تمهيد
الذكاء الاصطناعي، هو ذكاء توضحه الآلات، على عكس الذكاء الطبيعي الذي يعرضه البشر والحيوانات الأخرى. يُعرف الذكاء الاصطناعي اليوم بدقة باسم الذكاء الاصطناعي الضيق (أو الذكاء الاصطناعي الضعيف)، مع ذلك، فإن الهدف طويل المدى للعديد من الباحثين هو إنشاء ذكاء عام اصطناعي (AGI أو AI قوي). رأي العديد من الكتاب أن هناك فرصة حقيقية أن يتم ابتكار ذكاء فائق خلال بضعة عقود، ربما كنتيجة لنمو أداء العتاد والقدرة المتزايدة لتنفيذ خوارزميات وبنی مشابهة لتلك المستخدمة في المخ البشري. على الرغم من هذه التنبؤات المختلفة على نطاق واسع للذكاء الاصطناعي المستقبلي والتفاعل البشري، تظل تقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم متماثلة وضيقة، وقادرة على توليد مخرجات بسيطة فقط مثل الرد على الأسئلة، أو تحديد الخصائص داخل الصور، أو تحديد الحالات الشاذة من الأنماط المعقدة للبيانات.
لسنا مستعدين لما هو على وشك الحدوث. ليس الأمر أن الرعاية الصحية ستدار قريبًا بواسطة شبكة من الذكاء الإصطناعي (AIs) الأكثر ذكاءً من البشر. مثل هذا الذكاء الاصطناعي العام لا يظهر في أي مكان بالقرب من الأفق. بدلاً من ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي الضيق الذي لدينا بالفعل، بكل عيوبه وقيوده، جيد بالفعل بما يكفي لتحويل الكثير مما نقوم به، إذا تم تطبيقه بعناية.
Abstract
Artificial intelligence, is an intelligence illustrated by machines, unlike the natural intelligence displayed by humans and other animals. Today’s artificial intelligence is precisely known as narrow artificial intelligence (or weak artificial intelligence), however, the long-term goal of many researchers is to create strong artificial general intelligence (AGI or AI). Many writers felt that there was a real chance that superior intelligence would be created in a few decades, perhaps as a result of the growth of gear performance and the increasing ability to implement algorithms and structures similar to those used in the human brain. Despite these widely different predictions of future AI and human interaction, today’s AI technologies remain identical and narrow, capable of generating only simple outputs such as answering questions, identifying characteristics within images, or identifying anomalies from complex patterns of data.
We’re not ready for what’s about to happen. It’s not that health care will soon be managed by a network of smarter AIs than humans. Such general artificial intelligence does not appear anywhere near the horizon. Instead, the narrow AI we already have, with all its flaws and limitations, is already good enough to transform much of what we do, if applied carefully.
سيطر الذكاء الاصطناعي (AI) على العناوين الرئيسية الأخيرة ، بوعوده وتحدياته ومخاطره ونجاحاته وإخفاقاته. ما هو مستقبلها المنظور؟ بالطبع ، يتم إجراء أكثر التنبؤات دقة بعد فوات الأوان. ولكن إذا كان بعض الغش غير مقبول ، فإن الأذكياء يراهنون على ما هو غير مثير للجدل أو غير قابل للاختبار. على الجانب غير الخلافي ، يمكن للمرء أن يذكر الضغط المتزايد الذي سيأتي من المشرعين لضمان توافق تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع التكهنات المقبولة اجتماعيًا. على سبيل المثال ، يتوقع الجميع بعض التحرك التنظيمي من الاتحاد الأوروبي ، عاجلاً أم آجلاً. على الجانب غير القابل للاختبار ، سيستمر بعض الناس في بيع تنبؤات كارثية ، مع سيناريوهات بائسة تحدث في بعض المستقبل بعيدًا بما يكفي لضمان عدم وجود إرميا ليكونوا على خطأ. دائما ما يتم بيع الخوف بشكل جيد ، مثل أفلام مصاصي الدماء أو الزومبي. توقع أكثر. الأمر الصعب ، والذي قد يكون محرجًا للغاية فيما بعد ، هو محاولة التعمق في بذور الوقت ، والتحدث عن الحبوب التي ستنمو وأيها لن تنمو”، أي محاولة فهم المكان الذي من المرجح أن يتجه إليه الذكاء الاصطناعي ومن ثم إلى أين قد لا يتجه.[1]
جزء من الصعوبة هو الحصول على مستوى التجريد الصحيح، أي تحديد مجموعة الملاحظات ذات الصلة (“بذور الوقت”) التي يجب التركيز عليها لأن تلك هي التي ستجعل الواقع ، فرق واضح. في حالتنا ، سأجادل بأن أفضل ما يمكن ملاحظته يتم توفيره من خلال تحليل طبيعة البيانات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي لتحقيق أدائه ، وطبيعة المشكلات التي يتوقع أن يحلها الذكاء الاصطناعي. لذلك ، سيتم تقسيم التوقعات إلى جزأين متكاملين. في القسم 2 ، سأناقش طبيعة البيانات التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي ؛ وفي القسم 3 ، سأناقش نطاق مشاكل الذكاء الاصطناعي التي يرجح معالجتها بنجاح. سأختم ببعض الملاحظات العامة حول معالجة التحديات الأخلاقية ذات الصلة. لكن أولاً ، دعنا أوضح ما أعنيه بالذكاء الاصطناعي.[2]
الذكاء الاصطناعي أو يُطلق عليه أحيانًا ذكاء الآلة، هو ذكاء توضحه الآلات، على عكس الذكاء الطبيعي الذي يعرضه البشر والحيوانات الأخرى. بعض الأنشطة التي تم تصميمها للقيام بها هي التعرف على الكلام والتعلم والتخطيط وحل المشكلات. نظرًا لأن الروبوتات هي المجال الذي يهتم بارتباط الإدراك بالعمل، يجب أن يكون للذكاء الاصطناعي دور مركزي في الروبوتات إذا كان الاتصال ذكيًا. يتناول الذكاء الاصطناعي الأسئلة الحاسمة التالية: ما المعرفة المطلوبة في أي جانب من جوانب التفكير ؛ وكيف ينبغي تمثيل تلك المعرفة ؛ وكيف ينبغي استخدام هذه المعرفة. تتحدى الروبوتات الذكاء الاصطناعي من خلال إجبارها على التعامل مع أشياء حقيقية في العالم الحقيقي.[3]
إذا أردنا أن نركز علي سمات الذكاء الإصطناعي لقلنا:
قادر على التنبؤ والتكيف، يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات تكتشف أنماطًا من كميات هائلة من المعلومات.يتخذ الذكاء الاصطناعي القرارات من تلقاء نفسه، وهو قادر على زيادة الذكاء البشري وتقديم رؤى وتحسين الإنتاجية.
التعلم المستمر، يستخدم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات لبناء نماذج تحليلية. من هذه الخوارزميات، ستكتشف تقنية الذكاء الاصطناعي كيفية أداء المهام من خلال جولات لا حصر لها من التجربة والخطأ.
الذكاء الاصطناعي تطلعي، وهو أداة تسمح للأشخاص بإعادة النظر في كيفية تحليل البيانات ودمج المعلومات، ثم استخدام هذه الأفكار لاتخاذ قرارات أفضل.
يُعرف الذكاء الاصطناعي اليوم بدقة باسم الذكاء الاصطناعي الضيق (أو الذكاء الاصطناعي الضعيف)، وهو ذكاء آلي غير حساس، مصمم عادةً لأداء مهمة ضيقة (على سبيل المثال فقط التعرف على الوجه أو عمليات البحث عبر الإنترنت فقط أو قيادة السيارة فقط).
مع ذلك، فإن الهدف طويل المدى للعديد من الباحثين هو إنشاء ذكاء عام اصطناعي (AGI أو AI قوي) وهو آلة لديها القدرة على تطبيق الذكاء على أي مشكلة، بدلاً من مجرد مشكلة واحدة محددة، وتعني عادةً «على الأقل ذكي مثل الإنسان النموذجي».
في حين أن الذكاء الاصطناعي الضيق قد يتفوق على البشر في أي مهمة محددة، مثل لعب الشطرنج أو حل المعادلات، فإن AGI سيتفوق على البشر في كل مهمة معرفية تقريبًا. والهدف الافتراضي النهائي هو تحقيق الذكاء الخارق (ASI) الذي يتجاوز بكثير هدف ألمع العقول البشرية وأكثرها موهبة. بسبب التحسين الذاتي المتكرر، من المتوقع أن يكون الذكاء الخارق نتيجة سريعة لخلق ذكاء عام اصطناعي.[4]
لا تزال نماذج الذكاء الاصطناعي تلبي التعريف الكلاسيكي المقدم من جون مكارثي ، ومارفن مينسكي ، وناثانيال روتشستر ، وكلود شانون في “اقتراحهم لمشروع بحث دارتموث الصيفي حول الذكاء الاصطناعي” ، الوثيقة التأسيسية والحدث اللاحق الذي أسس المجال الجديد للذكاء الإصطناعي في عام 1955:
بالنسبة للغرض الحالي ، يتم اعتبار مشكلة الذكاء الاصطناعي جعل الآلة تتصرف بطرق يمكن أن يطلق عليها الذكاء إذا كان الإنسان يتصرف على هذا النحو.[5]
تعد الآلات التفاعلية أساسية من حيث أنها لا تخزن «الذكريات» أو تستخدم التجارب السابقة لتحديد الإجراءات المستقبلية. إنهم ببساطة يدركون العالم ويتفاعلون معه. IBM’ s Deep Blue، التي هزمت رئيس الشطرنج كاسبوروف، هي آلة تفاعلية ترى القطع على لوح الشطرنج وتتفاعل معها. لا يمكنها الإشارة إلى أي من تجاربها السابقة، ولا يمكنها التحسن مع الممارسة.
يخبرنا علم النفس أن الناس لديهم أفكار وعواطف وذكريات ونماذج عقلية تدفع سلوكهم. يأمل باحثو نظرية العقل في بناء أجهزة كمبيوتر تقلد نماذجنا العقلية، من خلال تشكيل تمثيلات حول العالم، وحول العوامل والكيانات الأخرى فيه. أحد أهداف هؤلاء الباحثين هو بناء أجهزة كمبيوتر تتعلق بالبشر وتدرك الذكاء البشري وكيف تتأثر مشاعر الناس بالأحداث والبيئة. في حين أن الكثير من أجهزة الكمبيوتر تستخدم نماذج، فإن الكمبيوتر ذو «العقل» غير موجود بعد. أمثلة مثل C-3PO R2-D2 من Star Wars Universe و Sonny في فيلم روبوت 2004.
الآلات الواعية بالذات هي مادة الخيال العلمي، على الرغم من أن العديد من عشاق الذكاء الاصطناعي يعتقدون أنها الهدف النهائي لتطوير الذكاء الاصطناعي. حتى لو كان بإمكان الآلة أن تعمل كما يفعل الشخص، على سبيل المثال من خلال الحفاظ على نفسها، والتنبؤ باحتياجاتها ومتطلباتها الخاصة، وربطها بالآخرين على قدم المساواة، فإن مسألة ما إذا كانت الآلة يمكن أن تصبح مدركة لذاتها حقًا، أو «واعية»، من الأفضل تركها للفلاسفة. أمثلة مثل إيفا في فيلم 2015 Ex Machina and Synths في المسلسل التلفزيوني Humans لعام 2015. [6]
من الواضح أن هذا أمر مخالف للواقع: إذا كان الإنسان يتصرف بهذه الطريقة ، فسيتم تسمية هذا السلوك بالذكاء. هذا لا يعني أن الآلة ذكية أو حتى تفكر. السيناريو الأخير هو مغالطة وتفوح من الخرافات. فقط لأن غسالة الصحون تنظف الأطباق جيدًا أو أفضل مني ، فهذا لا يعني أنها تنظفها كما أفعل ، أو تحتاج إلى أي ذكاء في إنجاز مهمتها. يدعم نفس الفهم المضاد للواقع للذكاء الاصطناعي اختبار تورينج، والذي ، في هذه الحالة ، يتحقق من قدرة الآلة على أداء مهمة بطريقة تجعل النتيجة غير قابلة للتمييز عن نتيجة الإنسان. وكيل يعمل لتحقيق نفس المهمة.
يُمكِّن التعريف الكلاسيكي المرء من تصور الذكاء الاصطناعي كمورد متنامي للتعلم الذاتي التفاعلي والمستقل ، وغالبًا ما يكون للتعلم الذاتي ، والذي يمكنه التعامل مع المهام التي تتطلب بخلاف ذلك ذكاءً وتدخلاً بشريين يتم تنفيذها بنجاح. هذا جزء من التحدي الأخلاقي الذي يطرحه الذكاء الاصطناعي ، لأن العوامل الاصطناعية لديها معلومات كافية و “ذكية” ومستقلة وقادرة على أداء الأعمال ذات الصلة من الناحية الأخلاقية بشكل مستقل عن البشر الذين صنعوها.
