ومضات معرفية من كتاب شفرة الابداع: الفن والابتكار في عصر الذكاء الاصطناعي
تاريخ الترجمة: 15 مارس 2024 م
تاريخ إصدار الكتاب: 15 أبريل 2019 م
مؤلف الكتاب: السيد ماركوس دو سوتوي Marcus du Sautoy, نبذة مختصرة عن سيرته الذاتية تجدها في الصفحة الأخيرة.
المصدر: منصة الوميض التجارية Blinkist لتلخيص الكتب.
اسم الكتاب باللغة الإنجليزية:
The Creativity Code: Art and Innovation in the Age of AI
حتى لو لم تكن خبيرًا في التكنولوجيا، فمن المحتمل أنك قرأت عن بعض التطورات الحديثة للذكاء الاصطناعي في منصات الأخبار، مثل: الخوارزميات التي ترسم صورًا مختلفة، والتطبيقات التي تقوم بعمل المكياج، والبرامج التي تنشئ صورًا لأشخاص غير موجودين. تتحدث العديد من هذه العناوين الرئيسية للمطالعات الاستكشافية للذكاء الاصطناعي في عالم الفن والموسيقى وغيرها من مجالات الإبداع البشري.
ربما يكون فن الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا لأن الإبداع هو أحد أكثر المواضيع تميزًا. في الواقع، قد يكون دافع الإنسان للتعبير عن نفسه من خلال الفن أقدم من الإنسان في العصر الحديث. على سبيل المثال، وجد علماء الآثار قذائف منحوتة عمرها 500,000 عام في جاوة يعتقدون أنها من عمل الإنسان المنتصب، وهو جيل السلف لكل من الإنسان البدائي والبشر.
إذا كان الإبداع يسبق البشر، فهل من الممكن أن يتجاوزنا؟ هل يمهد انتشار الذكاء الاصطناعي الطريق بالفعل للخطوة التالية من التطور - مما أدى إلى ظهور فناني الآلات الأذكياء الذين يصنعون لوحات وموسيقى وأدب خاص بهم؟
للإجابة على هذا السؤال، يأخذنا عالم الرياضيات وعاشق الفنون مؤلف هذا الكتاب السيد ماركوس دو سوتوي Marcus du Sautoy في رحلة، من المبادئ الأساسية للحوسبة إلى رياضيات الموسيقى والمستقبل القريب لصناعة الفن عبر الذكاء الاصطناعي.
في هذه الومضات المعرفية سوف تتعلم:
• الأنواع الثلاثة المختلفة للإبداع البشري.
• اللغة المشتركة التي توحد الرياضيات والموسيقى والحوسبة. و
• برنامج كمبيوتر قادر على تأليف سيمفونيات مثل سيمفونية باخ Bach المشهورة.
دعونا نواجه الأمر: من نواح كثيرة، تعد أجهزة الكمبيوتر أكثر ذكاءً من الأشخاص. يمكن للأجهزة تخزين المزيد من الحقائق، ومعالجة أعدادا أكبر، وكما أن هذه الأجهزة أفضل في التهجئة. ربما يكون الشيء الوحيد الذي لا يزال بإمكاننا كبشر أن نتحلى به هو إبداعنا. بالتأكيد لا يمكن لآلة أن تأتي بنكتة، أو تؤلف سيمفونية أو تكتب كتابًا - أو تستطيع ذلك؟ للإجابة على هذا الاستعلام الوجودي، دعنا أولاً نلقي نظرة على ما نعنيه عندما نتحدث عن الإبداع.
أن تكون مبدعًا يعني أن تبتكر شيئا جديدا ومدهشا وذا قيمة. يشتهر الرسام الفرنسي السيد كلود مونيه Claude Monet بلوحاته الجميلة لزنابق الماء - لكن لوحاته هي أكثر من مجرد جميلة. وضع طبقات من بقع الألوان بدلاً من استخدام ضربات الفرشاة التقليدية، حيث أظهر الرسام السيد مونيه للعالم طريقة جديدة لتقدير التفاعل بين الضوء واللون. لقد ألهم أسلوب الرسم الجديد هذا، المسمى بالانطباعية، أجيالًا من الفنانين وساعد في تمهيد الطريق من الفن التصويري إلى الفن التجريدي.
