لماذا لا يكفي الاعتماد على ذكاء اصطناعي واحد

بواسطة فريق Momentum Digital Labs

دائمًا ما نتلقى هذا السؤال: "ما هو أفضل ذكاء اصطناعي؟" الناس يريدون منا تسمية الفائز - الذكاء الاصطناعي الأذكى الذي يجب استخدامه لكل شيء.

إنه سؤال منطقي. لكنه يشبه إلى حد ما السؤال: "ما هي أفضل أداة في صندوق الأدوات؟" المطرقة هي الأفضل... في دق المسامير. لكنها عديمة الفائدة في ربط البراغي. الإجابة الصادقة هي: الأداة الأفضل تعتمد على العمل المطلوب.

الذكاءات الاصطناعية المختلفة تجيد أشياء مختلفة

فكر في مستشفى. عندما تكون مريضًا، لا تريد طبيبًا واحدًا "جيدًا" في كل شيء. تريد أخصائي القلب لقلبك، وأخصائي العيون لعينيك، والجراح للجراحة. كل منهم تدرب لسنوات ليكون الأفضل في شيء واحد.

الذكاء الاصطناعي هو نفسه. بعض الذكاءات الاصطناعية كُتّاب رائعون لكنهم بطيئون ومكلفون. بعضها سريع جدًا لكنه أفضل للدردشة البسيطة. بعضها بارع في كتابة الأكواد البرمجية. بعضها يمكنه البحث في الإنترنت المباشر عن أخبار اليوم. بعضها يمكنه رسم صور مذهلة. وبعضها يمكنه التحدث بصوت دافئ وإنساني.

لن تطلب من جراح القلب إصلاح عينيك. فلماذا تطلب من ذكاء اصطناعي واحد القيام بكل المهام؟

فخ اختيار واحد فقط

إذا قيدت نفسك بذكاء اصطناعي واحد، ستحصل على نقاط قوته - لكنك أيضًا عالق مع جميع نقاط ضعفه. ستدفع أكثر عندما كان يمكن لذكاء اصطناعي أرخص القيام بالمهمة. ستنتظر عندما كان هناك واحد أسرع متاح. ستحصل على صورة متوسطة من أداة بُنيت للكلمات.

وهناك شيء ينساه الناس: عالم الذكاء الاصطناعي يتغير كل بضعة أسابيع. الأداة التي تتصدر اليوم قد تكون في المركز الثالث الشهر المقبل. إذا راهنت بكل شيء على واحد، فأنت دائمًا على بعد تحديث واحد من التخلف.

كيف تستخدم العديد منها دون الفوضى؟

هذا هو التحدي الحقيقي. استخدام عشر أدوات ذكاء اصطناعي يبدو رائعًا حتى تجد نفسك تتعامل مع عشر تطبيقات، عشر كلمات مرور، وعشر فواتير، محاولًا نسخ النتائج من واحدة إلى أخرى. هذا ليس قوة. هذا صداع.

الإجابة هي وضع طبقة ذكية واحدة فوقها - شيء يعرف جميع المتخصصين، يختار الأنسب لكل مهمة تلقائيًا، ويمرر العمل بينهم بحيث لا تضطر إلى ذلك. تطلب نتيجة؛ وهو يتولى الفريق خلف الكواليس بهدوء.

هذا بالضبط ما بنيناه. ليس ذكاء اصطناعي آخر يحاول القيام بكل شيء، بل الطبقة التي تجعل فريقًا كاملًا من الذكاءات الاصطناعية يبدو كواحد. لأن الحقيقة بسيطة: ذكاء اصطناعي واحد لا يكفي - لكن العديد من الذكاءات الاصطناعية، تعمل معًا، يمكن أن تكون مذهلة.