Why AI Is Incredibly Smart and Shockingly Stupid | Yejin Choi | TED

But first, let's get philosophicalفلسفي: متعلق بالفلسفة by starting with this quote by Voltaire, an 18th century Enlightenment philosopher, who said, "Common sense is not so common."

لكن أولاً، دعونا نتفلسف بالبدء بهذه المقولة لفولتير، فيلسوف عصر التنوير في القرن الثامن عشر، الذي قال: 'العقل السليم ليس شائعًا جدًا'.

Turns out this quote couldn't be more relevant to artificial intelligence today.

اتضح أن هذه المقولة لا يمكن أن تكون أكثر صلة بالذكاء الاصطناعي اليوم.

Despite that, AI is an undeniablyبطريقة لا يمكن إنكارها أو جدالها. powerful tool, beating the world-class "Go" champion, acing college admission tests and even passing the bar exam.

على الرغم من ذلك، يُعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية لا يمكن إنكارها، حيث تغلب على بطل العالم في لعبة "غو"، وحقق نتائج ممتازة في اختبارات القبول الجامعي، بل وحتى اجتاز امتحان المحاماة.

I’m a computer scientist of 20 years, and I work on artificial intelligence.

أنا عالم حاسوب منذ 20 عامًا، وأعمل في مجال الذكاء الاصطناعي.

I am here to demystifyجعل شيء ما أسهل للفهم من خلال إزالة الغموض أو الارتباك المحيط به. AI.

لقد جئت هنا لإزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي.

So AI today is like a Goliath.

إذًا، يُشبه الذكاء الاصطناعي اليوم عملاقًا.

It is literally very, very large.

فهو ضخم جدًا حرفيًا.

It is speculatedتشكيل رأي حول شيء ما دون معرفة جميع التفاصيل أو الحقائق that the recent ones are trained on tens of thousands of GPUs and a trillion words.

يُتوقع أن النماذج الحديثة مدربة على عشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وتريليون كلمة.

Such extreme-scale AI models, often referred to as "large language models," appear to demonstrateإظهار شيء بوضوح من خلال تقديم دليل أو برهان sparks of AGI, artificial general intelligence.

تبدو نماذج الذكاء الاصطناعي ذات النطاق المتطرف هذه، التي تُشار إليها غالبًا باسم "النماذج اللغوية الكبيرة"، وكأنها تظهر شرارات من الذكاء الاصطناعي العام.

Except when it makes small, silly mistakes, which it often does.

إلا عندما ترتكب أخطاءً صغيرة وسخيفة، وهو ما تفعله كثيرًا.

Many believe that whatever mistakes AI makes today can be easily fixed with brute force, bigger scale and more resources.

يعتقد الكثيرون أن أي أخطاء يرتكبها الذكاء الاصطناعي اليوم يمكن إصلاحها بسهولة عبر القوة الغاشمة، والنطاق الأكبر، والموارد الإضافية.

What possibly could go wrong?

فما الذي يمكن أن يخطئ؟

So there are three immediate challenges we face already at the societal level.

إذًا، هناك ثلاث تحديات فورية نواجهها بالفعل على المستوى المجتمعي.

First, extreme-scale AI models are so expensive to train, and only a few tech companies can afford to do so.

أولاً، نماذج الذكاء الاصطناعي ذات النطاق المتطرف مكلفة للغاية للتدريب، ولا تستطيع سوى عدد قليل من شركات التكنولوجيا تحمل تكاليفها.

we already see the concentrationتركيز: القدرة على توجيه كل جهدك واهتمامك إلى شيء واحد، دون التفكير في أشياء أخرى of power.

نرى بالفعل تركيزًا للسلطة.

But what's worse for AI safety, we are now at the mercy of those few tech companies because researchers in the larger community do not have the means to truly inspect and

لكن الأسوأ لسلامة الذكاء الاصطناعي هو أننا الآن تحت رحمة أولئك القليل من شركات التكنولوجيا، لأن الباحثين في المجتمع الأوسع لا يملكون الوسائل لفحص و

dissectفحص شيء ما بتفصيل، خاصة لفهم كيفية عمله. these models.

تشريح هذه النماذج بدقة.

And let's not forget their massive carbon footprint and the environmental impact.

ولا تنسوا بصمتهم الكربونية الهائلة وتأثيرها البيئي.

And then there are these additional intellectual questions.

ثم هناك أسئلة فكرية إضافية.

Can AI, without robustقوي: قوي وصحي common sense, be truly safe for humanity?

هل يمكن للذكاء الاصطناعي، دون فهم حدسي قوي، أن يكون آمنًا حقًا للبشرية؟

And is brute-force scale really the only way and even the correct way to teach AI?

وهل يُعد التوسّع بالقوة الغاشمة الطريقة الوحيدة وحتى الصحيحة لتعليم الذكاء الاصطناعي؟

So I’m often asked these days whether it's even feasibleقابل للقيام به بسهولة أو راحة. to do any meaningful research without extreme-scale compute.

لذا، يُطرح عليّ كثيرًا في الأيام الأخيرة ما إذا كان حتى إجراء أي بحث ذي معنى ممكنًا دون موارد حاسوبية ضخمة.

And I work at a university and nonprofit research institute, so I cannot afford a massive GPU farm to create enormous language models.

أعمل في جامعة ومعهد أبحاث غير ربحي، لذا لا أستطيع تحمل تكلفة مزرعة ضخمة من وحدات معالجة الرسومات لإنشاء نماذج لغوية هائلة.

Nevertheless, I believe that there's so much we need to do and can do to make AI sustainable and humanisticالتركيز على القيم والمخاوف الإنسانية بدلاً من الجوانب التقنية أو العلمية..

ومع ذلك، أؤمن بأن هناك الكثير مما يجب علينا فعله وما يمكننا فعله لجعل الذكاء الاصطناعي مستدامًا وإنسانيًا.

We need to make AI smaller, to democratizeجعل شيء ما متاحاً للجميع، وليس فقط لعدد قليل من الأشخاص المتميزين. it.

نحتاج إلى جعل الذكاء الاصطناعي أصغر حجمًا، وإتاحة استخدامه للجميع.

And we need to make AI safer by teaching human norms and values.

ونحتاج أيضًا إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا من خلال تعليمه المعايير والقيم البشرية.

Perhaps we can draw an analogyمقارنة بين شيئين لهما خصائص متشابهة؛ خاصية متشابهة from "David and Goliath," here, Goliath being the extreme-scale language models, and seek inspiration from an old-time classic, "The Art of War," which tells us, in

ربما يمكننا استخلاص تشبيه من قصة "داود وجالوت"، حيث يمثل جالوت هنا نماذج اللغة ذات النطاق المتطرف، ونستمد الإلهام من الكلاسيكية القديمة "فن الحرب"، التي تقول، حسب تفسير لي:

my interpretationالطريقة الخاصة التي يُفهم بها شيء ما أو يُفسّر, know your enemy, choose your battles, and innovate your weapons.

اعرف عدوك، اختر معاركك، وابتكر أسلحتك.

Let's start with the first, know your enemy, which means we need to evaluate AI with scrutinyفحص دقيق وكامل.

لنبدأ بالأول: اعرف عدوك، وهو ما يعني أننا بحاجة إلى تقييم الذكاء الاصطناعي بعناية فائقة.