على الرغم من أنه ليس دائمًا واضحًا، فقد أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا ثابتًا من الحياة اليومية لملايين الأشخاص لسنوات. تعد المساعدات الافتراضية مثل "سيري" و"أليكسا" أمثلة رئيسية على كيفية دعم الذكاء الاصطناعي للبشر بطرق متنوعة، ولو من خلال تسهيل الأمور وجعلها أكثر راحة.
ومع ذلك، عندما ظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل "ChatGPT" فجأة، بقدرته المذهلة على محاكاة الاستجابات البشرية وإتاحته للجميع عبر أجهزة الكمبيوتر، أدى ذلك إلى دفع النقاشات حول التعلم الآلي والأخلاقيات إلى الواجهة العامة. وأصبحت مفاهيم مثل التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، والشبكات العصبية جزءًا من الحوارات اليومية، سواء في المجال المهني أو حتى في الحياة الشخصية.
ومع ذلك، عندما ظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل "ChatGPT" فجأة، بقدرته المذهلة على محاكاة الاستجابات البشرية وإتاحته للجميع عبر أجهزة الكمبيوتر، أدى ذلك إلى دفع النقاشات حول التعلم الآلي والأخلاقيات إلى الواجهة العامة. وأصبحت مفاهيم مثل التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، والشبكات العصبية جزءًا من الحوارات اليومية، سواء في المجال المهني أو حتى في الحياة الشخصية.
بالنسبة لأولئك غير الملمين بعلم الحاسوب، قد يكون من الصعب استيعاب الجوانب المتعددة للذكاء الاصطناعي وتأثيراتها. في هذا المقال، سنوضح ماهية الذكاء الاصطناعي، وكيف يعمل، والفرق بين التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، والمزيد. لنبدأ!
فهم الأساسيات: ما هو الذكاء الاصطناعي؟
في جوهره، يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى قدرة الآلات أو أنظمة الكمبيوتر على تنفيذ المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. يتضمن ذلك برمجة الأنظمة لتحليل البيانات، والتعلم من التجارب، واتخاذ قرارات ذكية – تحت توجيه المدخلات البشرية. أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي شيوعًا هي المساعدات الافتراضية مثل "سيري" و"أليكسا"، لكن هناك العديد من التطبيقات الأخرى لهذه التقنية.
يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على إحداث ثورة في مختلف الصناعات من خلال تمكين الآلات من حل المشكلات المعقدة والتفكير بطرق بديهية، متجاوزًا مجرد الأتمتة التقليدية. يشمل ذلك العديد من المجالات الفرعية والتقنيات، مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية.
يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على إحداث ثورة في مختلف الصناعات من خلال تمكين الآلات من حل المشكلات المعقدة والتفكير بطرق بديهية، متجاوزًا مجرد الأتمتة التقليدية. يشمل ذلك العديد من المجالات الفرعية والتقنيات، مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية.
بناء ذكاء اصطناعي مسؤول
يمتلك الذكاء الاصطناعي قدرة هائلة على تحليل كميات ضخمة من البيانات والتصرف بناءً عليها في ثوانٍ، مما يجعله تقنية قوية للغاية. وكما هو الحال مع أي تقنية قوية، من الضروري تنفيذها بشكل مسؤول لتحقيق أقصى استفادة منها مع تقليل آثارها السلبية إلى الحد الأدنى.
على سبيل المثال، إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات غير مدققة، فقد يعكس تحيزات ضارة تتعلق بالعرق أو الدين أو الخلفية الاجتماعية أو غيرها من الخصائص البشرية. وقد يكون لهذا تأثير كارثي إذا تم دمجه في أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مجالات مثل الرعاية الصحية أو التوظيف أو القانون أو التطبيقات الأخرى التي تتعامل مع البشر مباشرة.
