By بوب روزين

نندفع بسرعة على الطريق السريع، أعلى بكثير من الحد الأقصى للسرعة، ونتحرك بسهولة على الطريق السلس، واثقين من أنفسنا تسلاالطيار الآلي للتعامل مع الانحناءات الطفيفة عند حدوثها.

ولكن عندما ندخل جسر البوابة الذهبية متجهين نحو سان فرانسيسكو، يضيق الممر، وتتعدى عليه أعمال البناء والحواجز المؤقتة على اليسار، ويصبح الطريق غير متوقع وغير متساوٍ ومليئًا بالشقوق - أتحكم على الفور في عجلة القيادة.

من المؤكد أن أي شخص جرب الطيار الآلي في سيارة تسلا قد مر بتجربة مماثلة. إنها جيدة بما يكفي للتعامل مع الطرق السريعة الطويلة الرتيبة. ولكن عندما تصبح القيادة صعبة، فمن الواضح أنها ليست على مستوى المهمة.

ولكن ما الخطأ في هذه الصورة؟ هل هناك سبب متأصل يجعل الذكاء الاصطناعي جيدًا في المهام السهلة الطائشة، لكنه سيئ في المهام الصعبة؟ منطقيًا، مع زيادة قوة المعالجة وتحسن النماذج، يجب أن يكون الطيار الآلي أفضل من الإنسان عند عتبة ما.

بعد سنوات قليلة من الآن، عندما يضيق الطريق وتصبح القيادة صعبة، أتوقع أن أتحول إلى نظام القيادة الآلية on.

الذكاء الاصطناعي سهل المهام

إذا نظرنا إلى حالة شركات الذكاء الاصطناعي اليوم، فسنجد أوجه تشابه. مع العالم المتلهف للقدرات المدهشة لـ شات جي بي تي، تظهر شركات جديدة كل يوم لتخدم حالات جديدة في كل صناعة.

بالنسبة للجزء الأكبر، تشبه حالات الاستخدام هذه القيادة على طول طريق سريع سلس ومعبد. وهي تندرج في المقام الأول ضمن سيناريوهات "الذكاء الاصطناعي للمهام السهلة": حجم كبير، وحرجية منخفضة، ونسبة عالية من التسامح مع الخطأ، مقارنة بالسيناريوهات الأخرى. تركز معظم الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي اليوم على المهام المتكررة، مما يسمح للبشر بمعالجة المواقف ذات القيمة العالية والمهام الحرجة.

بعض الأمثلة: تم جمع أكثر من مليار دولار من رأس المال الاستثماري للشركات الناشئة العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، بما في ذلك يونيفور, التفكير المسبق, موفوركس, مراقبة و غرجس]، بالإضافة إلى المنتجات من شاغلي الوظائف مثل اتصال إنتركومروبوت الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Fin.

قد تتسامح الشركات مع الأخطاء في دعم سير العمل، بشرط إمكانية معالجة حجم كبير من الاستفسارات بطريقة فعالة من حيث التكلفة؛ سوف يتصاعد العملاء دائمًا إلى الإنسان إذا لم يقم الذكاء الاصطناعي بإنجاز المهمة.

حالة الذكاء الاصطناعي في المجال القانوني مشابهة: DoNotPay يعد هذا مثالًا رائعًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات القانونية بالقوة حيث يكون من المقبول أن تكون مخطئًا في بعض الأحيان، مثل مكافحة مخالفات وقوف السيارات وإلغاء الاشتراكات وعدد لا يحصى من المهام القانونية الأخرى منخفضة المخاطر إلى حد ما.

وبالمثل في الطب، مثل الشركات أبريدج توفير الوقت عن طريق أتمتة الملاحظات السريرية. وفي هذه الحالة، لا يحل الذكاء الاصطناعي محل الأطباء، بل يجعلهم أكثر كفاءة.

لكن هل هذا هو المستقبل؟ يبدو من الغريب إحالة نماذج الذكاء الاصطناعي - المدربة على بيانات أكثر مما يمكن للفرد استيعابها - إلى إعفاء البشر فقط من المهام التي قد يعتبرها معظم الناس متكررة أو عادية أو "سهلة".

وبدلاً من ذلك، يبدو من المرجح أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في تولي المهام الصعبة.

