2022-06-29 17:28:37
2022-06-29 17:28:37
هذه الميزة مخصصة للمشتركين يمكنهم مشاركة المواضيع بحد اقصى 10 مواد من كافة مواقع مجرة
مصطلح اليوم
HACKATHON
الهاكاثون
عبارة عن حدث إبداعي يجتمع فيه المبرمجون والأشخاص المهتمون بتطوير البرمجيات معاً لفترة زمنية قصيرة تمتد من يوم واحد إلى أسبوع كحد أقصى، وذلك بهدف التدريب أو حل المشكلات أو تطوير برمجيات وعتاد قابل للعمل في نهاية الحدث.
المزيد من المقالات حول الذكاء الاصطناعي
اخترنا لك
نحن نعيش في عصر تتطور فيه التكنولوجيا بسرعة البرق، وأصبح
قال مختبر ديب مايند (DeepMind) إن أداته التي تحمل اسم ألفافولد (AlphaFold) نجحت في التنبؤ بتراكيب جميع البروتينات المعروفة علمياً تقريباً.
هل سمعت من قبل عن القصة الشهيرة التي ألفها الكاتب الأميركي فريدريك براون ونشرها عام 1948 تحت عنوان \"الطرقة\" (Knock)؟ تعد هذه القصة
يؤدي الذكاء الاصطناعي بمفهومه الشامل ومجالاته الفرعية المتعددة وتاريخه الطويل دوراً فعالاً وحيويّاً للغاية الآن، ولا شك في دروه مستقبلاً، حيث يتم توظيفه في مختلف القطاعات والصناعات والشركات للمساعدة في تبسيط العمليات وتسريعها، بالإضافة إلى ذلك نجد أن الذكاء الاصطناعي لديه مجموعة واسعة من التطبيقات في حياتنا اليومية، حيث عملت هذه التطبيقات على تسهيل كل ما نفعله تقريباً وتحسينه وتعزيزه.
"الذكاء الاصطناعي" (Artificial intelligence) –اختصاراً AI– هو فرع واسع من عِلم "عُلوم الكمبيوتر" (Computer Science) يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً، وبعبارة أخرى تعمل البرامج والأجهزة والأنظمة المدعومة بتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي على محاكاة أنماط التفكير البشري، والتعلم من بيئتها، والتعامل مع ما تدركه لحل المشكلات والمهام لجعل الحياة اليومية أسهل.
اقرأ أيضاً: هل اقتربنا من تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي العام التي تتمتع بقدرات البشر؟
تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تغذيتها بكميات كبيرة من البيانات بغرض تدريبها لحل الارتباطات والأنماط، واستخدام هذه الأنماط لعمل تنبؤات حول الحالات المستقبلية. وبهذه الطريقة على سبيل المثال يمكن أن يقوم روبوت المحادثة الذي تتم تغذيته بأمثلة من بيانات الدردشات النصية على إجراء محادثة طبيعية مثل الإنسان، أو يمكن لأداة التعرف على الصور أن تتعلم تحديد الكائنات في الصور ووصفها من خلال مراجعة ملايين الصور التي تمت تغذيتها بها سابقاً.
وتركز برمجة الذكاء الاصطناعي على ثلاث مهارات معرفية أساسية هي:
اقرأ أيضاً: كيف تستخدم جوجل خوارزميات الذكاء الاصطناعي في إظهار نتائج البحث لك؟
يعد الذكاء الاصطناعي من أهم الموضوعات الرائجة في الفترة الأخيرة في جميع القطاعات تقريباً، وبالتحديد قطاع الأعمال، لأنه أصبح يقدم للشركات رؤى حول عملياتها ربما لم تكن على دراية بها من قبل، ولأنه في بعض الحالات يمكن للأنظمة والأجهزة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أفضل من البشر. بالتحديد عندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة والأكثر تعقيداً، مثل تحليل أعداد كبيرة من المستندات القانونية لضمان ملء الحقول ذات الصلة بشكل صحيح. حيث غالباً ما تكمل الأنظمة المدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مثل هذه المهام بسرعة ودقة وبأخطاء قليلة نسبياً.
وقد ساعد هذا في إحداث ثورة في مجال العمل وفتح الباب أمام فرص عمل جديدة تماماً لتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي وأنظمتها، على سبيل المثال قبل الموجة الحالية من تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي، كان من الصعب تخيل استخدام البرامج لربط الركاب بسيارات الأجرة، ولكن اليوم أصبحت شركة "أوبر" (Uber) واحدة من أكبر الشركات قيمة من خلال استغلالها للبرامج المدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في عملياتها التشغيلية. حيث تستخدم الشركة خوارزميات التعلم الآلي المتطورة للتنبؤ بالوقت الذي من المحتمل أن يحتاج فيه الناس ركوب سيارات الأجرة في مناطق معينة لرفع الأسعار بشكل مناسب، ما يساعدها في توجيه السائقين للتواجد في هذه المناطق بشكل استباقي.
