مستقبل الذكاء الاصطناعي من الأمور المحيرة والاسئلة الشائعة، التي تشغل الآلاف ممن يرون التطور الهائل الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي في العالم، والذي سوف يزداد تأثيره بشكل كبير في المستقبل.
هذه التقنية المتطورة لا تؤثر فقط على جوانب حياتنا اليومية، بل تقوم أيضًا بتحويل الصناعات بشكل كبير وخلق فرص غير محدودة للشركات، ومع وقوفنا على حافة عصر جديد من التكنولوجيا، من المهم استكشاف توقعات مستقبل الذكاء الاصطناعي والتقدم الذي أحرزه.
تعريف الذكاء الاصطناعي
مستقبل الذكاء الاصطناعي
يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي (AI) بأنه فرع من علوم الكمبيوتر مكرس لإنشاء آلات ذكية تعمل وتتعلم مثل البشر، تمكن هذه التقنية أجهزة الكمبيوتر من أداء مهام مثل حل المشكلات، والتعرف على الأصوات، والتعلم، والتخطيط، وفهم اللغة البشرية.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي هو مفهوم واسع، و مستقبل الذكاء الاصطناعي يتغير لحظيًا، إلا أنه يمكن تصنيفه إلى نوعين:
الذكاء الاصطناعي الضعيف، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق، يركز على مهمة محددة وهو نوع الذكاء الاصطناعي الذي نراه في أجهزة الكمبيوتر اليوم، مثال على ذلك Siri من Apple.
الذكاء الاصطناعي القوي، المعروف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، هو نظام الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك القدرة على فهم وتعلم وتطبيق المعرفة في مجالات مختلفة.
تساعد هذه الفئات الفرعية من الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع تقنيات مثل التعلم الآلي وتحليل البيانات، في تعزيز الأتمتة، وتوفير رؤى مفصلة، وتحسين تجربة العملاء، وتقديم توصيات مخصصة.
فوائد الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
أثبتت تقنيات الذكاء الاصطناعي فوائدها في مختلف القطاعات، ومن المتوقع أن يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي سيكون مثيرًا في قطاعات مثل قطاع الرعاية الصحية، حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق، مما يساعد في التشخيص الدقيق للأمراض، وتوقع اتجاهات المرضى، وتقديم خطط علاج مخصصة.
في قطاع التعليم، يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء خطط تعليمية مخصصة بناءً على نقاط القوة والضعف لدى الطالب.
في قطاع الزراعة، يستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بصحة المحاصيل وإنتاجيتها، مما يمكّن من إدارة المحاصيل بشكل أفضل، يستخدم البنوك والتمويل خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الاحتيال، وتقييم المخاطر، وخدمة العملاء المخصصة.
في قطاع الترفيه، يستخدم الذكاء الاصطناعي في التوصية بالمحتوى، وتحسين تجربة المستخدم، وحتى في إنشاء الموسيقى والأفلام، تستخدم صناعة التصنيع الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية، وتحسين سلسلة التوريد، وتحسين جودة المنتج.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في كل تلك المجالات وغيرها، سيحدث طفرات غير مسبوقة على الإطلاق، مما سيجعل المستقبل التكنولوجي ومستقبل الوظائف، مبهر إلى أبعد الحدود.
لفهم مستقبل الذكاء الاصطناعي، من المهم تقييم موقعنا الحالي، حيث شهدت السنوات الأخيرة تطورًا سريعًا للذكاء الاصطناعي، ولم يعد مفهومًا خياليًا بعيدًا، بل أصبح جزءًا من حياتنا اليومية، من المركبات ذاتية القيادة إلى محركات البحث والمساعدين الافتراضيين على هواتفنا الذكية، يزداد الذكاء الاصطناعي انتشارًا.
مجالات الذكاء الاصطناعي اليوم
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تدمج نفسها تدريجيًا في جوانب مختلفة من واقعنا، حيث تنتشر مجالات الذكاء الاصطناعي في الكثير من الأشياء، وإليك نظرة عامة موجزة على كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي اليوم:
صناعة السيارات: أصبحت المركبات ذاتية القيادة أو شبه المستقلة أكثر انتشارًا، تستخدم هذه المركبات الذكاء الاصطناعي لتحليل محيطها واتخاذ القرارات والتنقل على الطرق بأقل تدخل بشري، وهي من تقنيات مستقبل الذكاء الاصطناعي المتوقع لها المزيد من الازدهار.
