رونالد تي كنوسل، مؤلف كتاب “كيف تعمل الذكاء الاصطناعي: من السحر إلى العلم” – سلسلة المقابلات

لقد تلقينا مؤخرًا نسخة متقدمة من كتاب “كيف تعمل الذكاء الاصطناعي: من السحر إلى العلم” لرونالد تي كنوسل. لقد قرأت حتى الآن أكثر من 60 كتابًا عن الذكاء الاصطناعي، وبينما بعضها يصبح مكررًا، تمكن هذا الكتاب من تقديم منظور جديد، لقد استمتعت بهذا الكتاب بما يكفي لإضافته إلى قائمة شخصيّة لأفضل الكتب عن تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي على الإطلاق.

“كيف تعمل الذكاء الاصطناعي: من السحر إلى العلم” هو كتاب موجز وواضح مصمم لتوضيح المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي. فيما يلي بعض الأسئلة التي تمت إضافتها إلى مؤلف رونالد تي كنوسل.

هذا هو كتابك الثالث عن الذكاء الاصطناعي، حيث كان الكتابان الأولان: “التعلم العميق العملي: مقدمة قائمة على بايثون” و “الرياضيات للتعلم العميق: ما تحتاج إلى معرفته لفهم الشبكات العصبية”. ما كان نيتك الأولية عندما بدأت في كتابة هذا الكتاب؟

جمهور مستهدف مختلف. كتبتي السابقة مخصصة للأشخاص المهتمين بال trởة إلى ممارسة الذكاء الاصطناعي. هذا الكتاب مخصص للقراء العاديين، الأشخاص الذين يسمعون الكثير عن الذكاء الاصطناعي في الأخبار ولكنهم لا يملكون خلفية عنه. أريد أن أظهر للقراء من أين جاء الذكاء الاصطناعي، أنه ليس سحرًا، ويمكن لأي شخص فهم ما يفعله.

في حين تميل الكثير من الكتب عن الذكاء الاصطناعي إلى التعميم، لقد اتخذت подходًا معاكسًا من خلال أن تكون محددًا جدًا في تعليم معنى المصطلحات المختلفة، وتوضيح العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق. لماذا تعتقد أن هناك الكثير من الارتباك الاجتماعي بين هذه المصطلحات؟

للفهم تاريخ الذكاء الاصطناعي ولماذا هو موجود في كل مكان ننظر إليه الآن، نحتاج إلى فهم الفرق بين المصطلحات، ولكن في الاستخدام الشائع، من العادل استخدام “الذكاء الاصطناعي” مع العلم أنه يُقصد به في الغالب أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتطور بسرعة كبيرة. أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة ظهرت من التعلم العميق، الذي ظهر من التعلم الآلي ومنهج الاتصال بالذكاء الاصطناعي.

الفصل الثاني يغوص深 في تاريخ الذكاء الاصطناعي، من أسطورة تالوس، وهو روبوت عملاق مخصص لحماية أميرة فينيقية، إلى ورقة آلان تورينج في خمسينيات القرن الماضي “آلات الحوسبة والذكاء”، إلى ظهور ثورة التعلم العميق في عام 2012. لماذا يُعتبر فهم تاريخ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضروريًا لفهم مدى تطور الذكاء الاصطناعي؟

نيتي هي أن أظهر أن الذكاء الاصطناعي لم يهبط من السماء. لديه تاريخ وأصل وتطور. بينما تكون القدرات الناشئة عن نماذج اللغة الكبيرة مفاجئة، المسار الذي أدى إليها ليس كذلك. إنه مسار عقود من التفكير والبحث والتجربة.

كنت قد كرسنا فصلًا كاملاً لفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية مثل آلات الدعم المتجه والشجرات القرارية والغابات العشوائية. لماذا تعتقد أن فهم هذه النماذج الكلاسيكية للذكاء الاصطناعي أمر مهم؟

الذكاء الاصطناعي كشبكات عصبية هو مجرد نهج بديل لنوع من النمذجة القائمة على التحسين الموجود في العديد من نماذج التعلم الآلي السابقة. إنه نهج مختلف لما يعني تطوير نموذج لبعض العمليات، أو دالة ترسم الإدخالات إلى الإخراج. معرفة النماذج السابقة يساعد في إطار حيث جاءت منها النماذج الحالية.

