تزداد الآلات ذكاءً وذكاءً كل عام، لكن الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence AI لم يرق إلى مستوى الضجيج الذي أحدثته بعض أكبر شركات التكنولوجيا في العالم.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتفوق في مهام محددة مثل لعب الشطرنج ولكنه يكافح من أجل القيام بأكثر من شيء بشكل جيد. يمتلك الطفل البالغ من العمر سبع سنوات ذكاءً أوسع بكثير من أي أنظمة ذكاء اصطناعي اليوم، على سبيل المثال.
قال Edward Grefenstette، عالم الأبحاث في Meta AI، المعروف سابقًا باسم Facebook AI Research، لشبكة CNBC: "تعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي جيدة في التعامل مع المهام الفردية، أو المهام التي تتضمن درجة صغيرة من التباين".
وأضاف: "ومع ذلك، فإن العالم الحقيقي يشتمل على إمكانات كبيرة للتغيير، وهي ديناميكية نحن سيئون في التقاطها داخل خوارزميات التدريب لدينا، مما ينتج عنه ذكاء هش".
بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي في إظهار أن هناك طرقًا لتكييف أساليب تدريب الذكاء الاصطناعي بكفاءة مع البيئات أو المهام المتغيرة، مما يؤدي إلى عوامل أكثر قوة، كما قال Grefenstette. وهو يعتقد أنه سيكون هناك المزيد من التطبيقات الصناعية والعلمية لهذه الأساليب هذا العام والتي ستحقق "قفزات ملحوظة noticeable leaps".
بينما لا يزال أمام الذكاء الاصطناعي طريق طويل لنقطعه قبل أن يتم تحقيق أي شيء مثل الذكاء على المستوى البشري، إلا أنه لم يمنع أمثال Google و Facebook (Meta) و Amazon من استثمار مليارات الدولارات في توظيف باحثين موهوبين في الذكاء الاصطناعي يمكنهم تحسين كل شيء بدءًا من محركات البحث والمساعدات الصوتية لجوانب ما يسمى "metaverse".
قالت عالمة الأنثروبولوجيا Beth Singler، التي تدرس الذكاء الاصطناعي والروبوتات في جامعة كامبريدج، لشبكة CNBC إن الادعاءات حول فعالية وحقيقة الذكاء الاصطناعي في المساحات التي يتم تصنيفها الآن على أنها metaverse ستصبح أكثر شيوعًا في عام 2022 حيث يتم استثمار المزيد من الأموال في المنطقة ويبدأ الجمهور في التعرف على "metaverse" كمصطلح ومفهوم.
وحذرت Singler أيضًا من أنه قد يكون هناك "نقاش ضئيل للغاية too little discussion" في عام 2022 حول تأثير metaverse على "هويات الناس ومجتمعاتهم وحقوقهم".
قال Gary Marcus، العالم الذي باع شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لشركة Uber وهو حاليًا الرئيس التنفيذي لشركة أخرى تدعى Robust AI، لشبكة CNBC أن أهم اختراق في الذكاء الاصطناعي في عام 2022 من المحتمل أن يكون اختراقًا لا يراه العالم على الفور.
وقال "إن الدورة من اكتشاف المختبر إلى التطبيق العملي يمكن أن تستغرق سنوات"، مضيفًا أن مجال التعلم العميق deep learning لا يزال أمامه طريق طويل لنقطعه. التعلم العميق هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يحاول محاكاة النشاط في طبقات الخلايا العصبية في الدماغ لمعرفة كيفية التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات.
يعتقد Marcus أن التحدي الأكثر أهمية للذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي هو "إيجاد طريقة جيدة للجمع بين جميع المعارف الهائلة في العالم للعلم والتكنولوجيا" مع التعلم العميق. في الوقت الحالي، قال "التعلم العميق لا يمكنه الاستفادة من كل تلك المعرفة وبدلاً من ذلك يتعطل مرارًا وتكرارًا في محاولة لتعلم كل شيء من الصفر".