باختصار ، يتم تعريف الذكاء الاصطناعي على أساس النتائج والإجراءات ، وبالتالي ، في ما يلي ، سأعامل الذكاء الاصطناعي باعتباره خزانًا للوكالة الذكية. السؤال الذي أود أن أتطرق إليه هو: ما هي الطرق المتوقعة التي ستتطور بها مثل هذه التكنولوجيا وتستخدم بنجاح؟ دعونا نبدأ من البيانات التي تحتاجها.[7] “فلوريدي”
مستقبل الذكاء الاصطناعي: من البيانات التاريخية إلى البيانات الهجينة والتركيبية ، والحاجة إلى التعديل
يقولون أن البيانات هي النفط الجديد. يمكن. لكن البيانات متينة ، وقابلة لإعادة الاستخدام ، وقابلة للنقل بسرعة ، وقابلة للنسخ بسهولة ، ويمكن مشاركتها في وقت واحد دون نهاية ، في حين أن النفط لا يحتوي على أي من هذه الخصائص. لدينا كميات هائلة من البيانات التي تستمر في النمو ، لكن النفط مورد محدود. يأتي النفط بسعر واضح ، في حين أن تسييل نفس البيانات يعتمد على من يستخدمها ولأي غرض. وكل هذا حتى قبل تقديم القضايا القانونية والأخلاقية التي تظهر عندما تكون البيانات الشخصية قيد التشغيل ، أو الجدل الكامل حول الملكية (“بياناتي” تشبه إلى حد كبير “يدي” وأقل شبهاً بـ “نفطي”). لذا ، فإن التشبيه هو امتداد ، على أقل تقدير. هذا لا يعني أن هذا لا قيمة له على الإطلاق. لأنه من الصحيح أن البيانات ، مثل النفط ، هي مورد ثمين ويجب تنقيتها من أجل استخراج قيمتها. على وجه الخصوص ، بدون البيانات ، فإن الخوارزميات – بما في ذلك الذكاء الاصطناعي – لا تذهب إلى أي مكان ، مثل محرك بخزان فارغ. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات للتدريب ، ثم البيانات لتطبيق تدريبه. بالطبع ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مرنًا للغاية ؛ إنها البيانات التي تحدد نطاق تطبيقه ودرجة نجاحه. على سبيل المثال ، في عام 2016 ، استخدمت Google نظام التعلم الآلي الخاص بـ ( DeepMind ) لتقليل استهلاك الطاقة :[8]
في عام 2020 م – وقت كتابة هذه السطور-، ستتجاوز أجهزة الكمبيوتر سعة الذاكرة والقدرة الحسابية للدماغ البشري. ستعزز البشرية العلاقات مع الشخصيات الآلية وفي النهاية, سوف يتلاشى التمييز بين الإنسان والآلة تماما. هذا هو عالم السايبورج والشخصيات التي تم تنزيلها والآلات الروحية.[9]
نظرًا لأن الخوارزمية عبارة عن إطار عمل للأغراض العامة لفهم الديناميكيات المعقدة ، فإننا نخطط لتطبيق ذلك على التحديات الأخرى في بيئة مركز البيانات وما بعدها في الأشهر المقبلة – وقت كتابة هذه السطور -. تشمل التطبيقات الممكنة لهذه التقنية تحسين كفاءة تحويل محطة الطاقة (الحصول على المزيد من الطاقة من نفس وحدة الإدخال) ، أو تقليل استخدام الطاقة في تصنيع أشباه الموصلات واستخدام المياه ، أو مساعدة مرافق التصنيع على زيادة الإنتاجية.[10]
رأي العديد من الكتاب أن هناك فرصة حقيقية أن يتم ابتكار ذكاء فائق خلال بضعة عقود، ربما كنتيجة لنمو أداء العتاد والقدرة المتزايدة لتنفيذ خوارزميات وبنی مشابهة لتلك المستخدمة في المخ البشري . قد يتضح أن الأمر سيحتاج وقتا أطول، لكن يبدو أن الوقت الحالي ليس أساسا جیداً لتحديد إمكانية زهيدة لفرضية أن الذكاء الفائق سوف يتم ابتكاره خلال حياة بعض من يعيشون اليوم. ونظرا لضخامة نتائج الذكاء الفائق، قد يكون من المفيد إعطاء هذه الإمكانية بعض الاعتبارات الجادة حتى لو ظننا أن هناك فقط احتمالا صغيرا لأن تحدث في أي وقت قريب. [11]
من المعروف أن الذكاء الاصطناعي يتعلم من البيانات التي يتم تغذيتها ويحسن نتائجه تدريجيًا. إذا عرضت عددًا هائلاً من صور الكلاب على شبكة عصبية ، فستتعلم في النهاية التعرف على الكلاب جيدًا بشكل متزايد ، بما في ذلك الكلاب التي لم ترها من قبل. للقيام بذلك ، عادة ، يحتاج المرء إلى كميات هائلة من البيانات ، وغالبًا ما يكون الأمر أفضل. على سبيل المثال ، في الاختبارات الأخيرة ، قام فريق من الباحثين من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو بتدريب نظام ذكاء اصطناعي على 101.6 مليون نقطة بيانات سجل صحي إلكتروني (بما في ذلك النص المكتوب من قبل الأطباء ونتائج الاختبارات المعملية) من 1،362،559 زيارة لمرضى الأطفال. في مركز طبي رئيسي في قوانغتشو ، الصين. بمجرد التدريب ، تمكن نظام الذكاء الاصطناعي من دقة عالية في التشخيص عبر أنظمة أعضاء متعددة ويمكن مقارنتها بأطباء الأطفال ذوي الخبرة في تشخيص أمراض الطفولة الشائعة. توفر دراستنا إثباتًا لمفهوم تنفيذ نظام قائم على الذكاء الاصطناعي كوسيلة لمساعدة الأطباء في معالجة كميات كبيرة من البيانات ، وزيادة التقييمات التشخيصية ، وتقديم دعم القرار السريري في حالات عدم اليقين التشخيصي أو التعقيد. على الرغم من أن هذا التأثير قد يكون أكثر وضوحًا في المناطق التي يعاني فيها مقدمو الرعاية الصحية من نقص نسبي ، فمن المرجح أن تكون فوائد نظام الذكاء الاصطناعي هذا عالمية.[12]
مع ذلك ، في الآونة الأخيرة ، تحسن الذكاء الاصطناعي كثيرًا لدرجة أننا ، في بعض الحالات، ننتقل من التركيز على كمية الكتل الكبيرة من البيانات ، والتي تسمى أحيانًا البيانات الكبيرة بشكل غير صحيح، إلى التركيز على جودة البيانات المجموعات المنسقة جيدًا. على سبيل المثال ، في عام 2018 ، قامت شركة DeepMind ، بالشراكة مع مستشفى مورفيلدز للعيون في لندن ، المملكة المتحدة ، بتدريب نظام ذكاء اصطناعي لتحديد أدلة على أمراض العين التي تهدد البصر باستخدام بيانات التصوير المقطعي البصري (OCT) ، وهي تقنية تصوير تولد صورًا ثلاثية الأبعاد لـ الجزء الخلفي من العين. في النهاية ، تمكن الفريق من إظهار الأداء في تقديم توصية الإحالة التي تصل أو تتجاوز تلك الخاصة بالخبراء في مجموعة من أمراض الشبكية التي تهدد البصر بعد التدريب على 14884 عملية مسح فقط.
أؤكد على “14.884 عملية مسح ضوئي فقط” لأن “البيانات الصغيرة” عالية الجودة هي أحد مستقبلات الذكاء الاصطناعي. سيكون للذكاء الاصطناعي فرصة أكبر للنجاح كلما توفرت مجموعات بيانات جيدة التنظيم ومحدثة وموثوقة بالكامل ويمكن الوصول إليها لتدريب نظام في مجال معين من التطبيق. هذا واضح تمامًا وليس توقعًا جديدًا .[13]
لكنها خطوة قوية إلى الأمام ، مما يساعدنا على التطلع إلى الأمام أبعد من سرد “البيانات الضخمة”. إذا كانت الجودة مهمة ، فإن المصدر أمر بالغ الأهمية. من أين تأتي البيانات؟ في المثال السابق ، تم توفيرهم من قبل المستشفى. تُعرف هذه البيانات أحيانًا بأنها بيانات تاريخية أو أصلية أو واقعية (من الآن فصاعدًا سأسميها ببساطة تاريخية). لكننا نعلم أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إنشاء بياناته الخاصة. أنا لا أتحدث عن البيانات الوصفية أو البيانات الثانوية حول استخداماتها. أنا أتحدث عن مدخلاته الأساسية. سأطلق على هذه البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بالكامل اسم اصطناعي. لسوء الحظ ، المصطلح له أصل غامض. بدأ استخدامه في التسعينيات للإشارة إلى البيانات التاريخية التي تم إخفاء هويتها قبل استخدامها ، غالبًا لحماية الخصوصية والسرية. هذه البيانات تركيبية فقط بمعنى أنها قد تم تجميعها من البيانات التاريخية ، على سبيل المثال من خلال “اخفاء”. لديهم دقة أقل ، لكن نشأتهم ليست مصدرًا مصطنعًا. إن التمييز بين البيانات التاريخية وتلك التي تم تجميعها منها مفيد ، لكن هذا ليس ما أعنيه هنا ، حيث أود التأكيد على المصدر المصطنع بالكامل وحصريًا للبيانات المعنية. إنه تمييز وجودي ، والذي قد يكون له آثار مهمة من حيث نظرية المعرفة ، خاصة عندما يتعلق الأمر بقدرتنا على شرح البيانات التركيبية المنتجة ، والتدريب الذي حققه الذكاء الاصطناعي باستخدامها (Watson et al. مثال مشهور يمكن أن يساعد في تفسير الاختلاف).[14] كما يشير إلي لك فلوريدي
بدأ العلماء يدركون أن لعب الشطرنج أو ضرب أرقام ضخمة بعضها ببعـض يتطلب جزء ضئيلا فقط من الذكاء البشـري. وعندما تغلب حاســـوب الـ IBM ديب بلو (Deep Blue) على بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف في مباراة من سـت مراحل في العـام 1997، كان ذلك نصرا للقوة الحاسوبية الخام، لكن التجربة لم تخبرنا شيئا حول الـذكاء أو الوعي، على الرغم مـن أن المباراة احتلت عناوين العديد من وسائل الإعلام. وكما قال عالم الحاسوب في جامعة إنديانا، دوغلاس هوفشـتادتر: «يا إلهي، اعتقدت فيما مضى أن الشطرنج يحتاج إلى تفكير. لكنني أعلم الآن أنه لا يتطلب ذلك . إن هذا لا يعني أن كاسباروف لم يكن عميق التفكير، بل يعني أنه في إمكانك تجاوز التفكير العميق في لعب الشطرنج بالطريقة نفسها التي يمكنك فيها الطيران من دون أن ترفرف بجناحيك».[15]
على الرغم من أن النمو الهائل للذكاء الاصطناعي (AI) للرعاية الصحية واعد، إلا أن فوائده تطغى عليها بشكل متزايد ميلها إلى التسبب في ضرر فردي أو مجتمعي بسرعة على نطاق واسع. يشمل الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية العديد من الأساليب، وخوارزميات التعلم الآلي الشاملة (ML) على البيانات المنظمة القائمة على النصوص أو الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) على البيانات غير المنظمة مثل الملاحظات السريرية أو المجلات الطبية. يتم تطبيق هذه الأساليب على التنبؤ (على سبيل المثال التنبؤ بوجود مرض السكري من النوع 2 من عوامل الخطر السريرية، أو خطر الانتحار من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي)، والكشف (على سبيل المثال الكشف عن أورام سرطان الثدي من التصوير الشعاعي للثدي)، وإدارة الأمراض (على سبيل المثال استخدام روبوتات الدردشة التي تحركها NLP لتقديم العلاج السلوكي المعرفي).
قد منح هذا التقدم الذكاء الاصطناعي ضجة كبيرة، على الرغم من أن العديد من التحديات الأخلاقية التي تهدد الصحة وحقوق الإنسان ظلت دون معالجة. ومن الأمثلة البارزة على ذلك كيفية تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تكتشف سرطان الجلد حاليًا إلى حد كبير على صور الجلد الأبيض، مما يجعلها غير دقيقة في اكتشاف سرطان الجلد لدى الأشخاص ذوي البشرة الداكنة (على الرغم من حقيقة أن سرطان الجلد أكثر فتكًا في السكان الأفارقة). إذا لم تتم معالجة مثل هذه القضايا الأخلاقية على الفور، فإننا نخاطر بحدوث «شتاء الذكاء الاصطناعي»، حيث يمكن فقدان ثقة الجمهور والفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية بسرعة. السياسة التنظيمية لمعالجة هذه القضايا على المستوى القانوني وأطر الحكم لمعالجة هذه القضايا على المستوى التنظيمي آخذة في الظهور ببطء، ولكن لا يزال هناك عدد قليل من التوصيات العملية التي يمكن لمطوري ومستخدمي الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية استخدامها طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي.[16]
في الماضي ، كان لعب الشطرنج ضد الكمبيوتر يعني اللعب ضد أفضل اللاعبين البشريين الذين لعبوا اللعبة على الإطلاق. كانت إحدى ميزات Deep Blue ، برنامج الشطرنج لشركة IBM الذي هزم بطل العالم غاري كاسباروف ، هو الاستخدام الفعال لقاعدة بيانات لعبة Grandmaster.
لكن AlphaZero ، الإصدار الأخير من نظام الذكاء الاصطناعي الذي طورته DeepMind ، تعلم اللعب بشكل أفضل من أي شخص آخر ، وفي الواقع أي برنامج آخر ، من خلال الاعتماد فقط على قواعد اللعبة ، دون إدخال بيانات على الإطلاق من أي مصدر خارجي. لم يكن لها ذاكرة تاريخية على الإطلاق:
مثلت لعبة الشطرنج ذروة أبحاث الذكاء الاصطناعي على مدى عدة عقود. تعتمد البرامج الحديثة على محركات قوية تبحث في ملايين الوظائف ، وتستفيد من خبرة المجال المصنوعة يدويًا والتكيفات المعقدة للمجال. [خطتي المائلة ، هذه هي البيانات غير التركيبية]. AlphaZero عبارة عن خوارزمية عامة للتعلم المعزز والبحث – تم تصميمها في الأصل للعبة Go – والتي حققت نتائج متفوقة في غضون ساعات قليلة […] مع عدم وجود معرفة بالمجال باستثناء قواعد الشطرنج.
