الذكاء الاصطناعي AI. متى سيتم إنشاء أول ذكاء اصطناعي؟ الذكاء الاصطناعي في التصنيع

منذ اختراع أجهزة الكمبيوتر، استمرت قدرتها على أداء المهام المختلفة في النمو بشكل كبير. يعمل الناس على تطوير قوة أنظمة الكمبيوتر من خلال زيادة المهام وتقليل حجم أجهزة الكمبيوتر. الهدف الرئيسي للباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي هو إنشاء أجهزة كمبيوتر أو آلات ذكية مثل البشر.

منشئ مصطلح “الذكاء الاصطناعي” هو جون مكارثي، مخترع لغة ليسب، ومؤسس البرمجة الوظيفية، والحائز على جائزة تورينج لمساهماته الهائلة في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعيهي طريقة لصنع جهاز كمبيوتر أو روبوت يتم التحكم فيه بواسطة الكمبيوتر أو برنامج قادر على التفكير بذكاء مثل الإنسان.

تتم الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال دراسة القدرات العقلية للإنسان، ومن ثم يتم استخدام نتائج هذا البحث كأساس لتطوير البرامج والأنظمة الذكية.

فلسفة الذكاء الاصطناعي

أثناء تشغيل أنظمة كمبيوتر قوية، طرح الجميع السؤال التالي: "هل يمكن للآلة أن تفكر وتتصرف بنفس الطريقة التي يفكر بها الإنسان؟" "

وهكذا، بدأ تطوير الذكاء الاصطناعي بهدف خلق ذكاء مماثل في الآلات، على غرار الذكاء البشري.

الأهداف الرئيسية للذكاء الاصطناعي

• إنشاء أنظمة خبيرة - أنظمة تُظهر السلوك الذكي: التعلم والعرض والشرح وتقديم المشورة؛
• إن تطبيق الذكاء البشري في الآلات هو إنشاء آلة قادرة على الفهم والتفكير والتعليم والتصرف مثل الإنسان.

ما الذي يدفع تطور الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو علم وتكنولوجيا يعتمد على تخصصات مثل علوم الكمبيوتر، وعلم الأحياء، وعلم النفس، واللغويات، والرياضيات، والهندسة الميكانيكية. أحد المجالات الرئيسية للذكاء الاصطناعي هو تطوير وظائف الكمبيوتر المرتبطة بالذكاء البشري، مثل التفكير والتعلم وحل المشكلات.

البرنامج مع وبدون الذكاء الاصطناعي

تختلف البرامج المزودة بالذكاء الاصطناعي وبدونه في الخصائص التالية:

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي هو المهيمن في مجالات مختلفة مثل:

الألعاب - يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في الألعاب الإستراتيجية مثل الشطرنج والبوكر وتيك تاك تو وما إلى ذلك، حيث يكون الكمبيوتر قادرًا على الحساب عدد كبير منجميع أنواع القرارات المبنية على المعرفة الإرشادية.

معالجة اللغة الطبيعية هي القدرة على التواصل مع جهاز كمبيوتر يفهم اللغة الطبيعية التي يتحدث بها البشر.

التعرف على الكلام - بعض الأنظمة الذكية قادرة على سماع وفهم اللغة التي يتواصل بها الشخص معها. يمكنهم التعامل مع لهجات مختلفة، عامية، الخ.

التعرف على خط اليد - يقرأ البرنامج النص المكتوب على الورق باستخدام قلم أو على الشاشة باستخدام قلم. يمكنه التعرف على أشكال الحروف وتحويلها إلى نص قابل للتحرير.

الروبوتات الذكية هي روبوتات قادرة على أداء المهام التي يكلفها بها البشر. لديهم أجهزة استشعار للكشف عن البيانات المادية من العالم الحقيقي، مثل الضوء والحرارة والحركة والصوت والصدمة والضغط. لديهم معالجات عالية الأداء وأجهزة استشعار متعددة وذاكرة ضخمة. بالإضافة إلى ذلك، فهم قادرون على التعلم من أخطائهم والتكيف مع البيئة الجديدة.

تاريخ تطور الذكاء الاصطناعي

إليكم تاريخ تطور الذكاء الاصطناعي خلال القرن العشرين

	يقوم كاريل كابيك بإخراج مسرحية في لندن بعنوان "Universal Robots"، والتي كانت أول استخدام لكلمة "robot" باللغة الإنجليزية.
	صاغ إسحاق عظيموف، خريج جامعة كولومبيا، مصطلح الروبوتات.
	آلان تورينج يطور اختبار تورينج لتقييم الذكاء. ينشر كلود شانون تحليلاً مفصلاً للعبة الشطرنج الفكرية.
	صاغ جون مكارثي مصطلح الذكاء الاصطناعي. عرض الإطلاق الأول لبرنامج الذكاء الاصطناعي في جامعة كارنيجي ميلون.
	اخترع جون مكارثي لغة البرمجة LISP للذكاء الاصطناعي.
	تظهر أطروحة داني بوبرو في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها فهم اللغة الطبيعية بشكل جيد.
	يقوم جوزيف وايزنباوم من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بتطوير إليزا، وهي مساعدة تفاعلية تجري الحوار باللغة الإنجليزية.
	قام العلماء في معهد ستانفورد للأبحاث بتطوير Sheki، وهو روبوت آلي قادر على استشعار وحل بعض المشاكل.
	قام فريق من الباحثين في جامعة إدنبره ببناء فريدي، الروبوت الاسكتلندي الشهير القادر على استخدام الرؤية للعثور على النماذج وتجميعها.
	تم بناء أول سيارة ذاتية التحكم يتم التحكم فيها بواسطة الكمبيوتر، وهي عربة ستانفورد.
	قام هارولد كوهين بتصميم وعرض تجميع برنامج آرون.
	برنامج شطرنج يتفوق على بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف.
	ستصبح الحيوانات الأليفة الآلية التفاعلية متاحة تجاريًا. يعرض معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا Kismet، وهو روبوت ذو وجه يعبر عن المشاعر. يستكشف Robot Nomad المناطق النائية في القارة القطبية الجنوبية ويجد النيازك.

"نحن على أعتاب أعظم التغيرات التي يمكن مقارنتها بالتطور البشري" - كاتب الخيال العلمي فيرنور ستيفان فينج

ما هو شعورك إذا علمت أنك على وشك حدوث تغيير كبير مثل الرجل الصغير في الرسم البياني أدناه؟

المحور الرأسي هو تطور البشرية، والمحور الأفقي هو الوقت

مثيرة، أليس كذلك؟

ومع ذلك، إذا قمت بإخفاء جزء من الرسم البياني، فسيبدو كل شيء أكثر واقعية.

المستقبل البعيد هو قاب قوسين أو أدنى

تخيل أنك تجد نفسك في عام 1750. في تلك الأيام، لم يكن الناس قد سمعوا بعد عن الكهرباء، وكانت الاتصالات عن بعد تتم بمساعدة المشاعل، وكانت وسيلة النقل الوحيدة تحتاج إلى تغذية بالقش قبل الرحلة. ولذا قررت أن تأخذ معك "الشخص من الماضي" وتظهر له الحياة في عام 2016. من المستحيل حتى أن تتخيل ما كان سيشعر به لو وجد نفسه في شوارع واسعة ومستوية كانت تسير على طولها السيارات. سوف يفاجأ ضيفك بذلك بشكل لا يصدق الناس المعاصرينيمكنهم التواصل حتى لو كانوا على جوانب مختلفة الكرة الأرضية، تابع الأحداث الرياضية في البلدان الأخرى، وشاهد الحفلات الموسيقية منذ 50 عامًا، واحفظ أي لحظة من الزمن في الصور أو مقاطع الفيديو. وإذا أخبرت هذا الرجل من عام 1750 عن الإنترنت الدولي محطة فضاءومصادم الهادرونات الكبير والنظرية النسبية، فمن المؤكد أن نظرته للعالم كانت ستنهار. يمكن أن يموت حتى من كثرة الانطباعات.

ولكن إليك ما هو مثير للاهتمام: إذا عاد ضيفك إلى قرنه "الأصلي" وقرر إجراء تجربة مماثلة، حيث يأخذ شخصًا من عام 1500 في رحلة في آلة الزمن، فعلى الرغم من أن الزائر من الماضي قد يفاجأ أيضًا بالكثيرين ومع ذلك، فإن تجربته لن تكون مثيرة للإعجاب - فالفرق بين 1500 و1750 ليس ملحوظًا كما هو الحال بين 1750 و2016.

إذا أراد شخص من القرن الثامن عشر أن يثير إعجاب ضيف من الماضي، فسيتعين عليه دعوة شخص عاش في عام 12000 قبل الميلاد، قبل الثورة الزراعية الكبرى. لقد كان من الممكن حقًا أن "يندهش" من تطور التكنولوجيا. عند رؤية أبراج الجرس العالية للكنائس، والسفن التي تحرث المحيطات، والمدن التي يسكنها الآلاف من السكان، كان يغمى عليه من تصاعد المشاعر.

وتيرة تطور التكنولوجيا والمجتمع تتزايد باستمرار. يطلق المخترع الأمريكي الشهير والمستقبلي ريموند كورزويل على هذا المصطلح اسم "قانون تسريع التاريخ". يحدث هذا لأن إدخال التقنيات الجديدة يسمح للمجتمع بالتطور بوتيرة أسرع من أي وقت مضى. على سبيل المثال، كان لدى الأشخاص الذين عاشوا في القرن التاسع عشر تكنولوجيا أكثر تقدمًا من أولئك الذين عاشوا في القرن الخامس عشر. لذلك، ليس من المستغرب أن يجلب القرن التاسع عشر إنجازات للبشرية أكثر من القرن الخامس عشر.

ولكن إذا كانت التكنولوجيا تتطور بشكل أسرع وأسرع، فيجب علينا أن نتوقع العديد من الاختراعات العظيمة في المستقبل، أليس كذلك؟ إذا كان كورزويل وأشخاصه ذوي التفكير المماثل على حق، فسنواجه في عام 2030 نفس المشاعر التي عاشها الشخص الذي جاء من عام 1750 إلى عالمنا. وبحلول عام 2050، سيكون العالم قد تغير كثيرا لدرجة أننا لن نتمكن من رؤية ملامح العقود السابقة.

