يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
الواقع البحثي في الخليج العربي في مجال الذكاء الاصطناعي
تتناول الدكتورة فاطمة السبيعي (شخصية اليوم) التساؤلات المثارة حالياً حول الواقع البحثي لدول الخليج العربي من حيث القدرة على البحث العلمي في الذكاء الاصطناعي وارتباطه بالخطط الوطنية للتنمية، وتقييم العواقب المحتملة مع التنبؤ بالتحديات والتوجهات المستقبلية على المستوى المحلي.
وأشارت السبيعي إلى تقرير اليونسكو للعلوم (2021) الذي اهتم بتوضيح نسب الإنتاج العلمي والبحثي في الذكاء الاصطناعي والروبوتات في الدول، والذي بين أن أعمال البحث العلمي في الذكاء الاصطناعي ينمو بمعدلٍ بطيء في الدول العربية والخليجية مقارنة بالدول الأخرى، وذلك انعكاس لقلة الباحثين المختصين، وضعف الاستثمار والإنفاق في مجال البحث والتطوير، مما أدى إلى قلة الإنتاج البحثي في الذكاء الاصطناعي في دول الخليج العربي.
وذكر التقرير أن الحصة العالمية للدول العربية في منشورات مجال التقنيات الاستراتيجية الشاملة بما فيها الذكاء الاصطناعي بلغت (4.24%) فقط عام 2019، نحو نصفها من السعودية (26%) ومصر(20%)، وإن قد صدر في الدول العربية نحو 6868 منشوراً علمياً في الذكاء الاصطناعي والروبوتات و162 في «إنترنت الأشياء»، دون ذكر بيانات تفصيلية عن دول الخليج العربي تحديداً.
أما من حيث تمويل البحث والتطوير، فقد تراوحت نسب الإنفاق المحلي الإجمالي على البحث والتطوير (GERD) بشكل عام ما بين %1.30 في الإمارات كحد أقصى و%0.10 في البحرين، أي أقل بكثير من المعدل العالمي (%1.79)، مما يعني احتياج البحث العلمي والتطوير إلى مزيد من التمويل والاستثمار فيه من قبل القطاع العام والخاص.
ويؤدي هذا الانخفاض في مؤشرات تقييم البحث العلمي إلى وجود اختلاف كبير في حجم النشر العلمي بين دول الخليج العربي والدول ذات الإنتاج الغزير في علوم الذكاء الاصطناعي، حيث يتراوح مقدارها في دول الخليج العربي ما بين 85.3 كحد أقصى و16.6 بحثاً كحد أدنى لكل مليون نسمة عام 2019، مقابل (90 - 150) بحثاً في كل من دول الاتحاد الأوروبي على سبيل المثال، وفقاً للتقرير.
ويمكن القول بأن رغم الاهتمام المتزايد الذي أولته دول الخليج العربي خلال السنوات الأخيرة بالذكاء الاصطناعي، إلا أن ما زالت أنشطة البحث والتطوير تجرى فيها على نطاق متواضع ومحدود، وبالتالي من الضروري العمل على تطويرها من خلال زيادة الاستثمار والتمويل المتاح لمشروعاتها، وزيادة الصلات الفعالة بين المؤسسات البحثية والأكاديمية والمحلية، للاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي في خدمة أولويات التنمية وحاجة المجتمع والاقتصاد، ومواكبة الجهود العلمية والدولية في هذا المجال.
الرابط
فيسبوك تتخلى عن خططها لبناء واجهة تخاطبية تقرأ إشارات الدماغ
في عام 2017، انتشرت أخبار شركة إيلون ماسك الجديدة لبناء الواجهات التخاطبية مع الدماغ، نيورالينك (مصطلح اليوم)، التي تعمل على تصميم طريقة لغرس الآلاف من الأقطاب داخل الأدمغة البشرية. وبعد أيام معدودة، انضمت فيسبوك إلى ذلك المسعى عندما أعلنت أن مجموعة الأبحاث التجريبية السرية الخاصة بها -والتي تحمل اسم المبنى رقم 8- تحاول بناء نظارة أو طوق للرأس لتمكين أي شخص من إرسال رسالة نصية بمجرد التفكير فيها، وكتابة تلك الرسائل بسرعة تصل إلى 100 كلمة في الدقيقة.