مثلما تغيرت أفكارنا حول الفن على مر القرون، كذلك تطورت أفكارنا حول الإبداع باستمرار. غالبًا ما نقيس العمل الإبداعي بمدى اختلافه عن تلك الأعمال التي جاءت من قبله. لنأخذ بعين الاعتبار ملحن أوائل القرن العشرين السيد أرنولد شونبيرج Arnold Schönberg. كان الملحنون قبل السيد شونبيرج يعتبرون أن المفتاح المركزي، أو النغمة، هي الأساس لأي تكوين موسيقي. لكن السيد شونبيرج تجاهل بجرأة هذه القاعدة لاختراع التكفير - مما جلب للعالم ملذات استماع غير متوقعة. تسمي العالمة المعرفية السيدة مارجريت بودن Margaret Boden هذا النوع من الإبداع التحويلي الذي يخالف القواعد. حيث يمكن للإبداع التحويلي أن يقلب تمامًا ما نعتقد أنه ممكن في تخصص معين.
بالإضافة إلى ذلك، حددت السيدة بودن نوعين آخرين من الإبداع. وتقول إن عمل السيد مونيه يُظهر إبداعًا استكشافيًا - ويستكشف ما هو ممكن ضمن قواعد الانضباط. لا يزال السيد مونيه يصور زنابق الماء بطريقة رمزية، لكنه فعل ذلك بطريقة انطباعية جديدة تمامًا.
الإبداع الاندماجي أو التوافقي هو القدرة على دمج الهياكل التي قد لا تنتمي ظاهريا معًا على السطح. تترجم المهندسة المعمارية المعاصرة السيدة زهاء حديد حبها للفن التجريدي إلى مبانٍ مستحيلة المظهر ورشيقة الشكل. مركز حيدر علييف The Heydar Aliyev Centre على سبيل المثال، والذي صممته في دولة أذربيجان، يبدو أقل شبها بمبنى كونه تشكل من صدف ضخم. تعتبر مبانيها أيضًا مثالًا رائعًا للتطبيقات العملية للإبداع. وهذا يعني بوضوح أن الإبداع ليس فقط للفنانين.
أن تكون مبدعًا يعني أن تنحني - وأحيانًا أن تكسر - جميع القواعد والقوانين من أجل ابتكار شيئا جديدا. لكن هذه المهارة لا تقتصر على الفن والموسيقى والأدب فقط. انظر عن كثب، وستجد الإبداع في أماكن لم تكن تتوقعها أبدًا، مثل مجال المؤلف، وهو: الرياضيات.
لكي نفهم كيف يكون علماء الرياضيات مبدعين، يجب علينا أولاً أن نفهم ما يفعلونه.
يستخدم عالم الرياضيات الحجج المنطقية لإثبات النظريات من البديهيات. البديهيات هي بيانات رياضية نفترض أنها صحيحة. على سبيل المثال، نفترض أن:
√1= 1: النظرية هي البيان الرياضي الجديد الذي يحتاج عالم الرياضيات إلى إثباته. ربما نريد أن نظهر ما يلي:
√1≠ 1: للقيام بذلك، يتعين علينا استخدام خطوات منطقية لربط البديهيات الموجودة حول الأرقام المربعة مع نظريتنا الجديدة. لكن الرياضيات المتقدمة هي أكثر بكثير من مجرد اتباع القواعد وتطبيق المنطق البارد.
تمامًا مثل الفن الجيد، تتطلب الرياضيات الجيدة، التفكير خارج الصندوق ورواية القصص المقنعة. لا يريد علماء الرياضيات إثبات النظريات المملة والواضحة. إنهم يريدون إثبات النظريات الجريئة وغير المتوقعة وتعميق فهمنا للعالم. والقيام بذلك يتطلب الحدس والإبداع.
عرض السيد غريغوري بيرلمان Grigori Perelman هاتين الصفتين عندما أثبت تخمين السيد بوانكاريه Poincaré، وهي نظرية مشهورة الآن تصف جميع الأشكال الهندسية المختلفة في كوننا. لإثبات النظرية، طبق قواعد رياضية من منطقة مختلفة تمامًا. باستخدام الطريقة التي يتدفق بها السائل على سطح ما، كان السيد بيرلمان قادرًا على وصف النطاق الكامل للأشكال التي يمكن أن توجد. وقد أنتج إبداعه التوافقي رؤية جديدة ومدهشة لكوننا.
ولكن حتى عبقري مثل السيد بيرلمان Perelman لا يمكنه القيام بهذا العمل بمفرده. مع كل دليل ناجح، يصبح مجال الرياضيات أكثر تعقيدا. بالنسبة للانضباط القديم كقدم الحضارة نفسها، فإن هذا يعني أن العديد من الحسابات أصبحت معقدة الآن لدرجة أنه حتى أعظم عالم رياضيات لم يستطع حلها بالقلم والورق.
