الذكاء الاصطناعي: الحقائق والأساطير

يعد الذكاء الاصطناعي واحدًا من أسرع التقنيات تطورًا في عالم اليوم. يثير هذا المجال الجدل بين الناس، فبينما يتمتع البعض بشغف كبير تجاهه، يبدي آخرون شكوكهم ومخاوفهم. قد يكون من السهل إلقاء اللوم على أفلام الخيال العلمي التي تتناول ثورات الذكاء الاصطناعي، ولكن معظم المخاوف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مبنية على أرضية من الحقائق. يتساءل الكثيرون عما إذا كانت وظائفهم مهددة بالاستبدال من قبل «روبوتات اقتصادية» تعمل ببرامج ذكاء اصطناعي متطورة وخوارزميات تعلم آلي. في هذا المقال، سأقوم بتفكيك الأساطير الشائعة وتوضيح الحقائق.

الأسطورة الأولى: الذكاء الاصطناعي مخصص فقط للمهام الإبداعية

غالبًا ما يرتبط الذكاء الاصطناعي المهام الإبداعية مثل الفنون والرواية وتأليف الموسيقى. ومع ذلك، فإن استخدامه يتجاوز هذه المجالات. في قطاع الرعاية الصحية، يمكنه توليد بيانات تدريب اصطناعية والمساعدة في تشخيص الأمراض. وفي المالية، يستخدم لتقييم المخاطر ومحاكاة سيناريوهات السوق لتحسين استراتيجيات الاستثمار.

الأسطورة الثانية: الذكاء الاصطناعي سيحل محل جميع الوظائف

تثير التقدمات التكنولوجية مخاوف من بطالة جماعية. تتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع مهام ضيقة ومتخصصة، لكن معظم الوظائف تشمل مزيجًا من المسؤوليات المتصلة. يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام المتكررة، مما يتيح للناس التركيز على الأنشطة التي تتطلب التفكير النقدي والذكاء العاطفي.

سيعيد هذا تشكيل سوق العمل من خلال رفع معايير الدخول وتحويل المسؤوليات. على سبيل المثال، في صناعة خدمة العملاء، تتولى الروبوتات والمساعدون الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي التعامل مع الاستفسارات الأساسية، مثل التحقق من الأرصدة أو إعادة تعيين كلمات المرور. هذه الأتمتة تقلل من الطلب على الوكلاء من ذوي الدخول المنخفضة.

يجب على القوى العاملة التكيف من خلال تعلم كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. المحترفون المهرة في هذه الأدوات يكتسبون ميزة تنافسية. كما سيخلق الذكاء الاصطناعي أدوارًا جديدة، مثل متخصصي توضيح البيانات وضباط الامتثال الذين يدعمون تدريب وتنفيذ الذكاء الاصطناعي.

الأسطورة الثالثة: أدوات كشف الذكاء الاصطناعي لا يمكن خداعها

أدوات كشف الذكاء الاصطناعي بعيدة عن الكمال. تُظهر الأبحاث أن أجهزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تُظهر تحيزًا ضد الكتّاب غير الناطقين باللغة الإنجليزية. تعتمد هذه الأدوات على تحديد الخصائص للنصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تتداخل مع الميزات النموذجية للكتابة غير الأصلية. تقنيات تشويش المحتوى تقلل أيضًا من دقة الكشف. تأتي هذه القيود من آليات كشف الذكاء الاصطناعي، التي تستخدم نماذج لغوية مشابهة لتلك المستخدمة في الأنظمة التي تهدف إلى كشفها. تقوم أجهزة الكشف بتحليل النص بناءً على مقياسين رئيسيين: التعقيد والانفجار.

الأسطورة الرابعة: الأجهزة اليومية لا تستطيع التعامل مع معالجة الذكاء الاصطناعي

يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي غالبًا على أنه يعتمد على الحواسيب الفائقة والبنية التحتية السحابية، مما يجعله غير مناسب للأجهزة اليومية. ومع ذلك، فإن التقدم في الذكاء الاصطناعي على الأجهزة يجلب ميزات قوية إلى الأجهزة اليومية. شركات مثل Arm تدفع هذا التحول. تقدم معالجات Cortex من Arm، بما في ذلك Cortex-X925 الجديدة، زيادة في الأداء بنسبة 35% لتسريع حسابات الذكاء الاصطناعي مع استهلاك طاقة أقل.

