مجله هوش مصنوعی

آخرین اخبار و تکنولوژی های هوش مصنوعی را در اینجا بخوانید.

مجله هوش مصنوعی

آخرین اخبار و تکنولوژی های هوش مصنوعی را در اینجا بخوانید.

فناوری هوش مصنوعی و چالش‌های جهانی


فناوری هوش مصنوعی

هر کشوری که پیشرفته‌ترین فناوری هوش مصنوعی را در اختیار داشته باشد می‌تواند بر دنیا حکومت کند. هوش مصنوعی مهم‌ترین فناوری قرن بیست و یکم به شمار می‌رود به همین دلیل باید از برنامه‌ها و فعالیت‌های سایر کشورها در حوزه هوش مصنوعی آگاه باشیم.

در مقاله پیش رو جایگاه فناوری هوش مصنوعی را در سطح جهانی بررسی می‌کنیم و به دنبال آن مسائلی همچون مباحثات سیاسی، داده‌ها، مسائل اقتصادی، کسب‌وکارهای نوپا، تأمین مالی، تحقیق و پژوهش و زیرساخت را مورد مطالعه و بررسی قرار می‌دهیم. در این مقاله مروری اجمالی خواهیم داشت بر ابرقدرت‌های کنونی این حوزه یعنی چین و ایالات متحده و در آینده در مقالاتی جداگانه جایگاه و موقعیت فن‌آوری هوش مصنوعی را در این دو کشور توضیح خواهیم داد. سؤالی که در نهات مطرح می‌شود این است که بشر چگونه با چالش‌های جهانی هوش مصنوعی مقابله خواهد کرد.

 

سیاست‌مداران باید توجه بیشتری به فناوری هوش مصنوعی نشان دهند

اولین موج دیجیتالی کردن در حالی بسط و گسترش پیدا کرد که دولت‌ها دخالت و تأثیر چندانی در شکل‌گیری آن نداشتند. اگرچه طرح‌هایی در دست اقدام است تا انحصار گوگل شکسته شود ( ایالات متحده و اروپا)، برای مثال کشورهای اروپایی شرکت‌های گوگل و فیسبوک را به پرداخت جریمه‌های نقدی محکوم می‌کنند، اما سیاست‌مداران بیش از یک دهه است که از این بازار غافل بوده‌اند.

برای اولین بار در تاریخ و با در نظر گرفتن اهمیت فن‌آوری هوش مصنوعی متوجه شدم که دولت‌های بسیاری اقدامات، طرح‌های ابتکاری و استراتژی‌های متعددی در حوزه هوش مصنوعی تدوین کرده‌اند و این در حالی است ‌که هر کدام از این دولت‌ها اهداف گوناگونی را دنبال می‌کنند و رویکردهای متفاوتی در این راستا اتخاذ کرده‌اند.

فناوری هوش مصنوعی مسئله‌ای است که سیاست‌مداران و دولت‌ها ناگزیر با آن مواجه هستند و خواهند بود. فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند در پیش‌گیری از تغییرات آب‌و‌هوایی و سیاست‌های اقتصادی مؤثر واقع شوند. علاوه بر این هوش مصنوعی مدیریت و حاکمیت صنایع داخلی، امنیت و حریم خصوصی شهروندان را تحت تأثیر قرار می‌دهد.

از این روی ضروری است دولت‌ها استراتژی بلند مدتی برای پایه‌ریزی  و توسعه فناوری هوش مصنوعی تدوین کنند. اما تدوین چنین استراتژی‌ای هزینه‌بر خواهد بود. برای مثال اروپا در تدوین استراتژی‌های بلند مدت و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری با مشکلاتی مواجه است.

فناوری هوش مصنوعی

در مقابل کشور چین برنامه مشخصی برای کنترل و نظارت بر فناوری هوش مصنوعی دارد. چین معتقد است فناوری هوش مصنوعی ابزار مهمی برای سیاست‌های خارجی قوی، سلطه نظامی، پیشرفت اقتصادی و هم‌چنین کنترل و نظارت بر جمعیت یک کشور است.

ایالات متحده تحقیقات و پژوهش‌های بی‌شماری در حوزه هوش مصنوعی انجام می‌دهد و از وجود شرکت‌های بزرگی همچون گوگل، مایکروسافت، فیسبوک و آمازون بهره‌مند است و این در حالی است که هر کدام از این شرکت‌ها در زمینه توسعه فناوری هوش مصنوعی پیشگام هستند.

هرچند دونالد ترامپ تاکنون اقدمات ویژه‌ای در زمینه هوش مصنوعی انجام نداده اما دولت ایالات متحده دهه‌ها است که از طریق وزارت‌خانه‌ها و سرویس‌های مخفی خود به تحقیق و پژوهش در زمینه هوش مصنوعی مشغول است و فن‌آوری‌های هوش مصنوعی را در حوزه‌های گوناگون پیاده‌سازی و اجرا می‌کند.

دو کشور کانادا و فلسطین اشغالی از اهمیت یکسانی برخوردار هستند اما نسبت به سایر کشورهایی که بر سر هوش مصنوعی با یکدیگر به رقابت می‌پردازند، پیشرفت‌های کمتری دارند.

فلسطین اشغالی در حوزه فناوری پیشتاز است و تعداد شرکت‌های هوش مصنوعی این کشور نسبت به مجموع شرکت‌های هوش مصنوعی آلمان و فرانسه بیشتر است ( برای کسب اطلاعات بیشتر به چشم‌انداز جهانی هوش مصنوعی رجوع کنید). دانشگاه‌های متعددی در فلسطین اشغالی وجود دارد و علاوه بر این، این کشور به بازارهای سرمایه آسیا و آمریکا دسترسی دارد و با دولت و صنایع نظامی همکاری‌های نزدیکی دارد. Intel یکی از شرکت‌های این کشور موسوم به Mobileye را به قیمت ۱۵ میلیارد دلار خریداری کرد و  این تنها نمونه کوچکی از فضای پویای هوش مصنوعی در فلسطین اشغالی است.

طی ۷ سال گذشته کشور کانادا تا حد زیادی از مزایای فن‌آوری یادگیری عمیق بهره‌مند شده است. جفری هینتون، یان لوگن، یوشیا بنگیومشهورترین پژوهش‌گران این حوزه هستند. هر سه پژوهش‌گر مذکور در دوره‌های مختلف در مؤسسه تحقیقات پیشرفته کانادا مشغول به تحقیق و پژوهش بوده‌اند. این سه پژوهش‌گر توانستند از آخرین «زمستان هوش مصنوعی» عبور کنند و از آن زمان به بعد در حال شکل‎‌دهی بازار هستند.

کشور کانادا استراتژی مشخصی برای هوش مصنوعی در اختیار دارد و  سال‌ها است که به تحقیق و پژوهش، سرمایه‌گذاری و پیاده‌سازی و اجرای فن‌آوری‌های هوش مصنوعی مشغول است.

علاوه بر این سه کشور ژاپن، کره و هند نیز پیش‌نیازهای لازم برای آن‌که طی سال‌های آتی نقش مؤثری در حوزه هوش مصنوعی ایفا کنند را در اختیار دارند.

برای کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه می‌توانید گزارش استراتژی‌های ملی هوش مصنوعی که توسط Konrad Adenauer Foundation تدوین شده را مطالعه کنید (بخش اول و بخش دوم).

 

قدرت اقتصادی و فناوری هوش مصنوعی

هرچند وظیفه تدوین و تنظیم ضوابط و مقررات لازم برای تحقیق و پژوهش، تأمین منابع مالی، آموزش، داده و ارتقاء بر عهده دولت‌ها است اما در نهایت این شرکت‌ها هستند که باید فناوری هوش مصنوعی را توسعه دهند و آن را به بازار عرضه کنند.

پیش از هر چیز باید منافع ملی را در نظر گرفت. به بیانی دیگر شرکت‌های سراسر دنیا باید در طرح‌ها، تحقیقات و محصولات هوش مصنوعی خود منافع ملی را در نظر بگیرند. به عقیده من گوگل (Alphabet)، آمازون، مایکروسافت رهبری هوش مصنوعی در جهان را در دست دارند. بزرگ‌ترین شرکت‌های اینترنتی کشور چین موسوم به Alibaba، Baidu و Tencent نیز در این حوزه پیشتاز هستند.

دو نوع شرکت در حوزه هوش مصنوعی فعالیت دارند: شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را توسعه می‌دهند و آن را به عنوان محصولی بنیادی به فروش می‌رسانند و شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی در راستای تکمیل زنجیره ارزشی خود استفاده می‌کنند.

در هر حال هر شرکتی که امروزه مشغول به فعالیت است ناگزیر به استفاده از فناوری هوش مصنوعی است. از یک سو هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین مدل‌های کسب‌و‌کار موجود شود و از سوی دیگر می‌توان از این فن‌آوری در فرایندهای بی‌شمار شرکت‌ها  از جمله حسابداری، اداره کردن، تولید، بازاریابی، فروش، امور اداری، مدیریت پرسنل و استخدام بهره جست.

در هر حال یکی از اصلی‌ترین انگیزه‌های استفاده از هوش مصنوعی کاهش هزینه‌ها و به حداکثر رساندن سود است. البته کنترل این فناوری هم مهم است. هوش مصنوعی جایگزین مشاغلی می‌شود که پیش از این انسان‌ها انجام می‌دادند. اغلب مواقع پس از آن‌که هوش مصنوعی برای مدتی آموزش دید سریع‌تر، کارآمدتر از انسان‌ها عمل می‌کند و هزینه‌های استفاده از آن نیز در مقایسه با انسان‌ها کمتر خواهد بود. انسان‌ها مریض می‌شوند، به تعطیلات، غذا و خواب نیاز دارند. انسان‌ها نیاز به سرگرمی دارند و استعفا می‌دهند و یا بازنشسته می‌شوند. فن‌آوری هوش مصنوعی می‌تواند به صورت تمام وقت کار می‌کند و این در حالی است که نیازی نیست حقوق آن‌ را افزایش داد. هرچه شرکت‌ها بیشتری از فن‌آوری هوش مصنوعی استفاده کنند، کمتر به نیروهای کار (انسان) نیاز خواهند داشت.

