مقالات عامة

ليس كل ما نسميه الذكاء الاصطناعي هو في الواقع “ذكاء اصطناعي”. إليك ما تحتاج إلى معرفته

مجلة المذنب نت متابعات عالمية:

في أغسطس 1955 ، تقدمت مجموعة من العلماء بطلب تمويل بمبلغ 13500 دولار أمريكي لاستضافة ورشة عمل صيفية في كلية دارتموث ، نيو هامبشاير. كان المجال الذي اقترحوا استكشافه هو الذكاء الاصطناعي (AI).

في حين أن طلب التمويل كان متواضعا ، لم يكن تخمين الباحثين: “كل جانب من جوانب التعلم أو أي سمة أخرى من سمات الذكاء يمكن من حيث المبدأ وصفها بدقة بحيث يمكن صنع آلة لمحاكاتها”.

منذ هذه البدايات المتواضعة ، قامت الأفلام ووسائل الإعلام بإضفاء الطابع الرومانسي على الذكاء الاصطناعي أو جعله شريرًا. ومع ذلك ، بالنسبة لمعظم الناس ، ظل الذكاء الاصطناعي كنقطة نقاش وليس جزءًا من تجربة معيشية واعية.

لقد وصل الذكاء الاصطناعي إلى حياتنا

في أواخر الشهر الماضي ، تحرر الذكاء الاصطناعي ، في شكل ChatGPT ، من تكهنات الخيال العلمي ومختبرات الأبحاث وعلى أجهزة الكمبيوتر المكتبية والهواتف لعامة الناس. إنه ما يُعرف باسم “الذكاء الاصطناعي التوليدي” – فجأة ، يمكن للموجه المصاغ بذكاء إنتاج مقال أو تجميع قائمة الوصفات والتسوق ، أو إنشاء قصيدة بأسلوب إلفيس بريسلي.



اقرأ المزيد: إن chatbot ChatGPT يذهل الناس بمهاراته الكتابية. خبير يشرح سبب كونه مثيرًا للإعجاب


في حين أن ChatGPT كان أكثر المشاركين إثارة في عام من النجاح التوليدي للذكاء الاصطناعي ، فقد أظهرت أنظمة مماثلة إمكانات أكبر لإنشاء محتوى جديد ، باستخدام مطالبات تحويل النص إلى صورة لإنشاء صور نابضة بالحياة فازت حتى بالمسابقات الفنية.

قد لا يكون للذكاء الاصطناعي وعي حي أو نظرية عقلية شائعة في أفلام وروايات الخيال العلمي ، لكنه يقترب على الأقل من تعطيل ما نعتقد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تفعله.

لقد أصيب الباحثون الذين يعملون عن كثب مع هذه الأنظمة بالإغماء بسبب احتمالية الإحساس ، كما هو الحال مع نموذج اللغة الكبيرة من Google (LLM) LaMDA. LLM هو نموذج تم تدريبه لمعالجة اللغة الطبيعية وتوليدها.

أنتج الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا مخاوف بشأن الانتحال ، واستغلال المحتوى الأصلي المستخدم في إنشاء النماذج ، وأخلاقيات التلاعب بالمعلومات وإساءة استخدام الثقة ، وحتى “نهاية البرمجة”.

في قلب كل هذا السؤال الذي يتزايد إلحاحًا منذ ورشة العمل الصيفية في دارتموث: هل يختلف الذكاء الاصطناعي عن الذكاء البشري؟

ماذا يعني “الذكاء الاصطناعي” في الواقع؟

للتأهل للذكاء الاصطناعي ، يجب أن يظهر النظام مستوى معينًا من التعلم والتكيف. لهذا السبب ، فإن أنظمة صنع القرار والأتمتة والإحصاءات ليست ذكاءً اصطناعيًا.

يتم تعريف الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في فئتين: الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) والذكاء العام الاصطناعي (AGI). حتى الآن ، AGI غير موجود.

يتمثل التحدي الرئيسي لإنشاء ذكاء اصطناعي عام في تصميم نموذج مناسب للعالم بكامل المعرفة بطريقة متسقة ومفيدة. هذا عمل ضخم ، على أقل تقدير.

معظم ما نعرفه اليوم باسم الذكاء الاصطناعي لديه ذكاء ضيق – حيث يعالج نظام معين مشكلة معينة. على عكس الذكاء البشري ، فإن هذا الذكاء الضيق للذكاء الاصطناعي فعال فقط في المجال الذي تم تدريبه فيه: كشف الاحتيال أو التعرف على الوجوه أو التوصيات الاجتماعية ، على سبيل المثال.

ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي العام سيعمل كما يفعل البشر. في الوقت الحالي ، أبرز مثال على محاولة تحقيق ذلك هو استخدام الشبكات العصبية و “التعلم العميق” المدربين على كميات هائلة من البيانات.

