الذكاء الاصطناعي

إسماعيل علي

ما هو الذكاء الاصطناعي: باختصار هو مصطلح شامل لعديد من التقنيات.. لتحاكي الذكاء البشري.. وطرق التفكير.. البشر ياخذون قراراتهم عن طريق المعطيات الموجودة.. فيقوم العقل البشري بالتحليل وتكون النتائج مبنيه علي معطيات معينه…

كذلك التقنيات الحديثه المزودة بتقنيات الذكاء الصناعي.. لها القدره علي التحليل ومحاكات العقل بالبشري لنكون اكثر دقه في مراحله الاولي.

تاريخ الذكاء الاصطناعي لقد مرّ الذكاء الاصطناعي بمراحل عديدة منذ بداياته وحتى يومنا هذا، لذا فمن المهمّ أن يكون لديك فكرة عامة حول مراحل تطور الذكاء الاصطناعي عبر السنوات.

وفيما يلي تلخيص لأهمّ هذه الأحداث:

يعود تاريخ المرّة الأولى التي ذُكرت فيها كلمة “robot” إلى عام 1921 حينما استخدمها الكاتب التشيكي كارل تشابيك في مسرحيته “روبوتات روسوم العالمية”. حيث تمّ اشتقاق الكلمة من “robota” والتي تعني العمل.

كان آلان تورنغ Alan Turing واحدًا من أهمّ المؤثرين في تطوّر الذكاء الاصطناعي، حيث نشر مقالاً عام 1951 بعنوان “آلات الحوسبة والذكاء” “Computing Machinery and Intelligence” والذي اقترح فيه لعبة المحاكاة التي أصبحت فيما بعدُ تُعرف باسم اختبار تورنغ.

كانت ولادة الذكاء الاصطناعي بصفته علمًا حقيقيًا سنة 1956 خلال ورشة عمل صيفية حملت اسم “مشروع دارتموث البحثي حول الذكاء الاصطناعي”،

والتي قام فيها جون مكارثي John McCarthy، مخترع لغة البرمجة LISP باستخدام مصطلح “Artificial Intelligence” للمرة الأولى. كان الهدف الرئيسي من هذه الورشة البحث عن وسائل تمكّن الآلة من محاكاة جوانب الذكاء البشري.

خلال ستينات وسبعينات القرن الماضي بدأ الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي باستخدام الحواسيب للتعرّف على الصور، ترجمة اللغات وفهم الإرشادات والتعليمات باللغة البشرية.

وبدأت مجالات الذكاء الاصطناعي الفرعية بالظهور في مختلف نواحي الحياة. كان الإنجاز الكبير سنة 2016 حينما طوّرت شركة جوجل برمجية ذكاء اصطناعي تحمل اسم AlphaGo  والتي تمكّنت من هزيمة بطل العالم في لعبة Go اللوحية المعقّدة. كان هذا الإنجاز خطوة كبيرة حقًا في مجال تعلم الآلة لأنّ برنامج AlphaGo تعلّم قوانين اللعبة وتمكّن من اللعب على مستوى خبير من تلقاء نفسه دون أيّ برمجة سابقة

استمرّ تطوّر مجالات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في السنوات اللاحقة أيضًا، وتشعّبت تطبيقاته في الحياة العملية، فرأينا الآلي الذكي “صوفيا” القادرة على بناء علاقات شبه حقيقية مع البشر، واستخدمت تقنيات الذكاء الاصطناعي في الهواتف المحمولة من خلال تطبيقات المساعدة مثل Google Assistant أو Siri وغيرها الكثير من الجوانب الأخرى التي سنتطرّق للحديث عنها لاحقًا في المقال.

 لا يسعُنا اليوم القول بأنّ هنالك وجودًا حقيقيًا لما يعرف بالذكاء الاصطناعي الخارق أو Super AI بالإنجليزية. لكن ممّا لا شكّ فيه أنّ هذا العلم في تطوّر مستمرّ، وسيشهدُ المزيد من التطوّر والتقدّم مستقبلاً.

ما الفرق بين الذكاء الصناعي.. والتعلم الالي

التعلم الالي.. هو جزء من منظومه الذكاء الصناعي والهدف منه ان تستطيع الاله التفكير دون ان تكون مبرمجه خارجيا !

