بحيث السيارات هي جزئيا فقط مستقل قبل كل شيء ، يحتاجون إلى شيء واحد: الذكاء. تقوم جميع أجهزة الاستشعار والكاميرات والرادارات التي يمكن توصيلها بالسيارة بجمع كميات كبيرة من البيانات بشكل مستمر ، ولكن في النهاية لا فائدة منها إذا كان العقل يفتقر إلى العمل معها. أصبحت أجهزة الكمبيوتر الآن جيدة نسبيًا في مجال "التعلم الآلي": يتعلم الكمبيوتر من الماضي وينقل المعرفة إلى المستقبل.
نواجه أمثلة على التعلم الآلي كل يوم: إذا كنت تبحث عن ACAD على Google ، على سبيل المثال ، فستتلقى الرسالة: "هل تقصد ADAC؟". ومع ذلك ، فإن الكمبيوتر ليس ذكيًا بما يكفي للتعرف على الكلمة بأنها بها أخطاء إملائية وتصحيحها. إنه يعلم فقط أنه في الماضي ، بدأ العديد من الأشخاص الذين بحثوا عن ACAD في بحث جديد عن ADAC بعد ثوانٍ فقط. يتذكر الجهاز هذا النمط وينقله إلى استعلامات بحث جديدة.
لن يكون النظام ذكيًا إلا إذا استطاع تحديد كلمة خاطئة دون عملية التعلم السابقة هذه واقتراح الإملاء الصحيح. ولكن هذه هي بالضبط مشكلة الذكاء الاصطناعي: اللغة. على سبيل المثال ، في حين أن التكنولوجيا في الصور يمكنها الآن التعرف على عدد لا يحصى من الأشياء وتحديدها - السيارات والمنازل والمشاة وراكبي الدراجات وأكثر - أسرع وأفضل من البشر ، فإنها غالباً ما تكون صعبة حتى مع أبسط الكلمات والجمل. مجرد التفكير في المحاولات السيئة في كثير من الأحيان لترجمة مختلف برامج المترجمين.
وفي حين أن البشر ككائنات ذكية لا يزالون في الغالب يفهمون الترجمات الأولية ، فإن الكمبيوتر سيفشل بلا رحمة هنا أيضًا. لن يكون ذلك سيئًا للغاية إذا لم تكن اللغة هي السبيل المباشر الوحيد للخروج من الدماغ وإليه. كل تفكير الإنسان ، وبالتالي ذكائنا ، يعتمد على اللغة - لقد أدرك أفلاطون هذا بالفعل ، والذي صاغ: "التفكير هو محادثة الروح الداخلية مع نفسه". ولكن طالما أن الكمبيوتر لا "يتحدث" وكذلك نحن البشر ، فلن يكون قادرًا على التفكير والتصرف بطريقة قابلة للمقارنة - ما مدى صعوبة ذلك ، فإن كل من يحاول التفكير بلغة أجنبية سوف يلاحظ ذلك بنفسه.
لقد وضع هذا الارتباط بالفعل أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI) في المثبط الكبير في التسعينيات. بينما يتطور تطوير التعلم الآلي بشكل مطرد ويتم تحقيق النجاحات ، ينتقل متعلمو الذكاء الاصطناعى من الأعلى إلى الأدنى ويواصلون مشكلة اللغة. يتوقع الخبراء الآن تراجعًا مماثلًا في ذلك الوقت. بعد زيادة سرعة البحث في السنوات العشر الماضية ووضع Google علامة فارقة جديدة مع كمبيوتر AlphaGo الخاص به ، يواجه أحدث روبوتات الكلام مرة أخرى عقبة معروفة.
يصبح تأثير عدم الفهم واضحًا ، على سبيل المثال ، عندما تحاول برامج الكمبيوتر استخدام أنشطة Facebook لأحد المستخدمين للإدلاء ببيانات حول شخصياتهم - وغالبًا ما تكون هذه الأميال متباعدة. يزداد الأمر سوءًا إذا ما اقترح البرنامج أخيرًا الإعلان استنادًا إلى هذه الافتراضات: ليس من غير المألوف أن يتم تقديم الساعة الكبيرة جدًا لكل يوم من كبار السن مع يوم كامل من أيام الأسبوع لمرضى الخرف.
قد يبدو التعلم الآلي ساذجًا بعض الشيء مقارنة مباشرة بالذكاء الاصطناعي - ولكن نادراً ما تحدث أخطاء كهذه. بالنسبة للسيارة ، هذا يعني أنه يمكن نقل المزيد والمزيد من الوظائف إلى التكنولوجيا في المستقبل. إلى الأمام مباشرة على الطريق السريع أو عمليات وقوف السيارات ، على سبيل المثال ، عاجلاً أم آجلاً ، لن نضطر إلى القيام بذلك بأنفسنا. هنا يمكن للكمبيوتر تطبيق ونقل المعرفة التي تم تعلمها. حالما يُفترض أن تتجول السيارة في المدينة وحدها وتواجه العديد من الأحداث غير المتوقعة ، فإنها ستفشل لفترة طويلة: بسبب عدم وجود سبب. (مايكل جيبهارت / SP-X)
