مجال علوم الكمبيوتر قد شهد تطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، التكنولوجيا التي تقوم بمحاكاة جوانب من الذكاء البشري. بدوره، نظم الذكاء الاصطناعي قام بتوسيع أفقه ليشمل مجموعة من المهام من تحديد الأشياء في الصورة إلى توقع اتجاهات سوق الأسهم.
منذ بزوغ عصر الكمبيوتر، والعلماء يسعون لهندسة الذكاء الاصطناعي. في البداية، كان التركيز على إنشاء قواعد البيانات الضخمة وقواعد القرارات المنطقية. ومع ذلك، شهد القرن الحادي والعشرين تحولاً مهماً نحو السماح للآلات بالتعلم وإنشاء قواعد البيانات الخاصة بها، مما أدى إلى تقدم كبير في هذه الصناعة.
في العقد الماضي، أظهر الذكاء الاصطناعي قدرات استثنائية في مجموعة متنوعة من المجالات. الآلات تحدد الأورام الخبيثة في الصور الطبية، وتتقن الألعاب المعقدة مثل الشطرنج وGo، وحتى تتنبأ ببنية البروتينات. تبدو هذه التطورات كما لو كانت تحدٍ على “الفَائِق”، تتحدى قيود قدرات الإنسان.
أحد القفزات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي كان إطلاق عوامل محادثة مثل ChatGPT. يُشير الخبراء مثل سارة هوكر، رئيس مختبر البحث Cohere For AI، إلى أهمية هذا التقدم، مشيرين إلى اقتراب ما يُعرف بالذكاء الاصطناعي العام (AGI) – وهو نظام يشبه الذكاء المتنوع الملاحظ لدى البشر.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
يتفوق تعلم الآلة (ML)، الذي هو جزء فرعي من الذكاء الاصطناعي، في المشهد الحالي، مركزاً على السماح للكمبيوترات بفحص البيانات وتحديد الأنماط لاتخاذ التنبؤات. الخوارزميات المكتوبة من قبل مبرمجين بشر يوجهون هذا التحليل البياني، مما ينتج نموذجًا إحصائيًا يرمز للأنماط المكتشفة. يمكن لهذه النماذج بعد ذلك إنتاج التنبؤات عند تغذية البيانات الجديدة.
يستخدم المجال الحديث للذكاء الاصطناعي بصورة رئيسية الشبكات العصبية – مجموعات خوارزميات نموذجية استلهمت بوضع يشبه الدماغ البشري، المعروفة بضبط قوة الروابط بين صف من “الخلايا العصبية الاصطناعية”. بين هذه، يتضمن التعلم العميق شبكات عصبية تحتوي على عدة طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية وأصبح معيارًا ذهبيً للبحوث في مجال الذكاء الاصطناعي منذ اكتشاف وحدات الحوسبة الأداء العالي، المعروفة باسم وحدات المعالجة المركزية الرسومية (GPUs)، التي تعجل عمليات التعلم العميق.
تُظهر الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي تصاميم متنوعة “بنيات” حسب الأهداف التي صممت من أجلها. تتفوق الشبكات العصبية التصويرية، مستلهمة من قشرة المخ البصرية للحيوان، في المهام البصرية، بينما تختص الشبكات العصبية المتكررة، التي تستطيع التعامل مع البيانات المتتالية نظرًا لذاكرتها الداخلية، في معالجة التسلسلات.
علاوة على ذلك، يمكن أن تختلف عمليات تدريب الخوارزميات بحسب التطبيق. التعلم بالإشراف، حيث يقوم البشر بوصف كل قطعة بيانات، هو شائع. في حين أن التعلم غير القابل للإشراف يسمح للذكاء الاصطناعي باكتشاف الأنماط بنفسه في البيانات غير الموسومة، مما يؤدي إلى نماذج أكثر ثراءً بشكل محتمل. ويتضمن التعلم التعزيزي، الذي يكمن وراء تقنيات الذكاء الاصطناعي في تقنيات إتقان الألعاب عن طريق المحاولة والخطأ، ضبط القواعد الداخلية بناءً على التغذية الراجعة.