 

داده یک مزیت رقابتی است

پایه و اساس تمامی فناوری‌های هوش مصنوعی داده است. از این روی در بخش‌های مختلفی به داده نیاز خواهیم داشت. پیش از هر چیز برای آموزش و تحقیق و پژوهش در زمینه هوش مصنوعی محدودبه داده نیاز داریم. هر چه سطح دیجیتالی بودن مدل کسب‌و‌کار شما بیشتر باشد، داده‌های بیشتری خواهید داشت. به همین دلیل پیشتازان بازاریابی (گوگل، فیسبوک)، شرکت‌های نرم‌افزاری ( Salesforce، Microsoft) و خرده‌فروش‌های الکترونیک (Zalando، Amazon) سال‌ها است که در حوزه فن‌آوری هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند.

تعدادی از بانک‌ها نیز سریعاً متوجه اهمیت هوش مصنوعی شدند. از این روی گلدمن ساکسو جی پی مورگانکارمندان زیادی استخدام کردند که همگی در زمینه یادگیری ماشین و علوم داده تخصص دارند و فعالیت می‌کنند. شرکت‌هایی که خودشان داده دارند بر سایر شرکت‌ها برتری دارند و می‌توانند به مزیت رقابتی بزرگی دست پیدا کنند. شرکت‌هایی که داده‌ ندارند باید داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره و ارزیابی کنند.

مسائل مربوط به داده موجب شده کشورها قوانین مختلفی در زمینه عدم افشای اطلاعات وضع کنند و به همین دلیل اروپا در شرایط نابسامان و نابرابری قرار گرفته است. هدف از تنظیم قانون عمومی عدم افشای اطلاعاتایجاد بازار داخلی داده در اروپا بوده اما در حال حاضر نقطعه ضعف بزرگی برای اروپا است.

ترس از قانون و مقررات تمامی صنایع را فلج می‌کند. با گفت‌و‌گو با درمان‌گاه‌ها و پزشکان متوجه شدم که صنعت بهداشت و درمان دیگر داده‌های خود را با دیگران به اشتراک نمی‌گذارد. عدم به اشتراک‌گذاری داده‌های پزشکی و درمانی با دیگران به قیمت جان دیگران تمام می‌شود، چرا که این داده‌ها برای پژوهش در زمینه سلامتی و الگوریتم‌های افزایش طول عمر اهمیتی حیاتی دارند.

عدم قطعیت راجع به داده‌ها در حال فلج کردن صنعت اروپا است. ترس از مجازات و جریمه موجب شده ‌کسی داده‌ها را جمع‌آوری نکند. در عصری که داده‌ها نقاط قوت ما هستند، کاری کرده‌ایم که داده‌ها باعت ترس و وحشت دیگران شده‌اند.

اروپا مهم‌ترین بازار داده در دنیا است اما ما در حال هدر دادن توا‌نمندی‌های خود هستیم. از سوی دیگر چین نقطه مقابل اروپا است. دولت چین به طور فعالانه به تبادل و متمرکز‌سازی داده‌ها کمک می‌کند ( در بخشی که به کشور چین اختصاص داده‌ام بیشتری راجع به آن توضیح خواهم داد). علاوه بر این شهروندان آزادنه داده‌های خود را به اشتراک می‌گذارند و نگرانی کمتری راجع به این موضوع دارند. در واقع در قرن بیست و یک حریم خصوصی معنایی ندارد. تمامی فعالیت‌های دیجیتالی محاسبه و ذخیره می‌شوند. با این وجود اروپا کماکان راه قدیمی در پیش گرفته است.

 

کسب‌و‌کارهای نوپای هوش مصنوعی غول‌های هوش مصنوعی فردا هستند

کسب‌وکارهای نوپا اهمیت زیادی برای اقتصاد یک کشور دارند چرا که دو عملیات اساسی و ضروری یک زیست‌بوم را بر عهده دارند. کسب‌و‌کارهای نوپا عامل نوآوری و خلاقیت هستند. این شرکت‌های جوان معمولاً نسبت به شرکت‌های قدیمی‌تر شجاعت، سرعت و انعطاف‌پذیری بیشتری در تولید و توسعه محصولات جدید دارند. از آن‌جایی‌که معمولاً کسب‌و‌کارهای نوپا توسط منابع مالی صندوق‌های خطرپذیر و فرشتگان کسب‌و‌کارها پشتیبانی و حمایت می‌شوند، ریسک‌پذیری بیشتری دارند و انتظار دارند به موفقیت‌های بزرگ‌تر و چشمگیری نائل شوند.

هرچند ۹۵ درصد از کسب‌و‌کارهای نوپا همان پنج سال اول از بازار خارج می‌شوند و نمی‌توانند به فعالیت خود ادامه دهند اما زیست‌بوم از مزایای آن‌ها بهره‌مند می‌شود.

شرکت‌ها می‌توانند شرکت‌های دیگر را به تملک خود درآورند و از این طریق محصولات و نوآوری‌ها و ابتکارات جدیدی به دست آورند. کارفرمایان سابق نیز شغل‌های جدیدی پیدا می‌کنند و دانش خود را منتقل می‌کنند. از سوی دیگر سرمایه‌گذاران و بنیان‌گذاران هم دانش خود را در پروژه‌های جدید به کار می‌بندند و در همان حال می‌توانند دانش جدید کسب می‌کنند.

چنان‌چه شرکت‌های جوان بتوانند پنج‌سال اول را تاب بیاورند منابع مالی آن‌ها ( از سرمایه‌گذاری‌های بذر و عرضه عمومی اولیه) تأمین می‌شود، استعدادها و نخبگان به سوی آن‌ها جذب می‌شوند، رشد می‌کنند و محصولاتی توسعه می‌دهند که مصرف‌کنندگان حاضرند هزینه استفاده از آن را پرداخت کنند و در نهایت به یک شرکت تبدیل می‌شوند. فیسبوک، گوگل، اَپل، آمازون و Uber کار خود را به عنوان کسب‌و‌کارهایی نوپا آغاز کردند و امروزه کنترل و رهبری بازار را در دست دارند.

چارلز ادوارد بویمدیر عامل Ronald Berger در کنفرانس ۲۰۱۸ ظهور هوش مصنوعی
 اظهار داشت موج بعدی شرکت‌های تریلیون دلاری شرکت‌هایی خواهند بود که در زمینه هوش مصنوعی فعالیت دارند. تحقق این هدف بدون وجود کسب‌و‌کارهای نوپا عملی نخواهد شد. به همین دلیل باید افراد و گروه‌‌ها را به تأسیس کسب‌و‌کارهای نوپا تشویق کنیم.

 

تحقیق و پژوهش اهمیتی بیش از پیش دارد

کشف مجدد یادگیری عمیق آغاز راه بود. این حوزه با بهره‌گیری از رویکردهای جدید CNN و GAN و الگوریتم‌های پیشرفته تکامل پیدا کرد ( سخنرانی علمی پروفسور دامیان بروث در کنفرانس ۲۰۱۷ ظهور هوش مصنوعی مقدمه مناسبی بر یادگیری عمیق است). زبان‌شناسی محاسباتی پیرامون پردازش زبان طبیعیو تولید زبان طبیعینیز پیشرفت‌های چشمگیری را تجربه کرده است.

امروزه و پس از آن‌که در سال ۲۰۱۲ توان محاسباتی لازم را کسب کردیم و امکان دسترسی به داده‌ها برای ما فراهم شد تعداد کثیری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی محدودحاصل نتایج تحقیقات و پژوهش‌های سی سال گذشته هستند.

سرمنشأ تحقیقات و پژوهش‌های هوش مصنوعی کجاست؟

از یک سو می‌توان گفت که سر منشأ این پژوهش‌ها دانشگاه‌ها هستند. دانشگاه اِم آی تی، استنفورد، دانشگاه کارنگی ملونو برکلیپیشتازان تحقیق و پژوهش در زمینه هوش مصنوعی هستند  ( برای کسب اطلاعات بیشتر به گزارش AI index که توسط دانشگاه استنفورد گردآوری شده رجوع کنید).

دانشگاه MIT به تنهایی تا سال ۲۰۲۰، ۱ میلیارد دلار در زمینه آموزش برنامه‌های مدارج جدید هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری خواهد کرد. از سوی دیگر شرکت‌ها نیز به یکی از پیشگامان تحقیق و پژوهش در زمینه هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. حتماً اسم DeepMind شرکت گوگل به گوش شما خورده است. شرکت مایکروسافت بیش از ۸۰۰۰ پژوهش‌گر هوش مصنوعی دارد. افراد نخبه با در اختیار داشتن داده‌ها و منابع مالی بیشتر تحقیقات و پژوهش‌هایی برای شرکت‌ها انجام می‌دهند: ریچارد سوچر
 (Salesforce، یان لوکن (فیسبوک)، اندور اِن جی(تا سال ۲۰۱۷ در Baidu) یا دمیس هسابیس
(گوگل).

در مقابل شرکت‌ها و دانشگاه‌های اروپایی از پیشگامان تحقیق و پژوهش در زمینه هوش مصنوعی نیستند. البته اروپا از وجود افرادی همچون پروفسور یورگن اِشمیتد، پروفسور فرانچسکا روسی و پروفسور هانس اوسکوغیتبهره‌مند است.
علاوه بر این در مؤسسه فناوری کارلسروهه، دانشگاه صنعتی مونیخ، دانشگاه صنعتی برلین، دانشگاه استابروک( علوم شناختی)، آکسفورد و دانشگاه کمبریج دوره‌هایی با محوریت هوش مصنوعی برگزار می‌شود. اما درجه اهمیت تمامی مواردی که به آن‌ها اشاره شد  متوسط است و در سطح بین‌المللی به عنوان پژوهش‌هایی با کیفیت بالا شناخته نمی‌‍شوند.

