يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
الذكاء الاصطناعي العاطفي: كيف يمكن لآلة أن تدرك مشاعرنا؟
في تجربة بسيطة لا ترقى إلى ما يحدث في المختبرات، لكنها المتاح حاليّاً، يجري الحوار التالي بينك وبين مساعد جوجل:
- أنا حزين.
- أتفهم شعورك فأنا أتعلم ممارسات بسيطة للتغلب على الحزن، هل ترغب بسماعها؟
تضغط على زر (نعم). يعطيك المساعد عدة خيارات لتجربها في محاولة التخفيف من الحزن، كترتيب السرير والقيام بنشاط، والاستماع إلى موسيقى قديمة، في ظل نفاد صبر المساعد الرقمي، الذي وبعد ثوانٍ على قول "أنا حزين"، يطلب منك فوراً أن "تقول ذلك بطريقة أخرى"، أو "هل ترغب باقتراح آخر".
ربما تأخذنا هذه الرحلة على الأزرار قليلاً من حزننا، وقد تجدي خيارات المساعد الرقمي نفعاً. لكن، كيف سيكون الحال لو كان الذكاء الاصطناعي يشعر بنا؟ هل سيؤدي ذلك إلى تحسن ملحوظٍ في حياتنا على أرض الواقع؟ هل يمكن أن يشعر الذكاء الاصطناعي أصلاً، ليتحول إلى ذكاء اصطناعي عاطفي؟
الذكاء الاصطناعي العاطفي (Emotion AI)، الذي يُطلق عليه أيضاً الحوسبة العاطفية أو الحوسبة الوجدانية (Affective Computing)، هو فرع سريع النمو من الذكاء الاصطناعي يسمح لأجهزة الحاسوب بتحليل وفهم الإشارات البشرية غير اللفظية مثل تعابير الوجه ولغة الجسد والإيماءات ونغمات الصوت لتقييم حالة المستخدم العاطفية. وله العديد من التطبيقات من حولنا.
للمزيد حول كيفية تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
لماذا يتعين علينا الاهتمام بالذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان؟
ثمة نوعان من التصورات المتناقضة -والمزعجة بنفس القدر- حول الذكاء الاصطناعي. الأولى تتخيل مستقبلاً يصبح فيه الذكاء الاصطناعي منفلتاً وأكثر ذكاءً من البشر، ما يؤدي إلى بطالة جماعية، وفي النهاية يستعبد البشر في عالم يشبه عالم فيلم "ماتريكس". التصور الثاني الأكثر حداثة هو ذلك الذي يُعهد فيه إلى خوارزميات ذكاء اصطناعي غبية بقرارات حساسة يمكن أن تسبب ضرراً شديداً عندما تسير في اتجاه خاطئ.
القاسم المشترك بين الرؤيتين هو غياب السيطرة البشرية. يعتمد الكثير من السرد الخاص بالذكاء الاصطناعي على الاعتقاد بأن الأتمتة والتحكم البشري متعارضان. تهدف وجهة نظر بديلة، تسمى "الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان"، إلى تقليل المخاوف من التهديدات الوجودية وزيادة الفوائد للمستخدمين والمجتمع، من خلال وضع البشر في قلب أهداف الذكاء الاصطناعي.
وفي كتابه الجديد "الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان"، حاول بن شنايدرمان، أستاذ علوم الحاسوب في جامعة ميريلاند، استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز وتمكين الأداء البشري، مشيراً إلى أن هذا "النهج سيقلل من التقنيات الخارجة عن السيطرة، ويهدئ المخاوف من البطالة التي قد تتسبب فيها الروبوتات، ويمنح المستخدمين إحساساً بالتفوق والإنجاز".
ويعتقد شنايدرمان أنه من خلال إطار وهياكل حوكمة صحيحة، يمكننا إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تتمتع بمستويات عالية من الأتمتة والتحكم البشري في الوقت نفسه. ويرى أن "فكرة مستويات الأتمتة التي تتراوح بين التحكم البشري الكامل والاستقلالية الكاملة للآلة تدعم الفكرة المضللة بأنها لعبة محصلتها صفر. ومع ذلك، من خلال التصميم الدقيق -كما هو الحال في كاميرات الهواتف المحمولة ونظام الملاحة- يمكن للمصممين الجمع بين مستويات عالية من الأتمتة في بعض المهام، مع الحفاظ على مستويات عالية من التحكم البشري في المهام الإبداعية وتلك المرتبطة بالتفضيلات الشخصية".
