الإنسان مقابل الذكاء الاصطناعي (Ai)
غالبًا ما يُطلق على البشر اسم الحيوان الاجتماعي نظرًا لميلنا إلى العيش في المجتمع ككل. نُدعى بالحيوانات لأنه يُعتقد أن القرود كانت أسلافنا منذ ملايين السنين. لقد مررنا بتحول هائل خلال هذه السنوات. لقد طورنا الحكمة والمعرفة اللازمة لإدارة حياتنا اليومية بشكل مختلف تمامًا عن الحيوانات. مع تغير الأوقات، تعلمنا العديد من المعايير الأخلاقية والعرفية التي تميزنا (البشر) عن الحيوانات. وضعت هذه المعايير بعض القواعد واللوائح، مع التأكيد على ما هو جيد للمجتمع وما هو غير ذلك. نحن نعمل على تلك المحددات المحددة وفقًا لذكائنا المتأصل.
في الآونة الأخيرة، صادفنا شكلًا جديدًا من الذكاء يُعرف باسم الذكاء الاصطناعي (AI). إنها تقنية معقدة لم يتم الاستفادة من تطبيقاتها بشكل صحيح بعد. لقد أدركنا أن مفهوم الذكاء الاصطناعي ليس مفهومًا دائمًا بسهولة. هناك جدل دائر بين العديد من قطاعات المثقفين فيما يتعلق بقابلية تأثر البشر من هذا الشكل الحديث من الذكاء. هناك أشخاص غاضبون من أن الذكاء الاصطناعي سيتفوق على الذكاء البشري يومًا ما. وقد تم التعبير عن نفس النوع من الخوف من خلال العديد من الأفلام. إنه جدال لا نهاية له مع استمرار ارتفاع مخاوف الناس.
إذن، ما هو الذكاء الاصطناعي بالضبط وكيف يعمل؟
أبسط طريقة لفهم الذكاء الاصطناعي هي ربطه بشيء نفهمه بالفعل. خذ على سبيل المثال ذكائنا. كيف يعمل؟ على المستوى الأساسي، يتبع ذكائنا مبدأ بسيطًا. نحن نأخذ المعلومات ونعالجها في أذهاننا وتساعدنا المعلومات على التصرف وفقًا للمعلومات.
الخطوات العامة الثلاث للذكاء البشري هي الإدخال والمعالجة والإخراج. في الدماغ البشري، يحدث الإدخال في شكل استشعار وإدراك الأشياء عن طريق العينين والأنف والأذنين، إلخ. التي تأخذ مدخلات أولية ثم تعالجها. بعد ذلك، نحصل على إخراج في شكل كلام وأفعال. تحدث المعالجة في المنتصف حيث يتم تكوين واسترجاع المعرفة/المدخلات، ويتم اتخاذ القرارات والاستنتاجات ويحدث التعلم/العمل.
فكر فقط في صورة التوقف عند تقاطع طريق. ترى عيناك أن إشارة المرور أمامك تحولت للتو إلى اللون الأحمر. بناءً على ما تعلمته من التجربة (وتعليم القيادة)، فأنت تعلم أن الضوء الأحمر يشير إلى أنه يجب عليك الضغط على الفرامل لإيقاف السيارة عند إشارة المرور. لذلك، تضغط على دواسة الفرامل وتبطئ السيارة. الضوء الأحمر هو المدخلات الأولية، والفرامل هي الإخراج وكل شيء بينهما هو المعالجة.
تتشابه هذه الجوانب من الذكاء البشري مع الذكاء الاصطناعي. تمامًا كما نأخذ المعلومات ونعالجها ونشارك الإخراج، يمكن للآلات أيضًا أن تفعل ذلك.
في الآلات، يتجسد الجزء المدخل من الذكاء الاصطناعي من خلال مدخلات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام والتعرف البصري وغير ذلك الكثير. توجد هذه الأنواع من التقنيات في كل مكان، من السيارات ذاتية القيادة التي تحتاج إلى استشعار الطرق والعقبات إلى Siri أو مساعد Google الذي يتعرف على كلامك. قد تتخذ شكل الروبوتات وأنظمة الملاحة والتعرف على الكلام، وما إلى ذلك. في المنتصف، لدينا أشكال مختلفة من المعالجة التي تحدث.
على غرار الدماغ الذي يخزن المعرفة والذكريات، يمكن للآلات إنشاء تمثيلات للمعرفة تساعدها على تخزين معلومات حول العالم. تمامًا مثلما يتخذ البشر قرارًا ويتصرفون وفقًا لذلك، يمكن للآلات أن تتنبأ أو تحسن هدفًا أو نتيجة أفضل وتحدد الخطوات أو القرارات المفضلة التالية لتحقيق هدف محدد والعمل بكفاءة.
نتعلم الأشياء عن طريق المثال أو الملاحظة أو الخوارزمية، ويمكن تعليم الآلات باستخدام طرق مماثلة.
- التعلم الخاضع للإشراف يشبه التعلم بالمثال: يتم إعطاء جهاز كمبيوتر مجموعة بيانات مع "تصنيفات" داخل مجموعة البيانات تعمل كإجابات، وفي النهاية، يتعلم الجهاز التمييز بين التصنيفات المختلفة.
- التعلم الآخر غير الخاضع للإشراف يشبه التعلم بالملاحظة: يلاحظ الكمبيوتر الأنماط ويتعلم التمييز بين المجموعات والأنماط من تلقاء نفسه. لا يتطلب تصنيفات ويمكن أن يكون مفضلًا عندما لا تحتوي مجموعات البيانات على تصنيفات وتكون محدودة.
تتطلب نتيجة الذكاء الاصطناعي الأكثر دقة وكفاءة مزيجًا من طرق التعلم المختلفة.
ولكن هذا ليس كل شيء، هناك جانب مرعب أيضًا مرتبط بتطوير الذكاء الاصطناعي. نحن بحاجة إلى أن نضع في اعتبارنا أنها تقنية خالية من أي عاطفة. عندما نتحدث عن الإخراج بناءً على المشاعر، فلا يمكن استبداله بالذكاء البشري. بالنسبة للآلة، يكاد يكون من المستحيل استنتاج حلول للعديد من تعقيدات الحياة اليومية بسبب الحاصل العاطفي المرتبط بها. لا يستطيع الذكاء الاصطناعي التمييز بين الصواب والخطأ. سوف تتصرف على أساس الخوارزمية المصممة مسبقًا بغض النظر عما إذا كان ذلك في صالح الإنسانية أم لا.
لذلك، حان الوقت لرسم خط للحد من تداعيات الذكاء الاصطناعي. نحن بحاجة إلى الحفاظ على الوضع الراهن للتكنولوجيا التي يتم استخدامها للاستفادة من العديد من الصناعات.