باحثة في مجال الذكاء الاصطناعي، اسألني ما تشاء!

مرحبًا بك،

تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي وآليات عمله أصبح محورياً لفهم الأحداث التي تدور في العالم. من الجيد أنك بحثت عن منهج له مسار واضح ومرتب. تعلم لغة برمجة مثل بايثون مفيد جدا للمبتدئين. الممارسة هي المفتاح في تعلم لغة برمجة جديدة؛ فهي تساعدك على تثبيت المفاهيم وزيادة ثقتك بنفسك من خلال تحقيق إنجازات صغيرة ومتتابعة.

أنصحك بالانضمام إلى مجتمعات التعلم عبر الإنترنت، لأنها تحفزك بشكل كبير لفهم ما تدرسه بشكل أعمق والتدريب عليه. هذه المجتمعات توفر بيئة داعمة يمكنك من خلالها طرح الأسئلة، ومشاركة تجاربك، والاستفادة من خبرات الآخرين.

الخطوة الأهم هي أن تبدأ، ولا تتردد في طرح الأسئلة والبحث عن المساعدة عند الحاجة.

أرجو لك التوفيق في رحلتك التعليمية.

لهذا، أتساءل كيف يختلف تطوير أنظمة معالجة اللغة الطبيعية باللغة العربية عن اللغات الأخرى؟

سؤال ممتاز، وملاحظة دقيقة.

اللغة العربية تقابل تحديات كثيرة فيما يتعلق بمعالجتها عند مقارنتها باللغة الإنجليزية. أوضحها اختلاف طريقة الكتابة: الحروف متصلة ببعضها في نفس الكلمة، والحرف الواحد له 3 أشكال (أول ووسط وآخر الكلمة)، والكلمة تتغير حسب التشكيل. هذا لا يعني أن معالجتها مستحيلة، ولكنها تستغرق وقتا أطول. 

هناك نقطة أكثر محورية في تحليل اللغة العربية، وهي تنوع اللهجات المتحدث بها، واختلافها اختلافا تاما عن اللغة الفصحى الرسمية المستخدمة في كتابة الوثائق، والكتب، والأشعار. فليس هناك حاليا من تكون اللغة العربية الفصحى لغته الأمّ؛ لذا فأغلب المستخدمين يتحدثون بخليط بين لهجتين على الأقل. وقد واجهتنا هذه المشكلة في بحثنا؛ إذ لكي يصبح الروبوت يفهم العامية المصرية جيدا، ويتفاعل بشكل صحيح مع المستخدم، تم تدريبه على منشورات من وسائل التواصل بالعامية. وأصبح فهمه للعربية الفصحى أضعف بكثير. 

فعلى سبيل المثال، كلا من اللغتين تختلفان بشكل كبير في: 

• معجم الكلمات: هناك كلمات بالعامية لا وجود لها بالفصحى، والعكس.
• بناء الكلمة
• قواعد بناء الجملة: غالبا تكون الجملة بالفصحى: فعل+فاعل+مفعول له. ذهب الطالب إلى الدرس. بينما في العامية: الطالب راح الدرس.

أين نحن عربيا بمجال الذكاء الاصطناعي؟

السوق العربي متصل بشكل وثيق بالعالم؛ لذا لسنا بمنأى عن التأثر بتطور الذكاء الاصطناعي. أرى أننا نسير بشكل جيد، لدينا كفاءات موجودة في المجال بالفعل. وأطلقت عدة دول جامعات مختصة بمجال الذكاء الاصطناعي، ودورات تدريبية، وغيره. مع ذلك، ما زلنا متأخرين في أن يكون لدينا بنية تحتية ملائمة لاستقبال التطور الحادث. على سبيل المثال، إذا كانت رادارات المرور لرصد السيارات قديمة تكنولوجيا، قد لا تصلح إذا لتكوين شبكة متصلة بالذكاء الاصطناعي لتقوم بتحليل البيانات، وتحسين جودة رصد المخالفات، وإرسال التقارير للجهات المختصة.

