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.
ما هو الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال واسع في علوم الحاسوب يركز على تطوير أجهزة كمبيوتر ذكية قادرة على تنفيذ الأنشطة التي تحتاج تقليديًا إلى القدرات المعرفية البشرية.
يوصف الذكاء الصناعي مجال يشمل العديد من التخصصات والمنهجيات. والجدير بالذكر أن التقدم المحرز في التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق قد أحدث تحولًا كبيرًا عبر العديد من المجالات داخل صناعة التكنولوجيا.
يمكّن الذكاء الاصطناعي الروبوتات من محاكاة، وربما تعزيز، القوى المعرفية للعقل البشري. يعد دمج االذكاء الآلي في العديد من جوانب الحياة اليومية في العالم، مثل تطوير المركبات ذاتية القيادة والتوافر الواسع النطاق لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل أداة ChatGPT وGoogle’s Bard، اتجاهًا متزايدًا.
ونتيجة لذلك، تقوم الشركات من العديد من الصناعات بتخصيص الموارد بنشاط لأبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي.
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.
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
يشمل مجال علوم الكمبيوتر فحص أجهزة الكمبيوتر وأنظمة الحوسبة. وعلى النقيض من مهندسي الإلكترونيات والكمبيوتر، يركز علماء الكمبيوتر في المقام الأول على البرمجيات وأنظمة البرمجيات، والتي تشمل الجوانب النظرية وعمليات التصميم وتقنيات التطوير والتطبيقات العملية.
الذكاء الاصطناعي هو مجال بارز في مجال علوم الكمبيوتر. التعلم الآلي هو قسم فرعي في مجال الذكاء الاصطناعي، في حين أن التعلم العميق هو قسم فرعي في مجال التعلم الآلي.
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.
التعلم الآلي (Machine Learning)
التعلم الآلي هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أنظمة الكمبيوتر من التعلم والتعلم يتم تزويد خوارزمية التعلم الآلي بإدخال البيانات بواسطة الكمبيوتر وتستخدم منهجيات إحصائية لتسهيل حصولها على أداء معزز في نشاط معين، دون برمجة صريحة لتلك الوظيفة.
في المقابل، تستخدم خوارزميات التعلم الآلي البيانات السابقة كمدخلات للتنبؤ بقيم المخرجات الجديدة. وسعيًا لتحقيق هذا الهدف، يشتمل التعلم الآلي على نهجين رئيسيين:
- التعلم الخاضع للإشراف، والذي يعتمد على مجموعات البيانات المصنفة لتحديد المخرجات المتوقعة لمدخل معين.
- التعلم غير الخاضع للإشراف، والذي يستخدم مجموعات بيانات غير مصنفة حيث تكون المخرجات المتوقعة غير معروفة.
التعلم العميق (Deep Learning)
هو مجال فرعي من التعلم الآلي الذي يركز على تطوير واستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. أنه ينطوي على تدريب هذه العصبية يستخدم تصميم الشبكة العصبية المستوحى من الأنظمة البيولوجية لمعالجة البيانات الواردة.
تتكون الشبكات العصبية من عدة طبقات مخفية تسهل معالجة البيانات، وتمكن الآلة من الانخراط في التعلم العميق من خلال إنشاء اتصالات وتعيين الأوزان المناسبة للبيانات الواردة من أجل تحقيق النتائج المثلى.
أنواع الذكاء الإصطناعي
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات، بناءً على نوع المهام التي يستطيع النظام القيام بها وتعقيدها. هم:
- آلات رد الفعل (Reactive machines)
- ذاكرة محدودة (Limited memory)
- نظرية العقل (Theory of mind)
- 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 الإستراتيجية 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)
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)
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)
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 الإصطناعي الفائق غالبًا ما تتضمن اعتبارات حول تأثيره المحتمل على المجتمع والأخلاق والسلامة والحاجة إلى التطوير المسؤول.
أمثلة على أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي
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
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؟
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.
