مواعيد الصلاة
الأمية الجديدة .. بعيدًا عن الأبجدية «الذكاء الاصطناعي وما يخبئه للعالم»
17 يناير 2024
17 يناير 2024
في ستينيات وسبعينيات القرن الماضي، كانت الأمية تُعرّف عادة على أنها الأمية الأبجدية، وهي الحالة التي يفتقر فيها الشخص إلى مهارات القراءة والكتابة. ولكن مع انفجار المعلومات وتوسع استخدام تقنيات المعلومات والاتصالات في العصر الحديث، ظهر مفهوم الأمية الرقمية. إذ أصبح عدم القدرة على استخدام التقنيات الرقمية والحواسيب الشخصية عائقًا كبيرًا أمام الفرد في التأقلم مع متطلبات الحياة اليومية. وفي عصر ما بعد الثورة الصناعية الرابعة، يمكن الجزم بأننا نشهد ظهور نوع جديد من الأمية، هذا النوع من الأمية يشير إلى نقص المهارات اللازمة للتعامل مع التطبيقات والأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. إذ أصبحت تطبيقات الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من حياتنا اليومية، سواء كنا على دراية بتلك التطبيقات أم لا. فالذكاء الاصطناعي موجود في العديد من الأجهزة التي نستخدمها بشكل يومي، بما في ذلك هواتفنا الذكية. عندما تلتقط صورة من هاتفك الذكي، تنشط خوارزميات التعرف على الوجوه لتحديد الأشخاص الذين يظهرون في الصورة، وليس هذا فقط، بل تقوم هذه الخوارزميات بتجميع الصور التي تحتوي على أشخاص قد تعرفهم وتضع علامات تعريفية عليها. وعندما تشارك وتتفاعل مع وسائل التواصل الاجتماعي، تقوم خوارزميات نظم التوصية في هذه التطبيقات بتقديم مقترحات مخصصة لك. يمكن أن تتضمن هذه المقترحات أشخاصا تهتم بمتابعتهم، أو قصصا تستحق القراءة، أو مقاطع فيديو يمكن أن تعجبك. وكلما قضيت وقتًا أطول في استخدام هاتفك، زادت قدرة هذه الخوارزميات على تعلم تفضيلاتك وتحسين توصياتها بناءً على تفاعلاتك السابقة، ما يعكس تقدما مستمرا في ذكاء النظم والتطبيقات الرقمية. الذكاء الاصطناعي .. فكرة قديمة ويمكن الجزم أن وجود آلة قادرة على التفكير كان حلما يراود اﻹنسان منذ عصور قديمة، ففي اليونان القديمة، اقترح الفيلسوف أرسطو فكرة «آلة التفكير» في أطروحته فيما يتعلق بالروح «De Anima»، وفي القرن السابع عشر، اقترح عالم الرياضيات والفيلسوف رينيه ديكارت فكرة بناء آلة قادرة على التفكير في مفهوم «الحيوان الآلي»، حيث تخيل كيف يمكن تمثيل عمليات العقل البشري بواسطة آلة ميكانيكية، هذه الأفكار القديمة كانت نقطة البداية لاهتمام البشر بتطوير الذكاء الاصطناعي وتطوير آلات قادرة على التفكير. وعلى الرغم من قدم التفكير في مفاهيم ذكاء الآلة، إلا أن خمسينات القرن العشرين يعتبر الانطلاقة الحقيقة للذكاء الاصطناعي كمجال بحثي مستقل، حيث أن الانطلاقة كانت في عام 1950 مع اقتراح آلان تورينج لاختبار تورينج. كانت هذه اللحظة المحورية تتمثل في تصور الآلات القادرة على عرض سلوك ذكي لا يميز عن سلوك البشر. وفي عام 1951 تم كتابة أول برامج عملية للذكاء الاصطناعي لجهاز (Ferranti Mark 1)، التي وضعت أساسًا لتطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي. وقد شهدت الستينات تقدمًا كبيرًا في تطوير الذكاء الاصطناعي، مع إنشاء جون مكارثي للغة برمجة (LISP) في عام 1958 وإدخال شركة جنرال