العقول الخارقة للذكاء الاصطناعي قادمة

بين الحين والآخر تتقدم التكنولوجيا بسرعة فائقة بطرق تفاجئنا جميعًا. لطالما كان يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي (AI) على أنه إما استخدام محدود في حياتنا اليومية، أو باعتباره رؤية بعيدة كل البعد عن الخيال العلمي للمستقبل. ومع ذلك، تحدث ثورة في عالمنا في مجال الذكاء الآلي بشكل خفي تقريبًا، وهي على وشك تغيير عالمنا كما نعرفه. سنلقي هنا لمحة عن فجر جديد للعقول الخارقة للذكاء الاصطناعي، ولماذا يتم دفعه بواسطة علم الأعصاب ليتعامل مع الطريقة التي تعمل بها أدمغتنا.

نموذج الذكاء الاصطناعي التقليدي

ظل النهج التقليدي في التعامل مع الحوسبة كما هو منذ أن قام آلان تورينج بتطوير الآلات لأول مرة للمساعدة في فك شفرة إنجما في الحرب العالمية الثانية. يتضمن ذلك كتابة برنامج حاسوبي أو مجموعة من القواعد السلوكية، المعروفة باسم الخوارزمية، ثم إجراء عملية حسابية واحدة في كل مرة بشكل تسلسلي. على الرغم من أن قوة الحوسبة قد زادت بشكل كبير، في أعقاب قانون مور ، فإن المنهجية وراء الحوسبة ظلت في معظمها دون تغيير. يتمثل الاختلاف الرئيسي هذه الأيام في أن أجهزة الكمبيوتر أسرع بشكل كبير في معالجة نقاط البيانات بسبب الأجهزة المتفوقة. خذ على سبيل المثال هاتفًا ذكيًا حديثًا، يقوم معالجه بضغط مليارات الترانزستورات في شريحة صغيرة.

القوة فوق العقول

من وجهة نظر الذكاء الاصطناعي، أدى هذا إلى زيادة ما يعرف باسم حساب القوة الغاشمة - طالما أن المبرمج يكتب النوع الصحيح من الخوارزميات، يمكن لأجهزة الكمبيوتر معالجة المشكلات الكبيرة فقط من خلال السرعة الهائلة وكمية الحسابات التي يمكنها إجراؤها. وأشهرها هو هزيمة بطل العالم في الشطرنج غاري كاسبوروف على يد ديب بلو من شركة آي بي إم . على الرغم من أن هذه المآثر مثيرة للإعجاب، إلا أنه كانت هناك منذ فترة طويلة شكوك حول مدى فائدة هذا النوع من الذكاء الآلي. يُطلق عليها اسم الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف لسبب ما، وهي مفيدة بشكل عام فقط لمعالجة مشكلات محددة جدًا لا تُترجم في الأساس إلى تعقيد العالم الحقيقي. وهذا يترك أملاً ضئيلاً أو معدومًا في محاكاة نوع الذكاء الإبداعي الذي يمتلكه الوعي البشري.

مثال آخر هو مشروع Google Deep Mind الذي أنشأ Alpha Go ، وهو الذكاء الاصطناعي الذي تم تطويره لمواجهة لعبة "Go" المعقدة. في هذه اللعبة، لا تعمل تقنيات القوة الغاشمة بشكل جيد، في حين يتفوق البشر من خلال استخدام الحدس. على الرغم من أن Alpha Go تمكنت من هزيمة بطل العالم Lee Sedol ، إلا أنها فعلت ذلك من خلال تغذية كميات هائلة من الألعاب من نخبة لاعبي Go، ونسخ استراتيجياتهم والجمع بينها، ثم تنفيذ الحركات دون أخطاء. نعم لقد كان ناجحًا، ولكن في المخطط الأوسع لتقدم الذكاء الاصطناعي، فإن Alpha Go مقيد بشكل أساسي بالمعرفة التي اكتشفها البشر، مع احتمال ضئيل للمضي قدمًا.

نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد

على الرغم من أن قلة من الناس يدركون ذلك، فقد شهد الذكاء الاصطناعي ثورة في السنوات الأخيرة من خلال اتباع نهج جديد ومبتكر تمامًا في الحوسبة يحاكي في الواقع الطريقة التي تحل بها أدمغتنا المشكلات. بدلاً من اتباع نهج خوارزمي قائم على القواعد، حققت طريقة جديدة تسمى "التعلم العميق" قفزة هائلة في التطور لإنشاء شكل جديد من الذكاء الاصطناعي العام الذي لا يحتاج حرفيًا إلى أن يقال له ما يجب فعله. وبدلاً من ذلك، فهو يبدأ إلى حد كبير مثل طفل حديث الولادة، ومن صفحة بيضاء يعالج المشكلات من خلال التعرف على عالمه من خلال تجربة بعد تجربة. ثم في كل خطوة يقوم بإنشاء سلوكيات جديدة بطبيعته بناءً على ما يجده الحل الأفضل.

أعطى هذا نشأة Alpha Go Zero - صفر بمعنى البدء من لا شيء سوى القواعد البسيطة للعبة. يمثل هذا التغيير في الاسم على ما يبدو ذكاءً اصطناعيًا أعاد تعريف ما تستطيع أجهزة الكمبيوتر القيام به.

التعلم المستقل

يبدأ Alpha Go Zero باللعب ضد نفسه، وتجربة ما نجح وما لم ينجح، ثم صقله ثم اللعب مرة أخرى. وفي 3 أيام فقط، وبطريقة مذهلة، استخدمت ما تعلمته لهزيمة نسخة Alpha Go التي هزمت Lee Sedol. ومع ذلك، لم يتوقف الأمر عند هذا الحد، واستمر في التغلب على الإصدار الأكثر تطورًا من Alpha Go (Master)، حيث فاز بـ 100 مباراة 0. الأمر المثير للإعجاب حقًا هو أنها لم يتم تصميمها خصيصًا للعب Go - بل يبدو أنها تحبها. هو - هي.

ومن ثم تم إعطاؤه لعبة الشطرنج ليلعب بها. وفي 4 ساعات فقط من التدريب الذاتي، أصبحت جيدة بما يكفي للتغلب على بطل العالم الحالي في الشطرنج الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي.

لقد فعلت ذلك بطرق أذهلت خبراء الشطرنج من البشر. وذلك لأنه خلق استراتيجيات جديدة لم ير أحد مثلها من قبل. وشمل ذلك سلاسل من التكتيكات الجديدة مثل التضحية بالملكة للحصول على ميزة موضعية، والهجوم بقطعة الملك الخاصة بها. أطلق عليها الخبراء اسم " الشطرنج الفضائي "، أو "الشطرنج الهجومي المجنون". لقد غيّر أسلوب اللعب المكتشف حديثًا في Alpha Go Zero الطريقة التي ينظر بها البشر إلى اللعبة نفسها.

الشبكات العصبية العميقة

فكيف يتم صنع هذا النوع من الذكاء الإبداعي والتعلم الذاتي وما علاقته بالأدمغة البشرية؟ حسنًا، يتعلق الأمر حقًا بالحسابات النوعية وليس الحسابات الكمية. العقل البشري هو ما يعرف بالنظام المعقد ، الذي ينبثق منه الذكاء والوعي من التفاعلات الجماعية لمليارات الخلايا العصبية التي تتحدث مع بعضها البعض. تتضمن الجهود المبذولة لفهم كيفية عملها حقًا نظرية التعقيد أو نظرية الأنظمة . يتعلق الأمر في النهاية بفكرة أن الكل أكثر من مجموع الأجزاء. على سبيل المثال، خلية عصبية واحدة لديها ذكاء صفر، وبالتالي فإن النهج الاختزالي الكلاسيكي للتقدم العلمي لا يفي بالغرض عندما يتعلق الأمر بكيفية عمل الدماغ بشكل عام.