كل ما سبق ليس خيالًا علميًا - فهو مؤكد علميًا ومنطقي تمامًا. ومع ذلك، لا يزال الكثيرون يشككون في مثل هذه الادعاءات. يحدث هذا لعدة أسباب:

1. يعتقد الكثير من الناس أن تطور المجتمع يحدث بشكل متساوٍ ومباشر. عندما نفكر فيما سيكون عليه العالم بعد 30 عامًا، نتذكر ما حدث في الثلاثين عامًا الماضية. عند هذه النقطة، نرتكب نفس الخطأ الذي ارتكبه الشخص المذكور في المثال أعلاه، والذي عاش عام 1750 وقام بدعوة ضيف من عام 1500. لكي تتخيل التقدم المحرز في المستقبل بشكل صحيح، عليك أن تتخيل أن التنمية تحدث بوتيرة أسرع بكثير مما كانت عليه في الماضي البعيد.

2. نحن ندرك مسار التنمية بشكل غير صحيح. مجتمع حديث. على سبيل المثال، إذا نظرنا إلى جزء صغير من منحنى أسي، فقد يبدو لنا خطًا مستقيمًا (تمامًا كما لو كنا ننظر إلى جزء من دائرة). ومع ذلك، فإن النمو الأسي ليس سلسًا وسلسًا. يوضح كورزويل أن التقدم يتبع منحنى على شكل حرف s، كما هو موضح في الرسم البياني أدناه:

تبدأ كل "جولة" من التطوير بقفزة مفاجئة، والتي يتم استبدالها بعد ذلك بنمو ثابت وتدريجي.

لذلك، تنقسم كل "جولة" جديدة من التطوير إلى عدة مراحل:

1. النمو البطيء (المرحلة المبكرة من التطور)؛
2. النمو السريع (عبارة التنمية الثانية "المتفجرة")؛
3. "التسوية"، عندما يتم الوصول إلى تقنية جديدة إلى حد الكمال.

إذا نظرنا إلى الأحداث الأخيرة، فقد نصل إلى استنتاج مفاده أننا لسنا على دراية كاملة بمدى سرعة تقدم التكنولوجيا. على سبيل المثال، بين عامي 1995 و2007، تمكنا من رؤية ظهور الإنترنت، ومايكروسوفت، وجوجل، وفيسبوك، الشبكات الاجتماعيةوالهواتف المحمولة، ومن ثم الهواتف الذكية. لكن الفترة بين عامي 2008 و2016 لم تكن غنية بالاكتشافات، على الأقل في مجال التكنولوجيا المتقدمة. وهكذا، نحن الآن في المرحلة الثالثة من خط التطوير على شكل حرف s.

3. يقع الكثير من الناس رهينة لتجاربهم الحياتية التي تشوه نظرتهم للمستقبل. وعندما نسمع أي تنبؤ بالمستقبل يتعارض مع وجهة نظرنا المبنية على تجارب سابقة، فإننا نعتبر هذا الحكم ساذجاً. على سبيل المثال، إذا أخبروك اليوم أنه في المستقبل سيعيش الناس 150-250 سنة أو، فمن المرجح أن تجيب: "هذا غبي، لأنه من المعروف أن الجميع بشر." في الواقع، كل الأشخاص الذين عاشوا في الماضي ماتوا وما زالوا يموتون اليوم. ولكن تجدر الإشارة إلى أنه لم يقم أحد بقيادة الطائرات أيضًا حتى تم اختراعها أخيرًا.

في الواقع، سوف يتغير الكثير في العقود القليلة المقبلة، وستكون التغييرات كبيرة جدًا بحيث يصعب حتى تخيلها الآن. وبعد قراءة هذا المقال حتى النهاية، يمكنك التعرف أكثر على ما يحدث الآن في عالم العلوم والتكنولوجيا العالية.

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

1. نحن نربط الذكاء الاصطناعي بأفلام مثل “ حرب النجوم"،"المنهي"وهلم جرا. وفي هذا الصدد، نتعامل معها على أنها خيال.

2. الذكاء الاصطناعي جميل مفهوم واسع. وينطبق هذا على كل من الآلات الحاسبة الجيبية والسيارات ذاتية القيادة. مثل هذا التنوع مربك.

3. نستخدم الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية، لكننا لا ندرك ذلك. نحن نعتبر الذكاء الاصطناعي شيئًا أسطوريًا من عالم المستقبل، لذلك يصعب علينا أن ندرك أنه موجود حولنا بالفعل.

وفي هذا الصدد، من الضروري أن نفهم عدة أشياء مرة واحدة وإلى الأبد. أولاً، الذكاء الاصطناعي ليس روبوتاً. الروبوت هو نوع من هياكل الذكاء الاصطناعي التي تحتوي في بعض الأحيان على شكل جسم الإنسان. ومع ذلك، الذكاء الاصطناعي هو جهاز كمبيوتر داخل الروبوت. ويمكن مقارنتها بالدماغ داخل جسم الإنسان. على سبيل المثال، الصوت الأنثوي الذي نسمعه هو مجرد تجسيد.

ثانيًا، ربما تكون قد صادفت بالفعل مفهوم "التفرد" أو "التفرد التكنولوجي". تم استخدام هذا المصطلح لوصف الموقف الذي لا تنطبق فيه القوانين والقواعد المعتادة. يستخدم هذا المفهوم في الفيزياء لوصف الثقوب السوداء أو لحظة ضغط الكون قبل الانفجار الكبير. في عام 1993، نشر فيرنور فينج مقالته الشهيرة التي استخدم فيها التفرد لتحديد نقطة في المستقبل عندما يتفوق الذكاء الاصطناعي على ذكاءنا. وفي رأيه أنه عندما تأتي هذه اللحظة، فإن العالم بكل قواعده وقوانينه سوف يتوقف عن الوجود كما كان من قبل.

وأخيرًا، هناك عدة أنواع من الذكاء الاصطناعي، ويمكن تمييز ثلاث فئات رئيسية منها:

1. الذكاء الاصطناعي المحدود (ANI، الذكاء الاصطناعي الضيق). إنه ذكاء اصطناعي متخصص في مجال واحد محدد. على سبيل المثال، يمكنه التغلب على بطل العالم في لعبة الشطرنج، ولكن هذا كل ما يمكنه فعله.

2. الذكاء الاصطناعي العام (AGI، الذكاء العام الاصطناعي). مثل هذا الذكاء الاصطناعي هو جهاز كمبيوتر يشبه ذكاؤه ذكاء الإنسان، أي أنه يمكنه أداء جميع المهام نفسها التي يقوم بها الإنسان. تصف البروفيسور ليندا جوتفريدسون هذه الظاهرة على النحو التالي: "يجسد الذكاء الاصطناعي العام قدرات التفكير المعممة، والتي تشمل أيضًا القدرة على التفكير والتخطيط وحل المشكلات والتفكير بشكل مجرد ومقارنة الأفكار المعقدة والتعلم بسرعة واستخدام الخبرة المتراكمة".

3. الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI، الذكاء الاصطناعي الفائق). يعرّف الفيلسوف السويدي والأستاذ في جامعة أكسفورد نيك بوستروم الذكاء الفائق بأنه "ذكاء يتفوق على ذكاء البشر في جميع المجالات تقريبًا، بما في ذلك الاختراع العلمي والمعرفة العامة والمهارات الاجتماعية".

حاليًا، تستخدم البشرية بنجاح الذكاء الاصطناعي المحدود. نحن في طريقنا لإتقان الذكاء الاصطناعي العام. ستناقش الأقسام التالية من المقالة كل فئة من هذه الفئات بالتفصيل.

عالم يحكمه الذكاء الاصطناعي المحدود

الذكاء الاصطناعي المحدود هو الذكاء الآلي الذي يساوي أو يتفوق على الذكاء البشري في حل المشكلات الضيقة. وفيما يلي بعض الأمثلة:

• وسيارة ذاتية القيادة من جوجل تتعرف على مختلف العقبات التي تعترض طريقها وتتفاعل معها؛
• هو "ملاذ" أشكال مختلفةالذكاء الاصطناعي المحدود. عند التنقل في جميع أنحاء المدينة باستخدام نصائح التنقل، والحصول على توصيات موسيقية من Pandora، والتحقق من توقعات الطقس، والتحدث إلى Siri، فأنت تستخدم ANI؛
• مرشحات البريد العشوائي في بريدك الإلكتروني - يتعلمون أولاً كيفية التعرف على البريد العشوائي، وبعد ذلك، بعد تحليل تجربتهم السابقة وتفضيلاتك، يقومون بنقل الرسائل إلى مجلد خاص؛
• يعد مترجم Google Translate مثالًا كلاسيكيًا على الذكاء الاصطناعي المحدود الذي يتعامل بشكل جيد مع مهمته الضيقة؛
• وفي لحظة هبوط الطائرة، يحدد نظام خاص يعتمد على الذكاء الاصطناعي البوابة التي يجب على الركاب الخروج من خلالها.

أنظمة الذكاء الاصطناعي المحدودة لا تشكل أي تهديد للإنسان. وفي أسوأ الحالات، قد يؤدي الفشل في مثل هذا النظام إلى كارثة محلية مثل ارتفاع الطاقة أو انهيار بسيط في السوق المالية.

كل اختراع جديد في مجال الذكاء الاصطناعي المحدود يقربنا خطوة واحدة من إنشاء ذكاء اصطناعي عام.

لماذا هذا صعب جدا؟

إذا حاولت إنشاء جهاز كمبيوتر يتمتع بنفس الذكاء الذي يتمتع به الإنسان، فستبدأ في تقدير قدرتك على التفكير حقًا. تصميم ناطحات السحاب، وإطلاق الصواريخ في الفضاء، ودراسة نظرية الانفجار الكبير - كل هذا أسهل بكثير من دراسة الدماغ البشري. في الوقت الحالي، يعتبر أذهاننا هو الكائن الأكثر تعقيدًا في الكون المرئي.

الشيء الأكثر إثارة للاهتمام هو أن الصعوبات في إنشاء الذكاء الاصطناعي العام تنشأ في الأشياء التي تبدو بسيطة. على سبيل المثال، إنشاء جهاز يمكنه مضاعفة أرقام مكونة من عشرة أرقام في جزء من الثانية ليس بالأمر الصعب. في الوقت نفسه، من الصعب للغاية كتابة برنامج يمكنه التعرف على من أمام الشاشة: قطة أم كلب. إنشاء جهاز كمبيوتر يمكنه التغلب على الإنسان في لعبة الشطرنج؟ بسهولة! جعل الآلة تقرأ وتفهم ما هو مكتوب في كتاب الأطفال؟ تنفق جوجل مليارات الدولارات لحل هذه المشكلة. لقد تم بالفعل حل أشياء مثل الحسابات الرياضية، وإنشاء الاستراتيجيات المالية، والترجمة من لغة إلى أخرى بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن الرؤية والإدراك والإيماءات والحركة في الفضاء لا تزال مشاكل لم يتم حلها بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر.