ومن بين المخاوف الأخلاقية الرئيسية الأخرى المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مسألة الخصوصية. مع قيام أنظمة الذكاء الاصطناعي بجمع كميات هائلة من البيانات من قواعد البيانات حول العالم، يصبح من الضروري ضمان حماية المعلومات الشخصية واستخدامها بمسؤولية. على سبيل المثال، تثير تقنية التعرف على الوجه، المستخدمة غالبًا في أنظمة الأمن أو منصات التواصل الاجتماعي، تساؤلات حول الموافقة وإمكانية إساءة الاستخدام.
يعد ضمان تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة أمرًا بالغ الأهمية لضمان تقدمه بشكل آمن وموثوق وأخلاقي. ولكن كيف يمكن معالجة مسألتي الشفافية والتفسير في سياق الذكاء الاصطناعي المسؤول؟
على سبيل المثال، إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات غير مدققة، فقد يعكس تحيزات ضارة تتعلق بالعرق أو الدين أو الخلفية الاجتماعية أو غيرها من الخصائص البشرية. وقد يكون لهذا تأثير كارثي إذا تم دمجه في أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مجالات مثل الرعاية الصحية أو التوظيف أو القانون أو التطبيقات الأخرى التي تتعامل مع البشر مباشرة.
ومن بين المخاوف الأخلاقية الرئيسية الأخرى المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مسألة الخصوصية. مع قيام أنظمة الذكاء الاصطناعي بجمع كميات هائلة من البيانات من قواعد البيانات حول العالم، يصبح من الضروري ضمان حماية المعلومات الشخصية واستخدامها بمسؤولية. على سبيل المثال، تثير تقنية التعرف على الوجه، المستخدمة غالبًا في أنظمة الأمن أو منصات التواصل الاجتماعي، تساؤلات حول الموافقة وإمكانية إساءة الاستخدام.
يعد ضمان تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة أمرًا بالغ الأهمية لضمان تقدمه بشكل آمن وموثوق وأخلاقي. ولكن كيف يمكن معالجة مسألتي الشفافية والتفسير في سياق الذكاء الاصطناعي المسؤول؟
ما هو التعلم الآلي؟
في جوهره، يشير التعلم الآلي إلى قدرة نظام الكمبيوتر على التعلم من البيانات دون الحاجة إلى برمجته بشكل صريح. أحد الأمثلة على ذلك هو تصفية الرسائل غير المرغوب فيها في البريد الإلكتروني. من خلال اكتشاف أنماط متشابهة في الرسائل المزعجة، يمكن لأنظمة البريد الإلكتروني التعرف على الرسائل المفيدة وحجب تلك غير المرغوب فيها عن صندوق الوارد.
ولكن كيف يعمل التعلم الآلي؟ كل شيء يبدأ بالبيانات، والكثير منها. يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعات بيانات ضخمة، حيث تتعلم تحليلها لاكتشاف الأنماط والعلاقات والاتجاهات. يمكن بعد ذلك استخدام هذه الأنماط لاتخاذ قرارات أو تقديم تنبؤات بناءً على بيانات جديدة لم تتم مشاهدتها من قبل.
ولكن كيف يعمل التعلم الآلي؟ كل شيء يبدأ بالبيانات، والكثير منها. يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعات بيانات ضخمة، حيث تتعلم تحليلها لاكتشاف الأنماط والعلاقات والاتجاهات. يمكن بعد ذلك استخدام هذه الأنماط لاتخاذ قرارات أو تقديم تنبؤات بناءً على بيانات جديدة لم تتم مشاهدتها من قبل.
ما هو التعلم العميق؟
غالبًا ما يتم استخدام مصطلحي التعلم العميق والتعلم الآلي بالتبادل، لكن هناك فرق بينهما. التعلم العميق هو أحد فروع التعلم الآلي، لكنه قادر على تحليل أنواع أكثر تعقيدًا من البيانات وإجراء عمليات أكثر تقدمًا. يعتمد التعلم العميق على بنية وعمل الدماغ البشري، وتحديدًا الطريقة التي تتصل بها الخلايا العصبية وتعمل معًا لمعالجة المعلومات. وهذا يسمح له بإجراء تنبؤات أكثر دقة وعمقًا بناءً على البيانات.
