الذكاء الاصطناعي، ذاك المصطلح الذي بات يتردد كثيرًأ في الآخيرة بأدواته المختلفة سواء كان Chat GPT و BARD أو غيرهم من الأدوات، تلك النماذج القادرة على التعلم الذاتي والتطور وإنتاج الكثير من الأعمال مثلها مثل البشر،والتي شكل ظهورها تخوف كبير لدى محترفي تلك الأعمال خوفًا من أن يحل الذكاء الاصطناعي وأدواته محلهم
ولكن كان هناك مفاجأة أو بالاحرى مُشكلة يواجهها هذا النظام والتي يراها الكثيرون أبرز تحديات تطور الذكاء الاصطناعي.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟ ما هي أهم أدواته؟ ما هي تحديات تطور الذكاء الاصطناعي؟ تساؤلات كثيرة نطرح الإجابة عليها بين سطور هذا المقال، فكونوا معنا.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) هو مجال في علوم الحاسوب يهتم بتطوير الأنظمة والبرامج التي تتمتع بقدرة على القيام بمهام كان يقوم بها البشر وفقط
يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تطوير الأجهزة والبرامج التي تتمتع بالقدرة على التعلم من البيانات وتحليلها، واتخاذ قرارات مستندة إلى تلك البيانات، وتنفيذ المهام بشكل ذكي وفعال.
أهم أدوات الذكاء الاصطناعي
هناك الكثير من الأدوات والتقنيات المستخدمة في مجال الذكاء الاصطناعي. وفيما يلي بعض الأدوات الهامة التي يمكن استخدامها في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي:
- TensorFlow وهي عبارة عن مكتبة برامج مفتوحة المصدر.
- PyTorch وهو عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر للتعلم العميق.
- Keras وهو أحد الأدوات القادرة على إنجاز مختلف أنواع المهام مثل الترجمة، الكتابة وغيرهم.
- OpenAI Gym وهي مجموعة أدوات لتطوير ومقارنة خوارزميات التعلم المعزز (RL)
- ChatGPT تلك الاداة التي ذاع صيتها كأداة مميزة تُجيبك على كل تساؤلاتك.
هذا إلى جانب Microsoft’s Bing Chatgpt و You Chat و ChatSonic وغيرهم من الأدوات، كلها أدوات قادرة على إنجاز العديد من المهام دون خبرة كبيرة أو حتى وقت طويل، ولكن هل تعلم أن تلك الادوات تواجه تحديات عصيبة، نعم إنها تحديات تطور الذكاء الاصطناعي.
أبرز تحديات تطور الذكاء الاصطناعي
يواجه الذكاء الاصطناعي الكثير من التحديات، الأمر الذي يراه المتخوفين أمر جيد لأنه سيحد من تطور هذا الغول الذي بات قادرًا على إنجاز كل شيء ومن الحاجة إلى إنسان، ومن أهم تحديات تطور الذكاء الاصطناعي ما يلي:
يعتمد تطوير الذكاء الاصطناعي على البيانات، ولكن قد يكون هناك نقص في البيانات المتاحة للتدريب أو جودتها غير كافية، مما يؤثر على أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
بعض المشكلات والتطبيقات تتطلب نماذج ذكاء اصطناعي تعالج مشاكل معقدة وصعبة، مما يتطلب تطوير تقنيات وخوارزميات متقدمة للتعامل مع هذه التحديات.
– الأخلاقيات والتحديات القانونية
يثير تطور الذكاء الاصطناعي قضايا أخلاقية وقانونية، مثل الخصوصية والتعامل المنصف والتبعات الاجتماعية والأمان، لذا يجب وضع إطار قوانين وسياسات مناسبة لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق مسؤولة وأخلاقية، والتي تعد من أصعب تحديات تطور الذكاء الاصطناعي.
يعتبر التعلم المستمر وتحديث النماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا مهمًا للتأكد من تواصل أدائها وفعاليتها، لذا يجب تطوير آليات لتحديث النماذج بناءً على المعرفة الجديدة والبيانات المتغير.
– تراجع أداء نماذج الذكاء الاصطناعي كلما ازداد حجمها
وتلك واحدة من أصعب تحديات تطور الذكاء الاصطناعي، وهذا لأن تطور أداء النموذج يتطلب تدفق رهيب للبيانات حتى يعوض هذه الزيادة في حجمه، ولتطبيق هذا، فالمطور بحاجة إلى المزيد من الموارد والتي بكل تأكيد ستكون عبء كبير عليه صعب توفيره.
أبرز البدائل لمواجهة تحدي تطوير الذكاء الاصطناعي
في ظل بحث المطورين عن بدائل لمعالجة أو بالأحرى مواجهة تحديات تطور الذكاء الاصطناعي السابق ذكرها، كان هناك مجموعة من الاقتراحات التي ربما تكون بديل فعال لمواجهة ذلك ومنها:
1. التعلم العميق المستمر (Continual Deep Learning)
تعتمد هذه الطريقة على تدريب النماذج العميقة بشكل متواصل على مجموعة متزايدة من البيانات، حيث يتم إضافة عينات جديدة وتعلمها دون إعادة تدريب النموذج من البداية، وبهذه الطريقة يمكن للنماذج الاستفادة من المعرفة المكتسبة سابقًا وتطوير قدراتها بشكل مستمر.
2. التعلم المستمر (Lifelong Learning)
يهدف إلى تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تكتسب المعرفة وتعمل على تحسين أدائها على مر الزمن، يتم ذلك من خلال تقديم مهام متعددة ومتنوعة للنموذج على مر الزمن، وتوفير آليات للاستفادة من المعرفة المكتسبة في مهام سابقة لتحسين أداء المهام الجديدة.
3. التعلم العميق المعزز (Reinforcement Learning)
يعتمد هذا النمط من التعلم على توفير حافز (سواء كان مكافأة أو عقوبة) للنموذج بناءً على أدائه في مهمة معينة، حيث يتعلم النموذج من خلال تفاعله المستمر مع البيئة واستكشاف الإجراءات المختلفة لتحقيق أقصى قدر ممكن من التعزيز، يمكن استخدام هذا النوع من التعلم لتطوير قدرات النموذج وتعزيز قدرته على التعلم المستمر.
4. التعلم عن طريق النقل (Transfer Learning)
يعتمد على نقل المعرفة والخبرة من مهام معينة إلى مهام جديدة ذات صلة، حيث يتم تدريب نموذج على مهمة ما ويكتسب المعرفة الخاصة بها، يمكن استخدام هذه المعرفة لتسريع تعلمه في مهمة جديدة مماثلة. يساهم التعلم عن طريق النقل في استفادة النماذج من الخبرة المكتسبة سابقًا وتحسين أدائها في مهام جديدة.
هذه مجرد أمثلة قليلة من الطرق البديلة المطروحة لاستمرار قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التعلم ومواجهة تحديات تطور الذكاء الاصطناعي السابق ذكرها.
