يستكشف كتاب جديد عن الذكاء الاصطناعي الطبيعة المتعددة الأوجه للبيانات

APNews أبريل 9, 2024

4 دقائق

يشرح كتاب ألوك أجروال الجديد كيف تثير البيانات – “النفط الجديد” في العصر الحديث – قضايا أخلاقية ومعنوية معقدة في مستقبل الذكاء الاصطناعي

سان خوسيه، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية، 25 مارس 2024 / EINPresswire.com / — في المشهد التكنولوجي اليوم، غالبا ما يتم الترحيب بالبيانات باعتبارها “النفط الجديد” أو “الكهرباء الجديدة”، لتصبح حجر الزاوية في الثورة الصناعية الرابعة. ومع ذلك، فإن هذا التشبيه يبالغ في تبسيط الطبيعة المتعددة الأوجه للبيانات. وعلى عكس الكهرباء، التي لا يمكن استخدامها إلا مرة واحدة، تظل البيانات غير منقوصة بعد الاستخدامات المتعددة. علاوة على ذلك، فإن قيمة مجموعات البيانات تعتمد على السياق، وهو ما يتحدى فكرة أن مجموعات البيانات الأكبر حجما تحقق دائما عوائد أكبر نسبيا. يتم استكشاف هذا التفاعل المعقد للطبيعة المتعددة الأوجه والمعقدة للبيانات بعمق في الفصل الثاني عشر من كتاب ألوك أجروال الجديد. الثورة الصناعية الرابعة و100 عام من الذكاء الاصطناعي (1950-2050)“. نناقش اليوم بإيجاز الفصل الثاني عشر من كتاب ألوك أجروال الجديد بعنوان “طبيعة البيانات متعددة الأوجه”.

يقدم هذا الفصل الوجبات التالية:

• التحيز في البيانات وسبب صعوبة القضاء عليه: ينشأ التحيز في البيانات من التحيز لدى الأشخاص الذين يقومون بجمعها، والتعليق عليها، ومواءمتها، ومواءمتها، ثم استخدامها لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. وتبذل الجهود لتقليل هذه التحيزات، ورغم إحراز بعض التقدم، فإن احتمال القضاء على التحيز في البيانات يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالقضاء على التحيز لدى الأشخاص.

• يمكن أن يكون تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات المتحيزة أمرًا خطيرًا: نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي هشة (أي أن دقتها تتدهور بشكل كبير بعد إضافة كمية صغيرة من الضوضاء)، فإن تدريب هذه الأنظمة باستخدام البيانات المتحيزة يمكن أن يؤدي إلى نتائج خاطئة، مما يضر بالأشخاص، خاصة في مجال البيانات المتحيزة. المجالات المتعلقة بالرعاية الصحية. وسلامة المنتجات، والروبوتات، ونظام العدالة الجنائية، والتوظيف، والقيادة الذاتية، والجيش والدفاع.

• جوانب أخرى من البيانات التي يجب دمجها أثناء تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي: تتضمن هذه الأمور الغريبة (أ) تعريف غير واضح لملكية البيانات، (ب) السرية والخصوصية والأمن، (ج) الموافقة والغرض، بالإضافة إلى (د) إمكانية التدقيق والنسب.

• ستتعامل المجتمعات المختلفة مع جوانب مختلفة من البيانات بشكل مختلف: لإدارة خصوصيات البيانات المذكورة أعلاه، ستتبنى المجتمعات المختلفة أساليب مختلفة وسيكون من المستحيل تقريبًا التوصل إلى مجموعة عالمية من القواعد التي تحكم استخدام مجموعات البيانات هذه. يتحكم. . وفي حين من المرجح أن يميل البعض نحو الحماية المفرطة من خلال التأكيد على الحقوق الفردية وتنفيذ لوائح تنظيمية متعجرفة، فإن البعض الآخر قد يؤكد على الفوائد المجتمعية المترتبة على استغلال البيانات العامة والخاصة. وبطبيعة الحال، قد تفقد المجموعة الأولى في هذه العملية بعض الفوائد المحتملة التي ستولدها هذه الثروة من البيانات، في حين قد تقلل المجموعة الثانية في نهاية المطاف من الحقوق الفردية. قد يؤدي هذا السلوك المتباين بين المجتمعات والبلدان أيضًا إلى التعامل مع مواقع وشركات وسائل التواصل الاجتماعي المعاصرة (مثل Twitter وFacebook-Meta وGoogle) بشكل مختلف، خاصة بسبب تحيزها الصريح أو المتصور في البيانات الموجودة على هذه المواقع.

• يمكن للبيانات الاصطناعية أن تتغلب على بعض المراوغات في البيانات الحقيقية: يتم استخدام نوعين من شبكات التعلم العميق – شبكات الخصومة التوليدية والشبكات القائمة على نماذج الانتشار – لتوفير البيانات الاصطناعية لتجنب بعض المراوغات المرتبطة بالبيانات الحقيقية. ومع ذلك، لا يزال هذا المجال الواعد في طور التطور وقد يستغرق عدة سنوات لإنتاج حلول عالية الجودة يمكن أن تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي لحل حالات الاستخدام الحرجة في المجالات الرئيسية مثل الرعاية الصحية أو النقل.

بشكل عام، يقدم كتاب “الثورة الصناعية الرابعة و100 عام من الذكاء الاصطناعي (1950-2050)” استكشافًا موجزًا وشاملاً للذكاء الاصطناعي، يغطي أصوله ومساره التطوري واحتمال انتشاره في كل مكان على مدار الـ 27 عامًا القادمة. بدءاً بمقدمة للمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي، تتعمق الفصول التالية في رحلته التحويلية من خلال تحليل متعمق لأداء الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على احتمالية فقدان الوظائف ومكاسبها. تستكشف الأقسام الأخيرة من الكتاب حدود الذكاء الاصطناعي، والدور الحاسم للبيانات في تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي الدقيقة، ومفهوم أنظمة الذكاء الاصطناعي “الجيدة”. وينتهي الأمر بالنظر في مستقبل الذكاء الاصطناعي، ومعالجة قيود الحوسبة الكلاسيكية واستكشاف التقنيات البديلة (مثل الكم والضوئيات والجرافين والحوسبة العصبية) من أجل التقدم المستمر في هذا المجال. هذا الكتاب متوفر الآن في المكتبات وتجار التجزئة عبر الإنترنت بتنسيقات Kindle، ذات الغلاف الورقي، والأغلفة الصلبة.

عن المؤلف وScry AI: د. أجروال هو المؤسس والرئيس التنفيذي وكبير علماء البيانات في شركة Scry AI، التي توفر منتجات وحلول وخدمات مبتكرة قائمة على الذكاء الاصطناعي للشركات في جميع أنحاء العالم. قبل البدء في Scry AI، شارك في تأسيس Evalueserve ( www.evalueserve.com ) التي تقدم خدمات البحث والتحليل في جميع أنحاء العالم. حصل على درجة الدكتوراه من جامعة جونز هوبكنز وعمل في مركز أبحاث TJ Watson التابع لشركة IBM من عام 1984 إلى عام 2000. وقد كتب أكثر من 120 مقالة بحثية وحصل على ثماني براءات اختراع.

Scry AI هي شركة بحث وتطوير تستخدم الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لمساعدة عملائها على حل المشكلات المعقدة والشاقة للغاية. قامت Scry AI بتطوير أكثر من 60 نموذجًا وخوارزمية قائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تشكل منصة CognitiveBricks لحلول الأعمال المبتكرة. تتضمن مجموعة حلول الأعمال الخاصة بـ Scry AI ما يلي: Collatio (مصنع ذكي لمعالجة المستندات يتمتع بدقة لا مثيل لها لمطابقة البيانات المنظمة وغير المنظمة)، وAnomalia (للكشف عن الحالات الشاذة والاحتيال المحتمل)، وConcentio (لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام بيانات إنترنت الأشياء)، Vigilo (للتنبؤ بالمخاطر التشغيلية والتسويقية)، ورسم خرائط تدفق البيانات (لاستخراج نسب البيانات أثناء تدفق البيانات عبر أنظمة متباينة). لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة الموقع: www.scryai.com

ألوك أغاروال

شركة سكري آي آي