باستخدام الذكاء الاصطناعي.. كيف سيتغير محرك بحث غوغل؟
تاريخ النشر: 31st, May 2024 GMT
تعمل غوغل، وهي واحدة من أقوى الشركات وأكثرها تأثيرا على وجه الأرض، على ضمان اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي من جانب مليارات الأشخاص الذين يستخدمون منتجاتها كل يوم. وهي خطوة إستراتيجية واضحة، بالنظر إلى اعتبار غوغل متأخرة بخطوة عن شركة "أوبن إيه آي"، مطورة روبوت المحادثة الأشهر "شات جي بي تي"، في سباق الذكاء الاصطناعي.
منذ عام في نسخة مؤتمر غوغل "آي/ أو 2023″، ذكرت الشركة أنها ترى الذكاء الاصطناعي مستقبل البحث على الإنترنت. وفي نسخة هذا العام من المؤتمر، بدأت الرؤية تتضح أكثر، إذ ستبدأ غوغل في طرح "ملخصات الذكاء الاصطناعي" (AI Overviews)، التي كانت تُعرف سابقا باسم "تجربة البحث التوليدية" (SGE)، للمستخدمين في الولايات المتحدة وقريبا في جميع أنحاء العالم.
في المستقبل القريب، سيشاهد المليارات من مستخدمي غوغل حول العالم ملخصا مولدا بالذكاء الاصطناعي في أعلى صفحة نتائج البحث، وربما تكون هذه هي البداية لكيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لتجربة البحث على محرك بحث غوغل.
ملخصات الذكاء الاصطناعيتُقدِّم ميزة "ملخصات الذكاء الاصطناعي" الجديدة في بحث غوغل للمستخدمين إجابات مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي على طلبات البحث التي يصلح أن تقدم لها إجابات ملخصة.
يجمع النموذج معلومات مختلفة من مواقع على شبكة الإنترنت، ويعرضها بطريقة ملخصة تمنح المستخدم الإجابة التي يبحث عنها دون أن يضطر إلى الضغط على رابط الموقع، أو حتى معرفة عناوين المقالات التي استخدمها الذكاء الاصطناعي كمصادر.
وأشارت الشركة إلى أن ملخصات الذكاء الاصطناعي ستظهر في أول نتائج صفحة بحث غوغل عندما يكون طلب البحث معقدا، وهذا ستحدده أنظمة بحث غوغل، أي ستختار متى تظهر تلك الملخصات تحديدا على طلبات المستخدمين.
هذه الملخصات الجديدة تدعمها نسخة مخصصة من نموذج "جيميناي"، وتساعده أجزاء أخرى من أنظمة بحث غوغل مثل خاصية "الرسم البياني المعرفي" (Knowledge graph)، وهو قاعدة بيانات ضخمة من المعلومات تُمكِّن غوغل من تقديم إجابات فورية وصحيحة عن بعض أسئلة المستخدم، التي تظهر عندما يبحث عن حقائق أو أشخاص أو أماكن بعينها، وتحدث هذه العملية داخل صفحة بحث غوغل، دون الحاجة إلى الانتقال أو الضغط على روابط أي موقع آخر.
محرك بحث غوغل يعمل في الأساس بدعم من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، التي تؤدي دورها في ترتيب صفحات المواقع في نتائج البحث. لكن المعضلة الآن أن روبوتات المحادثة، التي تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، تقدم لنا وعدا جديدا بإعادة تصور علاقتنا مع عملية البحث على الإنترنت بالكامل. تماما كما قدم لنا محرك بحث غوغل هذا الوعد منذ بداياته الأولى، وربما تتغير معها بوابتنا التي اعتدناها للدخول إلى شبكة الإنترنت.
كانت غوغل تسير بخطى ثابتة على هذا الدرب منذ مدّة طويلة، فكانت تدفع باستمرار تجاه تغييرات في واجهة المستخدم لتقدم إجابات عن الأسئلة المطروحة في صفحة البحث نفسها، بدلا من تقديم الإجابة بالطريقة التقليدية من أحد المواقع على شبكة الإنترنت التي تظهر في نتائج البحث العادية، مثلا أحد تلك التغييرات شملت ميزة الرسم البياني المعرفي التي سيعتمد عليها ملخص الذكاء الاصطناعي.
لكن الأمر المختلف في تلك الأنظمة الجديدة أنها تستفيد من قوة التواصل مع الآخرين، فكرة الرد على أسئلتنا في المحادثة والتفاعل معنا هو أسلوب اعتدناه خلال العقد الماضي بفضل تطبيقات المحادثات المختلفة، مثل واتساب وماسنجر وغيرها، وهو ما أكده سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة ألفابت، في مقابلة مع صحيفة "وول ستريت جورنال" أبريل/نيسان 2023، مشيرا إلى أن هذه هي رؤية الشركة لمستقبل محرك بحث غوغل، عبر التفاعل مع المستخدم في محادثة للإجابة عن أسئلته.
وبالنظر إلى تطبيقات التواصل الاجتماعي، سنجد أنها غيرت فعلا من علاقتنا بالبحث على الإنترنت، وهناك جيل جديد يبحث عن معلوماته في "تيك توك"، أو صور إنستغرام، أو فيديوهات يوتيوب، إذ يرى كثيرون أن هذه الوسائل تقدم تجارب إنسانية مرئية أفضل من النتائج التي قد يجدونها على صفحة بحث غوغل.
مخاوف من "الهلوسة"أحد أوجه القلق والمخاوف الرئيسية من هذه الميزة الجديدة هي استمرار احتمالية "هلوسة" نموذج الذكاء الاصطناعي، التي تحدث عندما يقدم النموذج إجابات مُختلقة تماما ولا يوجد أي أساس لها في البيانات التي تدرب عليها.
ظهر هذا الأمر بعد تجربة تلك الميزة الجديدة في بحث غوغل، وتصاعدت الانتقادات بعد أن أظهر مستخدمو الميزة نتائج غير منطقية أو غير دقيقة ضمن الإجابات التي يمنحها النموذج للمستخدمين. إذ شارك مستخدمو وسائل التواصل الاجتماعي مجموعة متنوعة من لقطات الشاشة تظهر ميزة الذكاء الاصطناعي الجديدة وهي تقدم إجابات غير صحيحة ومثيرة للجدل.
مثلا، عندما سئلت الميزة عن عدد الرؤساء المسلمين الذين تولوا رئاسة الولايات المتحدة، أجابت: "كان للولايات المتحدة رئيس مسلم واحد، وهو باراك حسين أوباما". كما يمثل الإسناد إلى المصادر مشكلة في ميزة "ملخصات الذكاء الاصطناعي"، خاصة عند إسناد معلومات غير دقيقة إلى المتخصصين في المجال الطبي أو العلماء.
المشكلة هنا أننا عندما نواجه إجابة من روبوت، أو عندما نتخيل أن هناك نوعا من الأتمتة يحدث في الخلفية لإنتاج تلك الإجابة، فإننا نميل إلى تصديق الآلة بسهولة، وهو ما حاولت إثباته دراسة من إحدى الجامعات البولندية الكبرى عام 2020، التي ذكرت أن أكثر من 85% من المشاركين في التجارب تجاهلوا سلوك الروبوت، حتى وهو ينتج إجابات خاطئة عن عمد، واعتبروه مرجعا موثوقا لاتخاذ قراراتهم.
بالطبع، نحتاج إلى مزيد من الأبحاث والدراسات لكي نفهم تلك الظاهرة البشرية الجديدة بصورة أفضل، ولكن من الواضح أن البشر يثقون بمعلومات الذكاء الاصطناعي أكثر مما يثقون بمعلومات بني جنسهم، لأننا غالبا ما نتصور أن أنظمة الذكاء الاصطناعي موضوعية، ولا تتضمن إجاباتها تحيزا مسبقا، لكن على أرض الواقع، وبسبب أن تلك الأنظمة تدربت من بيانات ومحادثات بشرية في الأساس، فهي معرضة لما يتعرض له البشر من تحيز وعيوب أخرى.
عموما، أدى بحث غوغل بطبيعة الحال إلى تغيير جذري في شبكة الإنترنت وفي الأسلوب الذي نصل به إلى المعلومات والحقائق في العالم من حولنا. فسيطرته الهائلة على حياتنا نقلته من مجرد فهرس رقمي، يملك خوارزميات تمشّط صفحات ومواقع الإنترنت المختلفة، ليصبح مرادفا لفعل البحث عن أي معلومة لها وجود رقمي. ربما تحول في حد ذاته إلى كيان هائل المعرفة في مخيلتنا البشرية.
لكن ربما أكثر ما يميز تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي هي قدرتها على تجميع المعلومات وترتيبها وإعادة صياغتها بصورة مبسطة، لكن ليس من ضمن مزاياها الواضحة أن تمنحنا إجابة نهائية ومؤكدة عن أسئلتنا.
في السياق، قالت رئيسة قطاع البحث في غوغل ليز ريد -في مؤتمر المطورين- إن أهم 3 مزايا يتفرد بها بحث غوغل، مقارنة بالمنتجات المنافسة، هي إمكانية الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي وخوارزميات متطورة لتصنيف صفحات الويب ونموذج "جيميناي".
بمعنى آخر، فإن الجانب الأكبر من قيمة "بحث غوغل" لا يرتبط بالذكاء الاصطناعي التوليدي، بل ينبع من المعلومات الموجودة على الإنترنت التي يمكن لمحرك بحث غوغل أن يستخلصها فعلا، ثم بإمكان روبوت المحادثة أن يترجمها ببساطة إلى صيغة سهلة الاستيعاب والفهم للمستخدم. وقد أشارت الشركة مرارا في المؤتمر إلى إمكانية وصول "جيميناي" إلى معلومات فورية ذات جودة عالية. وهذا لا يعني المعرفة الشاملة لنموذج الذكاء الاصطناعي، بل يعني قدرته على الاستفادة من دليل غوغل الحالي لصفحات المحتوى على مواقع الإنترنت.
وربما هذا هو أفضل مجال للذكاء الاصطناعي التوليدي، فهذه الخوارزميات مُدرّبة على اكتشاف الأنماط الإحصائية والتنبؤ بالكلمات التالية في النصوص، وليست لتمييز الحقيقة من الخيال. وهو ما يجعل منها أداة ممتازة في الربط بين الأفكار التي لا تربطها أي صلة، أو لتبسيط المفاهيم المعقدة، أو توجيه المستخدمين إلى محتوى آخر على شبكة الإنترنت.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حريات الذکاء الاصطناعی التولیدی شبکة الإنترنت محرک بحث غوغل على الإنترنت البحث على
إقرأ أيضاً:
كيف تمكنت ديبسيك من بناء الذكاء الاصطناعي الخاص بها بأموال أقل؟
نشرت صحيفة "نيويورك تايمز" تقريرًا يسلط الضوء على كيفية نجاح شركة "ديب سيك" الصينية الناشئة في بناء أحد أقوى أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم باستخدام عدد أقل بكثير من الرقائق الحاسوبية مقارنة بالشركات الكبرى.
وقالت الصحيفة، في هذا التقرير الذي ترجمته "عربي21"، إن شركات الذكاء الاصطناعي عادة ما تقوم بتدريب روبوتات الدردشة الآلية الخاصة بها باستخدام أجهزة كمبيوتر عملاقة مزودة بـ16,000 شريحة متخصصة أو أكثر، لكن شركة "ديب سيك" قالت إنها تحتاج إلى حوالي 2,000 شريحة فقط.
وأوضح مهندسو الشركة بالتفصيل في ورقة بحثية؛ فقد استخدمت الشركة الناشئة العديد من الحيل التكنولوجية لتقليل تكلفة بناء نظامها؛ حيث احتاج مهندسوها إلى حوالي 6 ملايين دولار فقط من قوة الحوسبة الخام، أي ما يعادل عُشر ما أنفقته شركة ميتا في بناء أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.
كيف يتم بناء تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
وأوضحت الصحيفة أن تقنيات الذكاء الاصطناعي الرائدة تعتمد على ما يسمى بالشبكات العصبية، وهي أنظمة رياضية تتعلم مهاراتها من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات.
وتقضي أقوى الأنظمة شهورًا في تحليل جميع النصوص الإنجليزية على الإنترنت، بالإضافة إلى العديد من الصور والأصوات والوسائط المتعددة الأخرى، مما يتطلب كميات هائلة من القدرة الحاسوبية.
وقد أدرك باحثو الذكاء الاصطناعي منذ حوالي 15 سنة أن رقائق الكمبيوتر المتخصصة التي تسمى وحدات معالجة الرسومات تعد وسيلة فعالة للقيام بهذا النوع من تحليل البيانات، وقد صممت شركات مثل شركة إنفيديا هذه الرقائق لعرض رسومات ألعاب الفيديو على الكمبيوتر في الأصل، ولكن وحدات معالجة الرسومات كانت لديها القدرة أيضًا على تشغيل العمليات الحسابية التي تدعم الشبكات العصبية.
ومع قيام الشركات بتعبئة المزيد من وحدات معالجة الرسومات في مراكز بيانات الحواسيب الخاصة بها، أصبح بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل المزيد من البيانات.
ولكن أفضل وحدات معالجة الرسومات تكلف حوالي 40,000 دولار، وتحتاج إلى كميات هائلة من الكهرباء.
كيف تمكنت "ديب سيك" من خفض التكاليف؟
أشارت الصحيفة إلى أن أبرز ما فعلته الشركة هو اعتمادها على طريقة تسمى "خليط الخبراء".
وقد كانت الشركات سابقًا تنشئ شبكة عصبية واحدة تتعلم جميع الأنماط في جميع البيانات الموجودة على الإنترنت، وكان ذلك مكلفُا لأنه يتطلب كميات هائلة من البيانات للتنقل بين رقاقات وحدة معالجة الرسومات.
ومن خلال طريقة "خليط الخبراء"، حاول الباحثون حل هذه المشكلة عن طريق تقسيم النظام إلى العديد من الشبكات العصبية، وهكذا يكون هناك 100 من هذه الأنظمة "الخبيرة" الأصغر حجمًا، ويمكن لكل منها التركيز على مجاله الخاص.
لقد عانت العديد من الشركات لتنفيذ هذه الطريقة، لكن شركة "ديب سيك" تمكنت من القيام بذلك بشكل جيد؛ حيث قامت بإقران تلك الأنظمة "الخبيرة" الأصغر حجمًا مع نظام "عام".
فقد كانت الأنظمة الخبيرة لا تزال بحاجة إلى تبادل بعض المعلومات مع بعضها البعض، وكان بإمكان النظام "العام" المساعدة في تنسيق هذه التفاعلات بينها.
وأضافت الصحيفة أن هذا ليس الشيء الوحيد الذي قامت به "ديب سيك"؛ حيث أتقنت أيضًا خدعة بسيطة تتضمن الكسور العشرية التي يمكن لأي شخص يتذكر درس الرياضيات في المدرسة الابتدائية أن يفهمها.
واستخدمت الشركة طريقة تبسيط الأرقام التي يستخدمها دارسو الرياضيات عند التعامل مع الأرقام التي لا تنتهي مثل رمز باي، والذي يُشار إليه أيضًا بـ π، وهو عدد لا ينتهي أبدًا: 3.14159265358979…
يمكن استخدام باي لإجراء عمليات حسابية مفيدة، ولكن عند إجراء هذه الحسابات، يمكنك اختصار باي إلى بضعة أعداد عشرية فقط: 3.14.
وقد قامت "ديب سيك بشيء مماثل - ولكن على نطاق أوسع بكثير - في تدريب تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
وبيّنت الصحيفة أن العمليات الحسابية التي تسمح للشبكة العصبية بتحديد الأنماط في النص هي في الحقيقة مجرد عمليات ضرب، الكثير والكثير من عمليات الضرب.
وعادة ما تقوم الرقائق بضرب الأرقام التي تتناسب مع 16 بت من الذاكرة، لكن "ديب سيك" ضغطت كل رقم في 8 بتات فقط من الذاكرة، أي أنها اقتطعت عدة كسور عشرية من كل رقم.
وهذا يعني أن كل عملية حسابية كانت أقل دقة، لكن ذلك لم يكن مهمًا لأن العمليات الحسابية كانت دقيقة بما فيه الكفاية لإنتاج شبكة عصبية قوية جدًا.
وتابعت الصحيفة بأن الشركة أضافت خدعة أخرى؛ حيث اتخذ مهندسوها مسارًا مختلفًا عند ضرب الأرقام معًا بعد ضغطها، فعند تحديد إجابة كل مسألة ضرب، كانوا يقومون بتمديد الإجابة عبر 32 بت من الذاكرة، أي أنهم احتفظوا بالعديد من الكسور العشرية، مما جعل الإجابة أكثر دقة.
لقد أظهر مهندسو "ديب سيك" في ورقتهم البحثية أنهم كانوا بارعين جدًا في كتابة التعليمات البرمجية الحاسوبية المعقدة للغاية التي تخبر وحدات معالجة الرسومات بما يجب القيام به، وكانوا على مقدرة من جعل هذه الرقائق المزيد أكثر كفاءة.
ورغم أن قليلًا من الناس يملكون هذا النوع من المهارة، لكن مختبرات الذكاء الاصطناعي الجادة لديها المهندسين الموهوبين اللازمين لمضاهاة ما قامت به "ديب سيك"، وربما يستخدم بعضهم لحيل نفسها بالفعل.
لكن من الواضح أن الكثيرين فوجئوا بعمل "ديب سيك"، وهذا لأن ما قامت به الشركة الناشئة ليس بالأمر السهل؛ فالتجارب اللازمة للتوصل إلى إنجاز كهذا تكلف ملايين الدولارات - إن لم يكن المليارات - من الطاقة الكهربائية.
وقد أشار العديد من النقاد إلى أن مبلغ الـ 6 ملايين دولار الذي أنفقته الشركة لم يغط سوى تدريب النسخة النهائية من النظام، وقال مهندسو "ديب سيك" في ورقتهم البحثية إنهم أنفقوا أموالاً إضافية على الأبحاث والتجارب قبل إجراء التدريب النهائي، ولكن الأمر نفسه ينطبق على أي مشروع متطور للذكاء الاصطناعي.
وختمت الصحيفة بأن شركة "ديب سيك" خاطرت مخاطرة أتت بثمارها، ومع مشاركة الشركة الصينية الناشئة لأساليبها مع باحثين آخرين في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن حيلها التكنولوجية ستقلل تكلفة بناء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
مخلفات محطة الهارثة الحرارية تسبب حالات إغماء بين الطلبة والتدريسيين