كيف يخطئ الذكاء الاصطناعي رغم دقته العالية؟
يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي اليوم على أنه قمة الدقة والموضوعية، إذ تعتمد عليه الشركات في التحليل، والتنبؤ، واتخاذ القرارات. ومع ذلك، تظهر بين الحين والآخر أخطاء صادمة صادرة عن أنظمة يُفترض أنها “ذكية”. فكيف يمكن لتقنية مبنية على البيانات والحسابات الدقيقة أن تُخطئ؟ والأهم: هل هذه الأخطاء عيب تقني أم نتيجة سوء فهم لطبيعة الذكاء الاصطناعي نفسه؟ في هذا المقال، نوضح الأسباب الحقيقية وراء أخطاء الذكاء الاصطناعي، ولماذا لا تتعارض هذه الأخطاء مع كونه أداة دقيقة. أولًا: الذكاء الاصطناعي لا “يفهم” كما نفهم أحد أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا هو الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي يفهم المعلومات بالطريقة نفسها التي يفهمها الإنسان. في الواقع، الذكاء الاصطناعي لا يمتلك وعيًا أو إدراكًا، بل يعتمد على تحليل أنماط داخل كميات ضخمة من البيانات. *الإنسان يربط المعلومات بالسياق والمعنى. *الذكاء الاصطناعي يربط البيانات إحصائيًا دون فهم حقيقي. لذلك، قد يُنتج النظام إجابة تبدو منطقية شكليًا لكنها خاطئة جوهريًا. ثانيًا: جودة البيانات أهم من قوة الخوارزمية يُقال في عالم الذكاء الاصطناعي: ...