عندما تسمع عن مصطلح الذكاء الاصطناعي (AI) قد يتبادر إلى ذهنك السيارات ذاتية القيادة أو الروبوتات أو ChatGPT أو غيرها من روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والصور التي تم إنشاؤها بشكل مصطنع، ولكن من المهم أيضا النظر وراء الستار لنتعرف على مخرجات الذكاء الاصطناعي وفهم كيفية عمل هذه التكنولوجيا وتأثيراتها على هذا الجيل والأجيال القادمة.
سنقدم لكم في هذا المقال المفصل معلومات شاملة عن الذكاء الاصطناعي والتقدم الهائل الذي يتعرض له هذا المجال، ولماذا تتنافس الشركات فيما بينها لقيادة هذا التقدم التقني الذي سيغير مجرى العالم.
ما هو الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو مفهوم كان موجود بشكل رسمي منذ خمسينيات القرن العشرين، عندما تم تعريفه على أنه قدرة الآلة على أداء مهمة كانت تتطلب في السابق ذكاء بشرياً، وهذا تعريف واسع جداً وقد تم تعديله على مدى عقود من البحث والتقدم التكنولوجي.
عندما تفكر في إطلاق مصطلح الذكاء على آلة، مثل الكمبيوتر، فمن المنطقي أن تبدأ بتعريف مصطلح “الذكاء” بشكل عام خاصة عندما تريد تحديد ما إذا كان النظام الاصطناعي يستحق ذلك حقاً.
إن مستوى ذكائنا يميزنا عن الكائنات الحية الأخرى وهو ضروري لاستمرار التجربة الإنسانية، و يعرف بعض الخبراء الذكاء بأنه القدرة على التكيف وحل المشكلات والتخطيط والارتجال في مواقف جديدة وتعلم أشياء جديدة.
نظرا لأن الذكاء ينظر إليه أحيانا على أنه أساس التجربة الإنسانية، فليس من المستغرب أن نحاول إعادة إنشائه بشكل مصطنع في المساعي العلمية.
وقد تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم بعض سمات الذكاء البشري، بما في ذلك إمكانية التعلم وحل المشكلات والإدراك ومجموعة محدودة من الإبداع والذكاء الاجتماعي.
كيف يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي؟
يأتي الذكاء الإصطناعي بأشكال مختلفة وأصبح متاحاً على نطاق واسع في الحياة اليومية، وتعد مكبرات الصوت الذكية الموجودة في نظام المجيب الآلي Alexa أو مساعد صوت Google المدمج مثالين رائعين على تقدم الذكاء الاصطناعي.
ونلاحظ اليوم انتشاراً كبيراً لروبوتات الدردشة بالذكاء الإصطناعي والتي تعطينا نظرة مستقبلية عن توجهات الذكاء الاصطناعي، وإن أكثرها شيوعاً تمثل بالأنظمة التاية:
- ChatGPT
- Bing Chat
- Google Bard
عندما تسأل ChatGPT عن عاصمة بلد ما أو تطلب من Alexa أن تعطيك تحديثاً عن الطقس، ستحصل على ردود ناتجة عن خوارزميات التعلم الآلي التي يتم تطويرها وفق قواعد بيانات هائلة المعلومات.
على الرغم من أن هذه الأنظمة ليست بديلاً عن الذكاء البشري أو التفاعل الاجتماعي، إلا أن لديها القدرة على استخدام تدريبها للتكيف وتعلم مهارات جديدة للمهام التي لم تتم برمجتها بشكل صريح لأدائها أو الناتجة عن أخطاء بشرية حقيقية.
ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة؟
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات فرعية المتعارف عليها في نطاق واسع وهي: الذكاء الاصطناعي الضيق، الذكاء الاصطناعي العام ، و الذكاء الاصطناعي الفائق.
الذكاء الاصطناعي الضيق _ narrow AI
يعد الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) عنصراً بالغ الأهمية في تصميم المساعدين الصوتيين، مثل Siri و Alexa و Google Assistant.
وتشمل هذه الفئة الأنظمة الذكية التي تم تصميمها أو تدريبها لتنفيذ مهام محددة أو حل مشكلات معينة، دون أن تكون مصممة لحل المشاكل والعمليات المعقدة.
