مفوضية الأمم المتحدة لحقوق الإنسان كانت قد حذرت من أن الذكاء الاصطناعي قد يحمل "آثاراً سلبية، لا بل كارثية على الإنسان وحقوقه". كما كانت شخصيات علمية وسياسية مهمة، مثل العالم ستيفن هوكينج، أبدت مخاوفها من التطور الذي تشهده أجهزة الذكاء الاصطناعي، خصوصاً بسبب عدم القدرة على التحكم بها أو السيطرة عليها، مع استمرار وتيرة ثورة التكنولوجيا هذه، حيث تشير التقديرات مثلاً إلى أن ثلث الوظائف في منتصف ثلاثينات القرن الحالي قد تتحول إلى الأتمتة، ما يعني أن ملايين الموظفين والعمال سوف يفقدون وظائفهم.

وقد حذرت ورقة بحثية أصدرها خبراء في الذكاء الاصطناعي في المجالين الصناعي والأكاديمي بعنوان "الاستخدام الضار للذكاء الاصطناعي: التنبؤ والوقاية والتخفيف"، من أن هذا القطاع سيؤثر سلباً في الجنس البشري وسيؤدي في لحظة ما إلى أضرار جسيمة في عدة جوانب حساسة في حياته. واعتبرت الورقة أن "الاستخدام المزدوج" وقدرة الأجهزة التقنية على اتخاذ آلاف القرارات المعقدة في الثانية الواحدة يمكن استخدامها في النقيضين، إما لمنفعة الناس وإما لإيذائهم".

لكن يبدو أن الخطر الأكبر الذي يهدد البشرية هو مسارعة الدول الكبرى إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل واسع للأغراض العسكرية، وهو ما تفعله خصوصاً الولايات المتحدة وروسيا والصين، إذ خصصت ميزانيات ضخمة لهذا الغرض، كما أنها ترفض فرض حظر على هذه الأسلحة أو تقييد استخدامها.

مثلاً، أصدرت لجنة يرأسها المدير السابق لجوجل إريك شميت، تقريراً تم رفعه إلى الرئيس الأميركي جو بايدن مؤخراً، يدعو الولايات المتحدة وحلفاءها إلى رفض حظر عالمي على أنظمة الأسلحة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. وقال التقرير إن استخدام الذكاء الاصطناعي "سيقلص فترات اتخاذ القرارات" ويمكّن من القيام بردود عسكرية لا يمكن للبشر أن يقوموا بها بمفردهم.
الرابط

التقارب بين الشبكات العصبونية العميقة والعلاج المناعي
ما هو الشيء المشترك بين الشبكات العصبونية العميقة والعلاج المناعي للسرطان؟ أنهما من بين أكثر المجالات التحويلية للعلم الحديث، وأنهما كانا أيضاً -قبل 30 عاماً- موضع سخرية المجتمع العلمي. لذلك فقد تطور كل منهما لعقود على هامش الأوساط الأكاديمية.

بين سبعينيات وتسعينيات القرن الماضي، اعتبر بعض أبرز علماء الحاسب أن الشبكات العصبونية (التي تُعد العمود الفقري لمعظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة) لن تنجح أبداً في معظم التطبيقات، وأن ثمة عيوب في المفاهيم المبكرة للشبكات العصبونية تجعل النهج برمته غير فعال. 

في هذه الأثناء، بين الثمانينيات وحتى العقد الأول من القرن الحالي، واصل رواد الشبكات العصبونية -مثل جيفري هينتون ويوشوا بنجيو ويان لوكون- جهودهم لإنجاح عمل الشبكات العصبونية. ووجد هؤلاء الباحثون أن معظم الأفكار الأصلية كانت صحيحة لكنها تحتاج ببساطة إلى المزيد من البيانات والقوة الحاسوبية والمزيد من تعديلات النمذجة لتكون فعالة.

وقد حصل الباحثون الثلاثة على جائزة تورينج (Turing) عام 2018 (التي تعادل جائزة نوبل في علوم الحاسب) على عملهم الذي ساهم في جعل الشبكات العصبونية أكثر المجالات حيوية في علوم الحاسب وأحدث ثورة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية.

