لماذا يجب علينا التوقف عن الخلط بين ذكاء الإنسان والذكاء الإصطناعي

589

من الشائع أن نسمع عبارات مثل “التعلم الآلي” و “الذكاء الإصطناعي” ونعتقد أنه بطريقة ما, تمكن شخص ما من نسخ العقل البشري داخل الكمبيوتر. هذا بالطبع غير صحيح, لكن جزءًا من سبب إنتشار هذه الفكرة هو أن إستعارة آليات التعلم البشري كانت مفيدة جدًا في تفسير التعلم الآلي والذكاء الإصطناعي.

في الواقع, يبقي بعض الباحثين في الذكاء الإصطناعي صلة وثيقة مع علم الأعصاب, ويعمل الإلهام في كلا الإتجاهين. لكن الإستعارة يمكن أن تكون عائقا أمام الأشخاص الذين يحاولون تفسير تعلم الآلة لأولئك الذين هم أقل دراية بها. أحد أكبر المخاطر في الخلط بين الذكاء البشري والماكينة هو أننا بدأنا في تسليم الكثير من المهام إلى الآلات. بالنسبة إلى أولئك الذين يعملون معنا في مجال البرامج, من الضروري أن نتذكر إن البشر هم الذين يبنون هذه الأنظمة. من الجدير تفريغ الإختلافات الرئيسية بين الآلة والذكاء البشري. في حين أن هناك أوجه شبه مؤكدة, إلا أنه بالنظر إلى ما يجعلها مختلفة, يمكننا أن نفهم بشكل أفضل كيفية عمل الذكاء الإصطناعي, وكيف يمكننا بناءه وإستخدامه بفعالية.

الشبكات العصبية
من الأمور المركزية في الإستعارة التي تربط بين تعلم الإنسان والآلة هو مفهوم الشبكة العصبية. أكبر اختلاف بين الدماغ البشري والشبكة العصبية الإصطناعية هو الحجم الهائل لشبكة الدماغ العصبية. الشيء الأكثر أهمية هو أنه ليس مجرد عدد الخلايا العصبية في الدماغ (التي تصل إلى المليارات), ولكن على نحو أدق, عدد محير من الوصلات بينهما.

لكن القضية أعمق من أسئلة الحجم. يختلف الدماغ البشري نوعياً عن شبكة عصبية إصطناعية لسببين هامين آخرين: الروابط التي تمثّل طاقة تناظرية, وليست رقمية, والخلايا العصبية نفسها ليست موحدة (كما هي في الشبكة العصبية الإصطناعية).

هذا هو السبب في أن الدماغ هو شيء معقد. حتى أكثر الشبكات العصبية الإصطناعية تعقيدًا, بينما يصعب تفسيرها وفك ضغطها في الغالب, لديها بنية ومبادئ أساسية توجهها. ومع تعقيدها, فقد تم تصميم الشبكات العصبية مع نتائج محددة في الاعتبار. غير أن العقل البشري لا يملك نفس الدرجة في هندسته. نعم, يجب أن يساعدنا ذلك في القيام بكل الأشياء التي نحتاج إلى القيام بها للبقاء على قيد الحياة, ولكنه يسمح لنا بالتفكير بشكل نقدي وإبداعي بطريقة لا تحتاج إلى برمجة.

جمال وبساطة الذكاء الإصطناعي

حقيقة أن أنظمة الذكاء الإصطناعي أبسط بكثير من دماغ الإنسان هي ما يمكن أن تمكّن الذكاء الإصطناعي من التعامل مع التعقيد الحسابي الأكبر بكثير مما نستطيع. يمكن للشبكات العصبية الإصطناعية أن تحمل معلومات وبيانات أكثر بكثير من الدماغ البشري, ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى نوع البيانات المخزنة والمعالجة في الشبكة العصبية. وهي منفصلة ومحددة, مثل إدخال في جدول بيانات excel.

في الدماغ البشري, لا تحتوي البيانات على نفس الجودة المنفصلة. لذلك, في حين يمكن للشبكة العصبية الإصطناعية معالجة بيانات محددة للغاية على نطاق لا يصدق, فهي غير قادرة على معالجة المعلومات بطريقة غنية ومتعددة الأبعاد يمكن لعقل الإنسان أن يفعلها. هذا هو الفرق الرئيسي بين النظام الهندسي والعقل البشري.

