«تويتر» إذ ينتقد برامج الترجمة الرقمية … ويشكّك في فعاليتها

في مقلب آخر من الصورة نفسها لكنه يحتفظ بالمنحى الانتقادي أيضاً، كانت الأجزاء «المتقدمة» في بعض برامج الترجمة المعتمدة على تعلّم الآلات هي الشيء الوحيد العملي فيها، على عكس نواتها الأساسية. وجاء ذلك في ورقة بحث قدمها خبير الكومبيوتر فيرنيك هوسزار، وهو باحث في شركة «تويتر». وأشارت ورقته التي تحدثت سلبياً عن الوضعية الحاضرة في تعلّم الآلات، إلى أن الأنوية الأساسية في تلك البرامج كانت مختلة تماماً، ما يعني أن الأداء الإيجابي فيها ارتبط بالمناورات و «التحايلات» التي أضيفت إليها عبر أجزائها «المتقدمة».

في المقابل، قدّم خبير تعلّم الآلات في «غوغل» علي رحيمي عدداً من المقترحات بشأن تحسن خوارزميات تعلم الآلات. واستهل ذلك باقتراح اللجوء إلى دراسات «الحذف»، بمعنى أن يلجأ الخبراء إلى حذف أجزاء من برامجهم في الذكاء الاصطناعي، الواحد تلو الآخر، كي يتعرفوا إلى تأثير القسم المحذوف في البرنامج ككل.

وكذلك دعا رحيمي إلى اعتماد التحليل الموزّع على طبقات، بمعنى دراسة أداء البرنامج ككل، ثم التدقيق في مدى التقدم الذي يرافق إدخال تحسين ما عليه. وحثّ الخبراء على تجربة برامجهم في ظروف وبيئات متنوعة، وملاحظة أدائها بالارتباط مع ذلك التنوع.

التنافس لا يمنع المتانة العلمية

في السياق، تحدث بن ريشت، وهو عالِم كومبيوتر من جامعة بيركلي شارك في بحث رحيمي، عن حاجة الذكاء الاصطناعي إلى اقتباس أساليب الفيزياء الحديثة. وأوضح أن علماء الفيزياء باتوا متمرسين في صنع تجارب مبسطة تؤكد أو تنفي مقولات وافتراضات علمية كبرى. وأعطى مثلاً على ذلك بتجربة برامج التعرف إلى الوجوه على نصوص مكتوبة يدوياً بالأبيض والأسود، كوسيلة للتعرف إلى مستوى ذكائها الفعلي، قبل تطبيقها على الصور الفعلية للبشر والأشياء.

كذلك، طالب كزابا سزيبسفاري، وهو خبير كومبيوتر من مؤسسة «ديبمايند» في لندن، خبراء الذكاء الاصطناعي بتخفيف اعتمادهم على الاختبار التنافسي. ولاحظ أن السائد حاضراً هو أن ورقة البحث في ذلك الحقل تجد طريقها سريعاً إلى النشر، إذا تضمنت «رقماً قياسياً» معيناً، وهو ما انتقده سزيبسفاري. ولفت إلى أن بعض البرامج المدعية في الترجمة وجدت طريقها إلى الرواج عبر تلك الطريقة، ليثبت لاحقاً أنها لم تكن على مستوى ما ادعته. واختتم بالتشديد على أن هدف العلم هو توليد معرفة يستطيع آخرون الاستناد إليها وتطويرها والبناء عليها.

في المقابل، رأى ريشت أن المجال يتسع للأمرين سوية: العمل التنافسي والعمل الممنهج علمياً. وشدد على الحاجة إلى معرفة نقاط الضعف والقوة في برامج الذكاء الاصطناعي لأجل بناء نُظُم موثوقة فيها، وكذلك هناك حاجة إلى المساهمة في توسيع آفاق العلوم وحدودها، كي يستمر مسار التقدم في العلوم والتقنيات.

صحيفة الحياة اللندنية