نحن في "التسارع الكبير" - تفرد، ليس بالمعنى الرأسمالي للروبوتات الصاعدة، ولكن في تلك التي وصفها فوكو: فترة من الزمن يكون فيها التغيير منتشرًا على نطاق واسع، وجوهريًا جدًا، بحيث لا يستطيع المرء بشكل صحيح وتمييز كيف سيكون الجانب الآخر من هذا التغيير.
لقد مررنا بالتفردات من قبل:
- ظهور الزراعة (التي خلقت موارد فائضة وأعطتنا الطبقات الأكاديمية والتجارية).
- اختراع المطبعة (الذي أضفى الطابع الديمقراطي على المعرفة وجعلها أقل مرونة، مما منحنا فكرة وجود مصدر للحقيقة يتجاوز حواسنا).
- المحرك البخاري (الذي يسمح للآلات بأداء المهام البدنية).
- برامج الكمبيوتر (التي تتيح لنا إعطاء التعليمات للآلات التي يجب اتباعها).
- الإنترنت والهواتف الذكية (التي تربطنا جميعًا ببعضنا البعض بشكل تفاعلي).
وهذا التفرد هو، في أبسط صوره، ذلك لقد اخترعنا نوعا جديدا من البرمجيات.
النوع القديم من البرامج
لقد غيّر النوع القديم من البرامج - تلك الموجودة حاليًا على الهواتف وأجهزة الكمبيوتر الخاصة بك - حياتنا بطرق تجعلها غير معروفة تقريبًا لأي شخص من السبعينيات. كان أمام البشرية 1970 عامًا للتكيف مع البرمجيات، لأنها بدأت ببطء مع الأكاديميين، ثم الهواة، مع أجهزة مودم الطلب الهاتفي والبريد الإلكتروني للشركات. ولكن حتى مع مرور نصف قرن على التكيف، فإن حضارتنا تكافح من أجل التعامل مع عواقبها.
إن البرامج التي اعتدت عليها اليوم - الأشياء التي ترسل الرسائل، أو تجمع الأرقام، أو تحجز شيئًا ما في التقويم، أو حتى تشغل مكالمة فيديو - هي برامج حتمية. هذا يعني يفعل ما تتوقعه. عندما تكون النتيجة غير متوقعة، فهذا يسمى خطأ.
من البرمجيات الحتمية إلى الذكاء الاصطناعي
تضمنت الأمثلة السابقة لـ "آلات التفكير" علم التحكم الآلي (حلقات التغذية الراجعة مثل الطيارين الآليين) والأنظمة الخبيرة (أشجار القرار للأطباء). لكن هذه الأمور كانت لا تزال متوقعة ومفهومة. لقد اتبعوا فقط الكثير من القواعد.
وفي الثمانينات، جربنا نهجا مختلفا. قمنا بتصميم برنامج ليتصرف مثل الدماغ، وأعطاه "خلايا عصبية". ثم نسمح له بتكوين نفسه بناءً على الأمثلة. في عام 1980، حاول باحث شاب يدعى يان ليكون هذا الأمر في تصنيف الصور.
وهو الآن رئيس الذكاء الاصطناعي في ميتا.
ثم دخل الذكاء الاصطناعي في نوع من السبات. لقد تم إحراز تقدم، لكنه كان بطيئا وحدث في قاعات الأوساط الأكاديمية. وظهر التعلم العميق وTensorFlow وتقنيات أخرى، في الغالب لتشغيل محركات البحث والتوصيات والإعلانات. لكن الذكاء الاصطناعي كان شيئاً يحدث خلف الكواليس، في الخدمات الإعلانية والخرائط والتعرف على الصوت.
في عام 2017، نشر بعض الباحثين ورقة بحثية بعنوان: "الانتباه هو كل ما تحتاجه". في ذلك الوقت، كان المؤلفون يعملون في شركة جوجل، لكن العديد منهم انتقلوا منذ ذلك الحين إلى شركات مثل OpenAI. وصفت الورقة طريقة أبسط بكثير للسماح للبرامج بتكوين نفسها من خلال الاهتمام بأجزاء اللغة الأكثر أهمية.