غالباً ما يشير الخبراء إلى ANI على أنه الذكاء الاصطناعي الضعيف، لأنه لا يمتلك ذكاءاً عاماً، ولكن بعض الأمثلة على قوة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي تشمل المساعدين الصوتيين، وكذلك أنظمة التعرف على الصور، والتقنيات التي تستجيب لطلبات خدمة العملاء البسيطة، والأدوات التي تشير إلى المحتوى غير المناسب عبر الإنترنت.
ChatGPT هو مثال على ANI، حيث تمت برمجته لأداء مهمة محددة، وهي إنشاء استجابات نصية للمطالبات التي يتم تقديمها من قبل الأشخاص والإجابة عن أسئلة عامة ومعلومات موجودة سابقاً على قواعد البيانات.
الذكاء الاصطناعي العام _ general AI
لا يزال الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، المعروف أيضا باسم الذكاء الإصطناعي القوي، مفهوماً افتراضياً حتى يومنا هذا، لأنه ينطوي على فهم الآلة وأداء مهام مختلفة إلى حد كبير بناء على خبرتها المتراكمة.
وهذا النوع من الذكاء يوازي مستوى تفكير العقل البشري، حيث أن أنظمة AGI ستكون قادرة على التطور والتفكير مثل الإنسان.
ومن المحتمل أن يكون الذكاء الاصطناعي العام قادراً على فهم أي مهمة فكرية، والتفكير بشكل مجرد، والتعلم من التجارب السابقة، واستخدام تلك المعرفة لحل المشكلات الجديدة.
وبشكل أكثر وضوحاً، نحن نتحدث عن نظام أو آلة قادرة على التفكير السليم، والتي لا يمكن تحقيقها حاليا بأي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي المتاحة.
والجدير بالذكر أن تطوير نظام يعمل بوعيه الخاص لا يزال طريقة سابقة لوقتها، لكنه يمثل الهدف النهائي من استخدام الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي الفائق _ super AI
الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) هو نظام لن يهز البشرية في جوهرها فحسب، بل يمكنه أيضا تدميرها بشكل كامل، قد يبدو هذا الكلام سيناريو من رواية خيال علمي ولكنه في الحقيقة يمثل علماً يتم دراسته باستمرار، ASI هو نظام حيث يتجاوز ذكاء الآلة جميع أشكال الذكاء البشري، في جميع الجوانب، ويتفوق على البشر في كل وظيفة يقومون بها.
لا يزال النظام الذكي الذي يمكنه التعلم وتحسين نفسه باستمرار مفهوما افتراضياً، ومع ذلك، فهو نظام إذا تم تطبيقه بشكل فعال وأخلاقي، يمكن أن يؤدي إلى تقدم وإنجازات غير عادية في الطب والتكنولوجيا والمجالات الأخرى.
الأمثلة الحديثة على الذكاء الاصطناعي
إن أشهر التطورات في الذكاء الاصطناعي برزت في تطوير وإصدار GPT 3.5 و GPT 4. ولكن هناك العديد من الإنجازات الثورية الأخرى في الذكاء الاصطناعي، والتي شملت الكثير من المجالات المختلفة، فيما يلي بعض أبرزها:
ChatGPT _ GPTs
ChatGPT هو روبوت محادثة يعمل بالذكاء الإصطناعي قادر على توليد اللغة الطبيعية والترجمة والإجابة على الأسئلة، والجدير بالذكر أنه يعتبر أداة الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعاً، وذلك بفضل إمكانية الوصول إليه على نطاق واسع، الأمر الذي جعل OpenAI تقدم نماذج كبيرة في عالم الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء GPTs 1 و 2 و 3.
GPT تعني المحولات التوليدية المدربة مسبقاً، وكان GPT-3 أكبر نموذج لغوي موجود في وقت إطلاقه في عام 2020، مع قاعدة بيانات تضم 175 مليار معلومة، ويعتبر أحدث إصدار منه هو GPT-4، يمكن الوصول إليه من خلال ChatGPT Plus أو Bing Chat، ويحتوي على تريليون معلومة تقريباً.
السيارات ذاتية القيادة
على الرغم من أن سلامة السيارات ذاتية القيادة تمثل مصدر قلق كبير للمستخدمين، إلا أن التكنولوجيا تستمر في التقدم والتحسن مع التطورات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي، و تستخدم هذه المركبات خوارزميات التعلم الآلي لدمج البيانات من أجهزة الاستشعار والكاميرات لإدراك محيطها وتحديد أفضل مسار للقيادة.
