حواري مع روبوت…بقلم / ولاء فرج أسعد
لقد اتسع حيز استخدام الذكاء الاصطناعي في حياتنا، فنحن نراه في الرادارات و الإعلام و البحوث و الفضاء و في مجالات عدة.
و بدأ التساؤل عن إمكانية استبدال الإنسان بالذكاء الاصطناعي يثار على الكثير من قنوات الإعلام و التواصل الاجتماعي. فقد رأيت مبرمجا يتخوف من إمكانية الاستغناء عن المبرمجين و مطوري الويب و استبدالهم بالذكاء الاصطناعي، و بدأ بالفعل بسؤال إحدى منصات الذكاء الاصطناعي المشهورة مثل ChatGPT.
وقد توصل أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إنشاء برامج بسيطة، وليس برامج كبيرة معقدة. فطالما لم يتوفر له البيانات كاملة بشكل محدد من الإنسان نفسه، فلن يتمكن الذكاء الاصطناعي من عمل شيء.
حواري مع الذكاء الاصطناعي
و لم أعتمد على تجارب الآخرين فقد قمت بإجراء حديث مع إحدى منصات الذكاء الاصطناعي ، و سألته عن بعض التخوفات المثارة الآن و كان جوابه كالتالي:
هل الذكاء الاصطناعي سوف يكون بديلا للإنسان؟
لا يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي بديلاً كاملاً للإنسان، فالإنسان لديه قدرات فريدة ومتعددة تميزه عن الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، الإنسان يمتلك القدرة على التفكير الإبداعي والتعبير الفني، ويمكنه التعامل مع المواقف الاجتماعية والعاطفية بشكل أفضل من الذكاء الاصطناعي. كما أن الإنسان يمتلك القدرة على التكيف مع المواقف والتعلم من الخبرات، وهذا شيء يصعب برمجته بشكل كامل في الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيداً للإنسان في العديد من المجالات، حيث يمكن استخدامه لتحسين الكفاءة والدقة في العمليات الصناعية والطبية والمالية وغيرها. كما يمكن استخدامه في تحسين التنبؤات وتحليل البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة، ويمكن استخدامه أيضاً لتحسين تجربة المستخدم في التطبيقات والخدمات الرقمية.
لذلك، يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي لن يكون بديلاً كاملاً للإنسان، ولكنه سيكون إضافة مفيدة وقيمة للتطور والتحسين في العديد من المجالات.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من الأخطاء والتجارب السابقة؟
نعم، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من الأخطاء والتجارب السابقة باستخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. واحدة من أهم تقنيات التعلم الآلي هي التعلم العميق (Deep Learning)، وهي تقنية تعتمد على استخدام شبكات عصبونية اصطناعية لتحليل البيانات واستخراج النماذج والأنماط العامة منها.
وعندما يتعرض الذكاء الاصطناعي لمجموعة من البيانات، فإنه يستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحليل هذه البيانات واستخراج النماذج والأنماط المختلفة منها. وبمجرد أن يتم تحليل هذه النماذج والأنماط، يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها لتحسين أدائه في المهام المختلفة.
وعندما يقوم الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع البيانات ويتعرض للأخطاء، يمكن استخدام هذه الأخطاء لتحسين أدائه في المهام المستقبلية. فعلى سبيل المثال، إذا كان الذكاء الاصطناعي يقوم بتحليل صور، وقام بتحديد خطأ في تحليل صورة معينة، يمكن استخدام هذا الخطأ لتحسين نموذج التحليل في المستقبل.
ولكن يجب أن نلاحظ أن تحسين الأداء يحتاج إلى عملية تدريب وتحديث مستمرة للذكاء الاصطناعي، حيث يتم تزويده بالمزيد من البيانات والتجارب لتحسين أداءه في المهام المختلفة. ويجب أيضاً أن نتذكر أن الذكاء الاصطناعي يتعلم فقط من البيانات التي يتم تزويده بها، ولا يمكن له تجاوز حدود البيانات التي يتم تدريبه عليها. لذلك، يجب أن يتم تقديم البيانات الصحيحة والمتنوعة للذكاء الاصطناعي لتحسين أدائه وتجنب الانحيازات والأخطاء في التحليل والتوقع.
ما هي الأخطاء التي يمكن أن يرتكبها الذكاء الاصطناعي في التحليل؟
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرتكب العديد من الأخطاء في التحليل، وهذه الأخطاء يمكن أن تكون نتيجة لعدة عوامل، بما في ذلك:
1- الإعدادات الخاطئة: يمكن أن يؤدي تحديد إعدادات غير صحيحة للذكاء الاصطناعي إلى حدوث أخطاء في التحليل. فعلى سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم بتحليل بيانات بطريقة خاطئة إذا لم يتم تحديد إعدادات التحليل الصحيحة.
2- البيانات المحدودة: يمكن أن يؤدي تدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات محدودة إلى حدوث أخطاء في التحليل. فعلى سبيل المثال، إذا كان الذكاء الاصطناعي يتعلم على بيانات محدودة لنوع معين من المنتجات، فقد يواجه صعوبة في التعرف على نماذج جديدة للمنتجات التي لم يتم تدريبه عليها.
3- الانحياز الناتج عن البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتأثر بالانحياز الناتج عن البيانات التي يتم تدريبه عليها. فعلى سبيل المثال، إذا كان الذكاء الاصطناعي يتم تدريبه على بيانات تتضمن تمييزاً جنسياً أو عرقياً، فإنه قد ينتقل هذا التمييز إلى التحليل الذي يقوم به.
4- عدم التعرف على السياق: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم بتحليل البيانات دون النظر إلى السياق الذي يحيط بالبيانات، مما يؤدي إلى نتائج غير صحيحة. فعلى سبيل المثال، إذا كان الذكاء الاصطناعي يتعامل مع بيانات تتضمن عبارات مزدوجة المعنى، فقد يفهم هذه العبارات بشكل خاطئ إذا لم يتم التعرف على السياق الذي تم استخدامها فيه.
5- عدم الاستدلال على الأسباب: يمكن للذكاء الاصطناعي أحياناً أن يقوم بتحليل البيانات والتوصل إلى نتائج صحيحة، ولكن دون إلى الاستدلال على الأسباب التي أدت إلى هذه النتائج. وهذا يعني أنه قد يكون من الصعب بالنسبة للذكاء الاصطناعي فهم العلاقات السببية بين العوامل المختلفة التي تؤثر على النتائج المستخرجة.
ومن أجل تجنب هذه الأخطاء، يجب التأكد من توفير البيانات الصحيحة والمتنوعة للذكاء الاصطناعي، وضمان تدريبه على البيانات الكافية والمتوافقة مع السياق، كما يجب أيضاً توفير الإعدادات الصحيحة للتحليل والتأكد من عدم وجود أي تمييزات أو انحيازات في البيانات أو في الذكاء الاصطناعي نفسه. كما يجب أيضاً تحليل النتائج المستخرجة بدقة، والتأكد من أنها تتوافق مع السياق والمعلومات الأخرى المتاحة.
فمما سبق عزيزي القارئ، يمكن استنتاج أن الذكاء الاصطناعي حتى هذه اللحظة هو أداة، ليس أكثر، في يد الإنسان، يستطيع توجيهه بالخير أو بالشر، بالنفع أو بالضر. يتوقف عمله على البيانات و التحليلات التي يوفرها له الإنسان.