كيف يمكن أن يساعدنا فهم الحيوانات على تحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعيالسيارات المستقلة ليست أذكى من هذا. X posid

كل يوم تصدر عناوين لا حصر لها من مصادر لا تعد ولا تحصى في جميع أنحاء العالم ، على حد سواء تحذير من عواقب وخيمة و مستقبل خيالي واعد - كل ذلك بفضل الذكاء الاصطناعي. "منظمة العفو الدولية" هو تحويل مكان العمل ، "يكتب Wall Street Journal ، في حين Fortune تخبرنا المجلة أننا نواجه "ثورة منظمة العفو الدولية" التي "ستغير حياتنا". لكننا لا نفهم حقاً ما سيكون عليه التفاعل مع الذكاء الاصطناعي - أو ما ينبغي أن يكون عليه. المحادثة

ومع ذلك ، يتبين لنا أن لدينا بالفعل مفهومًا يمكننا استخدامه عندما نفكر في الذكاء الاصطناعي: إنها طريقة تفكيرنا في الحيوانات. كمدرب حيواني سابق (وإن كان لفترة وجيزة) يدرس الآن كيف يستخدم الناس الذكاء الاصطناعي ، أعرف أن الحيوانات والتدريب على الحيوانات يمكن أن يعلمنا الكثير عن الكيفية التي يجب أن نفكر بها ونقاربها ونعمل مع الذكاء الاصطناعي ، سواء الآن أو في مستقبل.

باستخدام القياسات الحيوانية يمكن أن يساعد الأشخاص العاديين على فهم العديد من الجوانب المعقدة للذكاء الاصطناعي. ويمكن أن يساعدنا ذلك أيضًا في التفكير في أفضل السبل لتعليم هذه الأنظمة مهارات جديدة ، وربما الأهم من ذلك ، كيف يمكننا تصور حدودها بشكل صحيح ، حتى عندما نحتفل بالإمكانيات الجديدة لمنظمة العفو الدولية.

النظر في القيود

كخبير منظمة العفو الدولية ماجي بودين ويوضحيسعى الذكاء الإصطناعي إلى جعل الحواسيب تقوم بأشياء يمكن للعقل القيام بها. ويعمل باحثو الذكاء الاصطناعي على تدريس الحواسيب للتعبير عن الإدراك والتخطيط والتخطيط والتحرك وإقامة الروابط. يمكن لمنظمة العفو الدولية رؤية أنماط في مجموعات البيانات الكبيرة ، والتنبؤ باحتمالية وقوع حدث ، وتخطيط مسار ، وإدارة جدول اجتماع الشخص ، بل وحتى لعب سيناريوهات لعبة الحرب.

كثير من هذه القدرات ، في حد ذاتها ، غير مفاجئ: بالطبع يمكن أن يدور الروبوت حول الفضاء ولا يتصادم مع أي شيء. ولكن بطريقة ما يبدو الذكاء الاصطناعي أكثر سحرية عندما يبدأ الكمبيوتر في وضع هذه المهارات معًا لإنجاز المهام.


رسم الاشتراك الداخلي


خذ على سبيل المثال ، السيارات المستقلة. أصل سيارة بدون سائق في مشروع وكالة مشروع بحث الدفاع المتقدم في عصر 1980s يسمى سيارة لاند المستقلة. كانت أهداف المشروع لتشجيع البحث في رؤية الكمبيوتر والتصور والتخطيط والسيطرة على الروبوت. في 2004 ، أصبح جهد ALV الأول التحدي الكبير للسيارات ذاتية القيادة. الآن ، أكثر من سنوات 30 منذ بدأ الجهد ، ونحن على حافة السيارات المستقلة أو ذاتية القيادة في السوق المدنية. في السنوات الأولى ، اعتقد عدد قليل من الناس أن مثل هذا الإنجاز كان مستحيلاً: فالحاسبات لا تستطيع القيادة!

دفع تحدي DARPA الكبير تطوير السيارات المستقلة.

{youtube} M2AcMnfzpNg {/ youtube}

ومع ذلك ، كما رأينا ، يستطيعون. من السهل نسبيًا فهم قدرات السيارات المستقلة. لكننا نكافح لفهم قيودها. بعد 2015 تعطل تسلا قاتلة، حيث فشلت وظيفة autopilot الخاصة بالسيارة في الإحساس بعبور مقطورة جرار في ممرها ، لا يزال عدد قليل من الناس يدركون مدى خطورة كون الطيار الآلي التقليدي لـ Tesla حقاً. بينما كانت الشركة وبرامجها مسح من الإهمال من قبل الإدارة الوطنية للسلامة على الطرق السريعة ، لا يزال من غير الواضح ما إذا كان العملاء يفهمون حقا ما يمكن وما لا تستطيع السيارة القيام به.

ماذا لو لم يتم إخبار مالكي تسلا بأنهم كانوا يقود نسخة "بيتا" من الطيار الآلي ولكن بدلا من سيارة شبه مستقلة مع التكافؤ العقلي لدودة؟ ما يسمى ب "الذكاء" الذي يوفر "القدرة الكاملة على القيادة الذاتية"هو حقاً كمبيوتر عملاق جيد في استشعار الأشياء وتجنبها والتعرف على العناصر في الصور والتخطيط المحدود. قد يؤدي ذلك إلى تغيير وجهات نظر المالكين حول مقدار ما يمكن أن تفعله السيارة فعلاً دون تدخل أو إشراف الإنسان.

