الذكاء الإصطناعي (AI)

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI) وكيف يمكن تعريفه بشكل شامل؟

في هذا المقال، سنقوم بتسليط الضوء على مفهوم الذكاء الاصطناعي ونستكشف طرق تعريفه بشكل شامل. سنتناول التفاصيل الأساسية لهذا المجال المثير الذي يشهد تطورات سريعة في عالم التكنولوجيا.

من خلال فهم تعريف العقل الاصطناعي الذكي ومبادئ عمله، سنكشف عن الطرق التي يستخدمها لمحاكاة القدرات البشرية وتحسين الأداء في مجموعة واسعة من التطبيقات. تصف المقالة كيف يتم بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن أن يؤثر هذا النهج على حياتنا اليومية ومختلف الصناعات.

تناول المقال سيكون شاملاً لنقدم فهماً أعمق حول مفهوم الذكاء الاصطناعي ودوره في تحول عالم التكنولوجيا والابتكار.

جدول المحتويات

ما هو الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)؟

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) أو (AI) هو نظام يمكنه تنفيذ العمليات المعرفية المرتبطة بالعقل البشري، مثل “التعلم” و”حل المشكلات”، مثل البشر، إن لم يكن أفضل منهم. ومع ذلك، في معظم الحالات، يُطلق على ما نعرفه بالذكاء الاصطناعي اسم “Automation” أو عملية الأتمتة، ومن أجل فهم الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، يجب علينا أولاً أن نفهم كيف يختلف عن الأتمتة.

هناك نكتة قديمة في علوم الكمبيوتر مفادها أن الأتمتة هي ما يمكننا فعله بأجهزة الكمبيوتر الآن، لكن الذكاء الاصطناعي هو ما نتمنى أن نفعله بها. وبعبارة أخرى، بمجرد أن نفهم كيفية استخدام الكمبيوتر، فإننا ننتقل من الذكاء الاصطناعي إلى الأتمتة.

سبب هذه النكتة هو أن الذكاء الاصطناعي ليس له تعريف دقيق وليس حتى مصطلحًا تقنيًا. إذا نظرت إلى ويكيبيديا، فسوف تقرأ أن الذكاء الاصطناعي هو “الذكاء الذي طورته الآلات، على عكس الذكاء الطبيعي الذي تظهره الحيوانات، بما في ذلك البشر.” وهذا يعني مثل هذا التعريف الغامض والواسع.

بشكل عام، هناك نوعان من الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي القوي (strong AI) والذكاء الاصطناعي الضعيف (weak AI).

قدرات ومميزات الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي القوي هو ما يتخيله معظم الناس عندما يسمعون الذكاء الاصطناعي؛ أي نوع من الذكاء كلي العلم يشبه شخصية Hall 9000، نفس الروبوت القاتل في فيلم Space Odyssey أو نظام الذكاء الاصطناعي المدرك ذاتيًا لـ Skynet في أفلام Terminator، والذي، في حين أنه يتمتع بذكاء خارق وقدرة على العقل والتفكير المنطقي، كما أن لديهم قدرات تفوق البشر.

ما رأيناه من الذكاء الاصطناعي حتى الآن هو ضعف الذكاء الاصطناعي

في المقابل، الذكاء الاصطناعي الضعيف عبارة عن خوارزميات عالية التخصص مصممة للإجابة على أسئلة محددة ومفيدة وتقتصر على نفس المشكلة؛ مثل محرك بحث Google وBing، أو خوارزمية اقتراح أفلام Netflix أو حتى المساعد الصوتي Siri وGoogle Assistant. تعتبر نماذج الذكاء الاصطناعي هذه مثيرة للإعجاب للغاية في مستواها، على الرغم من أن كفاءتها محدودة.

لكن بغض النظر عن أفلام الخيال العلمي في هوليوود، ما زلنا بعيدين عن تحقيق ذكاء اصطناعي قوي. حاليًا، جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي نعرفها ضعيفة، ويعتقد بعض الباحثين أن الأساليب التي تم استخدامها لتطوير الذكاء الاصطناعي الضعيف لن تنطبق على تطوير الذكاء الاصطناعي القوي. بالطبع، إذا سألت رأي موظفي OpenAI، مطور برنامج الدردشة الشهير ChatGPT، فسيخبرونك أنه خلال الـ 13 عامًا القادمة وبنفس الأساليب المعروفة، يمكنهم تحقيق ذكاء اصطناعي قوي!

إذا أردنا أن نكون دقيقين جدًا في هذا الأمر، فيجب أن نقول إن “الذكاء الاصطناعي” حاليًا هو مصطلح لجذب الانتباه والتسويق أكثر من كونه مصطلحًا تقنيًا. السبب وراء استخدام الشركات للذكاء الاصطناعي بدلاً من استخدام كلمة “الأتمتة” هو أنها تريد أن تستحضر في أذهاننا نفس صور الخيال العلمي من أفلام هوليوود. لكن هذا العمل ليس ذكيًا ومخادعًا تمامًا؛ إذا أردنا أن نلعب لعبة، يمكننا القول إن هذه الشركات تحاول القول إنه صحيح أن أمامنا طريق طويل لنقطعه قبل أن نصل إلى ذكاء اصطناعي قوي، لكن لا ينبغي الاستهانة بالذكاء الاصطناعي الضعيف الحالي، لأنه تصبح أقوى عدة مرات مما كانت عليه قبل بضع سنوات. حسنا، هذا صحيح تماما.

في بعض المجالات، حدثت تغيرات كبيرة في قدرة الآلات، وذلك بسبب التقدم الذي تم إحرازه في السنوات القليلة الماضية في مجالين يتعلقان بالذكاء الاصطناعي، أي التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning).

فهم الذكاء الإصطناعي (AI)

فهم الذكاء الإصطناعي (AI)

بشكل عام، تمتلك أنظمة الذكاء الإصطناعي القدرة على تنفيذ الأنشطة التي غالبًا ما ترتبط بالقدرات المعرفية البشرية، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر تفسير الصوت وممارسة الألعاب والتعرف على الأنماط.

عادة، يكتسب الأفراد هذه القدرة من خلال تحليل المعلومات ومجموعات البيانات الشاملة، حيث يمكنهم تحديد الأنماط التي يمكن محاكاتها في عمليات صنع القرار الخاصة بهم.

في كثير من الحالات، يتم استخدام الإشراف البشري للإشراف على عملية تعلم الذكاء الاصطناعي (AI)، بهدف تعزيز عملية صنع القرار المواتية وردع القرارات غير المواتية. ومع ذلك، فإن العديد من أنظمة العقل الاصطناعي الذكي مصممة خصيصًا لاكتساب المعرفة دون توجيه خارجي.

مثال على ذلك هو من خلال المشاركة المتكررة في لعبة فيديو، حيث يفهم نظام الذكاء الإصطناعي تدريجيًا المبادئ والاستراتيجيات الأساسية اللازمة لتحقيق النصر.

يكتسب الذكاء الإصطناعي القدرة على القيام بمهمة معينة من خلال تحليل ومعالجة مجموعات البيانات الشاملة، حيث يحدد الأنماط ويفهمها. في العديد من الحالات، يتم استخدام التدخل البشري للإشراف على عملية تعلم الذكاء الاصطناعي، حيث يتم التأكيد على تعزيز الأحكام الدقيقة التي يصدرها الذكاء الإصطناعيّ، في حين يتم التقليل من أهمية الأخطاء التي يرتكبها.

