مستقبل الذكاء الاصطناعي 2023: ما الذي سيحققه الذكاء الاصطناعي في المستقبل؟

بصفتي مهووسًا بالتكنولوجيا ، فأنا مفتون بتطور الذكاء الاصطناعي وكيف غيّر العالم الذي نعيش فيه اليوم.

لقد قطع الذكاء الاصطناعي شوطًا طويلاً منذ إنشائه في الخمسينيات من القرن الماضي ، وهو الآن تكنولوجيا منتشرة في كل مكان تعمل على تغيير الطريقة التي نعمل بها ونتواصل ونعيش حياتنا.

إذا بدا أن مستقبل الذكاء الاصطناعي سيتغير بسرعة ، فذلك لأن ابتكارات الذكاء الاصطناعي تحدث بسرعة كبيرة في الوقت الحالي بحيث يصعب مواكبة ذلك.

كتب الشاعر البرتغالي لويس فاز دي كامويس: " الزمن يتغير ، كما تتغير إرادتنا ، ما نحن عليه - يتغير باستمرار ؛ كل العالم مصنوع من التغيير ، وسيحقق إلى الأبد صفات جديدة ".

في الواقع ، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير مستقبل الناس في كل مجال تقريبًا. إنها بالفعل القوة الرئيسية وراء التقنيات الجديدة مثل البيانات الضخمة والروبوتات وإنترنت الأشياء (IoT) .

مع أدوات مثل ChatGPT و AI مولدات الفن ، فهي أيضًا قوة دافعة وراء الذكاء الاصطناعي التوليدي ، والذي سيظل مبتكرًا تقنيًا في المستقبل المنظور.

ترغب حوالي 44٪ من الشركات في استثمار الكثير من المال والجهد في الذكاء الاصطناعي واستخدامه في أعمالهم. في عام 2021 ، حصل مخترعو شركة IBM على 9.130 براءة اختراع ، منها 2300 براءة اختراع تتعلق بالذكاء الاصطناعي.

يبدو من المرجح أن يغير الذكاء الاصطناعي (ويستمر في تغيير) العالم. لكن بأي طريقة؟

تطور الذكاء الاصطناعي

يمكن تقسيم تطور الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث مراحل رئيسية: الأنظمة المستندة إلى القواعد ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق.

1. الأنظمة المستندة إلى القواعد

تميزت المرحلة الأولى من الذكاء الاصطناعي بأنظمة قائمة على القواعد ، والتي تستخدم مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا لاتخاذ القرارات وتنفيذ المهام.

كانت هذه الأنظمة محدودة في قدرتها على التعلم من البيانات ، حيث كانت قادرة فقط على اتخاذ القرارات بناءً على القواعد التي تمت برمجتها فيها.

على الرغم من قيودها ، لا تزال الأنظمة المستندة إلى القواعد مستخدمة في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك الأنظمة الخبيرة للتشخيص الطبي وأنظمة دعم القرار للأعمال.

2. التعلم الآلي

بدأت المرحلة الثانية من الذكاء الاصطناعي في التسعينيات بإدخال خوارزميات التعلم الآلي. مكنت هذه الخوارزميات الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت من خلال عملية التجربة والخطأ.

تم استخدام التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات ، من التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية إلى أنظمة الكشف عن الاحتيال والتوصية.

تتضمن بعض خوارزميات التعلم الآلي الأكثر شيوعًا أشجار القرار والشبكات العصبية وآلات المتجهات الداعمة.

3. التعلم العميق

المرحلة الثالثة والأخيرة من الذكاء الاصطناعي هي التعلم العميق ، الذي مكّن الأجهزة من التعلم من البيانات غير المنظمة مثل الصور ومقاطع الفيديو والصوت.

تعتمد خوارزميات التعلم العميق على الشبكات العصبية الاصطناعية التي تحاكي الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري المعلومات.

تم استخدام التعلم العميق في مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والقيادة الذاتية.

