ماهي أبرز التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو الدرجة التي يمكن للكمبيوتر الرقمي أو الروبوت الذي يمكن التحكم فيه عن طريق الحاسوب أداء العديد من الوظائف المرتبطة بالأشياء الذكية، لذا يمكن أن يواجه الذكاء الاصطناعي العديد من التحديات التي من أبرزها:

القدرة الحاسوبية

تُعد كَمَيَّة الكهرباء (وغالبًا ما تكون مطلوبة) المستخدمة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي عاملاً أساسيًا في إبعاد العديد من المطورين عن التعلم الآلي والتعلم العميق، وهما الركيزتان الأساسيتان للذكاء الاصطناعي، ليس ذلك فحسب، بل يتطلب أيضًا عددًا كبيرًا من النوى، والوحدات معالجة الرسومات للعمل بكفاءة عالية.

جدير بالذكر أن عددًا كبيرًا من المجالات تحتوي على العديد من الأفكار وتشرح كيفية تنفيذ الأسس الذي يقوم عليها التعلم العميق؛ على سبيل المثال، العمل على تتبع الكويكبات والأجسام الكونية والعمل على توفير الرعاية الصحية وما إلى ذلك.

من هنا يتبين أن الذكاء الاصطناعي يتطلب قوة حوسبية ضخمة للغاية، والحواسيب العملاقة باهظة الثمن تعد الحوسبة السحابية طريقة رائعة لتخزين البيانات والوصول إليها من أي مكان.يهتم العمال بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، باستثناء أنظمة المعالجة المتوازية، ولكن لا يوجد عملي. يمكن للجميع تحمل ذلك، لأن الكَمَيَّة البيانات الضخمة والخوارزميات المعقدة.

المعرفة المحدودة

بغض النظر عمن يهتم بمجال التكنولوجيا؛ مثل العمال وطلاب الجامعات والباحثين، فإن عددًا محدودًا فقط من الأشخاص لديهم معرفة كافية على أعلى مستوى حول ماهية الذكاء الاصطناعي،على الرغم من وجود العديد من الأماكن في السوق الكبيرة تسعى إلى استخدام الذكاء الاصطناعي، والاعتماد عليه بدلاً من الأنظمة التقليدية.

على سبيل المثال؛ هناك عدد كبير من الشركات الصغيرة والمتوسطة،من خلال مهاراتهم، فمن الممكن تحديد طرف مبتكر؛ من أجل زيادة الإنتاج وتنظيم إدارة الموارد، بالإضافة إلى بيع المنتجات عبر الإنترنت، فمن الممكن ضروري لمعرفة كيفية التعرف على سلوك المستهلك، والكفاءة مع سوق التفاعل.

ضعف الثقة

يعد الافتقار إلى الثقة أحد أهم التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي، لأنه بالإضافة إلى معرفة كيف تفهم مجموعة معينة من المدخلات ما يتوقعه نموذج التعلم العميق من المخرجات، فإن الافتقار إلى الثقة يخلق التوتر والقلق. يمكن إنشاء حلول واضحة للعديد من عناصر المشكلة المختلفة، من الصعب على الناس العاديين حلها.

هناك الكثير من الناس في العالم لا يعرفون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى أنهم لا يعرفون حتى بوجوده، باستثناء أنهم لا يعرفون كيفية دمج أساسيات العناصر التي يستخدمونها كل يوم ؛ مثل الهواتف الذكية وأجهزة التلفزيون الذكية، إلى جانب الخِدْمَات المصرفية، حتى السيارات.

مستوى الإنسان

تعد هذه النقطة من أصعب التحديات التي تعيق الذكاء الاصطناعي، وهذا التحدي هو سبب كون الباحثين في طليعة الشركات في مجال خِدْمَات الذكاء الاصطناعي، لذلك تتميز هذه الشركات بمستوى قد يصل إلى 90٪ رغم التدريب. يمكن أن يكون الناس الذين يفعلون ذلك أفضل من ذلك.

لذلك، تحتاج نماذج التعلم العميق إلى الأداء بدقة شديدة، وبالإضافة إلى تحسين كفاءة مجموعة البيانات، هناك حاجة إلى العديد من الخوارزميات، والتي تكون دقيقة ومحدودة، وتتطلب تدريبًا منتظمًا على بيانات الاختبار بالإضافة إلى قوة الحوسبة القوية. 

يؤدي استخدام مزود خدمة إلى تجنب العمل الشاق ؛ لأنه يسمح بتدريب نموذج معين للتعلم العميق باستخدام نموذج مدرب مسبقًا.

