أدريان زيداريتز ، مؤلف موقع AIbluedot.com - سلسلة مقابلات

Adrian Zidaritz هو مؤلف كتاب AIbluedot.com، وهي مدونة تقدم نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ، مع مزيج من الرياضيات والأخلاق والسياسة و "كل شيء" بينهما. على الرغم من أن المقالات تحتوي على قدر ضئيل من المواد التقنية ، إلا أنها لا تستهدف المتخصصين ، بل تستهدف الجمهور العام. يساء فهم الذكاء الاصطناعي من قبل غير المتخصصين وإما أنه يتم تضخيمه أو الحديث عنه في وسائل الإعلام ؛ إنها مع ذلك التكنولوجيا الأكثر أهمية في عصرنا الحالي.

ما الذي جذبك في البداية إلى الذكاء الاصطناعي؟

يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من الخبرات ، على عكس أي تقنية حديثة أخرى. إنه يتغذى على الأبحاث من الإحصاء ، وعلم الأعصاب ، والرياضيات التطبيقية ، وعلوم الكمبيوتر ، وتطوير البرمجيات ، وعلم النفس ، وما إلى ذلك ... هذا التحدي هو ما جذبني ، إلى جانب حقيقة أنني حظيت بالعديد من هذه المجالات في حياتي المهنية السابقة: الرياضيات ، شركات العلوم ، التطوير الناعم ، الإحصاء.

لديك مهنة واسعة في مجال الذكاء الاصطناعي. هل يمكنك مناقشة بعض هذه النقاط البارزة؟

هذا إلى حد ما استمرار للسؤال رقم 1. تقريبًا كل شخص في منتصف العمر يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي حاليًا يأتي من مكان آخر. حتى عام 2005 تقريبًا لم يكن هناك ذكاء اصطناعي (بالمناسبة، نجاح الذكاء الاصطناعي يرجع بشكل أساسي إلى الشبكات العصبية = التعلم العميق، وجميع التقنيات الأخرى باهتة بالمقارنة؛ لذلك عندما نقول الذكاء الاصطناعي فإننا نعني التعلم العميق لجميع الأغراض العملية). ونتيجة لذلك، فإن الكثير منا ممن يعملون في مجال الذكاء الاصطناعي يجلبون وجهات نظر فريدة إلى هذا المجال. أتمتع بخلفية رياضية مقترنة بمشاريع الذكاء الاصطناعي العملية الرائدة، حيث تلعب هندسة البيانات الضخمة دورًا كبيرًا جدًا (أحيانًا أكثر من 80٪ من إجمالي وقت المشروع). خلفيتي تضع الذكاء الاصطناعي بين التساؤل حول أسسه الرياضية (نظرية للغاية) والجوانب العملية للغاية للفرق الرائدة من علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي. هناك باحثون آخرون يعرفون المزيد عن تقنيات الذكاء الاصطناعي الموجودة في منتصف الشطيرة.

لقد ذكرت أن الذكاء الاصطناعي إما قد تم تضخيمه أو تخفيفه في وسائل الإعلام. لماذا تعتقد أن هناك مثل هذا الانفصال بين وسائل الإعلام التي تبلغ بدقة عن حالة الذكاء الاصطناعي مقابل الحقائق الفعلية للتكنولوجيا?

لأن الذكاء الاصطناعي يُساء فهمه حتى من قبل بعض الأشخاص العاملين في الذكاء الاصطناعي ، ناهيك عن الصحافة. إنه تخصص صغير جدًا ، مع عمال صغار جدًا. الآراء المختلفة لهؤلاء العمال الشباب تشق طريقها إلى وسائل الإعلام ، وتغذي اختلال الأهداف. يكفي ذكر الفيلم الوثائقي "المعضلة الاجتماعية" على Netflix ، حيث تم توثيق هذه الآراء المتضاربة للذكاء الاصطناعي ، من منظور وادي السيليكون ، جيدًا.