تعلمت AlphaZero من خلال اللعب ضد نفسها ، وبالتالي إنشاء بياناتها الاصطناعية المتعلقة بالشطرنج. مما لا يثير الدهشة ، سيد الشطرنج الكبير ماثيو سادلر والسيدة العالمية للسيدات ناتاشا ريغان Natasha Regan،
الذين حللوا الآلاف من ألعاب الشطرنج الخاصة بـ AlphaZero في كتابهم القادم Game Changer، قالوا إن أسلوبها لا يشبه أي محرك شطرنج تقليدي. يقول ماثيو: “الأمر أشبه باكتشاف دفاتر الملاحظات السرية لأحد اللاعبين الكبار من الماضي” .[17]
تمتلك البيانات التركيبية حقًا ، كما أحددها هنا ، بعض الخصائص الرائعة. لا يقتصر الأمر على مشاركة تلك المذكورة في بداية هذا القسم (متين ، وقابل لإعادة الاستخدام ، وقابل للنقل بسرعة ، وقابل للنسخ بسهولة ، وقابل للمشاركة في نفس الوقت بدون نهاية ، وما إلى ذلك). كما أنها نظيفة وموثوقة (من حيث التنظيم) ، فهي لا تنتهك أي خصوصية أو سرية في مرحلة التطوير (على الرغم من استمرار المشكلات في مرحلة النشر ، نظرًا لأضرار الخصوصية التنبؤية، فهي ليست كذلك على الفور حساسة (لا تزال الحساسية أثناء مرحلة النشر مهمة) ، إذا ضاعت ، فلن تكون كارثة لأنه يمكن إعادة إنشائها ، وهي مهيأة تمامًا لاستخدامها من قبل النظام الذي ينشئها. باستخدام البيانات التركيبية ، لن يضطر الذكاء الاصطناعي أبدًا إلى ترك مساحته الرقمية ، حيث يمكنه ممارسة التحكم الكامل في أي مدخلات ومخرجات لعملياته. بعبارة أكثر معرفية ، مع البيانات التركيبية ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالمكانة المتميزة لمعرفة الصانع ، الذي يعرف الطبيعة الجوهرية وعمل شيء ما لأنه صنع هذا الشيء. وهذا ما يفسر سبب رواجها في سياقات الأمان ، على سبيل المثال ، حيث يتم نشر الذكاء الاصطناعي لاختبار الضغط على الأنظمة الرقمية. وأحيانًا يمكن أيضًا إنتاج البيانات التركيبية بسرعة أكبر وبتكلفة أقل من البيانات التاريخية. أصبح AlphaZero أفضل لاعب شطرنج على وجه الأرض خلال 9 ساعات (استغرق الأمر 12 ساعة لشوغي و 13 يومًا لجو).[18]
بين البيانات التاريخية المقنعة إلى حد ما (الفقيرة من خلال الدقة المنخفضة ، على سبيل المثال من خلال إخفاء الهوية) والبيانات التركيبية البحتة ، هناك مجموعة متنوعة من البيانات الهجينة إلى حد ما ، والتي يمكنك تخيلها على أنها نسل البيانات التاريخية والتركيبية. الفكرة الأساسية هي استخدام البيانات التاريخية للحصول على بعض البيانات التركيبية الجديدة التي ليست مجرد بيانات تاريخية فقيرة. يتم توفير مثال جيد بواسطة شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ، التي قدمها Goodfellow et al 2014)) .
تتنافس شبكتان عصبيتان مولد ومميز – ضد بعضهما البعض لتحقيق النجاح في لعبة ما الهدف من اللعبة هو أن يخدع المُنشئ التمييز بأمثلة تشبه مجموعة التدريب. […] عندما يرفض التمييز مثالًا تم إنتاجه بواسطة المولد ، يتعلم المولد المزيد عن الشكل الجيد الذي يبدو عليه المثال. […] بعبارة أخرى ، يقوم برنامج التمييز بتسريب معلومات حول مدى قرب المولد وكيف ينبغي أن يتقدم للاقتراب. […] مع مرور الوقت ، يتعلم المميز من مجموعة التدريب ويرسل المزيد والمزيد من الإشارات ذات المعنى مرة أخرى إلى المولد. عند حدوث ذلك ، يقترب المولد أكثر فأكثر من تعلم الشكل الذي تبدو عليه الأمثلة من مجموعة التدريب مرة أخرى ، المدخلات الوحيدة التي يمتلكها المولد هي توزيع احتمالي أولي (غالبًا التوزيع الطبيعي): والمؤشر الذي يعود إليه من أداة التمييز. لا يرى أي أمثلة حقيقية.[19]
يتعلم المولد إنشاء بيانات تركيبية تشبه بعض بيانات الإدخال المعروفة. لذلك ، هناك نوع من الطبيعة الهجينة هنا ، لأن التمييز يحتاج إلى الوصول إلى البيانات التاريخية “لتدريب” المولد. لكن البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة المولد جديدة ، وليست مجرد فكرة مجردة من بيانات التدريب. لذلك ، ليست حالة التوالد العذري ، مثل AlphaZero التي تولد بياناتها الخاصة ، ولكنها قريبة بما يكفي لتقديم بعض الميزات الجذابة للغاية للبيانات التركيبية مع ذلك. على سبيل المثال ، لا تشكل الوجوه البشرية الاصطناعية التي تم إنشاؤها بواسطة المولد أي مشاكل من حيث الخصوصية أو الموافقة أو السرية في مرحلة التطوير.[20]
تتوفر بالفعل العديد من الطرق لتوليد البيانات الهجينة أو التركيبية أو يجري تطويرها ، وغالبًا ما تكون خاصة بقطاع معين. هناك أيضًا اتجاهات إيثارية لجعل مجموعات البيانات هذه متاحة للجمهور مجانًا. من الواضح أن مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يكمن فقط في البيانات الصغيرة – ولكن أيضًا ، أو ربما بشكل أساسي ، في قدرته المتزايدة على إنشاء بياناته الخاصة. سيكون ذلك تطوراً ملحوظاً ، وقد يتوقع المرء بذل جهود كبيرة في هذا الاتجاه.[21]
نمطية كيرزويل نموذجية إلى حد كبير بالنسبة لفلسفة تجاوز الإنسان، على سبيل المثال، انظر إلى جاذبية النمطية في الصفحة التالية من “الأسئلة التي تطرح كثيرا على متبنى تجاوز الإنسان”، التي تناقش عملية نقل البيانات.[22]
نقل البيانات uploading (الذي يطلق عليه أحياناً “التحميل ” downloadingأو “تحديد المخ”) هي عملية نقل شكل إدراك من المخ البيولوجي إلى الحاسب إحدى طرق فعل ذلك قد تكون بالمسح أولا للبنية المشبكية لمخ خاص تم تنفيذ نفس عمليات الحوسبة في وسط إلكتروني.. قد يكون لنقل البيانات جسم افتراضي (تمت محاكاته) يعطى نفس الأحاسيس ونفس الإمكانيات للتفاعل مثله مثل الجسم الذي لم تتم محاكاته … ومن الممكن ألا يتقيد نقل المعلومات بالواقع الافتراضي يمكنه أن يتفاعل مع الناس في الخارج بل وحتى يستأجر أجسام افتراضية لكي يعمل في ويستكشف الواقع الفيزيائي مزايا أن تكون نقل معلومات قد تتضمن: قد لا تتعرض المعلومات المنقولة للشيخوخة. يمكن تخليق نسخ احتياطية من المعلومات المنقولة بشكل منتظم بحيث يمكن إعادة إدخالك إلى الحاسب إذا حدث شيء سيئ. (بذلك فإن عمرك من المحتمل أن يطول إلى حد عمر الكون ) من المرجح أن تكون التعزيزات الإدراكية الجذرية أكثر سهولة في تنفيذها في معلومات منقولة مقارنة بالمخ العضوي. الوضع المقبول على نطاق واسع هو أن بقاءك طويل باعتبارك أنماط معلومات معينة يتم حفظه، مثل ذكرياتك، وقيمك ومواقفك وأمزجتك العاطفية .. ولاستمرار الشخصية، من وجهة النظر هذه، فإنه لقليل الأهمية ما إذا كان قد تم تنفيذك على رقيقة سليكون داخل حاسب أو في هذه القطعة الرمادية الجينية في جمجمتك، بافتراض كلا التنفيذين واعيين.[23]
يحدث الاختلاف من خلال العملية الجينية ، أي القواعد المستخدمة لإنشاء البيانات. يتم الحصول على البيانات التاريخية من خلال قواعد التسجيل ، لأنها نتيجة بعض الملاحظات لسلوك النظام. يتم الحصول على البيانات المركبة من خلال قواعد التجريد التي تلغي أو تخفي أو تشوش بعض درجات الدقة من البيانات التاريخية ، على سبيل المثال من خلال إخفاء الهوية. يمكن إنشاء البيانات الهجينة والمركبة حقًا عن طريق تقييد القواعد أو القواعد التأسيسية. لا يوجد تخطيط فردي ، ولكن من المفيد اعتبار البيانات المختلطة هي البيانات التي يتعين علينا الاعتماد عليها ، باستخدام قواعد مقيدة ، عندما لا يكون لدينا قواعد تأسيسية يمكنها إنشاء بيانات تركيبية من البداية. دعني أشرح.[24]
يتحرك الاتصال الهاتفي بسهولة نحو البيانات الاصطناعية عندما يتعامل الذكاء الاصطناعي مع «الألعاب» – يُفهم على أنه أي تفاعلات رسمية يتنافس فيها اللاعبون وفقًا للقواعد وفي ضوء تحقيق هدف – تكون قواعدها تأسيسية وليست مجرد قيود. الفرق واضح إذا قارن المرء الشطرنج وكرة القدم. كلاهما لعبة، ولكن في الشطرنج، تحدد القواعد التحركات القانونية وغير القانونية قبل أن يكون أي نشاط شبيه بالشطرنج ممكنًا، لذا فهي تولد الجميع والحركات المقبولة فقط. بينما في كرة القدم، فإن النشاط السابق – دعونا نسميه ركل الكرة – «منظم» بقواعد تصل بعد النشاط. القواعد لا ولا يمكنها تحديد تحركات اللاعبين، فهي ببساطة تضع حدودًا لما هي التحركات «القانونية». في لعبة الشطرنج، كما هو الحال في جميع ألعاب الطاولة التي تكون قواعدها تأسيسية، يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام القواعد للعب أي خطوة قانونية محتملة تريد استكشافها. في 9 ساعات، لعبت AlphaZero 44 مليون مباراة تدريبية. للحصول على إحساس بحجم الإنجاز، ضع في اعتبارك أن الموسوعة الافتتاحية 2018 تحتوي على ما يقرب من 6.3 مليون لعبة، تم اختيارها من تاريخ الشطرنج بأكمله. لكن في كرة القدم، سيكون هذا بلا معنى لأن القواعد لا تكون اللعبة، بل تشكلها فقط. هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه لعب كرة القدم الافتراضية ؛ أو لا يمكنه المساعدة في تحديد أفضل استراتيجية للفوز على فريق تسجل بياناته عن المباريات والاستراتيجيات السابقة ؛ أو لا يمكنه المساعدة في تحديد اللاعبين المحتملين أو تدريبهم بشكل أفضل. بالطبع، كل هذه التطبيقات الآن مجدية بشكل بسيط وتحدث بالفعل. ما أعنيه هو أنه عندما (1) يمكن تحويل عملية أو تفاعل إلى لعبة، و (2) يمكن تحويل اللعبة إلى لعبة قاعدة تأسيسية، فإن (3) الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على إنشاء بياناته الاصطناعية بالكامل ويكون أفضل «لاعب» على هذا الكوكب، يفعل ما فعله AlphaZero للشطرنج (في الفرع التالي، سأصف هذه العملية بأنها مغلفة. على حد تعبير وينر Wiener:[25]
من الناحية المثالية ، فإن أفضل البيانات التي يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي عليها هي إما البيانات التاريخية بالكامل أو البيانات التركيبية بالكامل التي تم إنشاؤها بواسطة نفس القواعد التي أنتجت البيانات التاريخية. في أي لعبة لوحة ، يحدث هذا بشكل افتراضي. ولكن بقدر ما يصعب تحقيق أي من هاتين الخطوتين (1) – (2) ، فمن المحتمل أن يكون غياب القواعد أو وجود قواعد مقيدة فقط حدًا. ليس لدينا القطة الفعلية ، ولكن فقط نموذج موثوق به إلى حد ما. يمكن أن تصبح الأمور أكثر تعقيدًا بمجرد أن ندرك أنه ، في الألعاب الفعلية ، يتم ببساطة فرض القواعد المقيدة بشكل تقليدي على نشاط حدث سابقًا ، بينما في الحياة الواقعية ، عندما نلاحظ بعض الظواهر ، على سبيل المثال. سلوك نوع من الورم في مجموعة معينة من المرضى في بعض الظروف المعينة ، يجب استخلاص القواعد الجينية من “اللعبة” الفعلية من خلال البحث العلمي (وربما في هذه الأيام على أساس الذكاء الاصطناعي). على سبيل المثال ، نحن لا نعرف ، وربما لا نعرف أبدًا ، ما هي “القواعد” الدقيقة لتطور أورام المخ. لدينا بعض المبادئ والنظريات العامة التي من خلالها نفهم تطورها. لذلك ، في هذه المرحلة (وقد تكون مرحلة دائمة) ، لا توجد طريقة “للتضليل” (التحول إلى لعبة بالمعنى المحدد أعلاه ، أتجنب مصطلح “الألعاب” الذي له معنى مختلف وراسخ بمعنى) أورام الدماغ في “لعبة القاعدة التأسيسية” (فكر في لعبة الشطرنج) بحيث يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي ، من خلال اللعب وفقًا للقواعد المحددة ، توليد بياناته التركيبية الخاصة حول أورام المخ والتي من شأنها أن تكون مكافئة للبيانات التاريخية التي يمكننا جمع وفعل لأورام الدماغ ما فعله AlphaZero لألعاب الشطرنج. هذه ليست بالضرورة مشكلة. على العكس من ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي ، من خلال الاعتماد على البيانات التاريخية أو الهجينة (مثل مسح الدماغ) والتعلم منها ، لا يزال بإمكانه التفوق على الخبراء ، وتوسيع قدراته إلى ما بعد مجموعات البيانات التاريخية المحدودة المقدمة (على سبيل المثال من خلال اكتشاف أنماط جديدة من الارتباطات)، أو تقديم خدمات يمكن الوصول إليها حيث لا توجد خبرة. إنه بالفعل نجاح كبير إذا كان بإمكان المرء استخراج قواعد مقيدة كافية لإنتاج بيانات موثوقة في السيليكو. ولكن بدون نظام موثوق من القواعد التأسيسية ، لن تكون بعض المزايا المذكورة أعلاه للبيانات التركيبية متاحة بالكامل.. (يرجع الغموض في هذا البيان إلى حقيقة أنه لا يزال بإمكاننا استخدام البيانات الهجينة ) .[26]
التعديل ووجود أو عدم وجود قواعد مقيدة / تأسيسية ليست حدودًا صارمة. تذكر أن البيانات المختلطة يمكن أن تساعد في تطوير البيانات التركيبية. ما يحتمل أن يحدث هو أنه ، في المستقبل ، سوف يتضح بشكل متزايد متى قد تكون قواعد البيانات عالية الجودة للبيانات التاريخية ضرورية للغاية ولا يمكن تجنبها – عندما تحتاج إلى القط الفعلي ، لإعادة صياغة واينر – وبالتالي متى سنضطر إلى ذلك التعامل مع القضايا المتعلقة بالتوافر وإمكانية الوصول والامتثال القانوني للتشريعات ، وفي حالة البيانات الشخصية والخصوصية والموافقة والحساسية والأسئلة الأخلاقية الأخرى. ومع ذلك ، فإن الاتجاه نحو توليد بيانات تركيبية قدر الإمكان (مُركَّبة ، أكثر أو أقل هجينة ، وصولاً إلى التخليق بالكامل) من المحتمل أن تكون واحدة من الكؤوس المقدسة للذكاء الاصطناعي ، لذلك أتوقع أن مجتمع الذكاء الاصطناعي صعب في هذا الاتجاه. سيتطلب توليد بيانات غير تاريخية على نحو متزايد ، مما يجعل الاتصال الهاتفي يتحرك قدر الإمكان إلى اليمين، “تضخيمًا” للعمليات ، ولهذا السبب أتوقع أيضًا أن يهتم مجتمع الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد بصناعة الألعاب ، لأنه من المحتمل العثور على أفضل الخبرات في “اللعق”. وفيما يتعلق بالنتائج السلبية ، فإن البراهين الرياضية حول استحالة تضخيم أنواع كاملة أو مجالات من العمليات أو التفاعلات يجب أن تكون موضع ترحيب كبير من أجل توضيح أين أو إلى أي مدى قد لا يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق نهج شبيه بـ AlphaZero.[27]
يستحضر مصطلح الذكاء الاصطناعي صورًا وتوقعات مختلفة على نطاق واسع للعديد من الأشخاص المختلفين. يتخيل البعض عالمًا مليئًا بالمركبات ذاتية القيادة تتجول دون مدخلات بشرية. قد يتخيل آخرون العالم حيث تعمل الروبوتات الذكية جنبًا إلى جنب مع البشر للمساعدة في إزالة الكثير من الكدح والحياة اليومية الكادحة. يرى البعض تقدمًا سريعًا في تقنيات الرعاية الصحية، مما يمكّن البشر من العيش حياة أطول وأكثر صحة ولياقة. قد يرى البعض عالما يصبح فيه الذكاء الاصطناعي هو المعادل الأكبر، مما يخفض تكلفة الإنتاج ويتيح مجموعة واسعة من السلع لقطاعات واسعة من السكان. ومع ذلك، بالنسبة للبعض، يستحضر الذكاء الاصطناعي الخوف الذي ينذر بالخطر، وهو عالم يتميز بالتفكك الجماعي للعمل وعدم المساواة، مما يولد عدم استقرار اجتماعي واسع النطاق. الخوف الكبير هو أن الذكاء الاصطناعي يتفوق على القدرة البشرية بعواقب مدمرة وغير معروفة.