على سبيل المثال، في التعلم الآلي الأساسي، يمكن للكمبيوتر أن يتعلم التعرف على الطيور في الصور. بعد تدريبه على صور الطيور والحيوانات الأخرى أو الأشياء، يتعلم الكمبيوتر التمييز بينها من خلال التعرف على السمات الفريدة للطيور، مثل الأجنحة والمناقير.
أما التعلم العميق، فيأخذ هذا المفهوم إلى مستوى أكثر تقدمًا. فبالعودة إلى مثال الطيور، يمكن للتعلم العميق أن يتعرف ليس فقط على السمات الأساسية للطيور، ولكن أيضًا على تفاصيل دقيقة مثل أنماط الريش، مما يجعله أكثر دقة في التعرف على الطيور، بل وحتى في التفريق بين النسور والحمام.
على سبيل المثال، في التعلم الآلي الأساسي، يمكن للكمبيوتر أن يتعلم التعرف على الطيور في الصور. بعد تدريبه على صور الطيور والحيوانات الأخرى أو الأشياء، يتعلم الكمبيوتر التمييز بينها من خلال التعرف على السمات الفريدة للطيور، مثل الأجنحة والمناقير.
أما التعلم العميق، فيأخذ هذا المفهوم إلى مستوى أكثر تقدمًا. فبالعودة إلى مثال الطيور، يمكن للتعلم العميق أن يتعرف ليس فقط على السمات الأساسية للطيور، ولكن أيضًا على تفاصيل دقيقة مثل أنماط الريش، مما يجعله أكثر دقة في التعرف على الطيور، بل وحتى في التفريق بين النسور والحمام.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية والتفاعل معها. تشمل معالجة اللغة الطبيعية مجموعة واسعة من التقنيات التي تسمح للكمبيوتر بفهم بنية اللغة البشرية ومعناها. وتتضمن مهام مثل التعرف على الكلام، وفهم اللغة الطبيعية، وتوليد اللغة الطبيعية.
من خلال تحليل اللغة وتفسيرها، تمكن تقنيات NLP أجهزة الكمبيوتر من استخراج المعلومات المفيدة، والإجابة على الأسئلة، وإجراء المحادثات. على سبيل المثال، يمكن للمساعدات الافتراضية مثل "أليكسا" فهم الأسئلة وتقديم معلومات حول درجة الحرارة الخارجية، أو عناوين الأخبار، أو حتى متوسط وزن الحوت القاتل (الأوركا).
من خلال تحليل اللغة وتفسيرها، تمكن تقنيات NLP أجهزة الكمبيوتر من استخراج المعلومات المفيدة، والإجابة على الأسئلة، وإجراء المحادثات. على سبيل المثال، يمكن للمساعدات الافتراضية مثل "أليكسا" فهم الأسئلة وتقديم معلومات حول درجة الحرارة الخارجية، أو عناوين الأخبار، أو حتى متوسط وزن الحوت القاتل (الأوركا).
ما هي الشبكات العصبية وكيف تعمل؟
تخيل الدماغ البشري: شبكة مكونة من مليارات الخلايا العصبية التي تستقبل المعلومات من العالم الخارجي، وتنقلها إلى أجزاء أخرى من الدماغ، وتفسرها بناءً على التجارب السابقة، ثم ترسل استجابة مناسبة.
الشبكات العصبية الاصطناعية هي نماذج رياضية تتيح التعلم العميق. في جوهرها، تحاكي الشبكات العصبية طريقة عمل الدماغ البشري. فهي تتكون من طبقات من العقد المتصلة – تُعرف باسم العصبونات الاصطناعية أو Perceptrons – حيث يستقبل كل عصبون اصطناعي مدخلات، ويجري عليها عمليات حسابية، ثم ينتج مخرجات. يتم تمرير هذه المخرجات إلى الطبقة التالية من العصبونات، مما يخلق هيكلًا هرميًا لمعالجة المعلومات.