التقنيات العاديه ببساطه تكون الاله مبرمجه بمعطيات محدده.. اذا تم كذا افعل كذا.. ولكن عن استخدام التعلم الالي.. فان الألة.. تستطيع التفكير دون ان تكون مبرمجه بمعطيات محدده

تقنيات التزييف

أدى تطور الذكاء الاصطناعي إلى ظهور طرق جديدة للتقنيات تساعد في إنشاء صور أو مقاطع صوتية أو مقاطع فيديو تبدو واقعية للغاية يُطلق عليها اسم “Deepfakes”.وتعمل Deepfakes من خلال دراسة الصور أو الأصوات في العالم الواقعي بدقة، ثم التلاعب بها لإنشاء أعمال مزيفة يصعب تمييزها عن الأعمال الحقيقة، ما يجعلها مصدر قلق كبير.

هذه التقنيات التي كانت تعد مستحيلة قبل بضع سنوات فقط أدت إلى ظهور مجموعة متنوعة من التطبيقات في الكثير من المجالات؛ ابتداءً من المؤثرات البصرية في أفلام هوليوود ومرورا بإنتاج الموسيقى حتى المواد الإباحية.

وبينما يُقصد بالكثير منها أن يكون مسليا وخياليا إلا أن استخدامه بشكل غير ملائم يمكن أن يتسبب في نشر معلومات خاطئة قد تكون ضارة بالمجتمع.

ومع ذلك؛ غالبا ما تكون هناك بعض العلامات التي تميز المواد المزيفة عن الواقعية، فعلى سبيل المثال عند إنشاء مقطع فيديو باستخدام Deepfakes قد تبدو الأصوات آلية بعض الشيء، أو قد تتأثر الصور بالإضاءة أو تكرر الشخصيات إيماءات يد غريبة.

وقد يكون من الصعب على الأشخاص تحديد هذه العلامات، ولكن هنا يساعدنا الذكاء الاصطناعي نفسه في اكتشاف هذه التناقضات

مجالات الذكاء الاصطناعي

إدارة القرار (Decision Management)
إذ إنّ هنالك أجهزةً ذكيةً لديها القدرة على وضع مجموعةٍ من القواعد لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر منطقيةً، وبذلك فإنّها سوف تتمكن من استخدامها في عمليات التدريب الأولي وعمليات الصيانة المستمرة وغيرها ولقد تم فعليًّا إدخال إدارة القرار في مجموعةٍ متنوعةٍ من تطبيقات الشركات لتتمكن من اتخاذ القرار الصحيح بشكلٍ آليٍّ، ومما لاشك أنّ هذا الإجراء سيجعل العمل مريحًا للغاية.
التعلم العميق (Deep Learning)
التعلم العميق أحد أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي شيوعًا اليوم، وهو عبارةٌ عن وظيفةٍ من وظائف الذكاء الاصطناعي تحاكي طريقة عمل العقل البشري في معالجة البيانات وإنشاء أنماطٍ يمكن استخدامها في صنع القرار، وهو فعليًّا مجموعةٌ فرعيةٌ من Machine Learning ولكن أكثر عمقًا وتعقيدًا، و يطلق عليه أيضًا التعلم العصبوني العميق.
إنشاء اللغات الطبيعية (Natural Language Generation NLG)
تعمل الـ (NLG) على تكوين محتوى مفيد من خلال تفسير مجموعة البيانات المتوفرة، حيث أنّ هذه التكنولوجيا لها القدرة على معالجة كمياتٍ هائلةٍ من البيانات في ثوانٍ قليلةٍ، وتحويلها إلى لغةٍ مكتوبةٍ يسهل على الإنسان فهمها، إذ أظهر هذا العلم نفسه من خلال قدرته على عرض التقارير المالية وأوصاف المنتجات وملفات تعريف الشبكات وخطط التسويق وغيرها خلال وقتٍ قصيرٍ جدًا.
التعلم الآلي (Machine Learning)
أو تعلم الآلة، وهو واحدٌ من مجالات الذكاء الاصطناعي والتي تؤمن أنظمةً لديها القدرة تلقائيًّا على التعلم والتطور من خلال تجاربها دون الحاجة إلى أن تكون مبرمجةً فعليًّا على ذلك، حيث يركز التعلم الآلي على تطوير برامج الكمبيوتر بحيث تستطيع الوصول إلى البيانات واستخدامها لتعليم أنفسها بشكلٍ آليٍّ.
التعرف على الكلام (Speech Recognition)
أبرز مجالات الذكاء الاصطناعي التطبيقية، وهو يعني قدرة البرنامج على تحديد الكلمات والعبارات المحكيّة وتحويلها إلى نمطٍ قابلٍ للقراءة آليًّا، إذ يحتوي نظام التعرف على الكلام البدائي على مفرداتٍ وعباراتٍ محددةٍ، كما يتطلب منك التحدث بشكلٍ واضحٍ جدًّا لفهم هذا الكلام، أمّا في الأنظمة الحديثة الأكثر تطورًا فإنّها قد أصبحت تمتلك القدرة على فهم ما يُقال في حالات التكلم بصورةٍ طبيعيةٍ.

