يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
ماذا قال الذكاء الاصطناعي عن كتاب كيسنجر الجديد عن الذكاء الاصطناعي؟
كان كيفين روز، كاتب العمود التكنولوجي بصحيفة نيويورك تايمز الأميركية، يكتب مراجعة لكتاب "عصر الذكاء الاصطناعي والمستقبل البشري"، الذي نشره مؤخراً وزير الخارجية الأميركي الأسبق هنري كيسنجر، و الرئيس التنفيذي السابق لشركة جوجل إريك شميدت، والعميد الفخري لكلية شوارزمان للحوسبة في جامعة إم آي تي دانييل هاتنلشر. ثم خطرت له فكرة أن يترك هذه المهمة للذكاء الاصطناعي نفسه، ليعرض رأيه في الكتاب.
وللقيام بهذه المهمة، استعان الكاتب ببرنامج الكتابة المدعوم بالذكاء الاصطناعي سودورايت (Sudowrite) وهو برنامج إكمال تلقائي يعتمد على النموذج اللغوي الشهير جي بي تي-3، الذي طورته شركة أوبن إيه آي الأميركية. في البداية، أضاف روز الفقرات الأولى من المراجعة إلى البرنامج وطلب منه استكمالها، وهذا ما كتبه الذكاء الاصطناعي نصاً:
"(عصر الذكاء الاصطناعي) هو كتاب جديد وجريء عن الذكاء الاصطناعي، وسيصبح الدليل المفضل لأي شخص يرغب في فهم هذه التكنولوجيا التحويلية. درس المؤلفون النطاق الكامل لتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي -من أنظمة الرؤية الحاسوبية إلى معالجة اللغات الطبيعية- وكتبوا عنها بطريقة تجذب كل من الخبراء والأشخاص العاديين.
أحد الجوانب الأكثر إلهاماً في هذا الكتاب هو نطاقه. يتعمق المؤلفون في إمكانات الذكاء الاصطناعي في جميع مجالات المشاريع البشرية. يشرحون تأثير الذكاء الاصطناعي على الرعاية الصحية والاقتصاد والجغرافيا السياسية والقانون والتنمية الحضرية والحوكمة والصحافة والجيش وحتى علوم الحياة.
ولا يخشى كيسنجر وشميدت وهاتنلشر استكشاف الجانب المظلم من الذكاء الاصطناعي أيضاً. فهم على دراية بالطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تمكين الديكتاتوريين من مراقبة مواطنيهم والتلاعب بالمعلومات لتحريض الناس على ارتكاب العنف. وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يجعل حياتنا أفضل بالفعل من نواحٍ عديدة، إلا أن الكُتاب يحذرون من أن الأمر سيستغرق منا كجنس بشري سنوات عديدة لإنشاء نظام قوي بالقدر الذي نستحقه. وبحكمة، يقترحون ألا نغفل عن القيم التي نريد غرسها في هذا الذكاء الآلي الجديد".
هنا ينتهي كلام الذكاء الاصطناعي ويعود روز إلى الكتابة من جديد، قائلاً إن نجاح البرنامج لم يحدث من المرة الأولى، وإنما فشل عدة مرات في البداية في كتابة جمل متماسكة. لكنه سرعان ما استعاد توهجه، وفي غضون بضع دقائق تمكن الذكاء الاصطناعي من كتابة فقرات مقنعة بشكل مثير للإعجاب للتحليل، لدرجة أن "بعضها، بصراحة، أفضل مما كان يمكن أن أكتبه بمفردي"، على حد قول الكاتب.
الرابط (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي متعدد المهارات: نحو تحسين المحاكاة الحسية لسلوك البشر
في أواخر العام 2012، توصل علماء الذكاء الاصطناعي لأول مرة إلى طريقة تمكن الشبكات العصبونية من "الرؤية". وقد أثبتوا أن البرامج المصممة حتى تحاكي الدماغ البشري نوعاً ما يمكن أن تؤدي إلى تحسن كبير في أداء أنظمة الرؤية الحاسوبية الموجودة. ومنذ ذلك الحين، تعلم الباحثون كيفية جعل الشبكات العصبونية تحاكي طريقتنا في التفكير، والسماع، والكلام، والكتابة.
ولكن، وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر فعالية بكثير في محاكاة البشر -بل والتفوق عليهم- في مهام محددة، فهو ما زال عاجزاً عن تقليد مرونة المخ البشري. فنحن قادرون على تعلم المهارات في سياق معين وتطبيقها في سياق آخر مختلف. وعلى العكس من ذلك، وعلى الرغم من أن خوارزمية ألفاجو من ديب مايند تستطيع التغلب على أفضل أساتذة العالم في لعبة جو، إلا أنها لا تستطيع أن تستخدم هذه الاستراتيجيات في أي مكان خارج لوحة اللعب.
