أحدث 7 اتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي

تتحدث ليزلي ميريديث من موقع «Breakbulk» مع الدكتور غولشان سينغ، مدير تحليلات 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 أجريناها لمناقشة هذا الموضوع. إن أسلوبه الودود وذكاءه السريع يجعلان منه شخصًا يحظى بإعجاب الفور. إنه مليء بالأفكار المستمدة من سنوات من الخبرة في المجال الصناعي. وإذا أردت التحدث عن الذكاء الاصطناعي، فهو الشخص المناسب لذلك.

ورغم أن التوقعات طويلة الأمد للقوى 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 الفاعل
ستقوم القوى العاملة في المستقبل بإنشاء ملايين الوكلاء الذكيين القادرين على أداء مجموعة واسعة من المهام — سواء كانت قائمة على المعرفة أو جسدية. وستعمل هذه الوكلاء المستقلون على إعادة تشكيل الصناعات، وإعادة تعريف الأدوار الوظيفية، والتأثير بشكل كبير على سبل كسب الرزق، مما سيؤدي إلى تحول عميق في طريقة إنجاز العمل.

2. النماذج الضخمة جدًّا
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 — بدءًا من العلوم والهندسة، مرورًا باللوجستيات، وصولًا إلى الأعمال والرعاية الصحية — مما يفتح الباب أمام حلول كانت في السابق بعيدة المنال.

3. النماذج الصغيرة جدًّا
كما نرى نماذج شديدة التخصص مصممة لمواجهة تحديات محددة وضيقة النطاق. إن استخدام نموذج لغة ضخم (LLM) في المهام البسيطة اليومية يعد أمراً غير فعال ومكلفاً، تماماً مثل استخدام شاحنة كبيرة للذهاب سريعاً لشراء البقالة. وتوفر النماذج الصغيرة حلولاً خفيفة الوزن وفعالة من حيث التكلفة للعمليات الروتينية دون المساس بالأداء.

4. ذاكرة شبه لا نهائية
تخيل رقائق إلكترونية متطورة أو مراكز بيانات ضخمة قادرة على تخزين البيانات على نطاق يكاد لا يُتصور. وقد يعني ذلك تسجيل كل تفاصيل حياة الشخص وحفظها، مما يؤدي في الأساس إلى إنشاء أرشيف رقمي مخصص لكل فرد، على غرار «جارفيس» في أفلام «آيرون مان»، ولكنه متاح للجميع.

5. التعزيز بمساهمة الإنسان
يصف هذا التقرير الاندماج بين 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 ضئيلة، فإن بعضها الآخر يتطلب قدرة حاسوبية كبيرة. ويُعد تقديم استنتاجات دقيقة على الفور تحديًا كبيرًا، لكن التطورات السريعة في مجال الأجهزة والحوسبة الموزعة تمهد الطريق لتطبيق الذكاء الاصطناعي الحقيقي في الوقت الفعلي على نطاق واسع.

7. حالات استخدام أكثر تقدماً
تخيل أن تتطور نماذج اللغة الكبيرة لتصبح أنظمة ذاتية التشغيل قادرة على تنسيق مشاريع معقدة، وإدارة القوى العاملة على مستوى العالم، وتشغيل أساطيل كاملة، والإشراف على عمليات الشراء بأقل تدخل بشري ممكن. وإلى جانب إتقان العمليات التشغيلية، يمكن لهذه النماذج أن توسع آفاق المعرفة البشرية، وتخوض غمار 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، من وجهة نظر الدكتور سينغ، ليس مسألة «إذا» أو «متى»، بل إلى أي مدى سيصل قبل أن نتمكن نحن البقية من التكيف معه. وبالنسبة للقطاع الصناعي، فإن هذا يعني التخطيط لمواجهة الاضطرابات التي بدأت بالفعل.

سيكون نشر تقنية الذكاء الاصطناعي في البرامج المدعومة من الدولة في دول مجلس التعاون الخليجي محور جلسة نقاش على المسرح الرئيسي في معرض «Breakbulk Middle East». الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية: من المرحلة التجريبية إلى الأداء، التي يديرها الدكتور سفين هيرمان، أستاذ اللوجستيات وإدارة سلسلة التوريد في كلية NBS Northern Business School، ستُعقد يوم الخميس 5 فبراير من الساعة 2:00 مساءً إلى 2:45 مساءً.