تدعم مكتبات Kleidi لهذا التحول من خلال توفير الأدوات للمطورين لبناء حلول ذكاء اصطناعي مُحسّنة للتنفيذ على الأجهزة. تستفيد منتجات مثل Google s Gemini Nano وApple Intelligence من هذه الابتكارات لتقديم ميزات الذكاء الاصطناعي للمستخدمين.
حكاية ليلة مترجم الحلقة 16

الأسطورة الخامسة: الذكاء الاصطناعي قريب من تطوير الوعي

تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل هندسة Transformer وراء ChatGPT، إلى الدافع والعواطف والتجارب الحياتية. إنها تحاكي الفهم من خلال التعرف على الأنماط وإنتاج التوقعات بدلاً من إظهار الوعي الذاتي. حتى الشبكات العصبية، التي تم تصميمها على أساس هيكل الدماغ، لا تستطيع تكرار الإدراك البشري.

علاوة على ذلك، لا تزال آليات الوعي البشري والوعي غير مفهومة بشكل جيد، مما يثير تساؤلات حول كيفية التعرف على الوعي الحقيقي للآلة. هذه الفجوة تجعل من الصعب وضع معايير واضحة للاعتراف بالوعي الحقيقي للآلة، حتى لو كان هذا ممكنًا نظريًا. الفجوة بين أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعقيدات الوعي البشري شاسعة. حتى الآن، يبقى الذكاء الاصطناعي أداة، وليس نظيرًا.

الأسطورة السادسة: كيفية اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعي للقرارات هي لغز

لا تعتبر جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي صناديق سوداء. هناك نوعان رئيسيان: الذكاء الاصطناعي الصندوق الأسود والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (الذكاء الاصطناعي الأبيض أو الزجاجي). تتمتع أنظمة الصندوق الأسود بعمليات غير شفافة، مما يجعل من الصعب فهم قراراتها. على سبيل المثال، إذا رفض نموذج ذكاء اصطناعي صندوق الأسود طلب قرض تجاري، فإن فهم الأسباب وراء القرار سيساعد المستخدمين على الطعن.

يعمل الباحثون على إنشاء تقنيات لجعل الذكاء الاصطناعي الصندوق الأسود أكثر شفافية، بما في ذلك:

• تحديد الميزات التي تؤثر على المخرجات (أهمية الميزات).
• شرح التوقعات للإدخالات المحددة (تفسيرات محلية).
• استخراج قواعد قابلة للقراءة من الأنماط المتعلمة (استخراج القواعد).
• تصوير العمليات الداخلية للنموذج (تقنيات التصوير).

الأسطورة السابعة: التعلم الآلي هو مجرد كلمة أخرى للذكاء الاصطناعي

يخلط العديد من الأشخاص بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، على الرغم من أنهما مجالان متميزان لكن مترابطان في علم الحاسوب. يركز الذكاء الاصطناعي على إنشاء أنظمة تحاكي الذكاء البشري، مثل التفكير وحل المشكلات ومعالجة اللغة. يعتبر التعلم الآلي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، تطوير خوارزميات تتعلم من البيانات لتقديم توقعات.

يعتبر التعلم الآلي أداة رئيسية لتقدم الذكاء الاصطناعي، لكن ليس كل الذكاء الاصطناعي يعتمد عليه. تخلق تقنيات مثل أنظمة القواعد وبرمجة المنطق سلوكًا ذكيًا دون الاعتماد على التعلم القائم على البيانات. وبالمثل، فإن للتعلم الآلي استخدامات بخلاف الذكاء الاصطناعي، حيث يدعم أنظمة قد لا تكون "ذكية" ولكنها تقدم أتمتة وبيانات قيمة.

الأسطورة الثامنة: الذكاء الاصطناعي متحيز وغير عادل بطبيعته

تنشأ الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي متحيز بطبيعته من سوء الفهم حول آلياته. ومع ذلك، تجعل التقارير الأخيرة من السهل رؤية سبب وجود هذه التصورات. ينشأ تحيز الذكاء الاصطناعي من البيانات المستخدمة أثناء التدريب. على سبيل المثال، إذا تعلم أداة توظيف من بيانات التوظيف التاريخية التي تحتوي على تحيزات جنسية أو عرقية، فقد تكرر هذه الأنماط في توصياتها.

ومع ذلك، ليست جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي متحيزة بطبيعتها. يمكن إعادة تدريب تلك التي تعاني من ذلك أو تعديلها للقضاء على التحيز من أجل نتائج عادلة. من خلال اختيار البيانات التدريبية بعناية وإجراء معالجة مسبقة لها وتنفيذ آليات لاكتشاف وتصحيح التحيزات، يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل التحيز البشري في اتخاذ القرارات.

الذكاء الاصطناعي هو التطور التكنولوجي التالي

يمثل الذكاء الاصطناعي المرحلة التالية في التطور التكنولوجي. تستثمر الشركات الكبرى بشكل كبير في منصات الذكاء الاصطناعي، بينما تقوم دول مثل الصين بتطوير أنظمتها الخاصة. الخلاصة هي أنه بينما من المهم عدم الانخداع بالأساطير المحيطة بالذكاء الاصطناعي، فإن التعرف على إمكانياته أمر بالغ الأهمية.