تتضمن بعض أطر التعلم العميق الأكثر شيوعًا TensorFlow و Keras و PyTorch .

تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع

أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) تقنية ذات تأثير متزايد ، حيث تؤثر على جوانب مختلفة من حياتنا اليومية. في حين أنه يوفر فوائد كبيرة ، فإنه يشكل أيضًا مخاطر محتملة واعتبارات أخلاقية.

فيما يلي بعض الطرق التي يؤثر بها الذكاء الاصطناعي على المجتمع ، جنبًا إلى جنب مع الإحصاءات والأمثلة الحديثة.

1. التوظيف

من المتوقع أن يعطل الذكاء الاصطناعي سوق العمل ، مما يؤدي إلى تغييرات في طبيعة وكمية الوظائف المتاحة.

وفقًا لتقرير صادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي ، تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2025 ، سيؤدي اعتماد الذكاء الاصطناعي والأتمتة إلى إزاحة حوالي 85 مليون وظيفة .

ومع ذلك ، من المتوقع أيضًا أن تخلق 97 مليون وظيفة جديدة على مستوى العالم ، خاصة في مجالات علوم الكمبيوتر والهندسة والرياضيات.

أمثلة:

• تستخدم أمازون الروبوتات لأتمتة عمليات المستودعات ، مما يقلل الحاجة إلى العمل اليدوي.
• تستخدم صناعة الرعاية الصحية خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتشخيص الطبي وخطط العلاج الشخصية ، مما يخلق فرص عمل جديدة لمتخصصي الرعاية الصحية.

2. الرعاية الصحية

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل في الرعاية الصحية لتحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية وبيانات المرضى ، وتحديد الأنماط التي قد يصعب على الأطباء اكتشافها.

كما أنها تستخدم لتطوير خطط العلاج الشخصية بناءً على التركيب الجيني والتاريخ الطبي للمريض.

أمثلة:

• تستخدم DeepMind Health من Google الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية للكشف عن العلامات المبكرة لأمراض العيون ، مثل اعتلال الشبكية السكري.
• تستخدم Watson Health من شركة IBM الذكاء الاصطناعي لتطوير خطط علاج السرطان الشخصية ، بناءً على الحمض النووي للمريض.

3. التعليم

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحويل التعليم من خلال توفير تجارب تعليمية مخصصة للطلاب. يمكنه تحليل أسلوب تعلم الطالب وتقديم دروس مخصصة وردود الفعل.

يمكن أن يقلل أيضًا من عبء العمل على المعلمين عن طريق أتمتة المهام مثل الدرجات وتخطيط الدروس.

أمثلة:

• توفر منصة الذكاء الاصطناعي في Carnegie Learning دروسًا خصوصية للرياضيات للطلاب ، وتحلل نقاط القوة والضعف لديهم لإنشاء خطة تعلم مخصصة.
• تستخدم منصة التعلم التكيفية في Knewton الذكاء الاصطناعي لتخصيص خبرات التعلم ، وتعديل المحتوى ومستوى صعوبة الدروس بناءً على أداء الطالب.

4. وسائل التواصل الاجتماعي

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بواسطة منصات الوسائط الاجتماعية لتحليل بيانات المستخدم وسلوكه ، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم أكثر تخصيصًا وإشراكًا.

ومع ذلك ، هناك مخاوف بشأن الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في وسائل التواصل الاجتماعي ، بما في ذلك القضايا المتعلقة بالخصوصية والتحيز وانتشار المعلومات المضللة.

أمثلة:

• تستخدم خوارزمية Facebook الذكاء الاصطناعي لاقتراح المحتوى الذي من المحتمل أن يكون ذا فائدة للمستخدم ، بناءً على سجل التصفح والتفاعلات على النظام الأساسي.
• يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي في تويتر لاكتشاف وإزالة المحتوى غير المرغوب فيه والمحتوى الضار من النظام الأساسي ، مما يخلق تجربة مستخدم أكثر أمانًا وإيجابية.

