[ad_1]
إنها شخصية مهمة وراء ازدهار الذكاء الاصطناعي اليوم، ولكن لم يعتقد جميع علماء الكمبيوتر أن Fei-Fei Li كانت على المسار الصحيح عندما توصلت إلى فكرة إنشاء قاعدة بيانات مرئية عملاقة تسمى ImageNet والتي استغرق بناؤها سنوات.
خرجت لي، وهي الآن المدير المؤسس لمعهد الذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان بجامعة ستانفورد، بمذكرات جديدة تروي عملها الرائد في تنسيق مجموعة البيانات التي أدت إلى تسريع فرع الرؤية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي.
ويصور الكتاب الذي يحمل عنوان “العالم الذي أراه” أيضًا سنوات تكوينها التي انتقلت فجأة من الصين إلى نيوجيرسي، ويتبعها عبر الأوساط الأكاديمية ووادي السليكون وقاعات الكونجرس حيث أدى الاستغلال التجاري المتزايد لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى جذب انتباه الرأي العام ورد الفعل العنيف. وتحدثت مع وكالة أسوشيتد برس حول الكتاب ولحظة الذكاء الاصطناعي الحالية. تم تحرير المقابلة من أجل الطول والوضوح.
س: يصف كتابك كيف تصورت ImageNet على أنها أكثر من مجرد مجموعة بيانات ضخمة. هل يمكن ان توضح؟
ج: إن ImageNet هي في الحقيقة القصة المثالية لتحديد النجم الشمالي لمشكلة الذكاء الاصطناعي ومن ثم إيجاد طريقة للوصول إلى هناك. كان نجم الشمال بالنسبة لي هو إعادة التفكير في كيفية حل مشكلة الذكاء البصري. واحدة من أهم المشاكل الأساسية في الذكاء البصري هي فهم أو رؤية الأشياء لأن العالم يتكون من أشياء. ترتكز الرؤية البشرية على فهمنا للأشياء. وهناك الكثير والكثير منهم. إن ImageNet هي في الواقع محاولة لتحديد مشكلة التعرف على الكائنات وأيضًا توفير مسار لحلها، وهو مسار البيانات الضخمة.
س: إذا كان بإمكاني العودة بالزمن إلى ما قبل 15 عامًا عندما كنت تعمل بجد على ImageNet وأخبرتك عن DALL-E وStable Diffusion وGoogle Gemini وChatGPT – ما هو أكثر شيء سيفاجئك؟
ج: ما لا يفاجئني هو أن كل ما ذكرته – DALL-E، ChatGPT، Gemini – يعتمد على البيانات الكبيرة. لقد تم تدريبهم مسبقًا على كمية كبيرة من البيانات. هذا بالضبط ما كنت أتمناه. ما أدهشني هو أننا وصلنا إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أسرع مما اعتقد معظمنا. التوليد بالنسبة للبشر ليس في الواقع بهذه السهولة. معظمنا ليسوا فنانين بالفطرة. أسهل جيل للإنسان هو الكلام لأن الكلام مولد، لكن الرسم والتلوين ليس توليديا للإنسان العادي. نحن بحاجة إلى فان جوخ في العالم.
س: ما الذي يريده معظم الناس من الآلات الذكية، وهل يتماشى ذلك مع ما يبنيه العلماء وشركات التكنولوجيا؟
ج: أعتقد أن الناس يريدون الكرامة والحياة الطيبة بشكل أساسي. هذا هو تقريبا المبدأ التأسيسي لبلدنا. ويجب أن تتماشى الآلات والتكنولوجيا مع القيم الإنسانية العالمية – الكرامة والحياة الأفضل، بما في ذلك الحرية وكل تلك الأشياء. في بعض الأحيان عندما نتحدث عن التكنولوجيا أو في بعض الأحيان عندما نبني التكنولوجيا، سواء كان ذلك مقصودًا أو غير مقصود، فإننا لا نتحدث بما فيه الكفاية عن ذلك. عندما أقول “نحن”، فإن ذلك يشمل خبراء التكنولوجيا، ويشمل الشركات، ولكنه يشمل أيضًا الصحفيين. إنها مسؤوليتنا الجماعية.
س: ما هي أكبر المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي؟
ج: إن أكبر مفهوم خاطئ للذكاء الاصطناعي في الصحافة هو عندما يستخدم الصحفيون الفاعل AI والفعل ويضعون البشر في المفعول به. إن الفاعلية الإنسانية مهمة جدًا جدًا. نحن نصنع التكنولوجيا، وننشرها، ونحكم التكنولوجيا. تتحدث وسائل الإعلام والخطاب العام، ولكنها تتأثر بشدة بوسائل الإعلام، عن الذكاء الاصطناعي دون الاحترام المناسب للفاعلية البشرية. لدينا الكثير من المقالات، والعديد من المناقشات، التي تبدأ بـ “الذكاء الاصطناعي يجلب بلاه، بلاه، بلاه”. الذكاء الاصطناعي يفعل بلاه بلاه؛ الذكاء الاصطناعي يسلم بلاه بلاه؛ الذكاء الاصطناعي يدمر بلاه، بلاه، بلاه. وأعتقد أننا بحاجة إلى الاعتراف بهذا.
س: بعد أن درست علم الأعصاب قبل أن تتخصص في رؤية الكمبيوتر، ما مدى اختلاف أو تشابه عمليات الذكاء الاصطناعي مع الذكاء البشري؟
ج: لأنني خدشت سطح علم الأعصاب، فإنني أحترم أكثر مدى اختلافهم. نحن لا نعرف حقًا التفاصيل المعقدة لكيفية تفكير أدمغتنا. لدينا بعض المعرفة بالمهام البصرية ذات المستوى الأدنى مثل رؤية الألوان والأشكال. لكننا لا نعرف كيف يكتب البشر شكسبير، وكيف نحب شخصًا ما، وكيف صممنا جسر البوابة الذهبية. هناك الكثير من التعقيد في علوم الدماغ البشري الذي لا يزال لغزا. لا نعرف كيف نفعل ذلك بأقل من 30 واط، وهي الطاقة التي يستخدمها الدماغ. لماذا نحن سيئون جدًا في الرياضيات بينما نحن سريعون جدًا في رؤية العالم المادي والتنقل فيه والتلاعب به؟ الدماغ هو المصدر اللامتناهي للإلهام لما يجب أن يكون عليه الذكاء الاصطناعي وما ينبغي أن يفعله. بنيتها العصبية — (علماء الفيزيولوجيا العصبية الحائزون على جائزة نوبل) كان هوبل وويزل مكتشفي ذلك حقًا – كانت بداية إلهام الشبكة العصبية الاصطناعية. لقد استعرنا تلك البنية، على الرغم من أنها لا تكرر رياضيًا ما يفعله الدماغ بشكل كامل. هناك الكثير من الإلهام المتشابك. ولكن علينا أيضًا أن نحترم وجود الكثير من الأشياء المجهولة، لذا من الصعب الإجابة على مدى تشابهها.
[ad_2]
المصدر