توقعت دراسة نُشرت عام 2016 أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستصل إلى القدرة البشرية الإجمالية في الفترة بين 2040 و2050، مما يفتح الباب أمام انتشار المزيد من الخرافات والمخاوف حول تلك التقنية، إليكم أشهر المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي وتصحيحها.
الذكاء الاصطناعي لا يحتاج البشر
بينما سيغير الذكاء الاصطناعي بشكل جذري كيفية إنجاز العمل ومن يقوم به، سيكون التأثير الأكبر للتقنية هو استكمال وتعزيز القدرات البشرية بدلاً من استبدالها.
يقوم الخبراء بتدريب خوارزميات التعلم الآلي للقيام بالمهمة التي تم تصميمها للقيام بها، وتدريس تطبيقات الترجمة الآلية لمعالجة التعبيرات الاصطلاحية، وتعليم التطبيقات الطبية للكشف عن الأمراض.
يوضح مجال الطب أيضًا أن الجهود المشتركة للعلماء والآلات قد أحدثت تأثيرًا أكبر مما يمكن لأي منهما تحقيقه بشكل منفصل، فقد طور فريق من علماء الأمراض في جامعة هارفارد طريقة للكشف عن خلايا سرطان الثدي، كانت قادرة على تحديد الخلايا السرطانية بدقة حوالي 92%، بينما كانت قراءات أخصائيي علم الأمراض دقيقة بنسبة 96%.
الجمع بين تحليل أخصائي علم الأمراض والطريقة الآلية لتشخيص الكمبيوتر أدى إلى تحسين النتيجة لتصل إلى نسبة دقة تقدّر بـ 99.5%.
الذكاء الاصطناعي سيأخذ وظائفنا
ربما يكون المفهوم الخاطئ الأكثر شيوعًا والأكثر خطورة حول الذكاء الاصطناعي هو أنه سيأخذ وظائف البشر، وكان العديد من الأشخاص مهتمين بتقرير المنتدى الاقتصادي العالمي “WEF” الذي يقدر أنه بحلول عام 2025، قد يتم استبدال 85 مليون وظيفة بسبب التحول في تقسيم العمل بين البشر والآلات. ومع ذلك، في السنوات القادمة، هذا يعني فقط اختفاء وظائف المبتدئين التي تنطوي على مهام روتينية.
بفضل التقدم التقني، يمكن لبعض أجهزة الكمبيوتر تنفيذ العمليات التجارية دون تحيز بشري، فتسمح معالجة اللغة الطبيعية “NLP” لروبوتات المحادثة بفهم الكلام وتقديم الدعم الفني للعملاء.
وتستخدم إدارات الموارد البشرية وشركات التمويل أتمتة العمليات الآلية “RPA” للتحقق من أنظمة كشوف المرتبات، وإنشاء تقارير البريد الإلكتروني، وإدارة النفقات، من بين المهام الأخرى التي يؤديها الموظفون عادةً.
ومع ذلك، يشير تقرير المنتدى الاقتصادي العالمي نفسه أيضًا إلى أنه سيكون هناك 97 مليون فرصة عمل جديدة نتيجة لهذا التحول؛ نظرًا لأن المزيد من أجهزة الكمبيوتر يتم تدريبها لأداء المهام المتكررة التي يتم تعيينها في كثير من الأحيان للموظفين المبتدئين، فإن الأدوار الأكثر تعقيدًا ستظهر في مكانها.
الذكاء الاصطناعي يهدد البشر
في السنوات الأخيرة، أعطتنا التطورات في أساليب التعلم الآلي فهمًا أكثر واقعية لما يمكننا فعله باستخدام الذكاء الاصطناعي، وما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي لنا.
تقول فيكتوريا كراكوفنا، باحثة في شركة “Alphabet”، إن “الكمبيوتر يفعل ما نطلب منه القيام به، ولكن ليس ما نريده أن يفعله”.