كان هدف الشركة بناء واجهة تخاطبية يمكن لأي شخص استخدامها دون يدين في الواقع الافتراضي. تقول ريجينا دوجان، وهي ضابط سابق في وكالة داربا، وكانت في ذلك الوقت مديرة قسم العتاد الصلب في المبنى رقم 8: "ماذا لو أصبح بإمكانك الكتابة من دماغك مباشرة؟ قد يبدو هذا مستحيلاً، ولكنه أقرب إلى التحقيق مما تعتقد".
أما الآن، فقد حصلنا على الإجابة، وهي تقول إن تحقيق هذا الأمر ليس قريباً على الإطلاق. فبعد أربع سنوات من الإعلان عن مشروع "مذهل إلى درجة جنونية" لبناء واجهة "كلام صامت" باستخدام تكنولوجيا ضوئية لقراءة الأفكار، قررت فيسبوك أن توقف العمل بهذا المشروع، قائلة إن بناء جهاز استهلاكي لقراءة الأفكار ما زال أمراً صعباً للغاية.
وفي منشور مدونة، قالت فيسبوك إنها ستوقف العمل على المشروع وتركز بدلاً منه على جهاز تجريبي يُوضع على المعصم ويقوم بقراءة إشارات العضلات في الذراع للتحكم بالواقع الافتراضي.
تابع القراءة لتتعرف على الصعوبات التي حالت دون متابعة فيسبوك لسعيها في تطوير الواجهات الدماغية الحاسوبية: الرابط
أندرو إنج: لا تلتفت للضجة المثارة حول أهمية البيانات الضخمة بالنسبة للذكاء الاصطناعي
على عكس الاعتقاد الشائع، يرى الباحث أندرو إنج، المؤسس المشارك في تأسيس فريق جوجل برين، أن مجموعات البيانات الضخمة ليست ضرورية لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
في الوقت الحالي، يتم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي العادية عن طريق تزويدها بكميات كبيرة من البيانات. ثم يحلل النظام الأنماط داخل تلك البيانات للوصول لنتائج مفيدة، مثل استخدام بيانات العملاء لفهم تفضيلات المستهلك بشكل أفضل، وبالتالي تحقيق المزيد من المبيعات. لكن المشكلة أن الطريقة الوحيدة لتطوير هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هي إضافة المزيد من البيانات إليه، ولا يوجد سوى عدد قليل من الشركات في عدد قليل من البلدان إما لديها بيانات كافية أو موارد للحصول على المزيد منها.
بيد أن رد إنج المقتضب على هذه الفكرة هو: "لا تلتفت لتلك الضجة". وأوضح -خلال مشاركته في مؤتمر عقد في الصين يوم الخميس الماضي- أن "هناك الكثير من الفرص في العديد من القطاعات للشركات الناشئة ورواد الأعمال والشركات الكبرى لتنفيذ ابتكارات جديدة"، حتى دون مجموعات البيانات الضخمة اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي القائم حالياً.
وحجة إنج هي أن مجموعات البيانات الضخمة ليس لها تطبيقات كثيرة في معظم المجالات باستثناء في شركات الإنترنت الاستهلاكية، فهي لن تكون مفيدة للغاية في العثور على الأجزاء المعيبة في خطوط الأزياء، أو في فهم السجلات الطبية.
ومع ذلك، فإنه يرى أن "التوحيد القياسي للمعايير" يمثل تحدياً كبيراً أمام تبني منظور ذكاء اصطناعي يتمحور بشكل أكبر حول البيانات، بمعنى أن جودة البيانات تكون أكثر أهمية من كميتها. وسيساعد التقدم في هذا المجال على تسهيل تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي في القطاعات التي لا تزال في "مرحلة مبكرة نسبياً من التطور"، مثل قطاعات الرعاية الصحية والتصنيع والزراعة. ويتوقع معهد ماكينزي العالمي أن يساعد هذا الأمر في تحقيق قيمة إضافية تبلغ 13 تريليون دولار.
الرابط (إنجليزي)
|