يحتاج علماء الرياضيات اليوم إلى أجهزة كمبيوتر لمعالجة كتلة الأرقام الضخمة التي يتعاملون معها. أصبحت هذه الآلات لا غنى عنها. في الواقع، يصر عالم الرياضيات الإسرائيلي السيد دورون زيلبرغر Doron Zeilberger على تضمين جهازه «الكمبيوتر»، والذي يسميه «شالوش بي إيخد Shalosh B. Ekhad»، كمؤلف مشارك لأوراقه البحثية الرياضية. من خلال تحريرهم من الحسابات المملة وتقليل هامش الخطأ البشري، تسمح أجهزة الكمبيوتر لعلماء الرياضيات بالتفكير بشكل أكثر إبداعًا من أي وقت مضى.
يشترك علماء الرياضيات وأجهزة الكمبيوتر في أشياء مختلفة - كلاهما يتبع مجموعات من القواعد المنطقية للوصول إلى النتيجة المرجوة. تسمى القواعد المشفرة في الكمبيوتر الخوارزميات. يمكنك التفكير فيها على أنها مجموعة من جمل ”الشرط“ التي تخبر الكمبيوتر بكيفية التصرف. على سبيل المثال، قد يتبع عامل تصفية البريد الإلكتروني القاعدة، ”إذا كانت رسالة بريد إلكتروني تحتوي على كلمة فياجرا، فضعها في مجلد الرسائل غير المرغوب فيها.“
لكن الخوارزميات تفعل أكثر بكثير من مجرد فرز رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك.
وهذا لا ينبغي أن يكون لك مفاجئا. تستخدم بعض الشركات مثل شركة أمازون Amazon وشركة نتفليكس Netflix وشركة سبوتيفاي Spotify الخوارزميات لإغراقك بالتوصيات. تحاول الخوارزميات الخاصة بهم التنبؤ بالموسيقى أو الأفلام أو المنتجات التي قد تعجبك، وذلك بناءً على اختياراتك السابقة.
الأمر الأكثر إثارة للجدل هو أن هذه الخوارزميات الآن تختار لنا شركاءنا الرومانسيين. يقوم موقع المواعدة اوكي كيوبيد OkCupid بتقييم سمات شخصيتك، وما يعجبك وما لا يعجبك للعثور على ما يتطابق مع سمات شخصيتك. على الرغم أنه في دراسة حديثة عن الأزواج الذين تزوجوا بين عامي 2005 م و 2012 م، وتفيد الدراسة بأن أولئك الذين التقوا وتواعدوا عبر الإنترنت أكثر سعادة من الأزواج الذين التقوا وتواعدوا خارج الإنترنت. والسؤال: هل الخوارزميات تعرف شيئًا عنا نحن لا نعرفه؟
حسنًا، غالبًا ما تعمل الخوارزميات عن طريق طرح طبقات مختلفة من الأسئلة حول كميات هائلة من البيانات. هل تساءلت يومًا عن كيفية ظهور موقع ويب ما على رأس القائمة لمحرك البحث جوجل Google؟ تقيس خوارزمية محرك البحث بقيمة موقع الويب عن طريق السؤال عن عدد المواقع الأخرى المرتبطة به. ثم، باستخدام نفس المقياس، يسأل عن مدى قيمة تلك المواقع الأخرى. إذا كان موقع الويب الخاص بعملك مرتبطًا بالعديد من مواقع الويب عالية القيمة مثل شبكة سي إن إن CNN مثلا، فسيرتفع في تصنيفات البحث بقيمة أعلى. هذا يخلق نظامًا معقدًا للتقييم الشامل يتطلب فيه جمع ومقارنة بيانات أكثر مما يمكن للدماغ البشري التعامل معه على الإطلاق.
علاوة على ذلك، تزداد ذكاء العديد من الخوارزميات كلما تفاعلت معها. ربما لاحظت أنه كلما زاد استخدامك لمواقع أو تطبيقات هذه الشركات مثل شركة نتفليكس Netflix أو شركة أمازون Amazon أو شركة سبوتيفاي Spotify, تبدو أن هذه الخدمات التي تقدمها هذه الشركات ”تتناسب“ مع ذوقك. هذا لأنه في كل مرة تستخدم فيها هذه التطبيقات، فإنك تمنح خوارزمياتها المزيد من البيانات للعمل معها. وتتعلم الخوارزميات قراءة بياناتك بشكل أفضل.