على سبيل المثال، كان لدى منظمة العفو الدولية مهمة وضع كتلة حمراء فوق كتلة زرقاء لجعل الوجه السفلي للكتلة الحمراء مرتفعًا فوق الأرض. بدلاً من التقاط الكتلة الحمراء ووضعها فوق الكتلة الزرقاء، قام الذكاء الاصطناعي بقلب الكتلة الحمراء، وهكذا، تم تحقيق الهدف، فالوجه السفلي للكتلة الحمراء لم يعد مواجهًا للأرض.
استخدامات قضائية
هناك حالة أكثر خطورة حين تم تطوير أنظمة الخبراء لمساعدة القضاة في الولايات المتحدة كانت مجموعة بيانات التدريب تعاني من عدم توازن وتتسبب في إدانة المزيد من الأشخاص السود.
وهو ما يعني أن الشبكة العصبية بدأت في إعطاء الأفضلية للبيض، لذلك قام المطورون بتعديل مجموعات البيانات عن طريق إزالة جميع المعلومات الشخصية التي يمكن ربطها بالعرق: الأسماء والألقاب وإشارات المظهر، لكن هذا لم يجبر الشبكة العصبية على التخلي عن التصنيف حسب لون البشرة، فقد تعلمت التعرف على العرق من خلال عنوان الشخص لأنه، في الولايات المتحدة، يعيش العديد من الأمريكيين الأفارقة في مجتمعات مجاورة.
الذكاء الاصطناعي مثل الدماغ البشري
على الرغم من التقدم المذهل للذكاء الاصطناعي، فإن هذه الفكرة غير صحيحة. لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم بيئته، ولا يمكنه التعلم من بيئته بالطريقة التي يستطيع بها البشر فعل ذلك، على سبيل المثال، يمكن لـ “Siri” أو “Alexa” تحديد المواعيد، لكنهما يقدمان أحيانًا إجابات فوضوية عندما تخرج المحادثة عن المسار الصحيح.
وتسمى تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا الشبكات العصبية وهي مستوحاة من الدماغ البيولوجي، ومع ذلك، من المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من اسم “الشبكة العصبية”، فإن مثل هذه النماذج ليست نماذج عصبية فسيولوجية لأنه لا نموذج الخلية العصبية ولا الاتصال بين الخلايا العصبية في الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي مقبول بيولوجيًا أو واقعيًا.
هذا يعني أنه لا بنية الاتصال للشبكات العصبية التلافيفية أو الشبكات العصبية للتغذية الأمامية أو غيرها من هياكل التعلم العميق واقعية من الناحية البيولوجية.
لماذا لا يمكن للذكاء الاصطناعي الاستغناء عن البشر؟
يمكن للذكاء الاصطناعي المعرفي تحديد صورة أو تحليل معنى الجملة، لكنه يحتاج بالتأكيد إلى تدخل بشري. عندما حاول “فيسبوك” تحديد الأخبار ذات الصلة لتقديمها للمستخدمين، فشلت العملية الآلية في التمييز بين الأخبار الحقيقية والمزيفة.
تمكن المتسللون الروس من نشر أخبار مزيفة دون اكتشافها بواسطة المرشحات الآلية، لذلك قرر تطبيق التواصل الاجتماعي تعيين فريق من المحررين لمراقبة ما يتم عرضه على المستخدمين.
لإعطاء الآلات الحس السليم يتطلب تشبعها ببعض المفاهيم الأساسية، مثل المعرفة الفطرية التي يمتلكها الأطفال حول المكان والزمان وعلاقات السبب والنتيجة، وطبيعة الأشياء غير الحية والكائنات الحية الأخرى، والقدرة على استخلاص المقارنات من التجربة السابقة. لا أحد يعرف حتى الآن كيفية الحصول على مثل هذه المعرفة أو القدرات في الآلات.
عمليات زراعة القلب وتغير المشاعر.. واقع أم خيال؟
أدمغتنا تعمل بجهد أكبر عند ممارسة الرياضة ضد الروبوتات لماذا؟
