لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي دائمًا إلى الرقابة البشرية ، لا يهم مدى ذكائه

لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي دائمًا إلى الرقابة البشرية ، لا يهم مدى ذكائه

يتم أتمتة الغالبية العظمى من المهام هذه الأيام من خلال استخدام خوارزمية التعلم الآلي ، وجزء كبير من السبب في ذلك هو حقيقة أن هناك روتينًا يمكن اتباعه واستنادًا إلى هذا الروتين يمكن أن ينتهي الأمر بالذكاء الاصطناعي (AI) إلى التأكد من كمية المخزون المطلوبة ، وتقييم رضا العملاء وكذلك القيام بجميع أنواع الأشياء التي تعتمد عليها الشركات من أجل العمل بأفضل طريقة ممكنة.

إذا كنت تعتمد على خوارزميات التعلم الآلي هذه لبعض الوقت الآن ، فقد تفترض أن الأشياء ستعمل دائمًا بشكل مثالي بغض النظر عما يحدث بسبب حقيقة عدم حدوث أي خطأ حتى الآن. مع كل ما قيل عن الطريق ، أثبت جائحة Covid-19 أن هذا قد لا يكون صحيحًا تمامًا. لقد غير الوباء كل شيء من سلوك الشراء إلى العرض والطلب ، وهذه التغييرات تجعل من المستحيل على الخوارزميات أن تعمل بكفاءة كما اعتادت.

وفقًا لـ Will Douglas ، مؤلف مجلة MIT Technology Review ، يعد هذا مثالًا جيدًا لوصف أهمية الرقابة البشرية عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. بغض النظر عن مدى تعقيد الذكاء الاصطناعي ، في نهاية اليوم يكون جيدًا مثل البيانات التي يتم تغذيتها. في حين أن الغرض من التعلم الآلي هو التكيف مع التغييرات ، فإن حقيقة الموقف هي أنه كلما حدث تغيير بهذه السرعة ، فقد يكون من المستحيل تقريبًا التكيف مع الذكاء الاصطناعي المعني ، ولهذا السبب نرى خوارزميات و تصبح نماذج التعلم الآلي فعالة للغاية في الأزمة التي نمر بها حاليًا.

جيسون فيبن الذي يعمل في SUSE كرئيس عالمي للمنتج والحلول لفت الانتباه أيضًا إلى حقيقة أن التغيير في دفق البيانات يمكن أن يؤدي إلى سلوك الخوارزمية بشكل غريب ، وقد يكون هذا خطيرًا بشكل خاص بسبب أنه سيكون له التأثير على نوع القرارات التي ينتهي بها العمل. لا يمكن للمرء إلا أن يتخيل مدى الكارثة التي ستكون عليها إذا بدأ نشاط تجاري باستخدام تكتيكات تستند إلى توصيات الذكاء الاصطناعي فقط لتجد أن التوصيات جاءت من عدم القدرة على التعامل مع التغيير الهائل في نوع البيانات التي يتم رؤيتها.

يمكن أن تكون الرقابة البشرية في هذا الصدد بسيطة مثل إدارة البيانات. لسنا قادرين على الاستمتاع بأنظمة الاكتفاء الذاتي حتى الآن ، لذلك على الأقل إدارة البيانات التي تدخل في خوارزمية التعلم الآلي يمكن أن تجعلها حتى يمكن تخفيف التغييرات المفاجئة في إطار الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لها بالتعديل وبالتالي ضمان إلى حد ما على الأقل أن القرارات التي يتم اتخاذها ستكون معقولة بطريقة أو شكل أو شكل.

هذا مهم جدًا عندما تفكر في مقدار ما سنبدأ الاعتماد عليه على تدفقات البيانات في المستقبل ، وكيف ستنتهي خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بدور أكبر في حياتنا في السنوات القادمة.


Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

70 في المائة من جميع مجالات الويب فشل في التجديد بعد عام واحد من الشراء

يخطط مارك زوكربيرج لإطلاق Whatsapp Pay Global