مقابلات
Adrian Zidaritz، مؤلف AIbluedot.com – سلسلة المقابلات
Adrian Zidaritz هو مؤلف AIbluedot.com، وهو مدونة توفر نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، مع مزيج من الرياضيات والأخلاقيات والسياسة و “كل شيء” بينهما. على الرغم من أن المقالة تحتوي على كمية صغيرة من المواد الفنية، إلا أنها لا تهدف إلى الخبراء، بل تهدف إلى الجمهور العام. يتم تحريف الذكاء الاصطناعي من قبل غير الخبراء، وغالبًا ما يتم التحدث عنه بشكل مبالغ فيه أو التقليل من شأنه في وسائل الإعلام؛ ومع ذلك، فهو التكنولوجيا الأكثر أهمية في وقتنا الحالي.
ما الذي جذبك في البداية إلى الذكاء الاصطناعي؟
تتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من الخبرات، على عكس أي تكنولوجيا حديثة أخرى. إنه يغذي البحث من الإحصاء وعلم الأعصاب والرياضيات التطبيقية وعلوم الحاسوب وتطوير البرمجيات وعلم النفس، إلخ… ذلك التحدي هو ما جذبني، بالإضافة إلى حقيقة أنني كان لدي الحظ للاستفادة من العديد من هذه المجالات في مسيرتي المهنية السابقة: الرياضيات وعلوم الحاسوب وتطوير البرمجيات والإحصاء.
لقد قمت بمهنة طويلة في العمل في الذكاء الاصطناعي. هل يمكنك مناقشة بعض هذه الإنجازات؟
هذا في نوع من استمرار السؤال 1. تقريبًا كل شخص في منتصف العمر يعمل في الذكاء الاصطناعي حاليًا يأتي من مكان آخر. حتى عام 2005 لم يكن هناك ذكاء اصطناعي (بالطريقة التي نجح فيها الذكاء الاصطناعي主要 بسبب الشبكات العصبية = التعلم العميق، وجميع التقنيات الأخرى تقل بدرجة كبيرة؛ لذلك من الناحية العملية عندما نقول الذكاء الاصطناعي نعني التعلم العميق). ونتيجة لذلك، العديد منا الذين يعملون في الذكاء الاصطناعي يجلبون وجهات نظر فريدة إلى المجال. أنا أتي من خلفية رياضية متواسطة مع قيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي العملية، والتي تلعب فيها هندسة البيانات الكبيرة دورًا كبيرًا (في بعض الأحيان أكثر من 80٪ من وقت المشروع). خلفيتي تضع الذكاء الاصطناعي بين سؤال أسسها الرياضية (نظريًا جدًا) والجوانب العملية للقيادة فرق من علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي. هناك باحثون آخرون يعرفون المزيد عن تقنيات الذكاء الاصطناعي في منتصف الساندويتش.
لقد ذكرت أن الذكاء الاصطناعي قد تم التحدث عنه بشكل مبالغ فيه أو التقليل من شأنه في وسائل الإعلام. لماذا تعتقد أن هناك فرقًا بين وسائل الإعلام التي تبلغ بدقة عن حالة الذكاء الاصطناعي وحقائق التكنولوجيا الفعلية؟
لأن الذكاء الاصطناعي يُ hiểu حتى من قبل بعض الأشخاص الذين يعملون في الذكاء الاصطناعي، ناهيكم عن الصحافة. إنه مجال شاب جدًا، مع عمال شباب جدًا. آراء هؤلاء العمال الشباب تجعل طريقها إلى وسائل الإعلام، مما يغذي انحراف الأهداف. يكفي ذكر وثائقي Social Dilemma على Netflix، الذي يتم توثيق وجهات النظر المتناقضة للذكاء الاصطناعي، من منظور وادي السيليكون، جيدًا.
