جدول المحتويات
ربما تكون هناك خمسة نقاط غير معلومة حول الذكاء الاصطناعي؛ يظهر الذكاء الاصطناعي عادةً كموضوع علمي معقد للغاية، وبالرغم من توفر الكثير من المعلومات والمواد، فليس من السهل دائماً التمييز بين الحقيقة والخيال، أو إيجاد تفسيرات سهلة الفهم.
سنحدثك اليوم عن خمسة نقاط قد تكون غير معروفة حول الذكاء الاصطناعي.
موجود حاليًا في حياتنا اليومية:
ربما تتفاعل مع تقنية الذكاء الاصطناعي يوميًا دون أن تشعر بذلك، إذا كنت تستخدم خدمة “صور جوجل” لحفظ وتصنيف صورك.
عندما تسأل المساعد الصوتي عن حالة الطقس، أو تستخدم نظام الملاحة العالمي للحصول على الاتجاهات في سيارتك، فإنك فعلًا تستخدمه في حياتك اليومية.
قد تكون هذه الأمثلة واضحة، ولكن هناك الكثير من الطرق الأخرى التي يلعب فيها الذكاء الاصطناعي دورًا في حياتك وربما لا تدرك ذلك.
حيث يُساهم أيضًا في معالجة بعض التحديات العالمية الهامة. وتتوفر تطبيقات تُستخدم لدعم المزارعين في تحديد المشكلات المتعلقة بالمحاصيل الزراعية.
وحاليًا، توجد أنظمة قادرة على رصد حركة المرور في المدينة في الوقت الفعلي؛ بهدف مساعدة الأفراد في تخطيط طرق القيادة بفاعلية.
تُستخدم لتقديم المساعدة في التعامل مع أزمة التغير المناخي العالمي.
رصد التغيرات المناخية يشمل جمع تجميعات بيانات كبيرة ومعقدة باستمرار، وتساهم أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحليل هذه التجميعات.
لرصد التغيرات في الظروف المناخية مباشرة، وهذا يساعد في العثور على حلول قد تكون لها تأثير إيجابي على كوكبنا بشكل أسرع.
واحدة من الاستخدامات الشائعة هي استخدام أنظمة الأتمتة التي تساعد الأفراد في تنظيم كمية الطاقة المهدرة في المنازل من خلال إيقاف أجهزة التدفئة والإضاءة عندما يتركون المنزل.
بالإضافة إلى ذلك، يساهم أيضًا في إيقاف الجفاف من خلال مراقبة المناطق المتأثرة بالتصحر، وكذلك مراقبة ذوبان الأنهار الجليدية وتوقع زيادة مستوى البحار بفعالية، مما يتيح الفرصة لاتخاذ الإجراءات الملائمة.
يتعلم من النماذج الموجودة في الواقع العادي.
يلتقط الذكاء الاصطناعي المعلومات والتجارب والمثاليات. يهدف إلى تطوير مهاراته واستيعاب البيئة المحيطة به بنفسه. لذا، يعتبر الذكاء الاصطناعي نوعًا من الذكاء الآلي الذي يستند إلى التعلم والتكيف.
تتطابق الفكرة نفسها مع الآلات والخوارزميات المتعلمة آليًا، حيث يتم تكوين المعرفة من خلال البيانات المتاحة.
قد تحتوي البيانات على معلومات متنوعة مثل الحالة الجوية، الصور، والملفات الصوتية التي تستخدم لتدريب الأنظمة الذكية الاصطناعية. ونظرًا لحجمها الكبير وتعقيد حالات الاستخدام مثل مجموعات البيانات التي تغطي النظام الشمسي بأكمله، فإن إنشاءها وتحسينها يمكن أن يكون صعبًا للغاية.
لذا، يتعاون فرق تصميم وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مع بعضها البعض في مشاركة مجموعات البيانات، وذلك في خدمة المجتمع العلمي الواسع، مما يسهل التعاون والاستفادة من بحوث بعضهم البعض.
يُستخدم لمحاربة تقنيات التلاعب العميقة “ديبفيكس”.
يقدم تطور الذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة للتكنولوجيا من خلال إنتاج صور ومقاطع صوتية ومقاطع فيديو بجودة عالية تبدو واقعية، تُعرف بالـ (Deepfakes).
تقوم تقنية Deepfakes بدراسة الصور والأصوات في العالم الحقيقي بدقة عالية، ثم تعدل عليها لإنشاء أعمال مزيفة لا يمكن التفريق بينها وبين الأعمال الحقيقية، وهذا يشكل مصدرًا كبيرًا للقلق.
تقنيات سابقًا مستحيلة، الأن ظهرت مجموعة واسعة من التطبيقات في عدة مجالات مثل المؤثرات البصرية في أفلام هوليوود وإنتاج الموسيقى وحتى المواد الإباحية.
وفي حال أنه يهدف العديد منها إلى أن يكون مسليًا وخياليًا، إلا أن الاستخدام غير المناسب قد يؤدي إلى نشر معلومات غير صحيحة قد تكون ضارة للمجتمع.
ومن الصعب بشكل عام تحديد هذه العلامات، إلا أن الذكاء الاصطناعي يقدم لنا المساعدة في كشف هذه التناقضات.
تدريس الذكاء الاصطناعي لتحوله إلى شخص حقيقي من الصعب للغاية.
يمكنك تزويد نظام الذكاء الاصطناعي بجميع البيانات المتاحة في العالم، إلا أن النتيجة ستكون أنه لا يزال غير قادر على تمثيل كل إنسان على وجه الأرض أو فهمه – ولن يكون قادرًا على فهم كل ما يمكن للبشر فهمه – وذلك بسبب كوننا شخصيات معقدة ومتعددة الأبعاد، نتعدى إطار البيانات الثنائية البعدية التي تستخدمها الآلات لفهم الأمور.
المبرمجون يقومون بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي وتوجيهها لخدمة المستخدمين. وبالتالي، يترك الأمر لكل فرد أن يختار كيف يتفاعل مع هذه الأنظمة وأي معلومات يشاركها معها. وبالتالي، يتحكم الإنسان في مدى تعلم الذكاء الاصطناعي عنه.