هل يصبح الذكاء الاصطناعي إنسانا؟

يمكنك إعطاء نظام ذكاء اصطناعي جميع البيانات الموجودة في العالم، لكن النتيجة ستكون أنه لا يزال لا يمثل أو يفهم كل إنسان على وجه الأرض، ولن يكون قادرا على فهم كل ما يستطيع البشر فهمه، وذلك لأننا شخصيات متعددة الأبعاد ومعقدة، نقع خارج نطاق البيانات الثنائية الأبعاد التي تستخدمها الآلات لفهم الأشياء.

ويقوم المطورون بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي وتوجيهها من أجل الأفراد الذين يستخدمونها، وعلى هذا النحو؛ فالأمر متروك لكل شخص لاختيار كيفية تفاعله مع هذه الأنظمة وتحديد المعلومات التي يشاركها معها، لذلك فالإنسان هو من يقرر مقدار ما يتعلمه الذكاء الاصطناعي عنه.

خصائص الذكاء الاصطناعي في التعليم

وصول عالمي إلى التعلم على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع
تتيح الأدوات المتاحة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى التعلم لجميع الطلاب في أي وقت ومن أي مكان ويتعلم كل طالب وفقًا لسرعته الخاصة ويسهل عليه استكشاف ما يناسبه دون انتظار معلم. بالإضافة إلى ذلك يمكن للطلاب من جميع أنحاء العالم الوصول إلى تعليم عالي الجودة دون تكبد نفقات السفر والمعيشة.
التدريس:
على الرغم من أنه من المألوف أن يطلب الطلاب مساعدة إضافية خارج الفصل الدراسي إلا أن العديد من المعلمين ليس لديهم وقت فراغ للطلاب ويُعد مدرسو الذكاء الإصطناعي وروبوتات الدردشة حلاً مثاليًا في هذه السيناريوهات لكن لا يمكن لأي روبوت محادثة أن يحل محل المعلم و بالرغم من ذلك يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تساعد الطلاب على صقل مهاراتهم وتحسين نقاط الضعف خارج الفصل الدراسي فالذكاء الاصطناعي يوفر تجربة تعليمية فردية دون الحاجة إلى وجود مدرس للإجابة على الأسئلة في جميع ساعات اليوم. و يمكن لروبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي الإجابة على أسئلة الطلاب بسرعة.
ردود سريعة:
ليس هناك ما هو أكثر إحباطًا من طرح سؤال ثم انتظار الإجابة عليه بعد ثلاثة أيام فغالبًا ما يتعرض المعلمون وأعضاء هيئة التدريس لأسئلة متكررة يوميًا ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الطلاب في العثور على إجابات لأسئلتهم الأكثر شيوعًا في ثوانٍ من خلال دعم التشغيل الآلي و لا يؤدي هذا فقط إلى توفير الكثير من الوقت للمعلمين ولكنه يساعد الطلاب أيضًا على قضاء وقت أقل في تتبع الإجابات أو انتظار الرد على أسئلتهم.
التخصيص:
يعد التخصيص أحد أكبر الاتجاهات في التعليم فباستخدام الذكاء الاصطناعي ، أصبح لدى الطلاب الآن نهج شخصي لبرامج التعلم بناءً على تجاربهم وتفضيلاتهم الفريدة ويمكن أن يتكيف الذكاء الاصطناعي مع مستوى معرفة كل طالب وسرعة التعلم والأهداف المرجوة حتى يحصل على أقصى استفادة من تعليمه بالإضافة إلى ذلك يمكن للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل تاريخ التعلم السابق للطلاب وتحديد نقاط الضعف وتقديم الدورات الأكثر ملاءمة للتحسين مما يوفر العديد من الفرص لتجربة تعليمية مخصصة.

