هل أنظمة الذكاء الاصطناعي على وشك التفوق على البشر.

عندما تمت صياغة مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة في الخمسينيات من القرن الماضي، كان الحلم النهائي هو إنشاء تقنية أكثر ذكاءً من البشر. منذ ذلك الحين، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعي تقلبات. ومع ذلك، منذ ظهور التعلم الآلي - لا سيما التعلم العميق - يبدو أن الذكاء الاصطناعي يكتسب زخمًا أخيرًا، حيث تتبع كل قصة نجاح أخرى. في المقال التالي هل أنظمة الذكاء الاصطناعي على وشك التفوق على البشر.

الذكاء الاصطناعي.

اليوم، هناك مجموعة متنوعة من المهام التي يمكن أن تؤديها أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل - وأسرع - من البشر. حتى الإبداع - وهو مجال يُعتقد منذ فترة طويلة أنه يتعذر الوصول إليه بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي - أصبح في متناول اليد. في عام 2017، تغلب برنامج الكمبيوتر AlphaGo Zero على متسابقة في لعبة اللوحة الصينية "Go" من خلال القيام بخطوة لم يكن أي إنسان قد فكر فيها. لم يتم تدريب البرنامج على البيانات البشرية، ولكن فقط مع البيانات من الألعاب التي يتم لعبها بين أجهزة الكمبيوتر. كان القضاء التام على الحاجة إلى المدخلات البشرية أمرًا مثيرًا للإعجاب في حد ذاته، لكن الخطوة 37 أصبحت علامة بارزة في أبحاث الذكاء الاصطناعي لأنها أثبتت أن نظام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتجاوز البيانات التي تم تقديمها كمدخلات ، مما يدل على قدرته الإبداعية.

هل أنظمة الذكاء الاصطناعي على وشك التفوق على البشر؟

ليس تماما. تكمن قوة الإنسانية في مكان آخر: فنحن نتعلم بسرعة ونتكيف بسرعة مع المهام الجديدة. بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، يعد هذا حجر عثرة حقيقي. على سبيل المثال، لإتقان لعبة كمبيوتر بسيطة نسبيًا، والتي يمكن أن يستغرق الشخص العادي 15 دقيقة لتعلمها، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى ما يصل إلى 924 ساعة. بالنسبة إلى القدرة على التكيف، إذا تم تغيير قاعدة واحدة فقط، فيجب على نظام الذكاء الاصطناعي تعلم اللعبة بأكملها من البداية.

الترقية

السبب الآخر الذي يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال محفوفة بالمخاطر بعض الشيء هو أنها عندما تكون خاطئة، فإنها غالبًا ما تكون خاطئة تمامًا. فكر في مقطع الفيديو الفيروسي على YouTube لصبي صغير يطلب من Alexa من Amazon تشغيل أغنية أطفال شهيرة، والتي أساءت تفسيرها Alexa وعرضت بدلاً من ذلك تشغيل فيلم للبالغين. على الرغم من عدم قدرة أي إنسان على تفسير الطلب بهذه الطريقة، إلا أن Alexa - وأنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل عام - لا تزال تفتقر إلى واحدة من أكثر المهارات البشرية التي يتم التقليل من شأنها: الحس السليم.

بعبارة أخرى، لإنشاء المساعد الرقمي المثالي، نحتاج إلى جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شبهاً بالإنسان. هذا لا يعني أننا بحاجة إلى إعطاء الروبوتات وعيًا ذاتيًا أو جعلها تبدو كبشر. يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي في شكل برامج مضمنة في الهاتف أو النظارات بنفس القوة. ومع ذلك، فنحن بحاجة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التفكير والتواصل مثل البشر.

التفكير كإنسان: أو التعلم العميق

يمكن أن يُعزى النجاح الأخير في أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى ظهور التعلم العميق، وهو استراتيجية التعلم الآلي الأكثر استخدامًا. ما يجعل التعلم العميق قويًا هو استخدامه للشبكات العصبية الاصطناعية، أي شبكات الخلايا العصبية الرقمية المستوحاة من الدماغ البشري. تم تمكين معظم اختراقات الذكاء الاصطناعي في العقد الماضي من خلال هذه التقنية. ومع ذلك، في النهاية، لا يزال مجرد التعرف على الأنماط. يمكنهم تعيين المدخلات للمخرجات ولكن لا يمكنهم التفكير في القرارات المتخذة. عملية التعلم وصنع القرار هي صندوق أسود لنا وللذكاء الاصطناعي نفسه.

