يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
المعضلة المرعبة للذكاء الاصطناعي
يُخطئ مَن يظن أن مشكلات الذكاء الاصطناعي ومعضلاته تدخل في باب الرفاهية أو الترف الفكري، الذي يخص الحضارات المتفوقة التي ابتدعت هذه التكنولوجيا الفريدة. مَن يفكر على هذا النحو يُشبه شخصاً من بلد متأخر يتأمل الثورة الصناعية في بريطانيا حول عام 1800م، وما تثيره من مشكلات في المدن، وما تسببت فيه من اضطراب اجتماعي، ثم يقول: ما أبعدنا نحن، في عالمنا الهادئ الرتيب، عن مشكلات العالم الصناعي ومعضلاته المختلفة. هذا الشخص لا يعرف أنه في ظرف مائة أو مائة وخمسين عاماً سوف يصبح العالم كله أسيراً لذات المشكلات. السبب أن الصناعة- كنمط للإنتاج وتنظيم المجتمع- سوف تجتاح العالم كله، وتكتسح أمامها المجتمعات القديمة كالعاصفة، جالبةً معها ذات المشكلات ونفس القضايا تقريباً التي ظهرت في منشئها الأول منذ 200 عام.
نفس النمط سوف يتكرر مع الذكاء الاصطناعي، مع فارق جوهري أن "إعصار الذكاء الاصطناعي" سوف يهب في تسارع مذهل مقارنة بعاصفة الصناعة. سوف تنتشر هذه التكنولوجيا، التي تُعد الأهم والأخطر والأعمق تأثيراً، في كافة بقاع المعمورة وتتغلغل في كافة المجتمعات. ستكون التأثيرات متفاوتة بطبيعة الحال. بعض المجتمعات سوف يظل مستقبِلاً للتكنولوجيا، عاجزاً عن الاشتراك الفعّال في عملية ابتكارها، ومن ثَمَّ بعيداً عن الجدل الكبير الذي يدور بشأنها على كافة المستويات. غير أنه يصعب تصور إفلات مجتمعٍ من المجتمعات من آثار ثورة الذكاء الاصطناعي بكل ما تحمله من أسباب الرخاء والرفاهية، أو ما قد تخلقه من مُشكلات جديدة، ومعضلات غير مُتوقَّعة.
مفروض علينا، والحال هذه، ألّا نكون بعيدين عما يصحب هذه الثورة البازغة من جدل يدور اليوم في دوائر مختلفة. معضلات الذكاء الاصطناعي ليست فقط تكنولوجية، ولكنها تدخل في صميم طرق الحياة، وإدارة المجتمعات والاقتصاد، والسياسة والنظم العسكرية. الجدل حول هذه المعضلات له طبيعة فلسفية وأخلاقية ودينية أيضًا، إذ إنه يلمس أسئلة كبرى حول دور الإنسان في العالم، ومعنى الذكاء البشرى، والأدوار التي يُمكن للإنسان التخلي عنها للتكنولوجيا- كما فعل باستمرار عبر التاريخ- مقارنة بالمهام التي لا يمكنه التفريط فيها للآلة بأي حال من الأحوال.
وتتمثل المعضلة الكبرى لنظم الذكاء الاصطناعي في ظهور "عقل" أذكى من البشر، يستطيع القيام بكافة المهام العقلية التي ظلت لصيقة بالبشر وحدهم منذ ظهورهم على الأرض. السؤال هنا: أيّ مستقبلٍ للبشر، الذين تُعد حضارتهم منجزاً لعقولهم، في عالمٍ تنافسهم فيه عقول أذكى؟ وترتبط بهذا معضلة أخرى تتعلق بالسيطرة، إذ لم نسمع أبداً عن كائن أذكى قبِل بسيطرة كائن أقل ذكاء عليه. على هذا النحو، تصير سيطرة الآلات مسألة وقت. ماذا يكون حال البشر إن صار في مقدور الآلة أن تتعلم في ساعات معدودات ما ينفقون هم عشرين عاماً من أعمارهم لتعلمه وإتقانه؟
الرابط
باحثون من إم آي تي يستخدمون الذكاء الاصطناعي بطريقة مبتكرة لفهم الصور الطبية
قد يكون الحصول على قراءة سريعة ودقيقة للأشعة السينية أو غيرها من الصور الطبية أمراً حيوياً لصحة المريض وقد ينقذ حياته. المشكلة أن الحصول على مثل هذا التقييم يعتمد على مدى توافر أخصائي أشعة ماهر. وبالتالي، فإن الاستجابة السريعة ليست ممكنة دائماً.