المستقبل القريب للذكاء الاصطناعي

يعد المستقبل القريب للذكاء الاصطناعي بأن يكون مثيرًا ، مع العديد من التطبيقات والتطورات الجديدة في الأفق. فيما يلي بعض الأمثلة على المستقبل القريب للذكاء الاصطناعي ، جنبًا إلى جنب مع الإحصاءات الحديثة.

1. المركبات ذاتية القيادة

من المتوقع أن تصبح المركبات ذاتية القيادة أكثر شيوعًا في المستقبل القريب ، حيث تستثمر شركات مثل Tesla و Waymo و Uber بكثافة في هذه التكنولوجيا.

وفقًا لتقرير صادر عن شركة Allied Market Research ، من المتوقع أن يصل سوق السيارات المستقلة العالمية إلى 556.67 مليار دولار في عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 39.47٪ من 2019 إلى 2026 .

أمثلة:

• تقوم Waymo ، وهي شركة تابعة لشركة Alphabet ، باختبار مركباتها المستقلة في ولاية أريزونا وتخطط لإطلاق خدمة تجارية في المستقبل القريب.
• تعمل Tesla على تطوير مركبات ذاتية القيادة بالكامل وقد قدمت بالفعل العديد من ميزات مساعدة السائق المتقدمة.

2. معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر من خلال اللغة الطبيعية.

لديها العديد من التطبيقات ، بما في ذلك المساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة وترجمة اللغة.

وفقًا لتقرير صادر عن MarketsandMarkets ، من المتوقع أن يصل سوق البرمجة اللغوية العصبية العالمية إلى 35.1 مليار دولار بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 21.5٪ من 2021 إلى 2026 .

أمثلة:

• يستخدم مساعد Google البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفهم استفسارات المستخدم والرد عليها ، مما يسمح بمزيد من التفاعل الطبيعي والتحدثي.
• يمكن لـ Alexa من Amazon أداء مجموعة واسعة من المهام ، من إعداد التذكيرات إلى التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية ، واستخدام البرمجة اللغوية العصبية لفهم أوامر المستخدم.

3. الرعاية الصحية

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل في الرعاية الصحية لتحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف ، ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه في المستقبل القريب.

يتوقع تقرير صادر عن Tractica أن يصل سوق الرعاية الصحية العالمي للذكاء الاصطناعي إلى 36.1 مليار دولار بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو 41.5٪.

أمثلة:

• وافقت إدارة الغذاء والدواء على العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتشخيص الطبي وتخطيط العلاج ، بما في ذلك خوارزمية يمكنها اكتشاف اعتلال الشبكية السكري.
• يستخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتطوير علاجات دوائية جديدة ، مع دراسة حديثة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد عقار مرشح محتمل لمرض الزهايمر.

4. الأمن السيبراني

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتحسين الأمن السيبراني ، مع قدرته على تحليل كميات كبيرة من البيانات واكتشاف الأنماط التي يمكن أن تشير إلى هجوم إلكتروني.

وفقًا لتقرير صادر عن MarketsandMarkets ، من المتوقع أن يصل الذكاء الاصطناعي العالمي في سوق الأمن السيبراني إلى 38.2 مليار دولار بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 23.3٪ من 2021 إلى 2026.

أمثلة:

• يستخدم برنامج Watson للأمن السيبراني من شركة IBM الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من بيانات الأمان ، مما يساعد على تحديد التهديدات المحتملة ونقاط الضعف.
• يستخدم نظام Enterprise Immune System من Darktrace الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الهجمات الإلكترونية والاستجابة لها في الوقت الفعلي ، مما يؤدي إلى تحسين الوضع الأمني ​​للمؤسسات.