وأضاف Marcus: "أتوقع أنه سيكون هناك تقدم في هذه المشكلة هذا العام والذي سيكون في النهاية تحوليًا، نحو ما أسميته الأنظمة الهجينة، لكن الأمر سيستغرق سنوات قليلة أخرى قبل أن نرى مكاسب كبيرة". "الشيء الذي سنراه على الأرجح هذا العام أو العام المقبل هو أول دواء لعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في عملية الاكتشاف".
خطوات DeepMind التالية
جاء أحد أكبر اختراقات الذكاء الاصطناعي في العامين الماضيين من مختبر الأبحاث DeepMind الذي يقع مقره في لندن، والذي تملكه شركة Alphabet.
نجحت الشركة في إنشاء برنامج ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بدقة بالهيكل الذي ستنطوي فيه البروتينات في غضون أيام، مما يحل "التحدي الكبير grand challenge" البالغ من العمر 50 عامًا والذي يمكن أن يمهد الطريق لفهم أفضل للأمراض واكتشاف الأدوية.
قال Neil Lawrence، أستاذ التعلم الآلي في جامعة كامبريدج، لشبكة CNBC إنه يتوقع أن يرى DeepMind يستهدف المزيد من الأسئلة العلمية الكبرى في عام 2022.
نماذج اللغة - أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء نص مقنع، والتحدث مع البشر، والرد على الأسئلة، وغير ذلك - تم إعدادها أيضًا للتحسين في عام 2022.
وأشهر نموذج لغة هو GPT-3 من OpenAI، لكن DeepMind قالت في ديسمبر أن نموذجها اللغوي الجديد "RETRO" يمكن أن يتفوق على الآخرين بمقدار 25 ضعف حجمه.
تعتقد size.Catherine Breslin، عالمة التعلم الآلي التي كانت تعمل في Amazon Alexa، أن Big Tech سوف تتسابق نحو نماذج لغوية أكبر وأكبر العام المقبل.
قالت Breslin، الذي تدير الآن شركة Kingfisher Labs الاستشارية للذكاء الاصطناعي، لشبكة CNBC أنه سيكون هناك أيضًا تحرك نحو النماذج التي تجمع بين القدرة على الرؤية والكلام واللغة، بدلاً من التعامل معها كمهام منفصلة.
قال Nathan Benaich، صاحب رأس المال الاستثماري في Air Street Capital والمؤلف المشارك لتقرير حالة الذكاء الاصطناعي السنوي، لشبكة CNBC أن سلالة جديدة من الشركات ستستخدم على الأرجح نماذج لغوية للتنبؤ بتسلسلات الحمض النووي الريبي RNA (ribonucleic acid) الأكثر فعالية.
وقال: "شهدنا العام الماضي تأثير تقنيات الحمض النووي الريبي على أنها لقاحات جديدة لفيروس كوفيد -19، وكثير منها مبني على هذه التكنولوجيا، وضع حدًا لعمليات الإغلاق على مستوى الدولة". "هذا العام، أعتقد أننا سنرى محصولًا جديدًا من الشركات العلاجية الأولى للـ AI-first RNA. باستخدام نماذج لغوية للتنبؤ بتسلسلات الحمض النووي الريبي الأكثر فاعلية لاستهداف مرض مثير للاهتمام، يمكن لهذه الشركات الجديدة تسريع الوقت الذي يستغرقه اكتشاف عقاقير ولقاحات جديدة بشكل كبير".
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتفوق في مهام محددة مثل لعب الشطرنج ولكنه يكافح من أجل القيام بأكثر من شيء بشكل جيد. يمتلك الطفل البالغ من العمر سبع سنوات ذكاءً أوسع بكثير من أي أنظمة ذكاء اصطناعي اليوم، على سبيل المثال.
قال Edward Grefenstette، عالم الأبحاث في Meta AI، المعروف سابقًا باسم Facebook AI Research، لشبكة CNBC: "تعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي جيدة في التعامل مع المهام الفردية، أو المهام التي تتضمن درجة صغيرة من التباين".