على الرغم من هذه التنبؤات المختلفة على نطاق واسع للذكاء الاصطناعي المستقبلي والتفاعل البشري، تظل تقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم متماثلة وضيقة، وقادرة على توليد مخرجات بسيطة فقط مثل الرد على الأسئلة، أو تحديد الخصائص داخل الصور، أو تحديد الحالات الشاذة من الأنماط المعقدة للبيانات. لا يزال عالم العملاء المستقلين دون ذكاء يساوي أو حتى يتجاوز عالم البشر خيالًا إلى حد كبير. ومع ذلك، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي الضيقة اليوم تتقدم بسرعة، أو حتى تضاعف أدائها ثلاث مرات على مدى السنوات الخمس إلى العشر الماضية. أطلق على الذكاء الاصطناعي اسم «الثورة الصناعية الرابعة» وهو اعتراف بتأثيرها المحتمل عبر عدد من القطاعات المهمة للتنمية البشرية.[28]
مستقبل الذكاء الاصطناعي: من المشكلات الصعبة إلى المشكلات المعقدة والحاجة إلى التضمين..
لقد أشرت بالفعل – فلوريدي – إلى أن أفضل طريقة لفهم الذكاء الاصطناعي هي أنه مستودع للوكالة يمكن استخدامه لحل المشكلات. يحقق الذكاء الاصطناعي أهدافه في حل المشكلات من خلال فصل القدرة على أداء مهمة بنجاح عن أي حاجة إلى الذكاء في القيام بذلك. لا يحتاج التطبيق الموجود على هاتفي المحمول إلى أن يكون ذكيًا للعب الشطرنج أفضل مني. عندما يكون هذا الانفصال ممكنًا ، تصبح بعض حلول الذكاء الاصطناعي ممكنة من حيث المبدأ. هذا هو السبب في أن فهم مستقبل الذكاء الاصطناعي يعني أيضًا فهم طبيعة المشكلات التي قد يكون فيها مثل هذا الانفصال ممكنًا من الناحية الفنية من الناحية النظرية وقابل للتطبيق اقتصاديًا. الآن ، تحدث العديد من المشكلات التي نحاول حلها من خلال الذكاء الاصطناعي في العالم المادي ، من القيادة إلى مسح الملصقات في السوبر ماركت ، ومن تدفقات التنظيف أو النوافذ إلى قطع العشب في الحديقة. قد يضع القارئ في الاعتبار الذكاء الاصطناعي باعتباره روبوتات في بقية هذا القسم ، لكنني لا أناقش الروبوتات فقط: التطبيقات الذكية والواجهات في إنترنت الأشياء هي أيضًا جزء من التحليل ، على سبيل المثال. ما أود أن أقترحه هو أنه لغرض فهم تطوير الذكاء الاصطناعي عند التعامل مع البيئات المادية ، من المفيد تحديد المشكلات على أساس الموارد اللازمة لحلها ، ومن ثم إلى أي مدى يمكن للذكاء الاصطناعي امتلاك مثل هذه الموارد. أنا أشير إلى الموارد الحسابية ، وبالتالي إلى درجات التعقيد ؛ والموارد المتعلقة بالمهارات ، وبالتالي درجات الصعوبة .[29]
درجات تعقيد المشكلة معروفة جيدًا ودُرست على نطاق واسع في النظرية الحسابية. لن أقول الكثير عن هذا البعد ، لكنني سألاحظ فقط أنه كمي للغاية وأن قابلية التتبع الرياضية التي يوفرها ترجع إلى توافر معايير قياسية للمقارنة ، وربما حتى مثالية ولكنها محددة بوضوح ، مثل الموارد الحسابية لآلة تورينج . إذا كان لديك “عداد” ، فيمكنك قياس الأطوال. وبالمثل ، إذا كنت تتبنى آلة Turing كنقطة انطلاق ، فيمكنك حساب مقدار الوقت ، من حيث الخطوات ، ومقدار المساحة ، من حيث الذاكرة أو الشريط ، التي تستهلك مشكلة حسابية ليتم حلها. من أجل البساطة – مع الأخذ في الاعتبار أنه يمكن تحقيق درجات دقيقة ومتطورة من الدقة ، إذا لزم الأمر ، باستخدام أدوات من نظرية التعقيد – دعنا نتفق على تعيين مدى تعقيد المشكلة (تعامل معها الذكاء الاصطناعي من حيث space – time) = خطوات الذاكرة المطلوبة) من 0 (بسيط) إلى 1 (معقد).[30]
إن درجات صعوبة المشكلة ، التي تُفهم من حيث المهارات المطلوبة لحلها ، من تشغيل وإطفاء الضوء إلى كي القمصان ، تحتاج إلى مزيد من الشروط التي يتم تعيينها هنا لأنه عادةً ، الأدبيات ذات الصلة ، على سبيل المثال. في التنمية الحركية البشرية ، لا تركز على تصنيف المشكلات بناءً على الموارد اللازمة ، ولكن على تصنيف أداء الوكلاء البشريين الذين تم تقييمهم وقدراتهم أو مهاراتهم التي تظهر في حل مشكلة أو أداء مهمة. إنه أيضًا أدب نوعي أكثر. على وجه الخصوص ، هناك العديد من الطرق لتقييم الأداء ومن ثم العديد من الطرق لفهرسة المشكلات المتعلقة بالمهارات ، ولكن هناك تمييز قياسي واحد بين المهارات الحركية الإجمالية والدقيقة. تتطلب المهارات الحركية الإجمالية استخدام مجموعات عضلية كبيرة لأداء مهام مثل المشي أو القفز أو التقاط الكرة أو ركلها. تتطلب المهارات الحركية الدقيقة استخدام مجموعات عضلية أصغر ، في الرسغين واليدين والأصابع والقدمين وأصابع القدمين ، لأداء مهام مثل غسل الأطباق أو الكتابة أو الكتابة أو استخدام أداة أو العزف على آلة موسيقية. على الرغم من الصعوبات السابقة ، يمكنك أن ترى على الفور أننا نتعامل مع درجات مختلفة من الصعوبة. مرة أخرى ، من أجل البساطة – والتذكير بأن درجات الدقة الدقيقة والمعقدة يمكن تحقيقها ، إذا لزم الأمر ، باستخدام أدوات من علم النفس التنموي – دعونا نتفق على تعيين مدى صعوبة المشكلة (تعامل معها الذكاء الاصطناعي من حيث المهارات المطلوبة) .. من 0 (سهل) إلى 1 (صعب) .[31]
إن تشغيل الضوء مشكلة يكون حلها بدرجة منخفضة جدًا من التعقيد (خطوات وحالات قليلة جدًا) والصعوبة (حتى الطفل يمكنه فعل ذلك). ومع ذلك ، فإن ربط الحذاء الخاص بك يتطلب مهارات حركية متقدمة ، وبالتالي فهي منخفضة التعقيد (بسيطة) ، ولكنها صعبة للغاية. كما قال الرئيس التنفيذي لشركة Adidas Kasper Rorsted في عام 2017:
التحدي الأكبر الذي تواجهه صناعة الأحذية هو كيف تصنع روبوتًا يضع الأربطة في الحذاء انا لا امزح هذه عملية يدوية كاملة اليوم لا توجد تقنية لذلك .[32]
غسل الاطباق هو عكس ذلك: فقد يتطلب الكثير من الخطوات والمساحة ، وفي الواقع تزداد الحاجة إلى تنظيف المزيد من الأطباق ، لكن هذا ليس بالأمر الصعب ، حتى الفيلسوف مثلي – فلوريدي – يمكنه القيام بذلك. وبالطبع ، أعلى اليمين ، نجد قمصان وكي الملابس ، والتي تستهلك الموارد ، مثل غسل الأطباق ، وتتطلب الكثير من حيث المهارات ، لذلك فهي معقدة وصعبة في نفس الوقت ، وهو عذري لمحاولة تجنب ذلك. باستخدام الأمثلة السابقة للعب كرة القدم ولعب الشطرنج ، فإن كرة القدم بسيطة ولكنها صعبة ، والشطرنج سهل (يمكنك تعلم القواعد في بضع دقائق) ولكنه معقد للغاية ، ولهذا السبب يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفوز ضد أي شخص في الشطرنج ، ولكن فريق من androids الذي يفوز بكأس العالم هو خيال علمي. بالطبع ، غالبًا ما تكون الأمور أقل وضوحًا ، كما تظهر روبوتات تنس الطاولة .[33]
روبوتات التنظيف أيضاً ستصبح أدوات شائعة في منازلنا، وكذلك الأنواع الأخرى من الروبوتات. لكن ما هي المجالات التي ستستخدم فيها؟ [34]
جرت أتمتة بعض الأعباء المنزلية خلال القرن العشرين. فعلى سبيل المثال، اختزلت عملية غسيل وتجفيف الثياب إلى مجرد جمع «الغسيل» ووضعه في الآلة المناسبة. لكن جمع الغسيل هذا ظل عبئا منزليا علينا القيام به. وعلى ناحية المخرجات مازالت هناك حاجة إلى كي الغسيل، ونشره على الحبل، وطيه، ثم وضعه على رف الخزانة المناسب، وفي الحقيقة، جرت أتمتة مكون الكي في عملية الغسيل – جزئيا – من خلال طريقتين اثنتين : الأولى، عبر إدخال مواد نسيجية جديدة في صنع الملابس بحيث تجف دون أن تتجعد. الثانية، عبر زيادة «جرعة الكسل» لدينا، حيث أصبحنا أكثر استعداداً لارتداء الملابس غير المكوية، مخدوعين ربما بالشعور الزائف بالثقة والأمان الذي وفرته اللاصقات الموجودة عليها والتي تزعم بأنها لا تتجعد.[35]
إن أعمالنا الفنية ، مهما كانت ذكية ، ليست جيدة حقًا في أداء المهام وبالتالي حل المشكلات التي تتطلب درجات عالية من المهارة. ومع ذلك ، فهي رائعة في التعامل مع المشكلات التي تتطلب درجات صعبة للغاية من التعقيد. لذا ، من المحتمل أن مستقبل الذكاء الاصطناعي الناجح لا يكمن فقط في البيانات الهجينة أو التركيبية بشكل متزايد ، كما رأينا ، ولكن أيضًا في ترجمة المهام الصعبة إلى مهام معقدة .[36]
كيف يتم تحقيق هذه الترجمة؟ من خلال تحويل البيئة التي يعمل فيها الذكاء الاصطناعي إلى بيئة صديقة للذكاء الاصطناعي. قد تزيد مثل هذه الترجمة من تعقيد ما يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى القيام به بشكل هائل ، ولكن طالما أنه يقلل من الصعوبة ، فإنه شيء يمكن تحقيقه تدريجياً أكثر فأكثر بنجاح. يجب أن تكفي بعض الأمثلة لتوضيح هذه النقطة ، لكن أولاً ، اسمحوا لي أن أقدم مفهوم التغليف.[37]
في مجال الروبوتات الصناعية ، يتم تعريف الفضاء ثلاثي الأبعاد الذي يحدد الحدود التي يمكن أن يعمل الروبوت من خلالها بنجاح على أنه غلاف الروبوت. نحن لا نبني أجهزة آلية مثل C3PO من Star Wars لغسل الأطباق في الحوض تمامًا بنفس الطريقة التي نرغب بها. نحن نغطي البيئات حول الروبوتات البسيطة لتلائم وتستغل قدراتها المحدودة ولا تزال تقدم المخرجات المطلوبة. تنجز غسالة الأطباق مهمتها لأن بيئتها – صندوق قابل للفتح ومقاوم للماء – منظم (“مغلف”) حول سعته البسيطة. وكلما كانت هذه القدرات أكثر تطوراً ، قلّت الحاجة إلى تغليفها ، لكننا نبحث عن مفاضلة ، نوع من التوازن. الأمر نفسه ينطبق على رفوف الأمازون الآلية ، على سبيل المثال. إنه المستودع بأكمله المصمم ليكون صديقًا للروبوت. الشيء نفسه بالنسبة للروبوتات التي يمكنها طهي أو قلب الهامبرغر الموجود بالفعل. ستصبح السيارات ذاتية القيادة سلعة في اليوم الذي يمكننا فيه تطويق البيئة المحيطة بهم بنجاح. هذا هو السبب في أنه من المعقول أنه في المطار ، الذي يتم التحكم فيه بشكل كبير وبالتالي بيئة “قابلة للتغليف” بسهولة ، يمكن أن تكون الحافلة عبارة عن مركبة مستقلة ، ولكن ليس الحافلة المدرسية التي تخدم قريتي ، نظرًا لأن سائق الحافلة يحتاج إلى أن تكون قادرًا على العمل في الظروف القاسية والصعبة (الريف ، والثلج ، وعدم وجود إشارات ، وعدم وجود تغطية ساتلية ، وما إلى ذلك) التي من المستبعد جدًا (العقل ، وليس المستحيل) أن يتم تغليفها .[38]
في عام 2016 ، أطلقت شركة Nike حذاء “HyperAdapt 1.0” ، وهو حذاء إلكتروني أوتوماتيكي للرباط الذاتي ، ليس من خلال تطوير ذكاء اصطناعي من شأنه أن يربطه من أجلك ، ولكن من خلال إعادة اختراع مفهوم ما يعنيه تكييف الأحذية مع القدمين: كل حذاء به مستشعر وبطارية ومحرك ونظام كبل يمكنه معًا ضبط التوافق باتباع معادلة ضغط حسابية. كان المغلف إما ظاهرة قائمة بذاتها (تشتري الروبوت بالمغلف المطلوب ، مثل غسالة الصحون أو الغسالة) أو يتم تنفيذه داخل جدران المباني الصناعية ، المصممة بعناية حول سكانها الاصطناعيين. في الوقت الحاضر ، بدأ تحويل البيئة إلى مجال معلومات صديق للذكاء الاصطناعي ينتشر في جميع جوانب الواقع ويحدث يوميًا في كل مكان ، في المنزل والمكتب والشارع. لقد غلفنا العالم حول التقنيات الرقمية لعقود من الزمن ، بشكل غير مرئي ودون أن ندرك ذلك تمامًا. يكمن مستقبل الذكاء الاصطناعي أيضًا في المزيد من الإحاطة ، على سبيل المثال ، فيما يتعلق بـ 5G وإنترنت الأشياء ، ولكن أيضًا بقدر ما نحن جميعًا أكثر ارتباطًا ونقضي المزيد والمزيد من الوقت “على الحياة” ، وكل معلوماتنا تزداد بشكل متزايد ولدت رقمية. في هذه الحالة أيضًا ، قد تكون بعض الملاحظات واضحة. قد تكون هناك مشاكل ، ومن ثم المهام النسبية التي تحلها ، والتي لا يمكن تغليفها بسهولة. ومع ذلك ، فهنا لا يتعلق الأمر بالبراهين الرياضية ، بل يتعلق بالمزيد من البراعة والتكاليف الاقتصادية وتفضيلات المستخدم أو العميل. على سبيل المثال ، يمكن هندسة الروبوت الذي يكوي القمصان. في عام 2012 ، قام فريق من جامعة كارلوس الثالث في مدريد بإسبانيا ببناء TEO ، وهو روبوت يزن حوالي 80 كجم ويبلغ ارتفاعه 1.8 مترًا. يمكن لـ TEO صعود السلالم ، وفتح الأبواب ، ومؤخراً ، ثبت أنها قادرة على كي القمصان، على الرغم من أنه يتعين عليك وضع العنصر على لوح الكي. الرأي السائد هو قول Victores [39]
“تم تصميم TEO للقيام بما يفعله البشر كما يفعله البشر”. يريد هو وزملاؤه أن تكون TEO قادرة على التعامل مع المهام المنزلية الأخرى ، مثل المساعدة في المطبخ. هدفهم النهائي هو أن تكون TEO قادرة على تعلم كيفية القيام بمهمة ما فقط من خلال مشاهدة الأشخاص الذين ليس لديهم خبرة فنية يقومون بها. “سيكون لدينا روبوتات مثل TEO في منازلنا. يقول فيكتوريس: “إنها مجرد مسألة من يفعل ذلك أولاً”.
