يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

1- مشكلة تحيز الذكاء الاصطناعي
إن اعتماد خوارزميات الذكاء الاصطناعي على البيانات الفعلية في عملية تدريبها قد أورثها ما تتضمنه هذه البيانات من عيوب مجتمعية، مثل التحيز والعنصرية والتمييز على أساس الجنس أو العرق أو الإعاقة. كما يمكن للتحيز أن يتسرب إلى خوارزميات التعلم الآلي خلال مرحلة جمع البيانات أو إعدادها؛ فقد تكون البيانات لا تمثل الواقع أو ربما تعكس أوجه التحيز الموجودة.

2- تلوث البيئة والاستهلاك الكبير للموارد
غالباً ما تُقارن صناعة الذكاء الاصطناعي بصناعة النفط، فما أن يتم استخراج البيانات وتدقيقها، تصبح -شأنها شأن النفط- سلعة تُدرّ أرباحاً طائلة. ويبدو أن التشبيه أصبح الآن أعمق من ذي قبل؛ حيث إن عملية التعلم العميق تؤثر على البيئة بشكل واضح، شأنها شأن الوقود الأحفوري. فقد أجرى باحثون في جامعة ماساتشوستس أمهيرست تقييماً لدورة حياة تدريب عدة نماذج كبيرة للذكاء الاصطناعي، ووجدوا أن هذه العملية يمكن أن تصدر أكثر من 283,000 كيلوجرام من ثنائي أكسيد الكربون المكافئ، أي ما يعادل تقريباً خمسة أضعاف الانبعاثات التي تطلقها سيارة أميركية متوسطة مدى حياتها، بما في ذلك تصنيع السيارة نفسها.

3- الخصوصية
مع الانتشار الواسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الوجوه والمساعدات الصوتية وغيرها، أصبحت الشركات أكثر شراهةً للبيانات التي تشكل المادة الخام لتدريب خوارزمياتها. وعلى سبيل المثال، حصلت جوجل في عام 2019 على صفقة تمكنها من الوصول إلى البيانات الصحية الشخصية لملايين الأميركيين، ما أثار الريبة لدى الكثيرين من سهولة وصول الشركات إلى بياناتهم الخاصة، خصوصاً بعد فضيحتي تسريب آلاف المقاطع الصوتية لجوجل أسيستانت، ومشاركة آبل لمعلومات حساسة حول مستخدمي سيري مع عاملين من البشر.

4- القدرة على التزييف العميق
إن التقدم الكبير في مجال معالجة اللغات الطبيعية والتعلم العميق قد حمل معه بعض العواقب السلبية؛ إذ يمكن استخدامها في توليد أخبار وصور وفيديوهات مزيفة تبدو مقنعة للغاية. حيث تمكن باحثون من تطوير خوارزمية لغوية ذات أغراض عامة يتم تزويدها بمليارات الكلمات لتؤلف مقالات مقنعة وبشكلٍ يظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على خداع الناس على نطاق واسع. كما ظهرت دلائل على استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات الدعاية وتزييف المعلومات.

5- الملكية الفكرية
إن الثورة التكنولوجية التي أطلقها الذكاء الاصطناعي تفرض علينا إعادة التفكير في العلاقة بين التكنولوجيا والعملية الإبداعية؛ ففي السابق، لم يسبب ابتكار الأعمال بمساعدة الحاسوب أية شكوك بخصوص ملكية هذه الأعمال، لأن الحاسوب كان مجرد أداة كالفرشاة بيد الرسام. أما اليوم فإن إنشاء أعمال فنية أو ابتكار اختراعات باستخدام الذكاء الاصطناعي قد يكون له تداعيات كبيرة على قوانين الملكية الفكرية؛ فهو لم يعد مجرد أداة وإنما يتولى اتخاذ العديد من القرارات خلال العملية الإبداعية دون أي تدخل بشري.

للمزيد حول مخاطر الذكاء الاصطناعي، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

كيف تستخدم ميتا الذكاء الاصطناعي لتطوير تقنيات مكافحة تغير المناخ؟
تستخدم شركة ميتا (فيسبوك سابقاً) تقنيات التعلم الآلي لمكافحة تغير المناخ وزيادة كفاءة الأنظمة الصناعية، وقد أعلنت الأسبوع الماضي عن عدد من النُهج التي تتبعها باستخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه المسائل وتطوير حلول هندسية جديدة.

إحدى المبادرات التي أعلنت عنها ميتا هي مشروع (Open Catalyst) وهي شراكة بين فريق الذكاء الاصطناعي في الشركة وقسم الهندسة الكيميائية بجامعة كارنيجي ميلون الأميركية. يجمع المشروع بين باحثين في مجال الذكاء الاصطناعي من جميع أنحاء العالم لتصميم نماذج جديدة للتعلم الآلي قادرة على التنبؤ بنتيجة التفاعلات الكيميائية، بهدف إجراء عمليات محاكاة حاسوبية معقدة خلال ثوان بدلاً من ساعات أو أيام تستغرقها في الوقت الحالي.