فكيف نطور ذكاء اصطناعيًا يمكنه الفهم؟ الجواب هو النظر إلى الوراء. ربما كان التعلم العميق هو القوة الدافعة وراء الاختراقات الأخيرة، ولكن لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي يمكنه التفكير، نحتاج إلى طريقة هجينة تجمع بين التعلم العميق وتقنيات التعلم الآلي القديمة مع عمليات تعلم أكثر شفافية.

التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي

هناك مشكلة أخرى يجب حلها قبل أن تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحقيق تقدم كبير وهي التواصل. على الرغم من أن روبوتات المحادثة والمساعدين الرقميين راسخة إلى حد ما في الخدمات التجارية وتطبيقات المستهلك، إلا أن التواصل معهم قد يكون أمرًا صعبًا. لقد قطعنا شوطًا طويلاً منذ أول لقاء محرج مع روبوت المحادثة العلاجي، إليزا، لكن ما زلنا لا نستطيع إجراء محادثة طبيعية تمامًا مع نظام ذكاء اصطناعي. يصعب حل هذا التحدي أكثر مما قد يبدو، وقد أثبتته جائزة Alexa السنوية. تتنافس فرق البحث على تطوير روبوت محادثة يمكنك إجراء محادثة هادفة معه لمدة 20 دقيقة على الأقل. في الإصدارين الأخيرين، لم يتمكن أحد من الفوز بالجائزة الرئيسية، وهي منحة بحثية قيمتها مليون دولار. في العام الماضي، كان الرقم القياسي حوالي تسع دقائق ونصف.

أحد الأشياء التي تجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تكافح مع المحادثات الحقيقية هو قدرتها على مراعاة السياق. إذا أردنا أن يصبح الذكاء الاصطناعي مساعدين رقميين مفيدين، فعليهم أن يكونوا قادرين على مراقبة البيئة وتحليلها وفهمها من أجل تقديم دعم استباقي في الوقت الفعلي. يحتاجون أيضًا إلى أن يكونوا قادرين على تفسير البشر بشكل أفضل: نحن لا نقول دائمًا ما نعنيه حقًا. يمكن أن يكون لنفس العبارة معنى مختلف تمامًا عندما يتم نطقها بنبرة صوت مختلفة.

عندما ينضم الذكاء الاصطناعي الشبيه بالبشر إلى القوى العاملة

على الرغم من التقدم الهائل الذي تم إحرازه، إلا أننا قد خدشنا فقط سطح ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي. من خلال التعلم العميق، أنشأنا أساسًا متينًا، ولكن بالنسبة للذكاء الاصطناعي الشبيه بالإنسان، نحتاج إلى لبنات بناء إضافية، بما في ذلك إعادة اكتشاف إمكانات استراتيجيات التعلم الآلي القديمة.

مع مرور الزمن، ستصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي موجودة في كل مكان في أماكن العمل لدينا. لن يحلوا محل العاملين البشريين، بل يساعدونهم. في العديد من المهام، سيتم دعم الموظفين من قبل "Cobots" روبوتات تعاونية يمكنها التفاعل مع زملائهم البشريين بطريقة عفوية وطبيعية. بحلول ذلك الوقت، سيكون الزملاء في الذكاء الاصطناعي قادرين على التكيف مع المهام الجديدة بسرعة أكبر دون الحاجة إلى تكرار عملية التعلم بأكملها. لن يقتصر الأمر على الأجهزة الشبيهة بالروبوتات أيضًا بل ستكون أيضًا مضمنة بالبرمجيات.

أهم اعتبار في الذكاء الاصطناعي: الأخلاق

بينما ننتقل إلى منطقة مجهولة بالآلات، من السهل تخيل المشكلات الخطيرة التي يمكن أن تحدث إذا لم يتم التعامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح. لذلك، من الضروري أن تقوم مؤسسات البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي بإنشاء ضمانات استباقية ضد إساءة الاستخدام وتبني الضوابط والتوازنات الأخلاقية. يضمن تطوير برامج أخلاقيات شاملة تتطور جنبًا إلى جنب مع الابتكارات أن التقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي آمنة للاستخدام وموثوق بها علنًا.