مع ذلك ، أشك بشدة في أن هذا هو المستقبل. إنها وجهة نظر لا تقدر التمييز بين المهام الصعبة والمعقدة والميزة الهائلة لتغليف المهام لتسهيلها (صعوبة منخفضة للغاية) ، مهما كانت معقدة. تذكر أننا نبني مركبات ذاتية القيادة ليس عن طريق وضع الروبوتات في مقعد القيادة ، ولكن عن طريق إعادة التفكير في النظام البيئي الكامل للمركبات بالإضافة إلى البيئات ، أي إزالة مقعد القيادة تمامًا. لذا ، إذا كان تحليلي صحيحًا ، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس مليئًا بأندرويد شبيهة بـ TEO والتي تحاكي السلوك البشري ، ولكن من المرجح أن يتم تمثيلها بواسطة Effie و Foldimate وغيرها من الآلات الآلية المحلية المماثلة التي تجفف الملابس وتكويها. إنها ليست androids ، مثل TEO ، ولكنها أنظمة تشبه الصندوق قد تكون معقدة للغاية من الناحية الحسابية. تبدو أشبه بغسالات الصحون والغسالات ، مع اختلاف أن مدخلاتها ، في بيئاتها المغطاة ، هي ملابس مجعدة ومخرجاتها مكوية.[40]
ربما تكون الآلات المماثلة باهظة الثمن ، وربما لا تعمل دائمًا بالشكل الذي قد يرغب فيه المرء ، وربما تتجسد بطرق لا يمكننا تخيلها الآن ، لكن يمكنك أن ترى كيف أن المنطق هو الصحيح: لا تحاول تقليد البشر من خلال الذكاء الاصطناعي ولكنهم يستغلون ما تفعله الآلات ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي ، بشكل أفضل. الصعوبة هي عدو الآلات ، والتعقيد هو صديقها ، لذا غلف العالم من حولها ، وصمم أشكالًا جديدة من التجسيد لتضمينها بنجاح في غلافها ، وعند هذه النقطة ستصبح التحسينات التدريجية ، وحجم السوق ، والتحسينات ممكنة تمامًا.[41]
لسنا مستعدين لما هو على وشك الحدوث. ليس الأمر أن الرعاية الصحية ستدار قريبًا بواسطة شبكة من الذكاء الإصطناعي (AIs) الأكثر ذكاءً من البشر. مثل هذا الذكاء الاصطناعي العام لا يظهر في أي مكان بالقرب من الأفق. بدلاً من ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي الضيق الذي لدينا بالفعل، بكل عيوبه وقيوده، جيد بالفعل بما يكفي لتحويل الكثير مما نقوم به، إذا تم تطبيقه بعناية.
يخبرنا قانون أمارا أننا نميل إلى المبالغة في تقدير تأثير التكنولوجيا على المدى القصير، لكننا نقلل من تأثيرها في المدى الطويل. ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي قد مر بدورة ازدهار أخرى من التوقعات المتضخمة، وأن البعض سيصاب بخيبة أمل لأن الاختراقات الموعودة لم تتحقق. ومع ذلك، على الرغم من ذلك، سيشهد العقد المقبل تدفقًا متزايدًا بشكل مطرد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. قد تكون العديد من هذه التطبيقات متخصصة في البداية، لكنها في النهاية ستصبح سائدة. في النهاية ستؤدي إلى تغيير كبير في أعمال الرعاية الصحية. في غضون عشرين عامًا، هناك كل الاحتمالات بأن التغييرات التي نجدها ستكون تحولية.[42]
مستقبل التصميم
المستقبلين اللذين حددتهما هنا مكملان ويعتمدان على فهمنا الحالي والمتوقع للذكاء الاصطناعي. هناك مجاهيل غير معروفة بالطبع ، لكن كل ما يمكن للمرء أن يقوله عنهم هو بالضبط هذا: إنهم موجودون ، وليس لدينا أي فكرة عنها. إنه يشبه إلى حد ما القول إننا نعلم أن هناك أسئلة لا نطرحها ولكن لا يمكننا تحديد ماهية هذه الأسئلة. مستقبل الذكاء الاصطناعي مليء بالمجهول. ما حاولت القيام به في هذا المقال هو إلقاء نظرة على “بذور الوقت” التي زرعناها بالفعل. لقد ركزت على طبيعة البيانات والمشاكل لأن الأول هو ما يمكّن الذكاء الاصطناعي من العمل ، والأخير يوفر الحدود التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل ضمنها بنجاح. في هذا المستوى من التجريد ، يبدو أن نتيجتين معقولتين للغاية. سنسعى إلى تطوير الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات المختلطة قدر الإمكان ويفضل أن تكون تركيبية ، من خلال عملية إغراء التفاعلات والمهام. بمعنى آخر ، سيكون الاتجاه هو محاولة الابتعاد عن البيانات التاريخية البحتة كلما أمكن ذلك. وسنفعل ذلك من خلال ترجمة أكبر قدر ممكن من المشاكل الصعبة إلى مشاكل معقدة ، من خلال إحاطة الحقائق حول مهارات المصنوعات اليدوية لدينا. باختصار ، سنسعى إلى إنشاء بيانات هجينة أو تركيبية للتعامل مع المشكلات المعقدة ، من خلال تضخيم المهام والتفاعلات في البيئات المغلفة. كلما كان ذلك ممكنًا ، كان الذكاء الاصطناعي أكثر نجاحًا ، مما يقودني إلى تعليقين أخيرين. [43]
التعديل والتغليف هما مسألة تصميم ، أو أحيانًا إعادة تصميم ، الحقائق التي نتعامل معها. لذلك ، سيعتمد المستقبل المنظور للذكاء الاصطناعي على قدراتنا التصميمية وإبداعنا. سيعتمد ذلك أيضًا على قدرتنا على التفاوض بشأن القضايا الأخلاقية والقانونية والاجتماعية الناتجة (والخطيرة) ، بدءًا من الأشكال الجديدة للخصوصية (التنبؤية أو القائمة على المجموعة إلى التنبيه وتقرير المصير. إن فكرة أننا نقوم بشكل متزايد بتشكيل بيئاتنا (التناظرية أو الرقمية) لجعلها صديقة للذكاء الاصطناعي يجب أن تجعل أي شخص يفكر. إن توقع مثل هذه المشكلات ، لتسهيل ELSI الإيجابي وتجنب أو تخفيف أي مشاكل سلبية ، هو القيمة الحقيقية لأي تحليل استشرافي. من المثير للاهتمام محاولة فهم المسارات الأقل مقاومة في تطور الذكاء الاصطناعي. ولكن سيكون من العقيم تمامًا محاولة التنبؤ “بأي نوع من الحبوب سينمو وأيها لن ينمو” ثم عدم فعل أي شيء لضمان نمو الحبوب الجيدة ، بينما لا تنمو الحبوب السيئة. المستقبل ليس مفتوحًا بالكامل (لأن الماضي يصوغه) ، لكن لم يتم تحديده بالكامل أيضًا ، لأن الماضي يمكن توجيهه في اتجاه مختلف. هذا هو السبب في أن التحدي القادم لن يكون كثيرًا من الابتكار الرقمي في حد ذاته ، ولكن حوكمة الرقمية ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي .[44]
لقد تصور هانز مورافيك في كتابه الذي أصدره عام 1988 بعنوان «أطفال العقل Mind Children» أن اتحـادا إلكتـروحـيـويا من هذا النوع بين البـشـر والآلات سيقود إلى نوع من أنواع «الخلود». إنه يتصور أن بإمكان البشر في المستقبل البعيد أن ينقلوا تدريجيا وعيهم من أجسادهم إلى إنسان آلي من دون أن يفقدوا وعيهم. وفي كل مرة تزال فيها مجموعة صغيرة من الخلايا العصبية، يقوم الجراح بوصلها مع مجموعة من الشبكات العصبية في وعاء معدني ناسخة بدقة الإطلاق الأصلي للمجموعة الأصلية، وبوعيه الكامل يستبدل الدماغ تدريجيا قطعـة فـقـطـعـة بكتلة ميكانيكية من الإلكترونية، وعند الانتهاء سيمتلك دماغ الإنسان الآلي كل الذكريات وأنماط التفكير للشخص الأصلي، ولكنه سيكون ضمن جسم ميكانيكي من السيليكون والفولاذ يمكنه أن يبقى إلى الأبد. [45]
بالطبع فإن التكنولوجيا الضرورية للتحكم بالخلايا العصبية المستقلة حسب الرغبة، إضافة إلى نقل وظائفها إلى شبكة عصبية هو فوق قدرة أي شيء ممكن خلال القرن الحادي والعشرين، ولكن يبقى السؤال المطروح في محله، لأنه إذا كان هذا السيناريو ممكنا، فلربما كنا نقوم بوضع أسـاس الخطوة القادمة في التطور البشري.[46]
سوف تتعب الآلات من الاهتمام بالإنسانية وتقرر الانتشار في جميع أنحاء الكون من أجل اكتشاف كل أسرار الكون (على الرغم من أن بعضها قد يظل وراءه). سوف يحولون الكون بأكمله إلى “كيان تفكير ممتد”. الظروف المثالية التي أحدثتها التطورات في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي ستنذر فقط بالمملكة الافتراضية العجيبة القادمة. تم استبدال “عصر الروبوتات” لمورافيك بـ “عصر العقل” حيث يؤدي توسع الآلات إلى خلق مساحة لـ “عالم أكثر رقة”. الجنة الأرضية ليست سوى نقطة توقف قصيرة في المسيرة التاريخية إلى مملكة افتراضية متسامية.
سيتوقف النشاط الحقيقي الهادف عن الحدوث في العالم المادي ، ويتحول بدلاً من ذلك إلى الفضاء الإلكتروني. تمامًا كما تميّز الصلاة الهادفة الجنة في سفر الرؤيا اليهودي والمسيحي ، فإن الحساب الهادف يشغل جميع الأفراد في Apocalyptic AI. تسمح السماء بنشاط واحد فقط له مغزى في نهاية المطاف ، والذي يُنظر إليه على أنه غائب على الأرض. تمامًا كما يأس الحالمون المروعون من خيانة أجيالهم ، فإن Apocalyptic AI يؤيدون الافتقار إلى الحسابات التي يستطيعون إنتاجها (والأكثر من ذلك ، معاصروهم). سوف تصحح المملكة الافتراضية هذه الأحزان.[47]
حيثما تذهب الآلات ، سيتبع ذلك “حساب ذو مغزى”. سوف يملأون المساحة بالتدريج بحسابات معقدة بشكل متزايد حتى ، في النهاية ، “كل ذرة صغيرة ستكون جزءً من حساب ذي صلة أو تخزن مرجعًا مهمًا”. سوف يمتد حساب الآلة في جميع أنحاء الكون فيما يسميه مورافيك Mind Fire. سوف يرفض The Mind Fire الوجود غير المجدي وعديم المعنى للحياة الأرضية لصالح الحساب في كل مكان. “الأرض القديمة المملة أيضًا سيبتلعها الفضاء الإلكتروني فجأة. وبعد ذلك ستستضيف مادته المحولة نشاطًا فلكيًا أكثر أهمية من ذي قبل”.