لهذا السبب، حاول رويزي لياو، باحث ما بعد الدكتوراه في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) التابع لجامعة إم آي تي "تدريب آلات قادرة على إعادة إنتاج ما يفعله اختصاصيو الأشعة كل يوم." وكتب لياو مع باحثين آخرين في إم آي تي ومستشفيات منطقة بوسطن، ورقة بحثية جديدة تم تقديمها هذا الخريف في مؤتمر (MICCAI 2021)، وهو مؤتمر دولي لحوسبة الصور الطبية.
على الرغم من أن فكرة استخدام أجهزة الحاسوب لتفسير الصور ليست جديدة، إلا أن الفريق البحثي يعتمد على مورد غير مستخدم بشكل كافٍ لتحسين القدرات التفسيرية لخوارزميات التعلم الآلي، ألا وهو الكمية الكبيرة من تقارير الأشعة التي ترفق مع الصور الطبية، والتي يكتبها أطباء الأشعة في الممارسة السريرية الروتينية. ويستخدم الفريق أيضاً مفهوماً من نظرية المعلومات يسمى المعلومات المتبادلة -وهو مقياس إحصائي للارتباط بين متغيرين مختلفين- من أجل تعزيز فعالية نهجهم.
في البداية، يقوم الفريق بتدريب شبكة عصبونية على تحديد مدى انتشار المرض -كاستسقاء الرئة مثلاً- من خلال تقديم العديد من صور الأشعة السينية لرئات المرضى، جنباً إلى جنب مع تقييم الطبيب لمدى سوء كل حالة، ثم يتم تضمين هذه المعلومات في مجموعة من الأرقام. وتفعل شبكة عصبونية منفصلة الشيء نفسه بالنسبة للنص، حيث يتم تضمين معلوماته في مجموعة مختلفة من الأرقام. ثم تقوم شبكة عصبونية ثالثة بدمج المعلومات بين الصور والنص بطريقة منسقة تزيد من "المعلومات المتبادلة" بين مجموعتي البيانات.
وتوضح الأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بولينا جولاند، أن هذا النموذج يمكن أن يكون له قابلية تطبيق واسعة للغاية، حيث "يمكن استخدامه لأي نوع من الصور والنصوص المرتبطة، داخل أو خارج المجال الطبي. علاوة على ذلك، يمكن تطبيق هذا النهج العام خارج نطاق الصور والنص، وهو أمر مثير للتفكير فيه".
الرابط (إنجليزي)
تقرير: سوق الرؤية الحاسوبية سيصل إلى 41.11 مليار دولار عالمياً بحلول عام 2030
أظهر تقرير حديث أن المعالجة الأسرع والدقة الأفضل والمزايا الاقتصادية لأنظمة الرؤية الحاسوبية تقود نمو سوق الرؤية الحاسوبية العالمي. من ناحية أخرى، فإن متطلبات المهنيين ذوي المهارات العالية والخبرة والعديد من مخاوف خصوصية البيانات والسلامة تعيق النمو إلى حد ما.
ويقدر التقرير -الذي نشرته شركة ألايد ماركت ريسرش (Allied Market Research) لأبحاث السوق العالمية- صناعة الرؤية الحاسوبية العالمية بـ 9.45 مليار دولار في عام 2020، متوقعاً أن تصل إلى 41.11 مليار دولار بحلول عام 2030، مسجلاً معدل نمو سنوي مركب يبلغ 16٪ من عام 2021 إلى عام 2030.
وأوضح التقرير أن جائحة كوفيد-19 كان لها تأثير اقتصادي كبير على العديد من المجالات، بما فيها سوق الرؤية الحاسوبية، حيث تسببت في تباطؤ الإنتاج وإعاقة سلسلة التوريد. ومع ذلك، فقد أدت التطبيقات المتزايدة للرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي في التطبيقات غير الصناعية، مثل الرعاية الصحية والمراقبة والنقل، إلى خلق هامش ربح ضخم للسوق، وبالتالي تسببت في تأثير مختلط على القطاع.
ومن منظور المكونات (العتاد الصلب والبرامج والخدمات)، ساهم العتاد الصلب في ما يقرب من ثلاثة أرباع حصة سوق الرؤية الحاسوبية العالمية في عام 2020، ومن المتوقع أن يحكم سيطرته على السوق بحلول عام 2030. ومن ناحية أخرى، سيسجل قطاع البرمجيات أسرع معدل نمو سنوي مركب بنسبة 18.10٪ طوال فترة التنبؤ.
أما من زاوية التطبيقات، فقد استحوذ قطاع ضمان الجودة والفحص على ما يقرب من ثلث إيرادات سوق الرؤية الحاسوبية العالمي عام 2020، ومن المتوقع أن يقود المسار بحلول عام 2030. وذلك لأن ضمان الجودة وعملية الفحص جزء أساسي من دورة التصنيع. ومع ذلك، سيسجل قطاع تحديد الهوية أسرع معدل نمو سنوي مركب بنسبة 17.60٪ خلال فترة التنبؤ.
الرابط (إنجليزي)
|
