هل سوف يقف الذكاء الاصطناعي الحقيقي؟

المحتوى

• الذكاء الاصطناعى في دورة الضجيج
• حتى الآن، ليست جيدة جدا
• No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
• كل ذلك يتوقف على البيانات

المصدر: تشارلز تايلور / iStockphoto

يبعد:

هناك الكثير من الضجيج حول الذكاء الاصطناعي ، فكيف هو ذكي؟

حظي الذكاء الاصطناعي بالكثير من الاهتمام في دوائر المؤسسات بحيث يمكن إعفاء العديد من قادة تكنولوجيا المعلومات من الاعتقاد أنهم سيوفرون جميع الإجابات لنظام بيئي متزايد التعقيد. لكن في حين أن لديها بالتأكيد إمكانية إجراء العديد من التحسينات المفيدة للتكنولوجيا الحالية ، إلا أنه من الإنصاف القول إن بعض التوقعات المحيطة بفعاليتها مبالغ فيها.

في الواقع ، هناك فهم قليل نسبيًا لماهية الذكاء الاصطناعي بالضبط ، وكيف يعمل بالفعل وما الذي يمكن أن يفعله بالفعل. وهذا يؤدي إلى مفاهيم خاطئة واسعة تحيط دورها في المؤسسة والطريقة التي سوف تتصل البنى التحتية القائمة والبشر الذين يديرونها.

الذكاء الاصطناعى في دورة الضجيج

وفقًا لأحدث Hype Cycle من Gartner ، توجد مجموعات فرعية رئيسية من الذكاء الاصطناعي مثل التعليم العميق والتعلم الآلي والحوسبة الإدراكية في قمة منحنى Peak Inflated Expectations ، مما يعني أنها على أعتاب الشريحة الطويلة في Trough of Disilusionment. على الرغم من أن هذا أمر مساوٍ للدورة التدريبية لكل تقريبًا تقريبًا على مدار الثلاثين عامًا الماضية ، فإنه يشير إلى أن التأثير المتوقع لمنظمة العفو الدولية في المؤسسة ، والذي استمد بشكل أساسي من الاختبارات المعملية التي يتم التحكم فيها ، على وشك أن يتحول إلى حقائق من بيئة الإنتاج. (تحقق من تاريخ الابتكارات الحوسبية في من Ada Lovelace إلى التعلم العميق.)

ومع ذلك ، يتوقع باحث Gartner مايك ووكر أن تصبح الذكاء الاصطناعي في كل مكان على مدار العقد المقبل من خلال مزيج من القوة الحسابية المتقدمة ، الأمر الذي يؤدي إلى تطوير بنى مثل الشبكة العصبية ، وحقيقة أن تحميل بيانات المؤسسة أصبح هائلاً ومعقدة لدرجة أن المشغلين البشر لم يعد بإمكانهم التعامل من تلقاء أنفسهم.

أحد أول الأشياء التي تحتاج المؤسسة إلى فهمها حول الذكاء الاصطناعى هو أنها تلعب بسرعة وتفكك بمصطلح "الذكاء". كما أوضح عالم الأعصاب السويسري باسكال كوفمان لـ ZDnet مؤخرًا ، أن هناك اختلافات عميقة في طرق استخدام خوارزمية الكمبيوتر وعقل الإنسان. معالجة المعلومات للوصول إلى استنتاج. نظرًا لقوة المعالجة الكافية ، يمكن لخوارزمية الكمبيوتر مقارنة الملايين والمليارات ، وربما حتى تريليونات من مجموعات البيانات لاتخاذ قرار بسيط ، مثل ما إذا كانت صورة القط هي بالفعل صورة لقطة. لكن حتى الطفل الصغير ، الذي يحصل على القليل من البيانات ، يمكنه أن يحدد بشكل غريزي أنه قطة وسيظل إلى الأبد بعد معرفة ماهية القطة وما تبدو عليه.

وفقًا لهذا المعيار ، لم يكن المثال الرائد لمنظمة العفو الدولية في العمل - إتقان لعبة AlphaGo من Google DeepMind للعبة الاستراتيجية Go - ذكاءً مصطنعًا حقيقيًا ، بل كان مقطعًا عرضيًا من البيانات الضخمة والتحليلات والأتمتة التي كانت قادرة على ترشيد النهج القائم على القواعد للفوز. ومن المثير للاهتمام أن كوفمان يضيف أن المثال الحقيقي للذكاء الاصطناعي سيكون إذا توصلت AlphaGo إلى كيفية الغش لتحقيق الفوز. من أجل القيام بذلك ، ومع ذلك ، سيتعين على العلم أولاً كسر "كود الدماغ" الذي يعمل على تعزيز قدرتنا على معالجة المعلومات واستعادة المعرفة وتخزين الذكريات. (تعرف على المزيد حول الأتمتة باستخدام التنفيذ التلقائي: مستقبل علوم البيانات والتعلم الآلي؟)

حتى الآن، ليست جيدة جدا

في الواقع ، على الرغم من المخاوف من أن منظمة العفو الدولية على وشك أن تستوعب وظيفة الجميع ، فإن النتائج حتى الآن تكاد تكون هزلية. معجبي جورج آر آر مارتن "لعبة العروش" لا ينفد صبرهم في الجزء التالي من السلسلة ، حيث توافد الكثيرون على فصل من gobbledygook شبه تام كتبه شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يسمى شبكة عصبية متكررة. وفي الوقت نفسه ، تستحوذ شركة آي بي إم على باحثين في علم الأورام قيل لهم إن واطسون ستطلق حقبة جديدة في التشخيص والعلاج ، لكنها بدلاً من ذلك لا تزال تكافح فقط للتمييز بين الأشكال الأساسية للسرطان. نظرًا لسجل التتبع هذا ، فمن المحتمل تمامًا أنه عند إدخال الذكاء الاصطناعي لأول مرة في المؤسسة النموذجية ، فمن المحتمل أن يتطلب الأمر مزيدًا من الجهد من جانب المشغلين البشريين فقط لتتبع ومراقبة جميع الأخطاء التي ستحدثها.

No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك

لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.

ولكن هنا تكمن المشكلة: ستتحسن الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت دون الحاجة إلى إعادة البرمجة. كما أخبر دانييل هوتنلوكر ، الباحث في Cornell Tech ، Tech Crunch مؤخرًا ، من المرجح أن تحل الذكاء الاصطناعي محل البرامج التقليدية - وجميع التصحيحات المزعجة والتحديثات والإصلاحات التي تتطلبها - أكثر من المشغلين البشر. هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى برمجته ، ولكن هذا النهج مبسط إلى حد كبير. مع برنامج اليوم ، يحتاج المبرمج ليس فقط إلى تحديد المهمة المطلوب حلها ولكن أيضًا الخطوات الدقيقة لحلها. مع AI ، كل ما نحتاج إليه هو الهدف ويجب أن يكون البرنامج قادرًا على التعامل مع الباقي ، بشرط أن يكون لديه البيانات المناسبة للعمل.

كل ذلك يتوقف على البيانات

تعتبر هذه النقطة الأخيرة حاسمة لأنه في نهاية اليوم ، تعد الذكاء الاصطناعي مجرد خوارزمية ، والخوارزميات جيدة فقط مثل البيانات التي يتم إطعامها. هذا يعني أنه بالإضافة إلى بناء إطار عمل مناسب لمنظمة العفو الدولية ، سيتعين على المؤسسة إنشاء بيئة قوية إلى حد ما لتكييف البيانات بحيث تستند نتائج التحليلات إلى معلومات دقيقة تدخل. كما أخبر جاسون فانديبوم ، الرئيس التنفيذي لشركة ActiveCampaign ، فوربس مؤخراً ، لا تزال قواعد "البيانات المهملة تساوي القمامة" سارية ، لذا فقد يستغرق الأمر بعض الوقت قبل أن ترى المنظمات الفوائد الحقيقية لاستثماراتها في مجال الذكاء الاصطناعى.

بالنظر إلى كل هذا ، يجب ألا تتوقع المؤسسة من منظمة العفو الدولية توفير حل سريع للتحديات الناشئة للبيانات الضخمة وإنترنت الأشياء. من المحتمل أن يكون منحنى التعلم لكل من البشر والآلات طويلًا جدًا ، وتكون النتائج غير مؤكدة في أحسن الأحوال.

ولكن إذا كان كل شيء يعمل كما هو مخطط له ، فيجب على كل من المؤسسة والقوى العاملة في مجال المعرفة معرفة فوائد كبيرة على المدى الطويل. فقط فكر في أكثر المهام الدنيوية والمضنية والمستهلكة للوقت والتي تؤدي إلى إبطاء عملياتك في الوقت الحالي وتخيل عدم القيام بها مرة أخرى أبدًا.