ذكاء اصطناعي

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: نظرة على تقنيات 2019

هذا ما يحدث مع الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي

ظاهرة نفسية شائعة: كرر أي كلمة مرات كافية ، وستفقد في نهاية المطاف معناها الحقيقي ، و سيتفكك معناها الى مخرجات صوتية بدون معنى محدد. بالنسبة للكثيرين منا ، انهارت عبارة “الذكاء الاصطناعي”. يقال إن الذكاء الاصطناعي في كل مكان في التكنولوجيا حاليًا ، ويقال إنه يعمل على تشغيل كل شيء من التليفزيون إلى فرشاة أسنانك، ولكن لا تعني الكلمات نفسها نفس الشيء.

ولكنها لا ينبغي أن يكون بهذه الطريقة.

في حين أن عبارة “الذكاء الاصطناعي” يتم اساءة استخدامها دون شك، فإن التكنولوجيا بحد ذاتها قد تطورت أكثر من أي وقت مضى – للخير والشر على حد سواء. حيث يجري استخدامها في الرعاية الصحية و الحرب . الذكاء الاصطناعي يساعد الناس على صنع الموسيقى والكتب . وهو ايضاً يقوم بفحص جودة سيرتك الذاتية ، والحكم على جدارة شركات الائتمان الخاصة بك ، والتعديل في الصور التي تلتقطها على هاتفك . باختصار ، إنها تتخذ قرارات تؤثر على حياتك سواء أعجبك ذلك أم لا.

قد يكون من الصعب التوفيق بين الضجيج والتشويش الذي تناقش به شركات التكنولوجيا والمعلنون الذكاء الاصطناعي. خذ على سبيل المثال ، فرشاة أسنان Genius X من Oral-B ، أحد الأجهزة العديدة التي تم الكشف عنها في معرض CES هذا العام والتي وصفت قدرات “الذكاء الاصطناعي” المفترضة . تجاوز السطور الأولى من بيانهم الصحفي ، وستجد أن الفرشاة ببساطة تقدم ملاحظات بسيطة جدًا حول ما إذا كنت تنظف أسنانك بالفرشاة في الوقت المناسب وفي الأماكن المناسبة. هناك بعض المستشعرات الذكية المستخدمة لمعرفة مكان وجود الفرشاة في فمك ، ولكن وصفها بأنها ذكاء اصطناعي هو رطانة وكلام فارغ ، ولا شيء أكثر من ذلك.

عندما لا يكون هناك ضجيج مشاركة ، ستجد هناك سوء فهم. قد تؤدي التغطية الصحفية إلى المبالغة في البحث العلمي ، وإلصاق صورة “الرجل الآلي الذكي” على أي قصة غامضة من الذكاء الاصطناعي. غالبا ما تسبب الالتباس حول ماهية الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون موضوعًا صعبًا بالنسبة لغير الخبراء ، وغالبًا ما يخلط الأشخاص عن طريق الخطأ الذكاء الاصطناعي المعاصر بالنسخة التي يكونون أكثر دراية بها: رؤية علمية لجهاز كمبيوتر واعٍ عدة مرات أكثر ذكاءً من الإنسان. يشير الخبراء إلى هذا المثال المحدد من الذكاء الاصطناعي باعتباره ذكاءً عامًا مصطنعًا ، وإذا اخترعنا شيئًا من هذا القبيل ، فمن المحتمل أن يكون هذا طريقًا طويلًا في المستقبل . حتى ذلك الحين ، لن يساعد أحد في ذلك من خلال المبالغة في ذكاء أو قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعى.

من الأفضل إذن التحدث عن “” بدلاً من “الذكاء الاصطناعي”. هذا حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي ، وهو يشمل جميع الأساليب التي لها التأثير الأكبر على العالم في الوقت الحالي (بما في ذلك ما يسمى بالتعليم العميق ). وكعبارة ، ليس لديها سحر “الذكاء الاصطناعي” ، لكنه أكثر فائدة في شرح ما تفعله التكنولوجيا.

كيف يعمل التعلم الآلي؟ خلال السنوات القليلة الماضية ، قرأت وشاهدت العشرات من التفسيرات ، والتمييز الذي وجدته أكثر فائدة هو الاسم: التعلم الآلي هو كل ما يتعلق بتمكين أجهزة الكمبيوتر من التعلم بمفردها. لكن ما يعنيه هذا هو السؤال الأكبر بكثير.

لنبدأ مع مشكلة. قل أنك تريد إنشاء برنامج يمكنه التعرف على القطط. يمكنك محاولة القيام بذلك بالطريقة القديمة من خلال البرمجة في قواعد واضحة مثل “القطط لها آذان مدببة” و “القطط غاضبة”. ولكن ماذا سيفعل البرنامج عندما تظهر له صورة لنمر؟ سوف تستغرق البرمجة في كل قاعدة ضرورية وقتًا طويلاً ، وعليك أن تحدد كل أنواع المفاهيم الصعبة على طول الطريق ، مثل “الغموض” و “الجاذبية”.