ولتحقيق هذا التوازن، يقترح شنايدرمان "إطار عمل الذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان" (HCAI)، وهو مجموعة من الإرشادات التي تُبقي البشر في مركز الأنظمة شديدة الأتمتة. ويتأسس إطار (HCAI) على ثلاث أفكار رئيسية. أولاً، يجب أن يستهدف مصممو أنظمة الذكاء الاصطناعي زيادة الأتمتة بطريقة تعزز الأداء البشري. ثانياً، يجب عليهم تحديد المواقف التي يلزم فيها التحكم البشري الكامل أو التحكم الحاسوبي الكامل. ثالثاً، يجب أن يتفهموا ويتجنبوا مخاطر التحكم المفرط من جانب الإنسان أو الحاسوب.
الرابط (إنجليزي)
رابط الكتاب (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي يعين الحدس البشري على البحث في ميدان الرياضيات
على مرّ التاريخ، توصَّل علماء الرياضيات إلى نظرياتهم من خلال دراسة الأمثلة. فعندما ينظر المرء إلى مكعبٍ أو هرم، مثلاً، لربما أدرك أنَّ عدد الرؤوس في كل شكل متناسب مع عدد حوافه وأوجُهه. وهكذا، يلاحظ عالِم الرياضيات نمطاً كهذا، ويمُد الخط على استقامته، مُطبِّقاً إياه على أشكالٍ أعم، ثم يبدأ التفكير في سبب استمرار وجود هذه العلاقة.
بعض أجزاء هذه العملية يتضمَّن حسابات رياضية، وصحيح أنَّ هذه الحسابات يُستعان فيها ببرامج حاسوبية رياضيّة، تُجريها بنجاح منذ صارت تلك البرامج متاحة للاستخدام للمرة الأولى في ستينيات القرن العشرين، إلا أن الإبداع البشري يُمكِّن علماء الرياضيات من أن يفطنوا إلى المناطق التي ينبغي أن ينظروا فيها، بحثاً عن الأنماط الناشئة. وقد توصَّل الباحث أليكس ديفيز، وزملاؤه، إلى طريقةً لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في مساعدة الباحثين على هذه العملية الإبداعية، التي تمثِّل لُبَّ مجال البحث الرياضي.
ورغم أنَّ الطُرق القائمة على الذكاء الاصطناعي لم تنتشر انتشاراً واسعاً في مضمار البحث الرياضي حتى الآن، أثبتت فِرق بحثية عدة، خلال السنوات القليلة الماضية، أنَّ بالإمكان استخدام الوسائل القائمة على التعلم الآلي، من حيث المبدأ، في العثور على أمثلة ذات صلة بمجموعات البيانات الكبيرة. فيما استخدمت فِرَق بحثية أخرى وسائل كهذه لتقدير خصائص الكائنات الرياضية بدقة عالية، سعيًا وراء تحسين فهمهم لمجموعات البيانات هذه.
وفي هذه الدراسة التي يدور حولها موضوع هذا المقال، يكشف ديفيز وفريقه أن بالإمكان استخدام تقنيات التعلم الآلي لمساعدة الباحثين على أداء خطوة التنقيح في دورة البحث، التي كانت تُعتبَر في السابق مهمةً قائمة بالأساس على الحدس البشري. ومن الناحية النظرية، يُمكن استخدام النهج الذي قدَمه الباحثون في كثير من مجالات الرياضيات المختلفة.
تتمثل فكرة هذا النهج في تحديد بنيتين، مثل قوائم بأعداد أو شبكات، من خصائص كائنات رياضية تنتمي إلى نوع معين. ثم يُمكن افتراض أنَّ هاتين البنيتين مترابطتان؛ أي أنَّ إحدى البنيتين يُمكنها أن تعطينا معلومات عن الأخرى. وتقنية التعلم الآلي مناسبة تماماً لأداء هذه المهمة في مجموعات البيانات الكبيرة، لأنَّها تستطيع استخدام إحدى البنيتين في تخمين تفاصيل البنية الأخرى، بدرجة أكبر من الدقة، تتجاوز ما يُتوقَع الحصول عليه عند إجراء تخمينات قائمة على منطق الصدفة.
الرابط
|
