الذكاء الاصطناعي في عام 2019: المنهي بالفعل أم لا؟

هناك ظاهرة نفسية مضحكة: كرر أي كلمة عدة مرات ، وفي نهاية المطاف سوف تفقد كل معنى ، تتحول إلى قطعة قماش مبللة ، إلى أي شيء صوتي. بالنسبة للكثيرين منا ، فإن عبارة "الذكاء الاصطناعي" فقدت معناها لفترة طويلة. الذكاء الاصطناعي الآن في كل مكان في التكنولوجيا ، إنه يغذي كل شيء ، من التلفزيون إلى فرشاة الأسنان ، لكن هذا لا يعني أنه ينبغي. لذلك لا ينبغي أن يكون.

الذكاء الاصطناعي: الخير أو الشر

في حين أن عبارة "الذكاء الاصطناعي" ،مما لا شك فيه ، يتم استخدامه بشكل غير صحيح ، هذه التكنولوجيا تفعل أكثر من أي وقت مضى - سواء كانت جيدة أو سيئة. يتم استخدامه في الرعاية الصحية والقتال. يساعد الناس على كتابة الموسيقى والكتب ؛ يقيم تصنيفك الائتماني ويحسن الصور الملتقطة بهاتفك. باختصار ، إنها تتخذ قرارات تؤثر على حياتك ، سواء أعجبك ذلك أم لا.

قد يكون من الصعب الاتفاق مع هذا hyip والضجيج الذي تناقش به منظمة العفو الدولية شركات التكنولوجيا والمعلنين. خذ على سبيل المثال ، فرشاة الأسنان Oral-B Genius X ، واحدة من العديد من الأجهزة التي تم تقديمها في معرض CES هذا العام والتي تروج لقدرات AI المزعومة. ولكن عند الفحص الدقيق ، سيتضح لك أن الفرشاة تعطيك ببساطة ملاحظات حول ما إذا كنت تنظف أسنانك بالكمية المطلوبة من الوقت وفي الأماكن المناسبة. هناك العديد من المستشعرات الذكية التي تتيح لك تحديد مكان وجود فرشاة في فمك ، ولكن أن نسميها الذكاء الاصطناعي هراء ، ولا شيء أكثر من ذلك.

الضجيج يخلق سوء فهم. يمكن للصحافة تضخيم والمبالغة في أي دراسة ، ولصق صورة المنهي على أي تاريخ غامض من الذكاء الاصطناعى. غالبًا ما يؤدي هذا إلى التشويش حول ماهية الذكاء الاصطناعي. قد يكون هذا موضوعًا صعبًا بالنسبة لغير المتخصصين ، وغالبًا ما يربط الناس عن طريق الخطأ الذكاء الاصطناعى الحديث بالإصدار الأكثر دراية به: تمثيل الخيال العلمي لجهاز كمبيوتر واعٍ يكون أكثر ذكاءً من الرجل في كثير من الأحيان. يسمي الخبراء هذه الصورة الخاصة لمنظمة العفو الدولية بذكاء اصطناعي عام ، وإذا استطعنا في أي وقت إنشاء شيء مثل هذا ، فسيكون ذلك قريبًا. حتى ذلك الحين ، فإن المبالغة في قدرات أو ذكاء أو قدرات نظام الذكاء الاصطناعي لن يساعد هذه العملية.

من الأفضل التحدث عن التعلم الآلي وليس عن الذكاء الاصطناعي. هذا حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي ، والذي يتضمن تقريبًا جميع الطرق التي لها تأثير كبير على العالم في الوقت الحاضر (بما في ذلك ما يسمى بالتعليم العميق). لا يوجد تصوف "AI" في هذه العبارة ، لكنه أكثر فائدة لشرح ما تفعله هذه التكنولوجيا.

كيف يعمل التعلم الآلي؟ خلال السنوات القليلة الماضية ، أتيحت لنا الفرصة لقراءة العشرات من التفسيرات ، والفرق الأكثر أهمية الذي وجدته بنفسي هو العنوان الصحيح: التعلم الآلي هو كل ما يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من تلقاء نفسها. لكن ما يعنيه حقًا هو السؤال الأكبر.

لنبدأ بالمشكلة. لنفترض أنك تريد إنشاء برنامج يمكنه التعرف على القطط. يمكنك كتابتها بالطريقة القديمة من خلال برمجة القواعد الواضحة ، مثل "القطط لها آذان حادة" و "القطط رقيق". ولكن ماذا سيفعل البرنامج عندما تظهر لها صورة النمر؟ سوف تستغرق برمجة كل قاعدة الكثير من الوقت ، وعليك أن تشرح الكثير من المفاهيم المختلفة مثل "رقيق" و "اكتشاف". الأفضل ترك السيارة تعلم نفسك. لذا أعطيتها مجموعة ضخمة من صور القطط وهي تقوم بمسحها للعثور على أنماطها الخاصة فيما تراه. في البداية ، تربط النقاط ، بشكل عشوائي في الغالب ، لكنك تتحقق منها مرارًا وتكرارًا ، مع الاحتفاظ بأفضل الإصدارات. ومع مرور الوقت ، بدأت تحدد بشكل جيد ما هي القطة وما هي القطة.