الذكاء الاصطناعي ومخاطر الخصوصية

مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي وانتشاره ، هناك مخاوف متزايدة بشأن مخاطر الخصوصية المرتبطة بهذه التكنولوجيا. فيما يلي بعض الأمثلة على الذكاء الاصطناعي ومخاطر الخصوصية ، جنبًا إلى جنب مع الإحصاءات الحديثة.

1. تقنية التعرف على الوجه

تُستخدم تقنية التعرف على الوجوه في سياقات مختلفة ، بما في ذلك إنفاذ القانون والإعلان ووسائل التواصل الاجتماعي.

ومع ذلك ، فإنه يثير مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية ، حيث يمكن استخدامه لتتبع تحركات الأشخاص وأنشطتهم دون موافقتهم.

وفقًا لتقرير صادر عن مركز بيو للأبحاث ، 56٪ من الأمريكيين غير مرتاحين لاستخدام تقنية التعرف على الوجه من قبل الشركات أو الحكومة.

أمثلة:

• في عام 2019 ، حظر مجلس المشرفين في سان فرانسيسكو استخدام تقنية التعرف على الوجه من قبل الشرطة والوكالات الحكومية الأخرى ، مشيرًا إلى مخاوف بشأن الخصوصية والحريات المدنية.
• وجدت دراسة حديثة أجراها المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا أن العديد من خوارزميات التعرف على الوجه التجارية لديها معدلات خطأ أعلى للأشخاص ذوي البشرة الداكنة ، مما يثير مخاوف بشأن التحيز والتمييز المحتمل.

2. أجهزة المنزل الذكي

أصبحت الأجهزة المنزلية الذكية ، مثل Amazon's Alexa و Google Home ، شائعة بشكل متزايد ، لكنها تثير أيضًا مخاوف تتعلق بالخصوصية ، لأنها تجمع البيانات حول أنشطة المستخدمين ومحادثاتهم.

وفقًا لمسح أجراه مركز بيو للأبحاث ، يشعر 81٪ من الأمريكيين أن المخاطر المحتملة للشركات التي تجمع البيانات عنهم تفوق الفوائد.

أمثلة:

• في عام 2019 ، تم الكشف عن أن أليكسا من أمازون كانت تسجل المحادثات وترسلها إلى مقاولين تابعين لجهات خارجية لتحليلها ، دون علم المستخدمين أو موافقتهم.
• وجدت دراسة حديثة أجرتها تقارير المستهلك أن العديد من الأجهزة المنزلية الذكية تفتقر إلى الحماية الأساسية للخصوصية والأمان ، مما يجعلها عرضة للقرصنة وخرق البيانات.

3. وسائل التواصل الاجتماعي

تستخدم منصات الوسائط الاجتماعية ، مثل Facebook و Twitter ، الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المستخدم واستهداف الإعلانات. ومع ذلك ، فإن هذا يثير مخاوف بشأن الخصوصية ، حيث يتم استخدام المعلومات الشخصية للمستخدمين دون علمهم أو موافقتهم.

وفقًا لمسح أجراه مركز بيو للأبحاث ، 79٪ من الأمريكيين ليسوا واثقين من أن الشركات ستستخدم معلوماتها الشخصية بطريقة مسؤولة.

أمثلة:

• في عام 2018 ، تم الكشف عن أن Cambridge Analytica قد جمعت بيانات ملايين مستخدمي Facebook دون موافقتهم ، واستخدمت هذه البيانات للتأثير على الانتخابات الرئاسية الأمريكية لعام 2016.
• وجدت دراسة حديثة أجراها مجلس المستهلك النرويجي أن تطبيقات المواعدة ، مثل Tinder و Grindr ، تشارك بيانات المستخدم مع معلنين تابعين لجهات خارجية دون معرفة المستخدمين أو موافقتهم.

الاستعداد لمستقبل الذكاء الاصطناعي

مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة ، من المهم للأفراد والمنظمات والحكومات الاستعداد لمستقبل هذه التكنولوجيا.

فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يمكننا من خلالها الاستعداد لمستقبل الذكاء الاصطناعي ، جنبًا إلى جنب مع الإحصاءات الحديثة.

1. الاستثمار في التعليم والتدريب

مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي في القوى العاملة ، ستكون هناك حاجة متزايدة للعاملين ذوي المهارات في هذا المجال.

وفقًا لتقرير صادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي ، بحلول عام 2022 ، سيحتاج 54 ٪ من جميع الموظفين إلى إعادة مهارات كبيرة وتحسين المهارات.

يمكن أن يساعد الاستثمار في برامج التعليم والتدريب الأفراد والمؤسسات على الاستعداد لمستقبل الذكاء الاصطناعي.

أمثلة:

• أعلنت حكومة المملكة المتحدة عن استثمار بقيمة مليار جنيه إسترليني في تعليم وبحوث الذكاء الاصطناعي ، بهدف تطوير جيل جديد من خبراء الذكاء الاصطناعي وتعزيز النمو الاقتصادي.
• في الولايات المتحدة ، منحت المؤسسة الوطنية للعلوم أكثر من 100 مليون دولار في شكل منح للبحث والتعليم في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

2. تعزيز التعاون والابتكار

التعاون والابتكار هما مفتاح إطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي. من خلال العمل معًا ، يمكن للأفراد والمنظمات والحكومات مشاركة المعرفة والموارد وتطوير تطبيقات جديدة ومبتكرة للذكاء الاصطناعي.

أمثلة:

• تضم الشراكة على الذكاء الاصطناعي ، وهي ائتلاف من الشركات والمؤسسات التي تركز على تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول ، أكثر من 100 عضو ، بما في ذلك أمازون وجوجل ومايكروسوفت .
• أطلق الاتحاد الأوروبي مبادرة رائدة بقيمة مليار يورو لدعم البحث والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات.

3. معالجة الآثار الأخلاقية والاجتماعية

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر انتشارًا في المجتمع ، فمن المهم معالجة الآثار الأخلاقية والاجتماعية لهذه التكنولوجيا. يتضمن ذلك قضايا مثل التحيز والخصوصية واستبدال الوظائف.

أمثلة:

• تعمل مبادرة IEEE العالمية حول أخلاقيات الأنظمة المستقلة والذكية ، وهي مجموعة تضم أكثر من 300 خبير من الصناعة والأوساط الأكاديمية والحكومة ، على تطوير معايير أخلاقية للذكاء الاصطناعي.
• أصدرت المفوضية الأوروبية إرشادات حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ، والتي تتضمن مبادئ مثل الشفافية والمساءلة وعدم التمييز.

روابط سريعة:

• فوائد الذكاء الاصطناعي: مساهمة الذكاء الاصطناعي في مجتمعنا واقتصادنا!
• كيف يحول الذكاء الاصطناعي الأعمال؟
• ما هو الذكاء الاصطناعي؟
• ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي؟

الخلاصة: مستقبل الذكاء الاصطناعي 2023

في الختام ، يتقدم الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة ويحول كل جانب من جوانب حياتنا ، من الرعاية الصحية إلى النقل ، إلى التعليم ، إلى الترفيه ، وما بعده.

في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحقيق فوائد هائلة للبشرية ، مثل زيادة الكفاءة والدقة والسلامة وإمكانية الوصول ، فإنه يمثل أيضًا تحديات ومخاطر جديدة يجب معالجتها.

بينما نستعد لمستقبل الذكاء الاصطناعي ، من المهم تطوير آليات الرقابة لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه بطريقة مسؤولة وأخلاقية.

يجب علينا أيضًا التأكد من أن الذكاء الاصطناعي آمن وموثوق به وأنه يتوافق مع القيم الإنسانية والمبادئ الأخلاقية. من خلال القيام بذلك ، يمكننا تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإفادة البشرية بطريقة هادفة ، مع تقليل المخاطر والتحديات المحتملة.