ومع ذلك، فقد تم تطوير عدة أشكال من الذكاء الاصطناعي للقيام بعملية التعلم بشكل مستقل، دون الحاجة إلى إشراف بشري. على سبيل المثال، ينخرط الأفراد في تكرارات متكررة للعبة كمبيوتر حتى يكتسبوا الفهم المعرفي لنمط الفوز المتأصل في اللعبة.

توجد تعريفات متعددة للذكاء الاصطناعي. لقد رسم ستيوارت راسل وبيتر نورفيج أنظمة الذكاء الإصطناعي باستخدام منهجيتين متميزتين، كما يتضح من عملهما.

نهج الإنسان (Human approach)

  • الأنظمة التي تفكر مثل البشر (Systems that think like humans)
  • الأنظمة التي تتصرف مثل البشر (Systems that act like humans)

النهج المثالي (Ideal approach)

  • الأنظمة التي تفكر بعقلانية (Systems that think rationally)
  • الأنظمة التي تعمل بعقلانية (Systems that act rationally)

يستخدم (AI) خوارزميات معقدة ووظائف رياضية لتعزيز قدرات الآلات الذكية والأنظمة الذكية. إنها تمكن هذه الأنظمة من امتلاك قدرات التعلم والتفكير وحل المشكلات المعممة.

بعض استخدامات الذكاء الإصطناعي اليوم

حاليًا، يجد الذكاء الإصطناعي تطبيقات في مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك الهواتف الذكية والسيارات ومنصات التواصل الاجتماعي والمواقع الإلكترونية وألعاب الكمبيوتر والمؤسسات المالية وشبكات المراقبة.

كيف ظهر الذكاء الإصطناعي؟

لقد كان ظهور ونمو الذكاء الإصطناعي (AI) بمثابة تطور كبير في مجال علوم الكمبيوتر. يشير الذكاء الإصطناعي إلى إنشاء آلات ذكية يمكنها القيام بالمهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. لقد حظي هذا التقدم التكنولوجي باهتمام كبير وكان له تأثير عميق على العديد من الصناعات والقطاعات.

إن مفهوم الذكاء الاصطناعي ليس تطوراً تكنولوجياً حديثاً وله تاريخ أطول مما يتصوره الأكاديميون في كثير من الأحيان. كانت الكيانات الميكانيكية (Mechanical men) الشبيهة بالبشر موضوعًا للروايات الأسطورية في جميع أنحاء الفولكلور اليوناني والمصري.

يمكن إرجاع أصول وتطور العقل الاصطناعي الذكي إلى منتصف القرن العشرين، أي الفترة ما بين عامي 1943 و1952. وقد سهّل ظهور تطوير الخوارزميات والبرمجيات من قبل العلماء تكرار المهام المرتبطة تقليديًا بالعقل البشري، بما في ذلك حل المشكلات. والتعرف على الأنماط.

يُعرف آلان تورينج (Alen Turing) على نطاق واسع بأنه أحد الرواد الأوائل في عالم الذكاء الإصطناعي، حيث قدم فكرة الكمبيوتر القادر على محاكاة العقل البشري بغرض تنفيذ وظائف مختلفة.

في عام 1950، قدم آلان تورينج اختبارًا أساسيًا بعنوان “آلات الحوسبة والذكاء – Computing Machinery and Intelligence”. قامت الدراسة الحالية بتقييم قدرة الكمبيوتر على إظهار السلوك الذكي ومحاكاة العقل البشري، وبالتالي إنشاء الاختبار الذي يشار إليه غالبًا باسم اختبار تورينج (Turing test).

حاليًا، وصل الذكاء الإصطناعي إلى مرحلة متطورة جدًا من التطور. تشهد أفكار التعلم العميق وعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي شعبية متزايدة وفعالية مع مرور الوقت.

تشارك شركات بارزة مثل Google، وFacebook، وIBM، وAmazon بنشاط في مجال الذكاء الإصطناعي، باستخدام هذه التكنولوجيا لتطوير تقنيات رائعة. ويتميز مستقبل ذكاء الالة بمساره الملهم وتوقع المزيد من التقدم.

كيف يعمل الذكاء الإصطناعي؟

تعمل أنظمة الذكاء الإصطناعي (AI) من خلال تكامل مجموعات البيانات الواسعة وأساليب المعالجة التكرارية المتطورة، مما يمكنها من اكتساب المعرفة من الأنماط والخصائص المدرجة في البيانات التي تم تحليلها.

مع كل تكرار لمعالجة البيانات، يشارك نظام الذكاء الاصطناعي في التقييم الذاتي وتقييم الأداء، وبالتالي اكتساب المزيد من المعرفة.

نظرًا لقدرته التشغيلية الدائمة، يتمتع الذكاء الإصطناعي (AI) بالقدرة على معالجة العديد من المهام بكفاءة، بدءًا من المئات إلى الملايين، خلال فترة زمنية قصيرة. وبالتالي، قد يكتسب الذكاء الاصطناعي معرفة وخبرة كبيرة في فترة قصيرة جدًا، وبالتالي تحقيق مستوى عالٍ من الكفاءة في المجال المحدد الذي يتم تدريسه فيه.

ومع ذلك، فإن فهم وظيفة الذكاء الإصطناعي يتطلب استيعاب المفهوم القائل بأن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد برنامج أو تطبيق حاسوبي منفرد، بل هو موضوع أو مجال علمي شامل.

الهدف من أبحاث الذكاء الإصطناعي هو تطوير نظام حسابي يمكنه محاكاة السلوك البشري بشكل فعال، وبالتالي استخدام العمليات المعرفية الشبيهة بالإنسان لمعالجة مهام حل المشكلات المعقدة.

ومن أجل تحقيق هذا الهدف، تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) مجموعة شاملة من المنهجيات والإجراءات ومجموعة متنوعة من التقنيات.

من خلال فحص المنهجيات والتقنيات المختلفة، يمكن التوصل إلى فهم شامل لوظائف وآليات الذكاء الاصطناعي (AI). ومن ثم، فمن الضروري الخوض في استكشاف هذه الجوانب.

دور الذكاء الاصطناعي في مجال علوم الكمبيوتر

AI في علوم الكمبيوتر
الذكاء الاصطناعي في علوم الكمبيوتر

يتمثل دور الذكاء الاصطناعي في علوم الكمبيوتر في تمكين أجهزة الكمبيوتر من أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. يتضمن الذكاء الصناعي تطوير خوارزميات وأنظمة يمكنها التعلم من البيانات والتفكير واتخاذ القرارات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة. تتضمن بعض الأدوار المحددة للذكاء الاصطناعي في علوم الكمبيوتر ما يلي:

  • الأتمتة: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام المتكررة والعادية، مما يحرر العاملين البشريين للتركيز على الأعمال الأكثر تعقيدًا وإبداعًا.
  • التنبؤ: يمكن استخدام الذكاء الإصطناعي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الأنماط الموجودة في البيانات التاريخية، مما يسمح للشركات والمؤسسات باتخاذ قرارات أكثر استنارة.
  • معالجة اللغة الطبيعية: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الإصطناعي لتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة الطبيعية والاستجابة لها، مما يجعل من الممكن إنشاء روبوتات الدردشة وواجهات المحادثة الأخرى.
  • التعرف على الصور والكلام: يمكن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور والوجوه والكلام، والتي لها تطبيقات في مجالات مثل الأمن والرعاية الصحية والمركبات ذاتية القيادة.
  • الروبوتات: يمكن استخدام الذكاء الصناعي للتحكم في الروبوتات والأنظمة المستقلة الأخرى، مما يسمح لها بالعمل بشكل أكثر فعالية في البيئات المعقدة.