على الرغم من سنوات من البحث, لا يزال العقل البشري مبهمًا بعض الشيء. ويرجع ذلك إلى أن الاتصالات التشابكية التناظرية بين الخلايا العصبية تكاد تكون غير قابلة للخلل في مجال الاتصالات الرقمية داخل الشبكة العصبية الإصطناعية.

السرعة والقياس

البساطة النسبية للذكاء الإصطناعي يسمح له بالقيام بمهمة معقدة للغاية, وبسرعة كبيرة. لا يستطيع دماغ الإنسان ببساطة معالجة البيانات على نطاق واسع والسرعة بالطريقة التي تحتاجها إذا كانت على سبيل المثال, ترجمة الكلام إلى نص, أو معالجة مجموعة ضخمة من تقارير الأورام.

من الأمور الأساسية للطريقة التي يعمل بها الذكاء الإصطناعي في كل من السياقات هذه أنه يكسر البيانات والمعلومات إلى أجزاء صغيرة جدًا. على سبيل المثال, يمكن أن يكسر الصوت إلى نص صوتي, والذي يمكن أن يترجم بعد ذلك إلى جمل كاملة, أو يقطع الصور إلى أجزاء لفهم قواعد كيفية تشكيل مجموعة كبيرة منهم.

غالباً ما يفعل البشر شيئًا مشابهًا, وهذه هي النقطة التي يكون فيها التعلم الآلي أشبه بتعلم الإنسان, مثل الخوارزميات, يكسر البشر البيانات أو المعلومات إلى أجزاء أصغر من أجل معالجتها.

لكن هناك سبب لهذا التشابه. تم تصميم عملية التجزئة أو التقسيم هذه في كل شبكة عصبية بواسطة مهندس بشري. والأكثر من ذلك هو أن الطريقة التي يتم بها تصميم هذه العملية ستعود إلى المشكلة التي تواجهها. إن كيف يقوم نظام الذكاء الإصطناعي بتقسيم مجموعة البيانات هو طريقه الخاص “لفهمه”.

حتى أثناء تشغيل خوارزمية معقدة للغاية بدون إشراف, يتم دائمًا تحديد محددات كيفية معرفة الذكاء الإصطناعي – كيفية فصل البيانات من أجل معالجتها – دائمًا من البداية.

الذكاء البشري: تحديد المشاكل

ليس لدى الذكاء البشري هذه المجموعة من القيود, وهو ما يجعلنا أكثر فعالية في حل المشكلات. إنها القدرة البشرية على خلق المشاكل التي تجعلنا جيدون في حلها. هناك عنصر من الفهم السياقي وصنع القرار في الطريقة التي يتعامل بها البشر مع المشاكل.
قد تتمكن أنظمة الذكاء الإصطناعي من فك مشكلات أو البحث عن طرق جديدة بها, ولكن لا يمكنها تحديد المشكلة التي يحاولون حلها. لقد برزت حساسية الخوارزمية في السنوات الأخيرة, مع تزايد عدد الفضائح حول التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعى. بالطبع, يحدث هذا بسبب تحيزات أولئك الذين يقومون بصنع الخوارزميات, ولكنهم يؤكدون على أن التحيزات الخوارزمية لا يمكن تحديدها إلا من قبل الذكاء البشري.

يجب أن يتكامل الذكاء البشري والإصطناعي مع بعضهم البعض

يجب أن نتذكر أن الذكاء الإصطناعي والتعلم الآلي ليسا مجرد أشياء “موجودة” لم نعد نستطيع السيطرة عليها. يتم بناؤها وهندستها وتصميمها من قبلنا. هذه العقلية تمنحنا السيطرة على المستقبل, ونجعل الخوارزميات أكثر أناقة وتميز.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://singularityhub.com/2018/10/19/why-we-should-stop-conflating-human-and-machine-intelligence/#sm.0000vqgfrdzqwdttpdx26h03u5329

 

 

تعليقات