رونالد تي كنوسل، مؤلف “كيف يعمل الذكاء الاصطناعي: من السحر إلى العلم” – سلسلة مقابلات

تلقينا مؤخرًا نسخة قبل النشر من كتاب “كيف يعمل الذكاء الاصطناعي: من السحر إلى العلم” لرونالد تي كنوسل. لقد قرأت حتى الآن أكثر من 60 كتابًا عن الذكاء الاصطناعي، وفي حين أن بعضها يصبح مكررًا، تمكن هذا الكتاب من تقديم منظور جديد، لقد استمتعت بهذا الكتاب بما يكفي لإضافته إلى قائمتي الشخصية التي تضم أفضل كتب التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في كل العصور.

كتاب “كيف يعمل الذكاء الاصطناعي: من السحر إلى العلم” هو كتاب مقتضب وواضح مصمم لتوضيح المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي. فيما يلي بعض الأسئلة التي طُرحت على المؤلف رونالد تي كنوسل.

هذا هو كتابك الثالث عن الذكاء الاصطناعي، حيث كان الكتابان السابقان “التعلم العميق العملي: مقدمة باللغة البرمجية بايثون” و “الرياضيات للتعلم الاصطناعي: ما تحتاج إلى معرفته لفهم الشبكات العصبية”. ما كانت نيتك الأولية عند بدء كتابة هذا الكتاب؟

جمهور مستهدف مختلف. كتبي السابقة مخصصة لأشخاص مهتمين بالانضمام إلى مجال الذكاء الاصطناعي. هذا الكتاب مخصص للقراء العاديين، الناس الذين يسمعون الكثير عن الذكاء الاصطناعي في الأخبار ولكنهم لا يملكون خلفية عنه. أريد أن أظهر للقراء من أين أتى الذكاء الاصطناعي، أنه ليس سحرًا، ويمكن لأي شخص فهم ما يفعله.

في حين أن العديد من الكتب عن الذكاء الاصطناعي تميل إلى التعميم، اتخذت نهجًا معاكسًا من خلال أن تكون محددًا 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؟

من أجل فهم تاريخ الذكاء الاصطناعي ولماذا هو موجود في كل مكان الآن، نحتاج إلى فهم الفرق بين المصطلحات، ولكن في الاستخدام الشائع، من العادل استخدام “الذكاء الاصطناعي” مع العلم أنه يشير في الغالب إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تغيّر العالم بسرعة كبيرة. أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة ظهرت من التعلم العميق، الذي ظهر من التعلم الآلي والنهج الترابطي في الذكاء الاصطناعي.

يتعمق الفصل الثاني في تاريخ الذكاء الاصطناعي، من أسطورة طالوس، وهو روبوت عملاق مخصص لحماية أميرة فينيقية، إلى ورقة آلان تورينج في الخمسينات، “آلة الحوسبة والذكاء”، إلى ظهور ثورة التعلم العميق في عام 2012. لماذا من المهم فهم تاريخ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفهم كيف تطورت أنظمة الذكاء الاصطناعي؟

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

كرستم فصلًا كاملاً لفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية مثل آلات المتجهات الداعمة وأشجار القرار والغابات العشوائية. لماذا تعتقد أن فهم هذه النماذج الكلاسيكية للذكاء الاصطناعي أمر مهم؟

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

تقول إن نموذج اللغة الكبير الذي يقوم عليه ChatGPT من OpenAI هو فجر الذكاء الاصطناعي الحقيقي. ما هو التغيير الأكبر في رأيك بين هذا النهج والأساليب السابقة للتعامل مع الذكاء الاصطناعي؟

شاهدت مؤخرًا فيديو من أواخر الثمانينات من ريتشارد فاينمان يحاول الإجابة على سؤال حول الآلات الذكية. قال إنه لا يعرف ما هو البرنامج الذي يمكن أن يتصرف بذكاء. كان يتحدث عن الذكاء الاصطناعي الرمزي، حيث يعتبر لغز الذكاء هو العثور على التسلسل السحري للعمليات المنطقية وغيرها، والتي تمكن السلوك الذكي. وكنت أتساءل مثل كثيرين عن الأمر نفسه: كيف نبرمج الذكاء؟

أعتقد أنك لا تستطيع ذلك حقًا. بدلاً من ذلك، ينشأ الذكاء من الأنظمة المعقدة الكافية القادرة على تنفيذ ما نسميه ذكاء (أي، نحن). أدمغتنا هي شبكات معقدة من الوحدات الأساسية. هذا أيضًا ما هو الشبكة العصبية. أعتقد أن هيكل المحول، كما هو مطبق في LLMs، قد اكتشف بشكل غير مقصود ترتيبًا مشابهًا للوحدات الأساسية التي يمكنها العمل معًا لتمكين السلوك الذكي من الظهور.

من ناحية، إنها المصادفة السعيدة المطلقة، كما قد يصفها بوب روس. ومن ناحية أخرى، لا ينبغي أن يكون الأمر مفاجئًا جدًا بمجرد تحقق ترتيب الوحدات الأساسية والتفاعلات المسموح بها بينها بما يتيح ظهور سلوك ذكي ناشئ. يبدو واضحًا الآن أن نماذج المحوّلات تمثل أحد هذه الترتيبات. وهذا يطرح بالطبع سؤالًا: ما الترتيبات الأخرى الممكنة من هذا النوع؟

رسالتك الأساسية هي أن الذكاء الاصطناعي الحديث (LLMs) هو في جوهره شبكة عصبية يتم تدريبها باستخدام الانتشار العكسي والانحدار المتدرج. هل تفاجئك شخصيًا فعالية نماذج اللغة الكبيرة؟

نعم ولا. أنا مستمرًا في الاندهاش من استجاباتها وقدراتها أثناء استخدامها، ولكن بالرجوع إلى السؤال السابق، فإن الذكاء الناشئ حقيقي، فلماذا لا يظهر في نموذج كبير بما يكفي مع هيكل مناسب؟ أعتقد أن الباحثين مثل 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 ذكاءً من البشر – تفيد جميع البشرية”. هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي العام يمكن تحقيقه؟

لا أعرف ما يعني الذكاء الاصطناعي العام أكثر من ما 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 يبدو كالبط وينطق مثل البط، فادعوه بطًا وانتقل إلى الأمام.

إجابات خفيفة جانبًا، من الممكن تمامًا أن يلبي نظام الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام العديد من نظريات الوعي. هل نريد أنظمة ذكاء اصطناعي كليًا واعية (ما يعنيه ذلك حقًا)? ربما لا. إذا كانت واعية، فهي مثلنا وبالتالي شخص مع حقوق – وأنا لا أعتقد أن العالم مستعد لأشخاص اصطناعيين. فنحن نواجه صعوبة كافية في احترام حقوق إخواننا البشر، فضلًا عن حقوق أي نوع آخر من الكائنات.

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

ما وراء نفس مستوى الدهشة الذي يشعر به الجميع من القدرات الناشئة عن LLMs، لا. تعلمت عن الذكاء الاصطناعي كطالب في الثمانينات. بدأت العمل بالتعلم الآلي في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين وشاركت في التعلم العميق عندما ظهر في أوائل العقد الثاني. شهدت تطورات العقد الماضي مباشرة، جنبًا إلى جنب مع الآلاف من الآخرين، إذ نما هذا المجال بشكل كبير من مؤتمر إلى مؤتمر.

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