Can a robot pass a university entrance exam? | Noriko Arai

المترجم: Ahmed Menshawy المدقّق: Ahmed Fatthey

سأتحدث اليوم عن الذكاء الاصطناعي وعنّا.

Today, I'm going to talk about AI and us.

AI researchers have always said

باحثو الذكاء الاصطناعى كانوا دائمًا يقولون

that we humans do not need to worry,

أننا نحن البشر لا يجب أن نقلق،

because only menial jobs will be taken over by machines.

لأن الوظائف المهينة فقط هي ما ستقوم به الآلات.

Is that really true?

هل هذا صحيح حقًّا؟

They have also said that AI will create new jobs,

قالوا أيضًا أن الذكاء الاصطناعي سوف يخلق وظائف جديدة،

so those who lose their jobs will find a new one.

لذا فهؤلاء الذين فقدوا وظائفهم سوف يجدون وظائف جديدة.

Of course.

بالطبع.

But the real question is:

ولكن السؤال الحقيقي هو:

How many of those who may lose their jobs to AI

كم من هؤلاء الذين قد يفقدون وظائفهم لصالح الذكاء الاصطناعي

will be able to land a new one,

سيتمكنون من الحصول على واحدة جديدة،

especially when AI is smart enough to learn better than most of us?

خاصةً عندما يكون الذكاء الاصطناعي ذكيًّا كفاية ليتعلّم أسرع من معظمنا؟

Let me ask you a question:

دعوني أسألكم سؤالاً:

How many of you think

كم منكم يعتقد

that AI will pass the entrance examination of a top university by 2020?

أن الذكاء الاصطناعي سيجتاز امتحان القبول بجامعة مرموقة بحلول عام 2020؟

Oh, so many. OK.

كثيرون. حسنًا.

So some of you may say, "Of course, yes!"

إذن بعضكم ربّما يقول: "بالطبع، نعم!"

Now singularity is the issue.

الآن التفرّد هو المشكلة.

And some others may say, "Maybe,

وآخرون قد يقولون:"ربّما،"

because AI already won against a top Go player."

لأن الذكاء الاصطناعي قد فاز بالفعل أمام أحد أفضل لاعبي Go."

And others may say, "No, never. Uh-uh."

وآخرون قد يقولون: "لا، أبداً."

That means we do not know the answer yet, right?

هذا يعني أننا لا نعرف الإجابة بعد، صحيح؟

So that was the reason why I started Todai Robot Project,

لهذا السبب بدأت مشروع الروبوت Todai،

making an AI which passes the entrance examination

لصنع نظام ذكاء اصطناعي يمكنه اجتياز امتحان قبول جامعة طوكيو

of the University of Tokyo,

the top university in Japan.

الجامعة الأولى في اليابان.

This is our Todai Robot.

هذا هو الروبوت Todai خاصتّنا.

وبالطبع دماغ الروبوت يتم التحكّم به عن بُعد من خلال حاسوب.

And, of course, the brain of the robot is working in the remote server.

It is now writing a 600-word essay

إنه يكتب الآن مقالاً من 600 كلمة

on maritime trade in the 17th century.

عن التجارة البحرية فى القرن ال17 عشر.

كيف يبدو هذا؟

How does that sound?

لماذا اعتبرت امتحان القبول هو المقياس؟

Why did I take the entrance exam as its benchmark?

لأني اعتقدت أنه علينا دراسة أداء الذكاء الاصطناعي

Because I thought we had to study the performance of AI

in comparison to humans,

بالمقارنة مع البشر،

خاصةً بالمعايير والخبرات

especially on the skills and expertise

which are believed to be acquired only by humans

التي يُعتقد أنها تُكتسَب فقط بواسطة البشر

and only through education.

وفقط من خلال التعليم.

To enter Todai, the University of Tokyo,

لكي تدخُل Todai وهي جامعة طوكيو،

you have to pass two different types of exams.

عليك أن تجتاز نوعين مختلفين من الاختبارات

The first one is a national standardized test

الأول هو اختبار وطني مُوحّد

بنظام الاختيار من متعدد.

in multiple-choice style.