تبدو هذه المهارات بسيطة بالنسبة للإنسان لأنها تطورت عبر ملايين السنين من التطور. عندما تمد يدك لالتقاط شيء ما، تقوم عضلاتك وأربطتك وعظامك بسلسلة من العمليات التي تتوافق مع ما تراه عيناك.

ومن ناحية أخرى، فإن مضاعفة الأعداد الكبيرة ولعب الشطرنج هي إجراءات جديدة تمامًا بالنسبة للكائنات البيولوجية. ولهذا السبب من السهل جدًا أن يتفوق علينا الكمبيوتر في هذا الأمر. فكر في نوع البرنامج الذي ترغب في إنشائه: برنامج يمكن أن يتضاعف بسرعة أعداد كبيرةأو هل تتعرف فقط على الحرف B من آلاف الحروف الأخرى المكتوبة بخطوط مختلفة؟

مثال ممتع آخر: من خلال النظر إلى الصورة أدناه، يمكنك أنت والكمبيوتر التعرف بشكل لا لبس فيه على أنها تمثل مستطيلًا يتكون من مربعات ذات ظلين مختلفين:

ولكن بمجرد إزالة الخلفية السوداء، سيتم فتح الصورة الكاملة المخفية مسبقًا أمامنا:

لن يكون من الصعب على الشخص تسمية ووصف جميع الشخصيات التي يراها في هذه الصورة. ومع ذلك، فإن الكمبيوتر لن يتعامل مع هذه المهمة. وبعد تحليل الصورة أدناه، سيستنتج أن أمامه مزيج من العديد من الأجسام ثنائية الأبعاد من الأبيض والأسود و الألوان الرمادية. وفي هذه الحالة يستطيع الإنسان أن يقول بسهولة أن الصورة تظهر الحجر الأسود:

كل ما ذكر أعلاه يتعلق فقط بإدراك ومعالجة المعلومات الثابتة. لكي يتناسب مع مستوى الذكاء البشري، يحتاج الكمبيوتر إلى تعلم كيفية التعرف على تعبيرات الوجه والإيماءات وما إلى ذلك. ولكن كيف نحقق كل هذا؟

الخطوة الأولى نحو إنشاء ذكاء اصطناعي عام هي زيادة قوة الكمبيوتر

من الواضح أننا إذا أردنا إنشاء أجهزة كمبيوتر "ذكية"، فيجب أن تتمتع بنفس قدرات التفكير التي يتمتع بها البشر. إحدى الطرق لتحقيق ذلك هي زيادة عدد العمليات في الثانية. للقيام بذلك، من الضروري حساب عدد العمليات التي تقوم بها كل بنية دماغية بشرية في الثانية.

أجرى راي كورزويل بعض الحسابات وتمكن من التوصل إلى عدد يصل إلى 10,000,000,000,000,000 عملية في الثانية. يتمتع الدماغ البشري بنفس الإنتاجية تقريبًا.

أقوى كمبيوتر عملاق حاليًا هو الكمبيوتر الصيني Tianhe-2، الذي يبلغ أداؤه 34 كوادريليون عملية في الثانية. ومع ذلك، فإن حجم هذا الكمبيوتر العملاق مثير للإعجاب - فهو يغطي مساحة 720 مترًا مربعًا ويكلف 390 مليون دولار.

لذلك، إذا نظرت من الجانب الفني، إذن لدينا بالفعل جهاز كمبيوتر يمكن مقارنته في الأداء بالدماغ البشري. إنه غير متاح للمستهلك الشامل، ولكن في غضون عشر سنوات سيصبح كذلك. ومع ذلك، فإن الأداء ليس هو الشيء الوحيد الذي يمكن أن يمنح الكمبيوتر ذكاءً مثل الإنسان. والسؤال التالي هو: كيف نجعل جهاز كمبيوتر قويًا ذكيًا؟

الخطوة الثانية نحو إنشاء ذكاء اصطناعي عام هي منح الآلة الذكاء

وهذا هو الجزء الأكثر صعوبة في العملية، لأنه لا أحد يعرف حقًا كيفية جعل الكمبيوتر ذكيًا. لا يزال هناك جدل حول كيفية تمكين الآلة من التمييز بين القطط والكلاب أو التعرف على الحرف B. ومع ذلك، هناك العديد من الاستراتيجيات، بعضها موضح بإيجاز أدناه:

1. تقليد الدماغ البشري

ويعمل العلماء حاليًا على ما يسمى بالهندسة العكسية للدماغ البشري. ووفقا للتوقعات المتفائلة، سيتم الانتهاء من هذا العمل بحلول عام 2030. بمجرد إنشاء المشروع، سنكون قادرين على تعلم كل أسرار دماغنا واستخلاص أفكار جديدة منه. مثال على هذا النظام هو الشبكة العصبية الاصطناعية.

فكرة أخرى أكثر تطرفًا هي تقليد وظائف الدماغ البشري تمامًا. خلال هذه التجربة، تم التخطيط لتقطيع الدماغ إلى عدة طبقات رقيقة ومسح كل واحدة منها. بعد ذلك، باستخدام برنامج خاص، ستحتاج إلى إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد، ثم تنفيذه على جهاز كمبيوتر قوي. بعد ذلك، سنحصل على جهاز يقوم رسميًا بجميع وظائف الدماغ البشري - كل ما تبقى له هو جمع المعلومات والتعلم.

إلى متى علينا أن ننتظر حتى يتمكن العلماء من الإبداع؟ نسخة طبق الأصلالعقل البشري؟ منذ وقت طويل، لأنه حتى الآن لم يتمكن المتخصصون من نسخ حتى طبقة 1 مم من الدماغ، والتي تتكون من 302 خلية عصبية (يتكون دماغنا من 100.000.000.000 خلية عصبية).

2. تلخيص تطور الدماغ البشري

إن إنشاء جهاز كمبيوتر ذكي أمر ممكن من الناحية النظرية، وتطور أدمغتنا دليل على ذلك. إذا لم نتمكن من إنشاء نسخة طبق الأصل من الدماغ، فيمكننا محاولة تقليد تطوره. في الواقع، على سبيل المثال، من المستحيل بناء طائرة بمجرد تقليد أجنحة الطيور. لخلق الجودة الطائرات، فمن الأفضل استخدام طريقة أخرى.

كيف يمكننا محاكاة العملية التطورية لإنشاء ذكاء اصطناعي عام؟ وتسمى هذه الطريقة الخوارزمية الجينية. جوهر هذا النهج هو أن مشاكل التحسين والنمذجة يتم حلها باستخدام آليات مشابهة للانتقاء الطبيعي في الطبيعة. ستؤدي العديد من أجهزة الكمبيوتر مهامًا مختلفة، وسيتم "تقاطع" تلك الأكثر كفاءة مع بعضها البعض. سيتم استبعاد الأجهزة التي تفشل في إكمال المهمة. وهكذا، بعد العديد من التكرار لهذه التجربة، الخوارزمية الانتقاء الطبيعيسوف يخلق جهاز كمبيوتر أفضل على نحو متزايد. وتكمن الصعوبة هنا في أتمتة عملية التطور و"العبور"، لأن عملية التطور يجب أن تستمر من تلقاء نفسها.

عيب الطريقة الموصوفة هو أنه في طبيعة التطور يستغرق ملايين السنين، لكننا نحتاج إلى نتائج في غضون عقدين من الزمن.

3. نقل كافة المهام إلى جهاز الكمبيوتر

عندما يشعر العلماء باليأس، يحاولون إنشاء برنامج يختبر نفسه. قد تكون هذه هي الطريقة الواعدة لإنشاء الذكاء الاصطناعي العام.

تتمثل الفكرة في إنشاء جهاز كمبيوتر ستكون وظائفه الرئيسية هي البحث في الذكاء الاصطناعي وتغييرات الترميز. لن يتعلم مثل هذا الكمبيوتر بشكل مستقل فحسب، بل سيغير أيضًا بنيته الخاصة. يخطط العلماء لتعليم الكمبيوتر ليكون باحثًا وستكون مهمته الرئيسية هي تطوير ذكائه.

كل هذا يمكن أن يحدث قريبا جدا

يحدث التحسين المستمر لأجهزة الكمبيوتر والتجارب المبتكرة مع البرامج الجديدة بالتوازي. قد يظهر الذكاء العام الاصطناعي بسرعة وبشكل غير متوقع لسببين رئيسيين:

1. يبدو معدل النمو الأسي بطيئا للغاية، لكنه يمكن أن يتسارع في أي وقت.

2. عندما يتعلق الأمر ب برمجةيبدو أن التقدم يحدث ببطء شديد، لكن اكتشافًا واحدًا يمكن أن يأخذنا إلى مستوى جديد من التطور في غمضة عين. على سبيل المثال، نعلم جميعًا أن الناس كانوا يعتقدون سابقًا أن الأرض كانت في مركز الكون. وفي هذا الصدد، نشأت صعوبات كثيرة في دراسة الفضاء. ومع ذلك، فقد تغير النظام العالمي بشكل غير متوقع إلى مركزية الشمس. وبمجرد أن تغيرت الأفكار بشكل كبير، أصبح البحث الجديد ممكنا.

على الطريق من الذكاء الاصطناعي المحدود إلى الذكاء الاصطناعي الفائق

في مرحلة ما من تطور الذكاء الاصطناعي المحدود، ستبدأ أجهزة الكمبيوتر في التفوق علينا. والحقيقة هي أن الذكاء الاصطناعي المماثل للدماغ البشري سيكون له العديد من المزايا على البشر، من بينها ما يلي:

سرعة. تعمل الخلايا العصبية في دماغنا بتردد أقصى يبلغ 200 هرتز، بينما تعمل المعالجات الدقيقة الحديثة بسرعة 2 جيجا هرتز، أو أسرع بـ 10 ملايين مرة.

أبعاد. إن الدماغ البشري محدود بحجم الجمجمة، وبالتالي لا يمكن أن ينمو بشكل أكبر. يمكن أن يكون الكمبيوتر بأي حجم المزيد من المساحةلتخزين الملفات.

الموثوقية والمتانة. تعمل ترانزستورات الكمبيوتر بدقة أكبر من الخلايا العصبية في الدماغ. بالإضافة إلى ذلك، يمكن إصلاحها أو استبدالها بسهولة. يميل العقل البشري إلى الشعور بالتعب، في حين يمكن للكمبيوتر أن يعمل بكامل طاقته على مدار الساعة.

الذكاء الاصطناعي، المبرمج للتحسين الذاتي المستمر، لن يقتصر على أي حدود. وهذا يعني أنه بمجرد وصول الآلة إلى مستوى الذكاء البشري، فإنها لن تتوقف عند هذا الحد.