ربما تكون ميزة السائق الآلي الموجودة في سيارات تسلا الكهربائية هي ما يفكر فيه معظم الناس عند السماع بمصطلح السيارات ذاتية القيادة، لكن شركة Waymo، الشركة الأم ل Alphabet، تقوم بتجارب لرحلات ذاتية القيادة، مثل أن تجعل سيارة أجرة تقوم بتوصيل الأشخاص من دون وجود سائق السيارة، والتي تطبقها حالياً في سان فرانسيسكو، كاليفورنيا، وفينيكس، أريزونا.
Cruise هي خدمة أخرى للتاكسي ذاتية القيادة، ومن المفترض أن تعمل شركات السيارات مثل Audi و GM و Ford و BMW مستقبلاً على تكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة.
الروبوتات
نشهد يومياً تطوراً كبيراً في مجال الروبوتات والتحكم الآلي والتي أصبحت تعمل بوظائف الإنسان وبجودة أكبر، ومؤخراً حققت شركة Boston Dynamics إنجازات مثيرة للإعجاب في مجال الذكاء الإصطناعي والروبوتات، وعلى الرغم من أننا لا نزال بعيدين عن تدخل الذكاء الاصطناعي بشكل كامل في التكنولوجيا و التي شوهدت في فيلم Terminator، إلا أن مشاهدة روبوتات شركة Boston Dynamics تستخدم الذكاء الاصطناعي للتنقل والاستجابة السريعة للتضاريس المختلفة أمر مثير للاهتمام.
DeepMind
شركة DeepMind الشقيقة ل Google هي شركة رائدة الذكاء الاصطناعي تخطو خطوات واسعة ومتقدمة نحو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وعلى الرغم من عدم وجودها رسمياً بعد، فقد تصدرت الشركة عناوين الصحف في بداية عام 2016 مع برمجية AlphaGo، وهو النظام الذي تغلب على لاعب محترف من البشر.
وخلال الفترات اللاحقة، أنشأت DeepMind نظام تنبؤ قابل للطي البروتين، والذي يمكنه التنبؤ بأشكال 3D المعقدة للبروتينات وشكل نقلة نوعية في المجال الطبي، كما طورت برامج يمكنها تشخيص أمراض العيون بشكل فعال مثل كبار الأطباء في جميع أنحاء العالم.
ما هو التعلم الآلي
إن أكبر عملية تميز الذكاء الاصطناعي عن علوم الكمبيوتر الأخرى هي القدرة على أتمتة المهام بسهولة من خلال استخدام التعلم الآلي، والذي يتيح لأجهزة الكمبيوتر التعلم من تجارب مختلفة بدلاً من برمجتها بشكل فعلي لأداء كل مهمة، هذه القدرة هي ما يشير إليه الكثيرون باسم الذكاء الاصطناعي، لكن التعلم الآلي في الواقع هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.
يتضمن التعلم الآلي نظاماً يتم تدريبه على كميات كبيرة من البيانات، حتى يتمكن من التعلم من الأخطاء وعدم تكرارها، والتعرف على الأنماط من أجل إجراء تنبؤات وقرارات دقيقة، سواء كانت البيانات التي يعمل عليها محددة أم لا.
تتضمن بعض أمثلة التعلم الآلي التعرف على الصور والكلام والحماية من الاحتيال، و أحد الأمثلة المحددة هو نظام التعرف على الصور عندما يقوم المستخدمون بتحميل صورة على Facebook، حيث يمكن لشبكة التواصل الاجتماعي تحليل الصورة والتعرف على الوجوه، وإعطاء المستخدم توصيات لوضع علامة على أصدقاء معينين، ومع التقدم التقني المستمر والممارسة الكبيرة يطور النظام هذه المهارة ويتعلم تقديم توصيات أكثر دقة.
ما هي عناصر التعلم الآلي
كما تحدثنا في الأعلى، فإن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الإصطناعي وينقسم عموماً إلى ثلاث فئات رئيسية: التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.
التعلم الخاضع للإشراف
تعتبر هذه التقنية شائعة لبرمجة وتعليم أنظمة الذكاء الإصطناعي باستخدام العديد من الأمثلة التي تم تصنيفها من قبل الأشخاص، حيث يتم تزويد أنظمة التعلم الآلي هذه بكميات هائلة من البيانات.