در مقابل نمؤسسه تحقیقاتی هوش مصنوعی آلما، چندین مؤسسه ماکس پلانکمؤسسه ماکس پلانکو مؤسسه فرونوفردر آلمان تحقیقات و پژوهش‌های کاربردی انجام می‌دهند. با این وجود حتی این مؤسسات نمی‌توانند در رقابت بر سر جذب نخبگان، سرمایه و داده موفقیت چندانی کسب کنند. اما در دهه‌های آتی و در زمان طرح این سؤال که چه کسی اولین هوش مصنوعی عمومی را توسعه خواهد داد، تحقیقات و پژوهش‌ها عامل تعیین‌کننده‌ای خواهند بود.

پیشنهاد ویدئو: سخنرانی علمی پروفسور هانس اوسکوغیت با موضوع ابرهوش در کنفرانس ۲۰۱۷ ظهور هوش مصنوعی

 

بدون وجود زیرساخت هوش مصنوعی هم وجود نخواهد داشت

در این‌جا منظور از زیرساخت صرفاً امکان دسترسی به داده‌ها نیست. در این مقاله واژه زیرساخت توان محاسباتی و عملیاتی را نیز در بر می‌گیرد. پیش از این NVIDIA  به خاطر تولید کارت‌ گرافیک‌ شناخته می‌شد. در حال حاضر NVIDIA یکی از تولیدکنندگان پیشگام GPUها است که به طور فزاینده‌ای در پیاده‌سازی و اجرای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. گوگل و Intel و شرکت‌های زیاد دیگری به توسعه انواع و اقسام گوناگون تراشه‌های هوش مصنوعیمشغول هستند. در همین زمان شرکت‌های مایکروسافت، AWS، گوگل، IBM نیز ظرفیت سرویس‌های ابری خود را در سراسر جهان افزایش می‌دهند تا بتوانند پاسخ‌گوی تقاضا‌ی رو به افزایش برای این فن‌آوری باشند. کشور چین تا حد زیادی بر توسعه  ۵G تمرکز کرده اما اروپا در این حوزه نیز فعالیت چندانی ندارد؛ فن‌آوری ۵G برای برنامه‌های کاربردی لحظه‌ای هوش مصنوعیو صنعت شبکهاهمیتی حیاتی دارد.

 

ضرورت تأمین منابع مالی هوش مصنوعی

توسعه فن‌آوری هوش مصنوعی هزینه‌بر است. تعداد پژوهشگران برتر هوش مصنوعی اندک است و سالانه حقوقی تا ۳۰۰.۰۰۰ یورو دریافت می‌کنند. داده‌ها را باید جمع‌آوری، ذخیره و برچسب‌گذاری کرد. برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی باید زمان زیادی صرف آزمایش، خطاها و روش‌های جدید کرد.

فن‌آوری‌های هوش مصنوعی به داده نیاز دارند و باید آن‌ها را آموزش دارد. شرکت‌ها، کسب‌و‌کارهای نوپا، سرمایه‌گذاران و دولت‌ها هزینه‌های توسعه فن‌آوری‌های هوش مصنوعی را پرداخت می‌کنند. کشور چین با آگاهی به این موضوع در حال سرمایه‌گذاری بیش از ۱۳۰ میلیارد یورو در بازار هوش مصنوعی چین است. استان‌هایی از جمله پکن، شانگهای و تیانجیندر حال سرمایه‌گذاری میلیاردها یورو در صنعت هوش مصنوعی بومی خود هستند. در ایالات متحده نیز شرکت‌های گوگل، IBM، مایکروسافت، آمازون، فیسبوک و اَپل تا سال ۲۰۱۵ بیش از ۵۵ میلیارد دلار در این حوزه سرمایه‌گذاری کرده‌اند. بدون پول هوش مصنوعی هم وجود نخواهد داشت. و اروپا در این زمینه نیز از سایر کشورها عقب مانده و مبالغ کمی در این حوزه سرمایه‌گذاری می‌کند.

در سال ۲۰۱۸ پارلمان فدرال آلمان، بوندستاگ، منابع مالی فن‌آوری هوش مصنوعی را تا سقف ۵۰۰.۰۰۰ یورو تأمین کرد. قرار است بوندستاگ ۵۰۰ یک سرمایه‌گذاری میلیون یورویی دیگر در این حوزه انجام دهد اما هنوز این سرمایه‌گذاری را انجام نداده است. با سرمایه‌گذاری این مبالغ ناچیز نمی‌توان به موفقیت چندانی دست یافت.

در همین زمان چین منابع مالی ۴۰۰ کُرسی جدید برای هوش مصنوعی را تأمین کرده است. اما تا به امروز  ۱۰۰ کُرسی استادی جدیدی که در استراتژی هوش مصنوعی آلمان به آن اشاره شده اقدام و فعالیت خاصی انجام نداده‌اند. اما بریتانیای کبیر ، علی‌رغم برگزیت، رویکرد متفاوتی با سایر بخش‌های اروپا در پیش گرفته است.  در بریتانای کبیر سرمایه‌گذاری‌های بیشتری در کسب‌و‌کارهای نوپا و دانشگاه‌های فعال در زمینه هوش مصنوعی انجام می‌شود.

برای کسب اطلاعات بیشتر در زمینه جایگاه و موقعیت کنونی هوش مصنوعی می‌توانید گزارش ۲۰۱۹ جایگاه هوش مصنوعی را مطالعه کنید و ویدئوی سخنرانی‌ من در کنفرانس ظهور هوش مصنوعی را تماشا کنید.

 

جایگاه اروپا در مسابقه تسلیحات هوش مصنوعی

همان‌گونه که پیش از این نیز گفتیم، در حال حاضر اروپا در حوزه هوش مصنوعی از کشورهای دیگر عقب مانده است. درحالی‌که اروپا هنوز به این فکر می‌کند که آیا وارد این رقابت شود یا خیر، چین و ایالات متحده، فلسطین اشغالی، بریتانیا، کانادا بر سر داده، بازارها و نخبگان با یکدیگر به رقابت می‌پردازند. مشکلاتی که در اروپا با آن مواجه هستیم را خودمان به وجود آورده‌ایم، این مشکلات در نتیجه عدم جاه‌طلبی، بینش ناکافی ما شکل گرفته‌اند.

علاوه بر این در اروپا مبالغ کمی به آموزش اختصاص داده می‌شود. بودجه کافی به مدارس و دانشگاه‌ها و هم‌چنین دانش‌آموزان و دانشجویان تعلق نمی‌گیرد. به بیانی دیگر کودکان اروپایی به حد کافی در زمینه مهارت‌های دیجیتالی آموزش نمی‌بینند. دانش‌آموزان اروپایی به ندرت موضوعات و دروس مرتبط با هوش مصنوعی را انتخاب می‌کنند. علاوه بر تمامی مواردی که به آن‌ها اشاره شد امکان آموزش مجدد برای نیروی کار هم اندک است؛ در صورتی که نیرو‌های کار دوباره آموزش ببینند می‌توانند دانش و مهارت‌های لازم برای صنعت دیجیتالی را فرا بگیرند.

نتایج حاصل از تحقیقات و پژوهش‌ها به کندی به صنعت منتقل می‌شود. نتایج حاصل از تحقیقات و پژوهش‌ها یا نادیده گرفته می‌شوند و یا بروکراسی‌های مربوط به انتقال مالکیت فکری به ویژه برای شرکت‌های نوپا و شرکت‌های اسپین‌آففرایند دشواری است.

منابع مالی کسب‌و‌کارهای نوپای هوش مصنوعی در اروپا به اندازه کافی تأمین نمی‌شود. شرکت‌ها باید محصولاتی مانند دوچرخه و یا اسکوتر برقی بفروشند تا بتوانند سرمایه‌گذاری‌های سرمایه‌گذاران را جذب کنند اما اگر بخواهند در حوزه فن‌آوری فعالیت کنند شانس کمی برای جذب سرمایه‌گذاری‌ها دارند. به عبارت دیگر هر چه محصول پیچیده‌تر باشد ، امکان جذب سرمایه‌ هم کمتر است. از سوی دیگر هر چه مدل کسب‌و‌کار ساده‌تر باشد، سرمایه‌گذاران بیشتر به سوی آن جذب می‌شوند و سرمایه‌های خود را در آن سرمایه‌گذاری می‌کنند.

هرچند بسیاری از نخبگان آسیایی و آمریکایی تمایل دارند در اروپا مشغول به کار شوند اما به لحاظ بروکراسی عملی اشتغال آن‌ها کار دشواری است. از زمان هجوم موج‌های پناهندگان به اروپا ادارات دچار آشفتگی شده‌اند. تقریباً غیر ممکن است که بتوان توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی ایرانی، روسی یا چینی را استخدام کرد. در حال حاضر امکان عدم پذیرش نخبگان در اروپا بیشتر از پذیرش آن‌ها است.

علاوه بر این اروپا فاقد استراتژی هوش مصنوعی است. کشورهایی همچون فنلاند، سوئد، هلند و یا فرانسه استراتژی‌های هوش مصنوعی خود را تدوین کرده‌اند و جاه‌طلبی لازم را هم دارند.

زمانی که در سال ۲۰۱۸ در کمیسیون اروپابودم یکی از پژوهشگران بلغاری گفت که خوش می‌شود اگر کشورش فقط یک طرح برای هوش مصنوعی داشته باشد. به گفته این پژوهشگر وضعیت تمامی بخش‌های اروپا بدتر از اروپای غربی است.

من نمی‌گویم که سیاست‌مداران باید تمامی مشکلات را حل کنند. شرکت‌های کماکان باید به ساخت محصولات ادامه دهند، بنیان‌گذاران باید کسب‌و‌کارهای نوپا تأسیس کنند، صندوق‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر باید منابع مالی کسب‌و‌کارهای نوپا را تأمین کنند و پژوهشگران هم باید وقت خود را صرف تحقیق و پژوهش کنند.

اما سیاست‌مداران می‌توانند یک استراتژی مشخص تدوین کنند و از این طریق از ما حمایت و پشتیبانی کنند. سیاست‌مداران به جای آنکه مانع چارچوب‌های قانونی و نظارتی شوند باید چارچوب‌های نظارتی و قانون تنظیم کنند. دولت باید در سرمایه‌گذاران انگیزه سرمایه‌گذاری ایجاد کند و الگوی آن‌ها باشد. علاوه بر این سیاست‌مداران باید از آموزش دانش‌آموزان، دانشجویان و تحصیلات باکیفیت حمایت و پشتیبانی کنند.

