شرح مباشر للذكاء الاصطناعي وإمكانياته | ملخص كتاب فهم الذكاء الاصطناعي - نيكولا سابوريه

يهدف هذا الكتاب إلى إزالة الغموض عن موضوع الذكاء الاصطناعي للجميع، بما في ذلك أولئك الذين ليس لديهم خلفية في مجال تكنولوجيا المعلومات أو الرياضيات. سوف يمنحك فهمًا أساسيًا لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي ولماذا يرتكب أحيانًا أخطاء أو يقدم حلولاً غير مثالية.

وعلى ما يبدو أن الجميع يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي. ولكن ما هو؟ وما هي حدوده؟ وهل يجب أن نخاف مما قد يكون قادرًا على فعله؟ والحقيقة هي أن البشر كانوا دائما مخترعين؛ ففي عصور ما قبل التاريخ صنعنا الحراب للصيد - وعندما ظهرت الزراعة صنعنا الفؤوس والمناجل والعربات، وحتى الأدوات اللازمة لصنع الأدوات؛ ثم جاءت الآلات، وكان بعض الناس يخافون من تطورها السريع. لكن تلك الآلات أيضًا كانت مجرد أدوات.

والآن هناك الذكاء الاصطناعي، انسَ ما رأيته في أفلام الخيال العلمي. الذكاء الاصطناعي لن يحل محلنا أو يستعبدنا، لأنه ليس لديه إرادة حرة. الذكاء الاصطناعي هو أيضًا مجرد أداة. ولكن ما يجب علينا فعله هو أن نتعلم كيفية تسخير الذكاء الاصطناعي لتحقيق الخير وعدم إساءة استخدامه.

في هذا الملخص لفهم الذكاء الاصطناعي بقلم نيكولا سابوريت، ستكتشف ما هو الذكاء الاصطناعي؛ ولماذا قد لا تكون الحلول التي يقدمها الذكاء الاصطناعي هي الحلول المثالية في الواقع، ولكنها ستظل جيدة بما يكفي لمعظم الأغراض؛ وإلى أين قد يتجه مستقبل الذكاء الاصطناعي.

• عن المؤلف:

نيكولا سابوريه: هو دكتور في الذكاء الاصطناعي وأستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة باريس ساكلاي، إحدى الجامعات البحثية الأعلى تصنيفًا في فرنسا. قام بتدريس الذكاء الاصطناعي لمدة عشرين عامًا للطلاب الجامعيين وطلاب الدراسات العليا والمهندسين وطلاب الدكتوراه. وقد أشرف نيكولاس على العديد من المشاريع البحثية في هذا المجال. هدفه هو المساعدة في إعطاء الناس مفاتيح التفكير المستنير حول الذكاء الاصطناعي.

• أولاً: ما هو الذكاء الاصطناعي بالضبط؟

بداية دعونا نوضح شيئًا ما: أجهزة الكمبيوتر هي آلات، والذكاء الاصطناعي لا يجعلهم أذكياء. وما زالوا لا يفعلون أكثر مما نطلب منهم أن يفعلوه.
لقد قطعت أجهزة الكمبيوتر شوطا طويلا على أية حال، ففي البداية كانت مجرد آلات حاسبات بسيطة تتعامل مع الأرقام والرياضيات. ثم تطوروا من التعامل مع الأرقام فقط إلى التعامل مع الكلمات، ثم الصور، ثم الصوت. وفي أيامنا هذه، لدينا أجهزة كمبيوتر - في هواتفنا الذكية على سبيل المثال - يمكنها الاستماع إلى طلباتنا وتحويلها إلى أفعال.

إنهم قادرون على القيام بكل ذلك بفضل الخوارزميات. كانت الخوارزمية البسيطة التي استخدمتها المدرسة هي العملية التي استخدمتها أجهزة الكمبيوتر لجمع أعداد كبيرة معًا. يمكنك التفكير في الخوارزمية باعتبارها وصفة طبية. مثلما يعرف الطاهي كيفية اتباع الوصفة، يتبع الكمبيوتر التعليمات الموجودة في الخوارزمية ليعطيك النتيجة المطلوبة.

في أوائل القرن التاسع عشر، كان تشارلز باباج أول من أنتج آلة قادرة على متابعة الخوارزميات. وبحلول عام 1936، أثبت آلان تورينج أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها، من الناحية النظرية على الأقل، اتباع أي خوارزمية، مهما كانت معقدة.

إذن، أين يترك ذلك الذكاء الاصطناعي الآن؟ كبداية، ربما ينبغي علينا جميعًا استخدام مصطلح برامج الذكاء الاصطناعي بدلاً من الذكاء الاصطناعي. كل ما يفعله الذكاء الاصطناعي هو تطبيق خوارزمية كتبها الإنسان لإعطاء إجابات تبدو "ذكية". يستخدم المبرمجون أيضًا الذكاء الاصطناعي نفسه لكتابة البرامج باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الآلي. هذه تسمية خاطئة إلى حد ما وتسبب بعض الالتباس، حيث أن الطريقة التي ينتج بها الذكاء الاصطناعي برامج جديدة تعتمد في الواقع على جودة البيانات التي يتلقاها. لذا، كما كان الحال دائمًا، فإن القول المأثور القديم "القمامة تدخل، القمامة تخرج" يظل صحيحًا.

• ثانياً: هل الذكاء الاصطناعي ذكيٌ حقًا؟

هذا سؤال جيد جدًا، ولكن للإجابة عليه، علينا أولًا أن نفهم ما هو الذكاء. وهذا ليس سهلاً كما تظن، وهل هو عكس الجهل؟
تأمل هذا المثال: لو سُئلت متى تأسست مدينة إسطنبول، هل ستعرف؟ على الأرجح لا. لكن هل هذا يجعلك غير ذكي؟ وهل يمكنك تعريف ويكيبيديا على أنها ذكية لأنها يمكن أن تخبرك بالإجابة؟ (إنه القرن السابع قبل الميلاد، بالمناسبة).

وأيضا ماذا عن القدرة على القيام بالرياضيات المعقدة؟ هل يمكنك إعطاء الإجابة على 24,357 × 527، على سبيل المثال؟ من المحتمل أن تتمكن من ذلك، مع مرور الوقت، ولكن الآلة الحاسبة البسيطة يمكنها القيام بذلك بشكل أسرع بكثير. هل تلك الآلة الحاسبة أكثر ذكاءً منك؟

في الواقع، لا الآلة الحاسبة ولا ويكيبيديا ذكية. قد تكون أجهزة الكمبيوتر قادرة على التعامل مع المهام المرتبطة بالحساب والذاكرة، لكنها ليست ذكية بالمعايير البشرية. ففي نهاية المطاف، يستطيع البشر أن يفكروا استناداً إلى خبراتهم السابقة، وأن يتخذوا القرارات في مواقف معقدة للغاية بحيث لا يمكن وصفها بدقة للكمبيوتر، وأن يتعلموا مهارات جديدة، وأن يكون لديهم أفكار، وأن يتواصلوا باستخدام أفكار معقدة ومجردة.

فكيف يمكننا تقييم ذكاء الكمبيوتر؟ حسنا، تذكر تورينج؟ لقد توصل إلى ما يعرف باختبار تورينج. وإليك كيف يعمل الإختبار:

يوجد إنسان في غرفة واحدة وجهاز كمبيوتر مزود بالذكاء الاصطناعي في الغرفة الأخرى. يمكنك التواصل مع كليهما باستخدام لوحة المفاتيح والشاشة لكل منهما، لكنك لا تعرف أيهما متصل بالإنسان وأيهما متصل بالذكاء الاصطناعي. تم تضمين التأخير لضمان عدم قدرتك على معرفة أيهما من خلال السرعة، ولكن فقط من خلال الاستجابات نفسها. يهدف الاختبار إلى تحديد مدى قرب الذكاء الاصطناعي من الإجابة بطريقة تشبه الذكاء البشري.

منذ عام 2006، كانت هناك مسابقة سنوية لتحديد روبوت الدردشة الأقرب لخداع الحكام. ومع ذلك، فإن الحكام ماهرون جدًا في جعل روبوتات الدردشة تستجيب بشكل غير صحيح، حيث يحتاج البعض إلى خمسة أسئلة فقط للتعرف على الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح.

لكن اختبار تورينج معيب على أية حال. إذا أردنا اختبار ذكاء برنامج الذكاء الاصطناعي، فيتعين علينا أن نختبر أداءه في المهمة التي تم تطويره من أجل أدائها ــ لعب الشطرنج، على سبيل المثال، وليس ما إذا كان يمكنه إجراء مناقشة فلسفية حول الشطرنج.

يجب أن نتذكر أنه عند إنشاء الذكاء الاصطناعي، فإننا لا نحاول إنشاء إنسان اصطناعي. لقد كان إدسجر ديكسترا، عالم الكمبيوتر، هو الذي لخص الفرق بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي بدقة عندما قال: "إن مسألة ما إذا كانت الآلات قادرة على التفكير هي ذات صلة بمسألة ما إذا كانت الغواصات يمكنها السباحة".

• ثالثاً: ما هي خوارزمية الذكاء الاصطناعي؟

والآن بعد أن عرفت أن الذكاء الاصطناعي ليس ذكيًا بنفس الطريقة التي يتمتع بها الإنسان، فلنلقي نظرة على ماهية خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

قد تتفاجأ عندما تعلم أنهم ليسوا شيئًا مميزًا. إنها تشبه تمامًا وصفة الطبخ التي ذكرناها سابقًا، لكن الأمر استغرق بعض الوقت وسنوات من البحث لتطويرها. ولا يوجد نهج موحد أيضًا، مما يعني وجود العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة. لكن لديهم بعض العناصر المشتركة: التغلب على القيود المفروضة على الذاكرة وقدرة المعالجة لأجهزة الكمبيوتر.

ولوضع ذلك في الاعتبار، يمكن لجهاز الكمبيوتر الشخصي الذي تم إنشاؤه في العقد الأول من القرن الحالي أن يقوم بمليارات الإضافات في الثانية. وقد استمر هذا العدد في التزايد. ولكن، إذا كنت بحاجة إلى 10 مليارات خطوة، فسيتعين عليك الانتظار بضع ثوانٍ للحصول على النتيجة. إذا كنت بحاجة إلى تريليون، فقد تضطر إلى الانتظار لمدة 15 دقيقة. ومقابل 100 تريليون، ستحتاج إلى يوم واحد.

قد يبدو رقم 100 تريليون رقماً كبيرًا، لكن عدد المعاملات المطلوبة يمكن أن يرتفع بسرعة. على سبيل المثال، تخيل مدير مدرسة يحتاج إلى جدولة الطلاب والفصول الدراسية والمعلمين. إذا كانت المدرسة تحتوي على عشر غرف فقط تحتوي على 15 فصلاً، ففي كل ساعة هناك حوالي 3000 احتمال. ولكل ثماني ساعات في اليوم، يعني ذلك ستة مليارات مليار احتمال - أي ستة بها 27 صفراً. مع الأخذ في الاعتبار أن كل واحد من أولئك الذين لديهم جهاز كمبيوتر، حتى لو كان يعالج مليار عملية في الثانية، سيستغرق وقتًا طويلاً جدًا!

تعتبر هذه الحدود الحسابية مهمة جدًا للذكاء الاصطناعي وتُعرف بالتعقيد. نحن بحاجة إلى التمييز بين تعقيد الخوارزميات وتعقيد المشاكل التي تحلها الخوارزميات. يعتمد تعقيد الخوارزمية على حجم المشكلة وحجم البيانات المطلوبة. تعقيد المشكلة نفسها هو الحد الأدنى لعدد العمليات اللازمة لحلها. غالبًا ما يكون الأخير رقمًا نظريًا، وغالبًا ما يتم العثور على خوارزميات أخرى أقل أناقة ذات تعقيدات أعلى أثناء البحث عن الحل الأفضل.

كل شيء معقد بعض الشيء؟ حسنًا، دعونا نختصر القصة الطويلة: تتمتع بعض المشكلات بتعقيد نظري مرتفع جدًا؛ لدرجة أنه على افتراض أننا نستطيع حتى كتابة أفضل الخوارزميات لحلها، فإن عدد العمليات التي تتطلبها يتجاوز بكثير ما يمكن حتى لكمبيوتر المستقبل إدارته - حتى لو كان أسرع بملايين المرات.

لذلك عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، تكون الخوارزميات المنشورة في بعض الأحيان أقل من مثالية - قد ترتكب خوارزمية التعرف على الوجه خطأً في بعض الأحيان أو تقوم خوارزمية الشطرنج بحركة خاطئة، ولكنها غالبًا ما تقدم لنا أفضل حل ممكن بقدر معقول من الوقت.