موتورز للروبوتات في خطوط تجميع السيارات في عام 1961. و على الرغم من هذه النجاحات، جلبت سنوات السبعينيات ما عرف بـ «شتاء الذكاء الاصطناعي»، حيث نفدت الأموال بسبب الوعود المبالغ فيها وعدم التسليم. ومع ذلك، تغيرت الموازين مع تطوير لغة البرمجة (PROLOG) في عام 1972 وبرنامج (MYCIN) الذي أظهر نهجًا قائمًا على القواعد للتشخيص الطبي في عام 1974. شهدت التسعينات عودة للذكاء الاصطناعي، مع هزيمة برنامج ديب بلو لشركة آي بي أم (IBM) لبطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف في عام 1997. وجلبت الألفية الجديدة ابتكارات مثل (AIBO) من شركة سوني، واحدة من أوائل الحيوانات الأليفة الذكية الاصطناعية في عام 1999، والرومبا (Roomba) لـشركة آي روبوت (iRobot) ، أول مكنسة كهربائية ذكية مستقلة سوقت للمستهلك العادي، في عام 2002. وفي عام 2011 ظهرت نجاحات الذكاء الاصطناعي في معالجة واستخدام اللغات الطبيعية عندما هزمت آي بي أم (IBM) ببرنامجها واتسون (WATSON) أبطال برنامج لعبة (Jeopardy!)، وبدأت تطبيقات الهواتف الذكية مثل Siri وGoogle Now وCortana في استخدام اللغة الطبيعية للإجابة على الأسئلة. في السنوات الأخيرة، شهدت الذكاء الاصطناعي تطورات مذهلة. ففي عام 2015، أدت نماذج الانتشار (Diffusion) إلى تمكين هندسة الذكاء الاصطناعي لتوليد صور من الوصف النصي. كما تم إطلاق نماذج مثل (GPT) و(BERT) في عام 2018، استنادًا إلى هندسة المحولات (Transformers)، وقد مكنت هذه النماذج القدرة على إنتاج نصوص ذي جودة عالية بناءً على استفسار المستخدم. برنامح (DALL-E) من شركة (OpenAI)، الذي تم إصداره في عام 2021، عرض إمكانيات فريدة في فهم المفاهيم النصية وتقديم صور وفقًا لهذه المفاهيم. استمرت المشهد في التطور في عام 2022 مع إصدار نماذج الانتشار الكامن، مما أدى إلى ظهور أدوات تحويل النصوص إلى صور مثل DALL-E 2 وMidjourny وStable Diffusion. بشكل لافت للنظر، شهد عام 2022 إصدار (ChatGPT)، وهو نموذج ثوري في تاريخ الذكاء الاصطناعي. قدرته على التفاعل بتنسيق حواري يمكّن (ChatGPT) من الإجابة عن أسئلة المتابعة والاعتراف بالأخطاء وتحدي الافتراضات غير الصحيحة ورفض الطلبات غير الملائمة، وهذه النماذج كانت قفزة مهمة إلى الأمام، فتحت الأبواب لإمكانيات جديدة في التواصل والمشاركة القائمة على الذكاء الاصطناعي. رحلة الذكاء الاصطناعي، من بدايتها حتى الوقت الحاضر، تعكس مسارًا ملحميًا للابتكار والتحديات والاختراقات التحولية، ومع استمرار التقدم في هذا المجال، يمكننا توقع رؤية المزيد من التطورات الرائدة والتكنولوجيا المبتكرة التي ستوجد شكلا جديدًا للتواصل بين الإنسان والآلة. آلات متعلمة إن القدرة على التعلم تعتبر من أعظم نعم الله على الإنسان، فهي تساعده في التطور والتقدم في مختلف مجالات الحياة، فالإنسان يولد بمهارات بسيطة تساعده على الإدراك والاستجابة لمحيطه الخارجي، ولكن قدرته على التعلم، مع الوقت، تجعله قادرا على اكتساب مهارات تمكنه من القيام بأعمال تتراوح من البسيط منها مثل كتابة قائمة المشتريات الأساسية لليوم، إلى حل المشكلات المعقدة مثل استنباط النظريات التي تساعد على فهم