بشكل عام، إن دور (AI) في علوم الكمبيوتر واسع ومتنوع. يتضمن تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري، مثل الإدراك البصري، والتعرف على الكلام، واتخاذ القرار، وترجمة اللغة. في علوم الكمبيوتر، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغات الطبيعية، والروبوتات، ورؤية الكمبيوتر، والأنظمة المتخصصة. يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في تطوير التكنولوجيا، وأتمتة العمليات، والتنبؤات، وحل المشكلات المعقدة في مختلف المجالات.

عند الانخراط في مقال يتعلق بالذكاء الاصطناعي، من الشائع استخدام عبارات “التعلم الآلي” و”التعلم العميق”. وترد أدناه نظرة عامة موجزة عن كل من هذه المفاهيم.

ما هو التعلم الآلي (Machine Learning)؟

التعلم الآلي هو طريقة فريدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. لنفترض أننا نرغب في إطلاق صاروخ والتنبؤ بموقع هبوطه. بالطبع، هذا ليس بهذه الصعوبة؛ تعد الجاذبية موضوعًا راسخًا، ويمكن كتابة المعادلات المقابلة لها وحسابها اعتمادًا على مجموعة متنوعة من العوامل، بما في ذلك سرعة الصاروخ الافتراضي وموقعه عند الهبوط.

ومع ذلك، عند التعامل مع عوامل غير معروفة، فإن العثور على حل لسؤال ما لم يعد بهذه البساطة. هذه المرة، لنفترض أننا نريد من الكمبيوتر فحص سلسلة من الصور وتحديد ما إذا كانت إحداها تحتوي على صورة قطة أم لا. بالنسبة لهذا السؤال، ما نوع المعادلة التي يمكننا إنشاؤها لوصف للكمبيوتر جميع المجموعات المحتملة من الشعيرات وآذان القطط من زوايا مختلفة؟

وهنا يأتي دور التعلم الآلي لمساعدة العلماء؛ بدلاً من كتابة الصيغ والقواعد بأنفسنا، نقوم ببناء نظام يمكنه كتابة القواعد لنفسه من خلال عرض عدة نماذج من الصور. بمعنى آخر، بدلاً من محاولة وصف قطة، نعرض على الذكاء الاصطناعي الكثير من صور القطط ونسمح له بمعرفة ما هو قطة وما ليس قطة.

يعد التعلم الآلي أمرًا رائعًا لعالمنا الحالي المشبع بالبيانات، لأن النظام الذي يمكنه تعلم قواعده الخاصة بناءً على البيانات يمكن أن يتحسن بمزيد من البيانات. هل تريد أن يصبح نظامك أكثر مهارة في التعرف على القطط؟ حسنًا، يُنتج الإنترنت الملايين من صور القطط الآن!

أحد أسباب انتشار التعلم الآلي في السنوات القليلة الماضية هو الزيادة الكبيرة في كمية البيانات على الإنترنت؛ هناك سبب آخر يتعلق بكيفية استخدام هذه البيانات. في مناقشة التعلم الآلي، وبصرف النظر عن البيانات، يتم أيضًا طرح سؤالين آخرين مرتبطين:

كيف أتذكر ما تعلمته؟ كيف يمكنني حفظ وعرض القواعد والعلاقات التي قمت باستخراجها من عينة البيانات على جهاز الكمبيوتر؟

كيف أقوم بعملية التعلم؟ كيف يمكنني تغيير القواعد والعلاقات التي حفظتها استجابة للأمثلة السابقة لأمثلة جديدة وتحسينها؟

بمعنى آخر، ما الذي تتعلمه بالضبط من كل هذه البيانات؟

في التعلم الآلي، يعد اختيار نوع النموذج أمرًا مهمًا للغاية

في التعلم الآلي، يُطلق على التمثيل الحاسوبي للأشياء التي تم تعلمها وتخزينها اسم “النموذج”. يعد النموذج الذي تستخدمه مهمًا جدًا، لأنه يحدد كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي، وأنواع البيانات التي يمكنه التعلم منها، وأنواع الأسئلة التي يمكنه طرحها.

دعونا نوضح هذا بمثال بسيط. لنفترض أننا ذهبنا إلى متجر فواكه لشراء التين ونريد معرفة التين الذي وصل بمساعدة التعلم الآلي. يجب أن تكون مهمة سهلة، لأننا نعلم أنه كلما كان التين طريًا، كلما أصبح أكثر نضجًا وحلاوة. يمكننا اختيار عدة عينات من التين الناضج وغير الناضج، وتحديد مستوى حلاوتها، ثم وضع معلوماتها على رسم بياني خطي.

هذا الخط هو “نموذجنا”. إذا نظرت بعناية، فإن هذا السطر البسيط يوضح فكرة “كلما كان أكثر نعومة وأحلى” دون أن نضطر إلى كتابة أي شيء. لا يعرف الذكاء الاصطناعي الناشئ لدينا حتى الآن أي شيء عن محتوى السكر أو مدى نضج الثمار، لكنه يمكنه التنبؤ بمدى حلاوتها عن طريق الضغط وقياس النعومة.

مثال التعلم الالي
ومع إضافة بيانات جديدة، يصبح النموذج أكثر تعقيدًا
التعلم الآلي
نموذج الذكاء الاصطناعي الخطي للتين الناضج؛ ليونة وأكثر نضجا

كما ترون في الصورة الأولى، دون معرفة أي شيء عن الحلاوة أو مدى نضج الفاكهة، يمكن للذكاء الاصطناعي البسيط لدينا التنبؤ بمدى حلاوتها عن طريق الضغط على الفاكهة واكتشاف مدى نعومتها.

لتحسين النموذج، يمكنك جمع المزيد من العينات ورسم خط آخر للتنبؤ بشكل أكثر دقة (مثل الصورة الموجودة على اليسار).

لكن المشاكل تظهر نفسها على الفور. حتى الآن، قمنا بتدريب الذكاء الاصطناعي للتين الخاص بنا استنادًا إلى التين المختار يدويًا من المتجر؛ ماذا لو أردنا أن نأخذه في وسط حديقة التين؟ الآن، بالإضافة إلى التين الطازج، سيكون لدينا أيضًا تين فاسد، والذي، على الرغم من أنه طري، لا يمكن أكله.

ماذا يمكن ان يفعل؟ حسنًا، هو نموذج للتعلم الآلي، لذا يمكنك تحسينه بإضافة بيانات جديدة حول التين الفاسد، أليس كذلك؟

بصراحة، القصة ليست بهذه البساطة. كما ترون في الصورة أدناه، من خلال إضافة البيانات المتعلقة بالتين الفاسد، يتم انهيار الرسم البياني الخطي بالكامل، وهذا يعني أنه يتعين علينا استخدام نموذج آخر، على سبيل المثال، رسم بياني مكافئ.