• رابعاً: كيف يأتي الذكاء الاصطناعي بالحل؟

هناك العديد من أساليب الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها لحل المشكلات. وكما أثبتنا بالفعل، فهم ليسوا أذكياء ولا يقدمون دائمًا أفضل حل للمشكلة التي تتم معالجتها. يقدم سابوريت العديد من الأمثلة على هذه الأساليب ولكن هنا، دعونا نتفحص المبادئ الأولى لطريقة الذكاء الاصطناعي والتي تسمى الاستكشاف.

تخيل أنك في ميدان ألكسندر في رحلة إلى برلين وترغب في زيارة جزيرة المتاحف. يمكنك اتباع المسار على الخريطة وتدوين أسماء الشوارع والأماكن التي تحتاج إلى الانعطاف إليها. يمكنك بناء الطريق باستخدام ذكائك. يمكن لمعظمنا أن يفعل ذلك، ولكن قد يجد البعض أنفسهم ضائعين بشكل ميؤوس منه. لحسن الحظ، لدينا هذه الأيام نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لمساعدتنا. لكن كيف يعمل هذا بالضبط؟

يحدد نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) موقعك على الأرض من خلال الرجوع إلى 28 قمرًا صناعيًا والوقت الذي يستغرقه كل واحد منهم لإرسال إشارة. باستخدام هذه المعلومات وخريطة للمكان الذي تتواجد فيه، يمكن لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) حساب المسار لك. ويتم ذلك باستخدام موقعك الحالي ووجهتك النهائية وجميع النقاط بينهما، عن طريق إنشاء "رسم بياني" لجميع النقاط التي يجب عليك المرور عبرها في الطريق.

قد يبدو هذا بسيطًا ولكنه أكثر تعقيدًا بالنسبة للكمبيوتر؛ يجب عليه أن يأخذ في الاعتبار جميع النقاط المجاورة المحتملة أثناء تقدمه، ويخزن النقاط الأخرى في الذاكرة أثناء تقدمه. البديل هو الخروج من نقطة البداية. ولا تعتبر أي من الطريقتين فعالتين بشكل خاص. لذلك عندما تصبح المساحة التي يجب أن يأخذها الكمبيوتر في الاعتبار كبيرة جدًا، يصبح من المستحيل تقريبًا حل المشكلة في وقت معقول.

هذا هو المكان الذي تلعب فيه الاستدلالات. يتم إنشاء خوارزمية إرشادية تقارب الحل. في هذه الحالة، سيكون الأمر مثل "السير في الاتجاه الصحيح تقريبًا والبقاء على الطريق الصحيح تقريبًا". إذا أخذنا في الاعتبار تشبيه وصفتنا، فبدلاً من وزن أونصة من الزبدة، من المحتمل أن نقطع ما يشبه أونصة من الكتلة التي يبلغ وزنها ثمانية أوقيات. إنها ليست دقيقة ولكنها قريبة بما فيه الكفاية.

لذا فإن الطريق الذي تم تقديمه لك للوصول من ميدان ألكسندر إلى جزيرة المتاحف قد لا يكون في الواقع هو الأفضل، ولكنه سيكون جيدًا بما يكفي لإنجاز المهمة.

• خامساً: إلى أين يتجه مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

قد تتساءل عما إذا كنا سنبني يومًا ما آلة ذكية حقًا، تتعلم مثل الطفل، وتدرك العالم من حولها، ويمكنها الشعور بالعواطف، والتي يمكننا من خلالها بناء المستقبل.

إنه سؤال يصعب الإجابة عليه، ولكن على الرغم من أن بعض الباحثين يعتقدون ذلك، يقول سابوريت إنه لا يوجد دليل حالي يشير إلى أن ذلك سيكون ممكنًا.

في السبعينيات، صاغ جون سيرل مصطلح الذكاء الاصطناعي القوي، ليعني الذكاء الاصطناعي الذي يحاكي الدماغ البشري بشكل مثالي. الآن، نستخدم أيضًا مصطلح الذكاء الاصطناعي الضعيف للإشارة إلى الذكاء الاصطناعي، الذي له غرض محدد فقط - مثل الفوز في لعبة Go إنهم بالطبع ليسوا ضعفاء لأنهم يتفوقون بكثير على الإنسان العادي.

لكن بالعودة إلى الذكاء الاصطناعي القوي، يمكننا تقسيم هذا إلى الذكاء الاصطناعي العام والوعي الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي العام يعني إنشاء آلة قادرة على حل العديد من المشكلات على نطاق واسع مثل الحصول على شهادة جامعية، واجتياز اختبار تورينج، وتحضير القهوة في مطبخ غير مألوف. الوعي الاصطناعي شيء آخر.

