الذكاء الاصطناعي متعدد الاستخدامات، من التنبؤ بالأمراض إلى تحسين إمكانية الوصول لذوي الإعاقة

انطلقت الذكاء الاصطناعي العام الماضي ولم يترك أي صناعة دون أن يمسها. كان إطلاق ChatGPT هو ما أدى إلى انفجار الاهتمام بفرع الذكاء الاصطناعي، الذكاء الاصطناعي التوليدي، واستخدام الجميع للتقنية سواء كمستهلك أو كمزود خدمة.  

وفقًا لاستطلاع ماكنزي، فإن غالبية المؤسسات (55٪) تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي في وظيفة تجارية واحدة على الأقل. وهذا منطقي، نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يؤثر على كل شيء من المبيعات والتسويق وخدمات العملاء إلى الأمن والبيانات والتقنية والعمليات الأخرى.

نظرة على الذكاء الاصطناعي وقدرته على تحويل الصناعات

الذكاء الاصطناعي، مفهوم موجود منذ خمسينيات القرن الماضي، هو ذكاء الآلات. إنه قدرة الآلة على أداء وظائف معرفية تشبه إلى حد كبير البشر. 

الذكاء البشري هو ما يميزنا عن الكائنات الحية الأخرى. إنه القدرة على تعلم أشياء جديدة، والتفكير المنطقي، والتكيف، وحل المشكلات، والتخطيط، والارتجال، واتخاذ الإجراءات. الذكاء هو أساس التجربة البشرية، والآن نعيد إبداعه صناعيًا في المساعي العلمية. نتيجة لذلك، تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم بعض هذه السمات من الذكاء البشري، بما في ذلك التعلم، والتفكير، وحل المشكلات، والإدراك.

إذن، الذكاء الاصطناعي هو ببساطة محاكاة الذكاء البشري في الآلات. التعلم الآلي (ML) هو فرع من الذكاء الاصطناعي يشير إلى قدرة برامج الحاسوب على التعلم من البيانات والتكيف دون مساعدة بشرية. 

ثم هناك التعلم العميق، الذي يتيح هذا التعلم التلقائي عبر كميات هائلة من موارد البيانات مثل النصوص، الصور، أو الفيديو، التي تكون ضخمة جدًا بالنسبة للبشر. يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية، المستندة إلى طريقة تفاعل الخلايا العصبية في الدماغ البشري — لامتصاص البيانات ومعالجتها. الأنواع الثلاثة من الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة هنا تشمل الشبكات العصبية المتقدمة إلى الأمام، والشبكات العصبية الالتفافية، والشبكات العصبية المتكررة.

يتيح التعلم الآلي والتعلم العميق للذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام أكثر تعقيدًا من خلال معالجة البيانات التي تمكنه من اكتشاف الأنماط، وتقديم التوصيات والتنبؤات، ثم التكيف مع البيانات والتجارب الجديدة.

انقر هنا للحصول على قائمة بأفضل 5 شركات للذكاء الاصطناعي والتقنية الحيوية الرقمية.

استخدامات الذكاء الاصطناعي الواسعة، تُحدث تحولًا في الصناعات

كل التقدمات في تقنية الذكاء الاصطناعي على مر السنين سمحت باستخدامه عبر مختلف الصناعات، حيث وجد تطبيقه في كل قطاع تجاري تقريبًا. 

في البداية، تساعد الروبوتات الحوارية على تحسين تجربة المستخدم عبر الإنترنت. يُستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لجعل المحادثة تبدو بشرية وشخصية. يمكن لهذه المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا التفاعل مع العملاء في الوقت الفعلي. وفقًا لـ Servion Global Solutions، 95٪ من تفاعلات العملاء ستُشغَل بواسطة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025. 

في مجال الإعلام والترفيه، يجلب الذكاء الاصطناعي عصرًا جديدًا من الكفاءة والإبداع. من الفنانين إلى صانعي الأفلام ومطوري الألعاب، يستفيد صانعو المحتوى من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص والسرد. 

يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا لتسهيل الترجمة الفورية للغات في المقالات، الفيديوهات، البودكاست، وغيرها من صيغ الوسائط المتعددة التي تجعل المحتوى متاحًا لجمهور أوسع. بناءً على ذلك، تحلل التقنية الفروق اللغوية وحركات الوجه للمساعدة في ترجمة مزامنة الشفاه. هذا يُثري تجربة المشاهد ويُحوِّل طريقة مزامنة المحتوى السمعي البصري عبر اللغات المختلفة.

علاوة على ذلك، تُستخدم الشخصيات الاصطناعية التي تُجسد شخصًا حقيقيًا داخل البيئات الرقمية، ونسخ إعلانات موجهة للعميل، وتوليد المقالات الإخبارية والملخصات تلقائيًا كطرق أخرى يُساعد فيها الذكاء الاصطناعي صناعة الإعلام.

تؤثر هذه التقنية أيضًا على أسلوب حياتنا، لا سيما عبر المركبات الذاتية القيادة. تستخدم شركات مثل Tesla (TSLA ) وToyota وAudi التعلم الآلي لبناء مركبات ذاتية القيادة، وتوفير مساعدة السائق، وفي النهاية إزالة الحاجة إلى المشغل البشري. في هذا القطاع، يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا لمرشحات البريد المزعج، والتعرف على الوجوه، وتقديم توصيات مخصصة لزيادة التفاعل. 

يتوغل الذكاء الاصطناعي أيضًا في قطاع التعليم للمساعدة في تحسين إنتاجية الكلية من خلال أتمتة المهام الإدارية مثل الرسائل الشخصية، وإدارة التسجيل، ومعالجة القضايا الروتينية الأخرى. كما يساعد في تخصيص مواد التعلم، وإنشاء محتوى ذكي، وتوفير مساعدين صوتيين لمواد تعلم إضافية أو مساعدة.

هذا مجرد قمة جبل الجليد، إذ أن للذكاء الاصطناعي استخدامات واسعة، بما في ذلك في الملاحة لتوفير معلومات دقيقة ومفصلة، وفي الموارد البشرية لتسهيل العملية، وفي الزراعة للمساعدة في حصاد المحاصيل بسرعة أكبر وبكميات أكبر، وفي الألعاب لإنشاء شخصيات غير لاعب تشبه البشر، وفي المالية لتحسين مجموعة واسعة من الخدمات. 

علاوة على ذلك، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في أمان البيانات لتحديد التهديدات غير المعروفة، واكتشاف العيوب، ومنع التهديدات، والتعرف على الأنشطة غير المميزة. بالإضافة إلى المساعدة في إدارة المرور، ومشاركة الركوب، وتخطيط الطرق في صناعة السفر، يوفر الذكاء الاصطناعي أيضًا دعمًا في مراقبة الجودة، والتفتيش، وإدارة سلسلة التوريد. 

ثم هناك الروبوتات، حيث يُستخدم الذكاء الاصطناعي عادةً لاستشعار العقبات وتخطيط الرحلات مسبقًا. قريبًا، سيصبح الذكاء الاصطناعي العام (AGI) حقيقة، مما يعني أن الآلات ستمتلك القدرة على أداء وإنجاز المهام الفكرية التي يستطيع البشر فقط القيام بها حاليًا. تعمل مؤسسات مثل OpenAI على إنشاء تقنية تتجاوز الذكاء البشري. 

الذكاء الاصطناعي لجعل الإنترنت أكثر إمكانية وصول

كما أشرنا، يغيّر الذكاء الاصطناعي تقريبًا كل قطاع، وحتى ذلك ليس كل ما له من استخدامات. على سبيل المثال، يطوّر باحثون من جامعة ولاية أوهايو وكيلًا للذكاء الاصطناعي لجعل الإنترنت أكثر إمكانية وصول للأشخاص ذوي الإعاقة. سيتمكن هذا الوكيل من التنقل في نظام الويب المعقّد لإكمال مهام معقدة على أي موقع باستخدام أوامر لغة بسيطة.  

وفقًا للدراسة التي عُرضت في المؤتمر السابع والثلاثين لمعالجة المعلومات العصبية (NeurIPS) في ديسمبر، هناك حواجز متزايدة أمام الوصول إلى الإنترنت، الذي نعتمد عليه في حياتنا اليومية وعملنا. لإزالة هذه العقبات وتقليل الفجوة، خاصة للأشخاص ذوي الإعاقة، استخدمت الدراسة معلومات من المواقع الحية وأنشأت وكلاء ويب.