يُظهر نموذج المساهمة الأفضل النتيجة التي نريدها
يُظهر نموذج المساهمة الأفضل النتيجة التي نريدها

بالطبع هذا المثال مثير للسخرية، لكنه يوضح جيدًا أن نوع النموذج الذي نختاره للتعلم الآلي يحدد نوع تعلمه وقيوده. ببساطة، إذا كنت تريد أن تتعلم شيئًا أكثر تعقيدًا، فيجب عليك اختيار نماذج أكثر تعقيدًا.

التحدي الرئيسي للتعلم الآلي هو إنشاء واختيار النموذج المناسب لحل المشكلة

مع أخذ ذلك في الاعتبار، فإن التحدي الرئيسي للتعلم الآلي هو إنشاء واختيار النموذج المناسب لحل المشكلة. نحن بحاجة إلى نموذج معقد بما يكفي لتمثيل العلاقات والهياكل المعقدة للغاية، ولكنه بسيط بما يكفي للعمل معه والتدريب عليه. لذا، على الرغم من أن الإنترنت والهواتف الذكية وأشياء من هذا القبيل قد أتاحت الوصول إلى كميات هائلة من البيانات، إلا أننا ما زلنا بحاجة إلى العثور على النماذج الصحيحة لاستخدام هذه البيانات.

وهذا هو بالضبط ما نحتاج فيه إلى نوع آخر من الذكاء الاصطناعي، وهو التعلم العميق.

ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟

ربط الذكاء الاصطناعي (AI) بالتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)
ربط الذكاء الاصطناعي (AI) بالتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)

التعلم العميق هو أحد أنواع التعلم الآلي الذي يستخدم نموذجًا خاصًا يسمى “الشبكات العصبية العميقة” (Deep Neural Networks).

الشبكات العصبية هي نوع من نماذج التعلم الآلي التي تستخدم بنية مشابهة للخلايا العصبية في الدماغ البشري لإجراء الحسابات والتنبؤات. يتم تصنيف الخلايا العصبية في الشبكات العصبية إلى طبقات مختلفة، وتقوم كل طبقة بإجراء سلسلة من الحسابات البسيطة وتنقل استجابتها إلى الطبقة التالية. كلما زاد عدد الطبقات، أصبح من الممكن إجراء حسابات أكثر تعقيدًا.

تسمى الشبكات العصبية العميقة “عميقة” بسبب العدد الكبير من الطبقات العصبية

على سبيل المثال، بالنسبة لمثال التين، فإن وجود شبكة بسيطة تحتوي على عدة طبقات من الخلايا العصبية يكفي للتنبؤ بإجابة المشكلة. لكن الشبكات العصبية العميقة تحتوي على عشرات أو حتى مئات الطبقات، وهذا هو بالضبط سبب تسميتها بالعميقة. مع كل هذه الطبقات، يمكنك بناء نماذج قوية بلا حدود قادرة على تعلم جميع أنواع المفاهيم المعقدة بنفسها دون الحاجة إلى القواعد التي يضعها البشر وحل المشكلات التي لم تتمكن أجهزة الكمبيوتر من حلها من قبل.

ولكن بصرف النظر عن عدد الطبقات، هناك عامل آخر تسبب في نجاح الشبكات العصبية وهو التدريب.

عندما نتحدث عن “ذاكرة” النموذج، فإننا نعني مجموعة من المعلمات الرقمية التي تحكم كيفية استجابة النموذج للاستعلامات. ومن ثم، عندما نتحدث عن التدريب النموذجي، فإننا نعني تغيير هذه المعلمات وتعديلها بطريقة يقدم النموذج أفضل إجابة ممكنة لأسئلتنا.

على سبيل المثال، حاولنا باستخدام نموذج التين كتابة معادلة لرسم خط، وهي مسألة انحدار بسيطة، وهناك صيغ يمكنها العثور على إجابة سؤالنا في خطوة واحدة فقط. لكن النماذج الأكثر تعقيدًا تتطلب بطبيعة الحال المزيد من الخطوات. يمكن أن تحتوي الشبكة العصبية العميقة على ملايين من المعلمات، وقد تواجه مجموعة البيانات التي يتم تدريبها عليها ملايين الأمثلة؛ بالنسبة لهذا النموذج، لا يوجد حل من خطوة واحدة.

من الممكن البدء بشبكة عصبية غير مكتملة وتحسينها بشكل أكبر

ومن حسن حظ هذا التحدي أن هناك خدعة غريبة؛ أنه يمكنك البدء بشبكة عصبية ضعيفة وغير مكتملة ومن ثم تحسينها عن طريق إجراء تغييرات. يشبه تدريب نماذج التعلم الآلي بهذه الطريقة اختبار الطلاب بانتظام. في كل مرة نقارن الإجابة التي يعتقد النموذج أنها صحيحة بالإجابة الصحيحة بالفعل ونعطيها درجة. ثم نحاول تحسين النموذج واختباره مرة أخرى.

مثال للتعلم العميق

ولكن كيف نعرف ما هي المعلمات التي يجب أن نغيرها وما مقدار هذه التغييرات؟ تتمتع الشبكات العميقة بميزة مثيرة للاهتمام تسمح لنا ليس فقط بالحصول على درجة اختبار للعديد من أنواع المشكلات، ولكن أيضًا بحساب مدى تغير درجة الاختبار بدقة مع تغير كل معلمة. وبالتالي، فإننا نغير المعلمات كثيرًا حتى نصل أخيرًا إلى درجة مثالية تبلغ 20 ولا يوجد مجال للتحسين في النموذج. يُسمى هذا غالبًا بتسلق التل، لأنك إذا واصلت صعود التل بهذه الطريقة، فسوف تصل في النهاية إلى القمة ولن يكون من الممكن مواصلة التسلق.

لتحسين الشبكة العصبية، يستخدمون طريقة “تسلق التل”.

تسهل هذه الطريقة تحسين الشبكة العصبية. إذا كانت شبكتنا تتمتع ببنية جيدة، فلن نحتاج إلى البدء من جديد في كل مرة تتم فيها إضافة بيانات جديدة. يمكنك البدء بنفس المعلمات الموجودة ثم تدريب النموذج باستخدام البيانات الجديدة. بعض أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم، بدءًا من أداة التعرف على صور القطط من فيسبوك إلى ما تستخدمه متاجر Amazon Go لإجراء عمليات الشراء دون الحاجة إلى مندوب مبيعات، مبنية على هذه التقنية البسيطة.

بالإضافة إلى ذلك، وبمساعدة طريقة “تسلق التل”، يمكن استخدام شبكة عصبية مدربة لغرض محدد لغرض آخر. على سبيل المثال، إذا قمت بتدريب ذكائك الاصطناعي على التعرف على صورة قطة، فيمكنك تدريبه بسهولة على التعرف على صورة كلب أو زرافة.

إن مرونة الشبكات العصبية، والكميات الهائلة من بيانات الإنترنت، والحوسبة المتوازية، ووحدات معالجة الرسوميات القوية، جعلت حلم الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة.