مثل هذه الآلة ستكون واعية بالعالم من حولها، ونعم، حتى بحقيقة أنها آلة. لكن هيئة المحلفين لا تزال غير متأكدة من كيفية تعريف الوعي للآلة وما هي الاختبارات التي تحتاج إلى اجتيازها لتكون "واعية".

والسؤال هنا: هل أي منهما في الأفق؟ الجواب الصادق هو، من يدري؟

ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي يغير العالم وأن الآلات ستصبح أكثر إثارة للإعجاب. إن معدل التقدم يجعل من الصعب معرفة ما سيأتي بعد ذلك بالضبط. يستطيع الذكاء الاصطناعي بالفعل التغلب على البشر في لعبة Go وPoker، ولكن ليس في ألعاب الفيديو المعقدة، على سبيل المثال. وعلى الرغم من أنه قد يكون قادرًا على الوصول إلى المعلومات الطبية بشكل أسرع من الإنسان، إلا أنه لا يمكنه استخدام تلك المعلومات لتشخيص مشكلة المريض. ويرى سابوريت أن العامل البشري الضروري لبعض المهام، مثل توظيف الأشخاص، يكاد يكون من المستحيل التقاطه في أي نظام للذكاء الاصطناعي، وسيكون البشر قادرين بسهولة على استخدام "البيانات المضادة" لخداع هذه الأنظمة.

فهل ينبغي لنا أن نقلق من أن الذكاء الاصطناعي قد ينتهي به الأمر إلى استعباد البشرية كما نرى في بعض أفلام الخيال العلمي؟

في الوقت الحالي، لا، لقد تم إنشاء الذكاء الاصطناعي الضعيف لمهام محددة، فهو لا يستطيع تخيل الأشياء ولا يمكنه الإبداع. ربما سيوجد الذكاء الاصطناعي القوي يومًا ما، ولكننا لسنا قريبين من خلق وعي اصطناعي.

القلق الأكبر الآن هو إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في عالم أصبحت فيه قنوات التواصل الاجتماعي هي المصدر الرئيسي للمعلومات لبعض الفئات العمرية، يمكن للديكتاتورية الشمولية من الناحية النظرية أن تسيطر على ما يُسمح لنا بمعرفته بين عشية وضحاها. وعلى الرغم من أن السيارات ذاتية القيادة لن تهاجم سائقيها ما لم تتم برمجتها خصيصًا للقيام بذلك، إلا أن هناك دائمًا احتمال أن يتم استخدام هذه التكنولوجيا، يومًا ما، لإنشاء آلة يمكنها تحديد الهدف والقضاء عليه.

ويتم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي لارتكاب جرائم ذات مستوى أدنى بكثير - لاختراق بروتوكولات الأمن السيبراني، على سبيل المثال. لذا فمن الواضح أنه يمكن إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي، لكنه لن يفعل ذلك تلقائيًا، بل يجب برمجته للقيام بذلك.

ولكن مهما كان المستقبل، فهناك شيء واحد يمكننا أن نكون متأكدين منه: لقد دفع الذكاء الاصطناعي البشرية نحو فهم أفضل لذاتها. كان علينا أولاً أن نفهم كيف يقوم الإنسان بمهمة ما لإيجاد طريقة للقيام بذلك بشكل أفضل. ربما، كما يفترض سابوريه، فإن فهم أنفسنا بشكل أفضل هو أعظم هدية يقدمها الذكاء الاصطناعي للبشرية.

• الخاتمة.

على الرغم من أننا قد نعتقد أن الآلات والذكاء الاصطناعي ذكيان، إلا أنهما في الواقع ليسا كذلك. إنهم قادرون فقط على فعل ما برمجناهم على فعله. لقد رأيت أنه باستخدام الاستدلال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر حلاً لمشكلة صعبة معينة خلال إطار زمني مقبول. وقد لا يكون هذا الحل مثاليا، ولكنه عادة ما يكون حلا "جيدا بما فيه الكفاية". وأخيرًا، اكتشفت أن إنشاء آلة لديها وعي لا يلوح في الأفق حاليًا، ولكن في الأيدي الخطأ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض خاطئة. لكن الشيء الوحيد الذي لن يفعله الذكاء الاصطناعي هو الانتفاض والتمرد ضدنا.