إن الإكمال التلقائي على الهواتف الذكية أمر مريح، ولكنه يؤدي في بعض الأحيان إلى أخطاء غير مقصودة. دعونا نلقي نظرة على كيفية عمل الإكمال التلقائي للذكاء الاصطناعي وحدوده.
إذا سبق لك استخدام هاتف ذكي، فمن المحتمل أنك شعرت بالإحباط بسبب ميزة الإكمال التلقائي. تُعَد ميزة الإكمال التلقائي فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي الذي صُمم لتسهيل حياة الناس، فلماذا نشعر بالإحباط بسببها؟ إن عدم الراحة التي توفرها ميزة الإكمال التلقائي تذكرنا بحقيقة الذكاء الاصطناعي. اقترح جون مكارثي الذكاء الاصطناعي لأول مرة في عام 1956.
يشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرة برامج الكمبيوتر على التعلم والتفكير مثل البشر. يكون الذكاء الاصطناعي أكثر قيمة عندما يتم تطبيقه على مجالات علمية واجتماعية أخرى. يعد AlphaGo، الذي اكتسب اهتمامًا عالميًا في العام الماضي، مثالاً على الذكاء الاصطناعي المطبق على Go. بالإضافة إلى هذه الألعاب المتطورة، يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحويل الصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل والمزيد. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يتم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تشخيص وتخطيط العلاج للمرضى، وفي مجال التمويل، يتم استخدام الخوارزميات لتحليل بيانات السوق واقتراح استراتيجيات الاستثمار.
في الواقع، يوجد الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات المختلفة وله درجات متفاوتة من الذكاء. لذلك، يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى نوعين: الذكاء الاصطناعي القوي والذكاء الاصطناعي الضعيف. الذكاء الاصطناعي القوي هو الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التفكير وحل المشكلات بالفعل. الذكاء الاصطناعي الضعيف هو عندما لا يمتلك النظام إحساسًا، لكنه يحاكي الإحساس. يمكنك التفكير في الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التحدث إلى البشر بشكل طبيعي على أنه ذكاء اصطناعي قوي، والذكاء الاصطناعي الذي يمكنه فقط تحليل البيانات على أنه ذكاء اصطناعي ضعيف. في فيلم "الرجل الحديدي"، يعد مساعد توني ستارك جارفيس ذكاء اصطناعيًا قويًا، في حين أن الذكاء الاصطناعي مثل الإكمال التلقائي على الهواتف الذكية هو ذكاء اصطناعي ضعيف.
إذن، ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي تقنية فريدة؟ إنه التعلم الآلي، أو "التعلم الآلي". التعلم الآلي هو "مجال تطوير الخوارزميات والتقنيات التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم". في عام 1959، عرَّف آرثر صموئيل التعلم الآلي لأول مرة بأنه "مجال الدراسة الذي يطور الخوارزميات التي تمكن الآلات من التعلم من البيانات وتنفيذ سلوكيات غير محددة في التعليمات البرمجية". يركز التعلم الآلي على إجراء تنبؤات بناءً على السمات المكتسبة من بيانات التدريب.
في الذكاء الاصطناعي التجاري الحالي، يتم إنجاز التعلم الآلي في المقام الأول من خلال طريقة تسمى مطابقة الأنماط. مطابقة الأنماط هي طريقة لمعرفة ما تعرفه بالفعل عن مشكلة ما ثم تجربة حل معروف. تعد ميزة الإكمال التلقائي في هاتفك الذكي مثالاً على مطابقة الأنماط. إنها تتعلم عن الأحرف التي يتم كتابتها وتطابقها مع النص المقابل. ومع ذلك، فإن هذه التكنولوجيا لها حدودها. يستخدم العديد من الأشخاص مطابقة الأنماط على هواتفهم الذكية لتصحيح الأخطاء النحوية، مثل حذف مقطع لفظي كبير، أو الإكمال التلقائي للكلمات غير المقصودة.
هناك مثال آخر على مطابقة الأنماط وهو توصيات المحتوى على Facebook. إذا كنت قد زرت Facebook من قبل، فربما لاحظت أنه بعد مشاهدة مقطع فيديو في موجز الأخبار الخاص بك، يتم التوصية بمقاطع فيديو أخرى أسفل الفيديو. ومع ذلك، يوضح هذا المثال أيضًا حدود مطابقة الأنماط. عند التوصية بالمحتوى، يستمر الأمر في فعل الشيء نفسه للمستخدمين. أنت لا تعرف كيف يتفاعل المستخدمون مع توصياتك، ولا تحصل على الكثير من التعليقات.
وهنا يأتي دور التعرف على الأنماط للتغلب على قيود مطابقة الأنماط. ويعني التعرف على الأنماط أن البرامج تكتشف أنماطًا جديدة من خلال مراقبة سلوك المستخدم. وفي حين يتم تطبيق مطابقة الأنماط على جميع المستخدمين في وقت واحد، فإن التعرف على الأنماط يحدد الأنماط ويصححها على أساس كل مستخدم على حدة. وتشمل التطبيقات الحالية التعرف التلقائي على البريد العادي والتعرف التلقائي على بصمات الأصابع. وتحتوي بعض الهواتف الذكية بالفعل على ميزة الإكمال التلقائي الخاصة بالمستخدم. فهي تجمع معلومات حول الأحرف التي تكتبها وتحلل ما يأتي بعد ذلك. وعلى عكس مطابقة الأنماط التقليدية، فإن الإكمال التلقائي خاص بالمستخدم، مما يجعله أكثر ملاءمة لنا.
وكما أفسح المطابقة النمطية المجال للتعرف على الأنماط، فإن النظام يواصل التحسن، لكن الأمر يستغرق قدراً كبيراً من الوقت لتجاوز الفجوة. ولا يزال النظام يكافح لفهم العبارات المعقدة، وفي حالة التعرف على الكلام، فإنه يفشل في التعرف على اللهجات والنطق المختلفة. وسوف تتحسن هذه المشكلات مع جمع المزيد من البيانات. وفي الوقت الحالي، فإن معظم مواقفنا في الحياة الواقعية هي ذكاء اصطناعي ضعيف، والبحوث جارية حول الذكاء الاصطناعي القوي. وفجأة أصبح الذكاء الاصطناعي رائجاً، لكن تقدمه قد يكون أبطأ مما نعتقد.
إن هذا التقدم التكنولوجي ليس مجرد إنجاز تكنولوجي؛ بل إنه يحمل معه أيضًا قضايا اجتماعية وأخلاقية. ومن المرجح أن يعطل الذكاء الاصطناعي سوق العمل مع استبداله بالوظائف البشرية تدريجيًا، ونحن بحاجة إلى التفكير في الآثار الاجتماعية لهذه التطورات التكنولوجية والاستعداد لها. ومن المهم الاستعداد للمستقبل وكيف سيغير الذكاء الاصطناعي حياتنا.