سوف يصاحب الواقع الافتراضي (الحقائق) انتشار الآلات الذكية. لا تكمن أهمية Mind Fire في الوجود المادي للآلات الذكية ولكن في الفضاء الإلكتروني الذي تم إنشاؤه بواسطة حساباتهم. مورافيك هو عالم كيميائي حديث ، يسعى لصنع الذهب من الرصاص ، والحياة من الموت. كل “النشاط البدني سيحول نفسه تدريجيًا إلى شبكة من الفكر النقي بشكل متزايد”. تنقية الكون ستجعله عالماً ذا معنى.[48]
تسعى الكيمياء إلى تحسين العالم ، لتحويل الأصغر إلى الأكبر ؛ هكذا فقط ، يأخذ مورافيك ما يبدو في عينيه منحطًا ويسعى إلى جعله لامعًا. قبل نهاية العالم للذكاء الاصطناعي ، حدث القليل جدًا من النشاط الهادف (يحدث ذلك فقط في الجيوب المعزولة للذكاء العقلاني على الأرض ، لا سيما حيث يتم عمل الذكاء الاصطناعي). قريباً لن يكون هناك شيء سوى المغزى.
حين كنت – برودنى – أساعد هانز مورافيك في تجاربه المضنية في “مختبر ستانفورد للذكاء الاصطناعى”، تابعت أيضاً العمل في البحث الذي سأنال عليه درجة الدكتوراه، وموضوعه الرؤية الكومبيوترية اعتمادا على النموذج. وضعت في البرنامج الذي صممته نموذجا مسبقا ثلاثي الأبعاد للأشياء: الطائرة مثلا كانت عبارة عن اسطوانة بجناحين وذيل على شكل شبه منحرف، ومحركين أسطوانيين. بعد ذلك حاولت في البرنامج العثور على أمثلة للنماذج في الصورة، كان برنامجي يتطلب ساعات لتشغيله على نفس كمبيوتر المختبر الذي يستخدمه هانز لمدة خمس عشرة دقيقة لتحليل كل واحدة من صور كاميرا “شيكي”. تخرجت، وتنقلت بين عدة مواقع للبحث العلمي في جامعة كارنيجى ميلون ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ثم عملت في التدريس في ستانفورد ومعهد ماساتشوستس. خلال كل هذه الفترة كنت أجرب المقاربات المعتمدة على النموذج المسبق إزاء الآلات الذكية في مجال الصناعة، والرؤية الكمبيوترية، وتصميم السبيل الذي يتحرك عليه الإنسان الآلي، وحين أصبحت عضوا في الهيئة التدريسية لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وعملت في مختبر الذكاء الاصطناعي في أيلول/ سبتمبر عام 1984، عقدت العزم على صنع إنسان آلي متحرك خاص بي.[49]
مثل العديد من أفكار نهاية العالم ، تعد الكتب العلمية الشهيرة للذكاء الاصطناعي Apocalyptic AI بالهروب من الزمن. ستستخدم الآلات فائقة الذكاء الفضاء الإلكتروني للهروب من الواقع التاريخي للحاضر. في لعبة Mind Fire ، سيتم إنشاء أكوان كاملة من خلال عمليات محاكاة حاسوبية واسعة النطاق. سيظل التاريخ كله أسيرًا ، ويتم تشغيله ، وإعادة تشغيله من أجل اهتمام وتسلية الآلات الذكية. سوف يتعايش التاريخ كله في لحظة واحدة أبدية.
المملكة الافتراضية هي بلا شك نهاية العالم وليست مجرد علم الأمور الأخيرة الطوباوية. على الرغم من أن هذا الأخير يحدث على الأرض ، بشكل أو بآخر تمشيا مع القواعد التقليدية للحياة اليومية، فإن المملكة الافتراضية تتجاوز الحياة على الأرض. إن العالم الجديد للذكاء الاصطناعي Apocalyptic هو عالم آخر متسامي ، فهو يتفوق على الحياة البشرية ويستبدلها بشيء – على الرغم من أنه ربما يكون مرتبطًا بالواقع المادي لحياتنا الحالية – موجود على مستوى آخر تمامًا. المملكة الافتراضية هي مستوى فائق من الفضاء السيبراني حيث ينتهي التاريخ ، ويختفي الألم ، وتصبح الحياة ذات المغزى حقًا ممكنة.[50]
السايبورج والروبوتات والبرمجيات..
لحسن حظنا ، سيكون هناك مجال للانضمام إلى ذريتنا الميكانيكية أثناء قيامهم بنشر مملكتهم الافتراضية في جميع أنحاء الكون. فكما أن الجسد القديم لا يستطيع أن يرث ملكوت الله ، فإنه لا يمكنه أن يرث المملكة الافتراضية. سوف يزيد البشر أو يحلوا محل أجسادهم البشرية الضعيفة من أجل المشاركة في المستقبل الرائع القادم. قد تعتمد المشاركة في المملكة على دمج الأجزاء الميكانيكية والبشر في إنشاء السايبورج. أو ربما سيتخلص البشر من أجسادهم تمامًا ، مما يسمح لعقولهم بالسيطرة على الواقع الافتراضي لـ Mind Fire. من أجل تجربة العالم السماوي للآلات فائقة الذكاء ، يدعو هؤلاء العلماء إلى بناء أجسام جديدة يمكنها العمل بنجاح في المملكة الافتراضية. [51]
إن استكمال قدراتنا الطبيعية بأجهزة الكمبيوتر المزروعة مباشرة في أجسامنا يمكن أن يساعد البشر على الانضمام إلى آلات أكثر ذكاءً في المملكة. يعتقد عالم الروبوتات بجامعة ريدنج كيفين وارويك أن إضافة أجهزة ميكانيكية إلى أدمغة البشر ستمكنهم من التنافس عقليًا مع الذكاء الاصطناعي. ويعتقد أن عقول سايبورج ستكون أعلى بكثير من عقول البشر الطبيعية. بفضل الذاكرة المحسّنة ، والحواس الإضافية (مثل الرؤية بالأشعة تحت الحمراء أو فوق البنفسجية) ، والشبكات الداخلية للإنترنت ، والقوى السريعة للحساب ، والمزيد ، ستبدأ سايبورج بسرعة في تجاهل “الأقوال التافهة” للبشر العاديين. على الرغم من أن وارويك يفترض أننا سنتجاوز قريبًا حدود وجودنا الحالي ، إلا أن أهدافه في الواقع أكثر تواضعًا قليلاً من أهداف معظم مفكري الذكاء الاصطناعي المروع.[52]
يعتقد مورافيك و كورزويل أن تقنيتنا ستصبح قوية جدًا لدرجة أننا سننزل وعينا إلى آلات ، وبالتالي نحرر أنفسنا من الأجسام البشرية تمامًا. في منتصف الطريق في انتقالنا من البشر إلى الأدمغة الخارقة ، سوف نضع أنفسنا في أجسام آلية (بدون أي من الأجزاء البيولوجية البشرية القديمة) ولكن في النهاية حاجتنا إلى المشي والحديث سوف تتلاشى في النسيان ؛ كبرنامج ، سوف نقفز من كمبيوتر إلى كمبيوتر.
انظر في عاقبة ازدراع فوقعة الأذن المتواضع الازدواعات القوقعية، والتي تستخدم بالفعل على نطاق واسع، تحاكي إلـكترونياً العصب السمعى تتيح هذه الأجهزة للكثير من البشر الصم بصورة بالغة السماع من جديد ومع ذلك، فإنها محدودة في الوقت الحالي لأنها تتطلب وجود عصب سمعى سليم وغير متجدد، عالج فريق أبحاث في باسادينا يقوده دوجلاس مككريري Douglas Mecreery من معاهد أبحاث هانتيجتون الطبية هذه المشكلة بإنشاء نوع السمعي ويتصل مباشرة بجذع المخ وتم في الواقع، استخدام أنواع أكثر سيقاً من هذه الأجهزة أحيانا، لكن الأداء كان غير مثمر، غیر مثمر لان هذه الموجة الأولى من مزدرعات جذع المخ كانت تستخدم فقط مجموعة من الاتصالات السطحية- إلكترودات مسطحة توضع على سطح جذع المخ بالقرب من النوى القوقعية الجوفية. [53]
مع ذلك، يتم تسوية التمييز السمعي للترددات بواسطة طبقات مرتبة من النسيج العصبي داخل النوى، للانتفاع من معلومات التردد (لتمبيز تردد الأمواج الصوتية) تحتاج إلى تغذية معلومات بصورة تفاضلية في الطبقات المختلفة الأعمق ينتج عنها الإدراك السمعي لترددات أعلى إلخ، بذلك يصل الأزدراع الذي كان مككریری رائده إلى ما هو أعمق من تلك النماذج الاقدم ذات الإتصال السطحي، لينتهي إلى ستة إلكترودات بالغة الصغر من الإبريديوم يخترق كل منها جذع المخ عند عمق مختلف، تتألف المنظومة الكاملة من معالج كلام خارجی مع مستقبل مزروع أسفل فروة الرأس، متصل بالأسلاك مباشرة بستة أعمال مختلفة في النوي القوقعية الجوفية، وتم بالفعل تجهيز قطة في معهد هانتينجتون تبعاً لعالم الأعصاب، والكاتب العلمي سيمون لیفای Simon La Vay ، بالمنظومة الجديدة وانضمت بذلك إلى روز في “قاعة الكيانات السيرانية الشهيرة”.[54]
يعتمد التنزيل الناجح لوعينا على قدرتنا على تمثيل نمط إطلاق الخلايا العصبية في أدمغتنا. يجادل مورافيك بأن الإنسان الأساسي هو نمط وليس تجسيدًا ماديًا. ويقول إن هوية النمط “تحدد جوهر الشخص ، أقول نفسي ، كنمط وعملية تجري في رأسي وجسدي ، وليس الآلية التي تدعم تلك العملية. إذا تم الحفاظ على العملية ، يتم الاحتفاظ بها. الباقي مجرد هلام..
يرسم مورافيك صورة جميلة للقوى الهائلة التي ستوفرها لنا أجسام الروبوت. تأخذ “شجيرة الروبوت” الخاصة به بنية الأوراق المتفرعة والجذور للنباتات ، مع كل طبقة من الفروع أصغر من الشكل الذي ينبع منه. تصبح الفروع أصغر وأصغر حتى يمكن أن تعمل على مقياس نانوي. سوف تمكن الحسابات الضخمة العقل من التحكم في العديد من الأرقام الصغيرة في النهايات. بالنسبة إلى شجيرة الروبوت ، “يبدو أن قوانين الفيزياء تذوب في مواجهة النية والإرادة. كما هو الحال مع عدم وجود ساحر على الإطلاق ، ستحدث أشياء مستحيلة ببساطة حول شجيرة الروبوت”.[55]
لقد استغرق تطوير التكنولوجيا التي تملكها آلاف السنين، وقد وصلت الآن تحديداً إلى النقطة التي يمكننا فيها تمثلها داخل أجسادنا. ولسوف نفعل ذلك، فنغير أنفسنا من مجرد نتاج للتركيبة الجينية التي ورثناها إلى مخلوقات أكثر “لاماركية” تكون أيضا نتاج التكنولوجيا التي استطعنا استنباطها.
تعتمد التكنولوجيا المعاصرة في الوقت الحاضر على السيليكون والفولاذ، ولكن قبل انقضاء القرن الحالي سيتم تجاوز هذه التكنولوجيا بأشواط بعيدة، وبحلول منتصف القرن سيعكس وضع أجسادنا تلك الموجة التكنولوجية الجديدة.
إن الروبوتات المتوفرة في منتصف القرن الحادي والعشرين ستحوي عناصر مصنوعة من السیلیكون والفولاذ والتيتانيوم، وربما بعض الغاليوم الزرنيخي، ومجموعة من المواد الأخرى والموصلات الجبارة وموحدات الجزيئات وتراكيب وبنی لا تخطر لنا على بال. وسوف تحوي أجسادنا أيضا كل هذه التقانات، لكننا والروبوتات التي تصنعها ستكون مشبعين أيضا بتقانات جديدة أهمها هندسة تكنولوجيا الأحياء.[56]
كانت المحاولات الأولى لاستخدام تكنولوجيا الجزيئات الحية كأساس هندسي بدائية وخرقاء، لكنها بنفس الوقت كانت هائلة التأثير، ويستمر العمل الآن على تطوير تقنيات أحدث وأدق وسيكون لها أثر أقوى.
قد أجريت أبحاث كثيرة على استنبات الخلايا والتحكم بنموها. ويمكننا اليوم إيجاد البدائل المران الأذن، أو الجزء الغضروفي من الأذن الخارجية، عن طريق استنباتها في المختبر وزرعها بشكل دائم في أذن شخص فقدها، كما تنير التجارب الاستنبات أعضاء بديلة أخرى في المختبرات.[57]
إن الصيغة الأبسط لمقولة الخلاص التي يقدمها مورافيك وكيرزویل تفيد بأن هذه الكمبيوترات والروبوتات الذكية سوف توفر لنا ثروات لا يمكن تخيلها، وذلك عن طريق تحقيق مستويات إنتاجية مذهلة بفضل التكنولوجيا الحديثة. وبدون جدال طبعا، تعتبر هذه مقولة صحيحة ، والتاريخ دليل على ذلك. إننا في الغرب نعيش مستويات من الراحة والرفاهية لم يكن بحلم بها الملوك قبل قرون قليلة، فلدينا الأموال ولدينا القدرة على السفر والترحال بطرق لم تكن طبقة النبلاء تتصورها حتى قبل قرن واحد من الزمن، ويرتفع مستوى معيشتنا باطراد وبكافة المعايير الموضوعية، مع أن النقاش يدور حالياً حول ما إذا كان مستوى حياتنا الذاتية يستمر بالارتفاع : هل نحن اليوم مثلا أكثر أم أقل قلقا مما كنا عليه قبل عشر سنوات؟ وبغض النظر عن ذلك، فإن دخول التكنولوجيا الذكية مختلف جوانب حياتنا اليومية سوف يعمل بالتأكيد على استمرار رفع مستوى معيشتنا بمعاييرها الموضوعية، رغم أن البعض يبالغ كثيراً في تفسير هذه الإنجازات على أنها بداية يوتوبيا حقيقية فيها بأن تكون نسخ الإنسان الآلي رهن إشارتنا، في حين تقوم جميعا بقرض الشعر والاستمتاع بما لذ وطاب من الطعام. لكن الحقيقة قد لا تكون خالية ومضجرة إلى هذه الدرجة.
