Sims Witherspoon

هل أدت التكنولوجيا بنا إلى هذه المشكلة، أم يمكنها أن تخرجنا منها؟ ذلك صحيح بشكل خاص بالنسبة لتغير المناخ. مع تزايد شدة وتقلبات الطقس، ظهرت آمال بأن الذكاء الاصطناعي – وهي التهديدات الأخرى للوجود – قد يكون جزءًا من الحل.

تستخدم ديبمايند، مختبر الذكاء الاصطناعي التابع لـ”جوجل”، خبرتها في مجال الذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة تغير المناخ بثلاثة طرق مختلفة، كما أوضحت “سيمز ويذرسبون”، المسؤولة عن التصرف بشأن تغير المناخ في ديبمايند، في مقابلة أجريت قبل محاضرتها في مؤتمر في لندن يوم 21 نوفمبر. تم تحرير هذا الحوار للوضوح والاختصار.

هناك العديد من الطرق للإجابة عن هذا السؤال. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا في التخفيف. يمكنه مساعدتنا في التكيف. يمكنه مساعدتنا في معالجة الخسائر والأضرار. يمكنه مساعدتنا في التنوع البيولوجي والبيئة والمزيد. لكني أعتقد أن أحد الطرق التي تجعل الموضوع أكثر وضوحًا بالنسبة لمعظم الناس هو شرحه من خلال قدرات الذكاء الاصطناعي.

أنا أنظر إليها في ثلاثة أجزاء: وقبل كل شيء، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا على فهم تغير المناخ والمشاكل المتعلقة به من خلال نماذج تنبؤ ومراقبة أفضل. وأحد الأمثلة هو عملنا على التنبؤ بالأمطار لبضع ساعات قادمة. تمت الإشادة بنماذجنا من قبل المتنبئين في مكتب الأرصاد الجوية بكونها أكثر فائدة ودقة من الأساليب الأخرى.

إلا أنه ليس سوى البداية، حيث يمكن بناء نماذج أكثر تعقيدًا للتنبؤ بظواهر معقدة. لذا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة مهمة في مساعدتنا على فهم تغير المناخ كمشكلة.

الحزمة الثانية التي أحب أن أنظر إليها هي حقيقة أن الذكاء الاصطناعي يمكنه مساعدتنا على تحسين الأنظمة الحالية والبنية التحتية القائمة. ليس من الكافي بناء تقنيات خضراء جديدة من أجل غد أكثر استدامة، لأن الحياة يجب أن تستمر. نعتمد الآن على العديد من الأنظمة، ولا يمكننا تجاهلها جميعًا والبدء من الصفر. يجب أن نتمكن من تحسين تلك الأنظمة والبنية التحتية القائمة، والذكاء الاصطناعي هو إحدى الأدوات التي يمكننا استخدامها لذلك.

مثال جيد على ذلك هو العمل الذي قمنا به في مراكز البيانات، حيث استطعنا تحسين كفاءة استخدام الطاقة وتحقيق توفير بنسبة 30% في استهلاكها. أما الحزمة الثالثة، فهي الطريقة التي يفكر بها معظم الناس في الذكاء الاصطناعي عندما يفكرون في النسخة الهوليودية أو ما تقرؤه في روايات الخيال العلمي، وهي تسريع الاكتشافات العلمية الهامة.

أحب جدًا مثال الاندماج النووي والتحكم في البلازما. نشرنا ورقة في مجلة نيتشر، حيث استخدمنا شبكات عصبونية لتدريب نموذج تعلم تعزيزي على تعلم التحكم في أشكال البلازما في مفاعل توكاماك حقيقي. وهذا مهم جدًا لأن فهم فيزياء البلازما بالفعل والقدرة على التحكم في تلك الأشكال والتكوينات هي عناصر أساسية لتحقيق مصدر طاقة من الاندماج النووي يكون غنيًا تقريبًا بشكل لا ينضب وخاليًا من انبعاثات الكربون.

كنت أحب أن أرى تحليلاً لذلك؛ لا أعلم إن كان أحد قد قام بذلك. الحقيقة أنه من بين قصص النجاح التي شهدناها خلال السنوات الأخيرة في مجال نماذج اللغة والذكاء الاصطناعي المولد، أنها تستهلك الكثير من الطاقة، وهذه مشكلة قمنا بتوثيقها. نحن نؤمن بأهمية رؤية كمية الطاقة التي تستهلكها هذه النماذج والشفافية حول ذلك. كما لدينا العديد من الجهود للحد من الحوسبة المطلوبة لهذه النماذج. فنحن ننظر إلى ذلك بطرق عديدة وليس على مستوى عالمي من منظور “هل الكربون الذي استهلكناه جدير بالحلول؟”، بل أكثر من منظور “كيفية نشر حلول كفيلة باستهلاك كربوني فعال قدر الإمكان؟”.

يوجد ثغرات كبيرة في البيانات الحاسمة المتعلقة بتغير المناخ في مختلف القطاعات، بما في ذلك الكهرباء والنقل والمباني والمدن. وهناك مجموعة تعمل على نشر “قائمة أمانٍ لمجموعات بيانات حاسمة لتغير المناخ”، وأعتقد أن امتلاك هذه المجموعات من البيانات وتوفير الشروط المطلوبة للأمان والمسؤولية، لفتح هذه المجموعات الحاسمة للعامة سيكون أمرًا ذا أهمية بالغة ويجعل الناس يشعرون بالارتياح.

أضعه تقريبًا على قدم المساواة مع العمل مع خبراء المجال. في جوجل ديبمايند، نركز على بحوث الذكاء الاصطناعي وتطوير منتجاته. فنحن لسنا فيزيائيين نوويين ولا مهندسين كهربائيين؛ ولذلك عندما نحاول التعرف على المشاكل التي نريد حلها، نحتاج إلى العمل مع تلك الخبراء الذين يمكنهم إخبارنا بالمشاكل التي واجهوها والأمور التي حالت دون تقدمهم. فهذا يفعل شيئين: أولاً يضمن لدينا فهمًا كاملاً لماذا نبني حل الذكاء الاصطناعي من أجله. والثاني ضمان استخدام ما نبنيه فعلاً. لا نريد مجرد تطوير تقنية رائعة ثم تركها في انتظار استخدامها.

في مجال عملي تحديدًا، إحدى الطرق التي نتعامل بها مع ذلك هي العودة مرة أخرى إلى العمل مع خبراء المجال للتأكد من فهمنا للأنظمة بشكل جيد جدًا وما يحتاجونه للحفاظ على أمان النظام. هؤلاء الخبراء هم من يعلموننا بذلك، ثم نبني حلول ضمن تلك الحدود الواقية. في مجال تغير المناخ والاستدامة أيضًا، نقوم بالكثير من تحليل الأثر: التوقعات الخاصة بتأثيرنا المحتمل وكل الآثار اللاحقة لذلك.

وجهة النظر التقنية المتفائلة هي أنه – بشرط أننا قادرون على استخدامه بكفاءة – يمكننا استخدام أداة تحولية مثل الذكاء الاصطناعي لحل المشاكل الخاصة بالقطاعات وغير الخاصة بشكل أسرع وعلى نطاق لن يتاح دون وجود الذكاء الاصطناعي. أحد الأشياء التي أشعر بها بشكل أكثر إثارة هي مرونة وقدرة التوسع التي يتمتع بها هذه الأداة. وبالنظر إلى عدد المشاكل التي يجب حلها بشأن تغير المناخ، فإن ما نحتاج إليه هو أداة مرنة وقابلة للتوسع بدرجة كبيرة.

إعداد: وحدة الترجمات بمركز سمت للدراسات

المصدر: wired