في الوقت الحالي، دخلت المصطلحات المرتبطة بتطور التكنولوجيا الفائقة للمستقبل، الذكاء الاصطناعي، بقوة إلى مفرداتنا، مما أثار مناقشات ساخنة بين الخبراء والسياسيين وجمعيات المستهلكين وصناعات التكنولوجيا المتقدمة. المواطن مشوش ويريد أن يفهم المزيد عن هذه الثورة التي يمكن أن تقلب حياته الحقيقية قريبًا: للأفضل أو للأسوأ، يعتمد الأمر على وجهة نظرك.
ماسيميليانو D'إيليا
وكانت أوروبا أول من حاول التنظيمقانون التدقيق الداخلي استخدام الخوارزميات الذكية. وقد رحب السياسيون والخبراء باللائحة ولكنها لا تزال تترك شكوكًا وطلبات للحصول على مزيد من المعلومات من جمعيات المستهلكين والمنظمات الأخرى البعيدة عن الديناميكيات السياسية والاجتماعية. الأعمال .
وحدد الاتفاق الأولي بين المجلس والبرلمان الأوروبي، الذي تم التوصل إليه في بداية ديسمبر/كانون الأول، بنية القانون، لكن المفاوضات بين المؤسسات والشركات الأوروبية زعيم في قطاع الذكاء الاصطناعي لا يزال في البحر.
ومن المنتظر أن تتم الموافقة النهائية على قانون الذكاء الاصطناعي بين شهري مارس/آذار ومايو/أيار المقبلين. ومع ذلك، لن تظهر آثاره إلا في عام 2025، عندما يدخل القانون حيز التنفيذ بهدف تعزيز الابتكار التكنولوجي وحماية الحقوق الأساسية للمواطنين.
يعتمد الإطار التنظيمي الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي، في الوقت الحالي، على نهج "على أساس المخاطر" مع قواعد تقدمية صارمة بشكل متزايد للأنظمة عالية المخاطر، والتي يلتزم مطوروها بالتسجيل والحاجة إلى جعل البيانات المستخدمة في السلامه اولا من الخوارزميات. على الرغم من أن بعض الدول الأوروبية حاولت في البداية حماية نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة من القواعد والضوابط الصارمة، إلا أن الاتفاقية النهائية نصت على بعض التنازلات المحدودة، مثل الأمن القومي، وبالتالي لجميع تلك الأنشطة المتعلقة بالبحث والابتكار. قوات الشرطة.
يتم تقييد تحديد الهوية البيومترية والمراقبة الجماعية بترخيص من السلطات الوطنية المخصصة. ولن يتم ضمان التغطية القانونية لاستخدام التقنيات التنبؤية إلا لقوات إنفاذ القانون وقوات الأمن. ولذلك يفرض القانون الأوروبي التزامات الشفافية على أنظمة الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة قبل طرحها في السوق وإدارة أكثر دقة للبيانات الحساسة.
وسيتبع دخول قانون الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ فترة عامين لتنفيذ اللائحة من قبل الدول الأعضاء وستة أشهر أخرى لتحديد الاستخدامات المحظورة. علاوة على ذلك، أ ميثاق منظمة العفو الدولية، أي نظام امتثال طوعي يستبق الأحكام الأوروبية.
ستتراوح غرامات انتهاك قانون الذكاء الاصطناعي من 7,5 مليون دولار كحد أدنى أو 1,5% من حجم الأعمال إلى حد أقصى 35 مليون أو 17% من حجم التداول. في ضوء المتغيرات التفسيرية العديدة، ومصالح الشركات وجمعيات المستهلكين، فإن لائحة الاتحاد الأوروبي بعيدة كل البعد عن التحديد وقد تخضع لتغييرات جوهرية، وبالتالي تعديل روح التعاون التي حفزت صياغة الوثيقة الأولية التي تمت الموافقة عليها في بداية ديسمبر 2023.
