الفلسفة المعاصرة والتقدم العلمي: اتجاهات وتحديات جديدة
تاريخ النشر: 18th, June 2024 GMT
زهير عثمان حمد
تتفاعل الفلسفة المعاصرة مع التقدم العلمي بطرق متعددة. يسعى الفلاسفة لتطوير طرق جديدة لفهم العالم تتماشى مع التقدم العلمي، مثل اتباع نهج أكثر صرامة وقائم على الأدلة، وهو ما يعكس الأساليب العلمية الناشئة.
في مجال فلسفة العلم، يركز الفلاسفة على أسس العلوم وطرقها وآثارها، وكيف يجري العلماء أبحاثهم.
يستكشف الفلاسفة كيفية تأثير النظريات العلمية على فهمنا للوجود والواقع، ويتناولون التحديات التي تطرحها هذه المفاهيم على المستوى الفلسفي.
بالتالي، يُمكن القول إن الفلسفة المعاصرة تستخدم التقدم في العلوم كأداة لتحديث نظرياتها وتطبيقاتها، مع الحفاظ على التساؤلات الأساسية حول طبيعة المعرفة والوجود.
بعض الاتجاهات المحدثة في فلسفة العلم تشمل:. **فلسفة الطب وتغير المناخ**: تقييم صحة الأدلة الطبية وصنع القرار في حالات عدم اليقين.
**فلسفة الذكاء الاصطناعي والإنترنت**: التقدم الأخير في الذكاء الاصطناعي ومستقبل الإنترنت.. **التعددية المنهجية المستندة إلى التجربة**: أشكال جديدة من التعددية المنهجية وفهم جديد للرياضيات مع الممارسة العلمية.. **التقدم العلمي المُعاد تقييمه**: مراجعة للنهج نحو التقدم العلمي بناءً على التجارب المتراكمة في العقود الأخيرة.
. **الواقعية العلمية والبديل الأداتي**: مناقشة حول صحة نظريات مثل الواقعية العلمية مقابل نظريات أخرى مثل الأداتية.
### اتجاهات أخرى مثيرة في فلسفة العلم تشمل: . **تحليلات جديدة للاحتمالية**: استكشاف كيفية استخدام الاحتمالات والرياضيات في الممارسة العلمية.
**توسيع مجال فلسفة العلم**: تقديم منظورات جديدة وتجديد الموضوعات التي كان لها تأثير كبير على المهنة.
. **تطور فرع أمريكي مميز لفلسفة العلم**: نقاشات أدت إلى تطوير فلسفة العلم الأمريكية وفتح الطريق للإمبريقيين المنطقيين الذين هاجروا إلى الولايات المتحدة قبل الحرب العالمية الثانية.
بعض الأخلاقيات المثيرة للجدل في التكنولوجيا تشمل:. **الذكاء الاصطناعي**: قضايا الخصوصية والتحيز والتأثير على سوق العمل.. **تقنية CRISPR**: التعديل الجيني والتأثيرات الأخلاقية لتغيير الجينوم البشري.. **الهندسة الوراثية (GMO)**: الجدل حول سلامة وأخلاقيات المنتجات المعدلة وراثيًا.. **اختبارات على الحيوانات**: النقاش حول أخلاقيات استخدام الحيوانات في التجارب العلمية.. **التجارب البشرية**: التحديات الأخلاقية المتعلقة بإجراء التجارب على البشر.. **الأسلحة والبحث والتطوير العسكري**: مخاوف أخلاقية حول تطوير التكنولوجيا لأغراض عسكرية. **استعمار الفضاء**: قضايا حول استغلال الموارد والسيادة في الفضاء.
توقعات التكنولوجيا والأخلاقيات:التوقعات من التكنولوجيا تختلف بين الأشخاص والثقافات. بعض الناس يرون أنه يجب أن تكون التكنولوجيا خالية من الأخطاء قدر الإمكان لضمان السلامة والفعالية. ومن ناحية أخرى، هناك اعتراف بأن التكنولوجيا، كما هي من صنع الإنسان، قد تحتوي على عيوب وأخطاء.
فيما يتعلق بالأخلاقيات، هناك جدل حول ما إذا كان يمكن للتكنولوجيا أن تكون "أخلاقية" بحد ذاتها أو إذا كانت الأخلاقيات تعتمد على كيفية استخدام التكنولوجيا من قبل البشر. يُطرح أيضًا سؤال حول مسؤولية المطورين والشركات في ضمان أن تكون منتجاتهم تُستخدم بطرق أخلاقية.
بشكل عام، هذه المسائل معقدة وتحتاج إلى نقاش مستمر للوصول إلى تفاهمات وحلول مشتركة.
وفقًا للمصادر الحديثة، يُعتبر تيار فلسفة الذكاء الاصطناعي والإنترنت من أهم التيارات في فلسفة العلم المعاصرة التي لها حضور قوي في الجامعات الأمريكية وفي مجال الأبحاث والنقاش العلمي. يُظهر هذا التيار اهتمامًا بالأسئلة الأخلاقية والمعرفية المتعلقة بتطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع والمعرفة البشرية، بالإضافة إلى تحليلات جديدة للاحتمالات واستخدام الرياضيات في الممارسة، وإعادة النظر في مفهوم التقدم العلمي، والنقاش حول الواقعية العلمية مقابل البديل الأداتي.
### أدباء ومفكرين بارزين في مجال فلسفة الذكاء الاصطناعي والإنترنت:
1. Indranil Bose, Arpan Kumar Kar, Gene Moo Lee, Alvin Leung & Dan J. Kim
2. N. Priyadarshi, S. Padmanaban, J. B. Holm-Nielsen, Aalborg University, Denmark; K. K. Hiran, Udaipur University, India
3. يُعتبر رينيه ديكارت وآلان تورينج من الشخصيات المؤثرة في هذا المجال، خصوصًا فيما يتعلق بآرائهما حول الذكاء الاصطناعي.
للحصول على مزيد من المعلومات حول هذا الموضوع، يُمكن الرجوع إلى موارد مثل "Internet Encyclopedia of Philosophy" و "Oxford Academic" التي تقدم مقالات وأبحاثًا حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وفلسفته.
zuhair.osman@aol.com
المصدر: سودانايل
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی التقدم العلمی
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
حالة الطقس ودرجات الحرارة المتوقعة اليوم الخميس 6 مارس 2025