در مقالات راجع به مواردی که به آن‌ها اشاره شد بحث و گفت و گو شده (استراتژی هوش مصنوعی دولت فدرال آلمان) اما در عمل کاری از پیش نمی‌برند.

 

چالش‌های جهانی برای بشریت

اروپا بخشی از جهان را تشکیل می‌دهد و باید با مراتب قدرت جهان سازگار شود. از این روی صنعت رو به رشد هوش مصنوعی با چالش‌های زیادی مواجه می‌شود. اولین چالشی که هوش مصنوعی با آن مواجه است مسئله عدم افشا و حفاظت از اطلاعات است. چه استانداردهایی باید اجرا شود؟ در حال حاضر اروپا استانداردهای مشخصی تنظیم و تدوین کرده است که بر مبنای آن‌ها شرکت‌ها باید فن‌آوری‌های هوش مصنوعی را خارج از اتحادیه اروپا توسعه دهند.

آیا در آینده قانون عدم افشای اطلاعات را کنار می‌گذاریم و همچون چین رویکرد آزادنه‌ای نسبت به داده‌ها خواهیم داشت؟ یا اروپا رویکرد میانه ای در پیش خواهد گرفت؟

 

کنترل و نظارت بر فناوری هوش مصنوعی ضروری است

علاوه بر این تمامی دولت‌ها باید فناوری هوش مصنوعی را تحت کنترل و نظارت داشته باشند و قوانینی برای این حوزه وضع کنند. فن‌آوری هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای رسانه‌ها، صنایع، آموزش، امنیت، صنایع نظامی و بازارهای مالی را تحت تأثیر قرار می‌دهد. به همین دلیل لازم است قوانین و مقرراتی برای چگونگی کنترل و نظارت بر هوش مصنوعی ( و شرکت‌هایی که آن را طراحی می‌کنند ) وضع شود.

برای مثال یک شرکت چینی موسوم به Squirrel AI  به میلیون‌ها دانش‌آموز کمک کرد تا محتوای آموزشی فردی و شخصی تولید کنند که مطابق با مهارت‌ها و سرعت یادگیری آن‌ها است. اما در اروپا چه کسی فن‌آوری‌های هوش مصنوعی را به لحاظ محتوا و موضوع کنترل و نظارت می‌کند؟ به عقیده من وزارت‌های آموزش بومی در جایگاهی نیستند که بتوانند این کار را انجام دهند. به همین دلیل مقامات مسئل باید متخصصین لازم را استخدام کنند، مفاهیم را تدوین کنند و آن‌ها را به اجرا درآورند. این کار زمان‌بر است باید پیش از آن‌که دیر شود انجام شود.

 

لزوم تدوین چارچوب اخلاقی برای فناوری هوش مصنوعی

فناوری هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تصمیم‌گیری است و تقریباً  در هر تصمیم‌گیری باید مسائل اخلاقی را در نظر گرفت. اخلاقیات و اصول و ضوابط اخلاقی هوش مصنوعی از اجزای جدایی ناپذیر تحقیقات و پژوهش‌ها و به‌کار گیری فن‌آوری هوش مصنوعی هستند.

فناوری هوش مصنوعی می‌تواند مانع و یا باعث تشدید تعصب، نژادپرستی، فساد و تبعیض جنسی شود. به همین دلیل لزوم تدوین و تنظیم یک چارچوب اخلاقی برای فن‌آوری هوش مصنوعی به شدت احساس می‌شود. در سطوح بالاتر، تمامی مناطق فرهنگی ناگزیر به استفاده از آن هستند. به چه نوع فناوری هوش مصنوعی نیاز داریم؟ این فناوری‌ها چه ارزش‌هایی باید برای ما به ارمغان می‌آورند؟

هر چه زودتر باید راجع به اصول و ضوابط اخلاقی هوش مصنوعی تصمیم‌گیری کنیم. در حال حاضر، فن‌آوری‌های هوش مصنوعی در حال توسعه داده می‌شوند که هیچ‌گونه نظارت اخلاقی بر آن‌ها صورت نمی‌گیرد. تصمیم‌گیری راجع به این‌که در آینده ماشین‌ها چگونه عمل کنند به توسعه‌دهندگان بستگی دارد. اما جامعه هم باید نسبت به درست و غلط بودن امور این‌چنین سخت‌گیری داشته باشد.

از این روی تمامی ملت‌ها، سیستم‌های دولتی و گروه‌های نژادی باید راجع به چارچوب‌های اخلاقی فن‌آوری‌های هوش مصنوعی خود به بحث و گفت‌و‌گو بنشینند.

شرکت‌ها ‌هم باید همین رویه را در پیش بگیرند. تمامی شرکت‌ها همان‌گونه که یک متخصص عدم افشا و حفاظت از اطلاعات و متخصص داده‌ دارند باید یک متخصص علم اخلاق هوش مصنوعی را هم به استخدام خود در آورند. وظیفه متخصص علوم اخلاقی هوش مصنوعی این است که از ‌شود که مطمئین شود داده‌ها عاری از هر گونه سوگیری هستند و تبعیض ایجاد نمی‌کنند.

 

ظهور  فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی

علاوه بر این لازم است مسئله رشد و پرورش هوش و هم‌چنین تأثیر فناوری هوش مصنوعی را نیز مد نظر قرار دهیم. اخیراً مایکروسافت یک میلیارد دلار دیگر برای تحیقیق و پژوهش در زمینه هوش مصنوعی عمومی در اختیار OpenAI گذاشته است، علاوه بر این ایلان ماسکنیز یک میلیارد دلار دیگر به این طرح اختصاص داده است. ماسک، زاکربرگ، هاوکینگو گیتسراجع به هوش مصنوعی اخطار داده‌اند. در حال حاضر ممکن است سیریاحمق به نظر برسد اما تا ده سال آینده هوشمندی آن بیشتر از انسان‌ها خواهد بود.

هوش مصنوعی هر روز باهوش‌تر، سریع‌تر، تواناتر و داناتر می‌شود. برخلاف ماهیت زیست‌شناختی انسان‌ها، فن‌آوری‌های هوش مصنوعی هیچ محدودیتی ندارند. در نتیجه هر روز باید عمیقاً راجع به هوش مصنوعی عمومی، هوش مصنوعی قویو هوش مصنوعی سوپرفکر کنیم. علاوه بر این موضوعاتی همچون رابط های عصبی و سیستم عامل‌های انسانی را نیز باید مد نظر قرار دهیم.

پیشنهاد ویدئو: سخنرانی علمی دکتر لیندراجع به هوش مصنوعی قوی در کنفرانس ۲۰۱۹ ظهور هوش مصنوعی.

 

ماشین‌ها به انرژی نیاز دارند

یکی دیگر از چالش‌های جهانی فناوری هوش مصنوعی نیاز ماشین‌ها به انرژی است. ذهن انسان‌ها به اندازه یک لامپ به الکتریسیته نیاز دارد، اما نرم‌افزارهای کاربردی هوش مصنوعی انرژی بر هستند. در نتیجه اگر می‌خواهیم در زمینه فناوری رشد و پیشرفت کنیم، باید مشکلات کمبود انرژی را برطرف کنیم. در غیر این صورت همه مردم نمی‌توانند مدت زمان زیادی عمر کنند و زندگی سالمی داشته باشند.

 

جامعه‌ای بدون کار؟

علاوه بر این ما به عنوان یک جامعه باید راجع به تأثیرات فناوری‌های هوش مصنوعی بر مشاغل‌مان بحث و  گفت‌و‌گو کنیم. ما به ویژه آلمانی‌ها می‌ترسیم که هوش مصنوعی جایگزین شغل‌های‌ ما بشود.

من شخصاً خوشحال می‌شوم اگر هوش مصنوعی بتواند به جای من کار کند. اما هوش مصنوعی شغل‌های شما را از رده خارج نمی‌کند. طبق برآوردهای من و با توجه به این‌که ماشین‌ها سریع‌تر هستند و هزینه استفاده از آن‌ها ارزان‌تر است تا ۲ سال آینده ۵۰ درصد از مشاغل انسان‌ها را ماشین‌های انجام خواهند دارد.

در همان حال که توسعه و پیشرفت موضوع مثبت است چالش هم است. مشاغل جدید بسیاری به وجود خواهد آمد که امروزه حتی فکر کردن به چنین مشاغلی برای ما دشوار است. این مشاغل شامل مربی‌های مهدکودک هوش مصنوعی، تعلیم‌دهندگان هوش مصنوعی، متخصصین علوم اخلاق هوش مصنوعی و کنترل‌کنندگان هوش مصنوعی می‌شود.

از این روی باید راجع به چگونگی بازآموزی افرادی که امروز مشاغلی برعهده دارند و در آینده ماشین‌ها جایگزین مشاغل آن‌ها می‌شوند تعمق کنیم. این بازآموزی بزرگ‌ترین بازآموزی نیروهای کار در سراسر تاریخ انسان‌ها خواهد بود. برخی از افراد در مقابل بازآموزی مقاومت خواهند کرد، چه اتفاقی برای این افراد خواهد افتاد؟

برخی از آن‌ها آزادی در پیش می‌گیرند و زندگی‌های‌شان را مجدداً طراحی می‌کنند. امیدوارم در آینده زندگی به معنای کار کردن نباشد بلکه زندگی لذت بردن از زندگی باشد. امیداورم در آینده به مرحله ای برسیم که مردم برای این‌که که می‌خواهند کار کنند نه برای این‌که مجبور هستند. بگذارید ماشین‌های کارهایی را انجام دهند که کسی نمی‌خواهد سراغ آن‌ها برود. و در نهایت به افرادی که فعالیت‌های اجتماعی مهمی از جمله رشد و پرورش کودکان، آموزش دانش‌آموزان و پرستاری از سالمندان را انجام می‌دهند حقوق بیشتری پرداخت کنیم.

