Part III: What is AI Gizmo?

 

Recomended Reading: AI For DUMMIES BY John Mueller and  Luca Massaron

Who are the writers?

John Mueller is a freelance author and technical editor with 89 books and over 300 articles on topics like networking, artificial intelligence, database management, and programming. He has helped over 67 authors refine their manuscripts and has provided editing services to Data Based Advisor and Coast Compute magazines. He has contributed articles to various publications and enjoys nature, wine, knitting, and glycerin soap and candles. He can be reached at John@JohnMuellerBooks.com and is setting up a website.

Luca Massaron is a data scientist and research director with over a decade of experience in multivariate statistical analysis, machine learning, and customer insight. Passionate about data and analysis, he has pioneered Web audience analysis in Italy and achieved top ten rankings at kaggle.com competitions.

What are the AI Limitations?

1-Creativity

AI can create various creative outputs, but it cannot create anything. Creativity is about patterns of thought, like Beethoven's unique way of thinking about music. An AI can create a new Beethoven piece by learning from Beethoven's examples, which is mathematical in nature. Creativity is not just about thinking outside the box; it's about defining a new box. This highlights the importance of creativity in the human mind.

2-Imagination

Imagination is the abstraction of creation, beyond the range of AI capability. It involves the mind wandering across fields of endeavor, playing with what might be if rules didn't get in the way. True creativity often results from a successful imagination. Imagination sets us apart and often places us in situations that aren't real. AI cannot create new patterns of thought or develop new data without using existing sources, and it requires creative and intrapersonal intelligence.

3-Original ideas

To develop an idea, one must possess creative, interpersonal, and intrapersonal intelligence. This process is useful for defining one-off versions or entertaining oneself. However, to share the idea with others, it must be accessible.

4-Data deficiencies

The "Considering the Five Mistruths in Data" section of Chapter 2 discusses the challenges faced by AI in recognizing mistruths in data. AI can't identify all mistruths, which can be difficult to find due to perspective, bias, and frame-of-reference. The data used to make decisions will always have some level of deficiency, which affects the AI's capability to produce useful output.

The oddest type of data deficiency is when a human actually wants a mistruth as output. This can be overcome through subtle communication provided by interpersonal intelligence that an AI lacks. For example, a person might buy clothes that look hideous to them, but the AI would hear "Do you approve of me?" or "Will you support my decision to buy these clothes?"

An AI's ability to handle hurtful truths is also a challenge. For example, a child may not know about a parent's unfaithfulness, but the AI could cause harm by discussing it in detail. However, the AI's lack of emotional intelligence makes it unable to understand the child's need to remain in a blissful state about the parent's fidelity..

What are unrealistic AI expectations?

1. Media and anthropomorphization can lead to unrealistic expectations of AI's capabilities. AI cannot understand emotions or communicate effectively, making it impossible to develop feelings and act human.
2. Undefined problems, which represent something outside human experience, are not solvable using AI. Humans can improve test results through extrapolation, but AI cannot solve undefined problems.
3.  Deficient technology can also hinder AI's ability to solve problems. For example, the lack of sensors and processing power in the 1960s made creating a self-driving car impossible, but advances in technology have made it possible today. Therefore, it is not realistic to expect AI to solve problems that are not solvable in the real world..

What is the origin of AI winter? What are the underlying causes of AI winter?

How can the creative world create new AI goals?

The exact origin of AI is uncertain, but it could have been between the fall of the Roman empire and the middle ages when people dreamed of an alchemical way of placing the mind into matter. An AI winter occurs when funding for AI dwindles, and like a tree in winter, AI continued to grow at a glacial pace during the AI winters from 1974 to 1980 and 1987 to 1993.
1-Defining the causes of the AI winter:

• The AI winter was caused by unrealistic predictions, with early proponents believing all human thought could be formalized as algorithms. However, computers are unlikely to be as smart as humans. The hype overshadowed the actual technology, leading to disappointment and setbacks.
• The second AI winter resulted from overpromising, overexcitement, and excessive optimism, leading to an economic bubble and the collapse of expert systems.

2-Rebuilding expectations with new goals:

• AI winters can be seen as opportunities to reflect on the challenges faced during the development of AI. The first AI winters led to the development of logical programming and common-sense reasoning, which are essential components in AI.
• However, the second AI winter brought changes that have brought AI into focus today. These changes included using common hardware, recognizing the need for learning, creating a flexible environment, and relying on new strategies.
• Expert systems and early AI systems required special programming to meet each need, making them inflexible.
• 
  
•  The second AI winters also led to governments seeking alternative ways to advance computing, such as robotics.
• Despite the challenges, AI winters are not necessarily bad for AI. It is important to take thoughtful moments to reflect on the progress of current strategies and to remember the adage of Roy Charles Amara, which states that people tend to overestimate the short-term impact of a technology and underestimate its long-term impact. AI is here to stay and will continue to change our world for better or worse, regardless of the number of winters it faces.

What is an AI gizmo?

• An AI gizmo is an application that appears interesting but fails to perform useful tasks.
• Common aspects to look for when determining if an AI application is a gizmo include cost-effectiveness, reproducibility, efficiency, effectiveness, and practicality.
• Cost-effectiveness ensures that the application is cost-effective and less than existing solutions, while reproducibility ensures that the results are consistent even when the task is changed.
•  Efficiency ensures that AI solutions don't consume large amounts of resources, while effective solutions address a need without constant rechecking or propping up.
• Practicality ensures that the application provides a practical benefit that the end user requires, such as access to a map or medication reminders.

What is the significance of the Kiss principle?

• The Keep It Simple, Stupid (KISS) principle is crucial in developing AI applications. It suggests that complexity leads to failure, and the more parts, the more likely it is to fail. However, in applications, simplicity is important as users are more interested in the end result and don't need complex instructions.
•  The best applications are simple and easy to use, so if your AI solution requires complex interactions, consider revisiting the drawing board for a better solution.

How do the world's most forward-thinking leaders use AI in space?

• Since ancient times, people have been fascinated by the celestial bodies, with many constellations and stars named after ancient Greeks or other cultures. As humans have become capable of space travel, the universe has taken on new meanings. AI has enabled people to see the universe more clearly and view it in new ways.
• Humans have begun living in space, visiting other places, and working in space.
• Exoplanets, which exist outside our solar system, have been discovered, and finding them requires AI. AI will enable people to live, work, and even vacation in space using specialized structures. 
• The invention of the telescope by Dutch eyeglass maker Hans Lippershey in 1600 led to the development of larger, more complex, and space-based telescopes. 
• The Hubble telescope, one of the first and most famous space-based telescopes, requires AI in scheduling time to use. To avoid the earth's atmosphere, most people need a telescope that can adjust for the blurring action of the earth's atmosphere by warping the telescope's mirror.
•  AI is adept at performing the math required to make adaptive optics possible, which will be used in future telescopes to provide better optics.
•  Future telescopes will feature 3-D correction of blurring effects using multiconjugate adaptive optics, correcting the narrow field of view suffered by current telescopes but requiring greater control of multiple actuator levels through multiple mirrors.
• Humans continue to explore the universe, looking for new places to go, and the complex math that AI can perform has made these explorations possible. The Encyclopaedia Britannica recommends visiting places like the Caloris Basin on Mercury and the International Space Station as a first stop.
• The evolution of the universe has been a long-standing mystery, but recent advancements in AI have helped scientists understand its workings. The Lambda Cold Dark Matter (LCDM) model for the cosmos is one such model that may help humans better understand the universe. However, it may not fully answer all our questions. The research conducted on space exploration and travel has led to the development of new scientific principles, which can be applied to improve life on Earth. Space-based technologies often find their way into everyday products, such as the Apollo 11 moon landing.
•  The space race generated new technology beyond the creation of capsules and their components, such as integrated circuits. Today, data about space is helping us create new scientific principles about invisible entities like dark space and dark energy. Researchers must use AI to make sense of this data, as the future of space and our use of space-related technologies depends on making use of this data.
• The periodic table has seen several updates, including the addition of four new elements in 2016. However, finding these elements requires advanced AI, as they typically last a fraction of a second in a lab environment.
•  Space could provide an environment where these elements exist naturally, rather than a fraction of a second due to protons in the nucleus repelling each other. As scientists continue to discover new elements, space will likely provide even more, with supernovas and other space phenomena helping to replicate elements created by particle accelerators or reactors. AI is also helping chemists find new ways to combine elements into interesting new crystals, with 2 million new crystals discovered using just four elements. Advanced communication in space-based mining requires an upgrade that includes AI, as current manual communication techniques may not work in the future due to increased communication load.