التطورات الحديثة في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، مثل تلك المعروفة في ChatGPT، تقدم نظرةً عن كثبٍ على مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي، القادر على صياغة الردود بناءً على المدخلات عبر صيغ النص والصورة والفيديو. تستفيد هذه النماذج من هياكل تعلم عميق “ترانسفورمر”، متخصصة في التعلم غير القابل للإشراف على المجموعات الكبيرة المتتالية. يمثل القدرة على فهم السياق بشكل أفضل عن طريق التعرف على العلاقات بين نقاط البيانات البعيدة بمثابة قفزةً هائلة إلى الأمام، تشير إلى الإمكانيات المتنامية ضمن السرد السريع الذي يشهده الذكاء الاصطناعي.
الاتجاهات الحالية في السوق:
– النمو في الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS): مع التوسُّع في الحوسبة السحابية، زادت حلول الذكاء الاصطناعي المقدمة كخدمات. تقدم شركات مثل أمازون وجوجل ومايكروسوفت منصات ذكاء اصطناعي تُمكن الشركات من دمج إمكانيات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى استثمار كبير مُسبقًا في البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي.
– جذب المواهب والموارد: تتجه العمال المهرة نحو قطاع الذكاء الاصطناعي، وهناك زيادة في تمويل الذكاء الاصطناعي، حيث يستثمر رؤساء رؤوس الأموال في الشركات الناشئة بقوة وزيادة في ميزانيات البحث والتطوير للاحترام اللاعبين لتقدم التقنيات الذكاء الاصطناعي.
– الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية: تتسارع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إجراءات التشخيص وتطوير بروتوكولات العلاج وإنشاء الأدوية والطب الشخصي. هناك اتجاه مستمر في استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع تقديم الرعاية للمرضى بدقة أكبر.
– الذكاء الاصطناعي الأخلاقي: تتزايد التركيز على خلق أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخلاقية التي تكون عادلة وشفافة ومسؤولة. تستثمر شركات التكنولوجيا الكبرى والحكومات في تطوير إرشادات وأطر عمل لضمان تضمين الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي.
التوقعات:
– وفقًا لتقارير من شركات بحث السوق الرائدة، يُتوقع أن يستمر حجم سوق الذكاء الاصطناعي العالمي في نموه السريع، مع احتمال وصوله إلى مئات المليارات خلال السنوات القليلة القادمة.
– من المتوقع أن يستمر الطلب على الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المؤسسية والمنتجات الاستهلاكية في الزيادة، مع توسيع كبير في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية ومنصات التعلم الآلي والأجهزة المُحسّنة للذكاء الاصطناعي.
التحديات والجدل الرئيسي:
– مخاوف الخصوصية البيانات: الاعتماد على كميات ضخمة من البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يثير أسئلة حول خصوصية المستخدم وأمان البيانات.
– فقدان الوظائف: قدرة الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام التي كانت تقوم بها سابقًا البشر أدت إلى مخاوف من فقدان وظائف كبير في عدة صناعات.
– انحياز الذكاء الاصطناعي: هناك جدل كبير حول أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل على توسيع الانحيازات الموجودة في البيانات التي تم تدريب النظام عليها، مما يؤدي إلى نتائج تمييزية في مجالات مثل التوظيف وإنفاذ القوانين والإقراض.
– التنظيمات: الصانعون يتصارعون مع إنشاء تشريعات تحقق التوازن بين الابتكار وحماية المصلحة العامة، وخاصة فيما يتعلق بالاثر التأثيرات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي.
المزايا والعيوب:
– المزايا: يقدم الذكاء الاصطناعي تحسينات كبيرة في الكفاءة، القدرة على معالجة وتحليل البيانات الكبيرة خارج قدرة الإنسان، والقدرة على ثورة الصناعات من خلال التشتت الأماني والتحليل التنبؤي. كما يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تنفيذ مهام عالية المخاطر، وتوفير فوائد أمان في قطاعات مثل التصنيع والنقل.
– العيوب: يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى فقدان وظائف، يتطلب موارد طاقة كبيرة (التي قد تؤثر على تغيرات المناخ)، ويمكنه أن يقدم مخاطر جديدة، مثل أنظمة الأسلحة الذاتية. بالإضافة إلى ذلك، يستمر تصميم الذكاء الاصطناعي الذي يعمل بشكل شفاف وبدون تحيز في