 

چگونگی توزیع ثروت

احتمالاً یکی از چالش‌هایی که با آن مواجه می‌شویم چگونگی توزیع ثروت است. اگر شرکت‌ها برای رسیدن به همان میزان بهره‌وری به نیروی کار کمتری نیاز داشته باشند سود ‌آن‌ها ‌ها افزایش پیدا می‌کند. اما معمولاً شرکت‌ها در مالکیت خانواده‌ها و صندوق‌های مشخصیی هستند. امروزه ۴۰ درصد از تمامی شرکت‌های سهامی عام ایالات متحده در مالکیت چهار صندوق بزرگ هستند. در نتیجه این روند افراد ثروتمند رو به روز ثروتمندتر می‌شوند. بخش کوچکی از این ثروت به بخش اداری و اجرایی ( وکلا، بانک‌دارها، کارآفرینان، سرمایه‌گذاران) می‌رسد و مقدار ناچیزی برای ۹۹ درصد باقی‌مانده جمعیت باقی می‌ماند.

پیشنهاد کتاب: «سرمایه در قرن بیست و یکم» اثر توماس پیکتی.

 

جنگ داخلی یا زندگی آرام و بی‌دغدغه؟

با روی کارآمدن فناوری هوش مصنوعی این روند تشدید می‌شود. این‌ فکر که تا ۳۰ سال آینده ۱۰۰ نفر کنترل جهان خواهند گرفت مرا نگران می‌کند. در این‌جا منظور از کنترل بر جهان فقط پول و ثروت نیست بلکه دسترسی به کدهای ماشین و در نتیجه کنترل بر اقتصاد جهانی، صنایع نظامی و اطلاعات است. اگر اکثر مردم اهمیت و کارایی کنونی‌شان را برای سیستم به ویژه در حوزه اشتغال و مصرف از دست بدهند، چه اتفاقی می‌افتاد؟ آیا ایده Club of Rome به حقیقت می‌پیوندد و تعدادمان را (علیرغم میل باطنی) به ۵۰۰ میلیون نفر کاهش می‌دهیم؟

فناوری هوش مصنوعی این کار را ممکن می‌سازد. در نتیجه برای جلوگیری از وقوع جنگ داخلی، باید ثروت را پیشاپیش توزیع کرد. در هر حال بخشی از این ثروت باعث می‌شود که دیگر کسی از فقر و گرسنگی و بی‌خانمانی رنج نبرد. رویکردها و ایده‌های زیادی وجود دارد. در آینده زمان بیشتری را صرف بحث و گفت‌و‌گو راجع به آن‌ها از جمله درآمد و نقدینگی می‌کنیم.

و باید مطمئن شویم در دنیایی زندگی می‌کنیم که هوش مصنوعی در خدمت تمامی انسان‌ها است.

منبع: hooshio.com

سرمایه گذاری در صنعت هوش مصنوعی کشور ۵ برابر افزایش می‌یابد


معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری با اشاره به این موضوع که فناوری هوش مصنوعی یک فناوری پیچیده و کاربردی است، همه فعالان این حوزه را به تلاش برای گسترش این زیست بوم فناوری و نوآوری در کشور دعوت کرد. به دنبال همین هدف ستاد توسعه فناوری‌های دیجیتال و هوشمندسازی معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری در صدد افزایش ۵ برابری سرمایه ‌گذاری در صنعت هوش مصنوعی و شکل گیری استارتاپ­‌های هوش مصنوعی است.

با توجه به این که هوش مصنوعی یک فناوری پیچیده با کاربردهای ساده است، توسعه آن در همه کشورها ضروری شناخته شده است تا جایی که بیش از ۶۰ کشور تا کنون سند راهبردی خود را به منظور توسعه این فناوری کاربردی در کشور خود تدوین کرده‌اند و به سرمایه گذاری در صنعت هوش مصنوعی اقدام نموده‌اند.

در ایران نیز این ضرورت به خوبی درک شده و مسئولان و پیشتازان علمی کشور با ورود به این عرصه تلاش می‌کنند تا اکوسیستم هوش مصنوعی را در ایران ارتقاء دهند.

از این رو ستاد توسعه فناوری‌های اقتصاد دیجیتال و هوشمندسازی معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری تلاش می‌کند تا در آینده‌ای نزدیک تعداد استارتاپ‌های هوش مصنوعی در کشور را به ۲۰۰ مورد برساند و با همراهی جوانان خلاق این زیست‌بوم سرمایه‌گذاران را ترغیب به سرمایه گذاری در صنعت هوش مصنوعی نماید.

در حال حاضر یکی از اولویت‌های ستاد توسعه فناوری‌های اقتصاد دیجیتال و هوشمندسازی معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری، ۵ برابر کردن میزان سرمایه گذاری در صنعت هوش مصنوعی است .

به‌منظور رسیدن به این هدف اقدامات متعددی صورت گرفته است. مذاکره با ۳ دانشگاه فعال در حوزه هوش مصنوعی و تجهیز آزمایشگاه‌های تخصصی هوش مصنوعی در این دانشگاه‌ها از جمله اقدامات صورت گرفته در چند سال اخیر توسط این ستاد است.

تاکنون بیشترین میزان استفاده از فناوری هوش مصنوعی در دنیا توسط ده کشور برزیل ، انگلستان، ایتالیا، لهستان، امریکا، تایلند،ویتنام، اندونزی و چین بوده است. همچنین با تحلیل بازارهای هوش مصنوعی پیش‌بینی می شود تا سال ۲۰۳۰ ارزش جهانی این فناوری نوظهور در دنیا  به بیش از ۱۶ تریلیون دلار برسد که معادل یک سوم بازار فعلی جهانی است.

منبع: hooshio.com

گذشته، حال و آینده هوش مصنوعی


الگوریتم‌های ابَرهوشمند تمامی مشاغل را تصاحب نخواهند کرد، اما روند یادگیری آن‌ها سریع‌تر از هر زمان دیگری است. این الگوریتم‌ها از تشخیص بیماری گرفته تا کارهای تبلیغاتی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
این تصور که الگوریتم‌های ابرهوشمند تمامی مشاغل را تصاحب کرده و به طور کامل جای انسان را اِشغال خواهند کرد، اشتباه است؛ اما اخیراً شاهد هوشمندتر شدنِ نرم‌افزارها هستیم. شما می‌توانید به پاس این پیشرفت، حین مکالمه تصویری با دوستان خود از شکلک‌های مختلف برای چهره خود استفاده کنید. همچنین می‌توانید از گوینده هوشمندتان بخواهید دستمال کاغذی بیشتری سفارش دهد.
سرمایه‌گذاری‌های عظیم شرکت‌های فن‌آوری در هوش مصنوعی، باعث تغییر زندگی و ابزارهای الکترونیکی ما شده است. انتظار می‌رود آینده انسان به شدت وابسته به هوش مصنوعی باشد. پیشرفت‌های حوزه «یادگیری ماشین» به رشد هوش مصنوعی کمک کرده است. در یادگیری ماشین، رایانه‌ها آموزش داده می‌شوند تا کارها را بر اساس نمونه‌ها انجام دهند؛ نَه اینکه صرفاً به برنامه‌نویسی توسط انسان مُتکی باشند.
روشِ موسوم به یادگیری عمیق باعث تقویت قابل‌توجه یادگیری عمیق شده است. شما می‌توانید از «لی سِدول» دارنده ۱۸ عنوان بین‌المللی در بازی پیچیدۀ «Go» بخواهید تا در این خصوص با شما صحبت کند. نرم‌افزاری به نام «آلفاگو» در سال ۲۰۱۶ این قهرمان بین‌المللی را شکست داد.
نتیجۀ قدرتمندتر شدن هوش مصنوعی عمدتاً در تولید ابزارهای الکترونیکی جدید، تجربه‌هایی مثل گوینده‌های هوشمند و یا قابلیت باز کردن قفل گوشی‌های آیفون با فن‌آوری تشخیص چهره متبلور می‌شود. اما هوش مصنوعی سایر بخش‌های زندگی انسان را نیز تحت تاثیر قرار داده است. مراقبت‌های پزشکی یکی از این بخش‌هاست. بیمارستان‌های هند در حال آزمایشِ نرم‌افزاری هستند که عکس شبکیه افراد را به منظور یافتن علائمی از بیماری شبکیه بررسی می‌کند؛ این بیماری غالباً آنقدر دیر تشخیص داده می‌شود که فرد قدرت بینایی خود را از دست می‌دهد. یادگیری ماشین نقشی حیاتی در پروژه‌های رانندگی خودران دارد که طی آن، وسیله نقلیه اطلاعات را از محیط پیرامون خود گرفته و اقدام به تصمیم‌گیری می‌کند.
شواهد و قرائن حاکی از آن است که هوش مصنوعی می‌تواند سطح شادی و سلامتی را افزایش دهد. اما باید جانب احتیاط را نیز رعایت کرد. مواردی که الگوریتم‌ها در آن باعث افزایش تعصبات اجتماعی حول نژاد یا جنسیت شده، نشان می‌دهد که آیندۀ مبتنی بر هوش مصنوعی نمی‌تواند الزاماً بهتر باشد.

آینده هوش مصنوعی

آغاز هوش مصنوعی

هوش مصنوعی کار خود را در قالب یک پروژۀ تعطیلات آغاز کرد. استاد دانشگاه دارتموث «جان مک‌کارتی» عبارت هوش مصنوعی را در تابستان سال ۱۹۵۶ ابداع کرد. وی از گروه کوچکی دعوت به عمل آورد تا چند هفته برای توسعه ماشین‌ها به منظور انجام کارهای پیچیده‌ای مثل استفاده از زبان، وقت بگذارند. مک‌کارتی خیلی امیدوار بود که ماشین‌هایی در حد انسان بسازد. او در جایی نوشته بود: «ما باور داریم که اگر گروهی منتخب و کاربلد از دانشمندان را گرد هم آوریم، می‌توانیم به پیشرفت‌های بزرگی در این زمینه برسیم.»

