بنج إدواردز / آرس تكنيكا
أكثر من مرة هذا العام ، فعل خبراء الذكاء الاصطناعي معاد لازمة مألوفة: “من فضلك تمهل.” كانت أخبار الذكاء الاصطناعي في عام 2022 سريعة وموثوقة ؛ في اللحظة التي تعرف فيها أين تقف الأشياء حاليًا في الذكاء الاصطناعي ، فإن ورقة أو اكتشافًا جديدًا سيجعل هذا الفهم عفا عليه الزمن.
في عام 2022 ، يمكن القول أننا وصلنا إلى ركبة المنحنى عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يمكنه إنتاج أعمال إبداعية تتكون من نصوص وصور وصوت وفيديو. هذا العام ، ظهر الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق من عقد من البحث وبدأ يشق طريقه إلى التطبيقات التجارية ، مما سمح لملايين الأشخاص بتجربة التكنولوجيا لأول مرة. ألهمت إبداعات الذكاء الاصطناعي العجائب ، وأثارت الخلافات ، وأثارت أزمات وجودية ، ولفت الأنظار.
فيما يلي نظرة إلى الوراء على أكبر سبع قصص إخبارية عن الذكاء الاصطناعي لهذا العام. كان من الصعب اختيار سبعة فقط ، ولكن إذا لم نقطعها في مكان ما ، فسنظل نكتب عن أحداث هذا العام حتى عام 2023 وما بعده.
أبريل: أحلام DALL-E 2 بالصور
أوبن إيه آي
في أبريل ، أعلنت شركة OpenAI عن نموذج DALL-E 2 ، وهو نموذج تخليقي للصور يتعلم بعمق والذي أذهل العقول بقدرته السحرية على ما يبدو على إنشاء صور من الرسائل النصية. تم تدريب DALL-E 2 على مئات الملايين من الصور المأخوذة من الإنترنت ، وعرف كيفية إنشاء مجموعات جديدة من الصور بفضل تقنية تسمى الانتشار الكامن.
سرعان ما امتلأ موقع تويتر بصور رواد الفضاء على ظهور الخيل ، والدببة التي تجول في مصر القديمة ، وغيرها من الأعمال الواقعية تقريبًا. آخر مرة سمعنا فيها عن DALL-E قبل عام عندما كافح الإصدار 1 من النموذج لتقديم كرسي أفوكادو منخفض الدقة – فجأة ، كان الإصدار 2 يوضح أعنف أحلامنا بدقة 1024 × 1024.
في البداية ، نظرًا للمخاوف المتعلقة بسوء الاستخدام ، سمحت OpenAI فقط لـ 200 من مختبري الإصدار التجريبي باستخدام DALL-E 2. منعت عوامل تصفية المحتوى المطالبات العنيفة والجنسية. تدريجيًا ، سمحت OpenAI بأكثر من مليون شخص في تجربة مغلقة ، وأخيرًا أصبح DALL-E 2 متاحًا للجميع في أواخر سبتمبر. ولكن بحلول ذلك الوقت ، ظهر منافس آخر في عالم الانتشار الكامن ، كما سنرى أدناه.
تموز (يوليو): يعتقد مهندس Google أن LaMDA واعي
جيتي إيماجيس | واشنطن بوست
في أوائل شهر يوليو ، نشرت صحيفة واشنطن بوست خبرًا مفاده أن مهندسًا في Google يُدعى Blake Lemoine حصل على إجازة مدفوعة الأجر بسبب اعتقاده بأن نموذج لغة LaMDA من Google (نموذج اللغة لتطبيقات الحوار) كان واعيًا – وأنه يستحق حقوقًا متساوية للإنسان.
أثناء عمله كجزء من منظمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة في Google ، بدأ Lemoine في الدردشة مع LaMDA حول الدين والفلسفة واعتقد أنه رأى الذكاء الحقيقي وراء النص. قال ليموين للصحيفة: “أعرف شخصًا عندما أتحدث إليه”. “لا يهم ما إذا كان لديهم دماغ مصنوع من اللحم في رؤوسهم. أو إذا كان لديهم مليار سطر من التعليمات البرمجية. أتحدث معهم. وأسمع ما يجب أن يقولوه ، وهذه هي الطريقة التي أقرر بها وليس شخصًا “.
أجاب Google أن LaMDA كان يخبر Lemoine فقط بما يريد أن يسمعه وأن LaMDA لم يكن ، في الواقع ، واعيًا. مثل أداة إنشاء النصوص GPT-3 ، تم تدريب LaMDA مسبقًا على ملايين الكتب والمواقع الإلكترونية. لقد استجابت لمدخلات Lemoine (موجه ، يتضمن النص الكامل للمحادثة) من خلال التنبؤ بالكلمات الأكثر احتمالا التي يجب أن تتبع دون أي فهم أعمق.
على طول الطريق ، زُعم أن Lemoine انتهك سياسة السرية في Google بإخبار الآخرين عن عمل مجموعته. في وقت لاحق من شهر يوليو ، أطلقت Google تطبيق Lemoine لانتهاكه سياسات أمان البيانات. لم يكن آخر شخص في عام 2022 ينجرف في الضجيج حول نموذج لغة كبير للذكاء الاصطناعي ، كما سنرى.
تموز (يوليو): يتنبأ برنامج DeepMind AlphaFold بكل بنية بروتينية معروفة تقريبًا
في يوليو ، أعلنت شركة DeepMind أن نموذجها AlphaFold AI قد تنبأ بشكل كل بروتين معروف تقريبًا لكل كائن حي على الأرض مع جينوم متسلسل. أعلن AlphaFold في الأصل في صيف عام 2021 ، وكان قد تنبأ في وقت سابق بشكل جميع البروتينات البشرية. ولكن بعد عام واحد ، توسعت قاعدة بيانات البروتين الخاصة بها لتحتوي على أكثر من 200 مليون بنية بروتينية.
جعلت DeepMind هذه الهياكل البروتينية المتوقعة متاحة في قاعدة بيانات عامة يستضيفها المعهد الأوروبي للمعلومات الحيوية في البيولوجيا الجزيئية الأوروبية (EMBL-EBI) ، مما سمح للباحثين من جميع أنحاء العالم بالوصول إليها واستخدام البيانات للأبحاث المتعلقة بالطب والبيولوجيا. علم.
تعد البروتينات اللبنات الأساسية للحياة ، ويمكن أن تساعد معرفة أشكالها العلماء في التحكم فيها أو تعديلها. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عند تطوير عقاقير جديدة. قالت جانيت ثورنتون ، العالمة البارزة والمديرة الفخرية في EMBL-EBI: “تم تصميم كل عقار تقريبًا تم طرحه في الأسواق خلال السنوات القليلة الماضية جزئيًا من خلال المعرفة بهياكل البروتين”. هذا يجعل معرفتهم جميعًا أمرًا مهمًا.
