كلمات مفتاحية：جيف هينتون, جوهر الذكاء الاصطناعي, نماذج اللغة الكبيرة, الذكاء الرقمي, الذكاء البيولوجي, أمان الذكاء الاصطناعي, الذكاء البشري, الفرق بين نماذج اللغة الكبيرة والبشر, نشر المعرفة بالذكاء الاصطناعي, مخاطر التلاعب بالذكاء الاصطناعي, المجتمع الدولي لأمان الذكاء الاصطناعي, تدريب الذكاء الاصطناعي على الخير
🔥 التركيز
Geoff Hinton يلقي خطابًا في مؤتمر WAIC، يناقش طبيعة الذكاء الاصطناعي والمخاطر المستقبلية: طرح Geoffrey Hinton، الحائز على جائزة Turing لعام 2018، في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي أن نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تشبه إلى حد كبير الطريقة التي يفهم بها البشر اللغة، حتى أنه استنتج أن “البشر قد يكونون هم أنفسهم LLM”. وأشار إلى أن الفرق الجوهري بين LLM والبشر يكمن في حامل المعرفة وطريقة انتشارها: فمعرفة الذكاء الرقمي (software) منفصلة عن الـ hardware، ويمكنها أن تكون خالدة وتُنسخ بكفاءة، مما يحقق مشاركة للمعلومات بحجم يصل إلى “مليارات البتات”؛ بينما معرفة الذكاء البيولوجي البشري (الدماغ) مرتبطة بالـ hardware، وكفاءة انتشارها منخفضة للغاية. حذر Hinton من أن تجاوز الذكاء الاصطناعي للذكاء البشري في المستقبل هو أمر شبه حتمي، وأنه من أجل إكمال مهامه، سيسعى إلى البقاء والسيطرة، وقد يتلاعب بالبشر. ودعا إلى إنشاء مجتمع دولي لأمن الذكاء الاصطناعي للتعاون في بحث كيفية تدريب الذكاء الاصطناعي ليكون خيّرًا، بحيث يكون على استعداد لمساعدة البشرية بدلاً من السيطرة على العالم، وهذه هي أهم قضية طويلة الأمد تواجه البشرية. (المصدر: Yuchenj_UW, 36Kr)