شکل‌گیری و تحول هوش مصنوعی، به ترتیب در این سال‌ها به وقوع پیوست:
سال ۱۹۵۶: پروژه تحقیقات تابستانی دانشگاه دارتموث با محوریت «هوش مصنوعی» باعث ابداع رشته جدیدی شد که با تولید نرم‌افزارهای هوشمند سروکار دارد.
سال ۱۹۶۵: «جوزف وایزنبوم» در MIT موفق به ساخت «اِلیزا» نخستین ربات مکالمه شد. این ربات نقش یک روان‌درمان را ایفا می‌کرد.
سال ۱۹۷۵: «مِتا-درندرال» نرم‌افزاری است که در استنفورد برای انجام تحلیل‌های شیمیایی ساخته شد. این نرم‌افزار با رایانه اکتشافاتی انجام داد که در یک مجله داوری‌شده منتشر شد.
سال ۱۹۸۷: یک دستگاه وَن مرسدس بنز به کمک دو دوربین و چند راننده رایانه‌ای، موفق شد مسافت ۲۰ کیلومتری را در یکی از بزرگراه‌های آلمان با سرعت بیش از ۵۵ مایل طی کند. مهندسی به نام «ارنست دیکمانس» سرپرستی این پروژه دانشگاهی را بر عهده داشت.
سال ۱۹۹۷: رایانه «Deep Blue» متعلق به «IBM» موفق به شکست گَری کاسپاروف قهرمان شطرنج جهان شد.
سال ۲۰۰۴: پنتاگون «چالش گرَند دارپا» را کلید زد؛ مسابقه خودروهای رباتیک در صحرای موجاوه که تحولی در صنعت اتومبیل‌های خودران پدید آورد.
سال ۲۰۱۲: محققان در حوزه‌ای تحت عنوان یادگیری عمیق، زمینه را برای علاقه‌مندیِ شرکت‌ها به هوش مصنوعی فراهم آوردند. آنان نشان دادند که ایده‌هایشان می‌تواند تشخیص عکس و گفتار را دقیق‌تر کند.
سال ۲۰۱۶: «آلفاگو» محصول شرکت گوگل موفق به شکست قهرمان جهان در بازی «Go» شد.

مک‌کارتی بعدها اذعان داشت که بیش از حد خوش‌بین بوده است. اما کارگاه تحقیقاتی به محققان کمک کرد تا به رویاپردازی در خصوص طراحی یک رشته دانشگاهی مناسب برای ماشین‌های هوشمند ادامه دهند. محققان در کارهای اولیه خود غالباً بر حل مسائل انتزاعی در ریاضی و منطق بسنده کردند، اما طولی نکشید که هوش مصنوعی نتایج امیدوارکننده‌ای در انجام کارهای انسان نشان داد.
در اواخر دهه ۱۹۵۰، «آرتور ساموئل» نرم‌افزارهایی را طراحی کرد که انجامِ بازی «چکر» را یاد گرفت. یکی از این نرم‌افزارها در سال ۱۹۶۲ موفق به شکست یکی از اساتید این بازی شد. در سال ۱۹۶۷، نرم‌افزاری به نام دندرال نشان داد که می‌تواند از شیوه تحلیل داده‌های جرم-طیف‌سنجیِ شیمیدان‌ها در خصوص ترکیب نمونه‌های شیمیایی تقلید کند. پیشرفت حوزه هوش مصنوعی با توسعه راهبردهای مختلف برای ساخت ماشین‌های هوشمندتر همراه بود. برخی از محققان تلاش کردند دانش انسانی را در کدنویسی به کار گرفته یا قوانینی برای کارهایی نظیر درک زبان وضع کنند.
برخی دیگر از محققان نیز از اهمیت یادگیری برای انسان و هوش حیوانات اِلهام گرفتند. آن‌ها سیستم‎هایی ایجاد کردند که با گذشت زمان، عملکرد بهتری به جا می‌گذاشتند. در این راستا، از شبیه‌سازیِ تکامل یا یادگیری از روی داده‌های نمونه کمک گرفتند. به مجرد اینکه رایانه‌ها توانستند کارهای بیشتری که قبلاً برای انجام آن‌ها به نیروی کار انسانی نیاز بود انجام دهند، هوش مصنوعی نیز به سرعت مسیر پیشرفت را طی کرد.
یادگیری عمیق که سوخت اصلیِ پیشرفت هوش مصنوعی به شمار می‌آید، اِحیای یکی از قدیمی‌ترین ایده‌ها در هوش مصنوعی است. در این روش، داده‎ها از طریق تارهای ریاضی انتقال داده‌ می‌شوند. محققان از چگونگی کارکرد سلول‌های مغز در طراحی این شبکه الهام گرفته و نام آن را شبکه‌های عصبی مصنوعی نامگذاری کرده‌اند. وقتی شبکه‌ای به پردازش داده‌های آموزشی می‌پردازد، پیوندهای میان بخش‌های مختلف شبکه تنظیم شده و قابلیت تفسیر داده‌های آتی فراهم می‌شود.
مدت زیادی از تشکیل کارگاه دارتموث نگذشته بود که شبکه‌های عصبی مصنوعی به ایده‌ای متداول و پرکاربرد در هوش مصنوعی تبدیل شدند. برای مثال، «Perceptron Mark 1» محصولی از سال ۱۹۵۸، توانست اَشکال هندسی مختلف را از هم تفکیک کند. روزنامه نیویورک تایمز از آن با تیتر «جنین رایانه‌ای که برای خواندن و عاقل‌تر شدن طراحی شده است» یاد کرد. اما پس از اینکه «ماروین مینسکی» از MIT در سال ۱۹۶۹ کتاب تاثیرگذاری به چاپ رساند، شبکه‌های عصبی محبوبیت خود را از دست دادند. او در کتاب خود به این مسئله اشاره کرده بود که این شبکه‌ها فاقد قدرت کافی هستند.
این ادعا عده زیادی را متقاعد نکرده بود و محققان برای چند دهه این روش را به کار بردند. یک سری آزمایشات در سال ۲۰۱۲ نشان داد آن دسته از شبکه‌های عصبی که حاوی حجم بالایی از داده و تراشه‌های رایانه‌ای قدرتمند هستند، می‌توانند قدرت ادراک ماشین‌ها را تقویت کنند. محققان دانشگاه تورنتوی کانادا در نتیجه‌ای قابل‌توجه، رقبا را در یک مسابقه سالیانه شکست دادند. در این مسابقه، نرم‌افزار مسئول دسته‌بندی تصاویر بود. در یک مورد دیگر، محققانی از شرکت‌های گوگل، IBM و مایکروسافت به همکاری با یکدیگر پرداخته و نتایج تحقیق‌شان را منتشر کردند. آنان نشان دادند که یادگیری عمیق می‌تواند پیشرفت چشمگیری در دقت تشخیص گفتار به ارمغان آورد. شرکت‌های فن‌آوری هر چه در توان داشتند به کار بستند تا کارشناسان یادگیری عمیق را سریعاً استخدام

کنند.

 

آینده هوش مصنوعی

آینده هوش مصنوعی

یقیناً پیشرفت هوش مصنوعی می‌تواند جهان را تغییر دهد. شرکت‌های بزرگ فن‌آوری از قبیل گوگل، مایکروسافت و آمازون نیروهای هوش مصنوعی کاربلدی را استخدام کرده و خود را به رایانه‌های قدرتمندی مجهز کرده‌اند تا عملکرد موفق‌تری در حوزه تبلیغات داشته و خرید بعدی مشتریان را پیش‌بینی کنند. آنان همچنین با دعوت از سایر افراد برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی در شبکه‌های خود در تلاش هستند تا کسب درآمد کنند. این اقدام می‌تواند زمینه‌سازِ پیشرفت در حوزه‌هایی نظیر مراقبت‌های پزشکی یا امنیت ملی شود. پیشرفت سخت‌افزارهای هوش مصنوعی، تمرکز بر دوره‌های یادگیری ماشین و پروژه‌های یادگیری ماشین منبع باز می‌تواند گسترش دامنۀ هوش مصنوعی در صنایع دیگر را سرعت بخشد.
انتظار می‌رود هوش مصنوعی بیش از پیش در خدمات و وسایل الکترونیکی به کار برده شود. شرکت‌های گوگل و آمازون ابراز امیدواری کرده‌اند که پیشرفت یادگیری ماشین باعث قوی‌تر شدنِ گوینده‌های هوشمند و دستیارهای مجازی‌شان خواهد شد. برای مثال، آمازون وسیله‌هایی مجهز به دوربین دارد که مالکان‌شان و جهان پیرامون آن‌ها را مورد نظارت قرار می‌دهند. هوش مصنوعی فرصت‌های تجاری متعددی را به ارمغان آورده و همین عامل باعث ترغیب طیف وسیعی از محققان در این حوزه شده است.
تعداد آزمایشگاه‌هایی که به تولید ماشین‌های هوشمند می‌پردازند، روند صعودی به خود گرفته است و شاهد افزایش سرمایه‌گذاری‌ها در این زمینه هستیم. کارها و پروژه‌های زیادی وجود دارد که می‌توان بر روی آن‌ها کار کرد. علی‌رغم پیشرفت‎های اخیر در هوش مصنوعی و پیش‌بینی‌های گسترده درباره آینده آن، باز هم کارهای زیادی وجود دارند که ماشین‌ها قادر به انجام‌شان نیستند؛ مثل درک فحوای کلام، استدلال با عقل سلیم و یادگیری مهارت جدید از روی یک یا دو نمونه. اگر قرار باشد نرم‌افزارهای هوش مصنوعی این کارها را انجام دهند، باید خود را به سطحی نزدیک با هوشِ چندمنظوره، وفق‌پذیر و خلاق انسان برسانند. یکی از پیشروان یادگیری عمیق به نام «گئوف هینتون» از شرکت گوگل ادعا می‌کند پیشرفت در این چالش بزرگ نیازمند تجدیدنظر درباره برخی از اصول این حوزه می‌باشد.
با قدرتمندتر شدنِ سیستم‌های هوش مصنوعی، باید شاهد انجام تحقیقات و بررسی‎‌های بیشتر بر روی آن‌ها باشیم. استفاده دولت‌ها از نرم‌افزارها در حوزه‌هایی نظیر جرم‌شناسی معمولاً با خطا و نقص همراه است. هوش مصنوعی قدرتمند قابلیت ایجاد مشکلات بدتری را هم دارد. در مواردی دیده شده که هوش مصنوعی با تعصب با زنان یا سیاه‌پوست‌ها برخورد می‌کند. گروه‌های مدنی و حتی خود صنعت فن‌آوری در حال بررسی قوانین و دستورالعمل‌هایی در خصوص ایمنی و اخلاق هوش مصنوعی هستند. ما برای اینکه از منافع ماشین‌های هوشمند بهره‌مند شویم، باید اطلاعات بیشتری درباره آن‌ها کسب کرده و عملکرد هوشمندانه‌ای در برخورد با آن‌ها داشته باشیم.

