يتعلم الذكاء الاصطناعي كيفية إنشاء ذكاء اصطناعي آخر، ليحل محل البشر في المستقبل

لقد تعلم الذكاء الاصطناعي كيفية إنشاء ذكاء اصطناعي آخر، والبشر على وشك أن يصبحوا زائدين عن الحاجة. يمكن للآلات الآلية أن تحل محل البشر في عملية إنشاء " نوعهم " الخاص .

إن عملية تطوير الذكاء الاصطناعي تجعل الكثير من الناس يشعرون بالقلق بشأن مصيرهم وكذلك مصير البشرية، حيث سيتم " استبدال " الوظائف البشرية في المستقبل بالآلات الأوتوماتيكية. الآن يدرك الباحثون الرئيسيون أنهم يستطيعون إنشاء برامج قادرة على تعلم الأجزاء الأكثر صعوبة في العمل البشري - وهذه هي مهمة تصميم برامج التعلم الآلي، والتحليل الآلي سوف يؤدي إلى أتمتة بناء النماذج التحليلية.

إلى جانب التقدم التكنولوجي، وهو ما يعني أخبارًا سيئة لأولئك الذين يشعرون بالقلق أعلاه، يستثمر كبار العلماء في البحث عن طرق تسمح للبرمجيات بإنشاء برامج الآلة الخاصة بها. إنهم في طريقهم للعثور على برنامج سيحدث ثورة في صناعة تصنيع الذكاء الاصطناعي.

في إحدى التجارب، استخدم العلماء في مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي Google Brain برنامج تصميم نظام التعلم الآلي بغرض اختبار قدرات قياس الأداء لنظام معالجة لغة آخر. وتظهر النتائج التي تم الحصول عليها أن البرنامج الجديد يتفوق على البرنامج القديم الذي صممه البشر.

وفي الأشهر الأخيرة، قدم عدد من مجموعات البحث الأخرى أيضًا معلومات حول التقدم الذي أحرزته في " إنشاء برامج يمكنها إنشاء برامج أخرى ". تشمل المجموعات المذكورة أعلاه أعضاء من منظمة الأبحاث غير الربحية OpenAI ( التي شارك في تأسيسها إيلون ماسك )، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT )، وجامعة كاليفورنيا، بيركلي، ومجموعة أبحاث DeepMind التابعة لشركة Google.

إذا كان من الممكن تطبيق هذه الطريقة لبناء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، فيمكنها تسريع عملية إنشاء برامج التعلم الآلي اقتصاديًا. في الوقت الحالي، تكلفة توظيف خبراء التعلم الآلي ليست رخيصة، وإذا تمكنت الآلات الآلية من استبدال البشر حتى في تصنيع " نوعها " الخاص، فربما يتمكن البشر من القيام بهذه المهمة، وسيصبح ذلك عاملاً زائداً عن الحاجة في دورة تصنيع الذكاء الاصطناعي. ونظرًا لأن الشركات يتعين عليها حاليًا دفع التأمين لخبراء التعلم الآلي، فإن الوظيفة تفتقر إلى الموظفين.

وقال جيف دين، رئيس فريق أبحاث جوجل برين، في بيان له نهاية الأسبوع الماضي: " قد يكون من الممكن استبدال العاملين في بعض مراحل الإنتاج بشكل أكثر فعالية بالبرمجيات ". وقال جيف دين أيضًا إن تقنية " التعلم الآلي الآلي " تعد واحدة من أكثر المشاريع البحثية الواعدة التي يستثمر فيها فريقه حاليًا.

وقال دين في مؤتمر فرونتيرز للذكاء الاصطناعي في سانتا كلارا، كاليفورنيا: " في الوقت الحالي، تتضمن طريقة حل المشكلات آراء الخبراء والمعلومات والحسابات. هل يمكننا استبعاد آراء الخبراء تمامًا من التعلم الآلي؟ "

تشير سلسلة من التجارب التي أجراها فريق DeepMind من Google إلى أن: " طريقة ""التعلم من أجل التعلم"" التي يطبقها الباحثون ستقلل من الكم الهائل من البيانات التي يحتاجها تعلم برامج التعلم الآلي للعمل بشكل أكثر فعالية" .

لقد تحدى الباحثون برمجياتهم، حيث طلبوا منهم إنشاء نظام تعليمي لالتقاط جميع المشكلات المختلفة، ولكنه مرتبط بهدف رئيسي واحد، والذي يتطلب بدوره إنشاء تصميم نظام جديد في ذلك التصميم. إنهم يرون القدرة على إعادة إنشاء المهام الجديدة واختيارها دون الحاجة إلى اتباع خطوات الإعداد المعتادة مثل اليوم.

إن فكرة إنشاء برمجيات "تعلم كيفية التعلم" ليست جديدة، لكن التجارب السابقة في كثير من الأحيان لم تحقق النتائج المرجوة: " لم تكن تضاهي التصاميم البشرية ". ومع ذلك، لا يزال هذا يعتبر جانبًا محتملاً لتطوير الذكاء الاصطناعي، وقد علق البروفيسور يوشوا بينجيو من جامعة مونتريال قائلاً: " إنه أمر مثير للاهتمام للغاية " أن يتم البحث في هذه الفكرة في المستقبل في عام 1990.

قال البروفيسور يوشوا بينجيو: " إن أنظمة الكمبيوتر المتاحة اليوم أصبحت أكثر قوة ومع التكنولوجيا التي تسمى التعلم العميق - والتي تسببت في الاهتمام الحديث بالذكاء الاصطناعي AI - ما يجعل البحث ممكنًا. مناهج البحث في نظام "التعلم من أجل التعلم" لديهم القدرة على الظهور بقوة . علاوة على ذلك، أضاف البروفيسور أيضًا: " سيحتاج مثل هذا النظام إلى قدر كبير جدًا من القوة الحاسوبية حتى يتمكن من استبدال الخبراء البشريين في هذا المجال ".

يصف الباحثون في Google Brain أيضًا نظامًا قويًا يستخدم 800 معالج رسومي لتشغيل البرنامج، وبالتالي إنشاء نظام للتعرف على الصور ينافس ( بل ويتفوق ) على التصميمات التي أنشأها البشر.

يعتقد الدكتور أوتكريست غوبتا، الباحث في مختبر الوسائط بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT Media Lab)، أن تصنيع الذكاء الاصطناعي سيتغير قريبًا. لقد خطط هو وزملاؤه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لبرنامج مفتوح المصدر حيث سيصمم برنامج التعلم نظامًا للتعلم العميق يمكنه التعرف على الصور بقوة ودقة مثل النظام الذي أنشأه البشر.

استوحى الدكتور غوبتا فكرة تنفيذ المشروع من خلال قضاء الكثير من الوقت في تصميم واختبار نماذج التعلم الآلي. وهو يعتقد أن الشركات والأبحاث لديها أيضًا الدافع لتصميم أجهزة كمبيوتر تعمل على أتمتة التعلم الآلي.

وقال الدكتور جوبتا: " إن تقليل العبء على العلماء سيكون حلاً فعالاً. ويمكن أن يجعلنا أكثر إنتاجية، ويخلق نماذج نظام أكثر فعالية، ويمنحنا وقت فراغ لاستكشاف اكتشافات جديدة وأفكار على مستوى أعلى ".

الرجوع إلى بعض المزيد من المقالات:

• ماذا لو كان الفضائيون ذكاءً اصطناعيًا؟
• أسرع 10 صناعات نمواً في عام 2016
• 35 اختراعًا ستجعل حياتك أسهل

استمتع!