الذكاء الاصطناعي وتأثيره على الطبيعة وعلى الذهب الأزرق
يعد استهلاك المياه في خوادم الذكاء الاصطناعي (AI) جانبًا مهمًا للغاية عند تقييم التأثير البيئي الإجمالي لنظام الذكاء الاصطناعي أو مركز البيانات. ومع ذلك، من المهم الإشارة إلى أن استهلاك المياه غالباً ما يكون جانباً غير مباشر يرتبط بعوامل مختلفة، وليس مجالاً للاستخدام المباشر كما في حالة الطاقة. فيما يلي بعض العوامل التي يمكن أن تساهم في استهلاك المياه في خوادم الذكاء الاصطناعي:
تبريد مركز البيانات: تتطلب مراكز البيانات، التي تستضيف خوادم لمعالجة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، أنظمة تبريد للحفاظ على درجات الحرارة عند مستويات مقبولة. يمكن لهذه الأنظمة استخدام الماء لتبديد الحرارة الناتجة عن الخوادم.
إنتاج الأجهزة: غالبًا ما يتطلب تصنيع أجهزة الذكاء الاصطناعي المخصصة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أو المعالجات المتخصصة، كميات كبيرة من المياه لعمليات التصنيع والتبريد.
إنتاج الطاقة: إذا كانت الطاقة المستخدمة لتشغيل خوادم الذكاء الاصطناعي تأتي من مصادر تتطلب كميات كبيرة من المياه (مثل محطات الطاقة النووية أو التي تعمل بالفحم)، فإن دورة الحياة الكاملة للنظام يمكن أن تؤثر على الاستهلاك الإجمالي للمياه.
موارد تصنيع الأجهزة: يمكن أن يؤثر استخراج الموارد الطبيعية اللازمة لإنتاج الأجهزة على المياه، خاصة إذا كانت تحتوي على مواد مثل السيليكون.
موقع جغرافي: يمكن أن يختلف توفر وإدارة الموارد المائية بشكل كبير بناءً على الموقع الجغرافي لمراكز البيانات. وفي المناطق التي تعاني من ندرة موارد المياه، يمكن أن يشكل استهلاك المياه مشكلة حرجة.
تتبنى بعض الشركات استراتيجيات لتقليل التأثير البيئي الإجمالي لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بما في ذلك استهلاك المياه. وقد يشمل ذلك اعتماد تقنيات أكثر كفاءة في استخدام الطاقة، واستخدام أنظمة تبريد مبتكرة تتطلب كميات أقل من المياه، والانتقال إلى مصادر الطاقة المتجددة. ومن المهم ملاحظة أن الاعتبارات البيئية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك استهلاك المياه، أصبحت ذات أهمية متزايدة، وتتطلع العديد من المنظمات إلى تنفيذ ممارسات مستدامة في تصميم وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
الوصايا العشر
وفيما يلي شرح لبعض المصطلحات التي دخلت بقوة إلى قاموسنا والتي يمكن أن تعطل حياتنا الواقعية بشكل أسرع من الأنظمة التشريعية الناشئة.
الذكاء الاصطناعي الفائق
يشير مصطلح "الذكاء الاصطناعي الفائق" إلى مستوى متقدم من الذكاء الاصطناعي (AI) يفوق بشكل كبير القدرات المعرفية البشرية في عدة مجالات. غالبًا ما يرتبط هذا المصطلح بالذكاء الاصطناعي الذي يتفوق في المهام الفكرية المتنوعة والتعلم الآلي وحل المشكلات المعقدة. الذكاء الاصطناعي الفائق هو رؤية مستقبلية تقترح إنشاء أنظمة ذكية لا تتجاوز قدرات التعلم والفهم البشرية فحسب، بل يمكنها أيضًا تطوير فهم مستقل للعالم والتفكير والتعلم وحل المشكلات بطرق بعيدة عن متناول الجميع. ذكاء بشري.