وبسبب مرونة الشبكات العصبية هذه، حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في السنوات السبع أو الثماني الماضية. من ناحية أخرى، تنتج الإنترنت باستمرار كمية كبيرة من البيانات، وقد أتاحت الحوسبة المتوازية إلى جانب معالجات الرسومات القوية العمل مع هذه الكمية من البيانات. وأخيرًا، بمساعدة الشبكات العصبية العميقة، تمكنا من استخدام مجموعة البيانات هذه لإنشاء نماذج معقدة جدًا وقوية للتعلم الآلي.

وهكذا، فإن كل الأشياء التي كان من المستحيل تقريبًا القيام بها في زمن آلان تورينج، أصبحت الآن ممكنة بسهولة.

أنواع الذكاء الإصطناعي

أنواع الذكاء الإصطناعي

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات، بناءً على نوع المهام التي يستطيع النظام القيام بها وتعقيدها. هم:

  1. آلات رد الفعل (Reactive machines)
  2. ذاكرة محدودة (Limited memory)
  3. نظرية العقل (Theory of mind)
  4. الوعي الذاتي (Self awareness)

الآلات التفاعلية (Reactive machines)

تلتزم الآلة التفاعلية بالمبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي، وكما يوحي اسمها، لديها القدرة على استخدام قدراتها المعرفية فقط لرؤية بيئتها المباشرة والاستجابة لها. يفتقر الكمبيوتر التفاعلي إلى القدرة على الاحتفاظ بالتجارب السابقة واسترجاعها، مما يحد من قدرته على استخدام المعرفة السابقة لاتخاذ القرار في الوقت الفعلي.

يشير الإدراك المباشر للبيئة إلى أن الآلات التفاعلية مصممة خصيصًا لإنجاز مجموعة محدودة من المهام المتخصصة. ومع ذلك، فإن الحد من منظور الآلة التفاعلية بشكل متعمد قد يكون له مزايا: من المتوقع أن يُظهر هذا النوع المحدد من الذكاء الاصطناعي مستويات أعلى من الجدارة بالثقة والموثوقية، ويستجيب باستمرار بطريقة موحدة لمدخلات متطابقة في كل مناسبة.

أمثلة على الآلات التفاعلية

Deep Blue: تم تطوير الكمبيوتر العملاق الذي يلعب الشطرنج، والمعروف باسم Deep Blue، بواسطة شركة IBM طوال التسعينيات. لقد حققت إنجازًا مهمًا بفوزها على الأستاذ الكبير المشهور عالميًا، غاري كاسباروف، في إحدى الألعاب.

يتمتع Deep Blue بالقدرة على التعرف على قطع الشطرنج الفردية على رقعة معينة وفهم حركاتها وفقًا لقواعد الشطرنج المعمول بها. علاوة على ذلك، فقد أظهر القدرة على إدراك المواقف الحالية لهذه القطع واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مسار العمل الأكثر عقلانية في كل منعطف معين.

لم تنخرط الآلة في توقع الحركات الاستراتيجية القادمة التي يقوم بها خصمها أو تسعى إلى تحسين وضع القطع الخاصة بها. كان يُنظر إلى كل منعطف على أنه حقيقة مستقلة، متميزة عن أي حركات سابقة.

برنامج AlphaGo من جوجل: علاوة على ذلك، فإن AlphaGo غير قادر على تقييم المسرحيات القادمة؛ بل تعتمد على شبكتها العصبية الخاصة لتقييم تطورات اللعبة الحالية. تمنح هذه الخاصية AlphaGo ميزة على Deep Blue، خاصة في الألعاب الأكثر تعقيدًا.

وبالإضافة إلى إنجازاتها في مجال الذكاء الاصطناعي، أثبتت AlphaGo تفوقها من خلال التفوق على خصومها الكرام في لعبة Go، ولا سيما فوزها على لاعب Go الشهير Lee Sedol في عام 2016.

ذاكرة محدودة (Limited memory)

عند جمع المعلومات والنظر في الخيارات المحتملة، قد يحافظ الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة على الحقائق والتنبؤات السابقة – وينظر بشكل فعال إلى الماضي للحصول على مؤشرات حول ما قد يحدث في المستقبل. يعد الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة أكثر تعقيدًا ولديه إمكانات أكبر من أجهزة الكمبيوتر التفاعلية.

قيود الذاكرة يتم تطوير الذكاء الاصطناعي عندما يقوم فريق بتدريب نموذج بانتظام لتفسير البيانات الجديدة واستخدامها، أو عندما يتم إنشاء بيئة الذكاء الاصطناعي للسماح بتدريب النماذج وتحديثها تلقائيًا.

يجب اتخاذ ستة إجراءات عند استخدام الذكاء الاصطناعي للذاكرة المقيدة في تعلم الآلة:

  • إنشاء بيانات التدريب
  • إنشاء نموذج التعلم الآلي
  • تأكد من أن النموذج يمكنه تقديم تنبؤات
  • تأكد من أن النموذج يمكنه تلقي تعليقات بشرية أو بيئية
  • تخزين ردود الفعل البشرية والبيئية كبيانات
  • كرر الخطوات المذكورة أعلاه كدورة

نظرية العقل (Theory of mind)

إن مفهوم نظرية العقل هو في الغالب نظري بطبيعته. إن الحالة الراهنة للتقدم التقني والعلمي لا تمكننا بعد من تحقيق القدرات المطلوبة للنهوض بالذكاء الاصطناعي إلى المستوى التالي.

المبدأ الأساسي لهذه الفكرة متجذر في مجال علم النفس، والذي يفترض أن الأفراد يتعرفون ويعترفون بالتجارب المعرفية والعاطفية للكائنات الواعية الأخرى، وبالتالي التأثير على سلوكياتهم. وفي سياق آلات الذكاء الاصطناعي، فإن هذا يعني أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على فهم وتفسير المشاعر البشرية، وكذلك مشاعر الحيوانات والآلات الأخرى.

ويمكن تحقيق هذا الفهم من خلال عمليات التأمل الذاتي والتصميم، مما يمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تطبيق هذه المعرفة المكتسبة من أجل إصدار الأحكام بشكل مستقل.

من أجل إقامة تفاعل ديناميكي بين الأفراد والذكاء الاصطناعي (AI)، من المهم أن تمتلك أجهزة الكمبيوتر القدرة على فهم وتحليل المفهوم المجرد للعقل، والاختلافات المعقدة للعواطف في جميع أنحاء عملية صنع القرار، و العديد من التركيبات النفسية الأخرى بطريقة سريعة. وهذا من شأنه أن يسهل الاتصال المتبادل بين البشر وأنظمة الذكاء الاصطناعي.

الوعي الذاتي (Self awareness)

إن إنشاء نظرية العقل في الذكاء الاصطناعي (AI)، المتوقع حدوثه في المستقبل، سيشكل علامة فارقة مهمة نحو تحقيق الوعي الذاتي في الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف.

يتمتع هذا الذكاء الاصطناعي بدرجة من الوعي مماثلة لتلك التي لدى البشر، مما يدل على الوعي بوجوده داخل البيئة، فضلاً عن القدرة على إدراك وفهم وجود الآخرين وحالاتهم العاطفية.

إن القدرة على فهم احتياجات الآخرين لا تعتمد فقط على المحتوى الواضح لتواصلهم، ولكن أيضًا على الطريقة التي يتم بها نقله.