وضع الباحثون العديد من الفرضيات حول كيفية التغلب على هذه المشكلة، ولكن إحدى هذه الفرضيات اكتسبت زخماً خاصاً. حيث إن الأطفال يكتسبون معلوماتهم حول العالم بالإحساس به والتكلم عنه، وتبدو هذه التركيبة أساسية للتعلم، فما أن يبدأ الأطفال بتحقيق الاقتران بين الكلمات من جهة، والمناظر والأصوات وغيرها من المعلومات الحسية من جهة أخرى، حتى يصبحوا قادرين على توصيف ظواهر وعلاقات أكثر تعقيداً بالتدريج، والتفريق ما بين العلاقات السببية والعلاقات التي تقتصر على الترابط وحسب، وبناء نموذج معقد للعالم.
من ناحية أخرى، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي مصممة للقيام بشيء واحد فقط. حيث أن خوارزميات الرؤية الحاسوبية والتعرف على الصوت تستطيع تحسس هذه الإشارات، ولكنها لا تستطيع استخدام اللغة لتوصيفها. كما أن نموذج اللغة الطبيعية يستطيع التلاعب بالكلمات، ولكن هذه الكلمات مستقلة تماماً عن أي واقع حسي. فإذا جُمعت القدرات الحسية مع اللغوية لإعطاء الذكاء الاصطناعي طريقة أقرب إلى الطريقة البشرية في جمع ومعالجة المعلومات الجديدة، فهل يستطيع أخيراً تطوير نموذج قادر بشكل ما على فهم العالم المحيط به؟
يأمل الباحثون بأن هذه الأنظمة "متعددة الأنماط"، ستؤدي إلى ظهور نوع أكثر تطوراً من الذكاء الاصطناعي الأقدر على التكيف مع أوضاع ومشاكل جديدة. ويمكن لخوارزميات كهذه أن تساعدنا على التعامل مع مشاكل أكثر تعقيداً، كما يمكن نقلها إلى روبوتات تستطيع التواصل والتعاون معنا في الحياة اليومية.
للمزيد حول محاولات تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الأنماط، تابع القراءة على موقعنا عبر هذا الرابط
باحثون يطورون أداة تعلم آلي تتيح لك تصور كيف سيؤثر التغير المناخي على مدينتك
طور باحثون في معهد مونتريال لخوارزميات التعلم (Mila) أداة ذكاء اصطناعي جديدة تتيح للأشخاص العاديين تصور التأثيرات المستقبلية لتغير المناخ في أي مكان في العالم. ويتيح لك المشروع، الذي يحمل اسم (This Climate Does Not Exist) أي "هذا المناخ غير موجود"، إدخال عنوان منزلك أو وجهة سفرك المفضلة ومعرفة الشكل الذي يمكن أن يبدو عليه بعد سنوات بعد أن يكون تغير المناخ قد أثر عليه سلباً.
وتمكّنك الأداة مثلاً من أن ترى كيف ستبدو مدينة ديزني لاند مغطاة بالضباب الدخاني، بالطريقة التي غطى بها الضباب الشديد بكين في عام 2014. ويمكنك أيضاً أن ترى كيف ستبدو شوارع أي من المدن الكبرى بعد أن تغمرها المياه بسبب ارتفاع منسوب مياه البحر، بنفس الطريقة التي دمرت بها الفيضانات شوارع إندونيسيا عام 2020 بعد عمليات إزالة الغابات واسعة النطاق. ومع ذلك، فإن المشروع لا يهدف إلى جعلك تشعر بالاكتئاب، وإنما تم تطويره من قبل مجموعة من علماء الذكاء الاصطناعي لزيادة الوعي بالآثار الشخصية لتغير المناخ، وتقديم سلسلة من الإجراءات الملموسة التي يمكنك اتخاذها للمساعدة.
ويقول الفريق البحثي المكون من 20 خبيراً في التعلم الآلي، بقيادة المدير العلمي يوشوا بنجيو، إن فكرة المشروع -الذي استغرق عامين لتطويره- مستوحاة من تقنية تسمى الشبكات التوليدية التنافسية (GANS). وقد تم استخدام هذا النوع من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الأصل لتطوير صور مزيفة تبدو واقعية بطريقة مذهلة.
ويوضح الباحثون أن تحديد كيفية ظهور الضباب الدخاني كان أسهل من إنشاء صور لمنطقة غمرتها المياه، بسبب عدم وجود بيانات كافية من مناطق الفيضانات. ومن ثم، لجأ الفريق إلى صور افتراضية من صانعي ألعاب الفيديو، وطلبوا من المطورين الذين يقفون وراء لعبة الفيديو (Watchdogs) إغراق العالم الافتراضي الذي بنوه في منطقة خليج سان فرانسيسكو والتقاط لقطات شاشة له، لتوفير بيانات للنموذج، ثم استخدموا الشبكات التوليدية التنافسية لإنشاء صور المشروع.
الرابط (إنجليزي)
|
