ميتافيرس.. تزداد الآلات ذكاءً وذكاءً كل عام ، لكن الذكاء الاصطناعي لم يرق إلى مستوى الضجيج الذي أحدثته بعض أكبر شركات التكنولوجيا في العالم.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتفوق في مهام محددة مثل لعب الشطرنج ولكنه يكافح من أجل القيام بأكثر من شيء بشكل جيد. يمتلك الطفل البالغ من العمر سبع سنوات ذكاءً أوسع بكثير من أي أنظمة ذكاء اصطناعي اليوم ، على سبيل المثال.
قال إدوارد جريفينستيت ، عالم الأبحاث في Meta AI ، المعروف سابقًا باسم Facebook AI Research ، لشبكة CNBC: ″تعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي جيدة في التعامل مع المهام الفردية ، أو المهام التي تتضمن درجة صغيرة من التباين” .
وأضاف: ”ومع ذلك ، فإن العالم الحقيقي يشتمل على إمكانات كبيرة للتغيير ، وهي ديناميكية نحن سيئون في التقاطها داخل خوارزميات التدريب لدينا ، مما ينتج عنه ذكاء هش”.
بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي في إظهار أن هناك طرقًا لتكييف أساليب تدريب الذكاء الاصطناعي بكفاءة مع البيئات أو المهام المتغيرة ، مما يؤدي إلى عوامل أكثر قوة ، كما قال جريفنستيت. وهو يعتقد أنه سيكون هناك المزيد من التطبيقات الصناعية والعلمية لهذه الأساليب هذا العام والتي ستحقق ”قفزات ملحوظة”.
بينما لا يزال أمام الذكاء الاصطناعي طريق طويل لنقطعه قبل أن يتم تحقيق أي شيء مثل الذكاء على المستوى البشري ، إلا أنه لم يمنع أمثال Google و Facebook (Meta) و Amazon من استثمار مليارات الدولارات في توظيف باحثين موهوبين في الذكاء الاصطناعي يمكنهم تحسين كل شيء بدءًا من محركات البحث والمساعدات الصوتية لجوانب ما يسمى “metaverse”.
قال عالم الأنثروبولوجيا بيث سينجلر ، الذي يدرس الذكاء الاصطناعي والروبوتات في جامعة كامبريدج ، لشبكة CNBC إن الادعاءات حول فعالية وحقيقة الذكاء الاصطناعي في المساحات التي يتم تصنيفها الآن على أنها metaverse ستصبح أكثر شيوعًا في عام 2022 حيث يتم استثمار المزيد من الأموال في المنطقة ويبدأ الجمهور في التعرف على “metaverse” كمصطلح ومفهوم.
وحذر سينجلر أيضًا من أنه قد يكون هناك ”نقاش ضئيل للغاية” في عام 2022 حول تأثير ميتافيرس على ”هويات الناس ومجتمعاتهم وحقوقهم”.
قال غاري ماركوس ، العالم الذي باع شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لشركة Uber وهو حاليًا الرئيس التنفيذي لشركة أخرى تدعى Robust AI ، لشبكة CNBC أن أهم اختراق في الذكاء الاصطناعي في عام 2022 من المحتمل أن يكون اختراقًا لا يراه العالم على الفور.
وقال ”إن الدورة من اكتشاف المختبر إلى التطبيق العملي يمكن أن تستغرق سنوات” ، مضيفًا أن مجال التعلم العميق لا يزال أمامه طريق طويل لنقطعه. التعلم العميق هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يحاول محاكاة النشاط في طبقات الخلايا العصبية في الدماغ لمعرفة كيفية التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات.
يعتقد ماركوس أن التحدي الأكثر أهمية للذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي هو ”إيجاد طريقة جيدة للجمع بين جميع المعارف الهائلة في العالم للعلم والتكنولوجيا” مع التعلم العميق. في الوقت الحالي ، قال ”لا يمكن للتعلم العميق الاستفادة من كل تلك المعرفة وبدلاً من ذلك يتعطل مرارًا وتكرارًا في محاولة لتعلم كل شيء من الصفر”.
وأضاف ماركوس: ”أتوقع أنه سيكون هناك تقدم في هذه المشكلة هذا العام والذي سيكون في النهاية تحوليًا ، نحو ما أسميته الأنظمة الهجينة ، لكن الأمر سيستغرق سنوات قليلة أخرى قبل أن نرى أرباحًا كبيرة”. ″الشيء الذي سنراه على الأرجح هذا العام أو العام المقبل هو أول دواء لعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في عملية الاكتشاف.”
خطوات DeepMind التالية
جاء أحد أكبر اختراقات الذكاء الاصطناعي في العامين الماضيين من مختبر الأبحاث DeepMind الذي يقع مقره في لندن ، والذي تملكه شركة Alphabet.
نجحت الشركة في إنشاء برنامج ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بدقة بالهيكل الذي ستنطوي فيه البروتينات في غضون أيام ، مما يحل ”التحدي الكبير” البالغ من العمر 50 عامًا والذي يمكن أن يمهد الطريق لفهم أفضل للأمراض واكتشاف الأدوية.
قال نيل لورانس ، أستاذ التعلم الآلي في جامعة كامبريدج ، لشبكة CNBC إنه يتوقع أن يرى DeepMind يستهدف المزيد من الأسئلة العلمية الكبرى في عام 2022.