You have to take seven subjects

عليك أن تُختبر في سبع مواد دراسية

and achieve a high score --

وتحصل على درجة عالية

I would say like an 85 percent or more accuracy rate --

سأقول أنها حوالي 85% أو أكثر

to be allowed to take the second stage written test

لكي يُسمح لك بدخول المرحلة الثانية وهي الاختبار الكتابي

prepared by Todai.

المعدّ من قِبَل جامعة طوكيو نفسها.

So let me first explain how modern AI works,

لذا دعوني أشرح أولاً كيف يعمل الذكاء الاصطناعي الحديث،

taking the "Jeopardy!" challenge as an example.

وسنأخذ تحدّي "!Jeopardy" كمثال.

Here is a typical "Jeopardy!" question:

ها هو سؤال نموذجي من تحدي "Jeopardy":

"Mozart's last symphony shares its name with this planet."

"سيمفونية موزارت الأخيرة تشترك في الاسم مع هذا الكوكب."

Interestingly, a "Jeopardy!" question always asks,

الملفت للانتباه أن سؤال تحدي "Jeopardy" يستفسر دائمًا عن شيء ما،

always ends with "this" something:

وينتهي دائمًا بكلمة "هذا" الشيء:

"this" planet, "this" country,

"هذا" الكوكب، "هذه" البلد،

"this" rock musician, and so on.

عازف الروك "هذا"، وهكذا.

بكلمات أخرى، تحدي "Jeopardy" لا يتضمّن أنواعًا عديدة مختلفة من الأسئلة،

In other words, "Jeopardy!" doesn't ask many different types of questions,

but a single type,

ولكن نوعًا واحدًا.

which we call "factoid questions."

وهو ما نسميه "أسئلة المعلومات العامّة،"

By the way, do you know the answer?

بالمناسبة، هل تعرفون الإجابة؟

If you do not know the answer and if you want to know the answer,

إذا كنتم لا تعرفون الإجابة وأردتم أن تعرفوها،

ماذا ستفعلون؟

what would you do?

ستبحثون عبر Google، صحيح؟ بالطبع.

You Google, right? Of course.

Why not?

لم لا؟

But you have to pick appropriate keywords

ولكن عليكم اختيار كلمات البحث الصحيحة

like "Mozart," "last" and "symphony" to search.

مثل "موزارت"، و"أخيرة"، و"سيمفونية" لتبحث عنها.

The machine basically does the same.

والآلة في الأساس تفعل هذا أيضًا.

Then this Wikipedia page will be ranked top.

وتتصدّر صفحة الويكيبيديا نتائج البحث.

Then the machine reads the page.

ثم تقرأ الآلة الصفحة.

No, uh-uh.

لا.

Unfortunately, none of the modern AIs,

لسوء الحظ، فإن أيًّا من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة،

including Watson, Siri and Todai Robot,

بما فيهم "Watson"، و"Siri" ، والروبوت "Todai"،

is able to read.

غير قادر على القراءة.

But they are very good at searching and optimizing.

ولكنهم جيّدون جدًا فى البحث والاقتراب من الحلّ الأمثل.

الذكاء الاصطناعي سيدُرِك

It will recognize

that the keywords "Mozart," "last" and "symphony"

أن الكلمات المفتاحية "موزارت" و"أخيرة" و"سيمفونية"

are appearing heavily around here.

تظهر بكثرة هنا.

So if it can find a word which is a planet

لذا إذا تمكّن من إيجاد اسم لكوكب

and which is co-occurring with these keywords,

يتّفق مع هذه الكلمات المفتاحية

that must be the answer.

فلابد أن تكون هذه هى الإجابة.

This is how Watson finds the answer "Jupiter," in this case.

هذه هي الطريقة التي يجد بها Watson الإجابة وهي كوكب المشترى في هذه الحالة.

Our Todai Robot works similarly, but a bit smarter

والروبوت Todai يعمل بطريقة مشابهة لكنه أذكي قليلاً

in answering history yes-no questions,

في الإجابة على أسئلة نعم أو لا عن التاريخ،

like, "'Charlemagne repelled the Magyars.' Is this sentence true or false?"

مثل "شارلمان صدّ هجوم المجريين. صواب أم خطأ؟"

Our robot starts producing a factoid question,

يقوم الروبوت بنفسه بصياغة السؤال في صورة سؤال معلومات عامّة،

like: "Charlemagne repelled [this person type]" by itself.