وكان الاستخدام المبكر لهذا هو الترجمة. إذا قمت بتغذية الخوارزمية بما يكفي من النصوص الإنجليزية والفرنسية، فيمكنها معرفة كيفية الترجمة من واحدة إلى أخرى من خلال فهم العلاقات بين كلمات كل لغة. لكن النهج الأساسي سمح لنا بتدريب البرمجيات على النصوص المستخرجة من الإنترنت.
ومن هناك، كان التقدم سريعًا جدًا. في عام 2021، اكتشفنا كيفية إنشاء "نموذج تعليمات" يستخدم عملية تسمى الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) لجعل الذكاء الاصطناعي للمحادثة يتبع التعليمات. في عام 2022، جعلنا البشر يصنفون الاستجابات لتعليماتنا (التي تسمى الضبط الدقيق المعدل تحت الإشراف)، وفي أواخر عام 2022، أضفنا شيئًا يسمى التعلم المعزز بناءً على ردود الفعل البشرية، والذي أعطانا GPT-3.5 وChatGPT. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الآن تقديم تعليقات لأنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى.
ومهما كان الأمر، فبحلول عام 2024، سيكون البشر هم المدخلات التي يتم تدريب الأشياء عليها، ويقدمون ردود الفعل على جودة المخرجات التي يتم استخدامها لتحسينها.
عندما يكون غير المتوقع ميزة، وليس خطأ
والنتيجة هي نوع جديد من البرامج. ولإنجاح هذا الأمر، نقوم أولاً بجمع كميات كبيرة من البيانات واستخدامها لتدريب نموذج رياضي ضخم. بعد ذلك، نقوم بإدخال موجه في النموذج ويتنبأ بالاستجابة التي نريدها (كثير من الناس لا يدركون ذلك بمجرد تدريب الذكاء الاصطناعي، فإن نفس المدخلات تعطي نفس المخرجات - التي يعتقد أنها "الأفضل" - في كل مرة). لكننا نريد الإبداع، لذلك أضفنا اضطرابًا، يسمى درجة الحرارة، والذي يخبر الذكاء الاصطناعي بمقدار العشوائية التي يجب حقنها في استجاباته.
لا يمكننا التنبؤ بما سيفعله النموذج مسبقًا. ونحن نتعمد إدخال العشوائية للحصول على استجابات مختلفة في كل مرة. بيت القصيد من هذا البرنامج الجديد هو أن يكون غير قابل للتنبؤ. أن تكون غير حتمية. يفعل أشياء غير متوقعة.
في الماضي كنت تضع شيئًا ما في التطبيق فيتبع مجموعة من التعليمات التي كتبها الإنسان وظهرت نتيجة متوقعة. الآن، تضع شيئًا ما في الذكاء الاصطناعي ويتبع مجموعة من التعليمات it كتب، وتظهر نتيجة غير متوقعة على الجانب الآخر. والنتيجة غير المتوقعة ليست خطأً، بل ميزة.
اعتماد سريع بشكل لا يصدق
نحن نعتمد هذا النوع الثاني من البرامج بسرعة أكبر بكثير من الأول، وذلك لعدة أسباب
- يصنع دليل المستخدم الخاص به: بينما نحن جميعًا متحمسون لمدى جودة النتائج، فإننا غالبًا ما نتجاهل مدى قدرتها على الاستجابة للمدخلات البسيطة. هذا هو البرنامج الأول الذي لا يحتوي على منحنى تعليمي - فهو سيخبر حرفيًا أي شخص يمكنه الكتابة أو التحدث بكيفية استخدامه. إنه البرنامج الأول الذي يقوم بإنشاء وثائقه الخاصة.
- يمكن للجميع تجربتها: بفضل الاتصال في كل مكان من خلال الهواتف المحمولة والنطاق العريض، ونموذج SaaS للبرامج المستضافة، أصبح بإمكان العديد من الأشخاص الوصول. لم تعد بحاجة إلى شراء البرامج وتثبيتها. يمكن لأي شخص لديه متصفح تجربته.
- الأجهزة في كل مكان: تعمل وحدات معالجة الرسومات من الألعاب ورقائق سلسلة M من Apple والحوسبة السحابية على تسهيل نشر موارد الحوسبة الهائلة.
