لماذا يعتبر الذكاء الاصطناعي “التعرف على تعبيرات الوجه” عملية احتيال كاملة
تهانينا للباحثين، لقد وجدت للتو الطريقة المليونية لاستخدام نماذج التنبؤ الأساسية لإيذاء البشر
نشر فريق من الباحثين في جامعة Jilin Engineering Normal في الصين مؤخرًا ورقة تشير إلى أنهم قاموا ببناء نموذج ذكاء اصطناعي قادر على التعرف على تعبيرات الوجه البشرية.
سأوفر لك بعض الوقت هنا: بالتأكيد لم يفعلوا ذلك. مثل هذا الشيء غير ممكن حاليًا.
القدرة على التعرف بدقة على المشاعر البشرية هو ما نشير إليه هنا في Neural على أنه إنجاز “على مستوى الإله”. الأشخاص الوحيدون الذين يعرفون حقًا ما تشعر به في أي لحظة هم أنت وأي كائنات قاهرة محتملة هناك.
لكن ليس عليك أن تأخذ كلامي على محمل الجد. يمكنك الوصول إلى نفس النتيجة باستخدام قدرات التفكير النقدي الخاصة بك.
مقدمًا: البحث معيب بشكل أساسي لأنه يخلط بين تعبيرات الوجه والعاطفة البشرية. يمكنك تزوير هذه الفرضية عن طريق إجراء تجربة بسيطة: قم بتقييم حالتك العاطفية الحالية، ثم أجبر نفسك على عمل تعبير وجهي يتعارض تمامًا مع ذلك.
إذا كنت تشعر بالسعادة وكنت قادرًا على “التصرف” بحزن، فقد كشفت شخصيًا زيف الفرضية الكاملة للبحث. ولكن، من أجل المتعة فقط، فلنستمر.
الخلفية: لا تدع الضجيج يخدعك. لا يقوم الباحثون بتدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف على التعبيرات.
يقومون بتدريب الذكاء الإصطناعي للتغلب على معيار. لا يوجد فرق مفاهيمي على الإطلاق بين هذا النظام والنظام الذي يحاول تحديد ما إذا كان الكائن عبارة عن نقانق أم لا.
ما يعنيه هذا هو أن الباحثين قاموا ببناء آلة تحاول تخمين الملصقات. إنهم يعرضون نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم 50000 صورة، واحدة تلو الأخرى، ويجبرونها على الاختيار من بين مجموعة من الملصقات.
قد يكون لدى الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، ستة مشاعر مختلفة للاختيار من بينها – سعيد، حزين، غاضب، خائف، متفاجئ، وما إلى ذلك – ولا يوجد خيار لقول “لا أعرف”.
لهذا السبب قد يدير مطورو الذكاء الاصطناعي مئات الآلاف أو حتى الملايين من “التكرارات التدريبية” لتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بهم.
لا تكتشف الآلات الأشياء باستخدام المنطق، بل تحاول فقط كل مجموعة ممكنة من الملصقات وتتكيف مع الملاحظات.
إنه أكثر تعقيدًا من ذلك بقليل، لكن الفكرة المهمة هنا هي أن الذكاء الاصطناعي لا يهتم أو يفهم البيانات التي يحللها أو التسميات التي يطبقها.
يمكنك إظهار صور القطط وإجبارها على “التنبؤ” بما إذا كانت كل صورة “سبايدرمان مقنع” أو “اللون الأصفر المعبر عنه في الشعر المرئي” وسيتم تطبيق تسمية أو أخرى على كل صورة.
سيقوم مطورو الذكاء الاصطناعي بتعديل المعلمات وتشغيل النماذج مرة أخرى حتى يتمكن من تحديد القطط التي كانت بدقة كافية لاجتياز معيار.
وبعد ذلك يمكنك إعادة البيانات إلى صور الوجوه البشرية، والاحتفاظ بعلامات “الرجل العنكبوت” الغبية و “اللون الأصفر”، وإعادة تدريبها للتنبؤ بالملصقات التي تناسب الوجوه.
النقطة المهمة هي أن الذكاء الاصطناعي لا يفهم هذه المفاهيم. نماذج التنبؤ هذه هي في الأساس مجرد آلات تقف أمام الأزرار تدفعهم بشكل عشوائي حتى يخبرهم أحدهم بأنهم فهموها بشكل صحيح.
ما يميزهم هو أنه يمكنهم الضغط على عشرات الآلاف من الأزرار في غضون ثوانٍ ولا ينسون أبدًا الترتيب الذي دفعوه فيه.
المشكلة: كل هذا يبدو مفيدًا لأنه عندما يتعلق الأمر بالنتائج التي لا تؤثر على البشر، فإن نماذج التنبؤ رائعة.
عندما تحاول نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بشيء موضوعي، مثل ما إذا كان حيوان معين قطة أم كلبًا، فإنهم يساعدون الإدراك البشري.
أنت وأنا لا نملك الوقت الكافي لتصفح كل صورة على الإنترنت عندما نحاول العثور على صور لقط. لكن خوارزميات البحث في Google تفعل ذلك.
لهذا السبب يمكنك البحث عن “القطط اللطيفة” على Google واستعادة آلاف الصور ذات الصلة.
لكن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه تحديد ما إذا كان الملصق مناسبًا بالفعل أم لا.
إذا قمت بتسمية دائرة بكلمة “مربع”، وقمت بتدريب ذكاء اصطناعي على تلك التسمية، فستفترض أن أي شيء يشبه الدائرة هو مربع. سيخبرك إنسان يبلغ من العمر خمس سنوات أنك أخطأت في تسمية الدائرة.
أخذ العصبية: هذه عملية احتيال كاملة. قدم الباحثون عملهم على أنه مفيد في “مجالات مثل التفاعلات بين الإنسان والحاسوب، والقيادة الآمنة … والطب”، ولكن لا يوجد أي دليل على الإطلاق يدعم تأكيدهم.
الحقيقة هي أن “تفاعلات الكمبيوتر” لا علاقة لها بالعواطف البشرية، وخوارزميات القيادة الآمنة تكون أكثر فاعلية عندما تركز على الانتباه بدلاً من الانفعالية، ولا يوجد مكان في الطب لإجراء تقييمات ضعيفة تستند إلى التنبؤ فيما يتعلق بالظروف الفردية.
خلاصة القول بسيطة: لا يمكنك تعليم الذكاء الاصطناعي تحديد النشاط الجنسي البشري أو السياسة أو الدين أو العاطفة أو أي جودة أخرى غير جوهرية من صورة لوجههم.
ما يمكنك القيام به هو إجراء مراقبة مسبقة باستخدام خوارزمية تنبؤ على أمل استغلال الجهل البشري.
المصدر: thenextweb
قد يهمك:
قالب ووردبريس GoodNews الاخباري
خطوات إنشاء موقع ويب strikingly
