في العلاقة المتطورة بين التكنولوجيا والمجتمع ، أظهر البشر أنهم قادرون على التكيف بشكل لا يصدق. ما تركنا لاهثًا في الأنفاس ، سرعان ما أصبح مندمجًا في حياتنا اليومية.
الوظائف المذهلة لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) مثل شات جي بي تي كانت ، قبل بضعة أشهر فقط ، مثالاً لأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي. هم الآن في طريقهم ليكونوا مجرد إضافات وإضافات لمحرري النصوص ومحركات البحث لدينا.
سنجد أنفسنا قريبًا نعتمد على قدراتهم ، وندمجهم بسلاسة في روتيننا.
ومع ذلك ، فإن هذا التأقلم السريع يترك لنا سؤالًا طويل الأمد: ما التالي؟ مع تغير توقعاتنا ، نتساءل عن الابتكار التالي الذي سيأسر خيالنا.
سيحاول الناس تحقيق جميع أنواع سمارت - و ليس ذكيًا جدًا - أشياء مع الذكاء الاصطناعي. ستفشل العديد من الأفكار ، وسيكون للأفكار الأخرى تأثير دائم.
كرة بلورية لدينا ليست أفضل بكثير من كرتك ، ولكن يمكننا أن نحاول التفكير فيما سيأتي بعد ذلك بطريقة منظمة. لكي يكون للذكاء الاصطناعي تأثير دائم ، لا يجب أن يكون مجديًا من الناحية التكنولوجية فحسب ، بل يجب أن يكون مجديًا اقتصاديًا أيضًا ، ومقبولًا معياريًا - بعبارة أخرى ، يتوافق مع القيم التي يطلبها المجتمع التي نلتزم بها.
هناك بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تنتظر على الهامش الآن والتي تبشر بالخير. الأربعة الذين نعتقد أنهم ينتظرون في الأجنحة هم GPT من المستوى التالي ، والروبوتات البشرية ، ومحامو الذكاء الاصطناعي ، والعلوم المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تبدو اختياراتنا جاهزة من وجهة نظر تكنولوجية ، ولكن ما إذا كانت تفي بالمعايير الثلاثة التي ذكرناها فهذا أمر آخر. لقد اخترنا هؤلاء الأربعة لأنهم هم الذين استمروا في الظهور في تحقيقاتنا حول التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي.
1. المساعدة القانونية لمنظمة العفو الدولية
تدعي شركة DoNotPay الناشئة أن لديها بناء روبوت محادثة قانوني - مبني على تقنية LLM - التي يمكنها تقديم المشورة للمدعى عليهم في المحكمة.
قالت الشركة مؤخرًا إنها ستسمح لنظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها بالمساعدة متهمان يقاتلان مخالفات تجاوز السرعة في الوقت الحقيقي. عند توصيلها عبر سماعة أذن ، يمكن للذكاء الاصطناعي الاستماع إلى الإجراءات والتحدث عن الحجج القانونية في أذن المدعى عليه ، ثم يكررها بصوت عالٍ للقاضي.
بعد انتقادات ودعوى مزاولة المحاماة بدون ترخيص، أجلت الشركة الناشئة أول ظهور لمنظمة العفو الدولية في قاعة المحكمة. وبالتالي لن يتم تحديد إمكانات التكنولوجيا من خلال القيود التكنولوجية أو الاقتصادية ، ولكن من خلال سلطة النظام القانوني.
المحامون محترفون يتقاضون رواتب جيدة وتكاليف التقاضي مرتفعة ، وبالتالي فإن الإمكانات الاقتصادية للأتمتة ضخمة. ومع ذلك ، فإن النظام القانوني الأمريكي يبدو حاليًا أنه يعارض الروبوتات التي تمثل البشر في المحكمة.
2. دعم علمي للذكاء الاصطناعي
يتجه العلماء بشكل متزايد إلى الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى. يتم استخدام التعلم الآلي ، حيث يتحسن نظام الذكاء الاصطناعي فيما يقوم به بمرور الوقت ، لتحديد الأنماط في البيانات. يتيح ذلك للأنظمة اقتراح فرضيات علمية جديدة - تفسيرات مقترحة للظواهر في الطبيعة. قد تكون هذه حتى قادرة على تجاوز الافتراضات البشرية والتحيزات.
على سبيل المثال، باحثين في جامعة ليفربول استخدمت نظامًا للتعلم الآلي يسمى الشبكة العصبية لتصنيف التركيبات الكيميائية لمواد البطاريات ، وتوجيه تجاربها وتوفير الوقت.