اقرأ أيضاً: هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل البشر في اتخاذ القرارات العسكرية؟
بالإضافة إلى شركة جوجل التي أصبحت واحدة من أكبر الشركات قيمةً مالية وشهرةً في العالم، لاستغلالها بشكل جيد للأنظمة والبرمجيات المدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. وبالتحديد أنظمة التعلم الآلي لفهم كيفية استخدام المستهلكين لخدماتها وتطبيقاتها والتي تصل إلى أكثر من 200 تطبيق وخدمة، والعمل على تحسينها باستمرار لضمان تقديم تجربة استخدام مميزة جعلتها تتفوق على منافسيها بشكل شبه دائم.
في مقال في عام 2016 أوضح عالم الكمبيوتر والهندسة والأستاذ المساعد في جامعة ولاية ميشيغان الأميركية "أريند هينتزي" (Arend Hintze) أنه يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أنواع، هي:
لا تحتوي هذه الأنظمة على ذاكرة ولا يمكن لها التصرف أو العمل بعيداً عما تم تصميمه من أجلها، وهي من أكثر الأنظمة المستخدمة اليوم على نطاق واسع. حيث يكون سلوك هذه الأنظمة بناءً على الموقف الحالي والتنبؤ بالحركات المستقبلية، ولكن نظراً إلى أنها لا تمتلك ذاكرة، لا يمكنها استخدام الخبرات السابقة لبناء خبرات مستقبلية. على سبيل المثال تمكن نموذج "ديب بلو" (Deep Blue) الذي طورته شركة آي بي إم في تسعينيات القرن الماضي، من هزيمة لاعب الشطرنج العالمي "جاري كاسباروف" (Garry Kasparov)، وتمكن نموذج شركة جوجل "ألفا جو" (Alpha Go) من هزيمة أكثر لاعبي لعبة "جو" (Go) خبرة في العالم.
اقرأ أيضاً: أهم العبر من قصة تطور الذكاء الاصطناعي منذ هزيمة كاسباروف حتى التعلم العميق
يحتوي هذا النوع من الأنظمة على ذاكرة، لذا يمكنها استخدام الخبرات السابقة لتكوين خبرات مستقبلية واتخاذ القرارات بناءً عليها، ولكن مع وجود العديد من البيانات التي تمت تغذيتها بها مسبقاً، وهي تستخدم اليوم في قطاع السيارات ذاتية القيادة.
على سبيل المثال يمكن للسيارة الذكية أن تُلاحظ سرعة واتجاه السيارات الأخرى، ولكن لا يمكنها القيام بذلك في لحظة واحدة فقط، بل يتطلب الأمر تغذيتها ببيانات سابقة ومراقبتها بمرور الوقت، والتي تشمل علامات الممرات وإشارات المرور وعناصر مهمة أخرى، مثل المنحنيات على الطريق، وبهذه الطريقة يمكن للسيارة تلقائياً تغيير مسارها لتجاوز سيارة بطيئة أو تجنب الاصطدام بسيارة قريبة.
"نظرية العقل" (Theory of mind) هو مصطلح في علم النفس، وعند تطبيقه على أنظمة الذكاء الاصطناعي فهذا يعني أن النظام سيكون لديه الذكاء الاجتماعي لفهم المشاعر، وسيكون قادراً على استنتاج النوايا البشرية والتنبؤ بالسلوك، وهذا يعني أن هذه الأنظمة يتعين عليها أن تكون قادرة على فهم البشر وأن كل منها لديه أفكاره ومشاعره وتوقعاته حول كيفية معاملتنا، ومن ثم تعديل سلوكها وفقاً لذلك.
لهذا النوع من الأنظمة إحساس بالذات ما يمنحها الوعي، وهي عملية تطور للنوع الثالث إلى نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الوعي الذاتي (AI Self Awareness) وهي غير موجودة بعد، ويمكن لها أن تفهم حالتها الحالية وقادرة على التنبؤ بمشاعر الآخرين.
اقرأ أيضاً: ذكاء واع أو وهمي: ماذا يعلمنا لامدا حول التصرف البشري عند التفاعل مع الذكاء الاصطناعي؟
على مر السنين تم دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من الأنظمة المختلفة. فيما يلي ستة أمثلة عنها:
اقرأ أيضاً: الذكاء الاصطناعي متعدد المهارات: نحو تحسين المحاكاة الحسية لسلوك البشر
شق الذكاء الاصطناعي طريقه عبر مجموعة كبيرة من حالات الاستخدام اليومية، وأصبحت جميع القطاعات تقريباً تستخدم شكلاً من أشكال نماذج الذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية والتي نتعامل معها بشكل يومي، منها:
اقرأ أيضاً: أهلاً بكم في جامعة الروبوتات… التسجيل للروبوتات فقط
بينما تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي مجموعة من الوظائف الجديدة للشركات، إلا أن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي يثير أيضاً أسئلة أخلاقية في حالة تحيزها، وقد يكون هذا مشكلة لأن خوارزميات التعلم الآلي التي تدعم العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدماً، لا تتمتع إلا بذكاء البيانات التي يتم تقديمها في التدريب، ونظراً إلى أن الإنسان يختار البيانات المستخدمة لتدريب هذه الأنظمة فإن احتمالية تحيز نماذج التعلم الآلي واردة وينبغي مراقبتها عن كثب.