فمثلاً إذا كنت ترغب في تدريب نموذج للتعلم الآلي للتعرف على صور الدوائر والمربعات وتمييزها، فستبدأ بجمع مجموعة بيانات كبيرة من صور الدوائر والمربعات في وضعيات وأماكن مختلفة، مثل رسم كوكب _ دائرة، أو جدول _ مربع.
ستتعلم الخوارزمية بعد ذلك من هذه المجموعة التي تم انتقائها من الصور وتمييز الأشكال وخصائصها، مثل الدوائر التي ليس لها زوايا والمربعات ذات أربعة جوانب متساوية، بعد تدريب النظام على مجموعة بيانات الصور، سيتمكن من رؤية صورة جديدة وتحديد الشكل الذي يجده.
التعلم غير الخاضع للإشراف
يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف نهجا مختلفاً، حيث تحاول الخوارزميات تحديد الأنماط الموجودة في البيانات، والبحث عن أوجه التشابه التي يمكن استخدامها لتصنيف تلك البيانات.
على سبيل المثال قد يُطلب من الخوارزمية تجميع الثمار التي تزن كمية مماثلة أو السيارات ذات حجم المحرك المماثل.
لم يتم إعداد الخوارزمية مسبقاً لاختيار أنواع محددة من البيانات، أي إنها تيبحث ببساطة عن البيانات ذات أوجه التشابه التي يمكنه تجميعها، على سبيل المثال، تجميع العملاء معاً بناء على سلوك التسوق والتي تم استهدافهم بحملات تسويقية مخصصة.
التعلم المعزز
في التعلم المعزز يحاول النظام بناء استجابة مثالية لبيانات الإدخال الخاصة به، ويعتمد بشكل أساسي على عملية التجربة والخطأ حتى يصل إلى أفضل نتيجة ممكنة.
لنضع مثالاً واقعياً، قم تدريب نظام للعب لعبة فيديو، حيث يمكن أن يحصل على مكافأة إيجابية إذا حصل على درجة أعلى ومكافأة سلبية للحصول على درجة منخفضة، يتعلم النظام تحليل اللعبة والقيام بحركات خاصة، و يتعلم فقط من المكافآت التي يتلقاها، ويصل إلى نقطة القدرة على اللعب بمفرده والحصول على درجة عالية دون تدخل بشري.
و يستخدم التعلم المعزز أيضا في عمليات البحث المنفردة، حيث يمكن أن يساعد في تعليم الروبوتات المستقلة حول الطريقة المثلى للتصرف في بيئات العالم الحقيقي.
ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLM)
تعد نماذج اللغة الكبيرة (LLM) واحدة من أشهر أنواع الذكاء الإصطناعي في الوقت الحالي، و تستخدم هذه النماذج التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ويتم تدريبها على كميات هائلة من النصوص لمعرفة كيفية عمل اللغة البشرية، و تتضمن هذه النصوص مقالات وكتب ومواقع ويب والكثير من أنواع النصوص المكتوبة.
وأثناء عملية التدريب، تعالج LLMs مليارات الكلمات والعبارات لتعلم الأنماط والعلاقات المشتركة بينها، مما يجعل النماذج قادرة على توليد إجابات شبيهة بالإنسان إلى حد كبير.
إن أكثر أنماط (LLM) شعبية هو GPT 3.5، الذي يستند إليه ChatGPT، وأكبر LLM هو GPT–4.
ما هو التعلم العميق
يعد التعلم العميق جزء من عائلة التعلم الآلي، ويتضمن تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية بثلاث طرق أو أكثر لأداء مهام مختلفة، ويتم توسيع هذه الشبكات العصبية إلى شبكات متعددة الأطراف مع عدد كبير من الطبقات العميقة التي يتم تدريبها باستخدام كميات هائلة من البيانات.
تميل نماذج التعلم العميق إلى أن تحتوي على أكثر من ثلاث طبقات، لاسيما أنها يمكن أن تحتوي على مئات الطبقات، حيث يمكن استخدام التعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف أو مزيج من الاثنين في عملية التدريب.
نظراً لأن هذه التقنية يمكن أن تتعلم تلقائياً التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإنه يتم استخدامها في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الكلام والتعرف على الصور.