الشبكات العصبية مستوحاة من طريقة عمل العقول البشرية. على عكس معظم نماذج التعلم الآلي التي تدير العمليات الحسابية على بيانات التدريب ، تعمل الشبكات العصبية عن طريق تغذية كل نقطة بيانات واحدة تلو الأخرى من خلال شبكة مترابطة ، في كل مرة يتم فيها ضبط المعلمات.

مع تغذية المزيد والمزيد من البيانات عبر الشبكة ، تستقر المعلمات ؛ النتيجة النهائية هي الشبكة العصبية “المدربة” ، والتي يمكنها بعد ذلك إنتاج المخرجات المرغوبة على البيانات الجديدة – على سبيل المثال ، التعرف على ما إذا كانت الصورة تحتوي على قطة أو كلب.

إن القفزة الكبيرة إلى الأمام في الذكاء الاصطناعي اليوم مدفوعة بالتحسينات التكنولوجية في الطريقة التي يمكننا بها تدريب الشبكات العصبية الكبيرة ، وإعادة تعديل أعداد كبيرة من المعلمات في كل عملية تشغيل بفضل قدرات البنى التحتية الكبيرة للحوسبة السحابية. على سبيل المثال ، GPT-3 (نظام AI الذي يشغل ChatGPT) عبارة عن شبكة عصبية كبيرة بها 175 مليار معلمة.

ما الذي يحتاجه الذكاء الاصطناعي للعمل؟

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أشياء ليكون ناجحًا.

أولا ، يحتاج بيانات عالية الجودة وغير متحيزة، والكثير منها. يستخدم الباحثون الذين يبنون شبكات عصبية مجموعات البيانات الكبيرة التي ظهرت مع التحول الرقمي للمجتمع.

يستمد Co-Pilot ، من أجل زيادة عدد المبرمجين البشريين ، بياناته من مليارات أسطر التعليمات البرمجية المشتركة على GitHub. تستخدم ChatGPT ونماذج اللغات الكبيرة الأخرى مليارات مواقع الويب والمستندات النصية المخزنة على الإنترنت.

أدوات تحويل النص إلى صورة ، مثل Stable Diffusion و DALLE-2 و Midjourney ، تستخدم أزواج نص الصورة من مجموعات البيانات مثل LAION-5B. ستستمر نماذج الذكاء الاصطناعي في التطور من حيث التطور والتأثير مع قيامنا برقمنة المزيد من حياتنا ، وتزويدهم بمصادر بيانات بديلة ، مثل البيانات المحاكاة أو البيانات من إعدادات اللعبة مثل Minecraft.



اقرأ المزيد: لا ، تطبيق Lensa AI من الناحية الفنية لا يسرق أعمال الفنانين – لكنه سيهز عالم الفن بشكل كبير


يحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا البنية التحتية الحاسوبية للتدريب الفعال. نظرًا لأن أجهزة الكمبيوتر أصبحت أكثر قوة ، فقد يتم التعامل مع النماذج التي تتطلب الآن جهودًا مكثفة وحوسبة واسعة النطاق محليًا في المستقبل القريب. الانتشار المستقر ، على سبيل المثال ، يمكن تشغيله بالفعل على أجهزة الكمبيوتر المحلية بدلاً من البيئات السحابية.

الحاجة الثالثة للذكاء الاصطناعي هي النماذج والخوارزميات المحسنة. تستمر الأنظمة التي تعتمد على البيانات في إحراز تقدم سريع في مجال بعد مجال كان يُعتقد أنه مجال الإدراك البشري.

ومع ذلك ، مع تغير العالم من حولنا باستمرار ، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى إعادة تدريبها باستمرار باستخدام بيانات جديدة. بدون هذه الخطوة الحاسمة ، ستنتج أنظمة الذكاء الاصطناعي إجابات غير صحيحة من الناحية الواقعية ، أو لا تأخذ في الاعتبار المعلومات الجديدة التي ظهرت منذ أن تم تدريبها.

الشبكات العصبية ليست الطريقة الوحيدة للذكاء الاصطناعي. المعسكر البارز الآخر في أبحاث الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الاصطناعي الرمزي – بدلاً من هضم مجموعات البيانات الضخمة ، فإنه يعتمد على قواعد ومعرفة مشابهة للعملية البشرية لتشكيل تمثيلات رمزية داخلية لظواهر معينة.

لكن ميزان القوى يميل بشدة نحو المناهج المبنية على البيانات على مدى العقد الماضي ، حيث حصل “الآباء المؤسسون” للتعلم العميق الحديث مؤخرًا على جائزة تورينج ، أي ما يعادل جائزة نوبل في علوم الكمبيوتر.

تشكل البيانات والحسابات والخوارزميات أساس مستقبل الذكاء الاصطناعي. تشير جميع المؤشرات إلى أنه سيتم إحراز تقدم سريع في جميع الفئات الثلاث في المستقبل المنظور.


نشكركم على قراءة المنشور عبر مجلة المذنب نت, المتخصصة في التداول والعملات الرقمية والمشفرة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى