كيف يعمل الذكاء الاصطناعي وما هي مخاطره؟

لم يعد الذكاء الاصطناعي حكرا على الأفلام والخيال العلمي؛ بل أصبح حقيقة تتجسّد في تفاصيل حياتنا اليومية، بدءا من التطبيقات على هواتفنا الذكية، ووصولا إلى الأنظمة الطبية المتقدّمة والسيارات التي تقود نفسها بنفسها.

ويعد الذكاء الاصطناعي ثورة تقنية تتسارع وتيرتها وتضاعف تأثيرها على مجتمعاتنا واقتصاداتنا بمرور الوقت، حتى ذهب بعض الخبراء إلى تشبيهها بالتحولات الكبرى مثل الثورة الصناعية.

في هذا التقرير، نحاول تعريف ماهية الذكاء الاصطناعي، ونستعرض آلية عمله وأنواعه، وأبرز تطبيقاته وفوائده، إلى جانب رصد التحديات والمخاطر التي قد تنجم عنه، وكيف يمكن للأفراد والدول والشركات الاستفادة من هذه التقنية التي باتت مرشحة لتغيير وجه العالم.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يُعرِّف موقع Google Cloud الذكاء الاصطناعي بأنّه “مجموعة من التقنيات التي تمكّن الحواسيب من أداء وظائف متقدمة كالقدرة على الرؤية وفهم اللغة وتحليل البيانات وتقديم التوصيات وغيرها”.

ويعد الذكاء محاولة برمجية لمحاكاة قدرات العقل البشري على التعلم والتفكير، ولكن عبر مسارات رياضية وخوارزمية معقدة بدلا من الخلايا العصبية الحية.

ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري؟

الذكاء البشري: يتميّز بالوعي الذاتي والقدرة على الإبداع والتعاطف والتكيف مع ظروف بيئية واجتماعية متباينة.

الذكاء الاصطناعي: ينحصر في نطاق المهام التي يتم تدريبه عليها، مستخدمًا البيانات والخوارزميات لتحقيق نتائج تفوق البشر أحيانًا في تلك المهام المحددة، لكنّه يفتقر إلى المشاعر والوعي بالذات.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

يرتكز الذكاء الاصطناعي على علم التعلّم الآلي (Machine Learning)، الذي وصفته Coursera بأنه “قلب” هذه التقنية. تُدرَّب الخوارزميات على كميات كبيرة من البيانات لاستخلاص الأنماط وتوقع النتائج. فكلما ازدادت البيانات، أصبح النظام أكثر قدرة على اتخاذ قرارات دقيقة.

ويعتمد نجاح أي نظام ذكاء اصطناعي بدرجة كبيرة على جودة البيانات التي يتلقاها. فكلما كانت البيانات أكثر تنوعًا وشمولًا، اقترب الذكاء الاصطناعي من محاكاة أدق لأنماط الواقع، بينما قد يتسبب شُحّ البيانات أو تحيّزها في نتائج غير موثوقة أو قرارات خاطئة.

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟

بحسب TechTarget، تتعدد تصنيفات الذكاء الاصطناعي، لكن أبرزها يقوم على مدى قدرته على محاكاة الذكاء البشري.

الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI): يُطلق عليه أيضًا اسم “الذكاء الاصطناعي الضعيف”، وهو متخصص في مهمة أو نطاق ضيق، مثل المساعدات الصوتية أو أنظمة التوصيات.

الذكاء الاصطناعي العام (General AI): الهدف الأسمى في عالم الذكاء الاصطناعي، إذ يُفترض به أن يتعلم من سياقات مختلفة ويؤدي مهام متنوعة بلا إعادة برمجة. ولا يزال هذا النموذج افتراضيًا ولم يتحقق بعد.

الذكاء الاصطناعي الفائق (Superintelligent AI): مستوى نظري يتجاوز ذكاء البشر، ويُثار حوله جدل مرتبط بالمخاطر المحتملة إذا وصل الذكاء الاصطناعي إلى نقطة تفوّق ذاتي على الإنسان.

أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي

• الرعاية الصحية: استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وتطوير خطط العلاج. يمكن للأنظمة الذكية تحليل صور الأشعة السينية، اتخاذ القرارات الطبية، وحتى تقديم نصائح طبية، كما أشارت Google Cloud.
• التجارة الإلكترونية: تحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت من خلال تقديم توصيات مخصصة للعملاء بناءً على تصرفاتهم واهتماماتهم السابقة.
• السيارات ذاتية القيادة: تطوير وإدارة السيارات التي يمكنها القيادة بدون تدخل بشري، مما يقلل من حوادث الطرق ويحسن من كفاءة التنقل.
• تحليل البيانات الضخمة: استكشاف الأنماط والإحصاءات من كميات هائلة من البيانات، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات.
• الأمن السيبراني: حماية الأنظمة والشبكات من التهديدات الأمنية من خلال مراقبة وتحليل النشاطات غير العادية وتنبيه المسؤولين عند اكتشاف تهديدات محتملة.

ما هي فوائد الذكاء الاصطناعي؟

• تحسين الكفاءة والإنتاجية: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة كبيرة، مما يتيح للشركات زيادة إنتاجيتها وتحسين كفاءتها.
• توفير الوقت والجهد: يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ المهام المعقدة بسرعة وبدقة عالية، مما يوفر الوقت والجهد البشري.
• تحليل البيانات الضخمة بسرعة: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل وفهم كميات كبيرة من البيانات في وقت قصير، مما يوفر رؤى قيمة لإدارة الأعمال.

ما هي تحديات الذكاء الاصطناعي ومخاطره؟

• الأخطار الأخلاقية: إذا كانت البيانات المستخدمة في تدريب النماذج متحيزة، قد تصدر قرارات عنصرية أو تمييزية في حق فئات معينة.
• فقدان الوظائف: يثير توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي مخاوف حقيقية بشأن استبدال بعض الوظائف البشرية، مما قد يتسبب في تحديات اقتصادية واجتماعية.
• قضايا الخصوصية والأمان: يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات الشخصية، ما يفرض ضرورة وضع ضوابط صارمة تضمن حماية معلومات الأفراد والهيئات.
• صعوبة الشرح والتفسير: بعض نماذج التعلّم العميق معقدة بحيث يصعب شرح آلية اتخاذ القرار، ما يشكل تحديًا في قطاعات حيوية كالمجال الطبي والمالي.