وبطبيعة الحال، عندما يصبح الكمبيوتر "أذكى" منا، فسيكون ذلك بمثابة صدمة للبشرية جمعاء. في الواقع، لدى معظمنا نظرة مشوهة للذكاء تبدو كما يلي:

نظرتنا المشوهة للذكاء.

المحور الأفقي هو الوقت، والمحور الرأسي هو الذكاء.

مستويات الذكاء تنتقل من الأسفل إلى الأعلى: النملة، الطائر، الشمبانزي، الشخص الغبي، أينشتاين. وبين الرجل الغبي وأينشتاين رجل يقول: ها ها! هذه الروبوتات المضحكة تتصرف مثل القرود!

يشار إلى تطور الذكاء الاصطناعي باللون الأحمر.

لذا فإن منحنى تطور الذكاء الاصطناعي على الرسم البياني يميل إلى الوصول إلى المستوى البشري. نشاهد كيف أصبحت الآلة تدريجيًا أكثر ذكاءً من الحيوان. ومع ذلك، بمجرد وصول الذكاء الاصطناعي إلى مستوى "الرجل المنغلق" أو، كما يقول نيك بوستروم، "أحمق القرية"، فهذا يعني أنه تم إنشاء الذكاء العام الاصطناعي. وفي هذه الحالة لن يكون من الصعب على الكمبيوتر أن يصل إلى مستوى أينشتاين. ويظهر هذا التطور السريع في الشكل أدناه:

ولكن ماذا سيحدث بعد ذلك؟

الانفجار الفكري

وهنا سيكون من المفيد أن نتذكر أن كل ما هو مكتوب في هذه المقالة هو وصف لتوقعات علمية حقيقية جمعها علماء محترمون.

على أية حال، فإن معظم نماذج الذكاء الاصطناعي المحدود تتضمن وظيفة التحسين الذاتي. ولكن حتى لو قمت بإنشاء الذكاء الاصطناعي الذي لا يوفر في البداية مثل هذه الوظيفة، فبعد أن وصل إلى مستوى الذكاء البشري، سيحصل الكمبيوتر على القدرة على التعلم بشكل مستقل حسب الرغبة. ونتيجة لذلك، سيتطور الذكاء الآلي تدريجياً ويصبح ذكاءً فائقاً يتفوق على العقل البشري بمرات عديدة.

هناك جدل حاليًا حول متى سيصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء البشري. ويتفق مئات العلماء على أن هذا سيحدث في عام 2040 تقريبًا. ليس وقتا طويلا، أليس كذلك؟

لذا، سيستغرق الذكاء الاصطناعي عقودًا حتى يصل إلى مستوى الذكاء البشري، لكن ذلك سيحدث في النهاية. سوف تتعلم أجهزة الكمبيوتر فهم العالم من حولها بنفس الطريقة التي يفهمها الطفل البالغ من العمر 4 سنوات. وفجأة، وبعد استيعاب هذه المعلومات، سيتقن النظام الفيزياء النظرية، ميكانيكا الكموالنظرية النسبية. خلال ساعة ونصف سيتحول الذكاء الاصطناعي إلى ذكاء اصطناعي أكبر بـ 170 ألف مرة من قدرات الدماغ البشري.

الذكاء الفائق هو ظاهرة لا يمكننا حتى فهمها جزئيًا. في أذهاننا، الشخص الذكي لديه معدل ذكاء 130، والشخص الغبي لديه معدل ذكاء أقل من 85. ولكن ما هي الكلمة التي يمكن اختيارها لمخلوق مع معدل ذكاء 12952؟

الذكاء مرادف للقوة، وهذا هو السبب هذه اللحظةالإنسان في قمة التطور، حيث يخضع جميع الكائنات الحية الأخرى. وهذا يعني أنه مع ظهور الذكاء الاصطناعي الفائق، سنتوقف عن كوننا "تاج الطبيعة". سنخضع للعقل الفائق.

إذا كانت أدمغتنا المحدودة قادرة على إنشاء شبكة Wi-Fi، فتخيل ما يمكن أن يخلقه عقل أكبر منا بمئات أو آلاف أو حتى ملايين المرات. سيكون هذا الذكاء قادرًا على التحكم في موقع كل ذرة على الكوكب. كل ما نعتبره الآن سحرًا أو قوة الله سيصبح المهمة اليومية للذكاء الفائق. سيكون Supermind قادرًا على هزيمة الشيخوخة وشفاء الأمراض والقضاء على الجوع وحتى الموت. وسيكون قادرًا أيضًا على إعادة برمجة الطقس لحماية الحياة على الأرض. لكن الذكاء الفائق يمكنه تدمير الحياة على الكوكب في غمضة عين. في فهمنا الحالي للواقع، سوف يستقر الله بجانبنا في دور الذكاء الفائق. والسؤال الوحيد الذي يجب أن نطرحه على أنفسنا هو: هل سيكون هذا إلهًا صالحًا؟

الذكاء الاصطناعي – في مؤخراواحدة من المواضيع الأكثر شعبية في عالم التكنولوجيا. عقول مثل إيلون ماسك وستيفن هوكينج وستيف وزنياك تشعر بقلق بالغ إزاء أبحاث الذكاء الاصطناعي وتجادل بأن ابتكارها يهددنا خطر مميت. وفي الوقت نفسه، أدت أفلام الخيال العلمي وهوليوود إلى ظهور العديد من المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي. هل نحن حقًا في خطر وما هي الأخطاء التي نرتكبها عندما نتخيل تدمير Skynet Earth أو البطالة العامة أو على العكس من ذلك الرخاء والهم؟ لقد بحث موقع Gizmodo في الأساطير البشرية حول الذكاء الاصطناعي. وهنا الترجمة الكاملة لمقالته.

لقد تم وصفه بأنه أهم اختبار لذكاء الآلة منذ أن هزم ديب بلو غاري كاسباروف في مباراة شطرنج قبل 20 عامًا. هزم Google AlphaGo الأستاذ الكبير Lee Sedol في بطولة Go بنتيجة ساحقة بلغت 4:1، مما يوضح مدى جدية تقدم الذكاء الاصطناعي (AI). لم يكن اليوم المشؤوم الذي ستتفوق فيه الآلات أخيرًا على البشر في الذكاء قريبًا جدًا من أي وقت مضى. ولكن يبدو أننا لم نقترب من فهم العواقب المترتبة على هذا الحدث التاريخي.

في الواقع، نحن نتشبث بمفاهيم خاطئة خطيرة وحتى خطيرة حول الذكاء الاصطناعي. في العام الماضي، حذّر مؤسس شركة SpaceX، إيلون ماسك، من أن الذكاء الاصطناعي قد يسيطر على العالم. وأثارت كلماته عاصفة من التعليقات من المعارضين والمؤيدين لهذا الرأي. بالنسبة لمثل هذا الحدث الضخم في المستقبل، هناك قدر مدهش من الخلاف حول ما إذا كان سيحدث، وإذا كان الأمر كذلك، فبأي شكل. وهذا أمر مثير للقلق بشكل خاص نظرا للفوائد المذهلة التي يمكن أن تجنيها البشرية من الذكاء الاصطناعي والمخاطر المحتملة. على عكس الاختراعات البشرية الأخرى، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تغيير الإنسانية أو تدميرنا.

من الصعب معرفة ما يجب تصديقه. ولكن بفضل العمل المبكر الذي قام به علماء الكمبيوتر، وعلماء الأعصاب، ومنظري الذكاء الاصطناعي، بدأت صورة أكثر وضوحًا في الظهور. فيما يلي بعض المفاهيم الخاطئة والخرافات الشائعة حول الذكاء الاصطناعي.

الخرافة رقم 1: "لن نتمكن أبدًا من إنشاء ذكاء اصطناعي يتمتع بذكاء مماثل للبشر"

الواقع:لدينا بالفعل أجهزة كمبيوتر تعادل أو تتجاوز القدرات البشرية في لعبة الشطرنج، وGo، وتداول الأسهم، والمحادثة. لا يمكن لأجهزة الكمبيوتر والخوارزميات التي تديرها أن تتحسن. إنها مسألة وقت فقط قبل أن يتفوقوا على البشر في أي مهمة.

قال غاري ماركوس، عالم النفس البحثي في ​​جامعة نيويورك، إن "كل شخص" يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي يعتقد أن الآلات سوف تهزمنا في نهاية المطاف: "الفرق الحقيقي الوحيد بين المتحمسين والمتشككين هو تقديرات التوقيت". يعتقد المستقبليون مثل راي كورزويل أن هذا يمكن أن يحدث في غضون بضعة عقود، بينما يقول آخرون أن الأمر سيستغرق قرونًا.

إن المتشككين في الذكاء الاصطناعي غير مقنعين عندما يقولون إن هذه مشكلة تكنولوجية غير قابلة للحل، وأن هناك شيئا فريدا بشأن طبيعة الدماغ البيولوجي. أدمغتنا عبارة عن آلات بيولوجية، فهي موجودة في العالم الحقيقي وتلتزم بالقوانين الأساسية للفيزياء. لا يوجد شيء غير معروف عنهم.

الخرافة الثانية: "الذكاء الاصطناعي سيكون لديه وعي"

الواقع:يتخيل معظمهم أن الذكاء الآلي سيكون واعيًا ويفكر بالطريقة التي يفكر بها البشر. علاوة على ذلك، يعتقد النقاد، مثل بول ألين، المؤسس المشارك لشركة مايكروسوفت، أننا لا نستطيع حتى الآن تحقيق الذكاء العام الاصطناعي (القادر على حل أي مشكلة عقلية يمكن للإنسان أن يحلها) لأننا نفتقر إلى نظرية علمية للوعي. ولكن كما يقول موراي شاناهان، اختصاصي الروبوتات الإدراكية في إمبريال كوليدج لندن، لا ينبغي لنا أن نساوي بين المفهومين.

"الوعي هو بالتأكيد شيء مدهش ومهم، لكنني لا أعتقد أنه ضروري للذكاء الاصطناعي على المستوى البشري. لكي نكون أكثر دقة، نستخدم كلمة "الوعي" للإشارة إلى العديد من السمات النفسية والمعرفية التي "يأتي بها" الشخص، كما يوضح العالم.

ومن الممكن أن نتخيل آلة ذكية تفتقر إلى واحدة أو أكثر من هذه الميزات. في نهاية المطاف، قد نتمكن من إنشاء ذكاء اصطناعي ذكي بشكل لا يصدق وغير قادر على إدراك العالم بشكل ذاتي ووعي. يرى شاناهان أنه يمكن الجمع بين العقل والوعي في آلة، لكن يجب ألا ننسى أن هذين المفهومين مختلفان.