ما دور الذكاء الاصطناعي في التعليم

يمكن للبيانات التي تدعمها أنظمة الذكاء الاصطناعي تغيير كيفية قيام المدارس بالعثور على الطلاب وتعليمهم ودعمهم فإن عملية جمع البيانات الذكية، التي تدعمها أنظمة الكمبيوتر الذكية، تقوم بالفعل بإجراء تغييرات على كيفية تفاعل الكليات مع الطلاب المحتملين والحاليين ومن التجنيد إلى مساعدة الطلاب على اختيار أفضل الدورات، تساعد أنظمة الكمبيوتر الذكية على جعل كل جزء من تجربة الكلية أكثر تخصيصًا لتلبية احتياجات الطلاب وأهدافهم وتلعب أنظمة استخراج البيانات دورًا أساسيًا في المشهد الأكثر ارتفاعًا اليوم، إلا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى مزيد من التغيير في التعليم العالي والمبادرات جارية بالفعل في بعض المدارس لتزويد الطلاب بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تخفف من عملية الانتقال بين الكلية والمدرسة الثانوية.
يمكن للبرامج التي تعتمد على أنظمة الذكاء الاصطناعي منح الطلاب والمعلمين تعليقات مفيدة فلا تقتصر مهام البرمجيات المعتمدة على الذكاء الصناعي على مساعدة المعلمين والطلاب فقط في إعداد الدورات التدريبية التي يتم تخصيصها وفقًا لاحتياجاتهم، ولكنها يمكن أيضًا أن تقدم ملاحظات لكلاهما حول نجاح الدورة التدريبية ككل. تستخدم بعض المدارس، خاصة تلك التي لديها عروض عبر الإنترنت، أنظمة الذكاء الصناعي لمراقبة تقدم الطلاب ولتنبيه الأساتذة عندما يكون هناك مشكلة في أداء الطلاب.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تجعل تعلم التجربة والخطأ أقل ترويعاً فتعتبر التجربة والخطأ جزءًا هامًا من التعلم، ولكن بالنسبة للعديد من الطلاب، فإن فكرة الفشل، أو حتى عدم معرفة الإجابة، هي حالة شلل ولا يحب البعض ببساطة الظهور على الفور أمام أقرانهم أو شخصيات السلطة مثل المدرس ونظام الكمبيوتر ذكي، مصمم لمساعدة الطلاب على التعلم ويمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي للطلاب طريقة للتعلم والتعلم في بيئة خالية من الأحكام نسبياً، خاصة عندما يستطيع معلمو الذكاء الاصطناعي تقديم حلول للتحسين وفي الواقع، أنظمة الذكاء الاصطناعي هي الشكل المثالي لدعم هذا النوع من التعلم، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها غالباً ما تتعلم من خلال طريقة التجربة والخطأ.

الذكاء الإصطناعي سيكون له تأثير إيجابي كبير على حياة البشر من زيادة الفعالية والراحة في كثير من تفاصيل الحياة اليومية، لكن هناك سلبيات متوقعة على حياة البشر، من أبرزها:

فقدان الوظائف

سيتم استبدال الكثير من الوظائف بعميل ذكاء إصطناعي يقوم بنفس المهام التي يقوم بها البشر، وبكفاءة أعلى وتكلفة أقل بكثير ودون كلل أو ملل. مما يجعل الاستغناء عن الموظف هو الحل الوحيد للمؤسسة التي تريد البقاء في السوق وتنافس البقية. المقالة السابقة