الرعاية الصحية: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات التي تستخدم في التحليل التنبؤي، والتشخيص الأفضل، والطب الشخصي.
المالية والمصرفية: اكتشاف الاحتيال، والتداول الخوارزمي، وخدمة العملاء، والموافقة على القروض هي بعض العمليات التي تم أتمتتها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
الترفيه: تستخدم خدمات البث مثل Netflix و Spotify الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المستخدم وتقديم توصيات مخصصة.
حقق الذكاء الاصطناعي أيضًا خطوات كبيرة في قطاعات مثل البيع بالتجزئة والتعليم والزراعة وغيرها الكثير، وما زال مستقبل الذكاء الاصطناعي يخبئ لنا المزيد والمزيد.
تقدم الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة
لفهم كيف وصل الذكاء الاصطناعي إلى تلك التقنيات المتطورة، من المهم تحديد بعض التطورات الرئيسية التي شكلت هذه التكنولوجيا في السنوات الأخيرة، وحتى نستطيع أن نتوقع مستقبل الذكاء الاصطناعي الذي سيشكل العالم المستقبلي:
التعلم العميق: يركز هذا الجانب من التعلم الآلي على تعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية التعلم بالنموذج، تمامًا كما يفعل البشر، كان التعلم العميق ضروريًا في تطوير تقنيات مثل التعرف على الصوت وتصنيف الصور.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تحسنت أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ في فهم ومعالجة وتوليد اللغة البشرية، أدى هذا التقدم إلى جعل المساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي، مثل Siri و Alexa ومساعد Google، أكثر فعالية وسهولة الاستخدام.
شبكات الخصوم التوليدية (GANs): تستخدم GANs لإنشاء محتوى جديد مثل الصور والموسيقى والنص. يمكن رؤية أمثلة على استخدامها في إنشاء deepfakes، والتلاعب فائق الواقعية بالمحتوى الصوتي والفيديو.
تعلم التعزيز: التعلم بالتعزيز هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم العامل اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع محيطه، وقد كان هذا أمرًا أساسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي في الألعاب والروبوتات والأنظمة المستقلة.
توقعات مستقبل الذكاء الاصطناعي
لقد غيرت قوة الذكاء الاصطناعي حياتنا بالفعل إلى الأفضل في نواح كثير، ومع ذلك، يحمل مستقبل الذكاء الاصطناعي معه المزيد من التطورات المثيرة والمذهلة، سنحاول سويا أن نستكشف بعض التوقعات الأساسية المتعلقة بمستقبل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
زيادة الأتمتة في مختلف الصناعات
يدفع مستقبل الذكاء الاصطناعي العالم بخطى ثابتة نحو عصر جديد من الأتمتة، وتجدر الإشارة إلى أن قطاعات مثل الرعاية الصحية والمالية والنقل والزراعة تستفيد بالفعل من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة لتحسين العمليات وتعزيز الإنتاجية.
في الرعاية الصحية: من المتوقع أن يزيد مستقبل الذكاء الاصطناعي الأتمتة في التشخيص ورعاية المرضى وإدارة البيانات واكتشاف الأدوية، تتوقع المؤسسات المالية مستقبلاً مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي مع صفقات أوتوماتيكية وكشف الاحتيال وتقييم المخاطر وخدمات مصرفية شخصية.
في النقل: لم تعد المركبات ذاتية القيادة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مفهوما خياليًا بعيدًا، ومن المتوقع أن تصبح سائدة في العقد المقبل مع تطور مستقبل الذكاء الاصطناعي، علاوة على ذلك، من المتوقع أن تستخدم صناعة الزراعة بشكل متزايد الآلات الأوتوماتيكية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للزراعة الدقيقة، مما يعزز الإنتاجية مع تقليل تكاليف العمالة والبصمة البيئية.
مستقبل الذكاء الاصطناعي
تقدم خوارزميات التعلم الآلي
إن إمكانية التقدم في خوارزميات التعلم الآلي هائلة، من المرجح في مستقبل الذكاء الاصطناعي أن تصبح هذه الخوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يسمح للآلات بالتعلم من البيانات بشكل مستقل دون الحاجة إلى البرمجة الصريحة.
تخيل أنظمة ذكية قادرة على التعلم تمامًا كما يفعل البشر ولكن بمعدل أسرع بكثير وبقدرة أكبر على معالجة المعلومات، هذا هو مستقبل الذكاء الاصطناعي الذي يتوقعه التعلم الآلي، علاوة على ذلك، ومع استمرار التحسينات في التعلم العميق، يمكننا أيضًا توقع تطوير "الذكاء الاصطناعي ذو الخيال" - أنظمة قادرة على استحضار الأفكار من الهواء، إذا جاز التعبير.
من المحتمل أن نشهد:
خوارزميات الذكاء الاصطناعي القادرة على فهم عواطف الإنسان والاستجابة باختلاف.
زيادة استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف، حيث تجد برامج الذكاء الاصطناعي أنماطًا في البيانات بشكل مستقل.
أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها تعديل خوارزمياتها استجابة للتغيرات البيئية.
التأثير المحتمل لـ مستقبل الذكاء الاصطناعي على سوق العمل
مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وزيادة انتشار الأتمتة، تكثر التكهنات بشأن تأثير هذه التغييرات على سوق العمل، لا جدال في أن الأتمتة قد تؤدي إلى فقدان الوظائف في بعض القطاعات، ومع ذلك، وبنظرة مستقبلية، يجادل الخبراء بأن الذكاء الاصطناعي سيخلق أيضًا وظائف جديدة.
من المتوقع أن تخلق ابتكارات مثل المركبات ذاتية القيادة والمدن الذكية والرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ملايين فرص العمل في مجالات برمجة الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات والأخلاقيات، علاوة على ذلك، مع تولي الآلات المهام الروتينية والرتيبة، سيكون البشر أحرارًا في متابعة أدوار أكثر استراتيجية وقيمة مضافة.
يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي واعدًا وغير قابل للتنبؤ، والتوقع، فهو سيكون مليئًا بالإمكانيات والتحديات الهائلة على حد سواء، إن فهم هذه الاتجاهات المحتملة سيمكننا من الاستعداد بشكل أفضل ومواءمة أنفسنا استراتيجيًا لما يخبئه المستقبل.
المخاوف الأخلاقية في مستقبل الذكاء الاصطناعي
من الضروري أن نأخذ بعين الاعتبار أثناء الحديث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، الآثار الأخلاقية المحتملة، والتي تشمل التحيز الذي يمكن دمجه عن غير قصد في خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى مخاوف الخصوصية والأمان التي تأتي مع أتمتة مهام معينة.
التحيز المحتمل في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
الخوارزميات هي مجموعة من القواعد أو التعليمات المحددة مسبقًا التي تتبعها أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يمكن لهذه الخوارزميات إلا أن تتعلم وتتخذ قرارات بناءً على البيانات التي يتم إدخالها فيها.
إذا احتوت هذه البيانات على تحيز، فإنها يمكن أن تؤثر بشكل كبير على القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، قد يظهر نظام ذكاء اصطناعي يُستخدم في عملية التوظيف تحيزًا جنسيًا أو عرقيًا إذا كانت البيانات الأساسية متحيزة.
يمكن أن يؤدي التحيز غير المكتشف في خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى ممارسات تمييزية.
تقع المسؤولية على عاتق مطوري ومهندسي الذكاء الاصطناعي لضمان خلو الخوارزميات التي يصنعونها من أي تحيز، يجب وضع إرشادات واضحة وعملية مراجعة مستمرة للتعرف على أي تحيز محتمل وتصحيحه.
كما يجب بذل جهود لزيادة التنوع في فرق البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يساعد هذا في توفير منظور أوسع، مما قد يساعد في تقليل التحيز غير المقصود.
يؤدي التقدم السريع في التقنيات المتوقعة لـ مستقبل الذكاء الاصطناعي إلى ظهور مخاوف بشأن الخصوصية والأمان، غالبًا ما تتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحلل كميات كبيرة من البيانات الحساسة، وهذا يطرح تحديات تتعلق بإساءة استخدام البيانات والوصول غير المصرح به.
تستمع مكبرات الصوت ذات المساعد الافتراضي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وتحلل محادثاتنا، مما يثير مخاوف بشأن التنصت والوصول غير المصرح به إلى المعلومات الشخصية.
يمثل الاستخدام الضار لتقنية الذكاء الاصطناعي في أنشطة التصيد والاحتيال أيضًا مجالًا للمخاوف.
يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عرضة للاختراق والاستخدام الخبيث إذا لم يتم تأمينها بشكل صحيح.