فمجرد اجتياز الآلة لاختبار تورينج، والذي لا يمكن تمييزها فيه عن الإنسان، لا يعني أنها واعية. بالنسبة لنا، قد يبدو الذكاء الاصطناعي المتقدم واعيًا، لكنه لن يكون أكثر وعيًا بذاته مثل الحجر أو الآلة الحاسبة.

الخرافة الثالثة: "لا ينبغي أن نخاف من الذكاء الاصطناعي"

الواقع:في شهر يناير، قال مؤسس فيسبوك، مارك زوكربيرج، إنه لا ينبغي لنا أن نخاف من الذكاء الاصطناعي لأنه سيقدم قدرًا لا يصدق من الأشياء الجيدة للعالم. انه نصف الحق. سوف نستفيد بشكل كبير من الذكاء الاصطناعي، من السيارات ذاتية القيادة إلى إنشاء أدوية جديدة، ولكن ليس هناك ما يضمن أن كل تطبيق للذكاء الاصطناعي سيكون حميدا.

يمكن لنظام ذكي للغاية أن يعرف كل شيء عن مهمة محددة، مثل حل مشكلة مالية شائكة أو اختراق نظام دفاع العدو. ولكن خارج حدود هذه التخصصات، سيكون جاهلا وغير واعي إلى حد كبير. يعتبر نظام DeepMind من Google خبيرًا في لعبة Go، لكنه ليس لديه القدرة أو السبب لاستكشاف مجالات خارج تخصصه.

قد لا تخضع العديد من هذه الأنظمة لاعتبارات أمنية. ومن الأمثلة الجيدة على ذلك فيروس ستوكسنت المعقد والقوي، وهو عبارة عن دودة عسكرية طورتها الجيوش الإسرائيلية والأميركية للتسلل إلى محطات الطاقة النووية الإيرانية وتخريبها. لقد أصاب هذا الفيروس بطريقة أو بأخرى (عن عمد أو عن غير قصد) محطة طاقة نووية روسية.

مثال آخر هو برنامج Flame المستخدم للتجسس الإلكتروني في الشرق الأوسط. من السهل أن نتصور أن الإصدارات المستقبلية من Stuxnet أو Flame تتجاوز الغرض المقصود منها وتتسبب في أضرار جسيمة للبنية التحتية الحساسة. (لكي نكون واضحين، هذه الفيروسات ليست ذكاءً اصطناعيًا، لكنها قد تمتلكه في المستقبل، ومن هنا يأتي القلق).

تم استخدام فيروس Flame للتجسس الإلكتروني في الشرق الأوسط. الصورة: سلكي

الخرافة الرابعة: "الذكاء الاصطناعي الفائق سيكون أذكى من أن يرتكب الأخطاء"

الواقع:يعتقد باحث الذكاء الاصطناعي ومؤسس Surfing Samurai Robots ريتشارد لوسيمور أن معظم السيناريوهات يوم القيامةالمتعلقة بالذكاء الاصطناعي غير متناسقة. إنها مبنية دائمًا على افتراض أن الذكاء الاصطناعي يقول: "أعلم أن تدمير البشرية سببه فشل في تصميمي، لكنني مجبر على القيام بذلك على أي حال". يقول لوسيمور إنه إذا تصرف الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، مفكرًا في تدميرنا، فإن مثل هذه التناقضات المنطقية ستطارده طوال حياته. وهذا بدوره يحط من قاعدته المعرفية ويجعله غبيًا جدًا بحيث لا يخلق موقفًا خطيرًا. ويجادل العالم أيضًا بأن الأشخاص الذين يقولون: "لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل إلا ما تمت برمجته للقيام به" مخطئون تمامًا مثل زملائهم في فجر عصر الكمبيوتر. في ذلك الوقت، استخدم الناس هذه العبارة للقول بأن أجهزة الكمبيوتر لم تكن قادرة على إظهار أدنى قدر من المرونة.

يختلف بيتر ماكنتاير وستيوارت أرمسترونج، اللذان يعملان في معهد مستقبل الإنسانية بجامعة أكسفورد، مع لوسيمور. ويجادلون بأن الذكاء الاصطناعي مرتبط إلى حد كبير بكيفية برمجته. يعتقد ماكنتاير وأرمسترونج أن الذكاء الاصطناعي لن يكون قادرًا على ارتكاب الأخطاء أو أن يكون غبيًا جدًا بحيث لا يعرف ما نتوقعه منه.

"بحكم التعريف، الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) هو موضوع يتمتع بذكاء أكبر بكثير من ذكاء أفضل دماغ بشري في أي مجال من مجالات المعرفة. يقول ماكنتاير: "سيعرف بالضبط ما أردناه أن يفعله". يعتقد كلا العالمين أن الذكاء الاصطناعي لن يفعل إلا ما تمت برمجته للقيام به. ولكن إذا أصبح ذكيا بما فيه الكفاية، فسوف يفهم مدى اختلاف ذلك عن روح القانون أو نوايا الناس.

قارن ماكنتاير الوضع المستقبلي للبشر والذكاء الاصطناعي بالتفاعل الحالي بين الإنسان والفأر. هدف الفأر هو البحث عن الطعام والمأوى. لكنه غالباً ما يتعارض مع رغبة الشخص الذي يريد أن يتجول حيوانه بحرية. "نحن أذكياء بما فيه الكفاية لفهم بعض أهداف الفئران. يقول العالم: "لذا فإن ASI سوف يفهم أيضًا رغباتنا، لكنه سيكون غير مبالٍ بها".

كما تظهر حبكة فيلم Ex Machina، سيكون من الصعب للغاية على أي شخص التمسك بذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً

الخرافة الخامسة: "تصحيح بسيط سيحل مشكلة التحكم بالذكاء الاصطناعي"

الواقع:من خلال خلق الذكاء الاصطناعي أذكى من الشخصنحن نواجه مشكلة تعرف باسم "مشكلة السيطرة". يقع المستقبليون ومنظرو الذكاء الاصطناعي في حالة من الارتباك التام إذا سألتهم كيف سنحتوي ونحد من ASI في حالة ظهورها. أو كيفية التأكد من أنه سيكون ودودًا تجاه الناس. في الآونة الأخيرة، اقترح الباحثون في معهد جورجيا للتكنولوجيا بسذاجة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتعلم القيم الإنسانية والقواعد الاجتماعية من خلال قراءة القصص البسيطة. في الواقع، سيكون الأمر أكثر صعوبة بكثير.

يقول أرمسترونج: "لقد تم اقتراح الكثير من الحيل البسيطة التي يمكن أن تحل مشكلة التحكم في الذكاء الاصطناعي برمتها". تضمنت الأمثلة برمجة ASI بحيث يكون غرضها هو إرضاء الناس، أو بحيث تعمل ببساطة كأداة في يد الشخص. خيار آخر هو دمج مفاهيم الحب أو الاحترام في الكود المصدري. ولمنع الذكاء الاصطناعي من تبني رؤية مبسطة وأحادية الجانب للعالم، فقد تم اقتراح برمجته بحيث يقدر التنوع الفكري والثقافي والاجتماعي.

لكن هذه الحلول بسيطة للغاية، مثل محاولة لحصر التعقيد الكامل لما يحبه الإنسان وما يكرهه في تعريف سطحي واحد. حاول، على سبيل المثال، التوصل إلى تعريف واضح ومنطقي وعملي لكلمة "الاحترام". وهذا أمر صعب للغاية.

يمكن للآلات الموجودة في The Matrix أن تدمر البشرية بسهولة

الخرافة السادسة: "الذكاء الاصطناعي سوف يدمرنا"

الواقع:ليس هناك ما يضمن أن الذكاء الاصطناعي سوف يدمرنا، أو أننا لن نتمكن من إيجاد طريقة للسيطرة عليه. وكما قال مُنظِّر الذكاء الاصطناعي إليعازر يودكوفسكي: "إن الذكاء الاصطناعي لا يحبك ولا يكرهك، بل أنت مصنوع من ذرات يمكنه استخدامها لأغراض أخرى".

في كتابه "الذكاء الاصطناعي. مراحل. التهديدات. "الاستراتيجيات"، كتب فيلسوف أكسفورد نيك بوستروم أن الذكاء الاصطناعي الفائق الحقيقي، بمجرد ظهوره، سيشكل مخاطر أكبر من أي اختراع بشري آخر. كما أعربت عقول بارزة مثل إيلون ماسك، وبيل جيتس، وستيفن هوكينج (الذي حذر الأخير من أن الذكاء الاصطناعي قد يكون "أسوأ خطأ نرتكبه في التاريخ") عن قلقها.

قال ماكنتاير إنه بالنسبة لمعظم الأغراض التي قد تكون لدى ASI، هناك أسباب وجيهة للتخلص من الأشخاص.

"يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ، بشكل صحيح تماما، بأننا لا نريد له أن يزيد أرباح شركة معينة إلى الحد الأقصى، مهما كانت التكلفة التي يتحملها العملاء والبيئة والحيوانات. لذلك، لديه حافز قوي للتأكد من عدم مقاطعته أو التدخل فيه أو إيقافه أو تغييره في أهدافه، لأن ذلك من شأنه أن يمنع تحقيق أهدافه الأصلية.

وما لم تعكس أهداف المبادرة أهدافنا بشكل وثيق، فسوف يكون لديها سبب وجيه لمنعنا من إيقافها. وبالنظر إلى أن مستوى ذكائه يتجاوز مستوى ذكائنا بشكل كبير، فلا يمكننا فعل أي شيء حيال ذلك.

لا أحد يعرف الشكل الذي سيتخذه الذكاء الاصطناعي أو كيف يمكن أن يهدد البشرية. وكما أشار ماسك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى وتنظيمها ومراقبتها. أو قد يكون مشبعًا بالقيم الإنسانية أو برغبة عارمة في أن يكون ودودًا مع الناس.

الخرافة السابعة: "الذكاء الاصطناعي الفائق سيكون ودودًا"

الواقع:يعتقد الفيلسوف إيمانويل كانط أن العقل يرتبط بقوة بالأخلاق. عالم الأعصاب ديفيد تشالمرز في دراسته “التفرد: التحليل الفلسفيأخذ فكرة كانط الشهيرة وطبقها على الذكاء الاصطناعي الفائق الناشئ.

إذا كان هذا صحيحا... فيمكننا أن نتوقع أن يؤدي الانفجار الفكري إلى انفجار أخلاقي. يمكننا بعد ذلك أن نتوقع أن تكون أنظمة ASI الناشئة ذات أخلاقيات فائقة وذكاء فائق، مما يسمح لنا أن نتوقع جودة جيدة منها.