مع مرور الوقت، ستفهم شركة نتفليكس Netflix مثلا أنك شاهدت فيلم «بلا نوم في مدينة سياتل Sleepless in Seattle» ليس لأنك معجب كثيرا بالكوميديا الرومانسية، ولكن لأنك تحب كثيرا مشاهدة الممثل السيد توم هانكس Tom Hanks. وبدلا من توجيهك إلى فيلم «نوتينغ هيل Notting Hill»، قد يأخذك إلى فيلم «فورست غامب Forrest Gump». وهنا قد غيرت الخوارزميات القادرة على التعلم بهذه الطريقة آفاق الذكاء الاصطناعي.
قبل فجر التعلم الآلي، اتحد المبرمجون في الاعتقاد بأنه ”لا يمكنك إلا الحصول على ما تقدمه“. بمعنى أن البرنامج ذكي فقط مثل الشخص الذي قام بترميزه. إذن، ما الذي غير رأيهم؟ كان جهاز الكمبيوتر يلعب ألعاب ومنها ألعاب الطاولة مثلا لا أكثر ولا أقل.
«جو Go» هي لعبة لوحية صينية قديمة تتطلب الذكاء والمهارة والإبداع. يتناوب لاعبان على وضع أحجار بالأبيض والأسود على شبكة 19 × 19. الهدف هو التقاط أحجار خصمك من خلال إحاطتها بحجارتك. نظرا لأن لعبة «جو Go» تتطلب التعرف على الأنماط المعقدة ولأن عدد الألعاب الممكنة لا حصر لها، فقد كان يعتقد منذ فترة طويلة أنه من المستحيل تعليم الكمبيوتر كيف يتم تشغيله. ولكن في عام 2016 م، وفي مواجهة بين الإنسان والآلة تلت ذلك في جميع أنحاء العالم، تمكن كمبيوتر «ألفاغو AlphaGo» بواسطة السيد ديميس هاسابيس Demis Hassabis من هزيمة بطل لعبة «جو Go» البشري السيد لي سيدول Lee Sedol في انتصار لمباراة من أربعة إلى واحد. والسؤال: كيف حقق كمبيوتر «ألفاغو AlphaGo» هذا النصر المستحيل؟
استخدم السيد ديميس هاسابيس Demis Hassabis وفريقه تقنية التعلم الآلي لتطوير جهاز الكمبيوتر. قاموا بتشفير وترميز بعض القواعد الأساسية في برامج «ألفاغو AlphaGo». بعد ذلك، تركوا الكمبيوتر يكتب بقية القواعد بنفسه عن طريق التجربة والخطأ. في الترميز، يُطلق على هذا الأسلوب بالنهج التصاعدي، وهو أساس التعلم الآلي. تمامًا كما يتعلم الإنسان، تعلم كمبيوتر «ألفاغو AlphaGo»، لعبة «جو Go»، جيدًا، من خلال قيام الكمبيوتر نفسه اللعب بها. فكلما قام كمبيوتر ألفاغو AlphaGo بخطوة أدت إلى انتصاره، فإنه يقوم بتحديث احتمالاته ليكون أكثر احتمالًا للقيام بهذه الخطوة مرة أخرى. على العكس من ذلك، عندما قام بخطوة أدت إلى هزيمته، أصبح من غير المرجح أن يقوم بهذه الخطوة مرة أخرى. وبحلول الوقت الذي واجه فيه السيد لي سيدول، كان كمبيوتر ألفاغو AlphaGo قد توصل إلى استراتيجيات لم يفكر فيها أي لاعب بشري من قبل.
كلما زاد عدد البيانات التي يجب أن يتدرب عليها الذكاء الاصطناعي مثل كمبيوتر «ألفاغو AlphaGo»، كلما أصبح أكثر ذكاء. لذلك، لا يدين التعلم الآلي إلا بجزء كبير من الكم الهائل من البيانات المتاحة اليوم - تم إنشاء 90 في المائة منها في السنوات الخمس الماضية! هذه الكتلة الضخمة من المعلومات، مقترنة بقدرة البرامج على إعادة كتابة نفسها باستخدام تلك المعلومات، فتحت الباب واسعا في إمكانية أن تصبح الآلات أكثر ذكاء منا.
في عام 1993 م، أصدر الملحن الكلاسيكي ديفيد كوب David Cope البوما باسم باخ بالتصميم Bach by Design, وهو ألبوم من قطع البيانو الموسيقية الأصلية النموذجية لملحن القرن الثامن عشر السيد يوهان سيباستيان باخ Johann Sebastian Bach. لكن القطع الموسيقية لم يكتبها السيد باخ، ولم يكتبها السيد كوب. وتمت كتابتها بواسطة تطبيق كمبيوتر موسيقي يحمل اسم ايمي Emmy, وهو برنامج موسيقي ابتكره السيد كوب لمحاكاة أسلوب السيد باخ في تأليف الموسيقى.