يملك مستقبل الذكاء الاصطناعي إمكانية هائلة لإحداث ثورة في جوانب مختلفة من حياتنا، ومع ذلك، بينما نستغل قوة الذكاء الاصطناعي، يجب إعطاء اهتمامًا شديدًا لهذه الاعتبارات الأخلاقية من أجل تعظيم فوائده وتقليل الأضرار المحتملة، يجب أن يكون ضمان تطور تقنية الذكاء الاصطناعي بطريقة أخلاقية ومسؤولة أحد أهم أولوياتنا.
تحديات وقيود مستقبل الذكاء الاصطناعي
لقد غير الذكاء الاصطناعي المشهد بشكل كبير في العديد من الصناعات والقطاعات، ومع ذلك، يأتي مستقبل الذكاء الاصطناعي مع العديد من التحديات والعراقيل.
القيود الحالية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي
على الرغم من تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، إلا أنها لا تزال تعاني من بعض القيود:
عدم القدرة على فهم السياق: أحد القيود الرئيسية هو أن الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى القدرة على فهم السياق بالطريقة التي يفعلها البشر، وهذا يمنعه من اتخاذ الأحكام السليمة في المواقف المعقدة، وهو شيء يقوم به البشر دون عناء.
عدم القدرة على تفسير القرارات: يفتقر الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى القدرة على شرح قراراته والعمليات الفكرية التي يقوم بها، هذا "الافتقار إلى قابلية التفسير" يجعل من الصعب على البشر الوثوق بالقرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمسائل القانونية.
حاجة كبيرة لبيانات التدريب: على الرغم من التقدم الهائل في مجال التعلم الآلي، لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تتطلب كميات هائلة من مجموعات بيانات التدريب، تشكل الحاجة إلى بيانات زائدة، إلى جانب صعوبات معالجة البيانات غير المهيكلة، عقبة كبيرة.
تكاليف أولية عالية: تكاليف تنفيذ الذكاء الاصطناعي مرتفعة، حيث تتطلب استثمارًا كبيرًا في البيانات والتخزين والبنية التحتية للمعالجة.
بينما يعد مستقبل الذكاء الاصطناعي بتكنولوجيا هائلة، فإن نشره في أداء المهام المعقدة يواجه العديد من العقبات:
قدرة صنع القرار المحدودة: غالبًا ما تكون قدرة صنع القرار للذكاء الاصطناعي مقيدة بالبيانات التي تم إدخالها فيهـ وبالتالي، قد تعاني آلات الذكاء الاصطناعي من صعوبات في المهام التي تتطلب مستوى من الإبداع أو التفكير المستقل يتجاوز برمجتها الأولية.
التداعيات الأخلاقية: هناك قلق بشأن التداعيات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي الذي يؤدي مهامًا معقدة، خاصة تلك التي تتضمن تفاعلًا بشريًا، يعد إنشاء ذكاء اصطناعي ملتزم تمامًا بالمعايير الأخلاقية تحديًا كبيرًا.
نقص الخبراء: يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي للمهام المعقدة أيضًا الاعتماد الشديد على الخبراء الذين يجيدون كلًا من المهمة المطروحة وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وهذا يشكل قيدًا بسبب العدد القليل نسبيًا لمثل هؤلاء الخبراء.
عدم وجود تنظيم فعال: هناك تحدٍ آخر يتمثل في نقص التنظيم الفعال الذي يتناسب مع وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي، لقد عانت جهود التنظيم على المستوى العالمي حتى الآن في مواكبة سرعة تطور الذكاء الاصطناعي، مما يخلق عدم يقين بشأن نشر الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.
فهم هذه القيود والتحديات أمر هام للغاية في توجيه مستقبل الذكاء الاصطناعي. كما يوفر أيضًا رؤى قيمة حول المجالات التي تحتاج إلى تطوير للتغلب على هذه العقبات واستمرار تقدم الذكاء الاصطناعي في مجتمعنا.
اتجاهات وابتكارات الذكاء الاصطناعي الواعدة
يواصل مستقبل الذكاء الاصطناعي تطوره بوتيرة لم تشهدها البشرية من قبل، ويفتح آفاقًا مثيرة في مختلف الصناعات، تشكل الاتجاهات والابتكارات الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي مستقبلنا بطرق مهمة، حيث تقدم فرصًا لتحويل العديد من جوانب الحياة اليومية والعمل.
بدعم من عقود من أبحاث الذكاء الاصطناعي والتقدم التكنولوجي، تضيف مجموعة من ابتكارات الذكاء الاصطناعي قيمة هائلة إلى قطاعات متعددة.
أتمتة العمليات الروبوتية (RPA): نوع من الذكاء الاصطناعي حيث يتم برمجة "الروبوتات البرمجية" أو "البرامج الروبوتية" لأداء المهام المتكررة، ومن المتوقع أن يزداد دورها مع استمرار المزيد من أماكن العمل في تقليل التدخل البشري في عمليات متنوعة.
خوارزميات التعلم الآلي (ML): تتيح هذه البرامج المتطورة للآلات تحسين وظائفها بمرور الوقت، تشمل الأمثلة المركبات ذاتية القيادة التي تتعلم القيادة بشكل أفضل أو أنظمة التعرف الصوتي التي تزيد دقتها مع المزيد من التفاعل.
الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني: في عالم تزداد فيه التهديدات الرقمية، يقدم الذكاء الاصطناعي الأمل في تحسين أنظمة الأمان، يمكن للخوارزميات المتقدمة التنبؤ بالهجمات المحتملة وإحباطها بناءً على الأنماط المكتشفة من الحوادث السابقة.
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانيات هائلة في المجال الطبي، بدءًا من تشخيص الأمراض وحتى إنشاء برامج طبية مخصصة للمرضى.
مستقبل الذكاء الاصطناعي
دور البشر في مستقبل الذكاء الاصطناعي
حتى في عالم تزداد فيه سيطرة التكنولوجيا وتوقعات مثير لمستقبل الذكاء الاصطناعي قوة، سيظل للبشر دور هم، مع اقترابنا من عصر ستُطور فيه أنظمة ذكاء اصطناعي تتخذ قرارات أكثر استقلالية وتتعامل مع مهام أكثر تعقيدًا، سيتحول دور البشر في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، لكنه لن يقل أهمية.
التعاون بين البشر ونظم الذكاء الاصطناعي
سيشهد مستقبل الذكاء الاصطناعي، زيادة في التعاون بين البشر ونظم الذكاء الاصطناعي، إليك بعض الأسباب الرئيسة وراء ذلك:
أهمية تضافر الجهود: تتعلق بالأساس إلى مفهوم أن حتى أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي تطورًا تفتقر إلى القدرة البشرية على إدراك الموقف والحكم عليه، وبالتالي فإن التعاون بين الإنسان والآلة هو السبيل الأمثل للمضي قدمًا.
تفوق أنظمة الذكاء المعززة: اكتشف الخبراء أن أنظمة الذكاء المعززة، حيث يعمل البشر والذكاء الاصطناعي معًا، تتفوق بشكل كبير على الأنظمة الآلية بالكامل.
منظور فريد للإنسان: ستؤدي قدرة الإنسان على رؤية المواقف من منظور فريد حقيقي دورًا مهمًا، حيث تعتمد بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على التفسيرات الخوارزمية.
سيصبح ضمان الإشراف البشري في تطوير مستقبل الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية، على الرغم من تطور الذكاء الاصطناعي والضغط المستمر نحو أنظمة مستقلة، فإن السيطرة البشرية ليست مرغوبة فحسب، بل ضرورية أيضًا.
الشفافية والثقة: يجب أن تحافظ أنظمة الذكاء الاصطناعي على مستوى معين من الشفافية لكي تحظى بالثقة، وتعد عوامل مثل المساءلة وقابلية التفسير أمرًا حاسمًا عندما يتعلق الأمر بقرارات الذكاء الاصطناعي، والبشر هم من سيضمنون تلبية هذه الجوانب.
حماية من سوء الاستخدام: الإشراف البشري هو سياج يقي ضد أي إساءة استخدام محتملة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ويعمل كإجراء وقائي، إذا حدث أي خطأ في الذكاء الاصطناعي، يمكن للبشر التدخل والسيطرة.
منع التحيز: سيكون الإشراف البشري أيضًا حاسمًا في ضمان عدم قيام خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتضخيم التحيز البشري الموجود، مما يؤدي إلى تفاقم التمييز المنهجي.
مع تحديد هذه الأدوار المهمة، يتضح أن مستقبل الذكاء الاصطناعي وتقنياته لن تحل محل البشر، بل ستعززهم وتساعدهم في اتخاذ القرارات، ويخطر ببالنا أن المستقبل لا يكمن في الأتمتة وحدها، بل في النقطة المثالية حيث تتقاطع تطور الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري، وهذا ما يجعل مشاركة الإنسان في تطوير وإشراف الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية من أي وقت مضى.