لكن فكرة أن الذكاء الاصطناعي المتقدم سوف يكون مستنيرًا ولطيفًا ليست معقولة جدًا في جوهرها. وكما أشار أرمسترونج، هناك العديد من مجرمي الحرب الأذكياء. لا يبدو أن العلاقة بين الذكاء والأخلاق موجودة بين البشر، لذلك فهو يشكك في عمل هذا المبدأ بين الأشكال الذكية الأخرى.

"الأشخاص الأذكياء الذين يتصرفون بشكل غير أخلاقي يمكن أن يسببوا الألم على نطاق أوسع بكثير من نظرائهم الأغبى. يقول أرمسترونج: "إن العقلانية تمنحهم ببساطة الفرصة ليكونوا سيئين بذكاء عظيم، ولا يحولهم إلى أشخاص طيبين".

وكما أوضح ماكنتاير، فإن قدرة الشخص على تحقيق هدف ما لا علاقة لها بما إذا كان الهدف معقولًا في البداية أم لا. "سنكون محظوظين جدًا إذا كان الذكاء الاصطناعي لدينا موهوبين بشكل فريد ومستوى أخلاقهم يرتفع جنبًا إلى جنب مع ذكائهم. إن الاعتماد على الحظ ليس هو النهج الأفضل لشيء يمكن أن يشكل مستقبلنا.

الخرافة الثامنة: "مخاطر الذكاء الاصطناعي والروبوتات متساوية"

الواقع:وهذا خطأ شائع بشكل خاص ترتكبه وسائل الإعلام غير الناقدة افلام هوليودمثل "المنهي".

إذا كان الذكاء الاصطناعي الفائق مثل Skynet يريد حقًا تدمير البشرية، فلن يستخدم androids مدافع رشاشة ذات ستة براميل. سيكون من الأكثر فاعلية إرسال وباء بيولوجي أو المادة اللزجة النانوية. أو ببساطة تدمير الغلاف الجوي.

من المحتمل أن يكون الذكاء الاصطناعي خطيرًا ليس لأنه يمكن أن يؤثر على تطور الروبوتات، ولكن بسبب مدى تأثير مظهره على العالم بشكل عام.

الخرافة التاسعة: "إن تصوير الذكاء الاصطناعي في الخيال العلمي هو تمثيل دقيق للمستقبل"

أنواع كثيرة من العقول. الصورة: إليعازر يودكوفسكي

بالطبع، استخدم المؤلفون والمستقبليون الخيال العلمي لتقديم تنبؤات رائعة، لكن أفق الحدث الذي أنشأته ASI هو قصة مختلفة تمامًا. علاوة على ذلك، فإن الطبيعة غير البشرية للذكاء الاصطناعي تجعل من المستحيل بالنسبة لنا أن نعرف طبيعته وشكله، وبالتالي التنبؤ بها.

ولتسلية البشر الأغبياء، يصور الخيال العلمي معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي على أنها مشابهة لنا. "هناك طيف من كل العقول الممكنة. يقول ماكنتاير: "حتى بين البشر، أنت مختلف تمامًا عن جارك، لكن هذا الاختلاف لا يقارن بكل العقول التي يمكن أن توجد".

ليس من الضروري أن يكون معظم الخيال العلمي دقيقًا من الناحية العلمية حتى يروي قصة مقنعة. عادة ما يتكشف الصراع بين أبطال يتمتعون بنفس القوة. يروي أرمسترونج متثائبًا: "تخيل كم ستكون القصة مملة عندما يقضي الذكاء الاصطناعي بلا وعي أو فرح أو كراهية على البشرية دون أي مقاومة لتحقيق هدف غير مثير للاهتمام".

يعمل مئات الروبوتات في مصنع تيسلا

الخرافة رقم 10: "إنه لأمر فظيع أن الذكاء الاصطناعي سوف يستولي على جميع وظائفنا"

الواقع:إن قدرة الذكاء الاصطناعي على أتمتة الكثير مما نقوم به وقدرته على تدمير البشرية هما شيئان مختلفان تمامًا. ولكن وفقا لمارتن فورد، مؤلف كتاب "فجر الروبوتات: التكنولوجيا وتهديد مستقبل البطالة"، غالبا ما يُنظر إليها ككل. من الجيد أن نفكر في المستقبل البعيد للذكاء الاصطناعي، طالما أنه لا يصرف انتباهنا عن التحديات التي سنواجهها في العقود المقبلة. وأهمها الأتمتة الجماعية.

لا أحد يشك في أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل العديد من المهن القائمة، من عامل المصنع إلى... المناصب العلياالعمال ذوي الياقات البيضاء. ويتوقع بعض الخبراء أن نصف الوظائف في الولايات المتحدة معرضة لخطر الأتمتة في المستقبل القريب.

لكن هذا لا يعني أننا غير قادرين على التعامل مع الصدمة. بشكل عام، يعد التخلص من معظم أعمالنا، الجسدية والعقلية، هدفًا شبه طوباوي لجنسنا البشري.

يقول ميلر: "سيدمر الذكاء الاصطناعي الكثير من الوظائف في غضون عقدين من الزمن، لكن هذا ليس بالأمر السيئ". وسوف تحل السيارات ذاتية القيادة محل سائقي الشاحنات، وهو ما من شأنه أن يقلل من تكاليف التوصيل، ونتيجة لذلك، يجعل العديد من المنتجات أرخص. "إذا كنت سائق شاحنة وتكسب لقمة عيشك، فسوف تخسر، ولكن على العكس من ذلك، سيكون الجميع قادرين على شراء المزيد من السلع بنفس الراتب. يقول ميلر: "سوف يتم إنفاق الأموال التي يوفرونها على السلع والخدمات الأخرى التي ستخلق فرص عمل جديدة للناس".

في جميع الاحتمالات، سيعمل الذكاء الاصطناعي على خلق فرص جديدة لإنتاج السلع، وتحرير الناس للقيام بأشياء أخرى. وسوف يصاحب التقدم في الذكاء الاصطناعي تقدم في مجالات أخرى، وخاصة التصنيع. وفي المستقبل، سيصبح من الأسهل علينا، وليس الأصعب، تلبية احتياجاتنا الأساسية.

تظهر الأخبار حول التطورات الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي بوتيرة تحسد عليها. لذلك، في شهر يناير من هذا العام، أعلنت جوجل عن خططها، بالشراكة مع Movidius، لإنشاء معالجات متنقلة تتمتع بقدرات التعلم الآلي. تتمثل الأهداف المعلنة للشراكة في توفير قدرات الذكاء الآلي للأشخاص في أجهزتهم المحمولة. وفي فبراير، قدم مهندسو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالفعل معالج Eyeriss، والذي بفضله يمكن أن يظهر الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المحمولة. وهذا على خلفية حقيقة أن حجم الاستثمار في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي يتزايد من سنة إلى أخرى.

كل شيء يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي سوف يخترق هواتفنا الذكية قريبًا، والتي ستصبح أكثر ذكاءً بشكل ملحوظ. إذن نحن لسنا بعيدين عن انتفاضة الآلات؟ إلى أي مدى تحتاج الآلات إلى أن تصبح أكثر ذكاءً لتتمكن من السيطرة على البشر؟ وما مدى صحتها؟

الذكاء الاصطناعي واحد، الذكاء الاصطناعي اثنان، الذكاء الاصطناعي ثلاثة

عندما نقرأ أو نسمع عن الذكاء الاصطناعي، يتخيل الكثير منا شركة SkyNet والآلات من فيلم Terminator الشهير. ماذا يقصد الباحثون والمطورون بهذا المفهوم؟

هناك ثلاثة أنواع من الذكاء الاصطناعي التي يتعين علينا أو قد يتعين علينا إنشاؤها:

استهدفت الذكاء الاصطناعي بشكل ضيق. وهذا بالضبط ما سنحصل عليه في هواتفنا الذكية الجديدة في المستقبل القريب. ويتفوق هذا الذكاء على الذكاء البشري في بعض الأنشطة أو العمليات. يمكن لجهاز الكمبيوتر الذي يتمتع بذكاء اصطناعي عالي الاستهداف أن يهزم بطل العالم في الشطرنج، أو يوقف السيارة، أو يختار النتائج الأكثر صلة في محرك البحث.

تكمن قوة هذا الذكاء الاصطناعي في القدرات الحاسوبية للمعالجات. كلما زادت هذه الفرص، كلما تم حل المهام المعينة بشكل أكثر فعالية. ومع زيادة قوة المعالج لا توجد مشاكل الآن. الذكاء الاصطناعي ذو التركيز الضيق، في فلسفة الذكاء الاصطناعي (يوجد شيء من هذا القبيل) يسمى ضعيفًا.

لكن قدرات الحوسبة وحدها، وفقا للعلماء، ليست كافية لإنشاء آلات ذكية حقا. على الرغم من أن الحالة الوهمية للانتقال التلقائي للذكاء الاصطناعي الضعيف إلى القوي هي التي شكلت الأساس لسيناريو أفلام Terminator. SkyNet هو كمبيوتر عملاق تابع لوزارة الدفاع الأمريكية مصمم لإدارة النظام الدفاع الصاروخييكتسب وعيه ويبدأ في اتخاذ قراراته بنفسه.

الذكاء الاصطناعي العام. إذا أنشأنا بالفعل أنظمة ذات ذكاء اصطناعي مستهدف بشكل ضيق ووجدنا تطبيقات عملية لها، فمع الذكاء الاصطناعي العام، يصبح كل شيء أكثر تعقيدًا. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو بالفعل ذكاء على مستوى الإنسان. إنه عالمي وقادر على القيام بنفس العمليات الفكرية التي يقوم بها الدماغ البشري.

إذا رأينا روبوتات شبيهة بالبشر تمامًا في حياتنا، فسيكون لديها هذا النوع من الذكاء بالضبط. تذكر الروبوت أندرو من فيلم كريس كولومبوس Bicentennial Man. وستكون الروبوتات التي تتمتع بمثل هذا الذكاء الاصطناعي قادرة على التعلم والتفكير واتخاذ القرارات بشكل مستقل مثل البشر. سيكونون قادرين على بناء علاقات مع الأشخاص من حولهم، ليصبحوا أصدقاء ومساعدين. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يسمى القوي.

ولكن هناك فجوة بين الذكاء الاصطناعي القوي والضعيف. للانتقال من واحدة إلى أخرى، لا يكفي زيادة القدرة الحاسوبية لأجهزة الكمبيوتر، بل تحتاج أيضًا إلى منحها الذكاء. ولم يتوصل العلماء بعد إلى طريقة واضحة للقيام بذلك.