What are the new human jobs in an AI-dominated world?

The book suggests that automation, driven by advancements in technology like AI, will cost between 400 million and 800 million jobs by 2030. While some technological advances create jobs, the focus is on job losses and the potential for permanent loss. AI is not likely to replace jobs, but may augment them, allowing for more enjoyment from one's occupation.

1-Living and Working in Space

• The media often portrays space exploration and alien invasion as possible, but most people are not familiar with these concepts.
•  SpaceX offers numerous space-oriented job opportunities, including internships, which can help beginners get their feet wet before diving deeper into a career. Space-based careers will include various aspects of other careers, with the opportunity to work your way up.
• SpaceX also provides educational opportunities and interacts with universities, allowing everyone to learn something new. Opportunities to live and work in space are limited, but they will improve over time. Future plans include exploring Mars, potentially becoming the next Earth, and exploring other planets.

2-Creating Cities in Hostile Environments

Earth's population is expected to increase significantly, with a projected 8.5 billion people by 2030. As we grow, we need more places to grow food and maintain wild areas. AI can help us find suitable places to build, discover efficient building processes, and maintain a suitable environment. As AI and humans become more capable, more hostile places become more accessible, offering new opportunities for cities and expanding our knowledge and ability to live in more hostile places.

3-Building cities in the ocean

Building cities in the ocean is a popular idea, with floating cities and underwater cities being two of the most popular. Floating cities aim to protect against rising sea levels, explore new agricultural methods, grow fish-management techniques, and create new government forms. Underwater cities are also feasible, with underwater research labs currently in the planning stages off the coast of Tahiti. AI could be used to monitor and provide safety features for larger cities further down the ocean. Some architects are planning to build a spiral-shaped underwater city near Tokyo, housing up to 5,000 people.

4-Creating space-based habitats

A space habitat is a permanent settlement designed to provide long-term human accommodations in a closed-loop environment. It requires air and water recycling, food cultivation, and other tasks that short-term space stations don't provide. Space habitats require more complex AI to monitor conditions. NASA has commissioned six companies to develop prototypes for deep space habitats, with some focusing on protecting civilization. The Lifeboat Foundation is exploring space habitats for humanity's survival, with their first attempt, Ark I, designed for 1,000 permanent residents and up to 500 guests. The technology could work theoretically, but requires extensive planning.

5-AI can be used to enhance human efficiency in various areas, such as hiring, scheduling, and finding hidden information. AI can research candidates before interviews, providing more information and fair treatment for each candidate. This allows businesses to focus on human excellence and avoid overworked employees who may miss opportunities to excel.

6- AI can also help locate hidden information, as businesses face competition due to information overload and growing complexity. By incorporating machine learning, humans can train AI to find the right issues and requirements without wasting time in manual searches.

7-AI can also provide adaptive help, helping users rediscover how to perform tasks using application help. By using machine learning techniques to discover patterns of use, AI can provide adaptive help that helps users overcome hard-to-remember parts of an application. This allows users to customize the help system to fit each individual user.

8-Adaptive learning can be achieved through adaptive exams that tailor to ask questions about perceived weak areas in knowledge. Eventually, applications can sense how users use them and provide automated training to make users better. By constantly training people to use the most efficient approach when interacting with computers or performing other tasks, the need for human involvement in specific roles remains.

What are the safe jobs where AI will not replace humans?

Robots currently perform minimal human interaction and are expected to perform more in the future. However, their applications are often mundane, such as directing people and serving as alarm clocks. AI cannot master more interactive and demanding human interactions.

1-Teaching children

• At a grade school, teachers herd children with minimal fuss, despite different levels of attention needed. AI, which relies on cooperative human interaction, cannot handle these situations. However, AI can help teachers in grades, adaptive educational software, course improvement, tutoring, information discovery, creating a safe environment, guiding students in decision-making, and providing homework help. This makes AI more efficient and effective in teaching.

2-Nursing

• Robots can lift patients but cannot make decisions about lifting them due to their inability to understand patient psychology. They can ask questions but may not elicit useful answers. They can clean up messes but may not preserve patient dignity or care. While AI use in the medical profession is expected to increase, its specific and limited uses are primarily human augmentation and medical data collection.

3-Addressing personal needs

• AI, like Alexa or Siri, may seem like a perfect companion, but they are merely browser applications with voices. They don't understand personal needs and can't provide accurate advice. 
• Human interaction is necessary for useful input in situations without rules, and real-life experience is needed to present accurate answers. This is why professionals like counselors, doctors, nurses, and even strangers are necessary. Some are paid, while others rely on human interaction for help. Human interaction is always necessary when addressing personal needs.

4-Solving developmental issues

• People with special needs require a human touch, often a gift from their caregiver. AI can help with tasks like asking questions but may not elicit useful answers. Robots can clean up messes but may not preserve patient dignity or make them feel cared for. While AI use in the medical field is expected to increase, it is limited to human augmentation and medical data collection, not involving human interaction.

5-Addressing personal needs

• You may think that your AI is a perfect companion. After all, it never talks back, isalways attentive, and never leaves you for someone else. You can tell it your deepest thoughts and it won’t laugh. In fact, an AI such as Alexa or Siri may well make the perfect companion.The only problem is that an AI doesn’t actually make a very good companion at all. What it really does is provide a browser application with a voice. Anthropomorphizing the AI doesn’t make it real. The problem with having an AI address personal needs is that it doesn’t understand the concept of a personal need.
• An AI can look for a radio station, find a news article, make product purchases, record an appointment, tell you when it’s time to take medication, and even turn your lights on and off. However, it can’t tell you when a thought is a really bad idea and likely to cause you a great deal of woe.
• To obtain useful input in situations that offer no rules to follow, and the person talking with you needs real-life experience to present anything approximating an answer, you really need a human.
• That’s why people like counselors,doctors, nurses, and even that lady you talk with at the coffee shop are necessary.Some of these people are paid monetarily and others just depend on you to listen when they need help in turn. Human interaction is always required when addressing personal needs that truly are personal.

6-Solving developmental issues

• People with special needs require human intervention, often recognizing them as gifts. Creativity and imagination are crucial for overcoming obstacles, especially in a world that doesn't accept special needs as normal.
• AI can help in specific ways, such as assisting with physical therapy or developmental issues, but it requires human recognition and experience. AI can also be detrimental in situations where it needs to extrapolate knowledge to succeed, which humans cannot provide in abundance. Therefore, humans must monitor and ensure the AI works as expected, ensuring the person's well-being and success.