يتطلب تطوير الوعي الذاتي في الذكاء الاصطناعي عملية ذات شقين: أولا، يجب على الباحثين البشريين فهم المفهوم الأساسي للوعي، ومن ثم اكتساب المعرفة والتقنيات اللازمة لمحاكاته ودمجه بشكل فعال في أنظمة الآلة.

أنواع الذكاء الاصطناعي على أساس القدرة

الذكاء الاصطناعي الضعيف (Artificial Narrow Intelligence)

Artificial Narrow Intelligence

الذكاء الإصطناعي الضعيف أو ذكاء اصطناعي الضيق Weak Artificial Intelligence، هذا النوع هو محاكاة للعقل البشري الذي يعمل في بيئة محدودة. فهي تركز في كثير من الأحيان على أداء مهمة محددة بشكل جيد للغاية، وبينما تبدو هذه الآلات ذكية، إلا أن لديها قيودًا أكثر بكثير حتى من المفهوم الأساسي للذكاء البشري.

يركز الذكاء الاصطناعي الضعيف في كثير من الأحيان على تنفيذ مهمة معينة بشكل جيد للغاية. وفي حين تبدو هذه الروبوتات ذكية، إلا أنها مقيدة ومحدودة بطرق لا يستطيع حتى الذكاء البشري الأكثر بدائية القيام بها.

تتضمن أمثلة الذكاء الإصطناعي الضعيفة ما يلي:

  • سيري وأليكسا والمساعدين الأذكياء الآخرين
  • سيارات ذاتية القيادة
  • بحث جوجل
  • روبوتات المحادثة
  • مرشحات البريد الإلكتروني العشوائي
  • توصيات نتفليكس

مميزات الذكاء الاصطناعي الضعيف:

  • يقتصر على مهام محددة
  • مبرمجة لأداء متسق
  • قلة الوعي الذاتي
  • أن تكون هادفًا في إنهاء المهمة بحلول موجزة ومفصلة

الذكاء العام الاصطناعي (artificial general intelligent)

artificial general intelligent

الذكاء الإصطناعي العام أو ذكاء اصطناعي قوی (Strong AI) يشير إلى آلة قادرة على فهم العالم من حولها بطريقة مشابهة للإنسان، وتمتلك قدرات مكافئة لأداء الأنشطة والمهام المختلفة. في الوقت الحالي، لا يوجد ذكاء اصطناعي عام، على الرغم من أنه يمكن العثور على لمحات من إمكاناته في روايات الخيال العلمي.

من الناحية النظرية، يمكن للذكاء الإصطناعي العام أن يعمل على المستويات البشرية أو حتى يفوقها، خاصة في مجالات مثل الذاكرة.

ومع هذا المستوى من الوعي والمعرفة، يمكن لآلة تتمتع بالذكاء الاصطناعي العام أن تنفذ المهام المخصصة سابقًا للبشر، لتحل تدريجياً محل المشاركة البشرية في العديد من المجالات.

يمكن أن يكون لتطبيق تكنولوجيا الذكاء الإصطناعي العامة آثار إيجابية وسلبية على الجوانب الفردية والمجتمعية للحياة البشرية، على غرار أي تقدم تكنولوجي آخر. ومع ذلك، من المتوقع أن يكون وجودها مفيدًا للغاية، وفي الوقت نفسه، لا مفر منه.

إن قدرات الذكاء الاصطناعي العام تمكن الآلات من معالجة عدد لا يحصى من القضايا التي يواجهها البشر، بما في ذلك المخاوف الملحة مثل التغيرات المناخية الشديدة. يمكن لهذه الأنظمة التعامل بكفاءة مع المهام التي تتراوح من الأنشطة الروتينية إلى المهام الحرجة والخطرة.

على المستوى العام، قد يتفوقون في القيادة، أو يعملون كمساعدين شخصيين أذكياء يتناسبون مع احتياجات المستخدم، أو يعملون كمساعدين للأطباء من خلال المساعدة في تشخيص الأمراض. وفي المستويات الأعلى، يمكن لهذه الأنظمة القيام بمهام حاسمة لحياة الإنسان وسلامته، مما يدل على المهارة في تنفيذها.

مميزات الذكاء الإصطناعي القوي:

  • أداء الأنشطة الذكية على المستوى البشري
  • القدرة على التعلم والتفكير والقيام بأنشطة جديدة مثل الإنسان
  • تصميم وتنفيذ الإبداع والعقل والمنطق مثل البشر
  • تهدف إلى حل المشاكل بشكل أسرع

الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI)

Super AI

ويشير الذكاء الاصطناعي الفائق عادةً إلى مستوى افتراضي أو مستقبلي من الذكاء الإصطناعي يفوق الذكاء البشري عبر مجموعة واسعة من القدرات. غالبًا ما يرتبط بفكرة الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، الذي يمتلك القدرة على فهم المعرفة وتعلمها وتطبيقها بطريقة مشابهة للقدرة البشرية أو تتجاوزها.

لم نحقق إلى الأن الذكاء الإصطناعي الفائق، وتعتبر أنظمة الذكاء الإصطناعي الحالية ضيقة أو متخصصة. يعمل الباحثون على إنشاء ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا، لكن تطوير الذكاء الاصطناعي الفائق يثير تحديات أخلاقية واجتماعية وتقنية تحتاج إلى دراسة متأنية.

من الضروري ملاحظة أن المناقشات حول الذكاء الاصطناعي الفائق غالبًا ما تتضمن اعتبارات حول تأثيره المحتمل على المجتمع والأخلاق والسلامة والحاجة إلى التطوير المسؤول.

أمثلة على أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي

أمثلة عن أدوات الذكاء الإصطناعي

تتطور خدمات وتقنيات الذكاء الاصطناعي بسرعة. كان إصدار شبكة AlexNet العصبية لعام 2012 بمثابة بداية عصر جديد من الذكاء الاصطناعي عالي الأداء المبني على وحدات معالجة الرسوميات ومجموعات البيانات الضخمة، وهو ما ينعكس في التقدم الذي شهدته أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية.

كان التحسن الرئيسي هو قابلية التوسع في تدريب الشبكات العصبية على كميات كبيرة من البيانات بالتوازي عبر العديد من نوى وحدة معالجة الرسومات.

شهدت السنوات القليلة الماضية علاقة تكافلية بين التقدم في الأجهزة الذي كانت شركة Nvidia رائدة فيه واكتشافات الذكاء الاصطناعي في Google وMicrosoft وOpenAI.

وقد سمح ذلك بتشغيل نماذج ذكاء اصطناعي أكبر من أي وقت مضى على وحدات معالجة رسومات أكثر ارتباطًا، مما أدى إلى زيادات غيرت قواعد اللعبة في الأداء وقابلية التوسع.

فيما يلي ملخص للابتكارات الأساسية في أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي وفقا لموقع Techtarget:

محولات. على سبيل المثال، أخذت شركة جوجل زمام المبادرة في تطوير إجراء أكثر فعالية لتخصيص التدريب على الذكاء الاصطناعي بين مجموعة كبيرة من أجهزة الكمبيوتر الشخصية السلعية المجهزة بوحدة معالجة الرسومات.