اليوم لم نصل بعد إلى مستوى الذكاء الاصطناعي الفائق، تركز الأبحاث والتطوير اليوم على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها أداء أنشطة أو مهام محددة بكفاءة أو دقة أكبر من البشر. الذكاء الاصطناعي الفائق هو مجرد احتمال مستقبلي يستحق تفكيرًا أخلاقيًا أعمق حول إمكانية إنشاء كيانات تتمتع بذكاء قادر على تجاوز ذكاء البشر.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
يشير "الذكاء الاصطناعي التوليدي" إلى مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتعامل مع إنشاء أنظمة يمكنها توليد بيانات أو محتوى أو معلومات جديدة بشكل مستقل. تستخدم هذه الأنظمة أساليب التعلم الآلي، وخاصة الشبكات العصبية التوليدية، لإنتاج بيانات تحاكي في كثير من الأحيان تلك التي يولدها البشر أو لا يمكن تمييزها عنها.
مثال على الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مفهوم "شبكات الخصومة التوليدية" (GAN)، حيث يتم تدريب شبكتين عصبيتين، المولد والتمييز، في وقت واحد من خلال عملية المنافسة. يحاول المولد إنشاء بيانات واقعية بشكل متزايد، بينما يحاول التمييز التمييز بين البيانات الحقيقية والبيانات المولدة. تؤدي هذه المنافسة إلى التحسين المستمر لقدرة المولد على إنشاء بيانات مقنعة بشكل متزايد.
تتنوع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتشمل توليد الصور والنصوص والموسيقى وغيرها. على سبيل المثال، يمكن استخدام GAN لإنشاء وجوه بشرية صناعية تبدو أصلية أو لإنشاء صور طبيعية تبدو واقعية. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن استخدام مثل هذه التقنيات يثير أيضًا أسئلة أخلاقية، مثل إمكانية التلاعب بالمحتوى أو إنشاء معلومات كاذبة من قبل جهات فاعلة دولية مثل الإرهابيين من أصول مختلفة.
الذكاء الاصطناعي العام
يمثل الذكاء العام الاصطناعي (AIG) مستوى من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى فهم وتعلم وتنفيذ أي نشاط معرفي بشري بطريقة مشابهة أو حتى متفوقة على البشر أنفسهم. على عكس الذكاء الاصطناعي العادي، المصمم لحل مهام محددة أو محدودة، تطمح IAG إلى شكل أوسع وأكثر مرونة من الذكاء الاصطناعي، قادر على التكيف والتعلم عبر مجالات متعددة.
وتشمل الخصائص الرئيسية للذكاء العام الاصطناعي
التعلم العام: القدرة على التعلم من مجموعة واسعة من البيانات وتطبيق هذه المعرفة في سياقات مختلفة. يتجاوز هذا النوع من التعلم التعلم المحدد للمهام البسيطة.
الاستدلال التناظري: القدرة على حل المشكلات المعقدة وإقامة الروابط من خلال التفكير التناظري، على غرار الطريقة التي يتعامل بها البشر مع المواقف الجديدة بناءً على تجارب الماضي.
فهم السياق: القدرة على فهم السياق الذي يجد المرء نفسه فيه، مع الأخذ في الاعتبار العوامل البيئية والاجتماعية والثقافية. هذه المهارة ضرورية للتكيف مع المواقف الجديدة وغير المتوقعة.
الوعي الذاتي: الوعي بوجود الفرد وقدراته، بما في ذلك الاعتراف بالقيود والقدرة على التعلم من الأخطاء.
القدرة على التكيف: القدرة على التكيف مع المهام أو البيئات الجديدة دون إعادة برمجة كبيرة.
يعد IAG حاليًا أحد أكثر الأهداف طموحًا وتعقيدًا في مجال الذكاء الاصطناعي. تتخصص معظم تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية في مهام محددة ولا تمتلك المرونة والاتساع المعرفي الذي يتميز به الذكاء الاصطناعي العام. يثير تحقيق الذكاء العام الاصطناعي تحديات فنية وأخلاقية وأمنية كبيرة ويظل هدفًا طويل المدى في أبحاث الذكاء الاصطناعي.
