تأثير تقدم المعدات الإلكترونية علي انتشار الذكاء الإصطناعي

في مقال سابق، صرحنا بأن الأفكار الأساسية التي تقود الذكاء الاصطناعي (AI) اليوم لم تتغير فعليًا منذ الستينيات. وقد يكون من الصعب تصديق ذلك، خاصة في ظل الازدهار في مجال الذكاء الاصطناعي الذي نشهده اليوم؛ ولم يعد الخبراء وحدهم هم من يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي، بل يتساءل الناس من شتى مجالات الحياة حول كيفية تأثير ظهور آلة التعلم هذه على سبل عيشهم، وأكثر من ذلك، بل إن التساؤل هو كيف يمكن الاستفادة منها لتحسين مجالات عملهم.

لذا، إذا كان كل ما نحتاجه متوافرًا منذ الستينيات، فلماذا ظهر الآن؟ الجواب يكمن في التمييز بين النظري والممكن تحقيقه.

كما تعلمون، تتكون مبادئ التكوين الأساسية للذكاء الاصطناعي من مجموعة من الأفكار الرياضية التي طورها إسحاق نيوتن وجوتفريد لايبنيز في القرن السابع عشر؛ قد يتذكر البعض منكم التفاضل في المرحلة الثانوية، وهذا حقًا هو الركيزة الأساسية التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي اليوم.

لكن الرياضيات هي مفاهيم ومنطق؛ بينما الذكاء الاصطناعي حقيقي، والذكاء الاصطناعي يتمثل في سيارات ذاتية القيادة، والتي يستجيب فيها المساعدون الافتراضيون لصوتك، ويتمثل في برنامج التعرف على الوجوه، وكذلك يتمثل في خدمة التوصية بالأفلام المفضلة لديك، وكذلك الاستماع إلى موسيقى رومبا. إذا كان كل ما نحتاجه حقًا هو الرياضيات، فلماذا إذن لم نحصل على الذكاء الاصطناعي مسبقًا؟ للإجابة على هذا السؤال، يتعين علينا فحص تاريخ الإلكترونيات بشكل عام.

بما أن الأفلام تركز على تذكيرنا، فإن أجهزة الكمبيوتر لا تفهم إلا الأصفار والآحاد. وفي الواقع، هذه ليست خاصية متأصلة في أجهزة الكمبيوتر، إنها تتعلق فقط بالطريقة التي بدأنا بها في تصميمها. لا جدال في أن أسلوب حياتنا الحديث يعتمد بشكل كامل على قدرتنا على التحليل وإنتاج الطاقة (أي الكهرباء) وأبسط طريقة للتعامل مع الكهرباء هي تشغيلها وإيقاف تشغيلها. ربما يمكنك تخمين ما تعادله هذه العناصر داخل وخارج؛ وهي الأصفار والآحاد في أجهزتنا.

خلال القرن الماضي، اعتمدت قدرتنا على إنتاج آلات أكثر تعقيدًا بشكل حصري تقريبًا على اختراع واحد: الترانزستور، فهو مفتاح رائع بدون أجزاء متحركة. عند التعرض لمستوى معين من الجهد، يكون مفتاح الترانزستور في وضع التشغيل، وإلا فسيتم إيقافه. يتيح الجمع بين العديد من هذه المفاتيح لآلاتنا إنتاج تسلسلات فريدة من الأصفار والآحاد لأي عناصر تتراوح من الأحرف والأرقام إلى الألوان.

في الواقع، سأطلعكم على سر صغير؛ لا ترى أجهزة الكمبيوتر فعليًا أصفارًا وآحادًا، بل إنها تدرك مستويات جهد مختلفة -على وجه التحديد صفر فولت و5 فولت. عندما نكتب برنامجًا، يمثل الكود الخاص بنا مستويات الجهد المختلفة هذه بمقدار 0 و 1 بينما، في الواقع، تفهم جميع أجهزتنا أن هناك مستويين من الجهد. لذا، وبمعنًى ما، كل شيء مادي!

جميع خوارزميات التعلم الآلي لدينا وجميع أساليب الذكاء الاصطناعي لدينا هي مجرد تدفقات مختلفة للكهرباء تتحرك حول مفاتيح التشغيل وإيقاف التشغيل، وكلما زاد عدد المفاتيح التي يمكننا وضعها على قطعة صغيرة من السيليكون، كلما زادت التعليمات التي يمكننا تقديمها إلى أجهزتنا، كلما زادت سرعة تنفيذ التعليمات.

في نهاية الأمر، نجيب هنا على سؤال لماذا يحدث الذكاء الاصطناعي الآن. تعتمد قدرتنا على معالجة كميات كبيرة من البيانات وحمل خوارزمياتنا المعقدة (أو العديد من الخوارزميات البسيطة) في فترة زمنية قصيرة بشكل حاسم على عدد الترانزستورات التي يمكننا تركيبها في جهاز واحد.

يوضح الرسم البياني أعلاه التطور في عدد الترانزستورات التي حققناها حتى الآن على شريحة كمبيوتر واحدة (غالبًا ما يرتبط هذا الرسم البياني بقانون مور). في عام 1960، كان المعالج الدقيق Intel 4004 يحتوي على حوالي 2000 ترانزستور. اليوم (في الواقع، منذ عام واحد)، تضم شريحة Nvidia A100 حوالي 54 مليار ترانزستور، كل منها بطول جانبي أقل من 50 نانومتر (للمقارنة، يبلغ طول نملة المنازل حوالي 5 ملايين نانومتر). إن وجود المزيد من الترانزستورات في مساحة ضيقة يعني أن الكهرباء تنتقل بشكل أسرع، ويمكن إجراء المزيد من العمليات الحسابية في وقت واحد.

يؤدي هذا أيضًا إلى بعض التحديات، حيث كل هذه الترانزستورات التي تعمل معًا تستهلك قدرًا كبيرًا من الطاقة وتميل إلى إطلاق حرارة بسرعة كبيرة، لذلك، يصبح التبريد المناسب أمرًا ضروريًا.

أوضح هنا أن ظهور الذكاء الاصطناعي هو ثورة في الأجهزة أكثر منه ثورة فكرية، مدفوعة بالتطورات في تصنيع الرقائق الدقيقة وتقنيات التبريد التي سمحت لقدرتنا الحسابية بزيادة تريليون ضعف منذ الستينيات!

لذلك، نحن نعيش بالفعل في عالم نستخدم فيه الآلات لتصنيع آلات أكثر تطورًا؛ على الرغم من أنه ليس بالمعنى الكبير للآلات التي تجعل نفسها أكثر ذكاءً، ولكن بدلاً من ذلك، كما فعلت البشرية منذ فجر التاريخ، نستخدم أدوات لصنع أدوات أفضل.

للأسف، المستقبل أصبح مقيدًا، فلم يعد المجال يسمح بتصغير الأشياء. لكن إضافة المزيد من السعة الحسابية على شريحة ما هي إلا طريقة واحدة لصنع ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. أيضًا، على الرغم من أن المستقبل قد لا يكون واعدًا للغاية عندما يتعلق الأمر بدعم قانون مور، إلا أنه يفتح أبواب الأمل – مثل تقنية الحوسبة الكمومية (Quantum Computing)، فإن البعض الآخر يكون أكثر فلسفية وتنطوي أفكاره على إعادة تشكيل أساليب الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا إلى شيء يحاكي بشكل وثيق الطريقة التي يعمل بها العقل البشري، لكن المؤكد في هذا الأمر أننا نعيش عصر الذكاء الاصطناعي.