وقد جعل هذا من الممكن تحديد المحولات، التي تعمل على أتمتة العديد من العمليات المرتبطة بتدريس الذكاء الاصطناعي على البيانات غير المسماة.

تحسين الأجهزة. الأهم من ذلك، أن الشركات المصنعة للأجهزة مثل Nvidia تعمل أيضًا على تحسين الكود الصغير لتنفيذ الخوارزميات الأكثر شيوعًا بالتوازي عبر العديد من مراكز GPU.

أكدت Nvidia أن الزيادة في أداء الذكاء الاصطناعي بمقدار مليون مرة يتم دفعها من خلال التقاء الأجهزة الأسرع، وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأكثر فعالية، وتعليمات GPU المحسنة، وتحسين تكامل مركز البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، تتعاون Nvidia مع جميع موفري المراكز السحابية لزيادة إمكانية الوصول إلى هذه السعة عبر نماذج IaaS وSaaS وPaaS كخدمة AI-as-a-Service.

المحولات التوليدية المدربة مسبقًا. شهدت السنوات العديدة الماضية تطورًا سريعًا في مكدس الذكاء الاصطناعي. اعتادت الشركات أن تبدأ نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من الصفر عند تدريبها. يقدم العديد من الموردين، بما في ذلك Nvidia وMicrosoft وGoogle وOpenAI وغيرهم، محولات توليدية مدربة مسبقًا، أو GPTs، والتي يمكن تعديلها لغرض معين بتكلفة ومستوى معرفة ووقت أقل بكثير.

يمكن للشركات تحسين النماذج التي تم إنشاؤها مقابل بضعة آلاف من الدولارات، ولكن من المتوقع أن تكلف بعض النماذج الأكبر حجمًا ما بين 5 ملايين إلى 10 ملايين دولار لكل عملية تشغيل. وهذا يقلل من المخاطر ويسرع الوقت إلى السوق.

الخدمات السحابية للذكاء الاصطناعي. إحدى العقبات الرئيسية التي تواجهها المؤسسات عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملياتها هي أعمال علوم البيانات وهندسة البيانات اللازمة لإنشاء تطبيقات جديدة أو دمج ميزات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحالية.

يقدم جميع كبار موفري الخدمات السحابية خطهم الخاص من خدمات الذكاء الاصطناعي ذات العلامات التجارية لتسريع إنشاء النماذج ونشر التطبيقات وإعداد البيانات.

تعد منصة Microsoft Azure AI، وGoogle Cloud AI، وحلول IBM AI، وخدمات AWS AI، وخدمات Oracle Cloud Infrastructure AI بعضًا من أفضل الأمثلة.

نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة كخدمة. علاوة على ذلك، يقدم أفضل مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي نماذج حديثة بالإضافة إلى هذه الخدمات السحابية. تتوفر العديد من نماذج اللغات الشاملة من OpenAI من خلال Azure وهي مصممة للمحادثة ومعالجة اللغة الطبيعية وإنشاء الصور وتطوير التعليمات البرمجية.

من خلال تقديم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والنماذج الأساسية المصممة للنصوص والصور والبيانات الطبية التي يمكن الوصول إليها عبر جميع موفري الخدمات السحابية، اتخذت Nvidia موقفًا أكثر حيادًا عن السحابة. توفر العديد من الشركات الأخرى أيضًا إصدارات مصممة خصيصًا لقطاعات وتطبيقات معينة.

عيوب الذكاء الإصطناعي

مخاطر الذكاء الإصطناعي

الذكاء الاصطناعي يشبه الشخصيات الرمادية في القصص، فهو ليس شرًا 100٪ ولا مخلصًا وبطلًا خارقًا 100٪. بينما يجعل حياة الإنسان أكثر بساطة وتكنولوجيا معقدة ومكلفة أكثر ميسرة، يمكن أن يحمل أيضًا مخاطر وتحديات، وسنذكر بعضها أدناه:

  • فقدان بعض الوظائف بسبب الأتمتة: منذ عام 2000، قضت الذكاء الاصطناعي وأنظمة الأتمتة على 1.7 مليون وظيفة في مجال التصنيع. وفقًا لتقرير منتدى الاقتصاد العالمي لعام 2020 حول مستقبل الوظائف. من المتوقع أن يحل الذكاء الإصطناعي محل 85 مليون وظيفة في جميع أنحاء العالم بحلول عام 2025. وتتضمن هذه الوظائف مجالات مثل تحليل البيانات، والتسويق عبر الهاتف، وخدمة العملاء، والبرمجة، ووسائل النقل، والبيع بالتجزئة، والتي قد تتعرض للتجاوز تمامًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.
  • التلاعب الاجتماعي من خلال الخوارزميات: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر في آراء الناس وسلوكهم ومشاعرهم من خلال منصات عبر الإنترنت مثل شبكات التواصل الاجتماعي ووسائط الأخبار وحتى المتاجر عبر الإنترنت. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضر بالأشخاص من خلال إنتاج محتوى مزيف أو مضلل مثل مقاطع الفيديو deepfake.
  • المراقبة الاجتماعية: بمساعدة تقنية التعرف على الوجوه وتتبع الموقع وتعدين البيانات، وهي جميعها تعتمد على الذكاء الاصطناعي، يمكن للحكومات والشركات ممارسة المراقبة الشاملة للمواطنين والموظفين. هذه المسألة تهدد خصوصية الأفراد وأمانهم وحقوقهم المدنية.
  • التحيز الناتج عن الذكاء الاصطناعي: يمكن أن يرث أو يعزز التحيزات البشرية في بياناته أو تصميمه. يمكن أن تؤدي هذه التحيزات إلى نتائج غير عادلة أو تمييز ضد فئات معينة من الأشخاص بناءً على العرق والجنس والعمر وغيرها.
  • انتشار عدم المساواة الاجتماعية: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخلق فجوة رقمية بين الأشخاص الذين لديهم وصول إلى فوائده والأشخاص الذين ليس لديهم ذلك. ويمكن أيضًا أن يوسع الفجوة بين الأغنياء والفقراء من خلال تركيز الثروة والسلطة في يد القلة القليلة التي تتحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
  • الأسلحة الذاتية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير أسلحة ذاتية القدرة على إطلاق النار على الأهداف دون تدخل بشري. بينما يقول البعض أن استبدال الجنود البشريين بالروبوتات سيؤدي إلى تقليل عدد القتلى في الدولة التي تمتلك هذه الأسلحة، إلا أن وجود جيش لا يسبب خسائر بين جنوده يعطي تلك الدولة دافعًا أكبر لبدء حرب.

مستقبل الذكاء الاصطناعي

حتى قبل بضع سنوات، كان مستقبل الذكاء الإصطناعي يتمثل في الروبوتات الدرداسة ومولِّدات الصور مثل ChatGPT وMidjourney، التي أصبحت متاحة للجمهور منذ فترة ومن المتوقع تحقيق تطورات كبيرة في السنوات القادمة. على سبيل المثال، تعمل شركة OpenAI على النسخة الرابعة من نموذج اللغة GPT الكبير، والذي يُزعم أنه سيحقق إنجازات في عالم الروبوتات الدرداسة.

