هنالك شيء نحبه جميعًا: تلك العبارات التكنولوجية الطنانة والوعد الكبير بالتقنيات الجديدة. أنت تعلم أن هذا صحيح، لأنني أنا، وأنت والبائع الذي يروّج بضاعته نستخدمها طوال الوقت، مثل “إنترنت الأشياء سيربط كل شيء”، و “سلسلة الكتل أو البلوكتشين” ستعمل على دمقرطة كل شيء، و “الذكاء الاصطناعي سيحل جميع مشاكلنا”.
يحتل الذكاء الاصطناعي على وجه التحديد مرتبة عالية في قائمة العبارات الطنانة: فمن الاختناقات المرورية إلى تغير المناخ، هناك حل؛ هو السلالة الجديدة من الآلات التي يمكنها التفكير والتصرف مثلنا.
معظم الأشياء التي كانت في يوم ما “رقمية” عادية صارت “ممكّنة بالذكاء الاصطناعي”. الذكاء الاصطناعي في كل مكان حولنا بدءًا من فلاتر إنستجرام إلى التسويق . إذا لم تكن شركتك ممكّنة بالذكاء الاصطناعي، فهل تكون قد تخلفت عن الركب؟
دعونا نتوقف لدقيقة ونتحدى أنفسنا قليلاً: هل هناك ما يدعى بالذكاء الاصطناعي على الإطلاق؟ هل جميع الادعاءات صحيحة، أم أنها مجرد ضجة تسويقية كبيرة؟ ومتى سيكون لدينا الذكاء الاصطناعي الحقيقي؟
-
بداية، لماذا عليك أن تهتم من الأصل إذا ما كان الذكاء الاصطناعي حقيقي أم لا
قبل أن نتعمق في السؤال حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة، أو لن يكون حقيقة على الإطلاق، فلنقرر أولاً لماذا يجب أن نهتم بالإجابة.
إذا كنت قائد أعمال أو شركة أو رجل أعمال مبتدئ، فأنت تريد الاستفادة من أفضل ما تقدمه التكنولوجيا. من خلال القدرات التكنولوجية الجديدة، مثل الذكاء الاصطناعي، يمكننا إعادة النظر في المشكلات القديمة وإيجاد طريقة أفضل لحلها. يمكننا أيضًا أن نطعن في بعض المشاكل التي لم يتم حلها. ربما باستخدام هذه التقنية الجديدة، يمكننا حل مشكلة الشعر الكثيف التي لم يكن لها حل لأن التقنية اللازمة لم تكن متاحة. في كلتا الحالتين، إذا كان لدينا قدرات تكنولوجية جديدة، سيكون بوسعنا أن نحل المشاكل القديمة بطريقة أفضل، أو إذا حللنا المشكلات التي لم يكن بها حل تقني سابقًا، فإننا ننشئ قيمة تجارية جديدة. إن الاستفادة من التكنولوجيا لخلق قيمة تجارية جديدة لهي من ضمن الأخبار الجيدة للأعمال التجارية. ومع ذلك، هناك شرط واحد. يجب أن تكون التقنية قادرة على توصيل البضائع.
إذا كنت في وضع يسمح لك باتخاذ قرارات بشأن كيفية حل المشكلات باستخدام تقنية جديدة، وكيف ستزيد قيمة الأعمال الجديدة من خلال الاستفادة من التكنولوجيا الجديدة، فأنت بحاجة إلى معرفة ما يختبئ تحت غطاء المحرك. هل يمكن للتقنية الصاخبة الموجودة اليوم، والتي يتحدث عنها الجميع، أن تفعل ما تتوقعه منها؟ يمكن أن تأتي الإجابة على هذا السؤال بثلاث طرق، اثنتان منها سيئتان لعملك:
- إذا قمت بتقليل قدرات التكنولوجيا، فأنت تترك فرص إنشاء قيمة الأعمال على الطاولة.
- إذا تجاوزت الحد، فسوف تضخ عملياتك بالمخاطر ولن تكون قادرًا على تقديم منتج ينمو في السوق.
