يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
هل يشكل الذكاء الاصطناعي تهديداً لوجود البشر؟
يُستخدم الذكاء الاصطناعي حالياً في عدد كبير من المجالات، وهو يؤدي دوراً أساسياً في التأثير على حياتنا اليومية. على سبيل المثال، حين نجري بحثاً على جوجل، يحدد الذكاء الاصطناعي أفضل النتائج المناسبة لعبارة البحث التي قمنا بكتابتها، وحين نتصفح فيديوهات يوتيوب، يقترح لنا فيديوهات تناسب اهتماماتنا وتفضيلاتها.
هذه الاستخدامات مفيدة للغاية، لكنها ليست مثيرة للاهتمام بقدر ما نراه في أفلام الخيال العلمي، تخيّل أن نتمكن من دمج الذكاء الاصطناعي مع آلات أو روبوتات متقدمة تبدو مثل البشر وتتمتع بقدرات أفضل منهم وذكاء خارق جداً. هذا الأمر يهدد لأول مرة في التاريخ مكانة الجنس البشري، ويمكن أن ينهي وجوده. الفيزيائي الشهير ستيفن هوكينغ كان من بين الشخصيات التي تحدثت عن هذا السيناريو، وقال إننا في المستقبل غير البعيد، قد نواجه روبوتات تفوقنا قدرة ويمكن أن تؤدي لانقراضنا.
يصف خبراء التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الذي تم تطويره حتى اليوم باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف والضيق، نظراً لأن استخداماته لا تزال محدودة مثل التعرف على الوجه أو تصنيف نتائج البحث عن الإنترنت أو التحكم بالسيارات ذاتية القيادة.
هذا النوع من الذكاء ما زال مقيداً، لأنه قادر على إتمام مهام معينة فقط وليس كل شيء كما يفعل البشر. ففي عام 1997، تمكّن نظام الذكاء الاصطناعي ديب بلو (Deep Blue) من هزيمة بطل العالم في الشطرنج. لكنه نظام مصمم فقط للعب الشطرنج، ولا يستطيع القيام بأي مهمة أخرى.
النوع الآخر من الذكاء الاصطناعي هو الذي يملك قدرات تحاكي ذكاء البشر وقدراتهم، ويُعرف باسم الذكاء الاصطناعي العام. إنه قادر على التفكير والإدراك تماماً مثل البشر. ومن المرجح أن نتمكن من تطويره خلال السنوات القليلة القادمة.
للمزيد حول هذا الموضوع، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
تصعيد صيني جديد لكبح قوة الشركات التكنولوجية
شاركت الجهات الرقابية الصينية في أواخر الأسبوع الماضي علناً تفاصيل 30 خوارزمية مسؤولة عن تشغيل بعض التطبيقات والمواقع الإلكترونية الأكثر استخداماً في البلاد، وهو إجراء غير مسبوق يمثل تصعيداً جديداً في حملة بكين المستمرة منذ سنوات لكبح قوة شركات التكنولوجيا الكبيرة.
وتضمّنت قائمة الخوارزميات تفاصيل حول التكنولوجيا الأساسية التي تعمل على تشغيل تطبيقات من أكبر شركات الإنترنت في الصين، بما فيها شركة التجارة الإلكترونية علي بابا (Alibaba)، وشركة التواصل الاجتماعي بايت دانس (Bytedance) المالكة لتطبيق تيك توك، وعملاق التوصيل ميتوان (Meituan). وتعد خوارزميات التوصية القائمة على الذكاء الاصطناعي أسراراً تجارية عالية القيمة تحكم أجزاء كثيرة من الحياة اليومية في الصين، حيث تحدّد مقاطع الفيديو التي يشاهدها المستخدمون، والمنتجات التي يشترونها، والطرق التي يعمل بها عمال توصيل الطعام.
إن حقيقة إصدار إدارة الأمن السيبراني الصينية (Cybersecurity Administration of China) تلك القائمة للعموم هو أمر غير عاديّ ليس للصين فقط، وهذه الإدارة هي الجهة التنظيمية للتكنولوجيا في الصين.