8-Creating New Things

• Robots cannot create, as they can only analyze existing patterns of thought and rely on AI to turn them into new versions of existing ones. This is where humans excel in creating new things. Inventions, such as Thomas Edison and Bette Nesmith Graham, are examples of people who invent things in a unique way, which AI can't do.

 9-Being Artistic

•  Artistic differences, such as style and presentation, can be seen in human artists' methods, which AI can't replicate. However, AI's advantage ends here, as humans experiment with materials and create art from non-traditional materials.

10-Imagine the Unreal

•  Imagining the unreal is another area where humans constantly extend the envelope of what is real. The Wright brothers' flight at Kitty Hawk changed the world, but AI would never have an unreal output or turn it into reality. Only humans can do this. Overall, AI's limitations in creating new things and imagining the unreal are a limitation that humans will always excel in.

11-Making intuitive decisions

• Intuition is a direct perception of truth, independent of reasoning processes, making it difficult to analyze. Human intuition and insight play a significant role in some occupations, such as investigating crime and monitoring situations in real time.
•  Intuition requires thinking outside the box, which an AI would not have. In real-world crime-solving involves dealing with a wide range of issues, and AI can predict situations with high accuracy using patterns. However, AI will never be intuitive, and intuition runs counter to the rules used to create an AI.
•  Some people have created Artificial Intelligence (AN), which runs on processors capable of performing the simplest math and logic functions. AI and all computer programs rely on math to perform tasks, and the AI understands nothing. Without understanding the basis for intuition, humans cannot create a system that mimics intuition in any meaningful way.

What are the ten ways in which AI has failed?

The book on AI discusses the failures it has faced in meeting expectations and specific needs. It highlights that AI is an evolving technology that is partially successful at best. One issue is that people anthropomorphize AI, making it appear unintelligent. AI accepts cleaned data, analyzes it, finds patterns, and provides a requested output. It lacks understanding, creativity, and intrapersonal knowledge. AI behaves as designed by a human programmer, and intelligence is a mix of clever programming and vast amounts of data analyzed.

1-Understanding

• AI lacks the innate ability to comprehend, as humans understand objects through senses like color, taste, and feel. AI manipulates objects with associated properties, but fails to understand and meet expectations. AI uses algorithms to manipulate data, but humans control the direction of analysis and interpret results. For example, an AI can analyze an x-ray showing a potential cancer tumor, but doctors must still review the results to determine if the tumor is present. AI is easily fooled, making it untrustworthy to make decisions, especially in self-driving cars.
• Interpretation involves recognizing beyond data, not creating new ones. AI accepts data as real and true, while humans recognize it as fake or false. Formalizing how humans achieve this goal is currently impossible due to human ignorance.

2-Going beyond pure numbers

• AI works only with numbers and cannot understand words, meaning it cannot express feelings or experience unique experiences. This is because words are lost after tokenization, and AI cannot understand the essence of words. The same process occurs with every sense, such as sight, sound, smell, taste, and touch. AI cannot experience colors uniquely or even experience color at all due to the conversion process.

3-Considering consequences

• AI can analyze data but cannot make moral or ethical judgments. It will always choose the option with the highest probability of success unless a randomizing function is provided. This makes AI ineligible for decision-making processes. Misjudging AI's ability can be inconvenient, but trusting it for tasks unsuited to it can lead to legal problems and potential consequences. For example, allowing a self-driving car to drive autonomously in an unsuitable location could result in legal issues, damage, and medical charges.

4-Discovering

• AI can interpolate existing knowledge but cannot extrapolate it to create new knowledge. It often resolves new situations as existing knowledge, rather than seeing them as unique. This inability to make discoveries keeps AI from fulfilling human expectations. Humans use existing knowledge to create new knowledge, making leaps to new knowledge with high probability of success. Even children can make such predictions with high success rates.

5-Seeing beyond patterns

• AI can identify patterns in data that humans may not, making it valuable. However, these patterns are not necessarily solutions. Humans rely on five senses, empathy, creativity, and intuition to see beyond patterns. For example, an AI can only see clouds, but humans can see different patterns in stars and clouds. The AI presents patterns as output but lacks the creativity to understand and solve them.

6-Implementing new senes

• Humans have become more knowledgeable about human senses, but these are not easily replicable in hardware. Synesthesia, a condition where multiple senses are used to manage a single input, is beyond AI's capabilities. To create an AI that mimics synesthesia, humans must describe it and create sensors.

7-Empathising

• The lack of empathy in AI, which prevents it from interacting with humans appropriately. Without the ability to feel, a computer cannot understand emotions like happiness or sadness, making it prone to error.
• Empathy requires strong intrapersonal intelligence, which an AI cannot develop without developing a sense of self. Additionally, AI must be able to feel, which is currently impossible, and open to sharing feelings with humans. The current state of AI technology makes empathy impossible.

8-Develop real relationships

• AI collects data and uses algorithms to create patterns, making it appear familiar. However, it lacks feelings and cannot appreciate a person. In relationships, intellectual attachment comes from shared benefits, but AI processes data using a specific algorithm.
• Emotional attachment requires self-awareness and the risk of rejection, which AI cannot offer.

9-Changing perspective

• Humans can change opinions based on emotions, while AI has no preferences and can only choose actions based on probabilities, constraints, or random output requirements, unlike humans.

10-Making leaps of faith

• Faith and trust are essential for human-like thought patterns, but AI cannot exhibit these qualities, preventing it from extrapolating knowledge. Extrapolation relies on a hunch based on faith, which an AI lacks, resulting in insufficient insight, a crucial requirement for human-like thought.

References:

1-https://www.thedigitalspeaker.com/rise-robots-implications-business/

2- https://www.interaction-design.org/literature/topics/keep-it-simple-stupid

من هم الكتاب؟

جون مولر مؤلف مستقل ومحرر تقني له 89 كتابا وأكثر من 300 مقالة حول مواضيع مثل الشبكات والذكاء الاصطناعي وإدارة قواعد البيانات والبرمجة. وقد ساعد أكثر من 67 مؤلفا في تحسين مخطوطاتهم وقدم خدمات التحرير لمجلات Data Based Advisor و Coast Compute. ساهم بمقالات في العديد من المنشورات ويستمتع بالطبيعة والنبيذ والحياكة والصابون والشموع من الجلسرين. يمكن الوصول إليه في John@JohnMuellerBooks.com ويقوم بإنشاء موقع على شبكة الإنترنت.

لوكا ماسارون هو عالم بيانات ومدير أبحاث يتمتع بخبرة تزيد عن عشر سنوات في التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات والتعلم الآلي ورؤية العملاء. شغوفا بالبيانات والتحليل ، فقد كان رائدا في تحليل جمهور الويب في إيطاليا وحقق المراكز العشرة الأولى في kaggle.com المسابقات.

ما هي حدود الذكاء الاصطناعي؟

إبداع

يمكن الذكاء الاصطناعي إنشاء مخرجات إبداعية مختلفة ، لكن لا يمكنه إنشاء أي شيء. الإبداع يدور حول أنماط التفكير ، مثل طريقة بيتهوفن الفريدة في التفكير في الموسيقى. يمكن الذكاء الاصطناعي إنشاء قطعة بيتهوفن جديدة من خلال التعلم من أمثلة بيتهوفن ، وهي رياضية بطبيعتها. الإبداع لا يتعلق فقط بالتفكير خارج الصندوق. يتعلق الأمر بتحديد مربع جديد. هذا يسلط الضوء على أهمية الإبداع في العقل البشري.