- إذا كنت قد فهمت الأمر جيدًا، يمكنك إطلاق منتج على المدى القريب والاستفادة من التكنولوجيا الجديدة لزيادة قيمة عملك
بالعودة إلى الذكاء الاصطناعي. نقوم بالتأكد من الوقائع. إذا كان الذكاء الاصطناعي بارزًا في موقع شركتك على الويب، وفي مجموعات المستثمرين الخاصة بك، ووصف المنتج الخاص بك، اعتبارًا من فبراير 2020، فأنت في طريقك إلى التفوق. دعونا نتعمق في تفاصيل هذه الأسباب.
-
ما الخطأ في فهمنا للذكاء الاصطناعي
كان مفهوم الذكاء الاصطناعي موجودًا منذ فترة. لقد انبهر العلماء والمهندسون بإمكانية إنشاء آلة يمكنها أن تفكر مثلنا. لكن رواد الأعمال اعتقدوا في وقت مبكر أنهم فهموا آليات عمل أدمغتنا، واستنادًا إلى هذا الفهم، كل ما كان عليهم فعله هو إنشاء نسخة رقمية طبق الأصل من هذه العملية.
حتى نعرف مدى تقدمنا في مسار صنع الآلات التي تفكر مثلنا، خذ حالة “هل هذه قطة” الشهيرة. كانت إحدى نقاط الإثبات المبكرة التي توضح أن الذكاء الاصطناعي “يفكر مثلنا” هي تدريب آلة لتحدد ما إذا كان هناك قطة في الصورة أم لا.
كانت محاولة التعرف على كائن في صورة ما مهمة معقدة، بحيث كان البشر وحدهم قادرين على هذا، حتـى ظهور “الذكاء الاصطناعي”. الجدير بالذكر أن القطط لم تكن خيارًا عشوائيًا لهذا التمرين. هناك عدد لا نهائي من صور القطط على الإنترنت، ومعظمها يحتوي على علامة نصية مفيدة مثل “انظر إلى قطتي الجميلة” أو جمل أخرى ذات طبيعة مشابهة. لكن لتدريب آلة للتعرف على القطط، فإن هذه الوسوم لا تقدر بثمن. لكي تتمكن الماكينة من تحديد أن الصورة تحتوي على قطة، عليها أن تعالج عدة آلاف من الصور ذات الوسوم. وباستخدام التعلم الآلي، يمكن للآلة تحديد النمط (التعرف على الأنماط)، والذي يمكن استخدامه لتحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على قطة. إن عملية “التعلم الذاتي” رائعة ومفيدة وبها العديد من حالات استخدام الأعمال، ولكن هل تندرج تحت بند الذكاء الاصطناعي؟
بالعودة إلى الهدف المبدئي لمطوري الذكاء الاصطناعي، كان من المفترض أن يمكّن الذكاء الاصطناعي الآلات من التفكير مثل البشر. للمقارنة، يحتاج الطفل إلى تجربة تفاعلية مع قطة ليتمكن من التعرف على قطة في المرة الثالثة التي يلتقيا فيها. إن هذا اختلاف كبير في القدرات، ويسلط الضوء على كيف أن طريقة تفكير الناس والآلات مختلفة تمامًا.