إن تعقيد الشبكات العصبية يعني أن هناك فجوات في فهمنا لكيفية اتخاذهم للقرارات بالفعل - ما يسمى مشكلة الصندوق الأسود. ومع ذلك ، هناك تقنيات يمكن أن تلقي الضوء على المنطق وراء إجاباتهم وهذا يمكن أن يؤدي إلى اكتشافات غير متوقعة.
بينما لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حاليًا صياغة الفرضيات بشكل مستقل ، إلا أنه يمكن أن يلهم العلماء للتعامل مع المشكلات من وجهات نظر جديدة.
3. أوتو جي بي تي
سنرى قريبًا المزيد من الإصدارات الجديدة من روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي استنادًا إلى أحدث تقنيات LLM ، والمعروفة باسم GPT-4. سنرى ذكاءً اصطناعيًا يمكنه التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات ، مثل الصور والكلام ، بالإضافة إلى النصوص. تسمى هذه أنظمة الوسائط المتعددة.
لكن دعونا نلقي نظرة أكثر على المستقبل. لصناعة السيارات في جي بي تي، أداة الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي أصدرتها Significant Gravitas ، موجودة بالفعل إحداث موجات في صناعة التكنولوجيا.
يتم إعطاء Auto-GPT هدفًا عامًا ، مثل التخطيط لحفلة عيد ميلاد ، وتقسيمها إلى مهام فرعية يكملها بعد ذلك بنفسه ، دون تدخل بشري. هذا يميزه عن ChatGPT.
تتضمن Auto-GPT وكلاء أو أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتخذ قرارات بناءً على قواعد وأهداف محددة مسبقًا. على الرغم من قيود التثبيت ، مثل هذه المشاكل الوظيفية عند استخدامها مع Windows ، فإن Auto-GPT تظهر إمكانات كبيرة في مختلف التطبيقات.
4. الروبوتات الروبوتية
لقد تقدمت الروبوتات التي تشبه البشر - تلك التي تبدو وتتحرك مثلنا - بشكل ملحوظ منذ تحدي Darpa Robotics الأول في عام 2015 ، وهي مسابقة قامت فيها الفرق ببناء روبوتات لأداء سلسلة من المهام المعقدة التي حددها المنظمون. وشملت هذه الخروج من السيارة وفتح الباب وحفر ثقب في الحائط. كافح الكثير لتحقيق الأهداف.
ومع ذلك ، تعمل الشركات الناشئة الآن على تطوير "أشباه بشرية" قادرة على القيام بمهام مثل هذه واستخدامها في المستودعات والمصانع.
تقرير عن تحدي الروبوتات داربا في عام 2015.
إن التطورات في مجالات الذكاء الاصطناعي ، مثل رؤية الكمبيوتر ، وكذلك في البطاريات كثيفة الطاقة التي توفر دفعات قصيرة من التيار العالي ، مكنت الروبوتات من القيام بذلك. التنقل في البيئات المعقدة ، والحفاظ على التوازن ديناميكيًا - في الوقت الفعلي. حصلت شركة Figure AI ، وهي شركة تصنع روبوتات بشرية للعمل في المستودعات ، بالفعل على تأمين 70 مليون دولار أمريكي (55 مليون جنيه إسترليني) في تمويل استثماري.
شركات أخرى ، بما في ذلك 1X و Apptronik و Tesla ، تستثمر أيضًا في الروبوتات التي تشبه البشر ، مما يشير إلى أن المجال آخذ في النضج. تقدم الروبوتات التي تشبه البشر مزايا مقارنة بالروبوتات الأخرى في المهام التي تتطلب التنقل والقدرة على المناورة والقدرة على التكيف لأنها جزئيًا ستعمل في بيئات تم بناؤها حول الاحتياجات البشرية.
اتخاذ وجهة نظر طويلة
سيعتمد نجاح هذه الأربعة على المدى الطويل على أكثر من مجرد قوة حسابية.
يمكن أن تفشل الروبوتات البشرية في اكتساب القوة إذا كانت تكاليف إنتاجها وصيانتها تفوق فوائدها. قد يتمتع محامو الذكاء الاصطناعي ومساعدي روبوتات المحادثة بكفاءة ملحوظة. ومع ذلك ، قد يتم إيقاف تبنيها إذا تعارض صنع القرار مع "البوصلة الأخلاقية" للمجتمع أو إذا كانت القوانين لا تتفق مع استخدامها.
إن تحقيق توازن بين الفعالية من حيث التكلفة وقيم المجتمع أمر بالغ الأهمية لضمان ازدهار هذه التقنيات حقًا.
نبذة عن الكاتب
فابيان ستيفاني، محاضر، جامعة أكسفورد و يوهان لاوكس، باحث ما بعد الدكتوراه ، جامعة أكسفورد
يتم إعادة نشر هذه المقالة من المحادثة تحت رخصة المشاع الإبداعي. إقرأ ال المقال الأصلي.
