التوقعات حول الذكاء الاصطناعي تتخطى القيود الجوهرية التي يفرضها الواقع

إنفاق الشركات على الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يصل إلى 143 مليار دولار بحلول سنة 2027

ردد عدد من الخبراء ورواد الأعمال أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يكون له مفعول السحر. قد تكون هذه تصريحات حالمة يمكن لرواد الأعمال الناجحين أن يطلقوها ولكن المستثمرين من جانبهم يجب أن يتعاملوا مع الأمر بعقلانية وهدوء، فالتوقعات إزاء الذكاء الاصطناعي التوليدي تتخطى القيود الجوهرية التي يفرضها الواقع عليه.

ومع تنامي الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليدي، تتعاظم الضغوط لإبداع حالات استخدام وتطبيقات جديدة، وتتوقع مجموعة آي دي سي للبيانات بلوغ إنفاق الشركات على الذكاء الاصطناعي التوليدي 143 مليار دولار بحلول سنة 2027، مقارنة بـ16 مليار دولار فقط هذا العام.

ولقد ساعدت الضجة المُثارة في شأن الذكاء الاصطناعي على صعود مؤشر «ناسداك» المركب، الذي يركز على شركات التكنولوجيا، بنسبة 36 % هذا العام، ولكن قدراً من هذا الارتفاع يرتكز على المبالغة في تقدير قدراته.

Tech3arabi-Event-Coverage-Service-Banner-MPU-Ad

وتأمل «أوبن إيه آي» نفسها الحصول على مزيد من التمويل للسعي إلى أهدافها بالوصول إلى ذكاء اصطناعي مماثل لذلك البشري، ويجدر بنا تذكر هذا الأمر عند تقييم خطة الشركة بناء على «الذكاء الفائق»، ويُقصد به بصفة عامة قدرات تفكير تتخطى الإمكانات البشرية.

اقرأ أيضا

ميتا تُطالب بتطبيق قانون يفرض موافقة الوالدين على تثبيت التطبيقات

سام ألتمان يشبه إقالته من شركة OpenAI بقراءة خبر وفاته

نعم.. يمكن للنماذج التنبؤ، ولكنها لا تفهم، ويلقي هذا الحدّ بشكوك في إمكان تحقيق الذكاء الاصطناعي مستوى ذكاء عاماً يضاهي ذلك البشري، ويعتمد توليد النصوص التي تنتجها نماذج لغوية كبيرة، في الوقت الراهن، على بيانات تُستخدم لتدريب هذه النماذج. وتصدر عن النماذج اللغوية الكبيرة نتائج أفضل حينما تبرز مفاهيم متكررة، ولكنها تواجه صعوبة مع السيناريوهات والمهمات الجديدة خارج هذا الحيز.

ويساعد ذلك على تفسير ما حدث من تغلب نموذج التنبؤ بأحوال الطقس المعتمد على الذكاء الاصطناعي والذي طورته «غوغل ديب مايند» على بقية نماذج التنبؤ بالطقس، فأنماط الطقس تكون متكررة في أغلب الوقت، ولذلك، تجدر ملاحظة أن «ديب مايند» لم تتمكن من التغلب على نماذج سابقة عند محاولتها التعرف إلى الحالات الشديدة غير المُعتادة.

وتواجه النماذج اللغوية الكبيرة صعوبة في تحديد أخطائها، فطلب التصحيح لا يُنتج استجابة أكثر دقة. وفي معرض دراسة للنماذج اللغوية الكبيرة، وجدت «أوريجينالتي إيه آي» أن كل نموذج تنتج عنه أخطاء، وكذلك، فإن «تشات جي بي تي 4» الذي طورته «أوبن إيه آي» صدرت عنه نتائج غير دقيقة في نحو ثلث الاستجابات. ولدى كبار المسؤولين الماليين أهداف مملة عند سعيهم لإيجاد طرائق لاستخدام الأدوات التي يتيحها الذكاء الاصطناعي، ومنها تحليل مراجعات أداء الموظفين ووضع جداول مواعيد جمع النفايات.

التعليق بواسطة حساب الفيسبوك

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى