عرف مشكلة الصندوق الأسود في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
الدرس: مقدمة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
الوحدة: السادسة (الذكاء الاصطناعي والمجتمع).
المادة: الذكاء الاصطناعي.
الفصل الدراسي: الفصل الدراسي الثاني (الجزء الثاني).
الفصل: ثالث ثانوي مسارات.
السؤال: عرف مشكلة الصندوق الأسود في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
الإجابة هي
تكمن مشكلة الصندوق الأسود في الذكاء الاصطناعي في التحدي المتمثل في فهم كيفية عمل نظام قائم على الذكاء الاصطناعي (Al-Based System) باتخاذ القرارات أو إنتاج المخرجات؛ مما قد يصعب الوثوق بالنظام أو تفسيره أو تحسينه، وربما يؤثر الافتقار إلى الانفتاح وإلى قابلية التفسير على ثقة الناس في النموذج.
الشرح والتوضيح:
تُعرف مشكلة الصندوق الأسود (Black Box Problem) في أنظمة الذكاء الاصطناعي بأنها التحدي المتمثل في صعوبة فهم كيفية وصول خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى قراراتها أو تنبؤاتها. وتتلخص هذه المشكلة في عدة جوانب رئيسة وفقاً لما ورد في المنهج المقرر:
• آلية العمل: يقوم النظام باستقبال المدخلات وإخراج النتائج دون أي تدخل أو رقابة بشرية، حيث تكون عملية المعالجة الداخلية "سرية" ولا يعرفها أحد، بل تقتصر معرفتها على أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها.
• التحديات المترتبة: تسبب هذه المشكلة صعوبة بالغة في تفسير القرارات الناتجة أو تحسين النظام وتطويره، مما يؤثر سلباً على مستوى الانفتاح وقابلية التفسير.
• الثقة والمسؤولية: تؤدي طبيعة "الصندوق الأسود" إلى ضعف ثقة الناس في النماذج المستخدمة، وتطرح تساؤلات حول المسؤولية الأخلاقية ومن يتحمل عواقب القرارات المتخذة.
• أمثلة واقعية: تظهر خطورة هذه المشكلة بوضوح في مجالات حساسة مثل التشخيص الطبي والأحكام والقرارات التي تتخذها المركبات ذاتية القيادة.
ولمعالجة هذه المشكلة، تشير المصادر إلى وجود استراتيجيات تهدف لتعزيز الشفافية، مثل استخدام تقنيات قابلة للتفسير (Explainable AI) ونماذج تعلم أكثر وضوحاً، مثل "أشجار القرار" و"تحليل الحساسية".