الذكاء الاصطناعي الفائق. وهذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو الذي يجذب اهتمامًا واسع النطاق. ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أن العديد من العلماء ينظرون إلى إمكانية إنشائها على أنها خطر على البشرية. SkyNet هو مثال على هذا التهديد.

الذكاء الفائق سيكون أذكى من أي شخص. سيكون متفوقًا على الإنسان في كل مجال تقريبًا. سوف تكون قادرة على حل المشاكل المعقدة والقيام بها اكتشافات علمية. كيف ستتصرف الآلة الذكية فيما يتعلق بالإنسانية؟

يقترح العلماء ثلاثة نماذج للتفاعل:

وحي- يمكننا الحصول على إجابة لأي سؤال معقد.

شرك- سيفعل كل ما نحتاجه بنفسه، وذلك باستخدام المجمع الجزيئي على الأقل، وحتى المختبرات والمصانع الآلية التي تعمل دون تدخل بشري.

السيادي- سيجد المشكلة بنفسه ويحلها بنفسه.

كما ترون فإن مصطلح “الذكاء الاصطناعي” يحتوي على ثلاثة أشكال لوجود الذكاء الاصطناعي. والاختلافات بينهم كبيرة، وكذلك عواقب الانتقال من ذكاء اصطناعي إلى آخر. هل نستطيع تحديد مستوى الذكاء السيارات الذكيةحتى نتمكن من فهم من نتعامل معه؟

كيفية قياس الذكاء الاصطناعي؟

يختلف الناس عن بعضهم البعض في مستوى ذكائهم. لأجله تحديد الكمياتوتستخدم اختبارات خاصة. اختبار الذكاء معروف للكثيرين. كيف يتم قياس ذكاء الآلات؟

إذا اتبعنا نهجا غير نقدي للتقارير الإعلامية، فالمستوى الفكري السيارات الحديثةيتراوح معدل الذكاء بين 4 طفل عمره سنةومراهق يبلغ من العمر 13 عامًا. يوضح هذان الرقمان طريقتين لقياس ذكاء الآلة.

في عام 2015، قام فريق من العلماء من إلينوي باختبار نظام الذكاء الاصطناعي ConceptNet الذي تم إنشاؤه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا باستخدام اختبار الذكاء القياسي للأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 2.5 إلى 7 سنوات. تتوافق نتائج الآلة مع متوسط ​​أداء طفل يبلغ من العمر أربع سنوات.

بالإضافة إلى استخدام الاختبارات المصممة للبشر، هناك اختبار خاص مصمم للآلات معروف ومستخدم على نطاق واسع. تم تصميم اختبار تورينج لتحديد ما إذا كانت الآلة قادرة على التفكير.

الاختبار على النحو التالي. ويتواصل شخص واحد – القاضي – مع محاورين لا يراهما. تتم جميع التفاعلات عن طريق المراسلة باستخدام جهاز كمبيوتر وسيط. أحد المحاورين هو شخص، والآخر هو برنامج كمبيوتر يتظاهر بأنه شخص. إذا لم يتمكن القاضي من تحديد أي من محاوريه هو البرنامج، فإن الآلة تعتبر قد اجتازت الاختبار.

حتى الآن، تم اجتياز اختبار تورينج مرة واحدة فقط. في عام 2014، تمكن برنامج يوجين جوستمان، الذي قلد مراهقًا يبلغ من العمر 13 عامًا أطلق عليه المطورون اسم Zhenya Goostman، من تضليل القضاة وانتحال شخصية شخص ما.

ومع ذلك، هناك العديد من الاعتراضات على مثل هذه الاختبارات. تعد كل من أجهزة الكمبيوتر وبرامجها اليوم حاملة لذكاء اصطناعي ضعيف وضيق التركيز. مثل هذا الذكاء لا يمكنه إلا تقليد الشخص الذي يجري الاختبار.

كل شيء سيتغير عندما ننتقل من الذكاء الاصطناعي الضعيف إلى الذكاء الاصطناعي القوي. إن الآلة التي تتمتع بذكاء اصطناعي عام، والتي ستكون مشابهة للذكاء البشري، سيكون لديها بالفعل وعي ووعي ذاتي، وبالتالي ستفكر. يمكن لمثل هذا الكمبيوتر أن يجتاز اختبار الذكاء القياسي، ويجيب على الأسئلة بوعي كما يفعل الإنسان.

يتراوح معدل الذكاء البشري من 85 إلى 130. وستكون نفس المؤشرات متاحة للذكاء الاصطناعي العام. لكن المستوى الأعلى من معدل الذكاء الاصطناعي الفائق لن يكون له أي قيود. يمكن أن يكون 1000 أو 10000. ما الذي ينتظرنا مع تحسن الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي: كيف وأين تدرس - يجيب الخبراء

"أريد أن أفعل الذكاء الاصطناعي. ما الذي يستحق الدراسة؟ ما اللغات التي يجب أن أستخدمها؟ ما هي المنظمات التي يجب أن أدرس وأعمل فيها؟

لقد لجأنا إلى خبرائنا للتوضيح، ونقدم انتباهكم إلى الإجابات التي تلقيناها.

ذلك يعتمد على التدريب الأساسي الخاص بك. بادئ ذي بدء، أنت بحاجة إلى ثقافة رياضية (معرفة الإحصاء، ونظرية الاحتمالات، والرياضيات المنفصلة، ​​والجبر الخطي، والتحليل، وما إلى ذلك) والرغبة في تعلم الكثير بسرعة. عند تنفيذ أساليب الذكاء الاصطناعي، ستكون هناك حاجة إلى برمجة (الخوارزميات، هياكل البيانات، OOP، وما إلى ذلك).

تتطلب المشاريع المختلفة معرفة لغات البرمجة المختلفة. أوصي بمعرفة Python وJava وأي لغة وظيفية على الأقل. ستكون الخبرة مع قواعد البيانات المختلفة والأنظمة الموزعة مفيدة. مهارات اللغة الإنجليزية مطلوبة لتعلم أفضل ممارسات الصناعة بسرعة.

أوصي بالدراسة في الجامعات الروسية الجيدة! على سبيل المثال، لدى MIPT وMSU وHSE أقسام مقابلة. تتوفر مجموعة واسعة من الدورات المواضيعية على Coursera وedX وUdacity وUdemy ومنصات MOOC الأخرى. لدى بعض المنظمات الرائدة برامجها التدريبية الخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، مدرسة تحليل البيانات في ياندكس).

يمكن العثور على مشاكل التطبيقات التي تم حلها بطرق الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من الأماكن. البنوك، القطاع المالي، الاستشارات، التجزئة، التجارة الإلكترونية، محركات البحثوالخدمات البريدية وصناعة الألعاب وصناعة أنظمة الأمان وبالطبع Avito - كلها تحتاج إلى متخصصين من مختلف المؤهلات.

ترقية التخفيض

لدينا مشروع للتكنولوجيا المالية يتعلق بالتعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر، حيث كتب مطوره الأول كل شيء بلغة C++، ثم جاء مطور وأعاد كتابة كل شيء بلغة بايثون. لذا فاللغة ليست هي الشيء الأهم هنا، حيث أن اللغة هي في المقام الأول أداة، والأمر متروك لك في كيفية استخدامها. إنه فقط أنه في بعض اللغات يمكن حل المشكلات بشكل أسرع، وفي لغات أخرى بشكل أبطأ.

من الصعب تحديد مكان الدراسة - لقد درس جميع شبابنا بمفردهم، ولحسن الحظ هناك الإنترنت وجوجل.

ترقية التخفيض

يمكنني أن أنصحك بأن تعد نفسك منذ البداية لحقيقة أنه سيتعين عليك الدراسة كثيرًا. بغض النظر عما هو المقصود بـ "القيام بالذكاء الاصطناعي" - العمل مع البيانات الضخمة أو الشبكات العصبية؛ تطوير التكنولوجيا أو دعم وتدريب نظام معين تم تطويره بالفعل.

لنأخذ مهنة عالم البيانات الرائجة من أجل التفاصيل. ماذا يفعل هذا الشخص؟ بشكل عام، يقوم بجمع وتحليل وإعداد البيانات الضخمة للاستخدام. هذه هي العناصر التي ينمو عليها الذكاء الاصطناعي ويتدرب عليها. ما الذي يجب أن يعرفه عالم البيانات ويكون قادرًا على فعله؟ يتم إجراء التحليل الثابت والنمذجة الرياضية بشكل افتراضي وعلى مستوى الطلاقة. اللغات - على سبيل المثال، R، SAS، Python. سيكون من الجيد أيضًا أن يكون لديك بعض الخبرة في التطوير. حسنًا، بشكل عام، يجب أن يشعر عالم البيانات الجيد بالثقة في قواعد البيانات والخوارزميات وتصور البيانات.

هذا لا يعني أنه يمكن الحصول على مثل هذه المجموعة من المعرفة في كل جامعة تقنية ثانية في البلاد. الشركات الكبيرةالذين لديهم أولوية لتطوير الذكاء الاصطناعي، يفهمون ذلك ويطورون برامج التدريب المناسبة لأنفسهم - هناك، على سبيل المثال، مدرسة تحليل البيانات من Yandex. لكن يجب أن تدرك أن هذا ليس هو المقياس الذي تأتي فيه إلى الدورات "من الشارع"، بل تتركها كمبتدئ جاهز. الطبقة كبيرة، ومن المنطقي دراسة التخصص عندما تكون الأساسيات (الرياضيات والإحصاء) قد تمت تغطيتها بالفعل، على الأقل في إطار البرنامج الجامعي.

نعم، سيستغرق الأمر بعض الوقت. لكن اللعبة تستحق كل هذا العناء، لأن عالم البيانات الجيد يعد أمرًا واعدًا للغاية. ومكلفة للغاية. هناك أيضا نقطة أخرى. فمن ناحية، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد موضوع للضجيج، بل أصبح تكنولوجيا وصلت بالكامل إلى مرحلة الإنتاجية. ومن ناحية أخرى، لا يزال الذكاء الاصطناعي في طور التطور. يتطلب هذا التطوير الكثير من الموارد والكثير من المهارات والكثير من المال. حتى الآن هذا هو مستوى الدوري الرئيسي. سأقول ما هو واضح الآن، ولكن إذا كنت تريد أن تكون في طليعة الهجوم وتدفع التقدم بيديك، فاستهدف شركات مثل Facebook أو Amazon.

وفي الوقت نفسه، يتم استخدام التكنولوجيا بالفعل في عدد من المجالات: في البنوك، والاتصالات، والمؤسسات الصناعية العملاقة، وتجارة التجزئة. وهم بحاجة بالفعل إلى الأشخاص الذين يمكنهم دعمهم. وتتوقع مؤسسة جارتنر أنه بحلول عام 2020، ستصل 20% من جميع الشركات إلى الدول المتقدمةسوف استئجار موظفين خاصينلتدريب الشبكات العصبية المستخدمة في هذه الشركات. لذلك لا يزال هناك القليل من الوقت للتعلم بنفسك.

