إن التنبؤ بالمستقبل هو مهمة الفلسفة والدين والسحر المتميز لعدة قرون. اليوم ، مع تطور الذكاء الاصطناعي (AI) ، يتم الحصول على مسألة قدرات الجهاز للأحداث المستقبلية للتأثير ، من خلال الحساسية العلمية. من يمكنه حقًا أن ينظر إلى المستقبل ، أو أن قدرته محدودة من خلال التحليل السابق؟ سوف يجيب Rambler على هذا السؤال.
ماذا يعني عند التنبؤ بالمستقبل؟
بمعنى صارم ، من الذي لا يتوقع المستقبل بالمعنى الميتافيزيقي – فهو يبني توقعات احتمالية بناءً على صفائف بيانات كبيرة ، باستخدام نماذج الآلات والإحصاءات. يمكن مقارنة ذلك بالطريقة التي يتنبأ بها علماء الأرصاد بالطقس: تزداد الدقة وفقًا لقابلية استخدام البيانات وهيكلها ، ولكنها لم تحقق اليقين التام.
التنبؤ في الاحتمال
أظهرت النماذج الحديثة لـ AI القدرة على التنبؤ بالسلوك والظواهر الاقتصادية وحتى البيولوجية. على سبيل المثال ، في مجال الطب ، قد تتنبأ الشبكات العصبية بخطر الإصابة بالسكتة الدماغية أو السرطان بدقة فائقة مقارنة بالخبراء البشريين ، والكتابة المجلة الطبيعية. يتم تحليل هذه النماذج من خلال الآلاف من الصور الطبية ، والتاريخ الطبي ، والبيانات الوراثية ، وتحديد النماذج التي لا يمكن الوصول إليها إلى العين البشرية.
يمكن إنشاء نسخة رقمية للشخص
التوقعات في النظم الاجتماعية
يجد الجميع طلبات في السياسة والاقتصاد. يتعلم Google DeepMind إنه يوضح أن وكيل تدريب متعدد المهام يمكن أن يتنبأ بدوافع السوق والتغيير في نماذج سلوك المستخدم بدقة عالية.
ومع ذلك ، فإن مثل هذه الأنظمة الاجتماعية الانعكاسية – تتغير تحت تأثير التنبؤات نفسها. كما لاحظ الخبير الاقتصادي جورج سوروس في نظرية ردود الفعل ، فإن الجهد للتنبؤ بنفسه يصبح عاملاً في التغييرات. هذا التأثير يحد من دقة من في التنبؤ بالمستقبل الاجتماعي.
توقع الاكتشافات العلمية المستقبلية
أحد الأمثلة الأكثر جاذبية هو نموذج GPT-4 ، القادر على إعطاء فرضيات علمية جديدة ، استنادًا إلى المستندات الموجودة. يتعلم جامعة كورنيل في عام 2024 ، يوضح أن الذكاء الاصطناعى قد اقترح بنجاح عددًا من العلاقات الجديدة بين العلامات البيولوجية في السرطان ، والتي تم تأكيد بعضها التجريبي.
القيود: الانتروبيا والفوضى
ومع ذلك ، فإن القيود الجسدية الأساسية ، مثل الانتروبيا والديناميات الفوضوية ، تخلق حواجز لا يمكن التغلب عليها للتنبؤات المطلقة. في الأنظمة ذات الحساسية العالية للظروف الأولية (تأثيرات الفراشة) ، لا يمكن التنبؤ بأصغر الانحرافات على المدى الطويل.
علاوة على ذلك ، لا يتم ضمان الكم على مستوى الجزيئات الأساسية (مبادئ Heisenberg) التي تحد من دقة النماذج المثالية. كما لوحظ في البحث جامعة كورنيل بالنسبة للحسابات الكمومية ، لا يمكن لـ AI فقط تقييم الاحتمال ، ولكن لا يمكن أن تقوم بتوقعات محددة في ظل الظروف التي لا تضمن الكم.
باختصار ، منظمة العفو الدولية قادرة على التنبؤ ، ولكنها غير متوقعة بالمعنى الغامض. قوته في التعامل مع صفائف البيانات الضخمة ، وتحديد الارتباطات ونماذج احتمال البناء. ومع ذلك ، ليس لديه حدس أو تحذير أو على دراية بالمظهر كشخص.
في وقت سابق ، كتبنا كيف علم روبوتوف قراءة عواطف الجميع.