لقد قام الذكاء الاصطناعي بعمل جيد لدرجة أنه خدع حتى عشاق السيد باخ المخضرمين. في حفل موسيقي أقيم في جامعة أوريغون University of Oregon, أخطأ الجمهور في أن أحد مؤلفات التطبيق ايمي هو للسيد باخ الأصلي - واعتبر أن إحدى المقطوعات الموسيقية والأقل شهرة للسيد باخ الحقيقي كانت مزيفة.
كيف يمكن لبرنامج كمبيوتر أن يؤلف موسيقى تشبه باخ أكثر من باخ نفسه؟
يستخدم الملحنون الكلاسيكيون الخوارزميات لخلق مقاطع موسيقية أكثر تعقيدا. يبدؤون بلحن أو موضوع بسيط، ثم يغيرون هذا الموضوع وفقًا للقواعد الرياضية. وباستخدام الرياضيات، يقومون بإنشاء اختلافات وأصوات إضافية لبناء التكوين.
ينجذب الملحنون ذوو أسلوب التوقيع القوي إلى أنماط رياضية معينة على أنماط أخرى. على سبيل المثال، غالبًا ما يستخدم الموسيقار المعروف السيد موزارت Mozart نمط البيرتي باس Alberti bass. يتكون هذا النمط من ثلاث نغمات يتم عزفها في تسلسل من 13231323. تم تدريب تطبيق إيمي على اختيار الأنماط الرياضية النموذجية للسيد باخ، ويمكن بعد ذلك استخدامها لبناء مؤلفات موسيقية تبدو مثله تمامًا.
إحدى الآلات الموسيقية للذكاء الاصطناعي الأخرى، وهو أداة تسمى كونتيتور Continuator, تقوم بانتقاء وتكرار الأنماط الموسيقية لموسيقى الجاز. وذلك من خلال تحليل الآلاف من مقطوعات موسيقى الجاز، حيث تعلم البرنامج أن بعض الملاحظات والتسلسلات من المرجح أن تتبع البعض الآخر. ومن خلال استخدام الاحتمالات المحسوبة من بيانات التدريب هذه، تعلم الاستمرار في أسلوب الارتجال. إذا كنت تعزف موسيقى الجاز باستخدام هذا البرنامج، فيمكنه أن يستمر في نفس الحالة مثلما يفعل عازف الجاز البشري.
حتى موسيقى البوب تستكشف إمكانيات الخوارزميات الموسيقية. يأتي ألبوم هيلوجلاند Heligoland لعام 2016 م من شركة ماسيف أتاك Massive Attack مع تطبيق يسمى فانتوم Fantom حيث يستخدم موقعك والمنطقة الزمنية ويستخدم منصة تويترTwitter لإنشاء تغريدة تحمل مزيجا سلسا ومخصصا من المقاطع الصوتية لك. وبطريقة أكثر ديمقراطية، طور الموسيقي التجريبي السيد براين إينو Brian Eno تطبيقاته الموسيقية والتي تتيح لك التفاعل مع مؤلفاته المحيطة وتعديلها.
الآن بعد أن عرفت أن الموسيقى وأجهزة الكمبيوتر مرتبطان من خلال اللغة الرياضية للخوارزميات، ربما يكون من الأسهل رؤية كيف يمكن لبرنامج كمبيوتر كتابة أغنية. لكن الموسيقى ليست النظام الفني الوحيد الذي تتقنه الآلات.
لقد تعرفنا على أجهزة الكمبيوتر التي تؤلف الموسيقى الكلاسيكية وترتجل مقطوعات موسيقى الجاز. يبدو أن الموسيقيين يستخدمون بالفعل بشكل كبير القدرات المتنامية للذكاء الاصطناعي. لكن ماذا عن باقي عالم الفن؟
أجهزة الكمبيوتر التي تصنع الفن المرئي ليست جديدة في الواقع. في وقت مبكر من عام 1965 م، قام مهندس في شركة سيمنز Siemens السيد جورج نيس Georg Nees ببرمجة جهاز كمبيوتر لإنشاء رسومات من تلقاء نفسه. بدأ برنامج السيد نيس من نقطة ثابتة على الشاشة، حيث رسم 23 خطًا متصلًا بأطوال عشوائية وفي اتجاهات عشوائية. والجميل، كانت النتيجة سلسلة رائعة من الرسومات الهندسية.