خيال

الخيال هو تجريد الخلق ، خارج نطاق القدرة الذكاء الاصطناعي. إنه ينطوي على تجول العقل عبر مجالات المساعي ، واللعب بما قد يكون إذا لم تعترض القواعد الطريق. غالبا ما ينتج الإبداع الحقيقي عن خيال ناجح. الخيال يميزنا وغالبا ما يضعنا في مواقف غير حقيقية. لا الذكاء الاصطناعي إنشاء أنماط جديدة من التفكير أو تطوير بيانات جديدة دون استخدام المصادر الحالية ، ويتطلب ذكاء إبداعيا وشخصيا.

الأفكار الأصلية

لتطوير فكرة ، يجب على المرء أن يمتلك ذكاء إبداعيا وشخصيا وشخصيا. هذه العملية مفيدة لتحديد الإصدارات لمرة واحدة أو الترفيه عن النفس. ومع ذلك ، لمشاركة الفكرة مع الآخرين ، يجب أن تكون متاحة.

أوجه القصور في البيانات

يناقش قسم "النظر في الحقائق الخاطئة الخمس في البيانات" في الفصل 2 التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في التعرف على الحقائق الخاطئة في البيانات. لا الذكاء الاصطناعي تحديد جميع الحقائق الخاطئة ، والتي قد يكون من الصعب العثور عليها بسبب المنظور والتحيز والإطار المرجعي. البيانات المستخدمة لاتخاذ القرارات سيكون لها دائما مستوى معين من النقص ، مما يؤثر على قدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج مخرجات مفيدة.

أغرب أنواع نقص البيانات هو عندما يريد الإنسان بالفعل حقيقة خاطئة كمخرجات. يمكن التغلب على ذلك من خلال التواصل الدقيق الذي يوفره الذكاء الشخصي الذي يفتقر إليه الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، قد يشتري شخص ما ملابس تبدو بشعة بالنسبة له ، لكن الذكاء الاصطناعي سيسمع "هل توافق علي؟" أو "هل ستدعم قراري بشراء هذه الملابس؟"

كما أن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع الحقائق المؤذية تشكل تحديا أيضا. على سبيل المثال ، قد لا يعرف الطفل عن خيانة أحد الوالدين ، لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن تسبب ضررا من خلال مناقشته بالتفصيل. ومع ذلك ، فإن افتقار الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء العاطفي يجعله غير قادر على فهم حاجة الطفل للبقاء في حالة سعيدة بشأن إخلاص الوالدين..

ما هي الذكاء الاصطناعي التوقعات غير الواقعية؟

يمكن أن تؤدي وسائل الإعلام والتجسيم إلى توقعات غير واقعية لقدرات الذكاء الاصطناعي. لا الذكاء الاصطناعي فهم المشاعر أو التواصل بشكل فعال ، مما يجعل من المستحيل تطوير المشاعر والتصرف بإنسان.

المشاكل غير المحددة ، والتي تمثل شيئا خارج التجربة البشرية ، غير قابلة للحل باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن للبشر تحسين نتائج الاختبار من خلال الاستقراء ، لكن الذكاء الاصطناعي لا يستطيعون حل المشكلات غير المحددة.

 يمكن أن تعيق التكنولوجيا الناقصة أيضا قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات. على سبيل المثال ، جعل الافتقار إلى أجهزة الاستشعار وقوة المعالجة في ستينيات القرن العشرين إنشاء سيارة ذاتية القيادة مستحيلا ، ولكن التقدم في التكنولوجيا جعل ذلك ممكنا اليوم. لذلك ، ليس من الواقعي توقع الذكاء الاصطناعي حل المشكلات غير القابلة للحل في العالم الحقيقي..

ما هو الشتاء في الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن للعالم المبتكر بناء أهداف جديدة؟

الأصل الدقيق الذكاء الاصطناعي غير مؤكد ، ولكن يمكن أن يكون بين سقوط الإمبراطورية الرومانية والعصور الوسطى عندما حلم الناس بطريقة كيميائية لوضع العقل في المادة. يحدث فصل الشتاء الذكاء الاصطناعي عندما يتضاءل تمويل الذكاء الاصطناعي ، ومثل الشجرة في الشتاء ، استمرت الذكاء الاصطناعي في النمو بوتيرة جليدية خلال فصول الشتاء الذكاء الاصطناعي من 1974 إلى 1980 ومن 1987 إلى 1993.

تحديد أسباب الذكاء الاصطناعي الشتاء:

كان الشتاء الذكاء الاصطناعي ناتجا عن تنبؤات غير واقعية ، حيث اعتقد المؤيدون الأوائل أنه يمكن إضفاء الطابع الرسمي على كل الفكر البشري كخوارزميات. ومع ذلك ، من غير المرجح أن تكون أجهزة الكمبيوتر ذكية مثل البشر. طغى الضجيج على التكنولوجيا الفعلية ، مما أدى إلى خيبة الأمل والنكسات.

ونتج الشتاء الذكاء الاصطناعي الثاني عن الإفراط في الوعود، والإفراط في الإثارة، والتفاؤل المفرط، مما أدى إلى نشوء فقاعة اقتصادية وانهيار الأنظمة الخبيرة.

إعادة بناء التوقعات بأهداف جديدة:

يمكن اعتبار فصول الشتاء الذكاء الاصطناعي فرصا للتفكير في التحديات التي تمت مواجهتها أثناء تطوير الذكاء الاصطناعي. أدى الشتاء الذكاء الاصطناعي الأول إلى تطوير البرمجة المنطقية والتفكير المنطقي ، وهما عنصران أساسيان في الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك ، جلب الشتاء الذكاء الاصطناعي الثاني تغييرات جعلت الذكاء الاصطناعي في بؤرة التركيز اليوم. وشملت هذه التغييرات استخدام الأجهزة المشتركة، والاعتراف بالحاجة إلى التعلم، وخلق بيئة مرنة، والاعتماد على استراتيجيات جديدة.

تتطلب الأنظمة الخبيرة وأنظمة الذكاء الاصطناعي المبكرة برمجة خاصة لتلبية كل حاجة ، مما يجعلها غير مرنة. أدى الشتاء الثاني الذكاء الاصطناعي أيضا إلى بحث الحكومات عن طرق بديلة لتطوير الحوسبة ، مثل الروبوتات.

على الرغم من التحديات ، فإن فصول الشتاء الذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة سيئة بالنسبة الذكاء الاصطناعي. من المهم أن نأخذ لحظات مدروسة للتفكير في تقدم الاستراتيجيات الحالية وتذكر القول المأثور لروي تشارلز أمارا ، الذي ينص على أن الناس يميلون إلى المبالغة في تقدير التأثير قصير المدى للتكنولوجيا والتقليل من تأثيرها على المدى الطويل. الذكاء الاصطناعي موجود ليبقى وسيستمر في تغيير عالمنا للأفضل أو للأسوأ ، بغض النظر عن عدد فصول الشتاء التي يواجهها.

ما هي أداة الذكاء الاصطناعي؟

أداة الذكاء الاصطناعي هي تطبيق يبدو مثيرا للاهتمام ولكنه يفشل في أداء مهام مفيدة.

تشمل الجوانب الشائعة التي يجب البحث عنها عند تحديد ما إذا كان تطبيق الذكاء الاصطناعي أداة الفعالية من حيث التكلفة والتكرار والكفاءة والفعالية والتطبيق العملي.