وتقول رئيسة أبحاث سياسات التكنولوجيا الصينية في شركة تريفيوم تشاينا (Trivium China)، كيندرا شايفر: "لست على علم بأي دولة أخرى في العالم لديها قائمة عامة لكل جزء من الشيفرات البرمجية التي تدير قرارات المستخدمين عبر الإنترنت".
وكان من الواضح أن شركات التكنولوجيا الصينية ستُلزَم بمشاركة بعض تفاصيل خوارزمياتها مع السلطات منذ مارس على الأقل، حيث أقرّت الحكومة الصينية في ذلك الشهر قانوناً جديداً شاملاً يحكم خوارزميات التوصيات. وقالت الأستاذة المشاركة في كلية الحقوق بجامعة هونغ كونغ، أنجيلا تشانغ، إن القانون الجديد يحظر أي خوارزمية "قد تهدد الأمن القومي أو الاستقرار الاجتماعي أو تحثّ المستخدم على الانغماس في استخدام التطبيقات أو الاستهلاك المفرط".
للمزيد حول هذا التصعيد الجديد، تابع قراءة المقالة عبر هذا الرابط
كيف يمكن أن تمهد التقنيات المؤتمتة الطريق لتطوير الذكاء الاصطناعي؟
يتخذ باحثو التعلم الآلي الكثير من القرارات عند تصميم نماذج جديدة. وتتضمن هذه القرارات عدد طبقات الشبكات العصبونية، والأوزان المعطاة للمدخلات عند كل عقدة. أما نتيجة كل هذه القرارات البشرية فهي أن النماذج المعقدة تصبح في نهاية المطاف "مُصَممة تبعاً للحدس" لا بصورة منهجية، كما يقول مدير مختبر التعلم الآلي في جامعة فرايبورغ في ألمانيا، فرانك هاتر.
وقد ظهر مجال جديد سريع النمو ويحمل اسم التعلم الآلي المؤتمت، أو "أوتو إم إل" (autoML)، ويهدف إلى إزالة التخمين من هذه العملية. وتقوم الفكرة على تولي الخوارزميات لعمليات اتخاذ القرار عند تصميم النماذج، وهي عملية يتولاها الباحثون في الوقت الحالي. وفي نهاية المطاف، يمكن لهذه الأساليب أن تجعل التعلم الآلي أكثر انتشاراً.
فعلى الرغم من ظهور التعلم الآلي منذ عقد تقريباً، ما زال الباحثون يعملون على تحسينه. وفي مؤتمر جديد عُقد مؤخراً في مدينة بالتيمور بولاية ميريلاند الأمريكية وصفه المنظمون كأول مؤتمر دولي حول هذا الموضوع، عُرضت عدة جهود رامية إلى تحسين دقة التعلم الآلي المؤتمت وتحسين أدائه.
لقد ازداد الاهتمام إلى درجة كبيرة بقدرة التعلم الآلي المؤتمت على تبسيط عملية التعلم الآلي. كما بدأت شركات مثل أمازون وجوجل بتقديم أدوات تعلم آلي ذات مكونات جاهزة تخفف على المستخدم كتابة التعليمات البرمجية، وتعتمد على تقنيات التعلم الآلي المؤتمت. وإذا أصبحت هذه التقنيات أكثر كفاءة، فمن الممكن أن تزيد من سرعة إجراء الأبحاث، وتسمح للمزيد من الناس باستخدام التعلم الآلي.
تكمن الفكرة في الوصول إلى مرحلة يكتفي فيها الباحثون باختيار السؤال الذي يريدون الإجابة عنه، وتشغيل أداة تعلم آلي مؤتمت وفق هذا السؤال، والحصول على الإجابة المطلوبة.
تمثل هذه الرؤية ما يمكن تشبيهه بأنه "الهدف الأسمى في علوم الحاسوب"، كما يقول أحد منظمي المؤتمر والأستاذ المساعد في علوم الحاسوب في جامعة وايومينغ، لارس كوتهوف. ويضيف: "ليس عليك سوى تحديد المشكلة التي ترغب في حلها، وسيحدد الحاسوب كيفية حلها. الأمر بهذه البساطة".
للمزيد حول دور التقنيات المؤتمتة، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
|