تم تطوير تقنية ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا في صناعة الفن مؤخرًا بواسطة عالم الكمبيوتر السيد أحمد الجمال Ahmed Elgammal من جامعة روتجرز Rutgers University في أمريكا. طور السيد الجمال شبكة الخصومة التوليدية، حيث يمكنها تصنيف وإنتاج صور للفنون المرئية. وقد اشتهرت هذه التقنية باسم تقنية «جان GAN».
تقنية «جان GAN» مكونة من خوارزميتين تتعلم فيهما إحدى الخوارزميات وتتغير بناءً على تعليقات والتغذية الراجحة من الخوارزمية الأخرى. تعكس تقنية جان GAN النظامين المتنافسين لأدمغتنا الإبداعية: المبدع والناقد. بينما يتم تكليف إحدى الخوارزميات بإنشاء الصور، فإن الخوارزمية الأخرى تحكم على أصالتها.
تم تدريب خوارزمية النقد على بيانات من موسوعة ويكي آرت WikiArt لتحديد الصور التي تميزت بلحظات من التغيير الإبداعي العظيم في تاريخ الفن، مثل زنابق الماء للسيد مونيه Monet. تستخدم هذه المعرفة لتقييم وتوجيه الصور التي تنتجها خوارزمية مطور البرنامج. ويبدو أن البشر يتفقون مع حكم خوارزمية الناقد - حيث صنف زوار معرض آرت بازل Art Basel في عام 2016 م عمل تقنية «جان GAN» على إنها أكثر إلهامًا من الأعمال الفنية البشرية المعروضة!
لقد وصلت أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى عالم الكتابة أيضًا. حيث تستخدم العديد من وسائل الإعلام بالفعل برامج معالجة النصوص لتوليد قصاصات إخبارية. بالنظر إلى البيانات الأولية، يمكن لهذه البرامج كتابة نصوص قصيرة ومتماسكة تتبع هيكل منشور إخباري نموذجي. وهذا مفيد بشكل خاص لتقارير الرياضة وسوق الأسهم، حيث أصبحت كمية البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم مملة للغاية بحيث يتعذر على البشر التعامل معها.
وعلى غرار الذكاء الاصطناعي الموسيقي، يمكن لبرامج الكتابة الحديثة أن تتعلم الكتابة بأسلوب مؤلف معين. من خلال تحليل اختيار الكلمات وبنية الجملة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينتج فقرة تبدو وكأنها مقطع من كتابات الروائي والكاتب الأمريكي السيد إرنست همنغواي Ernest Hemingway. في الواقع، يدعي مؤلف هذا الكتاب أن قسمًا مكونًا من 350 كلمة من كتابه هذا تمت كتابته بواسطة برمجة خوارزمية!
كما سنرى في الومضة التالية، لا يزال صنع الصور ورواية القصص يحملان بعض المشاكل الغريبة للذكاء الاصطناعي.
ضع في اعتبارك هذه الجملة: ”لن يأكل الأطفال العنب لأنهم كبار السن.“ والسؤال: من أو ما هو الكبير أو القديم؟ بخلافك أنت - حيث إنك إنسان ولديه بعض الخبرة مع الأطفال والعنب - لا يمكن لجهاز الكمبيوتر الإجابة بسهولة على هذا السؤال. ليس لديه طريقة محددة لمعرفة من المقصود بكلمة ”هم“ في هذه الجملة.
اللغة الطبيعية مليئة بمثل هذه الغموض. غالبًا ما تعتمد الطريقة التي نفسر بها كلمة ما على السياق، مما يتطلب معرفة مسبقة بالعالم. نظرًا لأن أجهزة الكمبيوتر تفتقر إلى نوع المعرفة البديهية التي يجمعها البشر من خلال التجربة، فغالبًا ما يتم فقد الفروق اللغوية الدقيقة فيها. وللسبب نفسه، فإنهم يكافحون من أجل إنشاء بنية سردية ذات مغزى. قد تكون برامج الكمبيوتر قادرة على كتابة بعض الجمل التي تبدو مثل كتابات الروائي السيد همنغواي، لكنها ليست قريبة من الفهم، ناهيك عن نسج قصة مثل الرجل العجوز والبحر The Old Man and the Sea.
