الذكاء الاصطناعي العام: متى سنحققه حقًا؟

ويسعى الباحثون والعلماء بلا هوادة للتخفيف من جميع القيود التكنولوجية وابتكار فروع جديدة للذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات بسلاسة.
التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي العام في سيناريوهات العالم الحقيقي
الذكاء الاصطناعي العام: متى سنحققه حقًا؟

الذكاء الاصطناعي العام: متى سنحققه حقًا؟

باحثو الذكاء الاصطناعي حريصون على الاستفادة من الذكاء العام الاصطناعي في المستقبل

يتغير العالم بوتيرة سريعة ويذهب الفضل بالكامل تقريبًا إلى الذكاء الاصطناعي. لقد تغلغل الذكاء الاصطناعي في حياتنا المهنية والشخصية بطريقة تجعلنا بحاجة إلى المزيد من الحلول المبتكرة والآلية لأنشطتنا اليومية. والتقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لها عيوبها وحظرها، بما في ذلك احتمال التحيز والاستغلال ومثل هذه الإساءات الأخرى، ومع ذلك، فقد فتحت طرقًا غير مسبوقة للتعامل مع كل جانب من جوانب الأعمال وحياتنا اليومية. ويسعى الباحثون والعلماء بلا هوادة للتخفيف من جميع القيود التكنولوجية وابتكار فروع جديدة للذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات بسلاسة.

وأحد هذه الفروع المبتكرة للذكاء الاصطناعي هو الذكاء العام الاصطناعي (AGI). تتمثل الوظائف الأساسية للذكاء العام الاصطناعي في جعل الأنظمة الاصطناعية قادرة تمامًا، وتدريبها على التجربة، والتكيف مع الأشياء الجديدة، وأداء مهام شبيهة بالبشر بكفاءة. يقدم AGI دقة أكبر في تقليد المهام البشرية أكثر من أي تقنية أخرى. ويمكن لهذه الأنظمة حتى أداء المهام بكفاءة أكبر من البشر عندما يتم تعيين المهام المحددة لهم مسبقًا. وببساطة، الذكاء الاصطناعي العام هو آلة ذات ذكاء عام مثل الإنسان، لحل أي مشكلة.

اقرأ أيضا: كيف ستحول الحوسبة الكمومية الذكاء الاصطناعي

الوضع الحالي للذكاء العام الاصطناعي

حاليًا، تمتلك الصناعة الأدوات اللازمة لإنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعرض مستويات ملحوظة من الفهم. وتُظهر بعض البرامج الحالية تشابهًا كبيرًا مع التفكير والأداء والتحكم على مستوى الإنسان في مهام محددة. وإن دمج الذكاء الاصطناعي العام في أنظمة التكنولوجيا المتقدمة سيمكنها من الجمع بين المرونة المشابهة للإنسان، والتفكير المنطقي مع المزايا الحسابية، مثل الاستدعاء شبه الفوري وتقسيم الرقم الثاني.

وعلاوة على ذلك، فإن استخدام هذا الذكاء للتحكم في الروبوتات التي تكون على الأقل متطورة ومتحركة مثل الإنسان سيؤدي إلى سلالة جديدة من الآلات التي يمكنها أداء أي مهمة. وبمرور الوقت، ستكون هذه الذكاء قادرة على تولي كل دور يؤديه البشر تقريبًا. يعتقد بعض الخبراء أن مثل هذا التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي العام قد يكون له حالتان متطرفتان. إما أن يجعل البشر أرخص من الآلات، أو أن يمكنهم من أن يصبحوا أكثر كفاءة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة هذه بجانبهم. لكن من المؤكد أن ظهور مثل هذه الأنظمة يمكن أن يجعل العمل البشري عتيقًا.

ويساعد الذكاء العام الاصطناعي أيضًا في العديد من حالات الاستخدام الصناعي في العالم الحقيقي. يساهم علماء من مؤسسات تقنية كبيرة في معالجة تغير المناخ مع تطوير ما هو مطلوب لبناء الذكاء الاصطناعي العام للتنبؤ بالطقس والتحكم في البلازما من أجل الاندماج، وهو مصدر واحد للطاقة النظيفة والمستدامة. وأيضًا، يمكن أن تساعد هذه النماذج خبراء الأرصاد الجوية في توفير التنبؤات والمساعدة في اتخاذ القرار لخدمات الطوارئ وإدارة الطاقة وتفعيل أنظمة الإنذار بالفيضانات، مما يتيح الاستعداد والاستجابة بشكل أفضل لظروف الطقس القاسية. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي العام أن تصنع أنظمة أكثر ذكاءً لاتخاذ القرارات المتقدمة.

التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي العام في سيناريوهات العالم الحقيقي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي العام قد لا يكون قد تحقق حتى الآن، إلا أنه يعد بعالم مليء بالإمكانيات. ولكن في الوقت الحالي، تواجه التكنولوجيا العديد من الحواجز.

إلى جانب الاستجابة لتأثيرات تغير المناخ، من الأهمية بمكان أيضًا فرز الموارد التي يتم من خلالها إنشاء هذه البيانات من قبل العلماء والباحثين. يعد عدم وجود بروتوكول عمل مع مثل هذا الذكاء الاصطناعي المتقدم أو شبكات التعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية. ويؤدي هذا النقص إلى إجبار الأنظمة على العمل كنماذج قائمة بذاتها في بيئة مغلقة. وأيضًا، تأتي فجوات الاتصال في طريق مشاركة البيانات السلس والتعلم البيني لنماذج التعلم الآلي. المسؤولون التنفيذيون في المؤسسة ليسوا على علم الآن بدمج الذكاء الاصطناعي مع عملياتهم التجارية لتحقيق نتائج محددة. وإن الافتقار إلى الاتجاه الذي يتبعه حقيقة أن عددًا محدودًا فقط من الأشخاص يمتلكون المهارات المطلوبة للتعامل مع آلات الذكاء الاصطناعي العام يجعل نشر مثل هذه الأنظمة مكلفًا للغاية.

علاوة على ذلك، بدون تعاون الخبراء لا يستطيع باحثو الذكاء الاصطناعي إحراز تقدم كبير في مجالات العالم الحقيقي. ويتطلب تحديد المسارات الصحيحة في هذا المجال شراكات دقيقة وذات مغزى عبر جميع التخصصات. سيساعد هذا في تطوير نهج علمي مشترك لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتنقل خلاله أثناء احتياجات المجتمع الأكثر إلحاحًا.

اقرأ أيضا: 6 أمثلة من العالم الحقيقي لمعالجة اللغة الطبيعية

اقرأ أيضا: الفرق بين معالجة اللغة الطبيعية واستخراج النصوص

اقرأ أيضا: أمثلة على أنظمة معالجة اللغة الطبيعية في الذكاء الاصطناعي

اقرأ أيضا: أهم 8 اتجاهات تتعلق بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عام 2022

:شارك هذا

اترك ردّاً