وما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي العام وهل سيتفوق على البشر؟

هذا موضوع يطول النقاش فيه، ولكن ليس من المتوقع حدوثه قريبا. لم يصل الذكاء الاصطناعي بعد لدرجة أن يكون له تجربة ذاتية خاصة به كما البشر. يمكنك الاطلاع على نقاشنا هنا من فترة:

الذكاء الاصطناعي يعتمد عادةً على برنامج يقوم بمعالجة البيانات والمعلومات بطريقة تشبه أو تحاكي الإنسان. والمبدأ الرئيسي لعمله هو تعلم الآلة. وهو أساس الكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي حالياً؛ والأمر أشبه بتعليم طفل. تخيل أن لديك 10 صور: بعضها قطط وبعضها كلاب. وتريها كلها للطفل، وتقول له: "كلب" أو "قطة" مع كل صورة. ثم تأتي بمجموعة جديدة من الصور وتسأله ما هذه؟ وتحسب نسبة إجاباته الصحيحة. هذا نوع بسيط من تعلم الآلة.

أما عن سؤالك، فهو خليط من الاثنين:

• في البداية، نستخدم البيانات وقواعد البيانات. وتكون قواعد ضخمة تحتوي على المعرفة والمعلومات المطلوبة لتنفيذ المهمة التي نريد منه تنفيذها. هذه البيانات قد تكون قواعد بيانات تم جمعها مسبقًا (مخزنة) أو تكون معلومات جديدة يتم جمعها بشكل مستمر (مثلا كاميرا مراقبة).
• التحسين الذاتي: الآن بعد أن أصبح لدينا نموذج يعمل بدقة كافية، نطور البرنامج بحيث يستخدم البيانات الجديدة التي يتم جمعها عند استخدام البرنامج نفسه. وهذا غرضه تحسين التجربة باستمرار.

بشكل عام، يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث استخدام البيانات لتدريب نماذجه (خاصة في البداية)، وكذلك استراتيجيات التعلم المناسبة التي تساعد النظام على التكيف والتحسين باستمرار.

ولكن، أريد التنويه أننا لم نصل بعد لمرحلة يمكننا القول فيها إن هناك ذكاء اصطناعي لديه تجربة ذاتية خاصة به مثل الإنسان. وهذا المستوى يطلق عليه الذكاء الاصطناعي العام.

يوجد تركيز كبير الآن على تعريب نماذج الذكاء الاصطناعي حتى أن مجمع الملك سلمان للغة العربية أطلق عدة استراتيجيات مستقبلية، وأرى أنه هناك توجه كبير في العالم العربي ومن مهندسي الذكاء الاصطناعي لهذه الاستراتيجيات

فعلا، الحقيقة أن مجال معالجة اللغة الطبيعية في اللغة العربية لا يزال في مراحل مبكرة مقارنة باللغات الأخرى كالإنجليزية. وهذا يمكن أن يكون لعدة أسباب. أذكر لك منها نقص كميات البيانات الضخمة. فعملية التعلم الآلي تتطلب كميات كبيرة من البيانات لتدريب النماذج بشكل فعال. من أين تأتي البيانات؟ من الإنترنت غالبا. ولكن في اللغة العربية، تكون البيانات المتاحة أقل بكثير مما هو متاح باللغات الأخرى مثل الإنجليزية. فالإنترنت 90% منه باللغة الإنجليزية حسب التقديرات. وأضف إلى ذلك اختلاف اللهجات والتحديات الفريدة التي تواجه اللغة العربية (ذكرتها بإجابة سابقة)، نجد أننا في مشكلة حقيقية.

وفي تجربتي الشخصية، عندما تستثمر شركة في بناء قاعدة بيانات جيدة ترفض إتاحتها كمصدر مفتوح مما يعيق الباحثين بشكل كبير. فالباحث يريد أن يجرب طرقا جديدة، وتقنيات جديدة ظهرت وتم استخدامها في لغات أخرى. لكنك تحتاج لكم محدد من البيانات حتى تحصل على نتائج حقيقية (ذات قيمة فعلية، وقابلة للاستخدام).

نقطة جيدة للنقاش.

أريد لفت انتباهك أولا أن هناك فرق كبير بين الطاقة المستهلكة لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي، والطاقة المستهلكة في استخدام النموذج بعد نشره للمستخدمين. والرقم الذي ذكرت قريب بالفعل من الطاقة التي استهلكت في تدريب GPT-3، وهي كمّ ضخم بلا شك. وقد قرأت بحثا نشر في مايو، حاول فيه الباحثون القيام بمهمة مثل سؤالChat-GPT سؤالا نصيا، وتكرار ذلك 1000 مرة، ثم تسجيل الطاقة المستهلكة في كل مهمة (إذا أحببتٍ الاطلاع عليها، أخبريني لأبحث عن الرابط).

هل نحن مقبلون على أزمة تهدد استدامة الطاقة إذا لم يتحرك مشغلو هذه التقنية؟

الحقيقة هي: لا نعرف بعد. كل ما رأيته حتى الآن هو تقديرات قادمة من جهود فرق بحثية صغيرة. ومن ضمنها باحث هولندي استخدم البيانات التي ذكرتها، وقدّر أن قطاع الذكاء الاصطناعي قد يستهلك بين 85 إلى 134 تيراوات ساعة سنويًا بحلول عام 2027 (ما يعادل استهلاك هولندا السنوي). والبعض يبرر ذلك بأن مكاسب الذكاء الاصطناعي ستعوّض تكاليفه المرتفعة.

هل يوجد تحرّكات أو بدائل أو ربما تحسينات لتقليل هذا الاستهلاك؟

بالطبع، لكن هذه التحسينات لن تقوم بها الشركات بجدية حتى تُفرض حدود معينة للأثر الكربوني، أو قوانين بهذا الشأن. كما أن الشركات التي قادت هذه الانطلاقة بدأت تخفي الكثير عن بيانات الاستهلاك، والأجهزة المستخدمة، ومدة التشغيل.

المشكلة الآن هي : في أن الزراعة المكثفة التي تتطلب الكثير من اليد العاملة لا تزال غير قادرة على إنتاج كميات كافية من المحاصيل، مما يقيّد إمكانية التوسع وتلبية الطلب المتزايد على الغذاء.

بينما، يعد استخدام تقنيات الزراعة الدقيقة حلاً فعالا؛ حيث تُمكّن ملاك المزارع من إدارة مساحات أكبر بعمالة أقل، مما يزيد من كفاءة استخدام الموارد. والعمالة التي ستحتاجها مثل هذه المزارع ستكون من نوع مختلف.

بالإضافة إلى ذلك، تسمح التقنيات الدقيقة بتحسين جودة المحاصيل، وزيادة الإنتاجية بفضل التحليل الدقيق لبيانات المزرعة، وتوجيه العمليات بشكل أكثر دقة.

نعم، المقصود بها تحسين وتطوير الزراعة، وهي تعتمد على تقنية الـ(GPS) ، وتستعين بالأقمار الصناعية (وبياناتها متاحة للاستخدام العام)، وأجهزة الاستشعار على الأرض (قد تكون أدوات رادار جاهزة أو روبوت نقوم بتصنيعه خصيصا للمهمة). ونستخدم أيضا أنظمة لإدارة البيانات التي يتم تجميعها، وتحليلها باستمرار لفهم ما يحدث على الأرض الزراعية، وتحديد احتياجاتها في كل مرحلة. تُستخدم هذه المعلومات المستنتجة -في النهاية- لوضع الأسمدة وأي مُدخل آخر وللتنبؤ بإنتاجية المحاصيل بشكل دقيق جدا.

في آخر مشروع عملت عليه، كنا نحاول زيادة إنتاج محصول البطاطس، وخلق منظومة كاملة لمراقبة الأرض الزراعية، ومتابعة مراحل تطور المحصول، وتحديد احتياجاته على هذا الأساس، وغير ذلك.

سعيدة باهتمامك بالموضوع، ومتواجدة لأي استفسار.

نعم، هناك فرصة؛ لكون دراسته السابقة لأساسيات الشبكات، والأتمتة، والأنظمة المدمجة. لكني لا أظنها نقلة سهلة.

بعد تفكير، أظن أن إنترنت الأشياء (IoT) هو أقرب مجال للدخول فيه؛ لأنه يحتاج لفهم جيد جدا للأدوات المستخدمة، ومن ثم المخرجات التي تخرجها، وكيفية تحليلها بأفضل طريقة ممكنة. من هنا، يمكنه الدخول في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لإدارة الأجهزة المتصلة، وتحسين الخدمة. ويمكنه أيضا استخدامها في تخطيط وتصميم الشبكات (Optimal Network Planning & Design). يمكنني أيضا رؤيته يدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات كتطوير السيارات ذاتية القيادة أو التحكم في المحركات أو الملاحة.

