يوماً بعد يوم يزداد اعتماد البشر على الذكاء الاصطناعي. ومع هذا الاعتماد المتزايد يستمر تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي بسرعة حتى أن العلماء أصبحوا غير قادرين على تفسير أو شرح الطريقة التي يعمل بها.
ما هي نكهة الآيس كريم المفضلة لديك؟ قد تقول الفانيليا أو الشوكولاتة، وإذا سألت عن السبب، فمن المحتمل أن تقول لأن طعمه جيد. ولكن لماذا تصف طعمها بالجيد؟ ولماذا لا تزال ترغب في تجربة نكهات أخرى في بعض الأحيان؟ نادراً ما نشكك في القرارات الأساسية التي نتخذها في حياتنا اليومية، ولكن إذا فعلنا ذلك، فقد ندرك أنه لا يمكننا تحديد الأسباب الدقيقة لتفضيلاتنا وعواطفنا ورغباتنا في أي لحظة.
بشكل مشابه، هناك مشكلة مماثلة في الذكاء الاصطناعي، فالأشخاص الذين يطورون الذكاء الاصطناعي يواجهون مشاكل متزايدة في شرح كيفية عمله وتحديد سبب إعطائه نتائج معينة قد تكون غير متوقعة أحياناً.
غالبًا ما تبدو الشبكات العصبية العميقة (DNN-Deep neural networks) – والمكونة من طبقات متعددة من أنظمة معالجة البيانات التي قام العلماء بتغذيته بها لتقليد الشبكات العصبية لدماغ الإنسان، تبدو وكأنها تعكس ليس فقط الذكاء البشري ولكن أيضاً عدم القدرة على تفسير الكيفية التي يتم بها عمل دماغ الإنسان.
الصندوق الأسود .. الغامض!
معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بطريقة تسمى “الصندوق الأسود”، وهي أنظمة يتم التعرض لها فقط من حيث مدخلاتها ومخرجاتها، لكن لا يحاول العلماء فك شفرة هذا “الصندوق الأسود”، أو العمليات الغامضة التي يقوم بها النظام، طالما أنهم يتلقون المخرجات التي يبحثون عنها.
