يشير مصطلح شتاء الذكاء الاصطناعي إلى فترة تخفيض التمويل في مجال البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي غالبًا ما تتبع توقعات مبالغ فيها تفشل في تحقيقها.
ومع فشل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية الحديثة في الوفاء بوعود المستثمرين – بدءًا من GPT-4o من OpenAI إلى النظرة العامة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Google – فإن هذا النمط يبدو مألوفًا للغاية اليوم.
محرك البحث الأرض وقد أشارت بعض التقارير إلى أن شتاء الذكاء الاصطناعي كان يتبع تاريخيا دورات من الإثارة وخيبة الأمل. وقد حدث أولها في سبعينيات القرن العشرين بسبب النتائج المخيبة للآمال للمشروعات الطموحة التي تهدف إلى تحقيق الترجمة الآلية والتعرف على الكلام. ونظرا لعدم وجود قوة حوسبة كافية، وكانت التوقعات بشأن ما يمكن أن تحققه أجهزة الكمبيوتر في هذا المجال غير واقعية، فقد تم تجميد التمويل.
لقد أظهرت أنظمة الخبراء في ثمانينيات القرن العشرين قدراً من الواعدة، ولكن شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني جاء عندما فشلت هذه الأنظمة في التعامل مع المدخلات غير المتوقعة. وكان تراجع آلات LISP، وفشل مشروع الجيل الخامس في اليابان، من العوامل الإضافية التي ساهمت في التباطؤ. وقد نأى العديد من الباحثين بأنفسهم عن الذكاء الاصطناعي، واختاروا تسمية عملهم بعلم المعلومات أو التعلم الآلي، لتجنب الوصمة السلبية.
قدرة الذكاء الاصطناعي على الصمود خلال فصول الشتاء
لقد تقدمت الذكاء الاصطناعي خلال تسعينيات القرن العشرين، وإن كان ذلك ببطء وبألم، وكان غير عملي في الغالب. ورغم أن IBM Watson كان من المفترض أن يحدث ثورة في الطريقة التي يعالج بها البشر الأمراض، إلا أن تنفيذه في الممارسات الطبية في العالم الحقيقي واجه تحديات في كل منعطف. لم تتمكن آلة الذكاء الاصطناعي من تفسير ملاحظات الأطباء وتلبية احتياجات السكان المحليين. بعبارة أخرى، كان الذكاء الاصطناعي عُرضة لمواقف دقيقة تتطلب نهجًا دقيقًا.
في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، ارتفعت أبحاث الذكاء الاصطناعي وتمويله مرة أخرى مع التقدم في التعلم الآلي والبيانات الضخمة. ومع ذلك، فإن سمعة الذكاء الاصطناعي، التي شوهتها إخفاقات الماضي، دفعت الكثيرين إلى إعادة تسمية تقنيات الذكاء الاصطناعي. اكتسبت مصطلحات مثل blockchain والمركبات ذاتية القيادة وأجهزة الأوامر الصوتية اهتمام المستثمرين، فقط لكي يتلاشى معظمهم عندما فشلوا في تلبية التوقعات المتضخمة.
الدروس المستفادة من شتاءات الذكاء الاصطناعي الماضية
يتبع كل شتاء للذكاء الاصطناعي تسلسلًا مألوفًا: التوقعات تؤدي إلى الضجيج، تليها خيبات الأمل في التكنولوجيا والمالية. ينسحب باحثو الذكاء الاصطناعي من الميدان، ويكرسون أنفسهم لمشاريع أكثر تركيزًا.
ولكن هذه المشاريع لا تدعم تطوير البحوث طويلة الأجل، وتفضل الجهود القصيرة الأجل، وتجعل الجميع يعيدون النظر في إمكانات الذكاء الاصطناعي. وهذا لا يخلف تأثيراً غير مرغوب فيه على التكنولوجيا فحسب، بل يؤثر أيضاً على القوى العاملة، التي قد تؤدي مواهبها في نهاية المطاف إلى اعتبار التكنولوجيا غير مستدامة. كما يتم التخلي عن بعض المشاريع التي تغير حياة البشر.