الذكاء الاصطناعي للمهام الصعبة

كيف يبدو العالم عندما تكون المهام الأكثر صعوبة والأكثر أهمية والأكثر خطورة هي تلك التي يقوم بها الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل؟

نحن نرى تلميحات بالفعل. الباحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا و مستشفى ماساتشوستس العام يقومون بتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يحلل الأشعة المقطعية، من المحتمل اكتشاف سرطان الرئة قبل سنوات من أخصائي الأشعة البشرية. هل هناك يوم في المستقبل يصبح فيه الروبوت الذي يتمتع بقدر كبير من المعرفة بالحالات السابقة هو طبيب الرعاية الأولية الخاص بك؟

• سلاح الجو الأمريكي قد أثبت X-62A Vista، طائرة مقاتلة يقودها الذكاء الاصطناعي مع أوقات استجابة أسرع ودقة أكبر من الطيار البشري.

تحدي.vc شركة محفظة Aircover.ai هو بناء مهندس مبيعات افتراضي: تخيل لو كان مندوب المبيعات في يومه الأول يعرف بالفعل كيفية الإجابة بشكل لا تشوبه شائبة على جميع الأسئلة التي كانت تتطلب وجود خبير منتج أو SE في المكالمة؟ هل يمكنك إجراء مكالمة مبيعات عالية المخاطر بدون مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتولى مهام تتجاوز قدرات البشر، فإليك بعض الصناعات التي يمكن أن نتوقع تأثرها:

دواء: أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحلل البيانات السريرية وتتنبأ بالتشخيص بدقة أكبر من الأطباء البشريين، وتقدم توصيات بشأن خطط الدواء والعلاج. الجراحة بمساعدة الذكاء الاصطناعي لا تزال في مهدها. لقد تم بالفعل إحداث ثورة في اكتشاف الأدوية بواسطة الذكاء الاصطناعي.

النقل: المركبات ذاتية القيادة ليست سوى البداية. وبعيدًا عن فصائل الشاحنات، تخيل لو أن المركبات على الطريق تتواصل مع بعضها البعض وتشكل شبكة، وتعمل بشكل فعال ككائن واحد لتقليل الازدحام بشكل تكيفي والعمل بسرعات أعلى بأمان، بدلاً من مضاعفة التأخير مع استجابة كل سائق.

ادارة العلاقات مع المؤسسة: لماذا يجب على كل رئيس قسم تكنولوجيا المعلومات أن يعيد اختراع العجلة في مؤسساته؟ ستكون الأنظمة الداخلية متكاملة ذاتياً؛ ستعمل الأتمتة على ربط الأنظمة من بائعين مختلفين لتحقيق المهام المعقدة. سيتم التحليل الذكي للبيانات من خلال واجهات المحادثة.

الأمن: تكتشف النماذج المتقدمة بالفعل الاحتيال من خلال تحليل الأنماط عبر ملايين المعاملات، وهو ما يتجاوز مهارات أي إنسان. تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة بالفعل بتسجيل المخاطر عبر مئات الآلاف من الموظفين. سنعيش في مستقبل بدون كلمات مرور، حيث تعمل أنظمة أمان المؤسسات بصمت خلف الكواليس وتتكيف مع الإشارات الواردة من شبكة أمان مشتركة عبر المؤسسات.

القوى العاملة في المستقبل: الأسئلة لا مفر منها. ما هو دور الإنسان في هذا العالم الجديد؟ ما هي الواجهات بين البشر والأنظمة الذكية الجديدة؟ ما هي نماذج الحوكمة المطلوبة؟ ما مقدار الاستقلالية التي نمنحها لهذه الأنظمة؟ ما هي المهارات التي يجب أن نعلمها لأطفالنا للاستعداد لمستقبل حيث يتم التعامل مع التحديات الفكرية الصعبة من خلال الأنظمة الذكية؟

أود أن أسمع حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي تتصورها للمستقبل.

بوب روزين هو شريك استثماري في تحدي.vc. كمؤسس ورجل أعمال متسلسل وعضو سابق في فريق القيادة في سكيب, لينكدين: و شريطلقد اختبر جميع جوانب الحياة الناشئة. يخدم روزين في مجالس إدارة جاجي جيسا, رفع الأمن وغطاء هوائي. وهو أيضًا مستثمر ملاك نشط ومستشار للشركات بما في ذلك، من بين شركات أخرى، Stripe، Workato, فحوى (المكتسبة من قبل شراء مراجعات جوجل), بيانات المؤشر (المكتسبة من قبل داتا روبوت), العقل إخلط (المكتسبة من قبل سيسكو), إنستاورك, اللياقة النغمية, اتفاق و صحة البراري.

التوضيح: دوم جوزمان