مثل: "شارلمان صد هجوم هذا الجنس من البشر".

Then, "Avars" but not "Magyars" is ranked top.

ولكن "الآفار" تتصدّر نتائج البحث بدلاً من "المجريين."

This sentence is likely to be false.

إذن يُحتمل أن هذه العبارة خطأ.

Our robot does not read, does not understand,

الروبوت لا يقرأ ولا يفهم،

but it is statistically correct in many cases.

ولكنه صحيح إحصائيًا في كثير من الحالات.

في اختبار المرحلة الثانية الكتابي،

For the second stage written test,

it is required to write a 600-word essay like this one:

عليه أن يكتب مقالاً من 600 كلمة مثل هذا:

[Discuss the rise and fall of the maritime trade

"ناقش الازدهار والضعف في التجارة البحرية

في شرق وجنوب شرق آسيا فى القرن ال17."

in East and Southeast Asia in the 17th century ...]

and as I have shown earlier,

وكما أوضحت سابقًا،

our robot took the sentences from the textbooks and Wikipedia,

قام الروبوت بأخذ الجُمل من المراجع وويكيبيديا،

combined them together,

وجمعهم معًا،

ورتّبهم لينتج مقالاً

and optimized it to produce an essay

without understanding a thing.

بدون أن يفهم شيئًا.

(ضحك)

(Laughter)

But surprisingly, it wrote a better essay

ولكن المفاجئ أنه كتب مقالاً أفضل

than most of the students.

من معظم الطلبة.

(Laughter)

(ضحك)

How about mathematics?

ماذا عن الرياضيات؟

A fully automatic math-solving machine

لطالما كان الحصول على آلة أوتوماتيكية بالكامل

has been a dream

لحلّ المسائل الرياضية حلمًا

since the birth of the word "artificial intelligence,"

منذ ميلاد كلمة "الذكاء الاصطناعي،"

but it has stayed at the level of arithmetic for a long, long time.

ولكنها ظلّت عند مستوى "علم الحساب" لوقت طويل جدًا.

Last year, we finally succeeded in developing a system

السنة الماضية، نجحنا أخيرًا في تطوير نظام

which solved pre-university-level problems from end to end,

قام بحلّ مسائل مستوى المرحلة قبل الجامعية بالكامل،

مثل هذه.

like this one.

This is the original problem written in Japanese,

هذه هي المسألة الأصلية مكتوبة باللغة اليابانية،

and we had to teach it 2,000 mathematical axioms

وكان علينا تعليم الروبوت 2,000 من بديهيات الرياضيات

و8,000 كلمة يابانية

and 8,000 Japanese words

to make it accept the problems written in natural language.

لكي نجعله يقبل المسائل مكتوبة ب"اللغة الطبيعية."

And it is now translating the original problems

وهو الآن يقوم بترجمة المسائل الأصلية

into machine-readable formulas.

إلى لغة يمكن للآلة قراءتها.

Weird, but it is now ready to solve it, I think.

غريب، ولكنه الآن جاهز ليحلّها، كما أعتقد

Go and solve it.

انطلق وابدأ الحل.

Yes! It is now executing symbolic computation.

نعم! إنه الآن ينفذ بعض الحسابات الرمزية.

هذا أكثر غرابة حتى،

Even more weird,

but probably this is the most fun part for the machine.

لكنه على الأرجح الجزء الأكثر مرحًا بالنسبة للآلة.

(Laughter)

(ضحك)

Now it outputs a perfect answer,

والآن يُخرج إجابة مثالية،

though its proof is impossible to read, even for mathematicians.

مع أن إثباتها تستعصي قراءته، حتى بالنسبة لعلماء الرياضيات.

Anyway, last year our robot was among the top one percent

على أي حال، في العام الماضي كان روبوتنا من ضمن أفضل 1%

in the second stage written exam in mathematics.

في اختبار المرحلة الثانية الكتابي في الرياضيات.

(Applause)

(تصفيق)

Thank you.

شكرًا لكم.

So, did it enter Todai?

لذا هل نجح في دخول جامعة طوكيو؟

No, not as I expected.

لا، ليس كما توقعت.

Why?

لماذا؟

Because it doesn't understand any meaning.

