مستقبل الذكاء الاصطناعي في خطر!

  • 8/7/2019
  • 00:00
  • 1
  • 0
  • 0
news-picture

هوب روتكن * لا يزال أمام الآلات شوط طويل لترقى إلى مستوى البشر في التعلم من الخبرات السابقة، وهذا الأمر يمثل مخاطر محتملة لا تقتصر على الخصوصية والأمن فحسب، بل تتعداهما إلى أمور أخرى. تخيل أنك في عام 2022، وأنت تركب سيارتك ذاتية القيادة في إحدى الرحلات المعتادة عبر المدينة، ثم اقتربت السيارة من لافتة التوقف التي مرت بها مئات المرات من قبل، ولكن هذه المرة، لم تتوقف، بل انطلقت مسرعة.ربما لا تلاحظ أي تغيير في اللافتة، ولكن السيارة تراها مختلفة تماماً عن لافتات التوقف الأخرى. فمنذ دقائق، وضع أحد المحتالين خلسة ملصقاً صغيراً على اللافتة، لا يمكن أن يلاحظه البشر، ولكن التكنولوجيا لا يمكن أن تتجاهله. ما حدث في هذه الحالة هو أن هذا الملصق الصغير جعل اللافتة تبدو واضحة للسيارة وكأنها شيء مختلف تماماً عن لافتة التوقف.ربما قد تجد هذا الأمر بعيد الاحتمال، ولكن الكثير من الأبحاث أثبتت أن الذكاء الاصطناعي يسهل خداعه بنفس الطريقة، بحيث يرى الأشياء بصورة تختلف كلياً عن تلك التي يراها بها البشر. وفي ظل هيمنة الخوارزميات، التي يمكن للآلات التعلم منها، على طرقنا وإدارة أموالنا وأنظمة الرعاية الصحية، يأمل علماء الكمبيوتر أن يتوصلوا إلى وسائل تمكنهم من حماية الخوارزميات من الهجمات المتوقعة من هذا النوع، قبل أن يحاول شخص ما، خداعها بالفعل.شعر العاملون في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بالقلق حيال عمليات الاحتيال بسبب زيادة الاعتماد على هذه الخوارزميات. يمكن أن تصل إلى بريدك الإلكتروني، الرسائل المزعجة غير المرغوب فيها أو تتعرض بعض رسائل بريدك للحجب، لكن هذا ليس نهاية العالم. وإذا كنت تعتمد كلياً على نظام الرؤية في السيارات ذاتية القيادة، لمعرفة المكان الذي تتجه إليه وتفادي الاصطدام بأي شيء، فإن المخاطر ستكون أعلى.ولكن كيف يحدث هذا الالتباس؟ فكر في الطريقة التي يتعلم بها الطفل الأرقام، فالطفل يجب أن ينظر إلى كل رقم على حدة، حتى يتعرف على خصائصه المحددة، وعندما يرى الطفل المزيد من الأمثلة، يتعرف سريعاً على أرقام جديدة، مهما اختلف الخط. وبهذه الطريقة أيضا تتعلم خوارزميات التعلم الآلي، كيفية تمييز الأشياء الموجودة في العالم، إذ يغذي العلماء أحد أجهزة الكمبيوتر بآلاف الأمثلة عن أي شيء يريد العلماء أن يرصده الكمبيوتر، وكل مثال منها يحمل علامة مميزة في المعتاد. وبعد أن تفحص الآلة البيانات وتفرز الأرقام، فإنها تتعرف على السمات التي تساعدها في الإجابة، وسرعان ما تتمكن من تمييز الرقم بمجرد النظر إليه بدقة عالية. * بي بي سي

مشاركة :