البشر، في معظم الأحيان، لم يتم تكوينهم وفقًا لمجموعة محددة مسبقًا من القواعد حول كيفية التصرف. وبدلاً من ذلك، فإننا نختبر العالم ونتعلمه ثم نتكيف معه. ويتم ذلك في المقام الأول من خلال القشرة الجديدة، التي تستخدم معالجة غير خطية وغير خوارزمية لإيجاد حلول للسلوكيات المثلى. يمكن بعد ذلك ترميز هذه الاكتشافات الجديدة لتصبح سلوكيات تلقائية، يتم تنفيذها دون تفكير فعلي - تخيل شخصًا يفرقع بالونًا بجوارك.

وتتخذ الثورة الجديدة في الذكاء الاصطناعي نهجًا مشابهًا بشكل غريب، حيث يظهر التعلم من خلال الشبكات العصبية العميقة ، التي تعمل بنفس الطريقة التي تعمل بها القشرة المخية الجديدة لدينا. بدلاً من معالجة المعلومات بشكل تسلسلي عند نقطة بيانات واحدة في كل مرة، يتم إجراء العمليات الحسابية بالتوازي ومن خلال تفاعلات عضوية تقريبًا. تستخدم هذه الطريقة موارد حسابية أقل بكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، ولكنها تحقق مستويات أوسع بكثير من الذكاء. والأهم من ذلك، أنه لا يوجد أي عمل برمجي بمجرد إنشائه - إنها مجرد حالة تقديم مشكلات الذكاء الاصطناعي لحلها.

ومن الغريب، وكما هو الحال مع الدماغ، أن كيفية حدوث التعلم العميق فعليًا على المستوى الأساسي، لا تزال غامضة بعض الشيء.

ما وراء ألعاب الطاولة

وعلى الرغم من روعة هذه التطورات، فإن السؤال الأهم هو هل سيتمكن هذا الشكل الجديد من الذكاء الاصطناعي من معالجة مشاكل العالم الحقيقي؟ بعد كل شيء، ليس هناك الكثير من الاستخدام العملي لأجهزة الكمبيوتر التي تلعب فقط ألعاب الطاولة طوال الوقت.

الجواب هو نعم. تعد سيارات جوجل ذاتية القيادة ومحركات تعلم الكلام أمثلة سطحية للتطبيقات التي يتم تطويرها اليوم، ولكن نتوقع أن يكون هذا قمة جبل الجليد. تستثمر الشركات العملاقة مثل Google وAmazon وFacebook موارد ضخمة في تطوير الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق كميزة أساسية في قلب أعمالها. هناك أيضًا احتمال مثير لحدوث تقدم كبير في مجال الحوسبة الكمومية، وهو ما يبشر بارتفاع هائل في قوة الحوسبة.

على الجانب الآخر، يثير الزخم الجديد في مجال الذكاء الاصطناعي مستوى جديدا وخطيرا من المخاوف من أن الذكاء الاصطناعي قد لا يحل محلنا فحسب، بل من المحتمل أن يصبح تهديدا وجوديا للبشرية. حتى أن أمثال إيلون ماسك والراحل العظيم ستيفن هوكينج قد أعطوا تحذيرات علنية حول مدى خطورة هذا التهديد.

كما رأينا مع Alpha Go Zero، من المحتمل أن تفاجئنا نتائج هذا المستوى التالي من التطور في الذكاء الآلي، ولكن هناك شيء واحد مؤكد - العقول الخارقة للذكاء الاصطناعي قادمة وستغير الحياة كما نعرفها.

إذا كان فضولك قد أثار فضولك بشأن علم أعصاب الدماغ، فلماذا لا تقوم بمراجعة هذه المدونات؟

5 أسباب تجعل علم الأعصاب مذهلاً

المرونة العصبية الرائعة في دماغك

‍