جاكرتا - ليس كل ما يسمى الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) هو في الواقع الذكاء الاصطناعي. التكنولوجيا ، في الواقع حتى الآن ، لم تتقدم بما فيه الكفاية لتصبح حقا "ذكي" وتسهيل شعوب العالم.
وقال نيل موريللي، كبير علماء النفس الصناعي والتنظيمي في Codility، وهي منصة تسجيل تهدف إلى تحديد أفضل المواهب التقنية: "غالبا ما يكون الذكاء الاصطناعي موضوعا مثيرا. وقال " ان هذا يجعل من السهل الانتقال من رد فعل متطرف الى اخر " .
"فمن ناحية، هناك خوف من إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي، وخصائص "الخروج عن نطاق السيطرة"، و"الصندوق الأسود". ومن ناحية أخرى، فإن التفاؤل والتبني المفرط في الحماس يستندان إلى الوعود المفرطة أو سوء الفهم بشأن قدرات الذكاء الاصطناعي وقيودها. سلبية".
الكثير من الارتباك الموجود حول ما الذكاء الاصطناعي هو ، أو لا ، مدفوعا بالاستخدام الفضفاض المفرط لهذا المصطلح. ويعزى ذلك إلى حد كبير إلى قصص الترفيه الشعبية أو الأفلام ووسائل الإعلام والمعلومات المضللة.
ما هو الذكاء الاصطناعي حقا؟
وقال بيتر سكوت، المدير المؤسس لمعهد الموجة التالية، وهي شركة للتدريب والتدريب على التكنولوجيا: "اليوم، لا يوجد الكثير مما يوصف ب "الذكاء الاصطناعي". "هذا التصنيف المضلل شائع لدرجة أننا نسميه 'الذكاء الاصطناعي الغسيل.' "
الحدود غالبا ما تتحول عندما يتعلق الأمر الذكاء الاصطناعي. واضاف سكوت " ان الذكاء الاصطناعي وصفت بانها " ما لا نستطيع القيام به " بعد ، لانه بمجرد ان نتعلم كيفية القيام بذلك ، نتوقف عن وصفه بانه الذكاء الاصطناعي " .
ويقول سكوت إن الهدف النهائي من الذكاء الاصطناعي هو إنشاء آلات تفكر مثل البشر. كثير من الناس يشعرون بأن أي شيء أقل من ذلك لا يستحق اسم الذكاء الاصطناعي.
وفقا لسكوت ، فإن معظم العاملين في هذا المجال يقولون أنه إذا كان يستخدم التعلم الآلي ، خاصة إذا كان يستخدم التعلم العميق ، فإنه الذكاء الاصطناعي.
"رسميا ، الذكاء الاصطناعي هو مجموعة كبيرة من التعلم الآلي ، مما يعطي جيشا من المعلنين مجالا واسعا للتذبذب لتعزيز تجارتهم ، حيث أن التمييز بين الاثنين غير محدد بشكل جيد" ، قال سكوت.
ويوافقه الرأي جيف كيسكي، مدير الهندسة والتعلم الآلي في ريبكورد. "الكثير مما يسمى الذكاء الاصطناعي اليوم يشار إليه بشكل أفضل باسم "التعلم الآلي"، كما يقول. وهو يفضل الإشارة إلى أحدث هذه التكنولوجيا القائمة على البيانات.
مصطلح التعلم الآلي ، وفقا لكيسكي ، يعني ببساطة أن أجهزة الكمبيوتر تعلمت نموذج الظواهر على أساس البيانات. يقول كيسكي: "عندما تروج الشركات لمنتجاتها على أنها "مدفوعة بالتعلم الآلي"، أتوقع مستوى أعلى بكثير من التطور.
يقول جوشوا أ. غيرليك، زميل فاولر في جامعة كيس ويسترن ريزيرف في كليفلاند، إن الذكاء الاصطناعي مجال واسع جدا من الدراسة يشمل العديد من التقنيات. وفي معرض خطر التبسيط المفرط، يقول إن الموضوع المشترك الذي يميز نظام الذكاء الاصطناعي "الحقيقي" عن "المضلل" هو ما إذا كان يتعلم من الأنماط والميزات في البيانات التي يحللها.
هذا هو الوعد بالعديد من حالات الاستخدام في الموارد البشرية للتعلم الآلي التي لا ترقى في الواقع إلى المستوى الحقيقي للذكاء الاصطناعي.
الآثار المترتبة على الموارد البشرية
"تخيل أن إدارة الموارد البشرية تحصل على برامج "مدعومة الذكاء الاصطناعي" لمطابقة موظف تم تعيينه حديثا مع مرشد متمرس داخل المؤسسة. تتم برمجة البرنامج للعثور على كلمات رئيسية شائعة في لمحات من mentees المحتملين والموجهين ، ويتم الحصول على الاختيار على أساس مطابقات الرصاص أعلى عائد. في حين أن خوارزمية بالطبع يسهل عملية مطابقة في البرمجيات "، وقال Gerlick.
"إنها ليست خوارزمية تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي على الإطلاق. فهو يكرر فقط عملية يمكن لأي إنسان إكمالها، وعلى الرغم من سرعتها، إلا أنها لا تجعل عملية التوفيق أكثر فعالية".
وقال إن وجود منصة برمجية تعمل الذكاء الاصطناعي حقا سيتطلب بعض البيانات الأولية، مثل لمحات عن أزواج سابقين من معلمي mentee وما إذا كانت النتائج ناجحة. ثم سوف تدرس العوامل التي تؤدي إلى الأزواج الناجحين.
"في الواقع ، فإن البرنامج سيكون حساسا لدرجة أنه لا يمكن تطبيقه إلا لتحديد أزواج mentee-mentor الناجحة في منظمة معينة" ، قال جيرليك. "بشكل غير مباشر، تعلم كيف يفهم الثقافة الفريدة للمنظمة والنماذج الأصلية للأفراد الذين يعملون داخلها. يجب على المدير التنفيذي للموارد البشرية أن يكتشف أن منصة البرمجيات التي تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي تزيد من فعاليتها مع مرور الوقت ، ونأمل أن تتجاوز نجاح نظيراتها البشرية. ، ومنحهم الوقت للقيام بمبادرات أكثر تعقيدا".
تقول كريستين دا كوستا، مؤسسة Gadgetreview.com، إنها تعتقد أن مصطلح "الذكاء الاصطناعي" من السهل جدا طرحه. "معظم أدوات التشغيل الآلي، على سبيل المثال، ليست ما يمكن أن أسميه الذكاء الاصطناعي،" قال. "إنهم يأخذون المعلومات التي يقدمها لهم المستخدم، ويبحثون عن الحالات المناسبة. مع مرور الوقت يتعلمون تفضيلات المستخدم ويتحسنون ، ولكن هذا تعلم خوارزمي. على الرغم من أنه يمكن أن يكون جانبا من جوانب الذكاء الاصطناعي، فإنه لا يجعل الذكاء الاصطناعي".
هل هو مهم؟ يمكن. عندما يفكر محترفو الموارد البشرية في اعتماد تقنية جديدة ، من المهم عدم الخلط أو التأثير على مصطلحات التكنولوجيا الفائقة التي تميل إلى أن ترمى في كثير من الأحيان. من المهم أيضا عدم الانبهار بإغراء "الذكاء الاصطناعي" أو احتمال تضليله.
وقال موريلي من Codility: "سيكون من الحكمة أن يتذكر القراء والمراقبون الأذكياء الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية أن نتذكر أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تساعد في أداء المهام اليدوية والمتكررة والمشقة في الموارد البشرية. "ومع ذلك، نطاق ونطاق هذه المهمة قد يكون أضيق مما يعتقد بعض الموردين ومقدمي الخدمات."
وقال إنه لا يوجد نظام الذكاء الاصطناعي يفهم أو يفهم أو يتعلم أو يطابق الأنماط أو يتكيف بمفرده. "وبدلا من ذلك، يتطلب بيانات تحمل علامة الإنسان ومنسقة كنقطة انطلاق. ولهذا السبب، ينبغي على المستخدمين والمقيمين إيلاء المزيد من الاهتمام لبيانات التدريب المستخدمة لتعليم أنظمة الذكاء الاصطناعي،" قال، "خاصة أصل البيانات وتطويرها وخصائصها".
"عندما يشككون في ما إذا كانت التكنولوجيا حقا 'مدعوم من الذكاء الاصطناعي،' النظر في طرح بعض الأسئلة البسيطة،" ينصح Gerlick:
1. هل تستخدم هذه التكنولوجيا البيانات لتعزيز قدراتها التنبؤية؟
2. هل تزيد هذه التكنولوجيا من فعالية ما يمكن أن يفعله البشر بالفعل؟
إذا كانت الإجابة على هذا السؤال هي نعم، كما يقول، "فإن الذكاء الاصطناعي قد يساعد".
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