العلاج المناعي هو علاج المرض عن طريق تنشيط أو تثبيط الجهاز المناعي. وقد واجه العلاج المناعي للسرطان عقبات مماثلة، فقد فشل العلاج باستخدام (IL-2 cytokine) -أحد الأدوية الأولى المعدلة للمناعة- في تلبية التوقعات. وأدت هذه النتائج إلى إبطاء إجراء المزيد من الأبحاث، ولم يتم أخذ هذا العلم على محمل الجد لعقود. لكن جهد وحدس بعض الباحثين ساهم في اكتشاف أن مفهوم تعزيز جهاز المناعة لمحاربة السرطان صحيح من الناحية الموضوعية. واتضح فقط أننا نحتاج إلى أهداف وتركيبات دوائية أفضل.

وفي النهاية، أظهر الباحثون أن الجهاز المناعي هو أفضل أداة في معركتنا مع السرطان. وحصل جيمس أليسون وتاسوكو هونجو، اللذان كانا رائدين في تطوير أدوية العلاج المناعي للسرطان -المعروفة باسم (checkpoint inhibitors)- على جائزة نوبل عام 2018.

هناك قواسم مشتركة بين التعلم الآلي والعلاج المناعي أكثر من أوجه التشابه التاريخية. يكمن جمال العلاج المناعي في أنه يعزز تنوع ومرونة جهاز المناعة لمحاربة أنواع مختلفة من السرطانات. وبالمثل، يستخدم الذكاء الاصطناعي أدوات مرنة لحل مجموعة واسعة من المشاكل عبر النقل والتعلم متعدد المهام. وقد أصبحت هذه العمليات ممكنة من خلال الوصول إلى البيانات الضخمة. ومع تزايد هذا النوع من البيانات، من المؤكد أننا سنرى قريباً عقاقير أكثر فعالية لمكافحة السرطان، ما يمنح الأمل لأكثر من 18 مليون شخص يتم تشخيص إصابتهم بالمرض كل عام.
الرابط (إنجليزي)

استطلاع: 68٪ من مديري التكنولوجيا التنفيذيين طبقوا التعلم الآلي في شركاتهم
أظهر استطلاع جديد أن 68٪ من مديري التكنولوجيا التنفيذيين (CTOs) قد طبقوا التعلم الآلي في شركاتهم، ما يجعل التعلم الآلي أكثر مجموعات الذكاء الاصطناعي الفرعية شيوعاً، مع حدوث نمو كبير أيضاً في مجالات مثل معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتعرف على الأنماط والتعلم العميق.

ووجد الاستطلاع الذي أجرته شركة (STX Next) -أكبر شركة تطوير برمجيات متخصصة في لغة برمجة بايثون في أوروبا- أن 55٪ من الشركات توظف عضواً واحداً على الأقل لحلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وأن 15٪ منها فقط تمتلك قسماً منفصلاً للذكاء الاصطناعي.

على الرغم من شعبية الذكاء الاصطناعي ومجموعاته الفرعية المختلفة، فمن الواضح أيضاً أن تطبيق الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى. فقد أفاد 63٪ من مديري التكنولوجيا التنفيذيين أنهم لا يقومون بعمليات توظيف نشطة لمواهب الذكاء الاصطناعي، كما أفاد أكثر من 50٪ من هؤلاء أنهم يواجهون تحديات في التوظيف.

جمع الاستطلاع -الذي نُشرت نتائجه في تقرير (Global CTO Survey 2021)- رؤى 500 مدير تكنولوجيا تنفيذي على مستوى العالم حول استخدام التكنولوجيا في مؤسساتهم وما يتطلعون إلى إضافته في المستقبل. وقد عبر 72٪ من المشاركين عن اعتقادهم أن التعلم الآلي هو التكنولوجيا الأكثر احتمالية لتبرز خلال السنوات الأربع القادمة، وتوقع 57٪ الأمر نفسه بالنسبة للحوسبة السحابية.

كما أفاد 25٪ من مديري التكنولوجيا أنهم استخدموا معالجة اللغات الطبيعية، بينما استخدم 22٪ التعرف على الأنماط، واستخدم 21٪ تقنيات التعلم العميق.
الرابط (إنجليزي)