- انخفضت التكاليف. كثيراً: أدت بعض التطورات الخوارزمية إلى خفض تكلفة الذكاء الاصطناعي بمراتب متعددة. وانخفضت تكلفة تصنيف مليار صورة من 10,000 دولار في عام 2021 إلى 0.03 دولار في عام 2023 - وهو معدل أرخص بنحو 450 مرة في اليوم.
- نحن نعيش على الانترنت: يتواجد البشر على الإنترنت بمعدل ست ساعات يوميًا، ومعظم هذا التفاعل (البريد الإلكتروني، وغرف الدردشة، والرسائل النصية، والمدونات) يعتمد على الرسائل النصية. في عالم الإنترنت، لا يمكن تمييز الإنسان إلى حد كبير عن الخوارزمية، لذلك هناك العديد من الطرق السهلة لربط مخرجات الذكاء الاصطناعي بالخلاصات والشاشات التي يستهلكها الناس. أدى فيروس كوفيد-19 إلى تسريع العمل عن بعد، ومعه إدخال النصوص والخوارزميات في حياتنا.
ما يمكن أن تفعله البرامج غير الحتمية
يمكن للبرامج غير الحتمية أن تفعل أشياء كثيرة، بعضها بدأنا الآن فقط في إدراكها.
- أنه توليدي. يمكنه خلق أشياء جديدة. نحن نرى هذا في الصور (Stable Diffusion، Dall-e) والموسيقى (Google MusicLM) وحتى في التمويل وعلم الجينوم واكتشاف الموارد. لكن المكان الذي يحظى بالاهتمام الأكبر على نطاق واسع هو روبوتات الدردشة مثل تلك الموجودة في OpenAI وGoogle وPerplexity وغيرها.
- انها جيدة في الإبداع ولكن يصنع الأشياء. وهذا يعني أننا نمنحها الوظائف "الممتعة" مثل الفن والنثر والموسيقى التي لا يوجد لها "إجابة صحيحة". ويعني أيضًا طوفانًا من المعلومات الخاطئة وأزمة معرفية للبشرية.
- لا يزال يحتاج إلى الكثير من المدخلات البشرية لتصفية الإخراج إلى شيء قابل للاستخدام. في الواقع، العديد من خطوات إنتاج الذكاء الاصطناعي للمحادثة تتضمن قيام البشر بإعطائه أمثلة على الاستجابات الجيدة، أو تقييم الإجابات التي يقدمها.
- ولأنه غالبًا ما يكون خطأ، يجب أن نكون قادرين على إلقاء اللوم على شخص ما. الإنسان الذي يقرر ماذا يفعل بمخرجاته هو مسؤولة عن العواقب.
- It يمكن أن السبب بطرق لم نكن نعتقد أنه ينبغي أن تكون قادرة على ذلك. نحن لا نفهم لماذا هذا.
البندول وإضفاء الطابع الديمقراطي على تكنولوجيا المعلومات
في حين أنه من الصعب، بحكم التعريف، التنبؤ بالجانب الآخر من التفرد، إلا أنه يمكننا إجراء بعض التخمينات المدروسة حول كيفية تغير تكنولوجيا المعلومات (IT). لقد شهدت صناعة تكنولوجيا المعلومات تحولين كبيرين خلال القرن الماضي:
- بندول ثابت، يتأرجح من مركزية الحواسيب المركزية إلى الطبيعة الموزعة لعملاء الويب.
- إنها عملية إضفاء طابع ديمقراطي تدريجي على الموارد، بدءًا من الأيام التي كانت فيها الحوسبة نادرة وثمينة وتخضع لحراسة تكنولوجيا المعلومات إلى عصر كان فيه المطورون، ومن ثم أعباء العمل أنفسهم، قادرين على نشر الموارد حسب الحاجة.
يوضح هذا الرسم البياني هذا التحول:
هناك طبقة أخرى تحدث بفضل الذكاء الاصطناعي: الحوسبة التي يتحكم فيها المستخدم. إننا نشهد بالفعل أدوات بدون تعليمات برمجية وأدوات منخفضة التعليمات البرمجية مثل Unqork وBubble وWebflow وZapier وغيرها مما يسهل على المستخدمين إنشاء التطبيقات، ولكن الأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو عندما يقوم موجه الذكاء الاصطناعي للمستخدم بتشغيل التعليمات البرمجية. نرى هذا في مترجم أكواد ChatGPT الخاص بـ OpenAI، والذي سيقوم بكتابة التطبيقات ثم تشغيلها لمعالجة البيانات.
