أكثر 6 أخطاء مثيرة للسخرية ارتكبها الذكاء الاصطناعي
أكثر 6 أخطاء مثيرة للسخرية ارتكبها الذكاء الاصطناعي ربما يكون العصر الذهبي للذكاء الاصطناعي قد بدأ للتو، لكن ذلك لا يعني أنه يخلو من التحديات!
اقرا المزيد:طريقة تسريع ويندوز 10 عن طريق تغير مكونات الحاسب
أذ يبدو أن عددًا كبيرًا من مواضع الخلل في التكنولوجيا يُشير إلى أنها بحاجة لتطويرٍ كبيرٍ بعد. فحتى الآلات لا يُمكن أن تكون مثالية!
وعلى الرغم من أن الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي هو حل المشكلات، إلا أنه قد يخلق مشاكل جديدة أيضًا.
هذه الأخطاء تُقلق المستهلكين ومحرجة للغاية للشركات العالمية. خاصةً أن بعض هذه الأخطاء سخبفة ومضحكة للغاية
في هذا المقال، نستعرض أبرز أخطاء الذكاء الاصطناعي المثيرة للسخرية والتي تسببت بفضائح لشركات عالمية.
أخطاء الذكاء الاصطناعي الأكثر إثارةً للسخرية!
روبوت المحادثة Tay من مايكروسوفت
مع انتشار روبوتات الدردشة عبر الشبكات الاجتماعية، أطلقت مايكروسوفت نسختها لمستخدمي تويتر في مارس 2016.
وتمت برمجة روبوت المحادثة “Tay” لإجراء محادثات غير رسمية بلغة جيل الألفية النموذجية.
وفقًا للشركة، استفاد تاي من الذكاء الاصطناعي للتعلم من هذه التفاعلات لإجراء محادثات أفضل في المستقبل.
ومع ذلك، كان لا بد من إزالة روبوت الدردشة من تويتر بعد أقل من 24 ساعة من إطلاقه.
افقد ستهدف المتصيدون على موقع التدوينات القصيرة نقاط ضعفه، وتلاعبوا بتاي في إصدار تصريحات عنصرية وجنسية.
بعد هذه الكارثة، أصدر بيتر لي، نائب رئيس شركة مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي والبحث، اعتذارًا عامًا، وذكر فيه أن الشركة تتحمل “المسؤولية الكاملة عن عدم رؤية هذا الاحتمال في وقت مبكر.
أداة التوظيف المدعومة بالذكاء الاصطناعي من أمازون
وفقًا لتقرير رويترز، كانت أمازون تبني برامج التعلم الآلي (ML) منذ عام 2014 لمراجعة السير الذاتية للمتقدمين للوظائف.
لكن من المعروف جيدًا أن الذكاء الاصطناعي يعاني من مشكلة تحيز كبيرة وقد أظهرت الشركة ذلك بمثال في عام 2015 عندما أدركت أن نظامها الجديد لم يكن يصنف المرشحين بطريقة محايدة بين الجنسين.
أي أن المتخصصين في تعلم الآلة قاموا بتدريس الذكاء الاصطناعي الخاص بهم لتفضيل المرشحين الذكور على الإناث.
وحدث ذلك لأن هذه النماذج تم تدريبها للتحقق من المتقدمين من خلال تتبع الأنماط في السير الذاتية المقدمة إلى الشركة خلال فترة 10 سنوات.
وبحسب ما ورد قامت شركة سياتل بحل الفريق بعد بضع سنوات بعد فشلها في تطوير أو العمل على حل هذه المشكلة.
صور جوجل البانورمامية بتقنية الذكاء الاصطناعي
من المعروف الآن أن صور جوجل تستخدم الذكاء الاصطناعي لإصدار نسخ محسّنة من الصور التي يلتقطها المستخدمون على هواتفهم الذكية.
ومع ذلك، يمكن لميزة غامضة نسبيًا اكتشاف الصور ذات الخلفيات نفسها تلقائيًا ودمجها في صورة واحدة.
وفي يناير 2018، نشر مستخدم Reddit Alex Harker ثلاث صور تم التقاطها في منتجع للتزلج، وقامت جوجل بتجميعها في صورة بانورامية واحدة.
فقد كانت الصورة الناتجة تحتوي على خطأ لا يُمكن تجاهله. في ظل غياب الأساسيات التركيبية الأساسية، قامت بانوراما AI من جوجل بتضخيم جذع صديق هاركر بشكلٍ لا يُمكن التغاضي عنه!
خطأ شركة “بوستون داينامكس” الكارثي
أطلقت شركة Boston Dynamics المملوكة لشركة SoftBank لأول مرة أطلس الروبوت البشري الخاص بها في مؤتمر قادة علوم وتكنولوجيا المستقبل في عام 2017.
وبينما أظهر الروبوت براعة رائعة على المسرح، تعثر فوق الستارة وتعثر عن المنصة أيضًا خلال الخطاب الختامي.
وبقدر ما قد يبدو الأمر مضحكًا، فقد نجت الشركة بطريقة ما من السخرية الفورية عبر الإنترنت وأصبحت فيروسية فقط بعد أن اكتشفها مستخدمو Reddit.
فضيحة برنامج التعرف على الوجه من أمازون
في عام 2018، تعرض أمازون إلى هجوم حاد من أعضاء في الكونغرس بعد أن قام برنامج التعرف على الوجه الخاص بها بمطابقة 28 عضوًا في الكونجرس بصور مجرمين.
في الواقع، وفقًا لاتحاد الحريات المدنية الأمريكية (ACLU)، كان ما يقرب من 40 ٪ من المطابقات لأشخاص ذوي البشرة السوداء، مما يشير إلى أن التكنولوجيا متحيزة عنصريًا.
مساعد إنترنت الأشياء من LG، كلوي
في معرض CES 2018، فشل روبوت LG الذي تم إنشاؤه لمساعدة المستخدمين على التحكم في الأجهزة المنزلية بشكل متكرر في الاستجابة لأوامر رئيس التسويق لشركة LG في الولايات المتحدة David VanderWaal.
وقد كان ظهور Cloi “الكارثي” لأول مرة يتعرض للسخرية بلا رحمة على وسائل التواصل الاجتماعي.
توقعات الذكاء الاصطناعي لكأس العالم 2018
أبقت بطولة كأس العالم لكرة القدم 2018 التي أقيمت في روسيا العالم كله منشغلاً – وخاصة عشاق الذكاء الاصطناعي.
وهذا لأنه قبل بداية كأس العالم، حاول العديد من الباحثين التنبؤ بنتائجه باستخدام التكنولوجيا.
للقيام بذلك، قام الباحثون بمحاكاة الحدث 100000 مرة واستخدموا ثلاث تقنيات مختلفة لنمذجة البيانات.
واستخدم الفريق بيانات مأخوذة من نهائيات كأس العالم السابقة وقام بتحليلها وفقًا لمعايير مختلفة.
لسوء الحظ، فشلوا في توقع الفائز. على الرغم من وصول أحد الفريقين – البرازيل – إلى ربع النهائي، إلا أن فريقين من أفضل المنتخبات المتوقعة، إسبانيا وألمانيا، لم يتمكنوا حتى من الوصول إلى ربع النهائي.
اقرا المزيد:منصة الاستثمار العقاري Stake تحصل على استثمار بقيمة 4 ملايين دولار