تضمن الفعالية من حيث التكلفة أن يكون التطبيق فعالا من حيث التكلفة وأقل من الحلول الحالية ، بينما تضمن قابلية التكرار أن تكون النتائج متسقة حتى عند تغيير المهمة.

تضمن الكفاءة أن الحلول الذكاء الاصطناعي لا تستهلك كميات كبيرة من الموارد ، بينما تلبي الحلول الفعالة الحاجة دون إعادة فحص أو دعم مستمر.يضمن التطبيق العملي أن يوفر التطبيق فائدة عملية يحتاجها المستخدم النهائي ، مثل الوصول إلى خريطة أو تذكيرات بالأدوية.

لماذا مبدأ القبلة مهم؟

يعد مبدأ Keep It Simple, Stupid (KISS) أمرا بالغ الأهمية في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يشير إلى أن التعقيد يؤدي إلى الفشل ، وكلما زاد عدد الأجزاء ، زاد احتمال فشلها. ومع ذلك ، في التطبيقات ، تعد البساطة مهمة لأن المستخدمين يهتمون أكثر بالنتيجة النهائية ولا يحتاجون إلى تعليمات معقدة.

أفضل التطبيقات بسيطة وسهلة الاستخدام ، لذلك إذا كان حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يتطلب تفاعلات معقدة ، ففكر في إعادة زيارة لوحة الرسم للحصول على حل أفضل.

كيف يوظف قادة العالم المبتكرون الذكاء الاصطناعي في الفضاء؟

منذ العصور القديمة ، كان الناس مفتونين بالأجرام السماوية ، مع العديد من الأبراج والنجوم التي سميت على اسم الإغريق القدماء أو الثقافات الأخرى. عندما أصبح البشر قادرين على السفر إلى الفضاء ، اتخذ الكون معاني جديدة. لقد مكن الذكاء الاصطناعي الناس من رؤية الكون بشكل أكثر وضوحا ورؤيته بطرق جديدة.

بدأ البشر العيش في الفضاء ، وزيارة أماكن أخرى ، والعمل في الفضاء.

تم اكتشاف الكواكب الخارجية ، الموجودة خارج نظامنا الشمسي ، والعثور عليها يتطلب الذكاء الاصطناعي. ستمكن الذكاء الاصطناعي الناس من العيش والعمل وحتى قضاء العطلات في الفضاء باستخدام هياكل متخصصة.

أدى اختراع التلسكوب من قبل صانع النظارات الهولندي هانز ليبرشي في عام 1600 إلى تطوير تلسكوبات أكبر وأكثر تعقيدا وفضائية.

يتطلب تلسكوب هابل ، أحد أول وأشهر التلسكوبات الفضائية ، الذكاء الاصطناعي في جدولة الوقت للاستخدام. لتجنب الغلاف الجوي للأرض ، يحتاج معظم الناس إلى تلسكوب يمكنه ضبط العمل الضبابي للغلاف الجوي للأرض عن طريق تشويه مرآة التلسكوب.

الذكاء الاصطناعي بارع في إجراء العمليات الحسابية المطلوبة لجعل البصريات التكيفية ممكنة ، والتي سيتم استخدامها في التلسكوبات المستقبلية لتوفير بصريات أفضل.

ستتميز التلسكوبات المستقبلية بتصحيح 3-D لتأثيرات الضبابية باستخدام البصريات التكيفية متعددة الاقتران ، وتصحيح مجال الرؤية الضيق الذي تعاني منه التلسكوبات الحالية ولكنه يتطلب تحكما أكبر في مستويات المشغل المتعددة من خلال مرايا متعددة.

يواصل البشر استكشاف الكون ، والبحث عن أماكن جديدة للذهاب إليها ، وقد جعلت الرياضيات المعقدة التي يمكن الذكاء الاصطناعي القيام بها هذه الاستكشافات ممكنة. توصي الموسوعة البريطانية بزيارة أماكن مثل حوض كالوريس على عطارد ومحطة الفضاء الدولية كمحطة أولى.

كان تطور الكون لغزا طويل الأمد ، لكن التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي ساعدت العلماء على فهم طريقة عمله. نموذج لامدا للمادة المظلمة الباردة (LCDM) للكون هو أحد هذه النماذج التي قد تساعد البشر على فهم الكون بشكل أفضل. ومع ذلك ، قد لا يجيب بشكل كامل على جميع أسئلتنا. أدت الأبحاث التي أجريت حول استكشاف الفضاء والسفر إلى تطوير مبادئ علمية جديدة ، والتي يمكن تطبيقها لتحسين الحياة على الأرض. غالبا ما تجد التقنيات الفضائية طريقها إلى المنتجات اليومية ، مثل هبوط أبولو 11 على سطح القمر.

ولد سباق الفضاء تكنولوجيا جديدة تتجاوز إنشاء الكبسولات ومكوناتها ، مثل الدوائر المتكاملة. اليوم ، تساعدنا البيانات حول الفضاء في إنشاء مبادئ علمية جديدة حول الكيانات غير المرئية مثل الفضاء المظلم والطاقة المظلمة. يجب على الباحثين استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم هذه البيانات ، لأن مستقبل الفضاء واستخدامنا للتقنيات المتعلقة بالفضاء يعتمد على الاستفادة من هذه البيانات.

شهد الجدول الدوري العديد من التحديثات ، بما في ذلك إضافة أربعة عناصر جديدة في عام 2016. ومع ذلك ، فإن العثور على هذه العناصر يتطلب الذكاء الاصطناعي متقدمة ، لأنها تدوم عادة جزءا من الثانية في بيئة المختبر.

يمكن أن يوفر الفضاء بيئة توجد فيها هذه العناصر بشكل طبيعي ، بدلا من جزء من الثانية بسبب البروتونات في النواة التي تتنافر مع بعضها البعض. ومع استمرار العلماء في اكتشاف عناصر جديدة، من المرجح أن يوفر الفضاء المزيد، حيث تساعد المستعرات العظمى وغيرها من الظواهر الفضائية على تكرار العناصر التي تنتجها مسرعات الجسيمات أو المفاعلات. يساعد الذكاء الاصطناعي أيضا الكيميائيين على إيجاد طرق جديدة لدمج العناصر في بلورات جديدة مثيرة للاهتمام ، حيث تم اكتشاف 2 مليون بلورة جديدة باستخدام أربعة عناصر فقط. تتطلب الاتصالات المتقدمة في التعدين الفضائي ترقية تشمل الذكاء الاصطناعي ، لأن تقنيات الاتصال اليدوي الحالية قد لا تعمل في المستقبل بسبب زيادة حمل الاتصالات.

ما هي المهن البشرية الجديدة؟

ويشير الكتاب إلى أن الأتمتة، مدفوعة بالتقدم التكنولوجي مثل الذكاء الاصطناعي، ستكلف ما بين 400 مليون و800 مليون وظيفة بحلول عام 2030. في حين أن بعض التطورات التكنولوجية تخلق فرص عمل ، فإن التركيز ينصب على فقدان الوظائف واحتمال الخسارة الدائمة. من غير المرجح أن تحل الذكاء الاصطناعي محل الوظائف ، ولكنها قد تزيدها ، مما يسمح بمزيد من الاستمتاع من مهنة.

العيش والعمل في الفضاء

غالبا ما تصور وسائل الإعلام استكشاف الفضاء والغزو الأجنبي قدر الإمكان ، لكن معظم الناس ليسوا على دراية بهذه المفاهيم.