اقرأ أيضاً: باحثون من إم آي تي يطورون طريقة مبتكرة لتقليل تحيز الذكاء الاصطناعي
تعتبر من أكبر التحديات المحتملة أمام استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الصناعات التي تعمل وفقاً لمتطلبات الامتثال التنظيمي الصارمة. على سبيل المثال، تعمل المؤسسات المالية في الولايات المتحدة بموجب لوائح تتطلب منها شرح قرارات إصدار الائتمان الخاصة بها. لذا، عندما يتم اتخاذ قرار برفض الائتمان عن طريق نموذج ذكاء اصطناعي قد يكون من الصعب شرح كيفية التوصل إلى القرار، لأن النموذج المستخدم في اتخاذ مثل هذه القرارات يعمل من خلال الارتباطات الدقيقة بين آلاف المتغيرات ما يتعذر معه شرح عملية صنع القرار.
اقرأ أيضاً: كيف يرسم الذكاء الاصطناعي والعلوم المتقدمة مستقبل دولة الإمارات؟
لا يوجد حالياً سوى عدد قليل من اللوائح التي تحكم استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال تضع اللائحة العامة الأوروبية لحماية البيانات (GDPR) قيوداً صارمة على كيفية استخدام المؤسسات لبيانات المستهلك، ما يعيق تدريب العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الوظائف المتعلقة بالمستهلك، كما أصدر المجلس الوطني للعلوم والتكنولوجيا تقريراً في عام 2016 يفحص الدور المحتمل الذي قد تلعبه اللوائح الحكومية في تطوير الذكاء الاصطناعي، لكنه لم يوصِ بأخذ تشريعات محددة بعين الاعتبار.
اقرأ أيضاً: مساعٍ دولية لوضع قوانين تنظّم استخدام الذكاء الاصطناعي
نصل من ذلك إلى نتيجة مفادها أن وضع القوانين لتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي لن يكون أمراً سهلاً، ويرجع ذلك إلى أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تشمل مجموعة متنوعة من النماذج التي تستخدمها الشركات لغايات مختلفة، لذا يمكن أن تأتي اللوائح المنظمة على حساب تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطويرها، حيث يعد التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي عقبة أخرى أمام تشكيل أو وضع قوانين تنظيمية ذات مغزى.
ويرجع ذلك إلى أن الابتكارات التكنولوجية والتطبيقات الجديدة يمكن أن تجعل القوانين الحالية قديمة على الفور. على سبيل المثال، لا تغطي القوانين الحالية التي تنظم خصوصية المحادثات المسجلة التحدي الذي تمثله المساعدات الافتراضية الصوتية مثل "أليكسا" (Alexa) من أمازون، و"سيري" (Siri) من أبل، حيث تقوم هذه الأنظمة بجمع المحادثات لتحسين وتطوير خوارزميات التعلم الآلي. ولكن كيف يتم ضمان ألا تُنتهك أو تُسرب للعلن من قِبل مجرمي الإنترنت والقراصنة؟
في الوقت الحالي توجد نماذج الذكاء الاصطناعي في كل قطاع تقريباً، وخاصة النماذج التي تؤدي وظائف موضوعية باستخدام نماذج مدربة على البيانات، وغالباً ما تندرج ضمن فئات نماذج التعلم العميق أو التعلم الآلي، حيث تُكثف جمع البيانات وتحليلها بشكل كبير بفضل أجهزة إنترنت الأشياء، وانتشار الأجهزة المتصلة وقوة معالجة الكمبيوتر الأسرع من أي وقت مضى.
كذلك نجد أن بعض القطاعات بدأت رحلتها بالفعل في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في عملياتها التشغيلية، بينما أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في بعض القطاعات الأخرى أمراً عادياً، لذا من الصعب تجاهل تأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا الحالية. على سبيل المثال، من بين 9,100 براءة اختراع حصل عليها مخترعو شركة آي بي إم IBM في عام 2018، كان 1600 أو ما يقرب من 18% من هذه الاختراعات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك بدأت شركات التكنولوجيا العملاقة في الاستثمار بسخاء في هذا المجال، حيث من المتوقع أن تنمو الإيرادات العالمية لسوق الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك البرامج والأجهزة والخدمات بنسبة 19.6٪ على أساس سنوي في عام 2022 لتصل إلى 432.8 مليار دولار، كما بدأت المؤسسات التعليمية في التركيز على إدخال تخصصات الذكاء الاصطناعي في مناهجها الدراسية، مثل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الذي وضع ميزانية تصل إلى مليار دولار لإنفاقها على كلية جديدة مكرسة فقط للحوسبة، مع التركيز بشكل خاص على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتفرعاتها. وعلى الرغم من أن بعض الرؤى المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي تعتبر مجرد رؤى نظرية حتى الآن، إلا أن بعضها أصبح واقعاً بالفعل أو في طريقه إلى أن يتحقق بالكامل، ما سيكون له أثراً كبيراً في تسهيل حياتنا وتحسينها للأفضل.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.