بصرف النظر عن اللغة، هناك مشكلة كبيرة أخرى تعترض الطريق أمام تقنيات الذكاء الاصطناعي وهي الرؤية. تبين أن أجهزة الكمبيوتر سيئة للغاية في رؤية الصورة الأكبر. وذلك لأن البرامج المرئية تحدد الصور من خلال طرح أسئلة حول وحدات ”البكسل «وهو الجزيء الأصغر»“ التي تتكون منها الصورة. ولكن لكل صورة، ولصورة قطة على سبيل المثال، فإن تكوين البكسل سوف يكون مختلفا تمامًا. وعليه يجب أن يتعلم برنامج الكمبيوتر ربط البكسلات ببعضها البعض ومن ثم الحكم على ما إذا كانت هذه العلاقات ”البكسلية“ تدل على انها قطة أو أي شيء آخر.
يمكنك ان تجد بوضوح على مثل هذا التعرف المرئي المتقدم في مستشعر الحركة لجهاز اللعب من شركة مايكروسوفت في جهاز اكس بوكس كونيكت Xbox One Kinect. يمكن لهذا الجهاز تحديد وتعيين 31 جزءًا مميزًا من الجسم ورسم خرائط لها من خلال مقارنة عمق ومسافة كل بكسل بتلك الموجودة في محيطه. ومع ذلك، فإن قدرات هذا الجهاز ليست قريبة من الرؤية البشرية. لهذا السبب تجعلك العديد من مواقع الويب ومن منظور أمني أن تختار صورًا للسيارات أو إشارات الطرق أو القطط للتأكد من أنك إنسانا ولست روبوتًا.
من المفارقات، هو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه استخدام رؤيته غير البشرية الغريبة لإنشاء فنا رائعا. يعمل برنامج الحلم العميق DeepDream من شركة جوجل Google عن طريق تغذية الذكاء الاصطناعي بصورة غير واضحة، ثم مطالبته بتحسين ميزات الصورة وفقا لما يتوقعه. نظرا لأن الذكاء الاصطناعي يتم تدريبه على الصور من محرك البحث جوجل Google التي تحتوي عادة على أشخاص أو حيوانات أو أشياء أخرى، فإنه يميل إلى المبالغة في تفسير الصورة غير الواضحة - والتدقيق في رؤية العينين واليدين والوجوه حتى في حالة عدم وجودهم. وبعدها تكون النتائج عبارة عن صور ملونة ومذهلة يمكن أن تتحول إلى فن حديث. ولكن هل هذا يعني أن تقنيات برنامج الحلم العميق DeepDream تجعل منه فنانا؟
على الرغم من أنه لا يزال هناك مجالا للتحسين التقني، فلا شك في أن الذكاء الاصطناعي يصنع بالفعل قطعًا رائعة من الفن والموسيقى والكتابة. تفاجئ إبداعات هذه التقنيات الحديثة مثل الصور المذهلة لبرنامج الحلم العميق DeepDream حتى المبرمجين أنفسهم والذين يقفون وراء برمجة هكذا تقنيا، وهذا يثبت ويؤكد وبوضوح أنه، وفي الحوسبة الحديثة، يمكنك الحصول على أكثر مما تتوقع.
لكن الإبداع هو أكثر من مجرد معالجة المدخلات وتوليد المخرجات. لا يزال رسم شيئا ذي قيمة إبداعية من الحسابات الخوارزمية للكمبيوتر والذي يتطلب يدا بشرية.
يقدم الكاتب الأرجنتيني خورخي لويس بورخيس Jorge Luis Borges تشبيهًا مفيدًا في قصته القصيرة ”مكتبة بابل“. يصف فيه مكتبة تحتوي على كل كتاب بسعة 410 صفحة يمكن أن يكون موجودًا، بدءًا من الصفحات الأولى من كتاب السيد تولستوي Tolstoy باسم الحرب والسلام War and Peace إلى الصفحات الأخيرة وهي مليئة بالحرف «ن N». ولكن، لأن المكتبة تحتوي فقط على أي كتاب به 410 صفحة.، فإن الغالبية منها - مثل الكتب التي تبدأ بحرف «ن N» - لها قيمة قليلة. وهنا يتطلب الأمر عقلًا بشريًا للبحث عن الكتب ذات المعنى، واكتشاف جوهرة ثمينة مثل كتاب الحرب والسلام.
تمامًا مثل مكتبة بابل التي تحتوي على كتب لا حصر لها بغض النظر عن محتواها، يمكن لأجهزة الكمبيوتر معالجة بيانات لا نهائية دون الاهتمام بالمعنى المرتبط بها. لكن بالنسبة للبشر، فإن الإبداع يدور حول المعنى. الفن والموسيقى والأدب هي مجالات لاستكشاف إنسانيتنا المشتركة وإنتاج رؤى جديدة في العالم.