زيادة الفارق في الدخل بين الأغنياء والفقراء

حيث بسبب فقد الكثير من وظائفهم سينتج عنه انخفاض دخل بعض الطبقات، يقابله إنتاجية عالية جداً من الشركات. حيث يحقق ذلك أرباحاً طائلة لتلك الشركات التي تسرع في تبني هذه التقنيات. النتيجة أن أرباب العمل ستزداد ثرواتهم بشكل كبير. أمازون بلغت قيمتها السوقية ترليون دولار، وصاحبها بيزوس ثروته 110 مليار دولار!! زيادة الفارق في الدخل (income gap) يقلل من استقرار المجتمع ككل، وقد يسبب إضطرابات مما يستدعي النظر المسبق في التداعيات.

بلغت القيمة السوقية لأمازون ترليون دولار في 2018، وثروة مؤسسها <جف بيزوس> تجاوزت المئة مليار دولار ليصبح أغنى رجل في العالم. مجموع ثروة أغنى 9 أشحاص في العالم تتجازز دخل 4 مليار نسمة

سباق تسلح عالمي باستخدام الذكاء الإصطناعي

حيث يمكن استخدام هذه التقنيات في الطائرات بدون طيار وغيرها من الأسلحة التي قد تسبب الدمار. المشكلة أن تطوير مثل هذه التقنيات أصبح من السهل ومتوفر، وقد ينتج عنه توفرها في أيدي غير مضمونة في أماكن مختلفة في العالم. حيث لا توجد اتفاقات دولية تحد من هذه التقنية، مما يشكل خطر دولي على المدنيين وعلى الدول. بعض العلماء في شركة قوقل وقعوا اتفاقية تمنع استخدام الذكاء الإصطناعي لأغراض عسكرية.

انحياز الذكاء الإصطناعي ضد بعض العرقيات والأجناس

المشكلة أنه كل هذه التقنيات يتم تدريبها باستخدام الكثير من البيانات. هذه البيانات يتم تجميعها عادة من فئة متعلمة ومخملية بخصائص معينة، ذلك يجعل البيانات منحازة وبالتالي الذكاء الإصطناعي الناتج سيُصبِح منحاز. مثال: الكثير من الشركات تستخدم خوارزميات للتنبؤ بفعالية الموظف قبل قبوله في الوظيفة، وقد تحرمه من الوظيفة في حال كان التنبؤ سيّء. فقد تقوم الخوارزمية (algorithm) بتفضيل ذوي البشرة البيضاء على ذوي البشرة السمراء في الوظيفة بناءً على إحصائيات معينة تفضل البيض تم استخدامها في تدريب الخوارزمية!! هناك بعض المنظمات التي قامت مؤخراً تهدف لنشر ثقافة العدل في الذكاء الإصطناعي وشركات تعمل على تقليل الانحياز (bias) للذكاء الاصطناعي، مثل شركة Kairos.

بعض تقنيات الذكاء الإصطناعي (مثل التعرف على الوجه) لا تعمل بشكل جيد مع ذوي البشرة السمراء بسبب الانحياز في البيانات التي استخدمت في تدريبها

انعدام الخصوصية الشخصية

حيث أنه هذه الأدوات التقنية الجديدة تطلب من المستخدم تزويد البيانات حتى تتيح توفير خدمات مقننة، إذا لم يزود العميل بياناته الشخصية فلن يحصل على المميزات التي يحصل عليها العملاء الآخرين، مما يشكل ضغط من أجل التخلي عن الخصوصية وتزويد الشركة ببيانات شخصية من أجل الراحة (trading privacy for convenience). في عام 2018 ظهرت فضيحة سوء استخدام بينات المستخدمين لشركة فيس بوك من قبل طرف ثالث، مما استدعى التحقيق مع <زاكربرج> مدير الشركة في مجلس الشيوخ الأمريكي. هناك بعض المحاولات لاستخدام تقنية البلوكتشين من أجل وضع البيانات في محتوى الجميع وتطوير ذكاء اصطناعي دون منحها للشركات مثل مبادرة Open Mined، لكن ما زالنا في مراحل أولية.

تم بحمد الله