الشبكات العصبية الاصطناعية هي نماذج رياضية تتيح التعلم العميق. في جوهرها، تحاكي الشبكات العصبية طريقة عمل الدماغ البشري. فهي تتكون من طبقات من العقد المتصلة – تُعرف باسم العصبونات الاصطناعية أو Perceptrons – حيث يستقبل كل عصبون اصطناعي مدخلات، ويجري عليها عمليات حسابية، ثم ينتج مخرجات. يتم تمرير هذه المخرجات إلى الطبقة التالية من العصبونات، مما يخلق هيكلًا هرميًا لمعالجة المعلومات.
ما هو نظام إدارة الذكاء الاصطناعي؟
نظام إدارة الذكاء الاصطناعي هو بمثابة العقل المدبر لكيفية تعامل المنظمة مع مشاريع الذكاء الاصطناعي. يتمحور حول وضع القواعد والأساليب لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة وفعالة. يساعد هذا النظام في إدارة كل شيء، بدءًا من تقييم المخاطر وصولًا إلى تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.
يمكن تشبيه ذلك بخارطة طريق لاستخدام الذكاء الاصطناعي بحكمة مع تطور التكنولوجيا. يضع إطار إدارة الذكاء الاصطناعي نهجًا منظمًا لإدارة المخاطر والفرص المرتبطة بهذه التقنية، ويغطي مكونات رئيسية مثل الشفافية، وقابلية التفسير، والاستقلالية. كما يوفر إرشادات واضحة للمنظمات حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع اللوائح المتطورة، مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي (EU AI Act).
يمكن تشبيه ذلك بخارطة طريق لاستخدام الذكاء الاصطناعي بحكمة مع تطور التكنولوجيا. يضع إطار إدارة الذكاء الاصطناعي نهجًا منظمًا لإدارة المخاطر والفرص المرتبطة بهذه التقنية، ويغطي مكونات رئيسية مثل الشفافية، وقابلية التفسير، والاستقلالية. كما يوفر إرشادات واضحة للمنظمات حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع اللوائح المتطورة، مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي (EU AI Act).
المعايير والذكاء الاصطناعي
تتمثل مهمة المنظمة الدولية للمعايير (ISO) في وضع معايير معترف بها عالميًا عبر مختلف الصناعات، ولا يُستثنى الذكاء الاصطناعي من ذلك.
توفر المعايير الدولية للذكاء الاصطناعي إطارًا يوجه الاستخدام المسؤول والأخلاقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي. تغطي هذه المعايير مجالات مثل الخصوصية، والتحيز، والشفافية، والمساءلة. من خلال الالتزام بهذه المعايير، يمكن للمنظمات ضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها عادلة وشفافة وتلتزم بالمبادئ الأخلاقية.
كما تتناول معايير ISO قابلية التشغيل البيني والتوافق بين أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يضمن قدرتها على العمل معًا بسلاسة وتبادل البيانات بكفاءة. يكتسب هذا الجانب أهمية متزايدة مع اندماج الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات والتطبيقات.
ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي واعتماده بشكل متزايد، سيصبح تطوير معايير صارمة أمرًا أساسيًا لضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي تقنية تُستخدم للخير.
توفر المعايير الدولية للذكاء الاصطناعي إطارًا يوجه الاستخدام المسؤول والأخلاقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي. تغطي هذه المعايير مجالات مثل الخصوصية، والتحيز، والشفافية، والمساءلة. من خلال الالتزام بهذه المعايير، يمكن للمنظمات ضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها عادلة وشفافة وتلتزم بالمبادئ الأخلاقية.
كما تتناول معايير ISO قابلية التشغيل البيني والتوافق بين أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يضمن قدرتها على العمل معًا بسلاسة وتبادل البيانات بكفاءة. يكتسب هذا الجانب أهمية متزايدة مع اندماج الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات والتطبيقات.
ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي واعتماده بشكل متزايد، سيصبح تطوير معايير صارمة أمرًا أساسيًا لضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي تقنية تُستخدم للخير.