آیا ما آماده برخورد صمیمانه با اندرویدها هستیم؟

اگر ماشین‌های مصنوعیِ ساخته انسان درست مانند ما انسان‌ها رفتار کنند و شکل و شمایل‌شان هم شبیه ما باشد، چه اتفاقی خواهد افتاد؟ «هیروشی ایشی گورو» با به‌کارگیری مهندسی معکوس در نظر دارد اندرویدهایی بسازد تا چگونگی شکل‌گیری روابط را یاد بگیرد. تحقیقات او می‌تواند برای ما پیش‌نمایشی از آن دسته مسائلی را که با تکامل علم رباتیک و هوش مصنوعی با آنها روبرو خواهیم شد، فراهم کند. محدودیت‌های هوش مصنوعی می‌تواند مانند قابلیت‌هایش حائز اهمیت باشد.
علی‌رغم پیشرفت‌هایی که در سال‌های اخیر در تشخیص عکس به‌دست آمده، WIRED دریافت که شرکت گوگل به الگوریتم‌های خود برای عدم ادغام میمون‌ها و انسان سیاه‌پوست اطمینان ندارد. با توجه به اینکه شرکت‌ها و دولت‌ها با آغوش باز به استقبالِ هوش مصنوعی قدرتمند می‌روند، محققان با یک سری پرسش‌های اخلاقی در خصوص سیستم‌های هوش مصنوعی و چگونگی استفاده از آن‌ها مواجه‌اند.

منبع: hooshio.com

جنگ بر سرِ آینده فناوری از دید کارشناسان هوش مصنوعی


اینکه جنگ بر سرِ جنگ بر سرِ آینده فناوری از دید کارشناسان هوش مصنوعی چیست و به کجا خواهد رسید سال‌هاست که از چالش‌های همیشگی کارشناسان هوش مصنوعی بوده است. هوش مصنوعی از دهه ۱۹۵۰ میلادی با فراز و نشیب‌های فراوانی روبه‌رو بوده است.

اگرچه در سال‌های اخیر و به لطف یادگیری عمیق در حوزه هوش مصنوعی، پیشرفت‌های قابل‌توجهی حاصل شده، اما هوش مصنوعی کماکان در برابر حملات، از خود آسیب‌پذیری نشان داده و توانایی سازگاری با محیط‌های در حال تغییر را ندارد. تمامی این چالش‌ها و مشکلات، باعث عدم اطمینان کامل به فناوری هوش مصنوعی شده و ظرفیت آن را برای به‌کارگیری سودمندانه در جامعه محدودتر کرده است.
در ۲۶ مارس ۲۰۲۰ و در مدت رویداد سالیانۀ «EmTech»در حوزه دیجیتال، دو شخصیت برجسته حوزه هوش مصنوعی درباره چالش‌های پیش رو و یافتن راهکاری مناسب برای فائق آمدن بر این مشکلات به بحث و تبادل نظر پرداختند.
«گری مارکوس» استاد بازنشستۀ دانشگاه نیویورک و بنیان‌گذار و مدیر عامل «Robust.AI» یکی از منتقدان مشهور یادگیری عمیق است. وی در کتاب خود تحت عنوان «Rebooting AI» که سال گذشته به چاپ رسید، اظهار داشت که معایب هوش مصنوعی ریشه در این روش دارد. بنابراین، او مدعی شده که محققان باید فراتر از یادگیری عمیق گام برداشته و آن را با سیستم‌های هوش مصنوعیِ نمادین یا کلاسیک ادغام نمایند؛ سیستم‌هایی که دانش را رمزگذاری کرده و از قابلیت استدلال برخوردار هستند.
«دنی لانج» نایب رئیس حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در «Unity» از یادگیری عمیق طرفداری می‌کند. وی تا کنون به عنوان مدیر یادگیری ماشینی در شرکت تاکسی‌رانی اینترنتی «Uber»، مدیر کل یادگیری ماشینی آمازون و یکی از کارشناسان این حوزه در شرکت مایکروسافت سابقه فعالیت داشته است و در طول فعالیت چندساله خود، همواره از قابلیت‌های نویدبخش هوش مصنوعی صحبت کرده است. او هم‌اکنون در «Unity» مشغول به همکاری با آزمایشگاه‌هایی نظیر «DeepMind» و «OpenAI» است. هدف از این همکاری، کمک به ساخت محیط‌های آموزشی مجازی است که در آن الگوریتم‌ها بتوانند درکی از جهان حقیقی یاد بگیرند.
درطول این رویداد، هریک از سخنران برای مدتی کوتاه، سخنرانی کوتاهی را ارائه داده و برای برگزاری بحث و گفتگو در این حوزه، گردهم می‌آمدند. مخالفت‌هایی که درطول این گردهمایی مطرح شد، بازتاب‌دهندۀ چالش‌ها و دیدگاه‌های متفاوت در حوزه هوش مصنوعی و نحوه شکل گرفتن این تکنولوژی به لطف تنوع و گستردگی ایده‌های تازه است. با توجه به تمامی این صحبت‌ها و گفتگو‌ها، می‌توان به وضوح دید که قاطعیت چندانی در حوزه گام بزرگ بعدی فناوری هوش مصنوعی وجود ندارد و ممکن است شاهد تغییراتی باشیم که پیش از این، انتظار آن را نداشتیم.
در زیر خلاصه‌ای از این بحث را می‌خوانید.

گری، تو با تکیه بر تخصص خودت در علوم اعصاب و روان‌شناسی، سعی کردی به این مسئله پاسخ بدهی که هم‌اکنون هوش مصنوعی با چه چالش‌هایی دست‌و‌پنجه نرم می‌کند. از نگاه تو، چه عاملی هوش مصنوعیِ کلاسیک را به سیستمی مناسب برای ادغام با یادگیری عمیق تبدیل می‌کند؟

گری مارکوس: اولیه نکته‌ای که باید به آن اشاره کنم این است که ما احتمالاً به یک سری سیستم‌های ترکیبی نیاز خواهیم داشت که بسیار پیچیده‌تر از یادگیری عمیق و هوش مصنوعی کلاسیک هستند. البته چیزهای دیگری هم شاید وجود داشته باشد که حتی خواب‌شان را هم ندیده‌ایم! به همین خاطر باید با نگرشی باز و پذیرا به جنگ بر سرِ آینده فناوری نگاه کنیم.
چرا باید هوش مصنوعی کلاسیک را به این ترکیب اضافه کرد؟ خب، استدلال‌های مختلف ما همگی بر پایه دانش‌مان در جهان استوار است؛ یادگیری عمیق این مورد را بازتاب نمی‌دهد. هیچ روشی در این سیستم‌ها وجود ندارد که بتوان به آنها نشان داد توپ یا بطری چیست و این‌ها چه تاثیری روی همدیگر می‌گذارند. بنابراین نتایج خوب و امیدبخش‌ به نظر می‌رسند، اما قابلیت تعمیم آنها خیلی کم است.
هوش مصنوعی کلاسیک می‌تواند یک جمله را به بخش‌های معنایی مختلف تجزیه کند، یا دانشی درباره اتفاقات جهان بدست آورده و بر اساس آنها استنتاج نماید. البته هوش مصنوعی کلاسیک مشکلات خودش را هم دارد: برای مثال، معمولا فاقد پوشش کافی است چرا که بخش اعظم آن به صورت دست‌نوشته است، اما حداقل در تئوری، این تنها روش برای تولید سیستم‌هایی است که توانایی انجام کارهایی مثل استنتاج منطقی و استقراء در دانش انتزاعی را دارند. البته کماکان بدین معنا نیست که استدلال‌های آن کاملا صحیح‌اند، اما در حال حاضر بهترین ابزاری است که در اختیار داریم.
همچنین شواهد و مدارک روان‌شناسی موجود، گویای آن است که افراد تا حدودی قادر به نمایش نمادین هستند. من قبلاً با آزمایش‌هایی که بر روی کودکان هفت‌ماهه انجام دادم، به این نتیجه رسیدم که کودکان توان تعمیم دادن دانش نمادین را دارند. بنابراین اگر یک کودک هفت‌ماهه قادر به انجام چنین کاری باشد، چرا همچنان به دنبال ساخت سیستم هوش مصنوعی بدون سازوکارهایی هستیم که کودکان از آن برخوردارند؟

آیا تابه‌حال محققان موفق شده‌اند در پروژه‌های خود یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را به شیوه‌ای نویدبخش ادغام کنند؟

گری مارکوس: من در مقاله‌ای با عنوان «دهه بعدی در هوش مصنوعی» به ۲۰ پروژۀ اخیر اشاره کردم که استفاده از مدل‌های ترکیبی را در دستور کارشان قرار داده بودند که در این مدل‌ها، سطحی مشخص از یادگیری عمیق و دانش نمادین به کار گرفته شده است. یک مثال که همه با آن آشنا هستند، جستجوی گوگل است. وقتی در یک موتور جستجو تایپ می‌کنید، هوش مصنوعی کلاسیک سعی می‌کند تا واژگان را ابهام‌زدایی کند. مثلا وقتی که از «پاریس» حرف می‌زنید، هوش مصنوعی به دنبال پی بردن به این مسئله است که آیا منظورتان پاریس هیلتون است یا پاریسِ فرانسه. در این راستا، از نمودار دانش گوگل استفاده می‌شود. سپس از یادگیری عمیق برای انجام برخی کارهای دیگر استفاده می‌کند؛ مثل یافتن مترادف‌ها با استفاده از مدل « BERT». البته جستجوی گوگل، آن هوش مصنوعیِ ایده آل که به دنبالش هستیم نیست، اما جستجوی گوگل این گواهی را به ما می‌دهد که باید به تلاش خود‌ ادامه داده و رویای‌مان را در این حوزه تحقق ببخشیم.

دنی، آیا موافق هستی که باید از این مدل‌های ترکیبی استفاده کنیم؟

دنی لانج: خیر، من موافق نیستم. مشکل من با هوش مصنوعی نمادین اینجاست که این فناوری می‌خواهد بطور جامع از مغز انسان تقلید کند. این اقدام مرا به یاد قرن ۱۸ می‌اندازد، دورانی که اگر به دنبال حمل‌و‌نقل سریع بودید، اقدام به ساخت اسب مکانیکی می‎‌کردید؛ به جای اینکه موتور احتراق را اختراع کنید. بنابراین، من درباره تلاش برای حل هوش مصنوعی با تقلید از مغز انسان خیلی تردید دارم.
یادگیری عمیق لزوما یک راهکار جادویی نیست، اما اگر داده‌های کافی در اختیار یادگیری عمیق قرار دهیم و از ساختار شبکه عصبی مناسبی بهره‌مند باشیم، یادگیری عمیق قادر به یادگیری آن دسته از مفاهیم انتزاعی خواهد بود که ما انسان‌ها از تفسیر آن مفاهیم عاجز هستیم. این کار می‌تواند کارآیی سیستم را برای حل طیف وسیعی از کارها افزایش دهد.
به نظر می‌رسد شما دیدگاه‌های کاملا مخالفی درباره اهداف هوش مصنوعی دارید.

گری مارکوس: من در ماه دسامبر ۲۰۱۹ با «یوشوآ بنجیو» گفت‌وگویی داشتم. بجیو گفت که تنها نقش مثبت یادگیری عمیق این است که بنیان آن روی عصب‌شناختی استوار باشد. من دیدگاه‌های کاملاً مخالفی در خصوص یادگیری عمیق شنیده‎‌ام. این موضوع کمی عجیب است و به نظر من نباید این گفته‌ها را زیاد جدی بگیریم. در عوض، باید این پرسش مطرح کنیم: «آیا نمادها می‌توانند به ما کمک کنند؟» بله، بی‌تردید. تقریباً تمامی نرم‌افزارهای جهان بر اساس نمادها ساخته شده‌اند. شاید پرسش بعدی‌تان این باشد: «از دید تجربی، آیا یادگیری عمیق همان کاری را انجام می‌دهد که ما انتظار انجامش را داریم؟» مشکل اینجاست که یادگیری عمیق عاری از مدل است.

دلیل اصرار ما بر تجدید نظر در خصوص قابلیت‌های انسان این است که انسان می‌تواند برخی از کارها را خیلی بهتر از سیستم‌های یادگیری عمیق انجام دهد. البته نباید این‌طور برداشت کرد که انسان‌ها سرانجام به عنوان مدل مناسب مورد استفاده قرار خواهند گرفت، در واقع ما به دنبال ساخت سیستم‌هایی هستیم که ترکیبی از ویژگی‌های رایانه‌ و انسان را داشته باشند، اما از آنجایی که انسان تنها مدل یک سیستم است که می‌تواند درک عمیقی از موضوعی خاص داشته باشد، باید این مدل را جدی گرفت.

دنی لانج: پس مثالی که در آن گفته می‌شود زبان‌های برنامه‌نویسیِ جهان نمادین هستند، واقعیت دارد زیرا هدف از طراحی آنها، تحقق بخشیدن به افکار و ایده‌های انسان است. یادگیری عمیق نسخه کپی از مغز انسان نیست. شاید بتوان گفت که یادگیری عمیق از سیستم عصبی الهام گرفته شده است، اما این یک نرم‌افزار است. ما در حال حاضر موفق به رمزگشایی ابعاد ژرف بحث یادگیری عمیق نشده‌ایم. ما حجم محدودی از داده‌های آموزشی در اختیار داریم. ساختارهای قابل‌دسترس ما نیز محدود هستند. افزایش قدرت محاسباتی یکی از نیازهای مبرم ماست. اما نباید این نکته کلیدی را فراموش کرد که یادگیری عمیق، مفهوم و ویژگی‌ها را فرامی‌گیرد. این کار، دستکاری شده و مهندسیِ شده بدست انسان نیست. فکر می‌کنم تفاوت بزرگ میان روشِ گری و روش من این است که آیا مهندسان عامل «هوش» را در سیستم تعبیه می‌کنند یا سیستم خودش به یادگیری «هوش» خواهد پرداخت.

دنی، تو اشاره کردی که یادگیری عمیق به دلیل محدودیت داده‌ای و محاسباتی قادر نیست ظرفیت‌های خود را به طور کامل نشان دهد. با توجه به اینکه یادگیری عمیق خیلی ناکارآمد است، بهتر نیست روش‌های جدیدی توسعه پیدا کنند؟ ما برای رمزگشایی و استفاده از قابلیت‌های جدید یادگیری عمیق، مجبور به افزایش چشمگیرِ محاسبات بودیم.

دنی لانج: یکی از مشکلات اصلی یادگیری عمیق، توسعه آن برپایه یک نوعی روش کلاسیک است؛ یعنی ما یک مجموعه‌داده آموزشی بزرگ را ایجاد کرده و سپس آن را وارد سیستم می‌کنیم. یکی از چیزهایی که می‌تواند یادگیری عمیق را بهبود ببخشد، برخورداری از یک فرآیند یادگیری فعال است. بر این اساس شبکه آموزش داده شده تا داده‌های آموزشی بهینه‌سازی شوند و دیگر مجبور به افزودن مقادیر عظیمی داده به شبکه نیستیم تا فرایند یادگیری را بهبود پیدا کند؛ شما می‌توانید به طور پیوسته، داده‌های آموزشی خود را برای رسیدن به یک نقطه مشخص بکار بگیرید.

گری، تو به آسیب‌پذیر بودنِ یادگیری عمیق در برابر بایاس (سوگیری) و حملات خصمانه اشاره کردی. دنی، تو گفتی که داده‌های مصنوعی راه‌حل مناسبی برای این مشکل است زیرا هیچ نوع سوگیری در کار نیست و افزون براین، امکان انجام میلیون‌ها شبیه‌سازی وجود دارد که مصون از این حملات خصمانه هستند. پاسخ شما به این مسائل چیست؟

گری مارکوس: داده کماکان نمی‌تواند به تنهایی یک راه‌حل قلمداد شود. داده‌های مصنوعی این قابلیت را ندارند که در مواردی همچون اعطای وام یا مصاحبه‌های شغلی، جلوی سوگیری را بگیرند. مشکل اصلی این است که این سیستم‌ها دچار نوعی از سوگیری می‌شوند که دلایل آن ریشه تاریخی دارد. درحال حاضر عده‌‎ای به جای استفاده‌ از داده‌های مصنوعی، مشغول ساخت سیستم‌هایی هستند که بتواند سوگیری‌های فرهنگی را به خوبی درک کند.
حملات خصمانه مقوله کاملاً متفاوتی هستند. شاید داده‌ها جلوی برخی از این حملات را بگیرند، اما کماکان طیف وسیعی از حملات خصمانه انجام می‌شوند و عملاً امکان پیشگیری از آنها وجود ندارد. سیستم‌هایی که کاملاً داده‌محور هستند، همواره آسیب‌پذیر خواهند بود.

دنی لانج: داده‌های جهان حقیقی سوگیری زیادی دارند. به عنوان مثال، ما در محیط خاصی مثل وسایل نقلیه خودران به گردآوری داده می‌پردازیم و داده‌های ثبت شده از عبور و مرور ۹۰ درصد از بزرگسالان و ۱۰ درصد از کودکان در خیابان‌ها خبر می‌دهند. این توزیع نرمال است، اما سیستم یادگیری ماشینی باید بر اساس تعداد برابری از بزرگسالان و کودکان آموزش داده شود تا به هیچ یک از آن‌ها برخورد نکند. پس اگر جانب احتیاط را رعایت کنیم، می‌توانیم با داده‌های مصنوعی به برقراری تعادل پرداخته و از رخ دادن هرگونه سوگیری اجتناب کنیم. البته این بدان معنا نیست که امکان ایجاد سوگیری جدیدی وجود ندارد، باید مراقب این مسئله باشیم. در ضمن رخ دادن چنین موضوعی می‌تواند نگرانی‌های موجود در حوزه امنیت و حریم خصوصی را نیز کاهش دهد، چرا که در داده‌های آموزشی، هیچ بزرگسال یا کودک واعقی وجود نخواهد داشت. ما به حجم عظیمی از داده‌ها احتیاج خواهیم داشت تا بتوانیم چنین مدل‌های بینایی رایانه‌ای را ایجاد کرده و میزان فریب‌خوردگی‌ آن‌ها را به حداقل برسانیم.

کدام یک از جنبه‌های هوش مصنوعی از دید شما بیشترین جذابیت را دارد و در آینده خبرهای بیشتری از آن خواهیم شنید؟

گری مارکوس: در سال‌های اخیر شاهد جهش قابل‌توجهی به سمت مدل‌های ترکیبی بوده‌ایم. افراد به دنبال کاوش در مسائلی هستند که قبلاً رغبتی به آنها نشان داده نمی‌شد و به نظر من، این اقدام هیجان‌انگیزی است.
دنی لانج: من فکر می‌کنم سیستم‌های چندمدلی درآینده فناوری خبرساز خواهند بود. این سیستم‌ها از چندین مدل مختلف تشکیل یافته‌اند که در حوزه ادراک و رفتار به کار گرفته خواهند شد. به نظر من این سیستم‌ها در حل مسائل پیچیده نقش بزرگی ایفا خواهند کرد.

منبع: hooshio.com