ما هي الشبكات العصبية الروبوتية
يعتمد نجاح التعلم الآلي بشكل أساسي على الشبكات العصبية، وهي نماذج رياضية يعتمد هيكلها وعملها بشكل واسع على العلاقة بين الخلايا العصبية في الدماغ البشري، وتحاكي الطريقة التي تنبه بها بعضها البعض.
تخيل مجموعة من الروبوتات التي تعمل معاً لحل لغز معين، كل روبوت مبرمج للتعرف على شكل أو لون مختلف في قطع اللغز، ثم تتعاون الروبوتات في قدراتها على حل اللغز معاً، هذه هي آلية عمل الشبكة العصبية.
ويمكن للشبكات العصبية تعديل المعلومات الداخلية لتغيير المعلومات التي يتم إخراجها، حيث يتم تغذية كل شبكة بقواعد البيانات لمعرفة ما يجب أن تضعه عند تقديم بيانات معينة أثناء التدريب.
لاسيما أنها تتكون من طبقات مترابطة من الخوارزميات التي تغذي البيانات في بعضها البعض، ويمكن تدريب الشبكات العصبية على تنفيذ مهام محددة عن طريق تعديل الأهمية المنسوبة إلى البيانات أثناء مرورها بين هذه الطبقات.
و أثناء تدريب هذه الشبكات العصبية، ستستمر الأوزان المرتبطة بالبيانات بالتنوع أثناء مرورها بين الطبقات حتى يكون الناتج من الشبكة العصبية قريباً جداً مما هو مرغوب فيه.
عند هذه النقطة، ستكون الشبكة قد “تعلمت” كيفية تنفيذ مهمة معينة، كما يستطيع هذا الناتج وضع علامات على الفاكهة بشكل صحيح في صورة و التنبؤ بموعد فشل المصعد بناء على بيانات المستشعر الخاصة به.
كيف يعمل نظام المحادثة بالذكاء الاصطناعي
تتضمن المحادثة باستخدام الذكاء الإصطناعي أنظمة مبرمجة لإجراء محادثات مع المستخدم، وتكون مبرمجة على الاستماع (المدخلات) والاستجابة (الإخراج) بطريقة المحادثة التقليدية.
يستخدم هذا النظام معالجة اللغة الطبيعية للفهم والرد بطريقة بشرية، وهذه بعض الأمثلة على المحادثات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل Google Bard، أو مكبرات الصوت الذكية مع مساعد صوتي مثل Amazon Alexa، أو المساعدين الافتراضيين على هاتفك الذكي مثل Siri.
ما هي خدمات الذكاء الاصطناعي المتاحة للاستخدام
هناك ثروة كبيرة متاحة للأشخاص والشركات على حد سواء للاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي المتعددة، والتي تساعد على تسريع المهام وإضافة الراحة إلى الحياة اليومية سواء كنت شخص يجلس في المنزل طوال الوقت أو كنت تعمل في مكان ما.
فيما يلي بعض الأمثلة الشائعة للذكاء الاصطناعي المتاحة للجمهور، سواء مجانا أو مقابل رسوم:
المساعدون الصوتيون
يستخدم المساعدون الصوتيون معالجة اللغة الطبيعية لفهم أسئلتك أو أوامرك والرد عليها مثل Amazon Alexa الموجود في جهاز Echo أو Siri من Apple في جهاز iPhone ومساعد Google .
روبوتات الدردشة
روبوتات المحادثة باستخدام الذكاء الاصطناعي هي شكل آخر من أشكال المساعدين الافتراضيين الذين يمكنهم التفاعل مع الأشخاص، وإجراء محادثات شبيهة بالبشر، وحتى محاكاة التعاطف والقلق.
ترجمة اللغة
يصل التعلم الآلي إلى حدود بعيدة فيما يتعلق بتعدد اللغات التي يستطيع ترجمتها، وتستخدمه خدمات مثل ترجمة Google و Microsoft Translator و Amazon Translate و ChatGPT لترجمة النصوص بكافة اللغات.
الإنتاجية
يعد Microsoft 365 Copilot مثالاً رائعاً على LLM المستخدم كأداة إنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتتضمن Word و PowerPoint و Outlook و Excel و Teams والمزيد من الإضافات التي تساعد على أتمتة المهام نيابة عنك. لنعطيك مثالاً بسيطاً قم بإرسال بريد إلكتروني إلى فريقك لتتعرف على أحدث حالة لمشروع ما و سيقوم Copilot بجمع المعلومات تلقائياً من رسائل البريد الإلكتروني والمستندات لإنشاء نص بما طلبته بشكل تفصيلي.
التعرف على الصور والفيديو
تستخدم برامج مختلفة الذكاء الاصطناعي للعثور على معلومات حول المحتوى في الصور ومقاطع الفيديو، مثل الوجوه والنصوص والكائنات الموجودة داخلها، وكمثال على ذلك تستخدم Clarifai التعلم الآلي لتنظيم البيانات غير المهيكلة من المصادر وكذلك Amazon Rekognition ، وهي خدمة AWS تتيح للمستخدمين تحميل الصور لتلقي المعلومات.
تطوير البرمجيات
بدأ العديد من المطورين في استخدام ChatGPT لكتابة التعليمات البرمجية وتصحيحها، ولكن هناك العديد من أدوات الذكاء الإصطناعي الأخرى المتاحة لتسهيل مهمة المبرمج، أحد الأمثلة على ذلك، مبرمج الذكاء الاصطناعي GitHub Copilot بواسطة OpenAI Codex، هو نموذج لغة توليدي يمكنه كتابة التعليمات البرمجية بشكل أسرع بجهد أقل عن طريق الإكمال التلقائي للتعليقات والتعليمات البرمجية على الفور.
بناء الأعمال التجارية
بصرف النظر عن المستخدم اليومي الذي يستفيد من الذكاء الإصطناعي في مهامه، هناك خدمات تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي للشركات، بما في ذلك واجهة برمجة تطبيقات GPT-4 الخاصة ب OpenAI (الموجودة حاليا في قائمة الانتظار) والتي تستخدم في بناء التطبيقات والخدمات باستخدام LLM؛ أو Amazon Bedrock، وهي مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى cloud-based للمطورين.
ما هي الشركة التي تقود سباق الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن روبوتات الذكاء الاصطناعي التوليدية تقود عجلة تطور الذكاء الاصطناعي لعام 2023 ، إلا أن هناك شركات كبرى أخرى تعمل على أنظمتها الخاصة والتي من المحتمل أن تشكل ثورة في العالم التقني.
OpenAI
ليس من المستغرب أن تأخذ OpenAI زمام المبادرة في سباق الذكاء الاصطناعي هذا العام، بعد إتاحة أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية للاستخدام على نطاق واسع وبشكل مجاني، مثل الذكاء الاصطناعي chatbot ChatGPT و Dall-E 2، وهو مولد صور عالي الأداء.
Alphabet
تمتلك شركة Alphabet العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة التي تقدمها بعض شركاتها الرائدة ، بما في ذلك DeepMind و Waymo و Google، كما تواصل DeepMind السعي وراء الذكاء الاصطناعي بمختلف مجالاته، وهذا يتضح من الحلول العلمية التي تسعى جاهدة لتحقيقها من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي.
و طورت نماذج التعلم الآلي للمستندات بالذكاء الاصطناعي، وحسنت تجربة المشاهد على Youtube، وجعلت Alpha Fold متاحاً للباحثين في جميع أنحاء العالم وغيرها الكثير من الخدمات، على الرغم من أنك قد لا تسمع عن مساعي الذكاء الاصطناعي لشركة Alphabet في الأخبار كل يوم، إلا أن أعمالها في التعلم العميق قد يتيح لها القدرة على تغيير مستقبل البشر.
Microsoft
بصرف النظر عن إنشاء Microsoft 365 Copilot لمجموعة 365 من التطبيقات، فإن Microsoft توفر مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي للمطورين على Azure، مثل الأنظمة الأساسية لتطوير التعلم الآلي وتحليلات البيانات وواجهات برمجة التطبيقات القابلة للتخصيص التي تحقق التكافؤ البشري في رؤية الكمبيوتر والكلام واللغة. واستثمرت الشركة أيضا في تطوير OpenAI بشكل كبير، وتستخدم GPT-4 في نظامها Bing Chat الجديد، بالإضافة إلى إصدار أكثر تقدما من Dall-E 2 لمنشئ الصور Bing.