مشكلة التحيز

لمواجهة تحدي الذكاء الاصطناعي، حاول التغلب على التحيز والتركيز على حقيقة أن مثل هذا التدريب يحتاج إلى العمل جنبًا إلى جنب في عملية التدريب على الذكاء الاصطناعي، للتدريب بدقة لصالح المجتمع بشكل عام، وهذا يبدأ حتما بمعرفة ذلك الكثيرين.

لذلك، من الضروري التركيز على البيانات حتى نتمكن من عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي وبذل جهود جادة لإزالة مشكلة التحيز في البيانات، على سبيل المثال؛ قاعدة بيانات ImageNet، التي تحتوي على العديد من الوجوه البيضاء، والتي تكون أكبر من غير – وجوه بيضاء.

إذا تم تدريب خوارزمية ذكاء اصطناعي خاصة على قاعدة بيانات لمعرفة ميزات هذه الوجوه، والتي لا تمثل التوازن الصحيح للوجه، فلن تعمل الخوارزمية بشكل جيد على الوجوه غير البيضاء، لذلك هناك تحيز داخلي يحتوي على الكثير من تداعيات.

خصوصية البيانات وأمنها

إن حجر الزاوية في جميع نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي هو توافر البيانات والموارد التي يمكن استخدامها للتدريب، ولأن هذه البيانات يتم إنشاؤها بواسطة ملايين المستخدمين حول العالم، فهناك العديد من الفرص لاستخدام هذه البيانات لأغراض غير أخلاقية المقاصد.

على سبيل المثال؛ الهجمات الإلكترونية على البيانات الشخصية لجميع مستخدمي شبكة معينة عبر الإنترنت، لذلك تبحث العديد من الشركات عن عمل مبتكر لتقليل هذه العوائق بشكل كبير، حيث يقومون بتدريب البيانات على الأجهزة الذكية، ولا توجد طريقة لإرسال عودة البيانات إلى الخادم، ولكن تم إرسال النموذج عاد المدرب لتوه إلى الشركة.

ندرة البيانات

من أهم العوامل التي تساهم في بناء ذكاء اصطناعي فعال: السعي الجاد لاستخدام معلومات وبيانات كبيرة وكافية بكفاءة عالية ؛ من أجل تحقيق أفضل النتائج المرجوة والعكس صحيح، في ظل عدم توفر البيانات المذكورة سابقاً،فإن هذا ستقام العقبات على الطريق المؤدية إلى الاستثمار التجاري.

هذا من بين أنظمة إدارة البيانات المختلفة التي تساعد في تمكين الذكاء الاصطناعي، لذلك من المستحيل تحديد كيف ستزيل الخوارزميات بالضبط المشكلات التي تواجهها، لكن العديد من الشركات تتطلع حاليًا إلى تطوير مناهج منهجية تركز بشكل أساسي على كيفية إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي.

لذلك، يمكن أن تنتج نتائج صحيحة وشاملة حتى في حالة عدم وجود البيانات المطلوبة.

ما هي المشاكل التي يواجهها الذكاء الاصطناعي

مشكلة فقدان الوظيفة

تم إجراء الكثير من الأبحاث حول البطالة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، ووفقًا لجامعة أكسفورد، فإن 47٪ من الوظائف في الولايات المتحدة ستكون مهددة بسبب الأتمتة بحلول عام 2030. 

أكثر المتضررين من هذه المشكلة هم العمال ذوو الدخل المنخفض والمهارات المنخفضة، والذين سيتم استبدالهم بالروبوتات التي تعتمد على الذكاء. مع ارتفاع تكلفة العمال المهرة وتعرض العمال ذوي الأجور المرتفعة لخطر فقدان وظائفهم، يمكن للشركات جني هوامش ربح أكبر من خلال أتمته العمل.

امن و السلامة 

الخوف هو الخوف من أن تفعل هذه الروبوتات شيئًا ضارًا بالبشر، أو تخلق عقولهم الخاصة التي يصعب على البشر التحكم فيها، مثل الأسلحة المستقلة التي يمكن برمجتها لقتل البشر.

المشاكل المتعلقة بالثقة

مع استمرار تطور خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت، فإنها تثير تساؤلات حول الثقة حول قدرتها على اتخاذ قرارات عادلة ومعقولة للبشر.

مشكلة الحساب

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الضخمة وتتطلب قوة حوسبة كبيرة جدًا.

ومع ذلك، مع زيادة حجم البيانات وظهور خوارزميات التعلم العميق، لن تكون قوة الحوسبة الحالية قادرة على تلبية جميع الاحتياجات المعقدة. 

نحن بحاجة إلى أن نكون قادرين على ذلك عمليات الحوسبة إكسابايت القدرة وزيتابايت من البيانات.