كيف تساعدنا ثورة الذكاء الاصطناعي في الإجابة على أهم الأسئلة الفلسفية؟ (الجزء الأول)

من أكون؟ ماذا ولدت لأفعل؟ كيف يجب أن أعيش؟ لقد كان هناك العديد من المقالات، والعديد من الكتب، والعديد من المدارس الفلسفية التي ولدت لحل أكبر الأسئلة حول الوجود الإنساني. في هذه المقالة، نود أن نقدم للقراء تأملات عميقة حول هذه القضايا الفلسفية الأساسية من وجهة نظر خبير تكنولوجي رائد عالميًا من خلال سلسلة المقالات أدناه.

سلسلة المقالات مترجمة من مقال عن The Edge للمؤلف Kai-fu Lee، مؤسس شركة الاستثمار التكنولوجي Sinovation Ventures، المصنف رقم 1 في الصين حسب مجلة Forbes. شغل لي مناصب بحثية في شركة Apple وكان مسؤولاً عن العمليات في Microsoft وGoogle China. لي هو أيضًا عالم الكمبيوتر الذي أنشأ أول نظام للتعرف على الصوت في العالم. يُستخدم نظام Lee حاليًا في منتجات Apple Siri وMicrosoft والعديد من الشركات الأخرى.

المؤلف كاي فو لي، مؤسس شركة الاستثمار التكنولوجي رقم 1 في الصين Sinovation Ventures (الصورة: China Daily)

الجزء الأول: الموجة الأولى والثانية من الذكاء الاصطناعي

الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي

مثل أي شخص آخر، الأسئلة التي أطرحها على نفسي دائمًا هي من أنا ولماذا أنا موجود؟ كبشر، من نحن، لماذا نحن موجودون؟ عندما كنت في الكلية، كان لدي نظرة أكثر براءة. لقد كنت شغوفًا جدًا بأجهزة الكمبيوتر، والذكاء الاصطناعي، واعتقدت أنه مقدر لي أن أعمل مع خوارزميات الكمبيوتر، ومع زملائي، تخيل كيف يعمل الدماغ، وكيف يمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تكون ذكية مثل الدماغ، ويمكنها حتى أن تحل محل الدماغ. الدماغ، وهذا ما يسمى بالذكاء الاصطناعي.

تلك كانت وجهة نظري البسيطة في ذلك الوقت. لقد تابعته أثناء الكلية، خلال سنوات الماجستير. ذهبت إلى جامعة كارنيجي ميلون وحصلت على درجة الدكتوراه في التعرف على الكلام ، ثم انضممت إلى Apple وSGI ثم Microsoft وGoogle. وفي تلك الشركات، واصلت العمل على الذكاء الاصطناعي. أعتقد أن سعينا لكيفية عمل الذكاء وفهمنا للذكاء الاصطناعي سيعود إلينا ويقول: "آه، هذه هي الطريقة التي يعمل بها الدماغ." نحن نحاكيه، وهذا هو تعريف الذكاء. ينبغي أن يكون هذا هو الأمر الأكثر أهمية في حياتنا: معدل الذكاء لدينا، وقدرتنا على التفكير، والتحليل، والتنبؤ، والفهم - كل ذلك يمكن تطويره عن طريق المحاكاة على الكمبيوتر.

لقد كان من حسن حظي أن ألتقي بمارفين مينسكي، وألين نيويل، وهيرب سيمون (ثلاثة علماء يعتبرون روادًا في مجال الذكاء الاصطناعي)، ومرشدي راج ريدي (دابالا راجاجوبال "راج" ريدي، عالم كمبيوتر هندي أمريكي، وهو أيضًا رائد الذكاء الاصطناعي). كل هؤلاء الأشخاص تركوا تأثيرًا عميقًا على طريقة تفكيري. ومن المتناغم أنهم يسعون أيضًا إلى فهم الذكاء. وكانت وجهة النظر في ذلك الوقت هي أننا سنطبق الذكاء البشري كقواعد بطرق بشرية للتصرف إذا قدمنا ​​عملية لتنفيذ تفكيرنا في خطوات ملموسة.

على سبيل المثال، إذا كنت جائعًا، فأنا أرغب في الخروج لتناول الطعام. لقد أنفقت الكثير من المال عن طريق الخطأ هذا الشهر، وسأذهب إلى مكان أرخص. المكان الأرخص هو ماكدونالدز. في ماكدونالدز، أتجنب الأطعمة المقلية، لذلك لا أتناول سوى الهمبرغر. تلك الأشياء "إذا، إذن، وإلا" هي الطريقة التي نفكر بها (كما نفكر)، وهذه هي الطريقة التي يعمل بها توليد الأنظمة الخبيرة أو الذكاء الاصطناعي الرمزي. أدرك أن هذا أمر مقيد للغاية، لأنه عندما نكتب القواعد، هناك الكثير منها.

في MCC (اتحاد شركات الحاسبات الإلكترونية الدقيقة)، كان هناك أستاذ يُدعى دوج لينات، وهو أحد أذكى الأشخاص الذين أعرفهم. لقد استأجر مئات الأشخاص لكتابة كل القواعد التي يمكن أن نفكر فيها، معتقدًا أننا سننجزها يومًا ما، وسيكون هذا هو العقل. تتم رعاية أبحاثه من قبل Apple و Microsoft. ما زلت أتذكر عندما زرته، أطلعني على كل تلك الأنواع المختلفة من الزهور، وشاركني معرفته حول نوع كل نوع من الزهور، وعدد البتلات التي تحتوي عليها كل زهرة وألوانها. لقد اتضح أن هناك الكثير من المعرفة في العالم التي لا يمكننا استيعابها، وأن تفاعلاتها معقدة للغاية. تلك الآلية، الأنظمة القائمة على القواعد، لا نعرف كيفية بنائها.

وكانت تلك الموجة الأولى. بدأ الناس يتحمسون، معتقدين أنه يمكننا كتابة القواعد، لكن الأمر كان فشلًا ذريعًا. ونتيجة هذا الفشل، في بعض النواحي، لا يوجد سوى عدد قليل من التطبيقات المفيدة. وهذا يجعل الناس يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي قد فشل ولا يستحق المتابعة.

العلماء الرواد في مجال الذكاء الاصطناعي الذين تأثر كاي فو لي بهم بشدة: مارفن مينسكي، ألين نيويل، هيرب سيمون، دابالا راجاجوبال "راج" ريدي (الصورة: Slideplayer، ويكيبيديا)

الموجة الثانية من الذكاء الاصطناعي

لقد كنت محظوظًا بمواكبة الموجة الثانية، التي تزامنت مع رسالتي للدكتوراه في جامعة كارنيجي ميلون. في هذا العمل، تساءلت عما إذا كان بإمكاننا استخدام نوع ما من الإحصائيات أو التعلم الآلي. ماذا لو جمعنا عينات من كل الأشياء وقمنا بتدريب الأنظمة؟ يمكن أن تكون عينات صوتية لتدريب الأصوات المختلفة باللغة الإنجليزية، وعينات للكلاب والقطط لتدريب التعرف على الحيوانات وما إلى ذلك. وقد أعطت نتائج جيدة في ذلك الوقت. يُطلق على نوع التكنولوجيا التي طورتها واستخدمتها في أطروحتي للدكتوراه اسم "نماذج ماركوف المخفية"، وهو المثال الأول لنظام سماعات التعرف على الكلام القائم بذاته. وكان هذا النظام ولا يزال يستخدم في العديد من المنتجات، مثل سيري ونظام التعرف على الصوت من مايكروسوفت وغيرها من التقنيات المستخدمة في الصوت والرؤية الحاسوبية. لقد قمت بهذا العمل في جامعة كارنيجي ميلون في الثمانينيات، وأنهيت رسالتي في عام 1988، واستمرت في العمل في شركة أبل من عام 1990 إلى عام 1996، ثم في شركة مايكروسوفت للأبحاث في عام 2000 تقريبًا.

وكنا متفائلين بأن حسابات هذا العمل كانت فعالة لأننا رأينا النتائج تتحسن. ولكن بعد عقد من العمل، نرى التحسينات الحاسمة تصل إلى حدودها. لم يتمكنوا من الصعود أكثر من ذلك، لذلك كنا خائفين. مرة أخرى، يقول الكثير من الناس، "يمكنك التعرف على 1000 كلمة، و100 كائن، ولكن ليس أكثر من ذلك. يمكن للبشر فهم عدد لا نهائي من المفردات، بما في ذلك الكلمات التي تم تكوينها حديثًا. هذا ليس ذكيًا. وهذا ليس الذكاء الاصطناعي." وحدث الانهيار الثاني للذكاء الاصطناعي، لأنه فشل في إثبات أن الآلات قادرة على القيام بما يستطيع البشر القيام به.

وفقًا لـ VnReview شاهد المزيد:

• دورة مجانية عبر الإنترنت في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) من الجامعات الفنلندية
• 6 خطوات لبدء تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي (AI).
• دورات عبر الإنترنت حول الذكاء الاصطناعي (AI)، الشهادات