وأضاف: "ومع ذلك، فإن العالم الحقيقي يشتمل على إمكانات كبيرة للتغيير، وهي ديناميكية نحن سيئون في التقاطها داخل خوارزميات التدريب لدينا، مما ينتج عنه ذكاء هش".
بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي في إظهار أن هناك طرقًا لتكييف أساليب تدريب الذكاء الاصطناعي بكفاءة مع البيئات أو المهام المتغيرة، مما يؤدي إلى عوامل أكثر قوة، كما قال Grefenstette. وهو يعتقد أنه سيكون هناك المزيد من التطبيقات الصناعية والعلمية لهذه الأساليب هذا العام والتي ستحقق "قفزات ملحوظة noticeable leaps".
بينما لا يزال أمام الذكاء الاصطناعي طريق طويل لنقطعه قبل أن يتم تحقيق أي شيء مثل الذكاء على المستوى البشري، إلا أنه لم يمنع أمثال Google و Facebook (Meta) و Amazon من استثمار مليارات الدولارات في توظيف باحثين موهوبين في الذكاء الاصطناعي يمكنهم تحسين كل شيء بدءًا من محركات البحث والمساعدات الصوتية لجوانب ما يسمى "metaverse".
قالت عالمة الأنثروبولوجيا Beth Singler، التي تدرس الذكاء الاصطناعي والروبوتات في جامعة كامبريدج، لشبكة CNBC إن الادعاءات حول فعالية وحقيقة الذكاء الاصطناعي في المساحات التي يتم تصنيفها الآن على أنها metaverse ستصبح أكثر شيوعًا في عام 2022 حيث يتم استثمار المزيد من الأموال في المنطقة ويبدأ الجمهور في التعرف على "metaverse" كمصطلح ومفهوم.
وحذرت Singler أيضًا من أنه قد يكون هناك "نقاش ضئيل للغاية too little discussion" في عام 2022 حول تأثير metaverse على "هويات الناس ومجتمعاتهم وحقوقهم".
قال Gary Marcus، العالم الذي باع شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لشركة Uber وهو حاليًا الرئيس التنفيذي لشركة أخرى تدعى Robust AI، لشبكة CNBC أن أهم اختراق في الذكاء الاصطناعي في عام 2022 من المحتمل أن يكون اختراقًا لا يراه العالم على الفور.
وقال "إن الدورة من اكتشاف المختبر إلى التطبيق العملي يمكن أن تستغرق سنوات"، مضيفًا أن مجال التعلم العميق deep learning لا يزال أمامه طريق طويل لنقطعه. التعلم العميق هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يحاول محاكاة النشاط في طبقات الخلايا العصبية في الدماغ لمعرفة كيفية التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات.
يعتقد Marcus أن التحدي الأكثر أهمية للذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي هو "إيجاد طريقة جيدة للجمع بين جميع المعارف الهائلة في العالم للعلم والتكنولوجيا" مع التعلم العميق. في الوقت الحالي، قال "التعلم العميق لا يمكنه الاستفادة من كل تلك المعرفة وبدلاً من ذلك يتعطل مرارًا وتكرارًا في محاولة لتعلم كل شيء من الصفر".
وأضاف Marcus: "أتوقع أنه سيكون هناك تقدم في هذه المشكلة هذا العام والذي سيكون في النهاية تحوليًا، نحو ما أسميته الأنظمة الهجينة، لكن الأمر سيستغرق سنوات قليلة أخرى قبل أن نرى مكاسب كبيرة". "الشيء الذي سنراه على الأرجح هذا العام أو العام المقبل هو أول دواء لعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في عملية الاكتشاف".
خطوات DeepMind التالية
جاء أحد أكبر اختراقات الذكاء الاصطناعي في العامين الماضيين من مختبر الأبحاث DeepMind الذي يقع مقره في لندن، والذي تملكه شركة Alphabet.
نجحت الشركة في إنشاء برنامج ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بدقة بالهيكل الذي ستنطوي فيه البروتينات في غضون أيام، مما يحل "التحدي الكبير grand challenge" البالغ من العمر 50 عامًا والذي يمكن أن يمهد الطريق لفهم أفضل للأمراض واكتشاف الأدوية.