من المحتمل أن يكون هناك تأرجح بندول آخر إلى الحافة في السنوات القادمة مع دخول شركات مثل Apple في المعركة (التي قامت ببناء معالجة ضخمة للذكاء الاصطناعي في شرائحها المحلية تحسباً لهذا اليوم). إليك ما تبدو عليه الطبقة التالية من الحوسبة:
بناء كومة ثانية
هناك تنبؤ آخر يمكننا القيام به بشأن تكنولوجيا المعلومات في العصر غير الحتمي، وهو أن الشركات سيكون لديها مجموعتان من البيانات.
- سيكون أحدهما حتميًا، ويقوم بمهام يمكن التنبؤ بها.
- أحدهما سيكون غير حتمي، مما يؤدي إلى نتائج غير متوقعة.
ولعل الأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو أن المكدس الثاني (غير الحتمي) سيكون قادرًا على كتابة التعليمات البرمجية التي يمكن للمكدس الأول (الحتمي) تشغيلها - قريبًا، أفضل من البشر.
سيشهد العقد القادم اندفاعًا لبناء مجموعات ثانية في كل مؤسسة. سيتم الحكم على كل شركة بناءً على قيمة مجموعتها ومعلومات الملكية والتحديثات في الوقت الفعلي التي تستخدمها للحصول على أفضل النتائج من الذكاء الاصطناعي الخاص بها. سيكون لكل حزمة متطلبات مختلفة للأجهزة، والبنيات، والحوكمة، وواجهات المستخدم، وهياكل التكلفة.
لا يمكننا التنبؤ بكيفية إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي للبشرية. ولكن يمكننا إجراء تخمينات مدروسة حول كيفية تغيير تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة، وأولئك الذين يتكيفون بسرعة سيكونون في وضع أفضل للاستفادة مما سيأتي بعد ذلك.
أليستير كرول مؤلف العديد من الكتب حول التكنولوجيا والأعمال والمجتمع، بما في ذلك كتاب Lean Analytics الأكثر مبيعًا. وهو المؤسس والرئيس المشارك لـ FWD50، المؤتمر الرائد عالميًا حول ابتكار القطاع العام، وعمل كمدير تنفيذي زائر في كلية هارفارد للأعمال، حيث ساعد في إنشاء المنهج الدراسي لعلوم البيانات والتفكير النقدي. وهو رئيس المؤتمر عالم البيانات 2024.
تعرف على المؤلف في Data Universe
انضم إلى المؤلف، أليستير كرول، في عالم البيانات، الذي سيعقد في الفترة من 10 إلى 11 أبريل 2024 في مدينة نيويورك، حيث سيترأس الإطلاق الافتتاحي لمؤتمر جديد خاص بالبيانات والذكاء الاصطناعي مصمم لمجتمع البيانات والذكاء الاصطناعي العالمي بأكمله.
الجمع بين كل ذلك - يرحب Data Universe بمحترفي البيانات من جميع مستويات المهارات والأدوار، بالإضافة إلى رجال الأعمال والمديرين التنفيذيين وشركاء الصناعة للتعامل مع أحدث الرؤى ذات الصلة التي يقودها الخبراء بشأن البيانات والتحليلات وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التي تم استكشافها عبر الصناعات لمساعدتك على التطور جنبًا إلى جنب مع المعايير والأدوات والتقنيات والتوقعات المتغيرة بسرعة والتي تعمل على تغيير مستقبل الأعمال والمجتمع. انضم إلينا في مركز North Javits في مدينة نيويورك، في أبريل المقبل، لتكون جزءًا من مستقبل البيانات والذكاء الاصطناعي.
يسعد INFORMS أن تكون شريكًا استراتيجيًا مع Data Universe 2024، وستقوم بتقديم العرض أربع جلسات خلال المؤتمر.
رصيد الصورة المميز: جروتيكا/Unsplash
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://dataconomy.com/2024/04/04/building-the-second-stack/