تقدم SpaceX العديد من فرص العمل الموجهة نحو الفضاء ، بما في ذلك التدريب الداخلي ، والتي يمكن أن تساعد المبتدئين على تبلل أقدامهم قبل الغوص بشكل أعمق في مهنة. ستشمل الوظائف الفضائية جوانب مختلفة من المهن الأخرى ، مع فرصة العمل في طريقك.

يوفر SpaceX أيضا فرصا تعليمية ويتفاعل مع الجامعات ، مما يسمح للجميع بتعلم شيء جديد. فرص العيش والعمل في الفضاء محدودة ، لكنها ستتحسن بمرور الوقت. تشمل الخطط المستقبلية استكشاف المريخ ، وربما تصبح الأرض التالية ، واستكشاف كواكب أخرى.

إنشاء مدن في بيئات معادية

من المتوقع أن يزداد عدد سكان الأرض بشكل كبير ، حيث من المتوقع أن يصل عدد الأشخاص إلى 8.5 مليار نسمة بحلول عام 2030. مع نمونا ، نحتاج إلى المزيد من الأماكن لزراعة الطعام والحفاظ على المناطق البرية. يمكن أن تساعدنا الذكاء الاصطناعي في العثور على أماكن مناسبة للبناء واكتشاف عمليات بناء فعالة والحفاظ على بيئة مناسبة. عندما يصبح الذكاء الاصطناعي والبشر أكثر قدرة ، يصبح الوصول إلى الأماكن الأكثر عدائية أكثر سهولة ، مما يوفر فرصا جديدة للمدن ويوسع معرفتنا وقدرتنا على العيش في أماكن أكثر عدائية.

بناء المدن في المحيط

يعد بناء المدن في المحيط فكرة شائعة ، حيث تعد المدن العائمة والمدن تحت الماء من أكثر المدن شعبية. تهدف المدن العائمة إلى الحماية من ارتفاع منسوب مياه البحر ، واستكشاف طرق زراعية جديدة ، وتنمية تقنيات إدارة الأسماك ، وإنشاء أشكال حكومية جديدة. المدن تحت الماء ممكنة أيضا ، مع وجود مختبرات أبحاث تحت الماء حاليا في مراحل التخطيط قبالة ساحل تاهيتي. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة وتوفير ميزات السلامة للمدن الكبرى أسفل المحيط. يخطط بعض المهندسين المعماريين لبناء مدينة تحت الماء على شكل حلزوني بالقرب من طوكيو ، تتسع لما يصل إلى 5000 شخص.

إنشاء موائل فضائية

الموئل الفضائي هو مستوطنة دائمة مصممة لتوفير أماكن إقامة بشرية طويلة الأجل في بيئة مغلقة الحلقة. يتطلب إعادة تدوير الهواء والماء ، وزراعة الغذاء ، وغيرها من المهام التي لا توفرها المحطات الفضائية قصيرة الأجل. تتطلب الموائل الفضائية الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدا لرصد الظروف. كلفت ناسا ست شركات بتطوير نماذج أولية لموائل الفضاء السحيق، مع تركيز بعضها على حماية الحضارة. تستكشف مؤسسة Lifeboat Foundation الموائل الفضائية لبقاء البشرية ، مع محاولتها الأولى ، Ark I ، المصممة ل 1000 مقيم دائم وما يصل إلى 500 ضيف. يمكن أن تعمل التكنولوجيا من الناحية النظرية ، ولكنها تتطلب تخطيطا مكثفا.

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة البشرية في مختلف المجالات ، مثل التوظيف والجدولة والعثور على المعلومات المخفية. يمكن الذكاء الاصطناعي البحث عن المرشحين قبل المقابلات ، وتوفير المزيد من المعلومات والمعاملة العادلة لكل مرشح. يتيح ذلك للشركات التركيز على التميز البشري وتجنب الموظفين المرهقين الذين قد يفوتون فرصا للتفوق.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضا في تحديد موقع المعلومات المخفية ، حيث تواجه الشركات منافسة بسبب الحمل الزائد للمعلومات والتعقيد المتزايد. من خلال دمج التعلم الآلي ، يمكن للبشر تدريب الذكاء الاصطناعي للعثور على المشكلات والمتطلبات الصحيحة دون إضاعة الوقت في عمليات البحث اليدوية.

يمكن الذكاء الاصطناعي أيضا توفير المساعدة التكيفية ، مما يساعد المستخدمين على إعادة اكتشاف كيفية تنفيذ المهام باستخدام تعليمات التطبيق. باستخدام تقنيات التعلم الآلي لاكتشاف أنماط الاستخدام ، يمكن الذكاء الاصطناعي تقديم مساعدة تكيفية تساعد المستخدمين على التغلب على الأجزاء التي يصعب تذكرها من التطبيق. يتيح ذلك للمستخدمين تخصيص نظام المساعدة ليناسب كل مستخدم على حدة.

يمكن تحقيق التعلم التكيفي من خلال الاختبارات التكيفية التي تصمم لطرح أسئلة حول مجالات الضعف المتصورة في المعرفة. في النهاية ، يمكن للتطبيقات استشعار كيفية استخدام المستخدمين لها وتوفير تدريب آلي لجعل المستخدمين أفضل. من خلال تدريب الأشخاص باستمرار على استخدام النهج الأكثر كفاءة عند التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر أو أداء مهام أخرى ، تظل الحاجة إلى المشاركة البشرية في أدوار محددة قائمة 

ما هي عمليات الإقناع الآمنة حيث لن تحل الذكاء الاصطناعي محل الإنسان؟

تؤدي الروبوتات حاليا الحد الأدنى من التفاعل البشري ومن المتوقع أن تؤدي المزيد في المستقبل. ومع ذلك ، غالبا ما تكون تطبيقاتهم دنيوية ، مثل توجيه الأشخاص والعمل كمنبهات. لا الذكاء الاصطناعي إتقان تفاعلات بشرية أكثر تفاعلية وتطلبا.

تعليم الأطفال

في المدرسة الابتدائية ، يقوم المعلمون بتجميع الأطفال بأقل قدر من الضجة ، على الرغم من اختلاف مستويات الاهتمام المطلوبة. الذكاء الاصطناعي ، التي تعتمد على التفاعل البشري التعاوني ، لا يمكنها التعامل مع هذه المواقف. ومع ذلك ، يمكن الذكاء الاصطناعي مساعدة المعلمين في الصفوف ، والبرامج التعليمية التكيفية ، وتحسين الدورة ، والدروس الخصوصية ، واكتشاف المعلومات ، وخلق بيئة آمنة ، وتوجيه الطلاب في صنع القرار ، وتقديم المساعدة في الواجبات المنزلية. هذا يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وفعالية في التدريس.

التمريض

يمكن للروبوتات رفع المرضى ولكن لا يمكنها اتخاذ قرارات بشأن رفعهم بسبب عدم قدرتهم على فهم نفسية المريض. يمكنهم طرح الأسئلة ولكن قد لا يستنبطون إجابات مفيدة. يمكنهم تنظيف الفوضى ولكن قد لا يحافظون على كرامة المريض أو رعايته. في حين أنه من المتوقع أن يزداد استخدام الذكاء الاصطناعي في مهنة الطب ، فإن استخداماته المحددة والمحدودة هي في المقام الأول زيادة بشرية وجمع البيانات الطبية.