في وقت ما، كانت فكرة أن شخصين يتحدثان لغتين مختلفتين يمكنهما التحدث مع بعضهما وفهم بعضهما في نفس الوقت تحققًا فقط في قصص الخيال العلمي وألعاب Mass Effect؛ ولكن من غير المستبعد أن يحول الذكاء الاصطناعي مثل هذه الفكرة إلى واقع.

على ما يبدو، الذكاء الاصطناعي هو التكنولوجيا الأكثر أهمية للمستقبل وتم تحديد العديد من السيناريوهات لتطويره؛ بما في ذلك:

  • سيقوم بالاندماج أكثر مع الذكاء البشري وزيادة قدراتنا؛ على سبيل المثال، واجهات التواصل بين الدماغ والحاسوب، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الآلة يمكن أن تعزز من اتصالاتنا وتعلمنا وإدراكنا.
  • الهدف النهائي لجميع مشاريعه هو تحقيق الذكاء الاصطناعي القوي.
  • سيصبح أكثر استقلالية وأكثر قدرة على التكيف مع البيئات المعقدة؛ على سبيل المثال، السيارات الذاتية القيادة، والمنازل الذكية، ومساعدي الروبوت يمكن أن يعملوا بأقل إشراف أو تدخل بشري.
  • سيكون أكثر إبداعًا في إنتاج المحتوى أو تقديم حلاً جديدًا؛ على سبيل المثال، شبكات التوليف التنافسية، والخوارزميات، وإنتاج اللغة الطبيعية يمكن أن ينتجوا صورًا وأعمال فنية وموسيقى ونصوصًا واقعية.
  • سيدخل في تعاون أكبر مع وكلاء آخرين، سواء كانوا بشريين أو آليين. على سبيل المثال، أنظمة الوكلاء المتعددة (MAS)، وذكاء الأسراب، وتعلم التعزيز يمكن أن تمكن اتخاذ القرارات الجماعية، وحل المشكلات، والتنسيق.

هل سيدمر الذكاء الاصطناعي البشرية؟

هل سيدمر الذكاء الاصطناعي البشرية؟

حسنًا، مع كل هذه الكلمات والتقدم الكبير الذي تم في مجال الذكاء الاصطناعي، كم من الوقت يجب أن ننتظر ظهور الروبوتات القاتلة مثل Skynet في أفلام Terminator أو HAL 9000 في Space Odyssey؟

إذا كنت تشاهد وثائقيات الحياة البرية، فربما لاحظت أنه في نهاية كل منها، هناك أشخاص يتحدثون عن كيفية تدمير هذا الجمال الرائع على يد البشر قريبًا. لهذا السبب، أعتقد أن أي مناقشة مسؤولة حول الذكاء الاصطناعي يجب أيضًا أن تتحدث عن حدوده وتداعياته الاجتماعية.

نجاح الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على النماذج التي نختار تدريبها

أولًا، دعونا نؤكد مرة أخرى على الحدود الحالية للذكاء الاصطناعي؛ إذا كان هناك شيء واحد فقط أتمنى أن تكون قد تعلمته من قراءة هذا، فهو أن نجاح تعلم الآلة أو الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على النماذج التي نختار تدريبها.

إذا قام البشر ببناء هذه الشبكات دون اتباع معايير ومبادئ أساسية أو استخدموا بيانات خاطئة ومضللة لتدريب الذكاء الاصطناعي، فإن هذه المشاكل يمكن أن تكون لها تأثيرات كارثية.

الشبكات العصبية العميقة قوية ومرنة للغاية، ولكنها ليست سحرية. على الرغم من أنه من الممكن استخدام الشبكات العصبية العميقة للشبكات العصبية العميقة وشبكات الطبقات المتعددة (CNN)، يجب أن نلاحظ أن الهيكل الأساسي لهاتين الشبكتين مختلف تمامًا وحتى هذه اللحظة كان يتعين على البشر تحديدهما مسبقًا.

لذلك، على الرغم من أن CNN المدربة للتعرف على السيارات يمكن إعادة تدريبها للتعرف على الطيور، إلا أن هذا النموذج لا يمكن استخدامه لفهم الكلام.

ببساطة، إنه مثل فهمنا لكيفية عمل القشرة البصرية والقشرة السمعية، ولكن ليس لدينا أي فكرة عن كيفية عمل القشرة الدماغية ومن أين نبدأ حتى نفهمها. وهذا يعني على الأرجح أننا ربما لن نحصل على الذكاء الاصطناعي بأسلوب هوليوود البشري قريبًا.

وبالطبع، ذلك لا يعني أن الذكاء الاصطناعي الحالي لا يمكن أن يكون له تأثيرات اجتماعية سلبية. لذا، التعرف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي قد يكون أدنى ما يمكن القيام به لإيجاد طريقة لحل مشاكل الذكاء الاصطناعي (ومنع تدمير الأرض!).

إستنتاج

أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من عالمنا الحديث، حيث يتغلغل في مختلف جوانب حياتنا اليومية ويحدث ثورة في الصناعات. تسلط الأمثلة المقدمة الضوء على التطبيقات المتنوعة للذكاء الاصطناعي، وتعرض قدرته على تعزيز الكفاءة، وتحسين عملية صنع القرار، وتقديم حلول مبتكرة للمشاكل المعقدة.

مع استمراره في التطور، من المتوقع أن ينمو تأثيره بشكل كبير. من المساعدين الافتراضيين الذين يبسطون مهامنا اليومية إلى المركبات ذاتية القيادة التي تغير وسائل النقل، تبدو الاحتمالات لا حدود لها. ومع ذلك، مع هذه التطورات تأتي تحديات، مثل الاعتبارات الأخلاقية، ونزوح الوظائف، والحاجة إلى لوائح قوية.

يؤكد التطوير المستمر للذكاء الاصطناعي على أهمية التنفيذ المسؤول والأخلاقي. إن تحقيق التوازن بين الابتكار ومعالجة المخاوف المجتمعية سيكون حاسما في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي.

على الرغم من التحديات، فإن الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تحسين الرعاية الصحية، وتعزيز تجارب المستخدم، وزيادة الكفاءة، تجعل منه قوة تحويلية تتمتع بالقدرة على تشكيل مسار التكنولوجيا لسنوات قادمة.

من المرجح أن تشكل العواقب غير المتوقعة للذكاء الاصطناعي صعوبات بالنسبة لنا، ولكن لا شك أن الذكاء الاصطناعي سيكون له تأثير كبير على مستقبلنا. تابعونا في المقالات القادمة على Wesam Web.

Wesam Web

في موقع وسام ويب، يجمع فريق كتّابنا المبدع بين الخبرة والشغف في مجالات التكنولوجيا والبرمجة والذكاء الاصطناعي وتصميم المواقع. نحن نقف وراء هذه الكلمات والأفكار التقنية، مقدمين لكم معرفة عميقة وتحليلات دقيقة. نستكشف أحدث التقنيات وأبرز الاختراعات، مقدمين لكم فهمًا شاملاً للتطورات الحديثة. مؤلفو وسام ويب يشاركون معكم تجاربهم وتفانيهم في مجالات الابتكار والتطور التكنولوجي. انضموا إلينا في هذه الرحلة الملهمة لاستكشاف أحدث التقنيات، حيث يتم تقديم الأفضل من قبل الكتّاب الرائدين في هذا الميدان."

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى