البث المباشر
قالت صحيفة "نيويورك تايمز" اليوم إن جيفري هينتون، نائب الرئيس في شركة جوجل، ورائد تقنية التعلم العميق الذي طوّر بعضًا من أهم التقنيات التي أدت إلى الظهور الأخير لروبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الصناعي، سيغادر الشركة بعد 10 سنوات من العمل، والذي يعتبر عراباً للذكاء الصناعي إلى جانب زملائه يان ليكون ويوشوا بنجيو.
ووفقًا لصحيفة التايمز، يقول هينتون إن لديه مخاوف جديدة بشأن التقنية التي ساعد في تطويرها، ويريد التحدث عنها بصراحة، وأن "جزءًا منه الآن يأسف" على ما طوره خلال حياته المهنية.
وكان هينتون حصل، إلى جانب "عرّابَيْ" الذكاء الصناعي الآخرين يان ليكون ويوشوا بنجيو، على جائزة Turning Award لعام 2018، المكافئة لجائزة نوبل في مجال الذكاء الصناعي.
ويقول ليكون، كبير علماء الذكاء الصناعي في شركة ميتا: "إن مساهمات جيفري في الذكاء الصناعي هائلة". وأضاف: "لم يخبرني أنه كان يخطط لمغادرة جوجل، لكنني لست متفاجئًا بذلك".
وقسّم عالم النفس المعرفي البريطاني الكندي وعالم الحواسيب، البالغ من العمر 75 عامًا، والذي اشتهر بعمله على الشبكات العصبية الصناعية، وقته منذ عام 2013 في العمل لدى جوجل وجامعة تورنتو الكندية. واستحوذت شركة جوجل على شركته الناشئة DNNresearch في وقت سابق.
وانبثقت شركة هينتون من مجموعته البحثية، التي كانت تقوم بعمل متطور في مجال التعلم الآلي للتعرف إلى الصور في ذلك الوقت. وقد استخدمت جوجل هذه التقنية لتعزيز البحث عن الصور وفي أشياء أخرى.
أسئلة أخلاقية
ولطالما طرح هينتون أسئلة أخلاقية بشأن الذكاء الصناعي، لا سيما إمكانية استخدام التقنية للأغراض العسكرية. وقد قال إن أحد أسباب اختياره لقضاء كثير من حياته المهنية في كندا هو أنه من الأسهل الحصول على تمويل بحثي ليس له علاقة بوزارة الدفاع الأميركية.
وقال كبير علماء جوجل جيف دين: "لقد حقّق جيفري اختراقات تأسيسية في مجال الذكاء الصناعي، ونحن نُقدِّر مساهماته التي استمرت عشر سنوات في جوجل". وأضاف: "لقد استمتعت بعمق بمحادثاتنا العديدة على مر السنين.. سأفتقده، وأرجو له التوفيق".
وأضاف دين: "بصفتنا واحدة من أولى الشركات التي تنشر مبادئ الذكاء الصناعي، فإننا لا نزال ملتزمين بنهج مسؤول تجاه الذكاء الصناعي. نحن نتعلم باستمرار لفهم المخاطر الناشئة، مع الابتكار بجرأة أيضًا".
مخترع خوارزمية التكاثر العكسي
واشتهر هينتون بخوارزمية تسمى التكاثر العكسي backpropagation، التي اقترحها أول مرة مع اثنين من زملائه في الثمانينيات. وتسمح هذه التقنية للشبكات العصبية الصناعية بالتعلم، وهي تدعم اليوم نماذج التعلم الآلي جميعها تقريبًا. ويعتقد هينتون أن خوارزمية التكاثر العكسي تحاكي كيفية تعلم العقول البشرية، وذلك بحسب ما أورده موقع البوابة العربية للأخبار التقنية.
