أحدث 7 اتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي

تتحدث ليزلي ميريديث من موقع «بريكبولك» مع الدكتور غولشان سينغ، مدير تحليل بيانات المشتريات في شركة «هانتسمان»، والأستاذ المساعد في كلية كولين للهندسة بجامعة هيوستن.

الدكتور سينغ ليس خبير البيانات المتحفظ النموذجي، وهو ما اكتشفته خلال مكالمتنا الهاتفية التي تناولنا فيها هذا الموضوع. إن أسلوبه الودود وذكاءه السريع يجعلان منه شخصًا محبوبًا على الفور. إنه يزخر بالأفكار المستمدة من سنوات طويلة من الخبرة العملية. وإذا كنت ترغب في التحدث عن الذكاء الاصطناعي، فهو الشخص المناسب لذلك.

ورغم أن التوقعات طويلة الأمد بشأن القوى العاملة البشرية ستنطوي على بعض التحديات، فإنك لن تخرج من المحادثة وأنت تفكر بأن «النهاية قريبة»، كما يحدث بعد تصفح العناوين الرئيسية في تطبيق الأخبار الخاص بك. بل ستفكر بدلاً من ذلك في الحلول الممكنة.

تتطور قدرات الذكاء الاصطناعي بسرعة. سألت الدكتور سينغ عن أهم الاتجاهات التي يجب متابعتها:

1. الذكاء الاصطناعي التفاعلي
ستقوم القوى العاملة في المستقبل بإنشاء ملايين من الوكلاء الذكيين القادرين على أداء مجموعة واسعة من المهام — سواء كانت معرفية أو بدنية. وسيعمل هؤلاء الوكلاء المستقلون على إعادة تشكيل الصناعات، وإعادة تعريف الأدوار الوظيفية، والتأثير بشكل كبير على سبل كسب الرزق، مما سيؤدي إلى تحول جذري في طريقة إنجاز العمل.

2. النماذج الضخمة جدًا
تمثل نماذج اللغة الضخمة التي تحتوي على تريليونات من المعلمات أو أكثر الحدود الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي. وستتمتع هذه النماذج فائقة الحجم بالقدرة على معالجة مشكلات بالغة التعقيد في مجالات متنوعة — من العلوم والهندسة واللوجستيات إلى الأعمال والرعاية الصحية — مما يفتح الباب أمام حلول كانت في السابق بعيدة المنال.

3. النماذج الصغيرة جدًا
كما نرى نماذج متخصصة للغاية مصممة للتعامل مع تحديات محددة وضيقة النطاق. إن استخدام نموذج لغوي ضخم (LLM) في المهام البسيطة اليومية يعد أمراً غير فعال ومكلفاً، تماماً مثل استخدام شاحنة كبيرة للذهاب سريعاً لشراء البقالة. توفر النماذج الصغيرة حلولاً خفيفة الوزن وفعالة من حيث التكلفة للعمليات الروتينية دون المساس بالأداء.

4. ذاكرة شبه لا نهائية
تخيل رقائق متطورة أو مراكز بيانات ضخمة قادرة على تخزين البيانات على نطاق يكاد لا يُصدق. قد يعني هذا تسجيل كل تفاصيل حياة الشخص وحفظها، مما يؤدي في الأساس إلى إنشاء أرشيف رقمي شخصي، يشبه إلى حد كبير «جارفيس» من أفلام «آيرون مان»، ولكنه متاح للجميع.

5. التعزيز بمساهمة بشرية
يصف هذا التقرير اندماج الذكاء البيولوجي والذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الأنظمة بالتعاون مع البشر، الذين يتولون الإشراف واتخاذ القرارات، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي المهام المتكررة والمعقدة.

6. حساب وقت الاستدلال
تعد هذه القدرة أساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعمل في الوقت الفعلي، مثل المركبات ذاتية القيادة، وكشف الاحتيال، ومراقبة الرعاية الصحية، والأمن السيبراني، والتعرف على الصوت. وفي حين أن بعض التنبؤات لا تتطلب سوى موارد محدودة، فإن بعضها الآخر يتطلب قدرة حاسوبية كبيرة. ويشكل تقديم استنتاجات دقيقة على الفور تحديًا كبيرًا، لكن التقدم السريع في مجال الأجهزة والحوسبة الموزعة يمهد الطريق لتطبيق الذكاء الاصطناعي الحقيقي في الوقت الفعلي وعلى نطاق واسع.

7. حالات استخدام أكثر تقدماً
تخيل أن تتطور نماذج اللغات الضخمة لتصبح أنظمة مستقلة قادرة على تنسيق مشاريع معقدة، وإدارة القوى العاملة على مستوى العالم، وتشغيل أساطيل كاملة، والإشراف على عمليات الشراء بأقل تدخل بشري ممكن. وبالإضافة إلى إتقان العمليات التشغيلية، يمكن لهذه النماذج أن توسع آفاق المعرفة البشرية، وتغامر بالدخول إلى مجالات كان يُعتقد في السابق أنها بعيدة المنال، وتحل مشكلات طالما اعتُبرت مستعصية على الحل.

مع انتهاء حديثنا، بات من الواضح أن تقدم الذكاء الاصطناعي، في رأي الدكتور سينغ، ليس مسألة تتعلق بـ«ما إذا كان سيحدث» أو «متى سيحدث»، بل بمدى التقدم الذي سيحققه قبل أن نتمكن نحن البقية من التكيف معه. وبالنسبة للقطاع الصناعي، يعني ذلك الاستعداد للتغييرات الجذرية التي بدأت بالفعل.

سيكون نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي في البرامج المدعومة من الدولة في دول مجلس التعاون الخليجي محور جلسة نقاش على المسرح الرئيسي في معرض "بريكبولك الشرق الأوسط". الذكاء الاصطناعي في العمل: من المرحلة التجريبية إلى الأداء، التي يديرها الدكتور سفين هيرمان، أستاذ اللوجستيات وإدارة سلسلة التوريد في كلية نورثرن للأعمال (NBS)، ستعقد يوم الخميس 5 فبراير من الساعة 2:00 مساءً إلى 2:45 مساءً.