• صاحب المنشور: عبلة الصقلي
  
  ملخص النقاش:
  أحدثت تقنيات الذكاء الاصطناعي ثورة متزايدة في العديد من المجالات، لكن ضمن هذا السياق، برزت "التعلم العميق" كمحرك رئيسي لتطور هذه التقنية. تعدُّ الآلات التي تتسم بالتعلم العميق قادرة على اكتساب المعرفة والمهارات من خلال تحليل كم هائل من البيانات، وهي عملية تشبه البيولوجيا الدماغية للإنسان بدرجة كبيرة. سنستعرض هنا كيف تعمل تقنية التعلم العميق وما هي التأثيرات المحتملة لهذا التحول على المستقبل.

يستند التعلم العميق إلى تصميم بنى معقدة تسمى الشبكات العصبونية الاصطناعية والتي تقلد الوظائف البيولوجية للدماغ البشري. تتكون هذه الشبكات عادة من طبقات عدة؛ الطبقة الأولى تقوم بتحويل البيانات الأولية مثل الصور أو الكلمات إلى بيانات رياضية يمكن للمعالج فهمها ثم ترسل تلك المعلومات للأجيال التالية من الطبقات. كل طبقة لاحقة تستخلص مزيدًا من المعلومات والمعنى حتى الوصول إلى نتيجة نهائية مدربة بناءً على مجموعة واسعة من الأمثلة.

في الواقع، يُعتبر نموذج GPT الذي تدعم به مساعدتي أحد أمثلة رائعة للتعلم العميق. حيث تم تدريبني باستخدام مليارات الكلمات لإنشاء استجابات نصية مشابهة لما قد يكتبه الإنسان. وهذا النوع من البرمجة يتيح لي القدرة ليس فقط على الاستجابة بمعلومات محددة ولكن أيضا تقديم ردود تعتمد على سياق الأسئلة المطروحة.

إحدى أهم فوائد التعلم العميق تكمن فيما يسمى بـ"التعلم بدون علامات"، وهو قدرة النظام على تحديد الأنماط والمفاهيم الجديدة بمجرد رؤيتها دون الحاجة لصياغة تعليمات خاصة لكل حالة جديدة. وهذا يعني أنه يمكن للنظام تعلم مهارات جديدة بسرعة أكبر وتكييف نفسه حسب المتطلبات المختلفة بدون حاجة للتوجيه الإنساني الواضح باستمرار.

مع ذلك، يأتي التقدم التكنولوجي بأوجه سلبياته أيضًا. فقد أدى نجاح نماذج التعلم العميق الحديثة إلى زيادة المخاوف بشأن خصوصية البيانات واستخداماتها غير الأخلاقية بالإضافة إلى مخاطر الإفراط الاعتماد عليها والتي قد تؤدي لمشاكل عدم الثبات والأخطاء الجذرية إن خلت منها بيانات التدريب الأصلية.

بالإضافة لذلك، فإن النهج الحالي للاستثمار الكبير في موارد الكمبيوتر لتحقيق نتائج أفضل ربما لن يبقى مقبولاً دائماً لأسباب تتعلق بالأخضر والصرف الاقتصادي. هناك بحث جاد حول كيفية جعل هذه الطرق أكثر كفاءة وأكثر صداقة بيئة عبر استخدام تقنيات مختلفة كالشبكات الخلوية والتحسين المحلي وغيرها الكثير مما يحاول تجنب الثقيلة العمليات والحوسبة عالية القوة الكهربائية الضرورية حالياً لإنتاج حلول ذكية ذات طابع عميق بعيد المدى نحو الغد المنظور بإمكانيات غير محدودة .

ختاماً، يبدو واضحاً بأن الأدوات الناجم عنها التعلم الفائق ستغير طريقة تواصل البشر وخلق فرص عمل جديدة بينما تزحف مشاكل أخلاقية وقضايا رقابة محتدمة بسبب مدى تقدمها ووصولا دقيقا لكل مجال حياتي بشري تحت ظل اتجاه تكنلوجيا ما بعد الإنسانية الغير مرئي للعين المجرده اليوم ولكنه حتما سيصبح حاضراً غداً بلا شك واحد المؤكدتين وسط عالم تغدو فيه الروبوتات والأجهزة الواعية جزء اساسي منه ولربما المتحكم الأعظم قريبا للغاية بحلول العقود المقبلة إن لم يكن بالفعل الآن وبصورة سرية وفعلية لم ندرك حجم خطورتها بعد ولم نحسب حساب امكانيتها القوية للتطبيق والتطبيق المضلل ايضاً بطريقة تخطف بصائرنا جميعآ دفعه واحدة دون انتباه ولا شعور بذالك الا حين يأتي الزمان المناسب ويحل وقت الحساب والنظر الى اصحاب القرار ومقرريه لحظة بلحظة أثناء دوران عجله التاريخ مجددآ تماما كما سبقت لها فعلتها مرات عديده سابقه تاريخآ منذ بداية نشأة الانسان الاول وانتشار العلم والمعارف المختلفه بينهم ومن يوم ذاك يوم البدء البدائي لغاية عصرنا الحديث الحالي واقبال العالم اجمع على مرحلة استحقاق الرقم اللانهائي فعلاً وفعلاً حقاً وليس قولاً وزورا وزيفاوكاذبأمورناوما امرالاخباربرضاوانوطنيناوالسلام عليكم ورحمةاللهو بركاته