادوية وغيرها بمعدل سريع للغاية.
- الذكاء الاصطناعي لا يحل محل المحامين والصحفيين والكتاب والمعلمين والباحثين المبدعين، وإنما يلغي الحاجة للبشر في أداء المهام الرتيبة، ليوفر لهم الوقت للمهام التي تتطلب إبداعاً.
كما تحدث شميدت عن كتابه الذي سيصدر قريباً والذي استعرض في مقدمته ثلاثة اختراقات للذكاء الاصطناعي وهي: نظام ألفاجو الذي هزم أفضل اللاعبين البشر في لعبة جو القديمة، ومركب الهاليسين (مصطلح اليوم) الذي اكتشفه نظام ذكاء اصطناعي، ونموذج جي بي تي-3 اللغوي. وقال إن نتائج هذه الأنظمة كانت مذهلة، وإننا ما زلنا في بداية هذه الثورة، ثورة الذكاء الاصطناعي.
الرابط (إنجليزي)
توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل نتائج أجهزة الرنين المغناطيسي الطبية
طوّر فريق من الباحثين في الولايات المتحدة تقنية جديدة تتيح إمكانية تحليل نتائج أجهزة الرنين المغناطيسي النووي الطبية بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي من اجل التوصل إلى فهم أفضل للمعادلات الكيميائية وتفاعلات البروتينات داخل جسم الانسان.
وتتيح الصور التي يتم التقاطها بواسطة أجهزة الرنين المغناطيسي النووي إمكانية تحليل هيكل جزيئات المواد المختلفة داخل الجسم، مثل البروتينات، ولكن هذه العملية تتطلب خبرات بشرية خاصة ووقتا طويلا من الأطباء للوصول إلى النتائج المطلوبة، غير ان التقنية الجديدة تتيح إمكانية تحليل هذه البيانات بشكل أسرع وبنفس درجة الدقة.
وفي إطار الدراسة التي نشرتها الدورية العلمية "نيتشر كوميونيكشن"، وصف فريق الدراسة تجربة تدريب منظومة الذكاء الاصطناعي على كيفية فك شفرات صور الرنين المغناطيسي المعقدة لفهم خواص البروتينات على مستوى الجزيئات بأنها تفتح الباب على مصراعيه أمام قراءة صور أجهزة الرنين بشكل واضح ومفهوم.
واستطاع فريق الدراسة ابتكار شبكة للتعلم العميق تستطيع فصل وتحليل هذه البيانات، وقام الباحثون بتغذيتها بصور للرنين المغناطيسي مع تزويدها بالنتائج الصحيحة لقراءة هذه الصور، بحيث تستطيع المنظومة مع تكرار تعريضها لنماذج مختلفة من هذه الصور استنباط النتائج الصحيحة عند تحليل هذه الصور، مع زيادة درجة تعقيد الصور في كل مرة، حتى تكتسب المنظومة خبرات أكبر مع استمرار فترة التدريب.
الرابط
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بالوباء القادم؟
تتسم معظم الأمراض المعدية (مثل كوفيد-19) التي تصيب البشر بأنها حيوانية المنشأ، تسببها فيروسات تصيب الحيوانات. ومن شأن تحديد الفيروسات عالية الخطورة في وقت مبكر أن يساعد في تحسين أولويات البحث والمراقبة.
لكن تحديد الأمراض الحيوانية المنشأ قبل ظهورها يشكل تحدياً كبيراً نظراً لأن عدد ضئيل فقط من بين 1.67 مليون فيروس- يصيب الحيوانات- يستطيع إصابة البشر. لذا، لجأ باحثون من جامعة جلاسكو بالمملكة المتحدة إلى توظيف التعلم الآلي لدراسة الجينومات الفيروسية والتنبؤ باحتمال أن يتمكن أي فيروس- يصيب الحيوانات عادة- من إصابة البشر.
لتطوير نماذج التعلم الآلي باستخدام تسلسل الجينوم الفيروسي، قام الباحثون أولاً ببناء مجموعة بيانات تضم 861 نوعاً من الفيروسات تنتمي إلى 36 عائلة. ثم قاموا ببناء نماذج التعلم الآلي التي تحدد احتمالية إصابة الإنسان بناءً على تصنيف الفيروسات أو الارتباط بالفيروسات المعروفة التي تصيب الإنسان أو كلا العاملين معاً. ثم طبق الباحثون النموذج الأفضل أداءً لتوقع احتمال إصابة أنواع فيروسية إضافية للبشر.
وفقاً للباحثين، "تُظهر النتائج التي توصلنا إليها أنه يمكن الاستدلال على إمكانات الفيروسات حيوانية المنشأ إلى حد كبير بالاعتماد على تسلسل الجينوم الخاص بها". لكن يشير الباحثون إلى قيود هذه النماذج، ويؤكدون أنها ليست سوى خطوة أولية لتحديد الفيروسات حيوانية المنشأ التي يمكن أن تصيب البشر. ويوضحون أنه يجب إخضاع الفيروسات التي تم تحديدها بواسطة النماذج لاختبارات معملية تأكيدية قبل مواصلة الاستثمار في هذه النماذج. علاوة على ذلك، في حين أن هذه النماذج تتنبأ بما إذا كانت الفيروسات قادرة على إصابة البشر، فإن القدرة على الإصابة ليست سوى جزء واحد من خطر انتشار الأمراض حيوانية المنشأ، والذي يتأثر أيضاً بضراوة الفيروس، وقدرته على الانتقال بين البشر من بين عوامل أخرى.
الرابط (إنجليزي)
|