الخلايا العصبية الحسية في الذكاء الاصطناعي
وفي مجال الذكاء الاصطناعي "الخلايا العصبية الحسيةيمكن أن يرتبط بمكونات الشبكات العصبية الاصطناعية المصممة لمعالجة البيانات من أجهزة الاستشعار، على غرار الطريقة التي يستخدم بها الجهاز العصبي البشري الخلايا العصبية الحسية لإدراك المحفزات الخارجية.
في الشبكة العصبية الاصطناعية، يشير مصطلح "الخلايا العصبية" إلى وحدة الحوسبة التي تتلقى المدخلات، وتعالجها من خلال وظيفة التنشيط، وتنتج المخرجات. في الطبقات الأولى من الشبكة العصبية، والتي تسمى غالبًا "طبقات الإدخال" أو "الطبقات الحسية"، تكون الخلايا العصبية مسؤولة عن استقبال وتحويل المعلومات الأولية من أجهزة الاستشعار أو بيانات الإدخال.
على سبيل المثال، في تطبيق رؤية الكمبيوتر، يمكن للخلايا العصبية الحسية أن تمثل المدخلات الأولية من وحدات البكسل في الصورة. يمكن ربط كل خلية عصبية في هذه الطبقة الأولية ببكسل معين ويمكن تدريبها على الاستجابة لأنماط أو ميزات معينة في الصورة. بمعنى آخر، تتعلم هذه الخلايا العصبية الحسية التعرف على جوانب معينة من الصور، مثل الخطوط العريضة أو الألوان أو الأشكال.
تعد الخلايا العصبية الحسية مجرد جزء واحد من نموذج ذكاء اصطناعي أكبر، ثم تتم معالجة مخرجاتها من خلال طبقات متتالية من الشبكة العصبية. الهدف النهائي هو أن تتعلم الشبكة تمثيلات متزايدة التعقيد وذات مغزى للمعلومات الموجودة في البيانات المدخلة، واستغلال بنية الشبكة العصبية وبنيتها لتعلم النماذج والعلاقات.
باختصار، تلعب الخلايا العصبية الحسية في الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في معالجة المعلومات الأولية من أجهزة الاستشعار أو البيانات المدخلة، مما يسمح للشبكة العصبية بتعلم وتفسير المعلومات المعقدة في طبقاتها اللاحقة.
Chatbot
يمثل روبوت الدردشة، المشتق من مزيج من الكلمتين "دردشة" (محادثة) و"روبوت"، تطبيق كمبيوتر مصمم لمحاكاة التفاعلات البشرية من خلال المحادثة. ومن خلال استغلال الذكاء الاصطناعي، يستطيع برنامج الدردشة الآلي تفسير رسائل المستخدم والرد عليها بشكل متسق، مما يوفر تجربة تفاعلية. يمكن دمج هؤلاء المساعدين الافتراضيين عبر منصات مختلفة، بما في ذلك مواقع الويب وتطبيقات المراسلة والوسائط الاجتماعية والواجهات الصوتية. تطبيقاتها متنوعة وتشمل دعم العملاء الآلي وتوفير المعلومات وإدارة الحجز وغير ذلك الكثير.
هناك نوعان أساسيان من برامج الدردشة الآلية:
على أساس القواعد: تتبع روبوتات الدردشة هذه مجموعة محددة مسبقًا من قواعد البرمجة وتستجيب وفقًا لأنماط محددة مسبقًا. يقتصر تفاعلهم على المنطق الذي تم إنشاؤه أثناء البرمجة.
مع الذكاء الاصطناعي (AI): تستخدم روبوتات الدردشة هذه خوارزميات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم رسائل المستخدم. إنهم قادرون على التعلم من التجارب السابقة، والتحسن بمرور الوقت، والتعامل بشكل أكثر تكيفًا مع التفاعلات المعقدة.
أصبحت Chatbots ذات شعبية متزايدة، حيث تلعب دورًا حيويًا في مجالات مثل خدمة العملاء وتطبيقات الأعمال والمنصات عبر الإنترنت. ويهدف وجودهم إلى تبسيط تفاعلات المستخدم والجهاز، وتحسين إمكانية الوصول وتقديم تجربة أكثر سهولة.
اشترك في نشرتنا الإخبارية!