ولكن هذه الفترات تقدم لنا دروساً قيمة. فهي تذكرنا بضرورة أن نكون واقعيين في التعامل مع قدرات الذكاء الاصطناعي، والتركيز على البحوث الأساسية، والتواصل بشفافية مع المستثمرين والجمهور.
هل نحن متجهون نحو شتاء الذكاء الاصطناعي مرة أخرى؟
بعد عام 2023 المتفجر، يبدو أن وتيرة التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي قد تباطأت؛ وأصبحت الاختراقات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي أقل تواترا. وشهدت مكالمات المستثمرين إشارات أقل إلى الذكاء الاصطناعي، وتكافح الشركات لتحقيق مكاسب الإنتاجية التي وعدت بها في البداية أدوات مثل ChatGPT.
إن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي محدود بسبب الصعوبات، مثل وجود الهلوسة، والافتقار إلى الفهم الحقيقي. وعلاوة على ذلك، عند مناقشة التطبيقات في العالم الحقيقي، فإن انتشار المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي، والعديد من الجوانب الإشكالية المتعلقة باستخدام البيانات، تشكل أيضًا مشاكل قد تبطئ التقدم.
ولكن ربما يكون من الممكن تجنب شتاء الذكاء الاصطناعي الكامل. ذلك أن النماذج مفتوحة المصدر تلحق بسرعة بالبدائل المغلقة، وتتحول الشركات نحو تنفيذ تطبيقات مختلفة عبر الصناعات. ولم تتوقف الاستثمارات النقدية أيضاً، وخاصة في حالة بيربليكسيتي، حيث ربما تم العثور على مكانة في مجال البحث على الرغم من الشكوك العامة تجاه ادعاءات الشركة.
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على الشركات
من الصعب أن نقول على وجه اليقين ما سيحدث للذكاء الاصطناعي في المستقبل. فمن ناحية، من المرجح أن يستمر التقدم، وسيتم تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل، مع تحسين معدلات الإنتاجية لصناعة تسويق البحث. ومن ناحية أخرى، إذا كانت التكنولوجيا غير قادرة على معالجة القضايا الحالية – بما في ذلك أخلاقيات وجود الذكاء الاصطناعي، وسلامة البيانات المستخدمة، ودقة الأنظمة – فقد يؤدي انخفاض الثقة في الذكاء الاصطناعي إلى انخفاض الاستثمارات، وبالتالي تباطؤ الصناعة بشكل أكبر.
في كلتا الحالتين، ستحتاج الشركات إلى الأصالة والثقة والنهج الاستراتيجي لتبني الذكاء الاصطناعي. يجب أن يكون المسوقون عبر محركات البحث ومحترفو الذكاء الاصطناعي على دراية جيدة ويفهمون حدود أدوات الذكاء الاصطناعي. يجب عليهم تطبيقها بمسؤولية وتجربتها بحذر بحثًا عن مكاسب الإنتاجية، مع تجنب فخ الاعتماد بشكل مفرط على التكنولوجيا الناشئة.
(تصوير فيليب بونكينز)
انظر أيضًا: شركة Safe AI التابعة للمؤسس المشارك لـ OpenAI تحصل على تمويل بقيمة مليار دولار، وتصل قيمتها السوقية إلى 5 مليارات دولار.
هل تريد أن تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ تعرف على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يقام هذا الحدث الشامل بالتزامن مع فعاليات رائدة أخرى بما في ذلك مؤتمر الأتمتة الذكية، وBlockX، وأسبوع التحول الرقمي، ومعرض الأمن السيبراني والسحابة.
استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات والتي تدعمها TechForge هنا.
تم نشر المنشور شتاء الذكاء الاصطناعي: دورة من الضجيج وخيبة الأمل والتعافي أولاً على AI News.