حاليًا ، كان الجزء الأكبر من التقدم الذي شهدناه في الذكاء الاصطناعي من التعلم العميق. ما هي آرائك حول مشكلة الصندوق الأسود للتعلم العميق؟

هذه مشكلة كبيرة. في الأساس ليس لدينا فهم نظري (= رياضي) لعملية التعلم. نحن لا نعرف كيف تتعلم خوارزميات التعلم العميق في الواقع. نحن فقط نرى أنهم يفعلون ذلك. كانت هناك محاولات بالطبع لتطوير نظرية ، لكن لم يحظ أي منها بقبول واسع. لذلك في غياب هذا الفهم الأساسي ، كل ما يمكننا فعله هو أن نقول "انظر ، إنها تعمل". لكن إعطاء تفسير مربع أبيض أمر مستحيل في هذا الوقت. يتم فهم الخوارزميات الأخرى (وليس التعلم العميق) بشكل أفضل ومن الممكن بالنسبة لهم تقديم تفسيرات للنتائج. ليس من أجل التعلم العميق.

ما هي آرائك حول انحياز الذكاء الاصطناعي وكيف نمنعه؟

في الوقت الحالي ، يتعلق الذكاء الاصطناعي بالبيانات ، وليس الخوارزميات. لا تعرف الخوارزميات أي تحيز ، التحيز موجود في البيانات. تعكس البيانات تكوين المجتمع وكذلك التقسيم الطبقي للمجتمع ، حيث أن جمع البيانات له أيضًا تحيز فيه. هذه بالمناسبة تحدث بشكل طبيعي ، ما يجب أن يحدث هو الإدماج التدريجي للأشخاص من جميع أنواع الخلفيات في عملية جمع البيانات ، بحيث تعكس البيانات تمثيلًا صحيحًا للسكان.

ما نوع التعلم الآلي الذي تجده أكثر اهتمامًا؟

كما قلت سابقًا ، يتنازل التعلم الآلي الآن عن أنجح فرع داخلي له ، ألا وهو التعلم العميق. تهيمن الشبكات العصبية ، من خلال تعدد استخداماتها.

لقد ذكرت أن الدخل الأساسي العالمي (UBI) سيكون ضروريًا للغاية للتعامل مع فقدان الوظائف الذي ينتج عن الذكاء الاصطناعي. هل يمكنك توضيح هذه الآراء؟

سيعاني المجتمع من تداعيات كبيرة من الأتمتة (الذكاء الاصطناعي المطبق). لقد شهدنا التحولات الجسيمة حتى في الاضطرابات السياسية منذ عام 2016. ببساطة لن تكون هناك طريقة للعودة. العديد من الوظائف ستختفي ببساطة. ليس من المنطقي أن تتدرب كطبيب أشعة في هذه الأيام. يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي وجميع أنواع المطبوعات الأخرى أفضل بكثير من الإنسان. ماذا سيحدث للناس عندما لا يكون هناك مجرد وظيفة يمكنهم القيام بها؟ تضمن UBI أن البشر لن يعانون بلا داع عندما تصبح الأتمتة منتشرة. وليست هناك حاجة لذلك ، لأن الذكاء الاصطناعي سيقدم العمل الضروري للمجتمع ليظل يعمل.

هل تعتقد أنه يمكننا تحقيق الذكاء العام الاصطناعي (AGI)؟

نعم ، يجادل الكثير من الناس بأن برنامج DeepMind يقع بالفعل على حدود الذكاء الاصطناعي العام. أنا لا أوافق على هذه الفكرة ، ولكن حتى بالنسبة لي الجواب هو نعم. AGI لا يعني المشاعر أو الوعي ، أنا في الذكاء الاصطناعي العام هو مجرد ذكاء معرفي. وبالنسبة لهذا المستوى من الذكاء ، يبدو أن الإجابات هي نعم.

هل تعتقد أن هناك احتمالية أننا نعيش في محاكاة؟

امكانية؟ نعم ، وهذا يعني أن احتمالية عيشنا في محاكاة ليست صفرًا. كما أنها جذابة من الناحية الفكرية. لكن هل هذا محتمل؟ لا ، ليس من المحتمل بالنسبة لي ، أي أن الاحتمال ، وإن لم يكن صفرًا ، صغير جدًا.

شكرًا لك على المقابلة ، يجب على القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد عن آراء Adrian حول الجوانب المختلفة للذكاء الاصطناعي زيارة AIbluedot.com.