الكون. لذا، فتصميم آلات تحاكي قدرة الإنسان في التعلم يعتبر أمرا صعبا، وهنا يأتي السؤال، ما هو تعلم الآلة، ولماذا نريد من الآلة أن تتعلم، وما هي تطبيقات تعلم الآلة على أرض الواقع، وكيف ساهم تعلم الآلة في تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ قبل التطرق لمفهوم تعلم الآلة، لنقف قليلا للكيفية التي يتم فيها تحويل فكرة ما إلى برنامج (أو نظام) حاسوبي. غالبا أي نظام يتم العمل به بهدف حل مشكلة ما، أو لأنه يستفيد من فرصة معينة، أو لتنفيذ مهمة محددة. في البرمجة التقليدية يتم تحويل الفكرة إلى برنامج حاسوبي وذلك من خلال كتابة الشيفرة المصدرية (Source Code) لتنفيذ خوارزمية محددة، والخوارزمية عبارة عن مجموعة من الخطوات الصارمة والمتسلسلة المصممة لحل مشكلة ما أو لإجراء مهمة معينة، على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد كتابة برنامج يتعرف على أنواع الهواتف المحمولة من خلال الصور، ففي الحالة يتم كتابة مجموعة من القواعد التي تحدد نوع الهاتف، بناء على الشكل، والحجم، واللون. هذا النوع من البرمجة له محدوديته. أولا، البرنامج سيكون قادرا على التعرف على أنواع محددة من الهواتف، وإذا أردنا للنظام التعرف على أنواع أخرى من الهواتف، فإنه سيتعين علينا تعديل الشيفرة المصدرية للنظام بشكل كبير. ثانيا، مع وجود العديد من أنواع الهواتف، فإن كتابة مجموعة من القواعد لتحديد نوع الهاتف من الخلال الصور، ليس بالأمر الهين، وقد لا يكون ممكنا باستخدام طرق البرمجة التقليدية. هنا يأتي دور تعلم الآلة، حيث يمكن بناء أنظمة تتعلم وتتكيف تلقائيا مع أنواع متعددة من البينات دون الحاجة إلى برمجةٍ صريحة، فبالعودة إلى المثال السابق، لبناء نظام التعرف على أنواع الهواتف المحمولة من الصور، نقوم بجمع بيانات مصنفة حسب النوع، تحتوي على صور الهواتف المراد التعرف إليها، وبعدها يتم تدريب النظام باستخدام هذه البينات عن طريق مجموعة من الخوارزميات وذلك لاستنباط نماذج حسابية للبيانات التي تم استخدامها في عملية التدريب. بعد ذلك يتم استخدام هذه النماذج وذلك للتنبؤ بدقة بالاعتماد على بيانات جديدة غير مرئية، مثل صورة جديدة في المثال المذكور في هذا السياق. وإذا أردنا التعرف على صور أنواع جديدة، كل ما نحتاجه هو أمثلة جديدة لهذه الأنواع يتم إضافتها إلى البيانات المستخدمة في تدريب الآلة دون الحاجة إلى تعديل الشيفرة المستخدمة. هذا يجعل تعلم الآلة أكثر مرونة وقوة في التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام والبيانات. آلية تطوير النماذج المعتمدة على تعلم الآلة يمكننا التمييز بين نوعين من أنماط تعلم الآلة: تعلم الآلة الخاضع للإشراف وتعلم الآلة غير الخاضع للإشراف. فالمثال السابق يندرج تحت النوع الأول، حيث يتم تزويد خوارزمية التعلم ببيانات معروفة مسبقا، تحتوي على الإجابات المرجوة (على سبيل المثال، تصنيف الصور إلى فئات معينة). ثم يتم توجيه النموذج لضبط نفسه تلقائيا بناء على هذه البيانات من أجل تحقيق الأداء الأمثل. بالمقابل، في تعلم الآلة غير الخاضع للإشراف، فإن الهدف الرئيسي للخوارزميات هو اكتشاف الهياكل والأنماط المخفية في البيانات غير المصنفة، حيث يكتشف هذا النوع من تعلم الآلة الأنماط والترتيبات المخفية في البيانات بناءً على التشابه والعلاقات بين نقاط البيانات، ويأتي هذا الأسلوب ليؤدي دورًا حيويًا في توفير حل لمجموعة متنوعة من التحديات. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لتجميع البيانات في مجموعات تحتوي على عناصر متشابهة، مثل تجميع العملاء استنادا إلى عادات الشراء. بالإضافة إلى ذلك، يسهم في اكتشاف الاحتيال والغش من خلال اكتشاف أنماط غير عادية أو غير متوقعة في البيانات، كما في حالة اكتشاف عمليات الاحتيال في المعاملات المصرفية. إنَّ التعلم من خلال الأمثلة والبيانات يعتبر أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم باتفاق العديد من العلماء في هذا المجال، حيث إن التحول إلى تعلم الآلة برز في تسعينيات القرن الماضي مع الانفجار المعلوماتي الذي صاحب انتشار الشبكة العالمية والشبكة العنكبوتية، وقبل هذا التحول، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي كانت تعتمد بشكل كبير على المنطق وطرق التفكير المنطقي، لكن هذه التطبيقات لم تحقق نجاحات كبيرة، بعكس التقنيات المعتمدة على تعلم الآلة، وأحد العوامل التي ساعدت على هذا التحول هو استكشاف فرضيات تتعلق بالكيفية التي يتعلم فيها الإنسان، وخلصت بعض التجارب في علم النفس إلى استنتاج أن الإنسان لا يفكر بطريقة منطقية، لكن يستخدم طرق تفكير تعتمد في المقام الأول على الأمثلة والتجارب السابقة. وأحد أبرز الأمثلة على هذا النهج هو «الشبكات العصبونية الاصطناعية»، حيث تحاكي هذه الشبكات تركيب ووظائف الشبكات العصبية في الدماغ البشري، حيث إن اللبنة الأساسية لهذه الشبكات هي الخلايا العصبية، هذا المفهوم يشبه إلى حد كبير الشبكة العصبية في أدمغتنا البشرية، تأخذ هذه الخلية العصبية الاصطناعية عددا من المدخلات، تقوم بتجميعها، ثم بناء على معادلة رياضية تعطي مخرجات الخلية العصبية. تتكون الشبكة العصبونية الاصطناعية من هذه الخلايا العصبية المترابطة مع بعضها البعض، وهي منظمة في طبقات الإدخال والإخراج وطبقات بينية. يمكن لهذه الشبكة تمثيل أنماط بيانية معقدة بشكل مبسط بواسطة مجموعة من الدوال الرياضية. أحد الأمثلة البارزة على هذا النهج هي «الشبكات العصبونية الاصطناعية». تم تصميم هذه الشبكات لتقليد تركيب ووظائف الشبكات العصبية في أدمغة البشر. تعتمد هذه الشبكات على وحدات تُعرف بالخلايا العصبية الاصطناعية كوحدات أساسية. تقوم هذه الخلايا بأخذ مجموعة من المدخلات، وتجميعها، ثم تطبيق معادلات رياضية تُمثل عملية الاحتساب النخبي لهذه الخلايا. تتكون الشبكة العصبونية الاصطناعية، كما هو واضح في الرسم التوضيحي 2، من العديد من هذه الخلايا العصبية المترابطة مع بعضها في شكل طبقات مختلفة، بما في ذلك الطبقات الأولى (الإدخال) والطبقات الوسطى (الإخفاء) والطبقات الأخيرة (الإخراج). يمكن لهذه الشبكة تمثيل أنماط بيانية معقدة بشكل مبسط باستخدام مجموعة من الدوال الرياضية. الشبكة العصبونية الاصطناعية تعتبر الشبكات العصبونية الاصطناعية أساسًا لما يُعرف اليوم بمجال «التعلم العميق»، الذي يُعزى إليه العديد من النجاحات في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا. تطبيقات