قال Neil Lawrence، أستاذ التعلم الآلي في جامعة كامبريدج، لشبكة CNBC إنه يتوقع أن يرى DeepMind يستهدف المزيد من الأسئلة العلمية الكبرى في عام 2022.
نماذج اللغة - أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء نص مقنع، والتحدث مع البشر، والرد على الأسئلة، وغير ذلك - تم إعدادها أيضًا للتحسين في عام 2022.
وأشهر نموذج لغة هو GPT-3 من OpenAI، لكن DeepMind قالت في ديسمبر أن نموذجها اللغوي الجديد "RETRO" يمكن أن يتفوق على الآخرين بمقدار 25 ضعف حجمه.
تعتقد size.Catherine Breslin، عالمة التعلم الآلي التي كانت تعمل في Amazon Alexa، أن Big Tech سوف تتسابق نحو نماذج لغوية أكبر وأكبر العام المقبل.
قالت Breslin، الذي تدير الآن شركة Kingfisher Labs الاستشارية للذكاء الاصطناعي، لشبكة CNBC أنه سيكون هناك أيضًا تحرك نحو النماذج التي تجمع بين القدرة على الرؤية والكلام واللغة، بدلاً من التعامل معها كمهام منفصلة.
قال Nathan Benaich، صاحب رأس المال الاستثماري في Air Street Capital والمؤلف المشارك لتقرير حالة الذكاء الاصطناعي السنوي، لشبكة CNBC أن سلالة جديدة من الشركات ستستخدم على الأرجح نماذج لغوية للتنبؤ بتسلسلات الحمض النووي الريبي RNA (ribonucleic acid) الأكثر فعالية.
وقال: "شهدنا العام الماضي تأثير تقنيات الحمض النووي الريبي على أنها لقاحات جديدة لفيروس كوفيد -19، وكثير منها مبني على هذه التكنولوجيا، وضع حدًا لعمليات الإغلاق على مستوى الدولة". "هذا العام، أعتقد أننا سنرى محصولًا جديدًا من الشركات العلاجية الأولى للـ AI-first RNA. باستخدام نماذج لغوية للتنبؤ بتسلسلات الحمض النووي الريبي الأكثر فاعلية لاستهداف مرض مثير للاهتمام، يمكن لهذه الشركات الجديدة تسريع الوقت الذي يستغرقه اكتشاف عقاقير ولقاحات جديدة بشكل كبير".
مخاوف أخلاقية Ethical concerns
في حين أن عددًا من التطورات قد يكون قاب قوسين أو أدنى، إلا أن هناك مخاوف كبيرة حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، والتي يمكن أن تكون شديدة التمييز ومنحازة عند التدريب على مجموعات بيانات معينة. تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا لتشغيل أسلحة مستقلة وإنتاج مواد إباحية مزيفة.
قالت Verena Rieser، أستاذة الذكاء الاصطناعي للمحادثات بجامعة هيريوت وات في إدنبرة، لشبكة CNBC إنه سيكون هناك تركيز أقوى على الأسئلة الأخلاقية حول الذكاء الاصطناعي في عام 2022.
وقالت: "لا أعرف ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على القيام بالكثير من الأشياء الجديدة بحلول نهاية عام 2022 ولكن آمل أن يفعل ذلك بشكل أفضل"، مضيفة أن هذا يعني أنه سيكون أكثر عدلاً وأقل تحيزًا وأكثر شمولاً.
أضاف Samim Winiger، الباحث المستقل في مجال الذكاء الاصطناعي الذي كان يعمل في شركة Big Tech، أنه يعتقد أنه ستكون هناك اكتشافات حول استخدام نماذج التعلم الآلي في الأسواق المالية والتجسس والرعاية الصحية.
وقال لشبكة CNBC: "ستثار أسئلة رئيسية حول الخصوصية والشرعية والأخلاق والاقتصاد".
