كيف تتشابك العلوم المعرفية والذكاء الاصطناعي

من المحتمل أن تكون قد اقتنعت الآن كيف يوفر الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) جميع الفرص التي يمكن للمرء أن يأمل فيها ، وجميع التهديدات التي يجب أن يخشاها المرء. ولكن مع كل الأخبار عن الذكاء الاصطناعي التي تأتي إلينا ، يبدو أن الذكاء الاصطناعي هو اختراع حديث فاجأنا فجأة وسيغير المجتمع إلى الأبد. هذا هو الانضباط المستقل الذي تم صياغته مؤخرًا. أنا لا أنكر الفرص التي أتاحها الذكاء الاصطناعي ، لأنني لن أنكر الوعد بأي تخصص أو طريقة علمية أخرى تقدم. وأنا بالتأكيد لست جاهلاً فيما يتعلق بالمخاطر التي يشكلها الذكاء الاصطناعي علينا ، حيث لن أتجاهل أي مخاطر تشكلها أي تقنيات علينا.

تاريخ منظمة العفو الدولية

بواسطة Wirestock على Pixabay
الذكاء الاصطناعي
المصدر: بواسطة Wirestock on Pixabay

الذكاء الاصطناعي والعلوم المعرفية مترابطان إلى حد كبير. تمت صياغة الذكاء الاصطناعي لأول مرة في اقتراح لورشة عمل عقدت في صيف 1956 في كلية دارتموث. هدفت الورشة إلى إيجاد إجابات لأسئلة مثل كيفية جعل الآلات تستخدم اللغة وتشكيل التجريدات والمفاهيم وحل المشكلات: كيف يمكن تطوير عقول اصطناعية تؤدي أداءً مشابهًا لعقول الإنسان. حضر الاجتماع 11 عالم كمبيوتر ، من بينهم ألان نيويل وهيرب سيمون ، الحائزين على جائزة نوبل لعملهم بعد عقدين من الزمن.

بعد أسابيع قليلة من ورشة العمل في دارتموث ، عقدت مجموعة ذات اهتمام خاص بنظرية المعلومات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. حضر هذا الاجتماع باحثون في علم النفس واللغويات وعلوم الكمبيوتر والأنثروبولوجيا وعلم الأعصاب والفلسفة. في هذا الاجتماع أيضًا ، لعبت الأسئلة المتعلقة باللغة والتجرد والمفاهيم وحل المشكلات دورًا رئيسيًا. هذه الأسئلة كانت مدفوعة بالسؤال المركزي: كيف يمكننا فهم العقل البشري بشكل أفضل من خلال تطوير عقول اصطناعية. حضر اجتماع مجموعة الاهتمامات الخاصة العديد من الباحثين الذين حضروا أيضًا ورشة عمل دارتموث.

تميزت مجموعة الاهتمامات الخاصة بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالثورة المعرفية وبداية العلوم المعرفية. يمكن وصف الثورة المعرفية بشكل أفضل بالحركة التي أكدت على الدراسة متعددة التخصصات للعقل البشري وعملياته ، مع التركيز بشكل خاص على أوجه التشابه بين العمليات الحسابية والعمليات المعرفية ، بين العقول البشرية والعقول الاصطناعية. أدى ذلك إلى ما يعرف الآن باسم العلوم المعرفية ، وهو برنامج بحث متعدد التخصصات يتألف من علم النفس وعلوم الكمبيوتر وعلم الأعصاب واللغويات والتخصصات ذات الصلة.

بالنظر إلى تلك الاجتماعات في الخمسينيات من القرن الماضي ، وولادة الذكاء الاصطناعي ، وولادة العلوم المعرفية ، يبدو الأمر كما لو أن الذكاء الاصطناعي هو علم كمبيوتر مدفوع بعلم النفس ، وعلم النفس المعرفي مدفوع بعلوم الكمبيوتر.

المفاهيم والطرق

لا تقتصر العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والعلوم المعرفية على ورشتي عمل. أيضا في النظريات والمفاهيم والطرق المستخدمة كلاهما هناك أوجه تشابه مذهلة.