لأنه لا يفهم أي معنى.

Let me show you a typical error it made in the English test.

دعوني أريكم خطأً نموذجيًا قام به فى اختبار اللغة الإنجليزية.

[نات: لقد وصلنا تقريبًا لمتجر الكتب، فقط أعطنا بضع دقائق.

[Nate: We're almost at the bookstore. Just a few more minutes.

شخصان يتكلمان

Sunil: Wait. ______ . Nate: Thank you! That always happens ...]

سونيل: انتظر،--- نات: شكرًا! هذا يحدث دائمًا..]

Two people are talking.

بالنسبة لنا، فمن يستطيع فهم الموقف

For us, who can understand the situation --

[1. "We walked for a long time." 2. "We're almost there."

يتّضح له أن رقم 4 هى الإجابة الصحيحة، صحيح؟

3. "Your shoes look expensive." 4. "Your shoelace is untied."]

[4- "رباط حذائك مفكوك."]

it is obvious number four is the correct answer, right?

ولكن الروبوت Todai اختار رقم 2،

But Todai Robot chose number two,

[2- "كدنا نصل هناك."]

even after learning 15 billion English sentences

حتى بعد تعلّم 15 مليار جملة إنجليزية

باستخدام تقنيات التعلّم العميق.

using deep learning technologies.

OK, so now you might understand what I said:

حسنا، لذا الآن ربما تفهمون ما قلته:

modern AIs do not read,

أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة لا تقرأ،

ولا تفهم.

do not understand.

They only disguise as if they do.

فقط يبدون وكأنهم يفهمون.

This is the distribution graph

هذا هو رسم التوزيع الطبيعي

of half a million students who took the same exam as Todai Robot.

لنصف مليون طالب خاضوا نفس الاختبار مثل الروبوت Todai.

Now our Todai Robot is among the top 20 percent,

الآن حلّ الروبوت من ضمن ال20% الأوائل،

and it was capable to pass

وكان بإمكانه اجتياز اختبارات القبول

more than 60 percent of the universities in Japan --

في أكثر من 60% من جامعات اليابان

but not Todai.

لكن ليس جامعة طوكيو.

ولكن انظروا كيف أنه تجاوز المنطقة

But see how it is beyond the volume zone

الخاصة (بعمّال الياقات البيضاء).

of to-be white-collar workers.

قد تظنون أني كنت مسرورة.

You might think I was delighted.

After all, my robot was surpassing students everywhere.

مع كل ذلك، الروبوت خاصّتي كان يتجاوز الطلاب في كل مكان.

بدلاً من ذلك، كنت قلقة.

Instead, I was alarmed.

كيف يمكن لهذه الآلة الغبية أن تتفوق على الطلبة...

How on earth could this unintelligent machine outperform students --

our children?

أولادنا؟

صحيح؟

Right?

قررت أن أتحقّق مما كان يجري في عالم البشر.

I decided to investigate what was going on in the human world.

I took hundreds of sentences from high school textbooks

أخذت مئات الجُمل من كتب المدرسة الثانوية

and made easy multiple-choice quizzes,

ووضعت اختبارات بنظام الاختيار من متعدد،

and asked thousands of high school students to answer.

وسألت الآلاف من طلبة الثانوية أن يحلّوها.

Here is an example:

إليكم مثال:

[Buddhism spread to ... , Christianity to ... and Oceania,

[..وانتشرت المسيحية في أوقيانوسيا..]

بالطبع كانت الأسئلة الأصلية مكتوبة باليابانيّة،

and Islam to ...]

Of course, the original problems are written in Japanese,

لغتهم الأم.

[---انتشرت في أوقيانوسيا.

their mother tongue.

[ ______ has spread to Oceania.

1. الهندوسية 2. المسيحية 3. الإسلام 4.البوذية]

1. Hinduism 2. Christianity 3. Islam 4. Buddhism ]

من الواضح أن المسيحية هي الإجابة، أليس كذلك؟

Obviously, Christianity is the answer, isn't it?

إنها مكتوبة!

It's written!

And Todai Robot chose the correct answer, too.

والروبوت Todai اختار الإجابة الصحيحة كذلك.

But one-third of junior high school students

ولكن ثلث الطلاب في الصفّ قبل الأخير في المدرسة الثانوية

failed to answer this question.

فشلوا في الإجابة عن ذلك السؤال.

Do you think it is only the case in Japan?

هل تعتقدون أنها الحالة الوحيدة في اليابان؟

I do not think so,

لا أعتقد ذلك،

because Japan is always ranked among the top in OECD PISA tests,

لأن اليابان تحلّ دائمًا ضمن الأوائل فى اختبارات منظّمة OECD لتقييم جودة التعليم،

عن طريق قياس أداء الطلاب بعمر 15 عام فى الرياضيات،

measuring 15-year-old students' performance in mathematics,

science and reading

والعلوم والقراءة

every three years.

كل ثلاث سنوات.

We have been believing

وكنا نعتقد أن

that everybody can learn

كل شخص يمكنه أن يتعلّم

and learn well,

ويتعلّم جيدًا،

as long as we provide good learning materials

طالما أننا نوفّر لهم مواد تعليم جيّدة

free on the web

ومجانيّة على الشبكة العنكبوتية

so that they can access through the internet.

حتى يمكنهم الوصول إليها من خلال الإنترنت.

But such wonderful materials may benefit only those who can read well,

ولكن موادًا رائعة كهذه مفيدة فقط لهؤلاء الذين يمكنهم القراءة جيّدًا،

and the percentage of those who can read well

ونسبة من يمكنهم القراءة جيدًا

may be much less than we expected.

ربّما تكون أقل بكثير مما توقّعناه.

الكيفية التي سيتعايش بها البشر مع الذكاء الاصطناعي

How we humans will coexist with AI

is something we have to think about carefully,

هي شيء علينا أن نفكر فيه بعناية،

based on solid evidence.

مستندين على أدلّة دامغة.

في نفس الوقت، علينا أن نفكر بسرعة

At the same time, we have to think in a hurry

لأن الوقت ينفد.

because time is running out.

شكرًا لكم.

Thank you.

(Applause)

(تصفيق)

Chris Anderson: Noriko, thank you.

كريس أندرسون: شكرًا لكِ يا نوريكو.

Noriko Arai: Thank you.

نوريكو: شكرًا لك.

كريس: أريتينا في محادثتك بشكل جميل للغاية طريقة تفكير أنظمة الذكاء الاصطناعي،

CA: In your talk, you so beautifully give us a sense of how AIs think,

what they can do amazingly

وما يمكنهم عمله ببراعة

وما لا يمكنهم عمله.

and what they can't do.

But -- do I read you right,

ولكن.. إن كنت فهمتُك جيدًا

that you think we really need quite an urgent revolution in education

فأنت تعتقدين أننا نحتاج حقًا لثورة تعليميّة عاجلة

to help kids do the things that humans can do better than AIs?

لنساعد الأطفال في فعل الأشياء التي يبرع فيها البشر أكثر من الذكاء الاصطناعي؟

NA: Yes, yes, yes.

نوريكو: نعم، نعم، نعم.

لأننا نحن البشر نستطيع أن نفهم المعنى.

Because we humans can understand the meaning.

وهذا شيء يفتقر إليه الذكاء الاصطناعي جدًا.

That is something which is very, very lacking in AI.

لكن معظم الطلاب فقط يعبّئ المعرفة

But most of the students just pack the knowledge

without understanding the meaning of the knowledge,

بدون فهم معناها،

so that is not knowledge, that is just memorizing,

لذا فهذه ليست معرفة إنما فقط حفظ،

and AI can do the same thing.

والذكاء الاصطناعي يمكنه فعل الشيء نفسه.

So we have to think about a new type of education.

لذا فعلينا التفكير في نوعية تعليم جديدة.

CA: A shift from knowledge, rote knowledge, to meaning.

كريس: تعنين الانتقال من الحفظ والتكرار إلى المعنى.

NA: Mm-hmm.

نوريكو: نعم.

CA: Well, there's a challenge for the educators. Thank you so much.

كريس: حسنًا، هناك تحدٍّ للقائمين على التعليم هناك. شكرًا جزيلاً لكِ.

نوريكو: شكرًا جزيلاً لك. شكرًا لكم.

NA: Thank you very much. Thank you.

(Applause)

(تصفيق)