تلبية الاحتياجات الشخصية

قد تبدو الذكاء الاصطناعي ، مثل Alexa أو Siri ، رفيقا مثاليا ، لكنها مجرد تطبيقات متصفح ذات أصوات. إنهم لا يفهمون الاحتياجات الشخصية ولا يمكنهم تقديم نصيحة دقيقة. التفاعل البشري ضروري للمدخلات المفيدة في المواقف التي لا توجد بها قواعد ، وهناك حاجة إلى تجربة الحياة الواقعية لتقديم إجابات دقيقة. هذا هو السبب في أن المهنيين مثل المستشارين والأطباء والممرضات وحتى الغرباء ضروريون. يتم الدفع للبعض ، بينما يعتمد البعض الآخر على التفاعل البشري للحصول على المساعدة. التفاعل البشري ضروري دائما عند تلبية الاحتياجات الشخصية.

حل القضايا التنموية

يحتاج الأشخاص ذوو الاحتياجات الخاصة إلى لمسة إنسانية ، وغالبا ما تكون هدية من مقدم الرعاية لهم. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في مهام مثل طرح الأسئلة ولكنه قد لا يستخلص إجابات مفيدة. يمكن للروبوتات تنظيف الفوضى ولكنها قد لا تحافظ على كرامة المريض أو تجعله يشعر بالاهتمام. في حين أنه من المتوقع أن يزداد استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي ، إلا أنه يقتصر على الزيادة البشرية وجمع البيانات الطبية ، ولا ينطوي على تفاعل بشري.

تلبية الاحتياجات الشخصية

قد تعتقد أن الذكاء الاصطناعي الخاص بك هو الرفيق المثالي. بعد كل شيء ، لا يتحدث أبدا ، هودائما منتبهة ، ولا تتركك أبدا لشخص آخر. يمكنك أن تقول ذلك أعمق ما لديك الأفكار ولن تضحك. في الواقع ، قد يصنع الذكاء الاصطناعي مثل Alexa أو Siri

الرفيق المثالي. المشكلة الوحيدة هي أن الذكاء الاصطناعي لا يصنع في الواقع رفيقا جيدا على الإطلاق. ما يفعله حقا هو تزويد تطبيق متصفح بصوت. تجسيد الذكاء الاصطناعي لا يجعله حقيقيا. المشكلة في وجود الذكاء الاصطناعي تلبي الاحتياجات الشخصية هي أنها لا تفهم مفهوم الحاجة الشخصية.

يمكن الذكاء الاصطناعي البحث عن محطة إذاعية ، والعثور على مقال إخباري ، وإجراء عمليات شراء المنتج ، وتسجيل موعد ، وإخبارك بموعد تناول الدواء ، وحتى تشغيل وإطفاء الأنوار. ومع ذلك ، لا يمكن أن يخبرك متى تكون الفكرة فكرة سيئة حقا ومن المحتمل أن تسبب لك قدرا كبيرا من الويل.

للحصول على مدخلات مفيدة في المواقف التي لا تقدم قواعد لاتباعها ، ويحتاج الشخص الذي يتحدث معك إلى تجربة واقعية لتقديم أي شيء تقريبي إجابة ، أنت حقا بحاجة إلى إنسان.

 هذا هو السبب في أن الناس مثل المستشارين والأطباء والممرضات وحتى تلك السيدة التي تتحدث معها في المقهى ضرورية. بعض هؤلاء الأشخاص يتقاضون رواتبهم ماليا والبعض الآخر يعتمد عليك فقط للاستماع عندما يحتاجون إلى المساعدة بدورهم. التفاعل البشري مطلوب دائما عند تلبية الاحتياجات الشخصية التي هي شخصية حقا.

حل القضايا التنموية

يحتاج الأشخاص ذوو الاحتياجات الخاصة إلى تدخل بشري ، وغالبا ما يعترفون بها كهدايا. الإبداع والخيال أمران حاسمان للتغلب على العقبات ، خاصة في عالم لا يقبل الاحتياجات الخاصة كالمعتاد.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي بطرق محددة ، مثل المساعدة في العلاج الطبيعي أو مشكلات النمو ، ولكنه يتطلب اعترافا وخبرة بشرية. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي ضارا أيضا في المواقف التي يحتاج فيها إلى استقراء المعرفة لتحقيق النجاح ، وهو ما لا يستطيع البشر توفيره بوفرة. لذلك ، يجب على البشر مراقبة والتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يعمل كما هو متوقع ، مما يضمن رفاهية الشخص ونجاحه.

خلق أشياء جديدة

لا يمكن للروبوتات أن تخلق ، لأنها تستطيع فقط تحليل أنماط التفكير الحالية والاعتماد على الذكاء الاصطناعي لتحويلها إلى إصدارات جديدة من تلك الموجودة. هذا هو المكان الذي يتفوق فيه البشر في خلق أشياء جديدة. الاختراعات ، مثل توماس إديسون وبيت نيسميث جراهام ، هي أمثلة على الأشخاص الذين يخترعون الأشياء بطريقة فريدة ، وهو ما لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله.

أن تكون فنيا

يمكن رؤية الاختلافات الفنية ، مثل الأسلوب والعرض ، في أساليب الفنانين البشريين ، والتي لا يمكن الذكاء الاصطناعي تكرارها. ومع ذلك ، تنتهي ميزة الذكاء الاصطناعي هنا ، حيث يقوم البشر بتجربة المواد وإنشاء الفن من مواد غير تقليدية.

تخيل ما هو غير واقعي

تخيل ما هو غير واقعي هو مجال آخر حيث يقوم البشر باستمرار بتمديد مغلف ما هو حقيقي. غيرت رحلة الأخوين رايت في كيتي هوك العالم ، لكن الذكاء الاصطناعي لن يكون لها ناتج غير واقعي أو تحوله إلى حقيقة. يمكن للبشر فقط القيام بذلك. بشكل عام ، تعد قيود الذكاء الاصطناعي في إنشاء أشياء جديدة وتخيل ما هو غير واقعي قيدا يتفوق فيه البشر دائما.

اتخاذ قرارات بديهية

الحدس هو تصور مباشر للحقيقة ، مستقل عن عمليات التفكير ، مما يجعل من الصعب تحليله. يلعب الحدس البشري والبصيرة دورا مهما في بعض المهن ، مثل التحقيق في الجريمة ومراقبة المواقف في الوقت الفعلي.

يتطلب الحدس التفكير خارج الصندوق ، وهو ما لن يكون لدى الذكاء الاصطناعي. في العالم الحقيقي ، ينطوي حل الجريمة على التعامل مع مجموعة واسعة من القضايا ، ويمكنه الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالمواقف بدقة عالية باستخدام الأنماط. ومع ذلك ، لن يكون الذكاء الاصطناعي بديهيا أبدا ، ويتعارض الحدس مع القواعد المستخدمة لإنشاء الذكاء الاصطناعي.

أنشأ بعض الأشخاص الذكاء الاصطناعي (AN) ، والذي يعمل على معالجات قادرة على أداء أبسط وظائف الرياضيات والمنطق. تعتمد الذكاء الاصطناعي وجميع برامج الكمبيوتر على الرياضيات لأداء المهام ، ولا يفهم الذكاء الاصطناعي شيئا. بدون فهم أساس الحدس ، لا يمكن للبشر إنشاء نظام يحاكي الحدس بأي طريقة ذات معنى.