من الواضح أن التعلم المعزز في الذكاء الاصطناعي مشتق من التعلم المعزز كما نعرفه في علم النفس. ومن الأمور المركزية للذكاء الاصطناعي في الوقت الحاضر التعلم العميق ، واستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. هذه الشبكات العصبية الاصطناعية مستوحاة من الشبكات العصبية البشرية. في حوالي الثمانينيات من القرن الماضي على وجه الخصوص ، أظهرت هذه الشبكات العصبية الاصطناعية الكثير من الأمل ، أقل من ذلك في ذلك الوقت في الذكاء الاصطناعي وأكثر من ذلك في العلوم المعرفية.

كبار الباحثين

بواسطة GDJ على Pixabay
العلوم المعرفية / الذكاء الاصطناعي
المصدر: بواسطة GDJ على Pixabay

يمكن أيضًا رؤية العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والعلوم المعرفية في خلفية كبار الباحثين. من بين الباحثين الذين اقترحوا ورشة عمل دارتموث كان جون مكارثي ، عالم كمبيوتر وعالم معرفي ، ومارفن مينسكي عالم معرفي وكمبيوتر. كان لدى الآخرين الذين حضروا ورشة العمل ، بما في ذلك ألان نيويل ، خلفية بحثية في علم النفس وعلوم الكمبيوتر. ديفيد روميلهارت وجاي ماكليلاند ، اللذان قادا البحث في الشبكات العصبية الاصطناعية في الثمانينيات ، كان لهما خلفية في علم النفس. وأحد المساهمين في “المعالجة الموزعة المتوازية” المكون من مجلدين لروميلهارت وجاي ماكليلاند كان جيف هينتون ، الذي يُنظر إليه على أنه أحد الشخصيات البارزة في الشبكات العصبية الاصطناعية ، وهو عالم نفس معرفي وعالم كمبيوتر.

تكلفة التفسير

ولكن هناك رسالة أكثر أهمية تتعلق بالاعتماد المتبادل بين الذكاء الاصطناعي والعلوم المعرفية. لا تكمن هذه الرسالة في تاريخ الذكاء الاصطناعي والعلوم المعرفية ، ولا في استخدام المفاهيم والأساليب المماثلة ، ولا في خلفية الباحثين. إنه يكمن في ما يمكن أن نتعلمه من الذكاء الاصطناعي والعلوم المعرفية. على سبيل المثال ، فيما يتعلق بأهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير المشار إليه أيضًا باسم XAI. بينما يركز الذكاء الاصطناعي (وعلم البيانات) غالبًا على الدقة ، فقد نرغب في إيلاء المزيد من الاهتمام لسبب اتخاذ التقنيات والأساليب قرارات معينة.

تتزايد دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي وأدائها بسرعة مع زيادة قوة الحوسبة والخوارزميات الأكثر تعقيدًا. هذا يأتي أيضًا بسعر: التفسير. إذا أردنا بناء خوارزميات عادلة – باتباع مبادئ FAIR لإمكانية العثور ، وإمكانية الوصول ، والتشغيل البيني ، وإعادة استخدام الأصول الرقمية – فنحن نحتاج على الأقل إلى أن نكون قادرين على فهم الآليات الكامنة وراء الخوارزميات. وهذا يذكرني بما ذكره مايك جونز قبل عامين حول علم البيانات:

ضمن العلوم المعرفية ، كنا أكثر تشككًا في وعد البيانات الضخمة ، إلى حد كبير لأننا نولي مثل هذه القيمة العالية للتفسير على التنبؤ. الهدف الأساسي لأي عالم معرفي هو الفهم الكامل للنظام قيد التحقيق ، بدلاً من الاكتفاء بنظرية وصفية أو تنبؤية بسيطة. (جونز ، 2017)

بعبارة أخرى ، فإن الترابط بين الذكاء الاصطناعي والعلوم المعرفية لا يكمن فقط في الماضي. في الواقع ، هم يكذبون أكثر من أي وقت مضى في الحاضر والمستقبل.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.

AllEscortAllEscort