-
الآلات يمكن أن تحسب بشكل أفضل
الآلات جيدة في المهام المتكررة. إن روبوت المصنع الذي يثقب حفرة في قطعة من الصفائح المعدنية أو روبوت الفرز في مركز التوزيع، لن يتعب أو يشكو أو يضرب عن العمل. إلى جانب قدراته حيث يتحلى برؤية حوسبية والتعلم الآلي، وهكذا، يمكن لهذه الأجهزة تحسين كيفية أداء المهام. لكن هذا هو المقصد بالضبط. نقوم بتصميم آلات لأداء مهمة معينة، وفي أفضل سيناريو مع القدرات التقنية الحالية، يمكن تحسين أدائها في المهمة المقصودة. لكن الآلات لن تتعلم هذه الطريقة فجأة، أو عن طريق قراءة كتاب. لن تحول أجهزة الاستشعار البصرية الخاصة بها إلى السماء وتساءل ما هي تلك الأضواء الساطعة التي تظهر في الليل فقط، ولن تطور أي مشاعر صداقة ورفقة مع الروبوت المجاور. الآلات ليس لها عواطف. لكن البشر ، على الجهة الأخرى، مدفوعين بالعواطف. بدون هذا المكون المفقود، هل يمكن للآلات التفكير مثلنا؟
اعتبارًا من اليوم والمستقبل القريب، يمكن للآلات أداء مهام محددة بشكل جيد للغاية؛ في بعض الحالات، يمكنهم حتى تعلم وتحسين أدائهم لوظيفة معينة، ولكن هل هذا هو الذكاء؟
-
الذكاء الاصطناعي أم الأتمتة الذكية؟
بالتأكيد، إن فرص الاستفادة مما ندعوه “الذكاء الاصطناعي” في الوقت الحاضر، وفي المستقبل المنظور يميل إلى أن يكون (أتمتة ذكية) أكثر منه (ذكاء اصطناعي).
باستخدام التعلم الآلي، والتعرف على الأنماط، والشبكات العصبية، ومجموعة من التطورات الأخرى الجاهزة للسوق في مجال الذكاء الاصطناعي (لاحظ أننا نتحدث عن مجال الذكاء الاصطناعي، وليس الذكاء الاصطناعي)، يمكننا زيادة قدرتنا على أتمتة العمليات. يمكن الآن مشاركة المزيد من المهام، التي كانت تتطلب في الماضي عاملًا بشريًا، أو تسليمها في النهاية إلى الأجهزة.
مع كل هذه التطورات الجميلة، فإن هذه “الآلات” (بالمعنى الواسع لأجهزة الاستشعار، والمشغلات، والحوسبة المتطورة، وقدرات التخزين السحابي) ليس لديها ذكاء اصطناعي. لديها بالفعل قدرة متزايدة على فهم البيانات، والتعامل مع مجموعات أكثر أهمية من البيانات، والتفاعل مع العالم المادي، واستنتاج البيانات المستفادة، وتحسين كيفية أدائها بمرور الوقت.
لكن ذلك فقط للمهمات التي صٌممت لها.
كان للأشخاص الذين كانوا يقفون ذات مرة حيث يقف الآن الروبوت على حزام الفرز، أن يفعلوا ما هو أكثر من الفرز. كان بإمكانهم أن يقرؤوا، وأن يغضبوا، أن يقعوا في الحب وأن يجدوا طريقة أفضل للمطالبة بالزيادة. البشر أذكياء، لكن الآلات لا تزال أسرع فيما يتعلق بالحوسبة. وما يتغير بسرعة هو قدرة أجهزة الكمبيوتر على الحوسبة، وتعقيد المهام التي يمكن لهذه الآلات التعامل معها، والقدرة على التعلم بمعنى تحسين الإجراءات السابقة. يمكننا حقن الآلات والعمليات والبيئات وسلاسل التوريد باستخدام الأتمتة الذكية، ولكن هل هذا هو الذكاء؟
-
كيف نفكر
هل ينبغي أن يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تعليم الآلات التفكير مثلنا؟ دعونا نفكر للحظة كيف نفكر نحن كبشر. نحن نبني أفكارنا على التجارب والمشاعر السابقة. نشعر أسرع مما نعتقد. الثقافة هي ما تصيغ تفكيرنا. عندما يحدث حدث ما، نقوم أولاً بتحديد هذه المشاعر في فكرة ما لاستدعائها، وهذا الشعور يثير التفكير. إلا أن الآلات لا تمتلك تجارب سابقة (إذا كانت تمتلك أي تجارب، فإنها تقتصر على المجالات الضيقة مثل تحديد نمط صورة القط، أو القيادة في حارة محددة، أو التقاط شيء)، وبالتأكيد ليس لديها مشاعر. في حالة فقدان هذه المكونات، كيف يمكن للآلات أن تفكر مثلنا؟ ما أصبح واضحًا هو أن الكأس المقدسة للذكاء الاصطناعي لا يجب عليها أن تعلم الآلات التفكير مثل البشر، بل تعلم الآلات أن تفكر كآلات.