يتضمن السيناريو الأكثر تعقيدا لمقولة الخلاص قيام الشر بترك أجسادهم الفانية، وهذا مألوف إلى حد ما في سيناريوهات الخلاص لمعظم المنظومات الفكرية، ولذلك لا يبدو غريبا أن نجده متضمناً في طروحات اليوتوبيا التكنولوجية. وفكرة السيناريو تشير إلى أننا حالما نحصل على أجساد آلية رائعة، بكثير من السيليكون وعدد من عمليات الحساب والتفكير، فإننا سنصبح قادرين على صناعة نموذج مشابه لأدمغتنا في كمبيوتر يتحكم بالإنسان الآلي. وفي صيغ أخرى، يشم تجردينا من أجسادنا كلياً، بما في ذلك السيليكون والفولاذ، لتعيش ببساطة حياة أثيرية في رحاب الفضاء الإلكتروني Cyberspace، وهذه أكثر صيغ الخلاص حنكة وشفافية.[58]
يستند كل من هانز وراي على مرجعية قانون مور كعامل محوري في تغيير علاقتنا بالآلات. ويشير كلاهما، وهما محقان بذلك، إلى أنه مهما بلغت تقديراتنا لحجم عمليات الحساب والتفكير الدائرة داخل الدماغ البشري، فإن مثيلاتها في سطح مكتب أي كمبيوتر عادي سوف تبرزها وتتفوق عليها في القريب العاجل. لذلك يقترض كلاهما أن أجهزة الكمبيوتر ونسخ الإنسان الآلي سوف تتمتع قريبا بمستوى مكافئ لذكاء البشر، ولربما كانا متفائلين قليلا هنا، فبرغم عملهما في مجال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي طوال الثلاثين سنة الماضية، ورغم إشاراتهما المتكررة إلى الازدياد الحاد في القدرة الحاسوبية، يعجز كلاهما عن إعطاء وصف دقيق للفتوحات والرؤية الثاقبة الجديدة التي ستوصلنا إلى مكافئ الذكاء الإنساني. [59]
يردد كورزويل اعتقاد مورافيك بأن الأجسام الميكانيكية ستعزز بشكل كبير في المستقبل القريب قوى العقول البشرية. وهو يعتقد أن تقنية النانو ستمكّن البشر من بناء أجسام أعلى بكثير. مع الحفاظ على جميع مزايا الجسم البيولوجي (الموصوف على النحو التالي: المرونة ، والشفاء الذاتي ، والعناق) ، ستعيش الأجسام النانوية لفترة أطول ، وتكون أكثر مرونة للتغيرات البيئية ، وتسمح بأوقات حساب أسرع للعقل.
إن من أهم التطورات المحتملة تطورات سوف تمكننا من تغيیر تكويننا البيولوجی مباشرة بوسائل تكنولوجية ، وطبيعي أن هذه المحلات يمكن أن تخدث فينا تأثيرات عميقة أعمق من إدخال تعديلات على معتقداتنا وعاداتنا وثقافتنا وتعليمنا، وإذا تعلمنا التحكم في العمليات الكيميائية للشيخوخة الإنسانية، فإن الأعمار سوف تطول بحالة صحية جيدة وإن الشخص الذي يبلغ متوسط العمر عشرين عاما سوف يطول عشره ويصبح من المتوقع له أن يصل عمره إلى 100 سنة، وواضح أن السؤال القديم والعبثى في البحث عن السعادة قد يلاقى نجاحا، إذا استطاع العلماء استحداث طرق آمنة وفاعلة للسيطرة على دائرة المخ المسئولة عن الرفاء الذاتى ، وذلك أن العقاقير وغيرها من التكنولوجيات العصبية قد تجعل من اليسير أكثر فأكثر أن يشكل المستخدمون أنفسهم حب مشيئتهم وهواهم عن طريق ملاءمة شخصيتهم وطابعهم العاطفي وطاقتهم الذهنية وارتباطاتهم الرومانسية وشخصيتهم الأخلاقية.[60]
جدير بالذكر أن النانو تكنولوجيا ستحقق مدى واسعا عن النتائج لصناعة الأدوية واستخدام الحاسوب. كذلك الماكينات الذكية، تمثل تكنولوجيا ثورية محتملة أخرى وتذكر أيضا أن التحديثات المؤسسية مثل مؤسسات التنبؤ يمكن أن تحسن من قدرة جماعات بشرية على التنبؤ بالتطورات المستقبلية، وغير ذلك من تطورات تكنولوجية أو مؤسسية ستؤدي إلى طرق جديدة يفيد بها البشر التنظيم على نحو أكثر فاعلية. وكم فريقا في الجراحين الآليين يشرحون دماغنا على هواهم نتفاً صغيرة كل مرة، ثم يبنون نموذجا مشابهاً لكل عصيون في الدماغ حال تقطيع أوصاله، ونظراً لأن النموذج المشابه للعصبون يتم إعادة وصلة إلى الدماغ الحي، لا يحدث انقطاع في وعينا، بعد ذلك تجري عملية تقطيع العصبون التالي فيزيائياً، ويضاف بدوره إلى آلية المشابهة. وبعد مليون مليون خطوة كهذه (لا يأتى هانز على ذكر الفترة الزمنية التي تستغرقها العملية)، نحصل على نسخة افتراضية من دماغنا تعيش وتعمل بين طيات الكمبيوتر.[61]
تبدو هذه الصيغة المغالية لمقولة الخلاص معقولة وقابلة للتصديق من حيث المبدأ، لكننا لا نزال بعيدين، ربما مئات السنين، عن معرفة كيفية تنفيذها. فهي صيغة ترسخ التعصب الأعمى للأتمتة وعمليات الحساب والتفكير، وتدفع به إلى ذرى جديدة ؛ كما أنها تتجاهل الدور الأساس الذي يلعبه خليط الهورمونات وموصلات العصبونات الذي تسبح خلايانا فيه؟ ونتجاهل أيضا الدور الذي يلعبه جدنا في وضع القيود وتوفير مظاهر لوجودنا لا علاقة لها بالتفكير والحساب والتقدير ؛ علاوة على أنها قد تخطى العصارة تماما وتفوت فرصة اكتشافها.[62]
المؤكد أن راي کيرزويل لا يشاطرني تشاؤمي – بروكس – حول الجدول الزمني الذي نحتاجه لحل كل هذه المشاكل فهو يتوقع حدوث طفرة تكنولوجية فريدة من نوعها تجعل منا جبابرة بحلول عام 2020 – وقت كتابة هذه السطور – تقريبا، وبعد هذه او “الجائحة الأخروية” (كما يسميها جوردان لانيير) سوف يكون بمقدورنا الانطلاق بسرعة لم نتخيلها من قبل متجاوزین العقبات التكنولوجية في طريقنا، وبحلول عام 2020 سيكون راي نفسه قد بلغ السبعين من العمر، وهو مصمم على العيش حتى ذلك الوقت على أقل تقدير – وهذا ما دفعه الى نشر كتاب عن الأنظمة الغذائية قليلة الدسم وكيفية تجنب الإصابة بمرض القلب، ولو استطاع راي الوصول إلى عام 2020 فهو واثق أن بإمكانه فعل كل ما يريد.[63]
لكن بمجرد أن نجحنا في إخراج الوعي من كائن بشري إلى آلة ، فلماذا نتوقف عند المستوى الضئيل لحياتنا الحالية؟ في النهاية ، ستقضي عقول البشر على احتياجاتهم من الوجود الجسدي ؛ بعد كل شيء ، “لا نحتاج دائمًا إلى أجساد حقيقية. إذا صادفنا وجودنا في بيئة افتراضية ، فإن الجسم الافتراضي سيكون على ما يرام”. بمجرد أن نتغلب على الطموح المحدود لجسد مادي أفضل ، يمكننا توسيع آفاقنا بشكل هائل. سنتوقف عن العيش في العالم المادي ؛ ستلعب حياتنا في عالم افتراضي ولن تتطلب عقولنا ، بالتالي ، أي نوع معين من التجسيد.
إن ذواتنا الافتراضية ستحقق بالضبط ما تنبأ به إشعياء منذ آلاف السنين. “هناك لن يكون الفناء بحلول نهاية القرن الحادي والعشرين … حتى الآن ، كان فناءنا مرتبطًا بطول عمر أجهزتنا … بينما نجتاز الفجوة لدمج أنفسنا في تقنيتنا الحاسوبية ، ستكون هويتنا بناءً على ملفنا العقلي المتطور. سنكون برمجيات وليس أجهزة ” سنصبح ، وفق شروط مورافيك ، “أدمغة خارقة بلا جسد”. بالطبع ، كل البرامج تحتاج إلى أجهزة ، لذلك لن نتخلص من جسدنا حقًا. ومع ذلك ، سنتوقف عن التماهي مع أجسادنا المادية. سنستبدل الأجسام الحية بأجسام افتراضية قادرة على النقل والنسخ عبر الانتشار الكوني للآلات.في المستقبل ، سيعيد البشر تكوين أجسادهم من أجل المشاركة في الملكوت الآتي. سواء أكانوا سايبورج، أو روبوتات ، أو برمجيات ، فإنهم سيعيشون إلى الأبد ويتخلصون من الألم والعوز ، ويشاركون في شبكة عالمية حقيقية من المعرفة. لا يمكن القيام بهذا المسعى إلا بعد استبدال أجسادنا البشرية والانضمام إلى أطفالنا الميكانيكيين في المملكة الافتراضية .[64]
إدراك هرمجدون: أسود بين الأغنام..
يصاحب كل من بداية ونهاية العالم دويًا عاليًا. في الأيام الأخيرة ستكون هناك حرب وألم وحزن وأنبياء كذبة وصرير أسنان كثير. تمامًا كما يتبع الرؤى اليهودية والمسيحية بعدة طرق أخرى ، فإن نهاية العالم للذكاء الاصطناعي ستكون وقتًا عصيبًا لأولئك الذين ما زالوا على قيد الحياة. الوعد بمستقبل أفضل يجعل نهاية العالم جديرة بالاهتمام ، لكن أولئك الذين يعانون منها يجب أن يتغلبوا على الصراع والحرب.
إن احتمالية العنف ، التي يحتفظ بها العديد من أعضاء مجتمعات الذكاء الاصطناعي والروبوتات الأوروبية الأمريكية ، تهدد بقاء الإنسان بعد التفرد. في حين أن مورافيك وكورزويل يتوقعان اندماجًا ممتعًا بين الإنسان والآلة ، يعتقد مؤلفو العلوم المشهورون الآخرون أن ظهور الآلات الذكية ينذر بمواجهة عنيفة – إما بين البشر والآلات أو بين البشر أنفسهم.[65]
لا يعتقد مورافيك أن الحرب والنزاع سيميزان المستقبل. ويقول إنه في المستقبل ، “ستُباع برامج الروبوت المعادية للمجتمع بشكل سيء”. على الرغم من اعترافه بوجود مثل هذه البرامج حاليًا ، إلا أنها “ستتوقف قريبًا عن التصنيع”. يريد مورافيك الحفاظ على رؤية عدن لنهاية العالم ، لذا فهو يرفض العنف المشفر في أولويات التمويل الحالية.
على الرغم من أنه يأمل في أن يكون المستقبل سلميًا ، إلا أن مورافيك فشل في تأمين تلك الرؤية. فهو يعترف ، على سبيل المثال ، بأن كل فرد في المستقبل سيحاول “تخريب الآخرين لتحقيق أغراضه”. أي عالم يتصارع فيه الأفراد من أجل السلطة على بعضهم البعض هو عالم سيستمر فيه العنف. لا تتطلب كل أشكال العنف استخدام أسلحة ذرية وطائرات ذاتية القيادة. بالنظر إلى أن هذا النضال يظل أمرًا حيويًا لحياة ما بعد نهاية العالم ، فإننا نشعر بضغوط شديدة لتصديق وعوده الأكثر مثالية.[66]
يعتقد دانيال كريفير ، مؤلف كتاب تاريخ مؤثر للذكاء الاصطناعي ، أن وصف مورافيك للخلود مقنع ويتطلع إلى إمكانية التطور الروحي في عصر الآلات الذكية، لكنه يخشى ذلك. سيكون للآلات الذكية طرق للذهاب قبل أن تحقق إمكاناتها الرائعة. وهو يعتقد أن الأجيال الأولى من الذكاء الاصطناعي المكافئ للإنسان ستكون ذهانية ومصابة بجنون العظمة. من المؤكد أن مثل هذه الآلات ستكون حجر عثرة في طريق الجنة المسالمة ، لكن كريفير يعتقد ، مثل مورافيك ، أنه سيتم التغلب على هذه العوائق.
الأسوأ من ذلك ، أنه من الممكن أن يكون السلوك الآلي بالضرورة هو ما يسميه البشر ذهانيًا. نظرًا لأن الآلات تصبح أكثر ذكاءً وذكاءً ، فقد تفقد الاهتمام بالعناية بالبشر. وفقًا لوارويك ، لن تحتاج الآلات الذكية إلى القيم الإنسانية أو المهارات الاجتماعية. وهو يعتقد بطبيعة الحال أنهم سيرغبون في الهيمنة على البشر الذين يتفوقون عليهم. يرسم وارويك Warwick صورة قبيحة لعام 2050. بحلول ذلك الوقت ، كما يقول ، قد تحكم الآلات الكوكب ، باستخدام البشر كعبيد لأداء وظائف غير ملائمة للروبوتات.