كل شيء حتى الآن يمكن التنبؤ به. في الواقع ، ربما قرأت تفسيرًا مشابهًا من قبل - آسف لذلك. شيء آخر مهم. ماذا ستكون الآثار الجانبية لتعلم نظام صنع القرار مثل هذا؟

أكبر ميزة لهذه الطريقة هي الأكثرما هو واضح: لن تضطر أبدًا إلى برمجة هذا النظام. بالطبع ، سوف تعمل بجد لتحسين مبادئ معالجة البيانات من قبل النظام ، بينما ستجد طرقًا أكثر منطقية لاستخراج المعلومات ، لكنك لن تخبر النظام عما تبحث عنه. هذا يعني أنها ستكون قادرة على العثور على أنماط يمكن للناس عمومًا تخطيها أو حتى عدم التفكير فيها. وبما أن كل ما يحتاجه البرنامج هو البيانات - 1 و 0 - يمكن تدريبه على أداء مهام مختلفة ، لأن العالم يعج حرفيًا بالبيانات. مع وجود مطرقة تعلم الآلة في يدك ، سيكون العالم الرقمي ممتلئًا بالأظافر ، جاهزًا للتنشيط.

ولكن الآن فكر في أوجه القصور. إذا كنت لا تدرب الكمبيوتر ، فكيف تعرف كيف يتخذ القرارات؟ لا تستطيع أنظمة التعلم الآلي شرح تفكيرهم ، مما يعني أن الخوارزمية قد تعمل جيدًا لأسباب خاطئة. بنفس الطريقة ، بما أن كل ما يعرفه الكمبيوتر هو البيانات التي تقدمها ، فإنه يمكن أن ينحاز إلى الأشياء ، أو يمكن أن يكون جيدًا فقط في مهام ضيقة مشابهة للبيانات التي شاهدها من قبل. ليس لديها الحس السليم الذي تتوقعه من شخص ما. يمكنك إنشاء أفضل برامج التعرف على القطط في العالم ، لكنها لن تخبرك أبدًا أن القطط لا يمكنها ركوب الدراجات النارية أو أن القط يُرجح أن يطلق عليه Koschey Immortal أو Alexey Tolstoy.

تعلم أجهزة الكمبيوتر لتعلم من تلقاء نفسها هوخدعة رائعة. ومثل كل الحيل ، هذا واحد يشمل الحيل. هناك سبب في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، إذا كنت تريد أن نسميها ذلك. لكن هذا ليس عقلًا عضويًا ، ولا يلعب بنفس قواعد البشر. قد تسأل كذلك: ما مدى ذكاء الكتاب؟ ما هي التجربة مشفرة في المقلاة؟

أين نحن الآن ، مع مصطنعناالفكر؟ بعد سنوات عديدة من العناوين التي تتحدث عن الاختراق الكبير التالي (الذي لم يحدث بعد ، والعناوين لا تهدأ) ، توصل بعض الخبراء إلى استنتاج مفاده أننا وصلنا إلى هضبة معينة. لكن هذا لا يتعارض مع التقدم. أما بالنسبة للبحث ، فهناك فرصة هائلة للدراسة بالمعرفة المتوفرة لدينا بالفعل ، وبالنسبة للمنتج ، لم نر سوى غيض من جبل الجليد الخوارزمي.

كاي فو لي ، رأس المال الاستثماري والسابقويصف باحث الذكاء الاصطناعي اللحظة الحالية بأنها "عصر التقديم" - عندما تبدأ التكنولوجيا في "الخروج من المختبر إلى العالم". يقارن Benedict Evans التعلم الآلي بقواعد البيانات العلائقية ، التي صنعت ثروة في التسعينيات من القرن العشرين وغيرت صناعات بأكملها ، لكن سيكون من الطبيعي أن تشعر بالملل إذا كانت رؤيتك غارقة في عظمة الذكاء الاصطناعي الشبيه بالسينما. نحن الآن في المرحلة التي يجب أن تصبح فيها منظمة العفو الدولية طبيعية ومألوفة. قريبًا ، سيكون التعلم الآلي في كل واحد منا وسنتوقف عن الاهتمام به.

لكن حتى الآن لم يحدث هذا.

حاليا ، الذكاء الاصطناعي هولا يزال التعلم الآلي شيءًا جديدًا غالبًا ما يكون غير مفسر أو غير مفهوم جيدًا. ولكن في المستقبل سوف تصبح مألوفة ودنيوية بحيث تتوقف عن ملاحظة ذلك.

في غضون ذلك ، نقترح إشعار قناتنا بالأخبار والاشتراك فيها.