شركات أخرى
هذه مجرد أمثلة قليلة على الشركات التي تقود سباق الذكاء الاصطناعي، ولكن هناك العديد من الشركات الأخرى في جميع أنحاء العالم التي تخطو أيضاً خطوات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Baidu و Alibaba و Cruise و Lenovo و Tesla وغيرها.
كيف سيغير الذكاء الاصطناعي العالم
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تغيير طريقة عملنا، وصحتنا، وكيف نستهلك الوسائط وكيف ندير العمل، خصوصاً انه تمتع بوصول إلى خصوصيتنا، وغيرها من التفاصيل التي منحت الآلة تحكم في حياة البشر.
ضع في اعتبارك التأثير الذي يمكن أن تحدثه بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي على العالم ككل، حيث يمكن للناس أن يطلبوا من مساعد صوتي على هواتفهم أن يقوم بطلب السيارات ذاتية القيادة لنقلهم إلى العمل، لاسيما أن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ستساعدهم ليكونوا أكثر كفاءة من أي وقت مضى.
من ناحية أخرى يمكن للأطباء وأخصائيي الأشعة إجراء تشخيصات السرطان باستخدام موارد أقل وكفاءة أعلى، وتحديد التسلسلات الجينية المتعلقة بالأمراض، وتحديد الجزيئات التي يمكن أن تؤدي إلى أدوية أكثر فعالية، مما قد ينقذ عدداً لا يحصى من الأرواح.
ويجدر النظر في الاضطراب الذي قد ينجم عن وجود شبكات يمكنها إنشاء صور واقعية، مثل Dall-E 2 و Midjourney و Bing، التي يمكن أن تؤدي إلى تكرار صوت شخص ما أو إنشاء مقاطع فيديو مزيفة باستخدام تشابه الشخص، والذي بدوره قد يشكل تهديداً باستخدام الصور و مقاطع الفيديو و الصوتيات التي يمكن للأشخاص اعتبارها أصلية.
هل سيسرق الذكاء الاصطناعي وظيفتك
إن إمكانية إحلال أنظمة الذكاء الاصطناعي محل جزء كبير من العمالة الحديثة هي احتمال مؤكد في المستقبل القريب.
في حين أن الذكاء الاصطناعي الشائع لن يحل محل جميع الوظائف، إلا أن ما يبدو مؤكداً هو أن الذكاء الاصطناعي سيغير طبيعة العمل بشكل عام، والسؤال الوحيد هو مدى سرعة وعمق هذه الأتمتة في تغيير شكل العمل.
ومع ذلك، لا يمكن للذكاء الإصطناعي أن يعمل من تلقاء نفسه، وفي حين أن العديد من الوظائف ذات البيانات الروتينية المتكررة قد تكون مؤتمتة، ويمكن للعاملين في وظائف أخرى استخدام أدوات مثل الذكاء الاصطناعي ليصبحوا أكثر إنتاجية وكفاءة.
والجدير بالذكر أن هناك مجموعة واسعة من الآراء بين الخبراء حول مدى سرعة تجاوز أنظمة الذكاء الإصطناعي للقدرات البشرية، فالمركبات ذاتية القيادة بالكامل ليست حقيقة واقعة حتى الآن، ولكن وفقاً لبعض التوقعات، فإن قطاع النقل بالشاحنات ذاتية القيادة يستعد مستقبلاً لتولي أكثر من 500000 وظيفة في الولايات المتحدة حتى دون التفكير في التأثير السلبي على السعاة وسائقي سيارات الأجرة.
في الختام يشكل الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في الحياة العملية، والحياة البشرية ككل، ناهيك عن السرعة التي سيضيفها إلى التقدم التقني السائد في العالم، وهل لك أن تتخيل التأثير الذي سوف تحدثه هذه الأنظمة عند استبدالها بالبشر في الوظائف الروتينية ومساعدتهم في مهامهم اليومية المعقدة.
بالطبع سيتم الاستغناء عن الكثير من الوظائف ولكن في نفس الوقت ستبقى ساحة التطور مفتوحة للأشخاص الذين يواكبون هذا التطور و يسبقونه في مرحلة معينة، نظراً لأن البشر ذاتهم هم قادة هذا التطور منذ اختراع المصباح وحتى اختراع أنظمة الذكاء الاصطناعي، والجدير بالذكر أن مرحلة سيطرة الذكاء الاصطناعي على البشرية ما زالت ضرباً من الخيال ويحتاج حقبة جديدة من التطور.