ما هيا؟

يحاول الفنيون غالبًا تفسير الذكاء الاصطناعي من حيث كيفية بناءه. خذ على سبيل المثال ، التقدم المحرز في التعلم العميق. هذه هي التقنية التي تستخدم شبكات متعددة الطبقات لتعلم كيفية القيام بالمهمة. تحتاج الشبكات لمعالجة كميات هائلة من المعلومات. ولكن بسبب حجم البيانات التي يحتاجونها ، وتعقيد الجمعيات والخوارزميات في الشبكات ، فإنه غالبًا ما يكون غير واضح للإنسان كيف يتعلمون ما يفعلونه. قد تصبح هذه الأنظمة جيدة جدًا في مهمة معينة ، لكننا لا نفهمها حقًا.

بدلاً من التفكير في الذكاء الاصطناعي كشيء خارق للإنسان أو غريب ، فإنه من الأسهل أن نقوم بتشبيههم بالحيوانات ، والغير ذوا الذكاء الذين لدينا تدريب على الخبرة.

على سبيل المثال ، إذا كنت سأستخدمها تعزيز التعلم لتدريب كلب على الجلوس ، وأود أن الثناء على الكلب ويعطيه يعامل عندما يجلس على الأمر. بمرور الوقت ، كان يتعلم ربط الأمر مع السلوك مع العلاج.

تعليم الكلب أن يجلس يشبه إلى حد كبير تدريب الذكاء الاصطناعي.

{youtube} 5-MA-rGbt9k {/ youtube}

يمكن أن يكون تدريب نظام الذكاء الاصطناعي متطابقًا جدًا. في تعزيز التعلم العميقيضع المصممون البشريون نظامًا ، ويتصورون ما يريدون أن يتعلموه ، ويعطونه المعلومات ، ويشاهدون أعماله ، ويعطوه ملاحظات (مثل المديح) عندما يرون ما يريدون. في الجوهر ، يمكننا معالجة نظام الذكاء الاصطناعي كما نتعامل مع الحيوانات التي نتدرب عليها.

التشبيه يعمل على مستوى أعمق أيضا. لا أتوقع أن يفهم الكلب الجالس مفاهيم معقدة مثل "الحب" أو "الجيد". أتوقع منه أن يتعلم سلوكًا. مثلما يمكننا أن نجعل الكلاب تجلس ، وتبقى وتتدحرج ، يمكننا الحصول على أنظمة AI لنقل السيارات حول الطرق العامة. ولكن من المتوقع أن السيارة "حل" ال المشاكل الأخلاقية التي يمكن أن تنشأ في قيادة حالات الطوارئ.

مساعدة الباحثين أيضا

التفكير في الذكاء الاصطناعي كحيوان قابل للتدريب ليس مفيدًا فقط لشرحه لعامة الناس. ومن المفيد أيضا للباحثين والمهندسين بناء التكنولوجيا. إذا حاول أحد علماء الذكاء الاصطناعى تعليم نظام مهارة جديدة ، فإن التفكير في العملية من منظور مدرب الحيوان يمكن أن يساعد في تحديد المشكلات أو التعقيدات المحتملة.

على سبيل المثال ، إذا حاولت تدريب كلبي على الجلوس ، وفي كل مرة أقول "اجلس" ​​الجرس إلى الفرن ينطفئ ، سيبدأ كلبي في ربط الجلوس ليس فقط بأمرِي ، ولكن أيضًا مع صوت فرن الجرس. في الجوهر ، يصبح الجرس إشارة أخرى تخبر الكلب أن يجلس ، وهو ما يسمى "التعزيز العرضي". إذا بحثنا عن تعزيزات أو إشارات عرضية في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لا تعمل بشكل صحيح ، فعندئذ سنعرف بشكل أفضل ليس فقط ما الذي يحدث خطأ ، ولكن أيضا ما إعادة تدريب محددة ستكون أكثر فعالية.

هذا يتطلب منا أن نفهم ما هي الرسائل التي نقدمها خلال تدريب الذكاء الاصطناعي ، وكذلك ما قد تلاحظه الذكاء الاصطناعي في البيئة المحيطة. جرس الفرن هو مثال بسيط. في العالم الحقيقي سيكون أكثر تعقيدًا بكثير.

قبل أن نرحب بأباطرة الذكاء الاصطناعي لدينا ونسلم حياتنا ووظائفنا إلى الروبوتات ، يجب أن نتوقف ونفكر في نوع الذكاء الذي نخلقه. سيكونون جيدين جدا في القيام بأعمال أو مهام معينة ، لكنهم لا يستطيعون فهم المفاهيم ، ولا يعرفون أي شيء. لذلك عندما تفكر قصف الآلاف لسيارة تسلا جديدة ، تذكر وظيفتها autopilot هي حقا فقط دودة سريعة جدا ومثير. هل تريد حقًا التحكم في حياتك وحياة أحبائك لدودة؟ ربما لا ، لذا أبق يديك على عجلة القيادة ولا تغفو.

نبذة عن الكاتب

هيذر روف ، زميلة أبحاث أولى ، قسم السياسة والعلاقات الدولية ، جامعة أكسفورد ؛ عالم أبحاث ، مبادرة الأمن العالمي ، جامعة ولاية أريزونا

تم نشر هذه المقالة في الأصل المحادثة. إقرأ ال المقال الأصلي.

كُتبٌ ذاتُ صِلَةٍ

at سوق InnerSelf و Amazon