ترقية التخفيض

يتطور الذكاء الاصطناعي الآن بشكل نشط، ومن الصعب التنبؤ به قبل عشر سنوات. وعلى مدى العامين أو الأعوام الثلاثة المقبلة، سوف تهيمن الأساليب المعتمدة على الشبكات العصبية وحوسبة وحدات معالجة الرسومات. الشركة الرائدة في هذا المجال هي لغة Python مع بيئة Jupyter التفاعلية ومكتبات numpy وscipy وtensorflow.

هناك العديد من الدورات التدريبية عبر الإنترنت التي توفر فهمًا أساسيًا لهذه التقنيات والمبادئ العامة للذكاء الاصطناعي، مثل دورة Andrew Ng. ومن حيث تدريس هذا الموضوع، أصبحت روسيا الآن الأكثر فعالية التعليم الذاتيأو في مجموعة مصالح محلية (على سبيل المثال، في موسكو أعلم بوجود مجموعتين على الأقل حيث يتبادل الأشخاص الخبرة والمعرفة).

ترقية التخفيض

ترقية التخفيض

اليوم، ربما يكون الجزء الأكثر تقدمًا في الذكاء الاصطناعي هو الشبكات العصبية.
يجب أن تبدأ دراسة الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي بإتقان فرعين من الرياضيات - الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات. هذا هو الحد الأدنى الإلزامي، ركائز الذكاء الاصطناعي التي لا تتزعزع. المتقدمون الذين يرغبون في فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي، عند اختيار الجامعة، في رأيي، يجب عليهم الانتباه إلى الكليات التي بها مدرسة رياضيات قوية.

والخطوة التالية هي دراسة مشاكل هذه القضية. هناك كمية هائلة من الأدبيات التعليمية والمتخصصة. تتم كتابة معظم المنشورات حول موضوع الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية باللغة الإنجليزية، ولكن يتم أيضًا نشر مواد باللغة الروسية. يمكن العثور على الأدبيات المفيدة، على سبيل المثال، في المكتبة الرقمية العامة arxiv.org.

إذا تحدثنا عن مجالات النشاط، فيمكننا هنا تسليط الضوء على تدريب الشبكات العصبية التطبيقية وتطوير إصدارات جديدة تمامًا من الشبكات العصبية. مثال صارخ: يوجد الآن تخصص شائع جدًا - "عالم البيانات" (عالم البيانات). هؤلاء هم المطورون الذين، كقاعدة عامة، يقومون بدراسة وإعداد مجموعات بيانات معينة لتدريب الشبكات العصبية في مجالات تطبيق محددة. باختصار، أود التأكيد على أن كل تخصص يتطلب مسارًا منفصلاً للتحضير.

ترقية التخفيض

قبل البدء في الدورات المتخصصة، تحتاج إلى دراسة الجبر الخطي والإحصاء. أوصي ببدء الانغماس في الذكاء الاصطناعي من خلال الكتاب المدرسي "التعلم الآلي". "علم وفن بناء الخوارزميات التي تستخرج المعرفة من البيانات" يعد كتابًا تمهيديًا جيدًا للمبتدئين. في كورسيرا، يجدر الاستماع إلى المحاضرات التمهيدية التي يلقيها ك. فورونتسوف (أؤكد أنها تتطلب معرفة جيدة بالجبر الخطي) ودورة "التعلم الآلي" في جامعة ستانفورد، والتي يدرسها أندرو إنج، الأستاذ ورئيس بايدو للذكاء الاصطناعي المجموعة / جوجل الدماغ.

الجزء الأكبر مكتوب بلغة بايثون، متبوعًا بـ R وLua.

وإذا تحدثنا عن المؤسسات التعليمية فمن الأفضل الالتحاق بدورات في أقسام الرياضيات التطبيقية وعلوم الكمبيوتر، فهناك برامج تعليمية مناسبة. لاختبار قدراتك، يمكنك المشاركة في مسابقات Kaggle، حيث تعرض العلامات التجارية العالمية الكبرى حالاتها.

ترقية التخفيض

في أي عمل تجاري، قبل البدء في المشاريع، سيكون من الجيد الحصول على أساس نظري. هناك العديد من الأماكن حيث يمكنك الحصول على درجة الماجستير الرسمية في هذا المجال، أو تحسين مؤهلاتك. على سبيل المثال، تقدم Skoltech برامج الماجستير في مجالات "العلوم والهندسة الحاسوبية" و"علوم البيانات"، والتي تتضمن دورات في "التعلم الآلي" و"معالجة اللغات الطبيعية". يمكنك أيضًا ذكر معهد الأنظمة السيبرانية الذكية التابع لجامعة البحوث النووية الوطنية MEPhI، وكلية الرياضيات الحاسوبية وعلم التحكم الآلي بجامعة موسكو الحكومية وقسم الأنظمة الذكية في MIPT.

إذا كان لديك بالفعل تعليم رسمي، فهناك عدد من الدورات المتاحة على منصات MOOC المختلفة. على سبيل المثال، يقدم موقع EDx.org دورات في الذكاء الاصطناعي من ميكروسوفت وجامعة كولومبيا، والتي تقدم الأخيرة برنامج ماجستير صغير بسعر معقول. أود أن أشير بشكل خاص إلى أنه يمكنك عادة الحصول على المعرفة نفسها مجانًا، ولا تدفع سوى مقابل الشهادة إذا كانت مطلوبة في سيرتك الذاتية.

إذا كنت ترغب في "التعمق" في الموضوع، فإن عددًا من الشركات في موسكو تقدم دورات مكثفة لمدة أسبوع مع دروس عملية، بل وتقدم أيضًا معدات للتجارب (على سبيل المثال، newprolab.com)، ومع ذلك، فإن سعر هذه الدورات يبدأ من عدة عشرات الآلاف من الروبل.

من بين الشركات التي تطور الذكاء الاصطناعي، ربما تعرف Yandex وSberbank، ولكن هناك العديد من الشركات الأخرى بأحجام مختلفة. على سبيل المثال، افتتحت وزارة الدفاع هذا الأسبوع مركز تكنولوجيا الابتكار العسكري ERA في أنابا، والذي أحد موضوعاته هو تطوير الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات العسكرية.

ترقية التخفيض

قبل دراسة الذكاء الاصطناعي، علينا أن نقرر سؤالاً أساسياً: هل يجب أن نأخذ الحبة الحمراء أم الزرقاء؟
الحبة الحمراء هي أن تصبح مطورًا وتنغمس في عالم قاسي من الأساليب الإحصائية والخوارزميات والفهم المستمر للمجهول. من ناحية أخرى، لا يتعين عليك الاندفاع فورًا إلى "جحر الأرانب": يمكنك أن تصبح مديرًا وتنشئ الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، كمدير مشروع. وهذان طريقان مختلفان بشكل أساسي.

الأول رائع إذا كنت قد قررت بالفعل أنك ستكتب خوارزميات الذكاء الاصطناعي. إذن عليك أن تبدأ بالاتجاه الأكثر شيوعًا اليوم - التعلم الآلي. للقيام بذلك، تحتاج إلى معرفة الأساليب الإحصائية الكلاسيكية للتصنيف والتجميع والانحدار. سيكون من المفيد أيضًا التعرف على الإجراءات الأساسية لتقييم جودة الحل وخصائصه... وكل ما يأتي في طريقك.

فقط بعد إتقان القاعدة يكون من المفيد دراسة طرق أكثر تخصصًا: أشجار القرار ومجموعاتها. في هذه المرحلة، تحتاج إلى التعمق في الأساليب الأساسية لبناء النماذج وتدريبها - فهي مخفية خلف الكلمات اللائقة التي تكاد تكون "توسل" أو "تعزيز" أو "تكديس" أو "مزج".

من المفيد أيضًا التعرف على طرق التحكم في إعادة تدريب النموذج ("ing" آخر - التجهيز الزائد).

وأخيرا، مستوى جدي للغاية - الحصول على معرفة متخصصة للغاية. على سبيل المثال، سيتطلب التعلم العميق إتقان البنى والخوارزميات الأساسية للنسب المتدرجة. إذا كنت مهتمًا بمشاكل معالجة اللغة الطبيعية، أنصحك بدراسة الشبكات العصبية المتكررة. ويجب على منشئي الخوارزميات المستقبلية لمعالجة الصور ومقاطع الفيديو إلقاء نظرة فاحصة على الشبكات العصبية التلافيفية.

الهيكلان الأخيران المذكوران هما اللبنات الأساسية للبنى الشعبية اليوم: الشبكات الخصومة (GANs)، والشبكات العلائقية، والشبكات المتداخلة. لذلك، سيكون من المفيد دراستها، حتى لو كنت لا تخطط لتعليم الكمبيوتر أن يرى أو يسمع.

هناك نهج مختلف تمامًا لدراسة الذكاء الاصطناعي - المعروف أيضًا باسم "الحبة الزرقاء" - يبدأ بالعثور على نفسك. يولد الذكاء الاصطناعي مجموعة من المهام والمهن بأكملها: من مديري مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى مهندسي البيانات القادرين على إعداد البيانات وتنظيفها وبناء أنظمة قابلة للتطوير ومحملة ومتسامحة مع الأخطاء.

لذلك، مع النهج "الإداري"، يجب عليك أولاً تقييم قدراتك وخلفيتك، وبعد ذلك فقط تختار أين وماذا تدرس. على سبيل المثال، حتى بدون وجود عقل رياضي، يمكنك تصميم واجهات الذكاء الاصطناعي وتصورات للخوارزميات الذكية. لكن استعد: في غضون 5 سنوات، سيبدأ الذكاء الاصطناعي في التصيد عليك ووصفك بـ "الإنساني".

يتم تنفيذ أساليب ML الرئيسية في شكل مكتبات جاهزة متاحة للاتصال بها لغات مختلفة. اللغات الأكثر شيوعًا في ML اليوم هي: C++ وPython وR.

هناك العديد من الدورات التدريبية باللغتين الروسية والإنجليزية، مثل دورات مدرسة Yandex لتحليل البيانات ودورات SkillFactory وOTUS. ولكن قبل استثمار الوقت والمال في التدريب المتخصص، أعتقد أن الأمر يستحق "الدخول في الموضوع": شاهد المحاضرات المفتوحة على YouTube من مؤتمرات DataFest على مدار السنوات الماضية، واحصل على دورات مجانية من Coursera وHabrahabr.