هذا النهج تشمل مجموعة واسعة من المجالات مثل التعرف على الصوت والصور ومعالجة اللغة الطبيعية، وقد ساهم هذا النوع من الشبكات في تطوير الأنظمة الذكية والتطبيقات المتقدمة، وأحد الأمثلة على هذه النظم هو برنامج الـ(ChatGPT) الذي يعتمد في الأساس على شبكة عصبونية عميقة، ويقاس على ذلك نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي التي اجتاحت العالم مؤخرا. على الرغم من الأسس العلمية للتعلم العميق وجدت من أربعينيات القرن الماضي، إلا أن نجاحاته لم نشهدها إلا في السنوات العشر الأخيرة. وهذا يعزى إلى سببين رئيسين: الأول هو تطور سرعة المعالجات واستخدام معالجات متخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مثل: معالجات الرسوميات (GPU) ومعالجات المتجهات الرياضية (TPU)، حيث قللت هذه المعالجات من المدة الزمنية لتطوير نماذج متقدمة للبيانات المستخدمة. أما السبب الثاني فهو توفر بيانات ضخمة ومصنفة تسمح بتدريب نماذج تعلم عميق ذات دقة عالية. ومن المتوقع أن يستمر التطور في مجال تعلم الآلة والتعلم العميق كونهما أنجع حلول الذكاء الاصطناعي الذي عرفه المختصون إلى اليوم، حيث ستستخدم تقنيات التعلم من خلال الأمثلة في تطبيقات مستقبلية متنوعة، ساهمت في تحقيق تقدم ملموس في مجموعة متنوعة من المجالات بما في ذلك الرعاية الصحية، والتمويل، والأتمتة الصناعية، والسيارات الذكية، والروبوتات، وغيرها. بالاعتماد على تقنيات التعلم من خلال الأمثلة والبيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يواصل تحقيق إنجازات مذهلة وتقديم حلول للعديد من التحديات التي تواجه البشرية. إن التحول نحو التكنولوجيا الذكية أصبح أمرًا حتميًا، وهذا واضح من خلال الاسترتيجيات الوطنية للذكاء الاصطناعي في العديد من الدول بهدف تعزيز الابتكار وتحقيق التطور في مجالات البحث والتطوير المتعلقة بالتقنيات الحديثة. وفي ظل التنافس العالمي، يظهر التفوق البارز للولايات المتحدة والصين في الاستنثمار وتطوير التقنيات المتقدمة، وعلى الرغم من صعوبة قياس حجم الاستثمارات الحكومية بدقة، فإن النجاح في هذا الميدان يعتمد على توجيهات واستراتيجيات فعّالة. من خلال تشجيع البحث والتطوير، وتعزيز حوكمة التقنيات الذكية، يمكن للدول تحقيق التوازن بين التقدم التكنولوجي والقضايا الاخلاقية والاجتماعية. والعديد من التحديات المستقبلية مثل المسائل القانونية والأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي تستدعي حوارًا دوليًا لوضع أطر قانونية فعّالة وأخلاقية. سلطنة عمان، بقيادة حكومية حكيمة، وتفاني المؤسسات، تسعى جاهدة إلى تعزيز مكانتها في مجال الذكاء الاصطناعي وذلك من خلال الاستثمار في برامج التدريب التي تسعى إلى تعزيز القدرات الوطنية، وهذا يعكس إلتزامًا لتطوير بنية رقمية حديثة وتحفيز الابتكار. في الختام، يظهر الالتزام الشامل في سلطنة عمان بالابتكار، وتعزيز القدرات الوطنية في مجال الذكاء الاصطناعي استعدادًا للتحديات التكنولوجية المستقبلية، وهذا سيكون له تأثير إيجابي على المستوى الوطني والعالمي، وسوف يعزز مكانتها كلاعب رئيسي في صياغة مستقبل التكنولوجيا والابتكار.