تقول إن نموذج LLM لشركة OpenAI هو فجر الذكاء الاصطناعي الحقيقي. ما هو أكبر تغيير في رأيك بين هذا والأساليب السابقة في التعامل مع الذكاء الاصطناعي؟

لقد شاهدت مؤخرًا فيديو من أواخر الثمانينيات لريتشارد فاينمان يحاول الإجابة على سؤال حول الآلات الذكية. قال إنه لا يعرف ما نوع البرنامج يمكن أن يتصرف بذكاء. بطريقة ما، كان يتحدث عن الذكاء الاصطناعي الرمزي، حيث يعتبر لغز الذكاء هو العثور على التسلسل السحري للعمليات المنطقية وغيرها، مما يسمح بالسلوك الذكي.

معتقدتي هي أنك لا تستطيع برمجة الذكاء حقًا. بل يظهر الذكاء من الأنظمة المعقدة بدرجة كافية وقادرة على تنفيذ ما نسميه ذكاءًا (أي، نحن). أدمغتنا هي شبكات معقدة من الوحدات الأساسية. هذا也是 ما هو شبكة عصبية. أعتقد أن هيكل المحول، كما هو مطبق في نماذج LLM، قد اكتشف بطريقة ما ترتيبًا مشابهًا للوحدات الأساسية التي يمكنها العمل معًا لتمكين السلوك الذكي من الظهور.

من ناحية، إنه حادث سعيد最終، ومن ناحية أخرى، لا ينبغي أن يكون مفاجئًا بمجرد حدوث ترتيب وحدات أساسية قادرة على تمكين السلوك الذكي الناشئ. يبدو واضحًا الآن أن نماذج المحول هي ترتيب من هذا القبيل. بالطبع، هذا يطرح السؤال: ما هي الترتيبات الأخرى الممكنة؟

رسالتك الأساسية هي أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة (LLMs) في جوهرها شبكة عصبية يتم تدريبها بواسطة التخلف والانحدار. هل تستطيع أن تكون مفاجئًا من مدى فعالية LLMs؟

نعم ولا. أنا مستمرًا في الاندهاش من استجاباتها وقدراتها أثناء استخدامها، ولكن مع الإشارة إلى السؤال السابق، الذكاء الناشئ هو حقيقي، لماذا لا ينبغي أن يظهر في نموذج كبير بما يكفي مع هيكل مناسب؟ أعتقد أن الباحثين منذ فرانك روزنبلات، إن لم يكن في وقت سابق، قد فكروا في الشيء نفسه.

بيان مهمة شركة OpenAI هو “ضمان أن الذكاء الاصطناعي العام – أنظمة الذكاء الاصطناعي التي هي بشكل عام أكثر ذكاءًا من البشر – ستفيد جميع البشرية”. هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي العام قابل للتحقيق؟

لا أعرف ما يعني الذكاء الاصطناعي العام أكثر مما أعرف ما يعني الوعي، لذلك من الصعب الإجابة. كما أذكر في الكتاب، قد يأتي وقت قريب جدًا حيث يكون من غير المفيد الاهتمام بهذه الفروق – إذا كان يمشي مثل البط وينعب مثل البط، فادعوه بطًا وانتقل إلى الأمام.

إجابات خفيفة جانبًا، من الممكن تمامًا أن يرضي نظام الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام العديد من نظريات الوعي. هل نريد أنظمة ذكاء اصطناعي كليًا واعية؟ ربما لا. إذا كان واعيًا، فهو مثلنا وبالتالي شخص مع حقوق – ولا أعتقد أن العالم مستعد لشخصيات اصطناعية. لدينا مشكلة كافية في احترام حقوق إخوتنا البشر، ناهيكم عن حقوق أي نوع من الكائنات الأخرى.

هل هناك شيء تعلمته خلال كتابة هذا الكتاب أخذك على حين غرة؟

بeyond مستوى المفاجأة الذي يشعر به الجميع من القدرات الناشئة عن LLMs، لا،真的. تعلمت عن الذكاء الاصطناعي كطالب في الثمانينيات. بدأت العمل مع التعلم الآلي في أوائل عام 2000 وشاركت في التعلم العميق عندما ظهر في أوائل عام 2010. شهدت التطورات خلال العقد الماضي على مدار المؤتمرات.

شكرًا على المقابلة الرائعة، قد يرغب القراء أيضًا في النظر إلى استعراضي لهذا الكتاب. الكتاب متاح في جميع البائعين الرئيسيين بما في ذلك Amazon.