للمبتدئين.. أهم 5 معلومات عن الذكاء الاصطناعي

يبدو الذكاء الاصطناعي موضوعا علميا للغاية، لذا أعلنت جوجل بالتعاون مع معهد أكسفورد تقديم دليل المبتدئين في هذا المجال

بدأت جوجل التعاون مع معهد أكسفورد للإنترنت لتقديم دليل مبسط عن الذكاء الاصطناعي أطلقت  عليه اسم "دليل المبتدئين في الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء".

ويهدف الدليل إلى تقسيم مجال معقد من علوم الحاسوب، وتقديم تفسيرات للمبتدئين، لمساعدة أي شخص على فهم الذكاء الاصطناعي، وكيف يعمل، وفق ما ذكرت البوابة العربية للأخبار التقنية.

وغالبا ما يبدو الذكاء الاصطناعي موضوعا علميا للغاية، ورغم وجود الكثير من المعلومات والمواد المتاحة، فإنه ليس من السهل دائما التمييز بين الحقيقة والخيال أو إيجاد تفسيرات يسهل فهمها.

حياتنا اليومية

ربما تتعامل مع الذكاء الاصطناعي يوميا دون أن تدرك ذلك، إذا كنت تستخدم خدمة صور جوجل "Google Photos" لحفظ صورك وتنظيمها أو تسأل مساعدا صوتيا ذكيا عن الطقس أو تستخدم نظام الملاحة GPS في سيارتك للحصول على الاتجاهات، إذا فأنت بالفعل تستخدمه في حياتك اليومية.

وقد تبدو هذه الأمثلة واضحة، ولكن هناك العديد من الطرق الأخرى التي يلعب فيها الذكاء الاصطناعي دورا في حياتك قد لا تدركه، حيث يساعد في حل بعض التحديات العالمية الكبرى، فعلى سبيل المثال هناك تطبيقات تستخدمه لمساعدة المزارعين في تحديد المشكلات المتعلقة بالمحاصيل الزراعية.

وهناك الآن أنظمة يمكنها فحص بيانات حركة المرور على مستوى المدينة في الوقت الفعلي، لمساعدة الأشخاص على التخطيط لمسارات القيادة بكفاءة.

أزمة المناخ العالمية

تتضمن مراقبة تغير المناخ مجموعات بيانات كبيرة ومتطورة باستمرار، وتساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحليل مجموعات هذه البيانات، لتتبع التغيرات في الظروف المناخية لحظيا، ما يساعد في إيجاد حلول قد يكون لها تأثير إيجابي على كوكبنا بشكل أسرع.

وإحدى حالات الاستخدام الشائعة هي أنظمة الأتمتة، التي تساعد الأشخاص في تنظيم كمية الطاقة المهدَرة في المنازل، من خلال إيقاف أجهزة التدفئة والأضواء عند مغادرة المنزل.

كما يساعد في مكافحة الجفاف من خلال مراقبة المناطق المتأثرة بالتصحر، وكذلك تتبع ذوبان الأنهار الجليدية والتنبؤ بارتفاع مستويات البحار بشكل فعّال، بحيث يمكن اتخاذ الإجراءات اللازمة.

 العالم الحقيقي

الذكاء الاصطناعي هو الاسم الذي يطلق على أي نظام حاسوبي يُدرَّب على محاكاة السلوك البشري، ومثلما يتعلم الطفل من خلال الأمثلة؛ ينطبق الشيء نفسه على الآلات وخوارزميات التعلم الآلي، حيث تتعلم من خلال مجموعات البيانات Datasets التي تحصل عليها.

ومجموعات البيانات قد تكون بيانات الطقس أو الصور أو المقاطع الموسيقية التي تُستخدم لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، ونظرا لحجمها الكبير وتعقيدها مثل مجموعة بيانات تتكون من خرائط شاملة تغطي كامل النظام الشمسي المعروف، فإنها يمكن أن تكون صعبة للغاية عندما يتعلق الأمر بالبناء والتحسين.

لهذا السبب؛ غالبا ما تشارك فرق تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطويرها، مجموعات البيانات لصالح المجتمع العلمي الأوسع؛ ما يسهّل التعاون والاستفادة من أبحاث بعضهم.

تقنيات التزييف

أدى تطور الذكاء الاصطناعي إلى ظهور طرق جديدة للتقنيات تساعد في إنشاء صور أو مقاطع صوتية أو مقاطع فيديو تبدو واقعية للغاية يُطلق عليها اسم "Deepfakes".

وتعمل Deepfakes من خلال دراسة الصور أو الأصوات في العالم الواقعي بدقة، ثم التلاعب بها لإنشاء أعمال مزيفة يصعب تمييزها عن الأعمال الحقيقة، ما يجعلها مصدر قلق كبير.

هذه التقنيات التي كانت تعد مستحيلة قبل بضع سنوات فقط أدت إلى ظهور مجموعة متنوعة من التطبيقات في الكثير من المجالات؛ ابتداءً من المؤثرات البصرية في أفلام هوليوود ومرورا بإنتاج الموسيقى حتى المواد الإباحية.

وبينما يُقصد بالكثير منها أن يكون مسليا وخياليا إلا أن استخدامه بشكل غير ملائم يمكن أن يتسبب في نشر معلومات خاطئة قد تكون ضارة بالمجتمع.

ومع ذلك؛ غالبا ما تكون هناك بعض العلامات التي تميز المواد المزيفة عن الواقعية، فعلى سبيل المثال عند إنشاء مقطع فيديو باستخدام Deepfakes قد تبدو الأصوات آلية بعض الشيء، أو قد تتأثر الصور بالإضاءة أو تكرر الشخصيات إيماءات يد غريبة.

وقد يكون من الصعب على الأشخاص تحديد هذه العلامات، ولكن هنا يساعدنا الذكاء الاصطناعي نفسه في اكتشاف هذه التناقضات.

هل  يصبح الذكاء الاصطناعي إنسانا؟

يمكنك إعطاء نظام ذكاء اصطناعي جميع البيانات الموجودة في العالم، لكن النتيجة ستكون أنه لا يزال لا يمثل أو يفهم كل إنسان على وجه الأرض، ولن يكون قادرا على فهم كل ما يستطيع البشر فهمه، وذلك لأننا شخصيات متعددة الأبعاد ومعقدة، نقع خارج نطاق البيانات الثنائية الأبعاد التي تستخدمها الآلات لفهم الأشياء.

ويقوم المطورون بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي وتوجيهها من أجل الأفراد الذين يستخدمونها، وعلى هذا النحو؛ فالأمر متروك لكل شخص لاختيار كيفية تفاعله مع هذه الأنظمة وتحديد المعلومات التي يشاركها معها، لذلك فالإنسان هو من يقرر مقدار ما يتعلمه الذكاء الاصطناعي عنه.