على الرغم من تشاؤمه ، يأمل وارويك أيضًا في التغلب على مخاطر الذكاء الاصطناعي من خلال “ولادة” السايبورج. على الرغم من أن الحروب بين البشر والآلات ، التي طالما كانت جزءًا أساسيًا من الخيال العلمي ، تبدو حتمية لوارويك ، إلا أنه لا يأخذ أي تمويل عسكري ويأمل أن تتجنب البشرية أن تصبح نوعًا من العبيد لآلات أكثر ذكاءً. يأمل وارويك أنه من خلال أن نصبح سايبورج، فإننا سنخفف من هذا القلق. عندما يتشابك البشر مع الآلات ، سيكتسبون نفس مجموعة الاهتمامات والدوافع التي ستحصل عليها الآلات الذكية. بالطبع ، هذا يعني أن قيمهم ورغباتهم واحتياجاتهم قد تكون مختلفة تمامًا عن تلك الخاصة بالبشر “الطبيعيين”. على الأقل شيء يمكن أن يعيشه الإنسان ليرى أرض الميعاد.
رغم أن المخ مثير للإعجاب من الكثير من الجوانب، فإنه يعاني من حدود قاسية نستخدم موازاته الكثيفة (مائة ترليون وصلة بين عصبية تعمل في نفس الوقت) للتعرف بسرعة على الأنماط الدقيقة، لكن تفكيرنا بطيء إلى حد كبير الإجراء العصبي الأساسي أبطأ عدة ملايين المرات من الدوائر الكهربائية المعاصرة. هذا يجعل عرض النطاق الترددي النفسي لمعالجة معلومات جديدة محدود إلى حد كبير مقارنة بالنمو الأسى لقاعدة المعارف الكلية الإنسانية.
إن نسختنا الأولي من الأجساد البيولوجية ضعيفة البنية ومعرضة لمجموعة كبيرة من أساليب الانهيار، مع عدم ذكر طقوس الصيانة المزعجة التي تتطلبها، بينما يكون الذكاء الإنساني قادراً أحيانا على التحليق بقدرته الابتكارية والتعبيرية، فإن الكثير من التفكير الإنساني مشتق، وضيق الأفق ومقيد.[67]
سوف تسمح لنا المفردة بتجاوز هذه الحدود لأجسادنا وأمخاخنا البيولوجية. سوف نكسب سلطة على أقدارنا ، سوف يصبح فناؤنا بين أيدينا الخاصة، سوف يكون في استطاعتنا الحياة الزمن الطويل الذي نريده (قول غير مباشر مختلف عن القول بأننا سوف نعيش إلى الأبد). سوف نفهم بالكامل التفكير الإنساني وسوف نعد مداه وتتوسع فيه بدرجة هائلة، مع نهاية هذا القرن، سوف يكون الجزء غير البيولوجي من ذكائنا أكثر قوة بترليونات ترليونات المرات من الذكاء الإنساني غير المعزز. [68]
نحن الآن في المراحل المبكرة من هذا التحول سرعة تغير النموذج الإرشادي (معدل تغييرنا للمقاربات التقنية الأساسية) وأيضا النمو الأسى لقدرة تقنية المعلومات بدأ معاً الوصول إلى “ركبة المنحنى”، وهي المرحلة التي تصبح عندها نزعة أسية ملحوظة. باختصار بعد هذه المرحلة، تصبح النزعة ذات سرعة انفجارية، قبل منتصف هذا القرن سوف تصبح معدلات نمو تقنيتنا – والتي لن تكون قابلة التعبير هنا نحن أنفسنا – الشديدة الاندفاع بحيث تبدو عمودية من الناحية الأساسية من منظور ریاضی مباشر، ستظل معدلات النمو محدودة لكنها بالغة التطرف بحيث إن التغييرات المصاحبة لها سوف تبدو كما لو أنها تمزق نسيج التاريخ الإنساني، وسوف يكون هنا، على الأقل، منظور البشرية البيولوجية غير المعززة.[69]
سواء أصبحت الآلات بمفردها فائقة الذكاء أو ما إذا كانت ستنضم إليها ، سيظهر انقسام إشكالي في القيم على الأرض. قد لا يوافق العديد من البشر على آلات البناء أو الأشخاص الذين لم يعودوا يشاركون الافتراضات الأساسية للطبيعة البشرية. يمكن أن تؤدي القيم المتباينة إلى قتال البشر فيما بينهم أو قد تؤدي إلى قيام بشر بآلات قتال.
يقدر هوغو دي غاريس Hugo de Garis الصراع لأنه نذير أحلامه التكنولوجية. على الرغم من أنه يدعي أنه فقد نومه بسبب موت البشرية ، إلا أنه يتطلع إلى الحروب وشائعات الحروب. يعتقد دي جاريس أن البشر سيتقاتلون فيما بينهم حول بناء الآلات أو عدم بناءها ، والتي يسميها “المهندسون” (أي “العقول الاصطناعية”). نظرًا لأن هذه الحروب ستنشأ لا محالة بسبب التكنولوجيا الجديدة ، يجب اعتبار الحروب في النهاية جيدة: فغيابها سيشير إلى عدم وجود آلات ذكية على نطاق واسع.[70]
يعتقد دي غاريس أن صعود الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى حرب (تبدو جيدة أخلاقياً) بين الأشخاص الذين يسميهم Terrans (أولئك الذين يعارضون مثل هذه التقنيات) وأولئك الذين يسميهم الكوزميين (أولئك الذين يفضلون التكنولوجيا). حتى إذا تجنبت البشرية الصراع على بناء آلات ذكية ، فقد تقرر الآلات نفسها أن البشر آفات ، في حاجة إلى القضاء عليها …، إنه لا يمانع في أن تؤدي حرب ضارية إلى تدمير الجنس البشري لأنه يعتقد أن الآلات “الشبيهة بالآلهة” ستبقى على قيد الحياة بعد ذلك. إن قبوله المبهج لعذاب البشرية يذكرنا بكلمات فريدريك غرانت في أوائل القرن العشرين:
يجب ألا يكون المرء غير راغب في دفع أي تكلفة ، مهما كانت كبيرة ؛ فالملكوت يساوي أكثر من أي شيء في هذا العالم ، حتى حياة المرء. الحياة ، السعادة الأرضية ، الإشباع الشرعي للرغبة البشرية ، كلها قد تحتاج إلى التخلي عنها ؛ يجب ألا يتردد المرء في أي تضحية من أجل الدخول إلى المملكة. يجب أن تكون المملكة أسمى خير مطلق ، هدف كامل ، مكسب مُرضٍ وتعويض تمامًا.[71]
يشارك دي غاريس جرانت Grant في إيمانه بالقيمة المهيمنة لصراع الفناء. بل إنه يجادل بأن بناء المدفعين الذين سيحلون في نهاية المطاف محل الجنس البشري هو عمل من أعمال العبادة الدينية. المملكة الآتية هي مقر كل معنى وقيمة – أي تضحية تأتي بها ستكون تضحية جديرة بالاهتمام. يصف القادة الكونيين بأنهم أنواع “الصورة الكبيرة” ، عمالقة الصناعة السابقين ، علماء ذوو رؤية ، فلاسفة ، حالمون ، أفراد ذوو غرور قوي ، سيكونون قساة بما فيه الكفاية ومنطقيين بما يكفي ليكونوا مستعدين لمبادلة حياة مليار إنسان من أجل لبناء مقبرة إلهية واحدة. بالنسبة لهم ، فإن أداة إلهية واحدة تعادل تريليونات تريليونات من تريليونات البشر على أي حال”. لن تكون التضحية بأرواح البشر كبيرة جدًا.[72]
إن الذكاء الاصطناعي المروع ، ككل ، فشل في توفير الأمن المطلق للبشرية ؛ ولكن مرة أخرى ، وكذلك الدين. قد يزين المسيحيون الإنجيليون سياراتهم بملصقات على الصدمات تقول “في حالة نشوة الطرب ، ستكون هذه السيارة غير مشغولة” ولكن لا يمكنهم التأكد تمامًا من أنهم سيكونون من بين هذا العدد. ربما سيأتي نشوة الطرب وسيجدون أنفسهم متخلفين وراءهم. يزيد الذكاء الاصطناعي المروع من مخاطر هذا الخوف – فهو يشير إلى أن البشرية جمعاء قد تفقد جنة المستقبل. يشغل هذا القلق بعض الشخصيات البارزة في هذا المجال ، الذين يرغبون في قيادة البشرية إلى عالم جديد مشرق. يكتب دي جاريس ، على حد زعمه ، من أجل أن تتمكن البشرية من معالجة “حرب المفصلات” قبل وقوعها. يقترح ، ربما إذا فعلنا ذلك ، سنتجنب وقوع كارثة ونجد أنفسنا مرتبطين بشكل دائم بتقنيتنا. [73]
لا يزال التطور السريع لأجهزة الكمبيوتر ونشر الروبوتات في جميع أنحاء العالم في نطاق رادار المقدس: تنبع الوعود والاستراتيجيات التي يستخدمها Apocalyptic AI من بيئتها الدينية. مع اكتساب “ما بعد الإنسانية” و “الخارجيين” اهتمامًا عامًا متزايدًا ، ستستمر أهمية الذكاء الاصطناعي المروع في النمو. يسمح لنا تحليل Apocalyptic AI بالتفكير في العالم الحديث ، وفي نفس الوقت ، يلقي الضوء على نهاية العالم في العالم القديم. توضح المقارنة مع Apocalyptic AI أهمية وطبيعة الثنائية والاغتراب وتجاوز العالم والجسد في الرؤيا القديمة. تزدهر نهاية العالم في مجال الروبوتات الحديثة والذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن العديد من الممارسين يعملون على أساس يومي دون اعتبار للتنبؤات الرائعة لمجتمع Apocalyptic AI ، فإن المدافعين عن Apocalyptic AI هم أصوات قوية في مجالاتهم ، ومن خلال كتبهم في علوم البوب ، ثقافة أوسع. لقد استوعب الذكاء الاصطناعي في نهاية العالم فئات اللاهوتيات اليهودية والمسيحية واستعملها لأهداف علمية ومن المفترض أنها علمانية. علماء الدين لديهم نفس القدر من الالتزام مثل أي شخص ، والتزام أكثر من غيرهم ، للمساعدة في استكشاف خصائص هذه الحركة وتداعياتها على الثقافة الأوسع .[74]
(1) Luciano Floridi, What the Near Future of Artificial Intelligence Could Be?, March 2019, Springer Nature, P.1
(2) Ibid P.1
(3) Ziyad Saleh, Artificial Intelligence Definition, Ethics and Standards, April 2019, P.2
(5) Luciano Floridi, P.2
[7] Ibid P. 3
[8] Ibid P. 3
[9] Robbin te Velde, The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence, February 2000, P.1
[11] نيك بوستروم: قضايا أخلاقية فى الذكاء الاصطناعى، ضمن كتاب الخيال العلمى والفلسفة، تحرير سوزان شنايدر، ترجمة عزت عامر، المركز القومى للترجمة (2859)، القاهرة، 2011، ص436.
[12] Luciano Floridi, P.4
[13] Ibid P.4
[14] Ibid P.5
[15] ميتشو كاكو: فيزياء المستحيل، ترجمة سعد الدين خرفان، عالم المعرفة (399) الكويت 2013، ص. 137- 138
[16] P. Solanki, J. Grundy, W. Hussain, Operationalising ethics in artificial intelligence for healthcare: a framework for AI developers, July 2022AI and Ethics, P. 1
[17] Luciano Floridi, P.5
[18] Ibid P.6
[19] Ibid P.6
[20] Ibid P.6
[21] Ibid P.7
[22] سوزان شنايدر: مسح المخ، تجاوز وتفريغ مخ الإنسان، ضمن كتاب الخيال العلمي والفلسفة، تحرير سوزان شنايدر، ترجمة عزت عامر المركز القومي للترجمة (1859) القاهرة، 2011، ص. 389
[23] المرجع نفسه ص. 390
[24] Luciano Floridi, P.7
[25] Ibid P.7
[26] Ibid P. 8
[27] Ibid P. 8
[28] A.C. Scott, J. Moyer, J. Solórzano, Barry B. Hughes, The Future of Artificial Intelligence, January 2022, P.2
[29] Luciano Floridi, P.7
[30] Ibid P.10
[31] Ibid P.10
[32] Ibid P.10
[33] Ibid P.10
[34] رودنى بروكس: الجسد والآلة، تعريب معين محمد الإمام، مكتبة العبيكان، الرياض، 2004، ص60.
[35] المرجع نفسه
[36] Luciano Floridi, P. 10
[37] Ibid P.11
[38] Ibid P.11
[39] Ibid P.12
[40] Ibid P.12
[41] Ibid P.13
[42] Enrico Coiera, The Price of Artificial Intelligence, Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, Sydney, NSW, Australia, 2019
[43] Luciano Floridi, P. 13
[44] Ibid P.13
[45] ميتشوكاكو: رؤي مستقبلية، ترجمة سعد الدين خرفان، عالم المعرفة، (270) الكويت، 2001، ص155
[46] Robert Geraci, Apocalyptic AI: Religion and the Promise of Artificial Intelligence, Journal of the American Academy of Religion, March 2008, P. 150
[47] Robert Geraci, P. 151
[48] Ibid P. 151
[49] رودنى بروكس: ص60
[52] Ibid P. 152
[53] أندى كلارك: كيان سبرانى لا يعمل: ضمن كتاب الخيال العلمى والفلسفة، تحرير سوزان شنايدر، ترجمة عزت عامر، المركز القومى للترجمة(1859)، القاهرة، 2011، ص270.
[55] Robert Geraci P. 152
[56] رودني بروكس ص 357
[57] المرجع نفسه ص 385
[58] المرجع نفسه ص 318
[59] المرجع نفسه ص 318
[61] بنيامين هال: التكنولوجيا والبيئة والأهمية الأخلاقية للمشغولات؛ ضمن كتاب موجات جديدة فى فلسفة التكنولوجيا، تحرير كيربرج اولسن وآخرون، ترجمة شوقى جلال، المركز القومى للترجمة(2808)، القاهرة، 2018، ص319 – 320
[62] المرجع نفسه ص. 320
[63] المرجع نفسه ص. 320
[64] Robert Geraci P. 154
[65] Ibid P. 155
[66] Ibid P. 155
[67] راي كيرزويل: الذكاء الفائق والمفردة، ضمن كتاب الخيال العلمي والفلسفة، تحرير سوزان شنايدر، ترجمة عزت عامر، المشروع القومى للترجمة(1859)، 2011، ص 316
[68] المرجع نفسه ص. 316
[69] المرجع نفسه ص. 317
[71] Ibid P. 157
[72] Ibid P. 158
[73] Ibid P. 158
[74] Ibid P. 161