وتوضح الشركة أن هذه القفزة في الكفاءة يمكن أن تساعد الباحثين على تحديد المواد الجديدة اللازمة لتحقيق قفزة هائلة إلى الأمام في تقنيات مكافحة تغير المناخ. فيما يتعلق بالطاقة المتجددة مثلاً، تعتمد الطاقة الشمسية وطاقة الرياح على توفر الشمس والرياح لتوليد الطاقة. ولكن عندما لا يكون الجو مشمساً أو عاصفاً لفترة طويلة، فإن توليد الطاقة يتوقف. ويتطلب ذلك تخزين الطاقة، عادة في بطاريات، لامتصاص الطاقة الزائدة بحيث يمكن توصيلها في أوقات التوقف.

لكن لاري زيتنيك، كبير الباحثين في المشروع، يقول إن المشكلة هي أن البطاريات الحالية ليست مناسبة بشكل جيد للتخزين. لذلك نحن بحاجة إلى إيجاد طريقة مناسبة لتخزين الطاقة. لذلك، يوفر المشروع مجموعات بيانات لاكتشاف المحفزات الكيميائية لبناء بطاريات أرخص وقابلة للتطوير لشبكات الطاقة المتجددة.

وقد أصدر الفريق بالفعل أكبر مجموعة بيانات تدريبية في العالم للمواد المستخدمة لتخزين الطاقة المتجددة، وسيُصدر قريباً مجموعة بيانات جديدة تتضمن أكثر من 8 ملايين نقطة بيانات مستخرجة من أكثر من 40 ألف عملية محاكاة فريدة، عبر مجموعة متنوعة من المواد لإنتاج الهيدروجين الأخضر. وتعتقد ميتا أن هذه ستكون أكبر مجموعة بيانات للأكسدة التحفيزية حتى الآن.

ويشير زيتنيك إلى احتمالية وجود الملايين من توليفات المواد المختلفة التي يمكن اختبارها في المعامل، ما يعني أنه يمكن اختبار حوالي ألف توليفة فقط في العام، كما أنها عملية بطيئة وشاقة للأيدي البشرية. لذلك، فإن مشروع (Open Catalyst) يمكن أن يمنح الباحثين انطلاقة هائلة.
الرابط (إنجليزي)

بعد السيارات والطائرات: الآن جاء دور القوارب لتصبح ذاتية القيادة
أصبح من الشائع الآن ومن الطبيعي اليوم أن نسمع عبارة السيارات ذاتية القيادة، أو الطائرات بدون طيار، فقد نالت اهتماماً واسعاً جداً، ويتم اختبار الأدوات اللازمة لجعلها حقيقة واقعة بشكل مكثف من قِبل بعض أكبر شركات التكنولوجيا. في المقابل، نادراً ما نسمع عن القوارب ذاتية القيادة، إذ لم يُتبع هذا المسار في الصناعة البحرية كثيراً، لكنه موجود، وأصبحت له العديد من التطبيقات.

تُزوّد القوارب ذاتية القيادة بأنظمة ذكاء اصطناعي، إذ تعتمد تقنيات التعلم الآلي أو التعلم العميق. تحمل المعدات اللازمة للقيام بالمهام المختلفة التي صُنعت من أجلها، بالإضافة إلى أجهزة الملاحة والرسم البياني والاتصالات السلكية واللاسلكية، وأجهزة الاستشعار والرادارات وأنظمة تحديد الموقع. تُجري الشركات ومراكز الأبحاث المَعنية الكثير من الاختبارات على مراكبها ذاتية القيادة، بهدف تمكين تطبيقها على نطاق واسع، وفيما يلي بعض من هذه التطبيقات:

1- نقل البضائع
تعمل شركات خاصة على تطوير مراكب تجارية ذاتية القيادة بغرض نقل البضائع، كشركة أرتميس تكنولوجي (Artemis Technologies)، الهادفة للمساعدة في تحقيق مستقبل بحري مستدام، وهي تطور مراكبها باستمرار، فقد طورت مركباً تبلغ سرعته القصوى 50 عقدة، وطوله 45 متراً، ويتكون من شراعين بجناحين ثابتين، ومراوح، ومزود ببطارية كبيرة السعة على متنه.

2- نقل الركاب
في مشروع آخر، يعمل باحثون من جامعة إم آي تي على تطوير أسطول من القوارب ذاتية القيادة. من بين قوارب هذا الأسطول قارب آلي يسمى روبوت 2 (Roboat II)، بطول مترين ووزن 50 كيلوغراماً تقريباً، وهو قادر على نقل الركاب. يزوّد الأسطول بخوارزميات ووسائل اتصال تتيح إمكانية التعاون بين القوارب، فالقارب القائد هو فقط من يعرف الوجهة، ويبدأ بالتحرك نحوها، ومن ثم يمكن للأخرى تقدير نية القائد، ومواءمة تحركاتها وفقاً لذلك.

3- جمع البيانات من البحار والمحيطات
يتم تطوير المراكب ذاتية القيادة من أجل جمع البيانات من البحار والمحيطات، إذ تُزوّد بأجهزة استشعار على متنها تجمع معلومات عن الثدييات البحرية، والمواد البلاستيكية الملوّثة للمحيطات، ورسم الخرائط على مستوى سطح البحر والأمن السيبراني البحري.

للمزيد حول القوارب ذاتية القيادة، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط