تؤكد سافانا تايس، عالمة الأبحاث في معهد علوم البيانات بجامعة كولومبيا، على أهمية تبني نهج علمي أكثر صرامة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وتوضح أن استخدام منهجية علمية في تصميم وتقييم النماذج يساعد على تحديد الأخطاء بسرعة أكبر، ويوفر فهماً أفضل لكيفية تأثير القرارات التصميمية على أداء النماذج. تقول تايس: “وجود عملية تصميم وتقييم مبنية على المبادئ العلمية يعزز قدرتنا على اكتشاف الأخطاء وتحديد أسبابها بدقة، مما يجعل الأنظمة أكثر قوة وجديرة بالثقة.، وفق ما نشره nyas
تأثير الخلفية متعددة التخصصات على البحث
تتمتع تايس بخلفية متنوعة تشمل الفيزياء والعلوم الاجتماعية والقانون، مما يثري أبحاثها في التعلم الآلي. تشير إلى أن تدريبها في الفيزياء، خاصة في تصميم التجارب وفهم القياسات، أثر بشكل كبير على طريقة تفكيرها في مجال الذكاء الاصطناعي. كما تسلط الضوء على أهمية التعاون بين التخصصات الأكاديمية المختلفة، مشيرة إلى عملها مع فرق من مجالات متنوعة مثل الشؤون الدولية والقانون والصحة العامة.
أهمية التعاون والتفاعل المجتمعي
تؤكد تايس على أن العلم وحده لا يكفي للإجابة على جميع الأسئلة المتعلقة بتأثير نماذج التعلم الآلي على المجتمع. تشدد على أهمية التعاون مع التخصصات الأكاديمية الأخرى والتفاعل مع المجتمعات لفهم احتياجاتها وتطلعاتها بشكل أفضل. تقول: “من الضروري التحدث مع الأشخاص في المجتمعات حول دور التكنولوجيا وكيفية استخدامها بطريقة تتوافق مع احتياجاتهم. هذا يساعد على بناء مستقبل تكنولوجي مسؤول وديمقراطي.”
تشجيع المشاركة المجتمعية
تدعو تايس الباحثين إلى القيام بالمشاركة المجتمعية الفعّالة، معتبرة أنها جزء أساسي من مسؤولية العلماء. وتضيف: “من الضروري أن نتفاعل مع المجتمع وأن نفهم كيف يفكر الناس في التكنولوجيا ودورها في حياتهم. هذا التفاعل يساعد في تطوير تكنولوجيا تلبي احتياجات الناس بشكل حقيقي ولا تكون مجرد تمرين علمي لمجموعة محددة.”
الختام
تقدم سافانا تايس رؤية واضحة حول أهمية الدمج بين المنهجيات العلمية والتعاون متعدد التخصصات، والتفاعل مع المجتمعات في تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تؤكد أن تحقيق الأهداف العلمية يتطلب فهمًا عميقًا لكيفية تأثير الأنظمة على المجتمع والعمل الجماعي لبناء حلول فعّالة ومستدامة.