حاليًا، معظم التقدم الذي شاهدناه في الذكاء الاصطناعي قد تم من خلال التعلم العميق. ما هي وجهات نظرك حول مشكلة الصندوق الأسود للتعلم العميق؟
هذه مشكلة كبيرة. بشكل أساسي، لا نملك فهمًا نظريًا (= رياضيًا) لعملية التعلم. لا نعرف كيف تعلم خوارزميات التعلم العميق. نرى فقط أنها تفعل. لقد تم هناك محاولات بالطبع لتطوير نظرية، ولكن لم تكتسب أي منها قبولًا على نطاق واسع. لذلك في غياب هذا الفهم الأساسي، كل ما يمكننا قوله هو “انظروا، إنه يعمل”. لكن إعطاء تفسير 白 مربع هو مستحيل في هذا الوقت. الخوارزميات الأخرى (ليست التعلم العميق) مفهومة بشكل أفضل، ومن الممكن إعطاء تفسيرات للنتائج. ليس للتعلم العميق.
ما هي وجهات نظرك حول انحياز الذكاء الاصطناعي وكيف يمكننا منعها؟
الآن، الذكاء الاصطناعي كله حول البيانات، وليس حول الخوارزميات. الخوارزميات لا تعرف الانحياز، الانحياز في البيانات. البيانات تعكس تركيبة المجتمع وترسيخه أيضًا، حيث أن جمع البيانات也有 انحيازًا فيه. هذه هي بالطريقة التي يجب أن تحدث، وهي تضم تدريجيًا أشخاصًا من جميع الخلفيات في عملية جمع البيانات، بحيث تعكس البيانات تمثيلًا صحيحًا للسكان.
ما نوع التعلم الآلي الذي تجده أكثر إثارة للاهتمام؟
كما قلت سابقًا، التعلم الآلي يتنازل الآن عن الأرض لفرعه الداخلي الأكثر نجاحًا، التعلم العميق. الشبكات العصبية، من خلال مرونتها، تهيمن.
لقد ذكرت أن الدخل الأساسي الشامل (UBI) سيكون ضروريًا تمامًا للتعامل مع خسائر الوظائف الناجمة عن الذكاء الاصطناعي. هل يمكنك توضيح وجهات نظرك هذه؟
سوف تعاني المجتمع من عواقب هائلة من التأثير التكنولوجي (الذكاء الاصطناعي التطبيقي). لقد رأينا التحولات الكبيرة حتى في الاضطرابات السياسية منذ عام 2016. ببساطة لن يكون هناك طريق للعودة. سوف تختفي العديد من الوظائف ببساطة. لا يوجد معنى لتدريب شخص كأخصائي أشعة. يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي وجميع أنواع الطبعات الأخرى بشكل أفضل من الإنسان. ماذا سيحدث للأشخاص عندما لا يوجد ببساطة وظيفة يمكنهم القيام بها؟ يضمن الدخل الأساسي الشامل أن البشر لن يعانو بلا داعي عندما يصبح التأثير التكنولوجي شاملاً. ولا يوجد حاجة لذلك، لأن الذكاء الاصطناعي سوف يقدم العمل اللازم للمجتمع للاستمرار في العمل.
هل تعتقد أننا يمكن أن نصل إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟
نعم، يجادل العديد من الناس بأن برنامج DeepMind ي cận على AGI. لا أتفق مع هذه الفكرة، ولكن حتى بالنسبة لي، الجواب هو نعم. AGI لا يعني المشاعر أو الوعي، I في AGI هو ببساطة الذكاء المعرفي. بالنسبة لمستوى هذا الذكاء، يبدو الجواب نعم.
هل تعتقد أن هناك احتمالًا أن نعيش في محاكاة؟
إمكانية؟ نعم، مما يعني أن احتمالنا في العيش في محاكاة ليس 0. إنه cũng جذاب فكريًا. لكن هل هو محتمل؟ لا، بالنسبة لي، ليس محتملًا، أي أن الاحتمال، على الرغم من أنه ليس 0، صغير جدًا.
شكرًا على المقابلة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد عن وجهات نظر Adrian حول جوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي يجب زيارة AIbluedot.com.