لدي رأي أيضاً بخصوص الموضوع، وهو أن استلاء الذكاء الاصطناعي على الوظائف خيال علمي وليس حقيقة، فالذكاء الاصطناعي ماهو إلا نماذج مدربة، فاليوم لو ذهبت إلى شات جي بي تي وسألته هل ينفع أن تستثمر في أصول معينة أو أن تعمل في مجال معين فكل ماسيعطيه لك هو إجابات أنت بالفعل تعرفها وستحتاج للخبير دوماً.

الآن الذكاء الاصطناعي يرعبنا كلنا، ونشعر بالتهديد من فكرة وجوده واستيلائه على وظائفنا وأدوارنا

أتفهم هذه المخاوف، وهي أمر طبيعي لكون الإنسان يخاف مما يجهله. الأمر لا يدعو للهلع من واقع خبرتي.

أفضل تشبيه أستطيع التفكير فيه هو: انظري العالم قبل ظهور الإنترنت، ووسائل الاتصالات. وكيف اثر دخول هذه التقنية على العالم؟ تخيلي معي أنك كنتِ تعملين بالسكرتارية قبل ظهور الانترنت (مكالمات على الخط الأرضي/ تنظيم مواعيد الاجتماعات / ...). إذا، فدخول هذه التقنية أدى لاحتياجك لتعلم أشياء جديدة (الكتابة على الكيبورد / التعامل مع الإيميلات / ....)، وحدث تغيير في مهامك الوظيفية.

هذه نفس الفكرة، دخول تكنولوجيا جديدة يؤدي إلى: اندثار وظائف (وهذا قليل جدا)، وتطور وظائف وتغير مهامها (وهذا هو الأكثر)، وظهور وظائف جديدة لم تكن موجودة مثل: مهندس الأوامر التوجيهية (Prompt Engineer).

وتحديد موقعك من ذلك كله هو أمر يمكنك عمله عن طريق تقييم خبراتك، ومتابعة المستجدات في مجالك. والذكاء الاصطناعي قد أثر على العالم بالفعل: انظري لاستخداماته الحربية حاليا على سبيل المثال.

سؤال ممتاز.

هذه النقطة محل خلاف كبير حاليا؛ فالمنتجات التي تخرج من الذكاء الاصطناعي هي نتاج تدريبه على كميات ضخمة من البيانات التي هي -في النهاية- عبارة عن إبداعات أشخاص حقيقيين. رجاء اطلع على موضوع سابق ناقشنا فيه هذه النقطة في الفن تحديدا:

لحسن الحظ، هناك بعض الشركات ممن بدأوا تتخذ إجراءات مضادة مثل: وضع علامة مائية على المحتوى المنتَج عبر الذكاء الاصطناعي. لعلي أشارككم بتفاصيل أكثر قريبا.

عفوا، سعدت بتعليقك.

لأعطيك نصيحة جيدة، سيختلف المسار الذي قد أوصي به تبعا لخلفية كل شخص، وفيم يريد استخدام الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال لننظر لشخصين، أحدهما يعمل في شركة تقوم بتدريب نماذج مثل: Chat-GPT. فسيحتاج من يريد هذا العمل فهم كل النظريات التي بني عليها الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وكيفية تدريب نموذج أو تحسينه، إلخ. هذا يتعلم الكثير من الرياضيات والإحصاء، والبرمجة، وغيرها.

وشخص آخر يريد استخدام النماذج المدربة بالفعل مثل: Chat-GPT أو Midjourney ليصنع بها منتجا يمكنه بيعه للشركات مثلا. هذا طريق أبسط بكثير من سابقه.

هذان طريقان مختلفان تماما عن بعضهما، وبينهما الكثير من الحالات الأخرى التي تريد تعلم أجزاء محددة في مجال معين.

شكرا جزيلا لك أستاذة هاجر على فتح هذا المجال الذي أتمنى أن يكون في ميزان حسناتك 👍😉

عفوا، آمين يا رب. يسعدني الرد على أسئلتك.