علاوة على ذلك، نحن مبدعون بإرادتنا الحرة. لم يقم السادة «مونيه وباخ وهمنغواي» بإنشاء أعمالهم لأن أحدهم طلب منهم ذلك. لقد ابتكروا عملهم لأنهم شعروا بالحاجة إلى التعبير عن أنفسهم. وعلى الرغم من مستوى قدراتهم المعروفة والمحدودة، لم تقم أي من تقنيات الذكاء الاصطناعي حتى الآن بإنشاء قطعة فنية بمحض إرادتها. هذه البرامج التي ترسم وتكتب وتؤلف لأن البشر برمجوها للقيام بذلك. هذا هو السبب في أنه من المبالغة وصفهم بأنهم مبدعون بالمعنى الحرفي. بعد كل شيء، فإن الإبداع البشري هو الذي صنعهم في المقام الأول.
حتى يصبحوا واعين مثلنا، ربما لن تكون الآلات مبدعة مثلنا. في الوقت الحالي، ليس لدينا طريقة لمعرفة ما إذا كان الوعي الآلي سينشأ أو كيف سيظهر. ولكن عندما يحدث ذلك، ربما سيوفر لنا الفن والموسيقى والأدب الذي تم إنشاؤه بواسطة آلات واعية هو أفضل الأفكار المنتجة من عقولهم الاصطناعية.
بفضل التعلم الآلي، تجاوزت مواهب الذكاء الاصطناعي الحديث العديد من توقعاتنا السابقة. على الرغم من أنهم ما زالوا يكافحون للتعرف على الصور وفهم اللغة، إلا أن أجهزة الكمبيوتر تخلق بالفعل قطعًا رائعة من الفن والموسيقى والأدب. ومع ذلك، إلى أن يتعلموا القيام بذلك بوعي وبهدف، فإنهم يظلون أدوات إبداعية بدلاً من أن يكونوا هم أنفسهم وكلاء مبدعين.
تستخدم الشركات الكبرى مثل شركة جوجل Google وشركة نيتفليكس Netflix وشركة أمازون Amazon خوارزميات دائمة التطور لتوجيه خيارات المستهلكين. حتى أنهم يتتبعون عادات التصفح الخاصة بي وبك وبه خارج مواقعهم الإلكترونية لحساب ما يبيعونه لي ولك وله. من خلال التعرف على البيانات التي تجمعها هذه الشركات عن المستهلكين، والمبادئ التي تعمل بها خوارزمياتها، ستتمكن من قياس تأثيرها على حياتنا - واتخاذ قرارات واعية للتحايل عليها.
السيد ماركوس دو سوتوي Marcus du Sautoy هو عالم رياضيات بريطاني ومؤلف أفضل الكتب مبيعا لكتاب موسيقى الأعداد الأولية The Music of the Primes والذي صدر في عام 2023 م. بناء على قوة كتاباته عن العلوم، تم تعيينه ليجلس على الكرسي المرموق لأستاذية سيموني Simonyi Professorship للفهم العام للعلوم في جامعة أكسفورد Oxford University, وهو منصب شغله السيد ريتشارد دوكينز Richard Dawkins سابقا.
وهو أيضا أستاذ الرياضيات. قدم العديد من البرامج على التلفزيون والإذاعة، بما في ذلك مسلسل في محطة بي بي سي الشهير دوليا قصة الرياضيات وبرنامج الرياضيات الكوميدي مدرسة المبالغ الصعبة مع السيد دارا أو بريان Dara Ó Briain. يكتب على نطاق واسع لصحيفة الجارديان والتايمز وديلي تلغراف. كتب وأدى مسرحية جديدة تسمى اكس وواي X&Y تم عرضها في متحف العلوم في لندن ومهرجان غلاستونبري. حصل على شهادة أو بي أي OBE لخدمات العلوم في قائمة الشرف للعام الجديد 2010 م.
عازف بوق وعضو في مجموعة مسرحية تجريبية، وقد كتب وقدم أكثر من اثني عشر فيلما وثائقيا، بما في ذلك الشفرة، والقواعد السرية للحياة الحديثة: الخوارزميات The Code and The Secret Rules of Modern Living: Algorithms. كما أنشأ رموزا لألغاز روبي ريدفورت لورين تشايلد Lauren Child’s Ruby Redfort.
حصل على العديد من الأوسمة والجوائز. ومنها جائزة بيرويك Berwick Prize وميدالية زيمان Zeeman Medal وجائزة مايكل فاراداي للجمعية الملكية Royal Society’s Michael Faraday Prize.