-
كيف تغزل قميصًا
لقد وقعنا في هذا الفخ من قبل. إذ حاولنا تحويل الآلات إلى آليّات تحاكي السلوك البشري؛ ولقد فشلت هذه المحاولات جميعها. صحيح أنه يمكن للآلات القيام بأشياء لا تصدق، لكننا بحاجة إلى تصميمها بطريقة تناسب نقاط قوتها. واليوم، نكافح لبناء سيارات مستقلة، وأدوات تحليل ذكية، وأنظمة رؤية حاسوبية معقدة، لكننا لسنا أول من يحاول أتمتة عالمنا. بالعودة إلى أوائل القرن التاسع عشر عندما كان التحدي الذي يواجهه العالم حينها هو كيفية بناء ماكينة خياطة. كان عدد سكان العالم في ازدياد، ولم يكن المشي عاريًا خيارًا. لم يكن هناك ما يكفي من الأيدي الحرة لصنع الملابس لتلبية الطلب. ومن ثم كان علينا أن نصل إلى حل أفضل لصنع الملابس.
إن خياطة قطعتين من القماش معًا مهمة معقدة للغاية. هناك حاجة إلى التنسيق بين العين واليد. هناك أنماط للنظر فيها. مثل المهارة في تحديد مقدار القوة اللازمة لسحب الخيط الرقيق قبل أن يتمزق. كيف يمكن تعليم الآلة القيام بكل ذلك؟
كانت التقنية التي يُعتمد عليها حينها هي الميكانيكا والكهرباء. وهكذا، حاول العديد من رجال الأعمال بناء آلات تحاكي اليد المتحركة، وحركات خيط الإبرة، وقد فشلت كافة المحاولات؛ لأن الآلات لا تتحرك مثل البشر. أخيرًا، بعد العديد من المحاولات الفاشلة، تمت استجابة التحدي عندما نظر إلياس هاو في أربعينيات القرن التاسع عشر في عملية الخياطة وصمم نسخة آلية لهذه المهمة، ومن ثم “ماكينة الخياطة”.
في حين أن اليد البشرية لديها درجات متعددة من الحركة، وقدرات الاستشعار، والاستفادة من العينين لتكونا بمثابة مرشد، فإن كل الآلات في ذلك الوقت كانت تدور أو تتحرك خطيًا. فلكي تصنع ماكينة الخياطة، كان عليها أن تعمل ضمن هذه القيود.
لم يحل إلياس هاو اللغز من خلال صنع آلة تحاكي البشر ولكن من خلال فهم قيود كيف تعمل الآلة الميكانيكية.
قد تبدو نتيجة حياكة الإنسان لفستان أو حياكة ماكينة الخياطة للفستان نفسه متشابهة، لكن طريقة إتمام هذه المهمة مختلفة تمامًا.
-
الذكاء الاصطناعي سيكون خرافة إلى أن
إذا واصلنا وتابعنا الذكاء الاصطناعي بقصد محاكاة التفكير البشري، فإننا سنفشل؛ لأن الإنسان والآلة يفكران بطريقة مختلفة جدًا. لزيادة إمكانيات الحوسبة للماكينة إلى النقطة التي تكون فيها النتيجة النهائية مشابهة للقرار الذي يتخذه الإنسان، فقد يمكننا تحقيقها عندما نفهم أفضل طريقة تفكر بها الآلات كآلات. حتى ذلك اليوم، فإن الرهان الأكثر أمانًا هو إخراج الذكاء الاصطناعي من المواد التسويقية واستبدال الإشارات الخاصة بها بـالتعلم الآلي. للاستفادة إلى أقصى حد مما تقدمه التكنولوجيا اليوم، ركز على العمليات والسلوكيات والبيئات وسلاسل التوريد التي يمكن إجراؤها عن طريق الأتمتة الأكثر ذكاء وترك الذكاء الاصطناعي خارج المعادلة في الوقت الحالي.