ما هي الطرق العشر التي فشلت بها الذكاء الاصطناعي؟

يناقش كتاب الذكاء الاصطناعي الإخفاقات التي واجهتها في تلبية التوقعات والاحتياجات المحددة. يسلط الضوء على أن الذكاء الاصطناعي هي تقنية متطورة ناجحة جزئيا في أحسن الأحوال. إحدى القضايا هي أن الناس يجسدون الذكاء الاصطناعي ، مما يجعله يبدو غير ذكي. يقبل الذكاء الاصطناعي البيانات التي تم تنظيفها ويحللها ويجد الأنماط ويوفر الإخراج المطلوب. يفتقر إلى الفهم والإبداع والمعرفة الشخصية. يتصرف الذكاء الاصطناعي كما صممه مبرمج بشري ، والذكاء هو مزيج من البرمجة الذكية وكميات هائلة من البيانات التي تم تحليلها.

فهم

يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى القدرة الفطرية على الفهم ، حيث يفهم البشر الأشياء من خلال الحواس مثل اللون والذوق والشعور. الذكاء الاصطناعي يعالج الكائنات ذات الخصائص المرتبطة بها ، لكنه يفشل في فهم التوقعات وتلبيتها. يستخدم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات لمعالجة البيانات ، لكن البشر يتحكمون في اتجاه التحليل وتفسير النتائج. على سبيل المثال ، يمكن ل الذكاء الاصطناعي تحليل الأشعة السينية التي تظهر ورما سرطانيا محتملا ، ولكن لا يزال يتعين على الأطباء مراجعة النتائج لتحديد ما إذا كان الورم موجودا أم لا. الذكاء الاصطناعي ينخدع بسهولة ، مما يجعله غير جدير بالثقة لاتخاذ القرارات ، خاصة في السيارات ذاتية القيادة.

يتضمن التفسير التعرف على ما وراء البيانات ، وليس إنشاء بيانات جديدة. يقبل الذكاء الاصطناعي البيانات على أنها حقيقية وحقيقية ، بينما يتعرف عليها البشر على أنها مزيفة أو خاطئة. إضفاء الطابع الرسمي على كيفية تحقيق البشر لهذا الهدف أمر مستحيل حاليا بسبب الجهل البشري.

تجاوز الأرقام البحتة

الذكاء الاصطناعي يعمل فقط مع الأرقام ولا يمكنه فهم الكلمات ، مما يعني أنه لا يمكنه التعبير عن المشاعر أو تجربة تجارب فريدة. وذلك لأن الكلمات تضيع بعد الترميز ، ولا الذكاء الاصطناعي فهم جوهر الكلمات. تحدث نفس العملية مع كل حاسة ، مثل البصر والصوت والشم والذوق واللمس. لا الذكاء الاصطناعي تجربة الألوان بشكل فريد أو حتى تجربة اللون على الإطلاق بسبب عملية التحويل.

النظر في العواقب

يمكن الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات ولكن لا يمكنه إصدار أحكام أخلاقية أو أخلاقية. سيختار دائما الخيار الذي يحتوي على أعلى احتمال للنجاح ما لم يتم توفير وظيفة عشوائية. هذا يجعل الذكاء الاصطناعي غير مؤهلين لعمليات صنع القرار. قد يكون سوء الحكم على قدرة الذكاء الاصطناعي أمرا غير مريح ، لكن الوثوق به في المهام غير المناسبة له يمكن أن يؤدي إلى مشاكل قانونية وعواقب محتملة. على سبيل المثال ، قد يؤدي السماح لسيارة ذاتية القيادة بالقيادة بشكل مستقل في مكان غير مناسب إلى مشاكل قانونية وأضرار ورسوم طبية.

اكتشاف

يمكن الذكاء الاصطناعي إقحام المعرفة الموجودة ولكن لا يمكنها استقرائها لإنشاء معرفة جديدة. غالبا ما يحل المواقف الجديدة كمعرفة موجودة ، بدلا من رؤيتها على أنها فريدة من نوعها. هذا العجز عن تحقيق الاكتشافات يمنع الذكاء الاصطناعي من تلبية التوقعات البشرية. يستخدم البشر المعرفة الحالية لخلق معرفة جديدة ، مما يحقق قفزات إلى معرفة جديدة مع احتمال كبير للنجاح. حتى الأطفال يمكنهم عمل مثل هذه التنبؤات بمعدلات نجاح عالية.

رؤية ما وراء الأنماط

الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط في البيانات التي قد لا يفعلها البشر ، مما يجعلها ذات قيمة. ومع ذلك ، فإن هذه الأنماط ليست بالضرورة حلولا. يعتمد البشر على الحواس الخمس والتعاطف والإبداع والحدس لرؤية ما وراء الأنماط. على سبيل المثال ، يمكن ل الذكاء الاصطناعي رؤية السحب فقط ، ولكن يمكن للبشر رؤية أنماط مختلفة في النجوم والسحب. يقدم الذكاء الاصطناعي الأنماط كمخرجات ولكنه يفتقر إلى الإبداع لفهمها وحلها.

تنفيذ قوانين جديدة

أصبح البشر أكثر دراية بالحواس البشرية ، لكن هذه الحواس لا يمكن تكرارها بسهولة في الأجهزة. Synesthesia ، وهي حالة يتم فيها استخدام حواس متعددة لإدارة مدخل واحد ، تتجاوز قدرات الذكاء الاصطناعي. لإنشاء الذكاء الاصطناعي يحاكي الحس المواكب ، يجب على البشر وصفه وإنشاء أجهزة استشعار.

التعاطف

عدم وجود تعاطف في الذكاء الاصطناعي ، مما يمنعها من التفاعل مع البشر بشكل مناسب. بدون القدرة على الشعور ، لا يمكن للكمبيوتر فهم المشاعر مثل السعادة أو الحزن ، مما يجعله عرضة للخطأ.

يتطلب التعاطف ذكاء قويا داخل الشخصية ، والذي لا يمكن أن يطوره الذكاء الاصطناعي دون تطوير الشعور بالذات. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي قادرا على الشعور ، وهو أمر مستحيل حاليا ، ومنفتح على مشاركة المشاعر مع البشر. الوضع الحالي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يجعل التعاطف مستحيلا.

تطوير علاقات حقيقية

يجمع الذكاء الاصطناعي البيانات ويستخدم الخوارزميات لإنشاء أنماط ، مما يجعلها تبدو مألوفة. ومع ذلك ، فإنه يفتقر إلى المشاعر ولا يمكنه تقدير الشخص. في العلاقات ، يأتي الارتباط الفكري من المنافع المشتركة ، ولكن الذكاء الاصطناعي يعالج البيانات باستخدام خوارزمية محددة.

يتطلب الارتباط العاطفي الوعي الذاتي وخطر الرفض ، وهو ما لا يمكن الذكاء الاصطناعي تقديمه.

تغيير المنظور

يمكن للبشر تغيير الآراء بناء على العواطف ، في حين أن الذكاء الاصطناعي ليس لديه تفضيلات ويمكنه فقط اختيار الإجراءات بناء على الاحتمالات أو القيود أو متطلبات الإخراج العشوائية ، على عكس البشر.

القيام بقفزات إيمانية

الإيمان والثقة ضروريان لأنماط التفكير الشبيهة بالإنسان ، لكن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع إظهار هذه الصفات ، مما يمنعه من استقراء المعرفة. يعتمد الاستقراء على حدس قائم على الإيمان ، وهو ما يفتقر إليه الذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى عدم كفاية البصيرة ، وهو مطلب حاسم للفكر الشبيه بالإنسان.

 

 

الأصلي

As I promised, this month, We will cover the book in three parts so that we can grasp it and ask questions about AI.