هل يمكن أن نقرأ رواية من تأليف روبوت؟.. السؤال الصحيح هو متى؟

لكن حتى إذا كان بإمكان الآلات ابتكار إبداعات باستخدام البيانات، لا يعني ذلك أن من شأنها سرقة مُطلق بريق الإبداع البشري في المستقبل القريب. يُعدُّ الابتكار عمليةً قائمةً على حل المشكلات (Problem-Solving Process) تمتزج فيها المشكلات مع الحلول كي يحدث الابتكار. يمكن للبشر الذهاب في الاتجاهين، يبدأون بمشكلة ويحلونها، أو يأخذون حلاً ويحاولون إيجاد مشكلات جديدة له.

الملاحظات المُلصقة (Sticky Note) هي مثالٌ على النوع الثاني من الابتكار. طوَّر أحد المهندسين مُلصقة كانت ضعيفة جداً وكان جالساً على مكتبه. وأدرك أحد زملائه لاحقاً أن هذا هو بالضبط الحل الذي سيمنع الملاحظات التي أضافها إلى نوتته الموسيقية من السقوط خلال بروفات الجوقة الموسيقية.

باستخدام البيانات والترميز لصياغة مشاكل واضحة، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً تقديم حلول للمشاكل. ومع ذلك، يُعدُّ تحديد مشكلة ما أصعب بالنسبة للآلات؛ إذ لا يجري تضمينها عادةً في البيانات التي تستخدمها الآلات للابتكار. وفضلاً عن ذلك، يعتمد الابتكار غالباً على احتياجاتٍ لا نعرف حتى أنها كانت لدينا. تخيّل جهاز التسجيل المحمول (ووكمان). حتى لو لم يُبدِ أي مستهلك رغبةً في الاستماع إلى الموسيقى أثناء المشي، حقق هذا الابتكار نجاحاً كبيراً. نظراً إلى صعوبة صياغة وتوضيح هذه الاحتياجات الكامنة، من غير المرجح أن تجد هذه الاحتياجات طريقها إلى مجموعة البيانات التي تحتاجها الآلات للابتكار.

التجارب أساس الإبداع، فمن أين للآلة أن تحصل عليها؟

كذلك يمتلك البشر والآلات مواد أولية مختلفة يستخدمونها كمُدخلات للابتكار. بينما يعتمد البشر على حياةٍ من التجارب الواسعة لتوليد الأفكار، فإن الآلات تفعل ذلك فقط باستخدام البيانات التي نزوِّدها بها. يمكن للماكينات توليد عددٍ لا يُحصى من ابتكارات متزايدة في شكل إصدارات جديدة بُناءً على البيانات المُدخلة.

رغم ذلك، من غير المحتمل أن تأتي الابتكارات العبقرية من الأجهزة؛ لأنها تعتمد غالباً على ربط اختصاصات بعيدة أو غير متصلة ببعضها البعض. مثال على ذلك التزلج على الثلوج، الذي يجمع بين ركوب الأمواج والتزحلق على الثلج. بالإضافة إلى أن الابتكار لا يتعلق فقط باستحداث شيء جديد؛ بل كذلك بجدوى الاختراع. برغم أنه من الواضح أن الآلات قادرة على اختراع أشياء جديدة، لكن لا يعني هذا أن تلك الاختراعات مفيدة أو عملية.

المستخدم هو من سيحكم ما إذا كان شيئاً ما مفيداً أم لا، وهو حكم لن تتمكن الآلات من إصداره. في المقابل، يمكن للبشر التعاطف مع الآخرين وفهم احتياجاتهم بشكل أفضل. في النهاية، قد لا تكون الأفكار الناتجة عن الذكاء الاصطناعي جذابة للمستهلكين، لا لشيء إلا لأنها أُنشئت بواسطة الآلات.

قد يستبعد الأشخاص أفكاراً؛ لأنهم يشعرون أنهم أقل أصالة، أو حتى لأنهم يعتبرونها تهديدية، أو ببساطة لأنهم يفضلون الأفكار التي ابتكرها بشر مثلهم، وهو تأثير لوحظ قبل ذلك في مجالات أخرى. حتى الآن، لا تزال العديد من جوانب الابتكار ساحة لا منازع فيها للآلات والذكاء الاصطناعي. ولكن رغم أن الآلات لا يمكن أن تحل محل البشر في ساحة الابتكار، فإنها تساعد في تكملة الإبداع البشري. يمكننا، على سبيل المثال، طرح أسئلة جديدة أو تحديد مشاكل جديدة لحلها بالاشتراك مع التعلم الآلي.

بالإضافة إلى ذلك، يعتمد تحليلنا على حقيقة أن الآلات تبتكر استناداً إلى مجموعة محدودة من البيانات. يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر إبداعاً إذا كان بإمكانه الجمع بين بيانات هائلة وغنية والتي أصبحت مُنفصلة بشكلٍ آخر. يمكن كذلك للآلات أن تزيد من إبداعها عندما توسع ذكاءها وهذا يشبه ذكاء البشر ونطلق عليه "الثقافة العامة"، وقد لا يكون ذلك في المستقبل البعيد جداً؛ إذ يرى بعض الخبراء أن هناك فرصة بنسبة 50٪ لأن تصل الآلات إلى مستوى ذكاء البشر خلال 50 عاماً.