ما معنى الزراعة الدقيقة ؟ و ما فائدتها ؟

 الزراعة الدقيقة هي أسلوب زراعي يستخدم التكنولوجيا لتحسين كفاءة وإنتاجية المحاصيل. نقوم فيه باستخدام كافة أجهزة الاستشعار عن بعد (كالأقمار الصناعية وغيرها)، والبيانات الجغرافية (خرائط المناخ، وخرائط المحاصيل للسنوات السابقة)، وتقنيات تحديد المواقع لتحليل ومعالجة البيانات الزراعية. الهدف هنا هو مساعدة المزارعين على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن كيفية توزيع المياه، والأسمدة، والمبيدات بشكل دقيق ومتوازن، وفي الوقت المناسب بالضبط.

الفوائد كثيرة صراحة، ومنها:

1. تحسين جودة وكميات المحاصيل عن طريق تطبيق الموارد بشكل دقيق.
2. استخدام الموارد بكفاءة أكبر، وتقليل الأيدي العاملة على المزرعة.
3. مراقبة وتحليل البيانات يمكننا من التنبؤ بالمشكلات المحتملة واتخاذ الإجراءات اللازمة مبكرًا. على سبيل المثال: نستطيع إنذار صاحب المزرعة بأن أجزاء معينة منها دخلت في مرحلة ذبو مبكر لأي سبب. وبذلك يستطيع اتخاذ إجراء مضاد سريعا، وإنقاذ المحصول.

في ماذا يفيد تعلم هندسة الإتصالات ؟

في الكثير :)

هندسة الاتصالات تركز على أي منظومة اتصالات سلكية (كابلات الاتصالات، والإنترنت، الألياف الضوئية ...) أو لا سلكية (رادارات، واي فاي، ....). وكما ترى هذا له علاقة بكل شيء حولنا حاليا، بدءا من الأجهزة التي نتحدث من خلالها، والشبكات التي نتكلم من خلالها.

أما إن كنت تقصد فيم تفيدك أنت شخصيا كعمل؟ فمجالات العمل فيها كثيرة جدا جدا، منها: الأمن السيبراني، والشبكات، وتحليل البيانات، وإنترنت الأشياء، وغيرها

بالنسبة للذكاء الإصطناعي ما هي المجالات و الوظائف التي سيعوضها و التي ستسقط و تستبدل بعنصر الآلة ؟

• الوظائف الروتينية والمتكررة: أي شيء يتطلب فعل نفس الشيء بعدد مرات متتالي كعمال المصانع. أو يتطلب فهم اللغة الطبيعية والرد التلقائي مثل: خدمات الرد على العملاء البسيطة، وإدخال البيانات.
• الوظائف التحليلية البسيطة: مثل موظفي البيانات، والمحاسبين، ومحللي البيانات المالية، وهكذا. فنماذج الذكاء الاصطناعي لها قدرات تحليلية أعلى.

و سؤال آخر : كيف نحصل على برنامج دروس مكثف و قوي باللغة العربية و يتم حضوريا أو عن بعد عن طريق التعلم عبر الدردشة الإلكترونية و يكون متوج بدبلوم معتمد دوليا في جميع أساسيات الحاسوب و الذكاء الإصطناعي ؟

ليس لدي تجربة مع برنامج محدد للأسف.

هناك عدة أدوات موجودة الآن منها ما هو مجاني، ومتوفر على الإنترنت مثل: ZeroGPT، ومنها ما هو مدفوع. وهي تعطيك أن هذا المحتوى مكتوب بالذكاء الاصطناعي بنسبة كذا %. والأدوات الموجودة للكشف عن الصور والفيديو أكثر دقة بعض الشيء من المحتوى المكتوب.

الترجمة لا تنجح غالبا، لكن إعادة الصياغة ربما. الفكرة أنه يبحث عن بعض الأمور المميزة لكتابات الذكاء الاصطناعي، مثل: أنه يكرر الفكرة بصيغى مختلفة عدة مرات. فتجدي أن الكلمات مختلفة لكنها لا تضيف جديد. ومنها: الجمل الطويلة جدا (في اللغة العربية)؛ لأنها توحي أن المحتوى لم يكتب بالعربية. وهناك أيضا علامات الترقيم المستخدمة بشكل خاطئ، وكلمات معينة يفضل الذكاء الاصطناعي استخدامها عادة لجعل النص يبدو طبيعيا. وهكذا.