من الأفضل أن تدع الآلة تعلم نفسها. لذا فأنت تعطيها مجموعة ضخمة من صور القطط ، وتتطلع من خلال تلك الصور للعثور على أنماط خاصة بها في ما تراه. وهو سيعمل على ربط النقاط ، بشكل عشوائي إلى حد كبير في البداية ، لكنك تختبرها مرارًا وتكرارًا ، مع الاحتفاظ بأفضل الإصدارات. وفي الوقت المناسب ، من الجيد أن تقول ما هو قطة وليس قطة.

ولكن ما هي الآثار الجانبية المترتبة على وجود أنظمة لصنع القرار تعمل بهذا الشكل؟

حسنًا ، الميزة الأكبر لهذه الطريقة هي الأكثر وضوحًا: لن تضطر مطلقًا إلى برمجتها بالفعل. بالتأكيد ،ستقوم بكتابة العديد من سطور البرمجة ، وتحسين كيفية معالجة النظام للبيانات والتوصل إلى طرق أكثر ذكاءً لاستيعاب تلك المعلومات ، لكنك لا تخبرها بما تبحث عنه. هذا يعني أنه يمكن اكتشاف أنماط قد يفوّتها البشر أو لا يفكرون بها في المقام الأول. ولأن جميع احتياجات البرنامج هي البيانات – 1s و 0s – هناك العديد من الوظائف التي يمكنك تدريبه عليها لأن العالم الحديث مليء فقط بالبيانات. مع وجود مطرقة تعليم الآلة في يدك ، فإن العالم الرقمي مليء بالمسامير الجاهزة للتثبيت في مكانها.

 

يمكن للآلات التي تعلم نفسها أن تحقق نتائج قوية ، كما هو الحال مع سلسلة أنظمة Deep-Mind الخاصة بـ GoMplay. صور من جوجل عبر صور غيتي

ولكن بعد ذلك فكر في العيوب أيضًا. إذا لم تكن تعلم الكمبيوتر بشكل صريح ، فكيف تعرف كيف يتخذ قراراته؟ لا يمكن أن توضح أنظمة التعلم الآلي تفكيرها ، وهذا يعني أن الخوارزمية يمكن أن تؤدي أداءً جيدًا لأسباب خاطئة. وبالمثل ، نظرًا لأن كل ما يعرفه الكمبيوتر هو البيانات التي تغذيها اياها ، فقد يلتقط نظرة منحازة للعالم ، أو قد يكون جيدًا في المهام الضيقة التي تشبه البيانات التي تمت مشاهدتها من قبل. ليس لديها الحس السليم الذي تتوقعه من الإنسان. يمكنك بناء أفضل برنامج للتعرف على القطط في العالم ولن يخبرك أبدًا أن القطط لا يجب تقود الدراجات النارية.

تعليم أجهزة الكمبيوتر للتعلم بأنفسهم هو اختصار رائع. ومثل جميع الاختصارات ، فإنه ينطوي على قطع الزوايا. هناك ذكاء في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، إذا كنت ترغب في تسميته بذلك. لكنها ليست ذكاءً عضويًا ، ولا تلعب وفقًا للقواعد ذاتها التي يمارسها البشر. قد تسأل كذلك: كم هذا الكتاب ذكي؟ أو ما هي الخبرة المسبقة لهذه المقلاة؟

إذن ، أين نقف الآن مع الذكاء الاصطناعي؟ بعد سنوات من العناوين الرئيسية التي تعلن عن الاختراق الكبير التالي (الذي لم يتوقف بعد) ، يعتقد بعض الخبراء أننا وصلنا إلى مستوى مرتفع . ولكن هذا ليس حقا عائقا أمام التقدم. على الجانب البحثي ، هناك عدد كبير من الطرق لاستكشافها ضمن معرفتنا الحالية ، وعلى جانب المنتج ، لم نر سوى غيض من جبل الجليد الخوارزمي.

كاي فو لي، الباحث السابق في مجال الذكاء الاصطناعي، يصف اللحظة الراهنة بـ “عصر التطبيق” –  حيث ستبدأ هذه التكنولوجيا “. الخروج من مختبر إلى العالم” .

بنديكت ايفانز محلل آخر، يقارن تعلم الآلة لقواعد البيانات العلائقية ، وهو نوع من برامج المؤسسات التي حققت ثروات في التسعينيات وأحدثت ثورة في الصناعات بأكملها ، ولكن هذا أمر عادي للغاية ربما كانت عينيك تزجج بمجرد قراءة هاتين الكلمتين.

النقطة التي يثبتها هذان الشخصان هي أننا وصلنا الآن إلى النقطة التي سيصبح فيها الذكاء الاصطناعي سريعًا. يقول إيفانز: “في النهاية ، كل شيء سيكون له [تعلم آلي] في مكان ما في الداخل ولن يهتم أحد”.

إنه على حق ، لكننا لسنا هناك بعد.

في الوقت الحالي ، لا يزال الذكاء الاصطناعي – التعلم الآلي – شيءًا جديدًا غالبًا ما يكون غير مفسر أو غير مستَوفٍ. لذلك في العدد الخاص لهذا الأسبوع من نيوسراي، سوف نوضح لك كيف يحدث كل شيء الآن ، وكيف يتم استخدام هذه التكنولوجيا لتغيير الأشياء. لأنه في المستقبل ، سيكون من الطبيعي جدًا ألا تلاحظ ذلك.

الوسوم
زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق