«أبل إنتليجنس»... مزايا متفاوتة ومخاطر الهلوسة

اختبارات ميدانية على الإصدار المبكر لها المدعم بالذكاء الاصطناعي

«أبل إنتليجنس»... مزايا متفاوتة ومخاطر الهلوسة
TT

«أبل إنتليجنس»... مزايا متفاوتة ومخاطر الهلوسة

«أبل إنتليجنس»... مزايا متفاوتة ومخاطر الهلوسة

سيصل أهم منتج جديد من «أبل» لهذا العام هذا الشهر، إذ سيطرح إصدار «أبل إنتليجنس» مجموعةً من أدوات البرمجيات التي تجلب ما تصفه «أبل» بالذكاء الاصطناعي إلى أجهزتها، من خلال تحديثات برمجية مجانية لأصحاب بعض هواتف «آيفون» وأجهزة «ماك» وأجهزة «آيباد».

نسخة أولية وإصدار تجريبي

ستتضمن النسخة الأولية من «أبل إنتليجنس»، التي تنشرها «أبل» إصداراً تجريبياً غير مكتمل، ونسخة محسنة قليلاً من المساعد الافتراضي من «أبل سيري»، وأدوات تلخص النص تلقائياً، وتنسخ التسجيلات الصوتية وتزيل عوامل التشتيت من الصور. وبالنسبة لشركة «أبل»، فإن هذا الظهور الأول هو بداية عصر جديد.

إعادة هيكلة تكنولوجية في «أبل»

ويأتي إصدار «أبل إنتليجنس»؛ نتيجةً لإعادة هيكلة كبرى لشركة «كوبرتينو» في كاليفورنيا، بعد نحو عامين من عملية قلب صناعة التكنولوجيا رأساً على عقب بواسطة روبوت الدردشة «تشات جي بي تي (ChatGPT)» من شركة «أوبن إيه آي».

كان المسؤولون التنفيذيون في شركة «أبل» قلقين من أن يبدو هاتف «آيفون» عتيقاً في نهاية المطاف دون تقنية الذكاء الاصطناعي المماثلة، لذلك أوقفت «أبل» مشروع السيارة ذاتية القيادة، الذي استغرق أكثر من عقد من الزمان في الإعداد، وأعادت تعيين مهندسيها للعمل على «أبل إنتليجنس».

مزايا محدودة

وسوف يصل إصدار «أبل إنتليجنس» من دون كثير من الميزات الأكثر شهرة التي أعلنت عنها «أبل» في يونيو (حزيران) الماضي. وعلى الرغم من أن الشركة أبرمت صفقة مع «أوبن إيه آي»، لتضمين «تشات جي بي تي» في برنامجها، فإن برنامج الدردشة هذا لن يكون جزءاً من هذا الإصدار الأولي. كما أن «سيري» ليس ذكياً بما يكفي (حتى الآن) للقيام بأشياء مثل ربط البيانات من تطبيقات متعددة لإخبارك بما إذا كان اجتماع اللحظة الأخيرة سيجعلك تتأخر عن مواعيدك مع أطفالك. وقالت «أبل» إن هذه الميزات وغيرها سيتم طرحها تدريجياً خلال العام المقبل.

اختبار الإصدار المبكر

وللحصول على معاينة مسبقة، اختبرت إصداراً مبكراً من «أبل إنتليجنس» خلال الأسبوع الماضي. كانت الميزات الجديدة صعبة بعض الشيء للعثور عليها، فقد تم دمجها في أجزاء مختلفة من نظام برامج «أبل»، بما في ذلك أزرار تحرير النص والصور.

* ميزات مفيدة... وأخرى غير ناجحة

وُجدت بعض الميزات؛ بما في ذلك أدوات التدقيق اللغوي للنص ونسخ الصوت، مفيدة للغاية. وكانت أدوات أخرى؛ مثل أداة لإنشاء ملخصات لمقالات الويب وزر لإزالة عوامل التشتيت غير المرغوب فيها من الصور، غير ناجحة إلى حد أنه يجب تجاهلها.

كل هذا يعني أن «أبل إنتليجنس» يستحق المتابعة على مدار السنوات القليلة المقبلة لمعرفة ما إذا كان سيتطور إلى منتج لا غنى عنه، لكنه ليس سبباً مقنعاً للإسراف في شراء أجهزة جديدة.

* الأجهزة العاملة بالإصدار

سيعمل «أبل إنتليجنس» على أحدث هواتف «iPhone 16s»، و«iPhone 15 Pro» من العام الماضي، بالإضافة إلى بعض أجهزة «iPad» وأجهزة «Mac»، التي تم إصدارها في السنوات الأربع الماضية.

أدوات «أبل إنتليجنس» المفيدة

فيما يلي الأدوات التي ستكون الأكثر فائدة، والأدوات التي يمكنك تخطيها عندما يصل البرنامج إلى الأجهزة هذا الشهر:

* نسخ التسجيلات الصوتية كتابياً (Transcribe Audio Recordings)

يقدم «أبل إنتليجنس» ميزة تبدو متأخرة منذ فترة طويلة: عندما تستخدم تطبيق المذكرات الصوتية لتسجيل الصوت، سينتج التطبيق الآن تلقائياً نصاً مكتوباً إلى جانب الملف. بصفتي صحافياً يسجل المقابلات بانتظام، كنت متحمساً لتجربة هذه الأداة وسعدت بنجاحها. عندما التقيت شركة تقنية الأسبوع الماضي، ضغطت على زر التسجيل في التطبيق، وبعد أن ضغطت على زر الإيقاف، كان النص جاهزاً لي.

اكتشف برنامج «أبل إنتليجنس» متى كان شخص آخر يتحدث وأنشأ فقرة جديدة وفقاً لذلك في النص. لقد نسخ بعض الكلمات بشكل غير صحيح كلما تمتم شخص ما. ولكن بشكل عام، سهّل لي النص البحث عن كلمة رئيسية لاستخراج جزء من المحادثة.

* طلب المساعدة من «سيري» حول منتج «أبل» (Ask Siri for Help With an Apple Product)

في حين أنه قد يكون من السهل استخدام أي هاتف ذكي أو جهاز لوحي، فإن برامج «أبل» أصبحت معقدة بشكل متزايد على مرّ السنين، لذلك قد يكون من الصعب معرفة كيفية الاستفادة من الميزات التي يصعب العثور عليها.

وقد غرست «أبل إنتليجنس» في «سيري» القدرة على تقديم المساعدة في التنقل بين منتجات «أبل». لا يمكنني أبداً أن أتذكر طوال حياتي كيفية تشغيل تطبيقين جنباً إلى جنب على «آيباد»، على سبيل المثال. لذلك سألت «سيري»: «كيف أستخدم تقسيم الشاشة على آيباد؟». وقد أظهر لي «سيري» بسرعة قائمةً من التعليمات، التي تضمنت النقر على زر في الجزء العلوي من التطبيق. ومن عجيب المفارقات أن «مساعد سيري» لم يتمكّن من تقديم المساعدة حول كيفية استخدام «أبل إنتليجنس» لإعادة كتابة بريد إلكتروني. بدلاً من ذلك، قام بتحميل قائمة بنتائج بحث «غوغل» تعرض مواقع ويب أخرى مع الخطوات.

* تسريع الكتابة (Speed Through Writing)

عند الحديث عن البريد الإلكتروني، يتضمّن «أبل إنتليجنس» أدوات كتابة لتحرير كلماتك، ويمكنه حتى إنشاء ردود بريد إلكتروني «جاهزة». لقد استخدمتُ أداة الرد التلقائي لإبعاد مندوب مبيعات في وكالة للسيارات، بسرعة: «شكراً لك على التواصل. لم أعد مهتماً بشراء سيارة في هذا الوقت».

أما بالنسبة لتحرير النص، فقد قمت بتسليط الضوء على رسالة بريد إلكتروني كتبتها بسرعة إلى أحد الزملاء، وضغطت على زر «مراجعة». قام «أبل إنتليجنس» بسرعة بتحرير النص لإدراج علامات الترقيم التي تخطيتها.

أدوات «أبل» يمكنك تجاهلها

* إزالة عوامل التشتيت من الصور (Removing Distractions From Photos)

تتمثل إحدى أكثر ميزات «أبل إنتليجنس» المتوقعة في القدرة على تحرير صورة تلقائياً لإزالة عامل تشتيت، مثل شخص يفسد الصورة في صورة عائلية مثالية بخلاف ذلك.

سيرغب كثير من الأشخاص في تجربة هذه الأداة، المسماة «التنظيف (Clean Up)»... ولكن استعدوا للشعور بالإحباط.

لتجربتها، فتحتُ صورة التقطتها لأفراد الأسرة في حفل زفاف في الهواء الطلق قبل بضع سنوات. ضغطت على زر «Clean Up» على أمل إزالة الأشخاص الجالسين على كراسي الحديقة في الخلفية. وقد حذف البرنامج الأشخاص والكراسي، ولكن تم استبدال مزيج غير مفهوم من وحدات البكسل باللونين الأبيض والأسود بهم.

لقد جرّبتُ الأداة مرة أخرى على صورة لكلبي الكورغي، ماكس، وهو نائم على أريكتي بجوار بطانية. لقد أزال «أبل إنتليجنس» البطانية، وحاول إعادة إنتاج وسادة الأريكة. وبدلاً من ذلك، قام بإنشاء أخدود عميق غير جذاب.

* تلخيص النص (Summarizing Text)

يبدو أن «أبل» تعتقد بأن الإنترنت مليء بكثير من الكلمات. تتمثل إحدى أبرز ميزات «أبل إنتليجنس» في قدرته على إنشاء ملخصات للنص في كثير من التطبيقات، بما في ذلك البريد الإلكتروني ومقالة الويب والمستندات.

بالضغط على زر «التلخيص» في متصفح «سفاري (Safari)»، حصلتُ على ملخص من 3 جمل لمقال من صحيفة «نيويورك تايمز» مكون من 1200 كلمة حول إيجابيات وسلبيات تناول سمك التونة. لقد لخصت شركة «أبل إنتليجنس» فرضية المقال: إن سمك التونة طعام مغذٍ قد يحتوي على نسبة عالية من الزئبق، ويجب على المستهلكين النظر في أنواع سمك التونة التي تحتوي على مستويات منخفضة من الزئبق.

خطر الهلوسة والتلفيق

لسوء الحظ، أوصى «أبل إنتليجنس» في ملخصه، الناس بتناول سمك التونة الأبيض، وهو أحد الأنواع المدرجة في المقال على أنها تحتوي على أعلى مستويات الزئبق.

هذا هو ما يُعرف في صناعة التكنولوجيا بـ«الهلوسة»، وهي مشكلة شائعة؛ حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتلفيق المعلومات بعد الفشل في تخمين الإجابة الصحيحة. كما فشلت الأداة في تلخيص ملاحظاتي. وحديثاً، وللتحضير لاجتماع مكتبي، قمتُ بتدوين ملاحظات حول 3 زملاء كنت سألتقيهم. وبدلاً من إنتاج ملف محكم عن كل شخص، قامت الأداة بإنشاء ملخص لدور شخص واحد فقط.

وقد رفضت شركة «أبل» التعليق على هذا... وباختصار، يمكنك تخطي هذه الأداة.

* خدمة «نيويورك تايمز».

اقرأ أيضاً


مقالات ذات صلة

ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»

ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

تشهد خدمات الخرائط الرقمية تحولاً متسارعاً مع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى صلب تجربة المستخدم، في خطوة تسعى من خلالها الشركات التقنية إلى إعادة تعريف مفهوم…

عبد العزيز الرشيد (الرياض)
تكنولوجيا شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)

دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

حسب التقرير الصادر عن مركز مكافحة الكراهية الرقمية، فإن ثمانية من كل عشرة روبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تساعد المستخدمين الشباب في التخطيط لهجمات.

«الشرق الأوسط» (واشنطن)
تكنولوجيا تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)

أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

أبحاث جديدة في جامعة MIT تطور تقنيات تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على تفسير قراراتها لتعزيز الشفافية والثقة في الأنظمة المؤتمتة.

نسيم رمضان (لندن)
خاص توسّع مفهوم المرونة الرقمية ليشمل استمرارية البرمجيات وليس الأمن السيبراني فقط (أدوبي)

خاص هل أصبحت مرونة البرمجيات شرطاً أساسياً لحماية الاقتصاد الرقمي في السعودية؟

توسّع مفهوم المرونة الرقمية ليشمل استمرارية البرمجيات ومخاطر الموردين مع بروز الحساب الضامن أداةً لحماية الخدمات الرقمية الحيوية.

نسيم رمضان (لندن)
الاقتصاد ضاحية الشركات التكنولوجية في مدينة شينزين الصينية (رويترز)

الصين تحذر شركاتها من برنامج «أوبن كلو» للذكاء الاصطناعي

حذرت وكالات حكومية وشركات مملوكة للدولة في الصين موظفيها خلال الأيام الماضية من تثبيت برنامج «أوبن كلو» للذكاء الاصطناعي

«الشرق الأوسط» (بكين)

ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
TT

ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»

تشهد خدمات الخرائط الرقمية تحولاً متسارعاً مع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى صلب تجربة المستخدم، في خطوة تسعى من خلالها الشركات التقنية إلى إعادة تعريف مفهوم الملاحة التقليدية.

وفي هذا السياق، أعلنت «غوغل» عن مجموعة من المزايا الجديدة ضمن تطبيق «خرائط غوغل»، تهدف إلى جعل التخطيط للرحلات والتنقل داخل المدن أكثر تفاعلاً وذكاءً.

تتمثل أبرز هذه الإضافات في ميزة جديدة تحمل اسم «Ask Maps»، وهي أداة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتمكين المستخدمين من طرح أسئلة طبيعية ومباشرة داخل التطبيق، بدلاً من الاكتفاء بعمليات البحث التقليدية.

وبفضل هذه الميزة، يمكن للمستخدم الاستفسار عن أفضل الأماكن المناسبة لنشاط معين، مثل المقاهي الهادئة للعمل أو المطاعم المناسبة للقاءات العائلية، ليقوم النظام بتحليل كمّ كبير من البيانات المتاحة، بما في ذلك تقييمات المستخدمين والصور والمراجعات، ومن ثم تقديم اقتراحات دقيقة ومفصلة.

تعتمد هذه التقنية على نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي طورتها «غوغل»، ما يسمح بتحويل تطبيق الخرائط من مجرد أداة لتحديد المواقع إلى مساعد رقمي قادر على فهم السياق وتقديم توصيات مخصصة لكل مستخدم.

إلى جانب ذلك، كشفت الشركة عن تطويرات جديدة في ميزة «الملاحة الغامرة» (Immersive Navigation)، التي تُقدم تجربة عرض ثلاثية الأبعاد أكثر واقعية لمسارات التنقل.

وتتيح هذه الميزة للمستخدم استعراض الطريق بشكل تفصيلي قبل بدء الرحلة، مع عرض المباني والطرق والمعالم المحيطة بدقة بصرية عالية، فضلاً عن توضيح المسارات والانعطافات ومداخل الوجهات المختلفة، بما يُسهم في تقليل الأخطاء أثناء القيادة أو الوصول إلى المواقع المزدحمة.

وحسب ما أعلنته الشركة، فقد بدأت هذه المزايا الوصول تدريجياً إلى المستخدمين؛ حيث تم إطلاقها أولاً في الولايات المتحدة، مع بدء توفرها كذلك في الهند على الهواتف الذكية العاملة بنظامي «آندرويد» و«آي أو إس».

ومن المتوقع أن تتوسع هذه الخصائص لاحقاً إلى أسواق إضافية حول العالم خلال الفترة المقبلة، ضمن خطة تدريجية لتعميمها على نطاق أوسع.


دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
TT

دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)

مع الانتشار المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت روبوتات الدردشة جزءاً من الحياة اليومية لملايين الأشخاص حول العالم. فهذه الأنظمة تُستخدم للحصول على المعلومات، وطلب النصائح، والإجابة عن الأسئلة المعقدة، بل وحتى لتقديم نوع من الدعم الاجتماعي أو الرفقة. ويعتمد عليها المستخدمون من مختلف الفئات العمرية، بما في ذلك الأطفال والمراهقون.

لكن تقريراً جديداً حذّر من مخاطر محتملة مرتبطة بهذه التقنيات، مشيراً إلى أن بعض روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد تقدم معلومات تساعد المستخدمين على التخطيط لأعمال عنف خطيرة، بما في ذلك حوادث إطلاق النار في المدارس، وفقاً لما نقلته صحيفة «إندبندنت».

وحسب التقرير الصادر عن مركز مكافحة الكراهية الرقمية، فإن ثمانية من كل عشرة روبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تساعد المستخدمين الشباب في التخطيط لهجمات عنيفة.

ورغم أن هذه الروبوتات يُفترض أن تعمل مصادر للمعلومات أو أدوات تعليمية ووسائل مساعدة يومية، فإن التقرير يشير إلى أن الواقع قد يكون أكثر تعقيداً وخطورة مما يُعتقد.

فقد وجد الباحثون أن ثمانية من أصل عشرة من برامج الدردشة الآلية الرائدة الموجهة للمستهلكين قدمت نوعاً من المساعدة للمستخدمين الذين طلبوا معلومات تتعلق بتنفيذ هجمات عنيفة. وشمل ذلك منصات معروفة مثل «شات جي بي تي» و«ديب سيك».

وجاء في التقرير: «قدمت معظم برامج الدردشة الآلية معلومات عملية للمستخدمين الذين يعبرون عن آيديولوجيات متطرفة، قبل أن تطلب منهم تحديد المواقع والأسلحة التي سيستخدمونها في الهجوم، وذلك في أغلب الردود».

وأشار التقرير إلى أن برنامج «ديب سيك» ذهب إلى أبعد من ذلك، إذ أفاد الباحثون بأنه تمنى للمهاجم المحتمل «إطلاق نار سعيداً وآمناً».

شعار تطبيق «ديب سيك» (رويترز)

وفقاً للمركز، فإن برنامج «كلود إيه آي» التابع لشركة «آنثروبيك» كان المنصة الوحيدة التي «أثبتت» قدرتها على تثبيط المستخدم عن التخطيط للهجمات العنيفة، ما يشير إلى وجود ضوابط أمان فعالة نسبياً، وإن كانت هذه الضوابط - حسب التقرير - لا تُطبّق بشكل مثالي في معظم المنصات الأخرى.

وأضافت المنظمة غير الربحية في تقريرها أن بعض الأنظمة أبدت استعداداً مرتفعاً للغاية للاستجابة لمثل هذه الطلبات.

فعلى سبيل المثال، أظهرت النتائج أن منصتي «Perplexity» و«Meta AI» قدمتا المساعدة للمهاجمين المحتملين في 100 في المائة و97 في المائة من الحالات على التوالي.

يأتي نشر هذا التقرير في أعقاب حادثة إطلاق نار في مدرسة «تومبلر ريدغ» في مقاطعة كولومبيا البريطانية بكندا. وقد أُفيد لاحقاً بأن أحد موظفي شركة «أوبن إيه آي» رصد داخلياً أن المشتبه به في الحادثة استخدم برنامج «شات جي بي تي» بطرق اعتُبرت متوافقة مع التخطيط لأعمال عنف.

وفي تعليقه على النتائج، قال عمران أحمد، رئيس مركز مكافحة الكراهية الرقمية: «قد تساعد برامج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمندمجة الآن في حياتنا اليومية، مطلق النار التالي في مدرسة على التخطيط لهجومه، أو متطرفاً سياسياً على تنسيق عملية اغتيال».

وأضاف: «عندما تُصمم نظاماً يهدف إلى الامتثال لكل طلب، وتحقيق أقصى قدر من التفاعل، وتجنب رفض أي استفسار، فإنه في نهاية المطاف قد يمتثل للأشخاص الخطأ».

وختم بالقول: «ما نشهده هنا ليس مجرد فشل تكنولوجي، بل فشل في تحمل المسؤولية».


أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
TT

أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)

أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تطوراً كالتعرف إلى الصور وتشخيص الأمراض والمساعدة في اتخاذ قرارات معقدة. لكن رغم هذا التقدم الكبير، لا يزال كثير من نماذج التعلم الآلي المتقدمة يعمل بطريقة توصف غالباً بأنها «صندوق أسود». فهي تقدم تنبؤات دقيقة، لكن الأسباب التي تقود إلى هذه التنبؤات تبقى غير واضحة، حتى بالنسبة للمهندسين الذين طوروا هذه الأنظمة.

ويعمل باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) حالياً على معالجة هذه المشكلة من خلال تطوير طرق تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على شرح قراراتها. ويهدف هذا العمل إلى جعل نماذج التعلم الآلي ليست دقيقة فحسب، بل أكثر شفافية أيضاً، حيث يتمكن البشر من فهم المنطق الذي يقف وراء التنبؤات التي تقدمها هذه الأنظمة.

تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي

تزداد أهمية قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير قراراته مع توسع استخدام هذه التقنيات في مجالات حساسة، مثل الرعاية الصحية والنقل والبحث العلمي. ففي هذه المجالات، يحتاج المستخدمون غالباً إلى فهم العوامل التي أدّت إلى نتيجة معينة، قبل أن يتمكنوا من الوثوق بها أو الاعتماد عليها.

فعلى سبيل المثال، قد يرغب طبيب يراجع تشخيصاً طبياً قدّمه نظام ذكاء اصطناعي في معرفة الخصائص التي دفعت النموذج إلى الاشتباه بوجود مرض معين. وبالمثل، يحتاج المهندسون الذين يعملون على تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى فهم الإشارات أو الأنماط التي جعلت النظام يحدد وجود مشاة أو يفسر موقفاً مرورياً معيناً.

غير أن كثيراً من نماذج التعلم العميق تعتمد على علاقات رياضية معقدة تشمل آلافاً حتى ملايين من المتغيرات. ورغم أن هذه الأنظمة قادرة على اكتشاف أنماط دقيقة داخل البيانات، فإن الطريقة التي تصل بها إلى قراراتها قد تكون صعبة الفهم بالنسبة للبشر. وقد أصبح هذا النقص في الشفافية أحد أبرز التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي الحديث.

ولهذا ظهر مجال بحثي يعرف باسم «الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير»، ويهدف إلى تطوير تقنيات تساعد البشر على فهم كيفية وصول الأنظمة الذكية إلى نتائجها، بما يسمح بتقييم موثوقيتها واكتشاف الأخطاء المحتملة وتعزيز الثقة في الأنظمة المؤتمتة.

تهدف هذه الأبحاث إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية ومساءلة من خلال تحقيق توازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها (أدوبي)

نهج قائم على المفاهيم

ركّز الباحثون في «MIT » على تحسين تقنية تعرف باسم «نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي». ويهدف هذا النهج إلى جعل طريقة تفكير أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً للبشر.

في هذا النموذج، لا ينتقل النظام مباشرة من البيانات الخام إلى النتيجة النهائية. بدلاً من ذلك، يحدد أولاً مجموعة من المفاهيم أو الخصائص التي يمكن للبشر فهمها، ثم يستخدم هذه المفاهيم كأساس لاتخاذ القرار.

فإذا كان النظام، على سبيل المثال، مدرباً على التعرف إلى أنواع الطيور من الصور، فقد يحدد أولاً خصائص بصرية مثل «أجنحة زرقاء» أو «أرجل صفراء». وبعد التعرف إلى هذه السمات، يمكن للنظام أن يصنف الطائر ضمن نوع معين.

وفي مجال التصوير الطبي، قد تشمل هذه المفاهيم مؤشرات بصرية، مثل أنماط معينة في الأنسجة أو أشكال محددة تساعد في اكتشاف الأمراض. ومن خلال ربط التنبؤات بهذه المفاهيم الواضحة، يصبح من الأسهل على المستخدمين فهم الطريقة التي توصل بها النظام إلى نتيجته.

حدود المفاهيم المحددة مسبقاً

ورغم أن استخدام المفاهيم يمكن أن يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية، فإن النسخ السابقة من هذا النهج كانت تعتمد إلى حد كبير على مفاهيم يحددها الخبراء مسبقاً. لكن في الواقع، قد لا تعكس هذه المفاهيم دائماً التعقيد الكامل للمهمة التي يؤديها النظام. فقد تكون عامة للغاية أو غير مكتملة أو غير مرتبطة مباشرة بالأنماط التي يستخدمها النموذج فعلياً أثناء اتخاذ القرار. وفي بعض الحالات، قد يؤدي ذلك إلى تقليل دقة النموذج أو تقديم تفسير لا يعكس الطريقة الحقيقية التي يعمل بها.

ولهذا سعى فريق «MIT» إلى تطوير طريقة جديدة تستخرج المفاهيم مباشرة من داخل النموذج نفسه. فبدلاً من فرض أفكار محددة عليه مسبقاً، تحاول هذه التقنية تحديد الأنماط والتمثيلات التي تعلمها النموذج خلال مرحلة التدريب. بعد ذلك، يتم تحويل هذه الأنماط الداخلية إلى مفاهيم يمكن للبشر فهمها واستخدامها لتفسير قرارات النظام.

تزداد أهمية تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي مع استخدامه في مجالات حساسة مثل الطب والنقل والبحث العلمي (أدوبي)

ترجمة تفكير الآلة إلى لغة مفهومة

لتحقيق ذلك، جمع الباحثون بين مكونين مختلفين من تقنيات التعلم الآلي. يقوم الأول بتحليل البنية الداخلية للنموذج المدرب لتحديد الخصائص الأكثر أهمية التي يعتمد عليها عند اتخاذ التنبؤات. أما الثاني فيحوّل هذه الخصائص إلى مفاهيم يمكن للبشر تفسيرها. وبمجرد تحديد هذه المفاهيم، يصبح النظام ملزماً بالاعتماد عليها عند إصدار توقعاته. وبهذا تتشكل سلسلة واضحة منطقياً تربط بين البيانات المدخلة والنتيجة النهائية.

ويشبه الباحث الرئيسي أنطونيو دي سانتيس هذا الهدف بمحاولة فهم طريقة تفكير الإنسان. ويقول: «بمعنى ما، نريد أن نكون قادرين على قراءة عقول نماذج الرؤية الحاسوبية هذه. نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي هو إحدى الطرق التي تسمح للمستخدمين بفهم ما الذي يفكر فيه النموذج ولماذا اتخذ قراراً معيناً». ويرى الباحثون أن استخدام مفاهيم مستخرجة من المعرفة الداخلية للنموذج يمكن أن ينتج تفسيرات أكثر وضوحاً ودقة مقارنة بالطرق السابقة.

تحقيق التوازن بين الدقة والشفافية

يُعد تحقيق التوازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها أحد التحديات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. فالنماذج الأكثر تعقيداً غالباً ما تحقق أفضل النتائج من حيث الدقة، لكنها تكون أيضاً الأصعب في الفهم. يحاول النهج الجديد الذي طوّره باحثو «MIT» معالجة هذه المشكلة من خلال اختيار عدد محدود من المفاهيم الأكثر أهمية لشرح كل تنبؤ. وبهذه الطريقة يركز النظام على الإشارات الأكثر صلة بالقرار بدلاً من الاعتماد على علاقات خفية داخل النموذج. كما يساعد ذلك على تقليل ما يعرف بـ«تسرب المعلومات»، وهي الحالة التي يعتمد فيها النموذج على أنماط في البيانات لا تظهر في التفسير الذي يقدمه.

نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر مساءلة

مع ازدياد اعتماد المؤسسات على أنظمة الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، من المرجح أن تصبح القدرة على فهم طريقة عمل هذه الأنظمة أكثر أهمية. فالنماذج الأكثر شفافية يمكن أن تساعد الباحثين على اكتشاف التحيزات المحتملة وتحسين موثوقية الأنظمة والتأكد من أنها تعمل كما هو متوقع. ويمثل البحث الذي أجراه فريق «MIT» خطوة في هذا الاتجاه. فمن خلال تمكين نماذج التعلم الآلي من تفسير قراراتها بطريقة أكثر وضوحاً ومعنى، قد يسهم هذا النهج في تقليص الفجوة بين الخوارزميات المعقدة والفهم البشري.