تستفيد هذه المساعدات الذكية عبر الإنترنت من خوارزمية التعلم العميق ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعمل بطريقة مشابهة للطريقة التي نتصفح بها الإنترنت كبشر. يمكن للنموذج المُنشأ أن يفهم تخطيط ووظائف المواقع المختلفة فقط باستخدام قدرته على معالجة وتوقع اللغة.  

لتطوير هذا الحل، أنشأ الفريق أولاً مجموعة البيانات Mind2Web للوكلاء العامين للويب. استخدم الباحثون 137 موقعًا حقيقيًا مختلفًا لأكثر من 2000 مهمة مفتوحة، مثل متابعة حسابات المشاهير على وسائل التواصل الاجتماعي، حجز رحلات دولية، وجدولة اختبارات في إدارة المركبات (DMV)، لتدريب وكلائهم. 

وفقًا للمؤلفة المشاركة في الدراسة يو سو، أستاذة مساعدة في علوم الحاسوب والهندسة في جامعة ولاية أوهايو، كان ذلك إلى حد كبير بسبب قدرة نموذجهم على تبني الطبيعة المعقدة والديناميكية لمواقع الويب اليوم والتعامل مع الإنترنت المتطور باستمرار، مما جعل وكلائهم ناجحين. قالت سو:

«لم يصبح من الممكن القيام بشيء كهذا إلا بفضل التطور الأخير لنماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT.» 

منذ أن أصبح الروبوت الدردشاتي متاحًا للجمهور في نوفمبر 2022، استخدمه ملايين الأشخاص لإنشاء محتوى. مؤخرًا، كشف سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، عن أن النسخة الأخيرة من الروبوت الدردشاتي GPT-5 ستُصدر هذا العام مع وظيفة الفيديو ومزيد من الدقة. وفقًا لألتمان، لن يغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة عملنا فحسب، بل ستساعد التطورات التقنية على «تسريع معدل الاكتشاف العلمي بشكل هائل». 

بالإضافة إلى Mind2Web، قدم الباحثون في جامعة ولاية أوهايو إطارًا يُدعى MindAct، يستخدم كلًا من نماذج اللغة الصغيرة والكبيرة لأداء المهام. باستخدام النموذجين، وجد الفريق أن إطارهم يتفوق على استراتيجيات النمذجة الشائعة الأخرى ويفهم المفاهيم المتنوعة بشكل معقول.

بمجرد تحسين النموذج، يمكن استخدامه جنبًا إلى جنب مع نماذج اللغة المفتوحة والمغلقة مثل Flan‑T5 أو GPT‑4، وفقًا للدراسة، التي تدعمها المؤسسة الوطنية للعلوم، ومختبر أبحاث الجيش الأمريكي، ومركز الحوسبة الفائقة في أوهايو.

وسط كل هذا، سلطت الدراسة الضوء على المشكلة الأخلاقية لإنشاء ذكاء اصطناعي مرن، والذي، رغم أنه يمكن أن يكون مفيدًا للغاية للبشر بطرق عديدة، مثل تصفح الويب، قد يحول الإنترنت إلى أداة ذات قوة غير مسبوقة من خلال تعزيز أنظمة مثل ChatGPT.

«من ناحية، لدينا إمكانات هائلة لتحسين كفاءتنا والسماح لنا بالتركيز على الجزء الأكثر إبداعًا من عملنا»، قالت سو، مضيفةً: «ولكن من ناحية أخرى، هناك إمكانات هائلة للضرر». قد يكون ذلك في شكل نشر معلومات مضللة أو إساءة استخدام المعلومات المالية.

وفقًا لسو، يجب علينا جميعًا أن نكون «حذرين للغاية» بشأن هذه المخاطر ويجب أن نتعاون معًا لتخفيفها. وأشارت إلى أن التقدم في الذكاء الاصطناعي من خلال البحث المستمر سيساعد المجتمع على تحقيق نمو كبير في السنوات القادمة.

الدور الكبير للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية 

مجال آخر يثبت فيه الذكاء الاصطناعي أنه مُغيّر للعبة هو الرعاية الصحية، حيث يُحسّن جوانب مختلفة من هذه الصناعة.  

تُعد الرعاية الصحية جزءًا مهمًا من حياتنا للوقاية من الأمراض وتحسين جودة الحياة. ومع ذلك، تواجه الصناعة مشكلة العمليات غير الفعّالة وتزايد تكاليف الرعاية الطبية. هنا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُغيّر تمامًا وجه الرعاية الصحية من خلال تبسيط العمليات ومساعدة البحث عن أدوية منقذة للحياة عبر دمج البيانات التاريخية والذكاء الطبي. بهذه الطريقة، يمكن للمؤسسات تقليل تكلفة البحث والتطوير مع زيادة الإنتاج.

في الوقت نفسه، تساعد المساعدات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الأشخاص من خلال تقليل الزيارات غير الضرورية للمستشفيات وتوفير وقت المتخصصين في الرعاية الصحية. يمكن أيضًا استخدام الروبوتات الحوارية لتحديد مواعيد المرضى، وتقديم المعلومات، وملء بيانات المرضى، والتعامل مع استفسارات التأمين. 

يمكن للمؤسسات الطبية أيضًا تحليل المرضى بشكل أعمق لاكتشاف رؤى واقتراح إجراءات بدقة أكبر لتقليل معدلات الوفيات وزيادة رضا المرضى. يمكن أيضًا استخدام بيانات المرضى، مثل التاريخ الطبي والملف الجيني، لتوفير أدوية مخصصة وخطط علاجية مثلى. يمكن للمستشفيات أيضًا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لأبحاث السوق لتحسين الخدمات وإنشاء استراتيجيات تسويق مثالية لإدارة العلامة التجارية والتسويق.

علاوة على ذلك، تُستخدم التقنية لبناء آلات متطورة يمكنها اكتشاف الأمراض ومساعدة تحليل الحالات المزمنة لضمان التشخيص المبكر. 

مؤخرًا، أُجريت دراسة جديدة ممولة من قبل مؤسسة الدماغ السويدية، ومؤسسة البحث الاستراتيجي السويدية، ومجلس البحث السويدي، وغيرها، استخدمت التعلم الآلي للتنبؤ بالتصلب المتعدد (MS) الشديد. التصلب المتعدد هو مرض مزمن في الجهاز العصبي المركزي غير قابل للتنبؤ، حيث يختلف التقدم بشكل كبير من شخص لآخر. 

يُعتقد أنه اضطراب مناعي ذاتي، أي أن جهاز المناعة يهاجم جسم الشخص نفسه. في حالة التصلب المتعدد، يُهاجم مركب دهني يُدعى الميالين الأعصاب في الدماغ والحبل الشوكي. وذلك لأن الميالين يحيط بالألياف العصبية ويعزلها للسماح بنقل الإشارات، ويتأثر عندما يتضرر.

لذا، لاكتشاف طريقة لاكتشاف المرض في مرحلة مبكرة، اجتمع باحثون من جامعة لينشوبينغ، ومعهد كارولينسكا، وجامعة سكوفده لهذه الدراسة. 

حلل الباحثون حوالي 1500 عينة بروتينية باستخدام التعلم الآلي. كانت هذه في الواقع الدراسة الأولى التي تقيس هذه الكمية الكبيرة من البروتينات باستخدام اختبار امتداد القرب (PEA)، وهي طريقة حساسة للغاية، بالاشتراك مع التسلسل الجيل التالي (NGS). تسمح التقنية المستخدمة بقياس أكثر دقة لكميات صغيرة جدًا، وهو أمر مهم بشكل خاص لأن هذه البروتينات تتواجد غالبًا بمستويات منخفضة.

وجدت الدراسة أن مجموعة مكوّنة من 11 بروتينًا يمكنها التنبؤ بالنشاط المرضي على المدى القصير — كان بروتين يُدعى سلسلة خفيفة من الفيلامينات العصبية (NfL) مؤشرًا موثوقًا لهذا — وعلى المدى الطويل بنتائج النشاط المرضي والإعاقة. تم تأكيد هذه المجموعة من البروتينات لاحقًا على مرضى التصلب المتعدد في مجموعة منفصلة. 

علاوة على ذلك، يجب قياس هذه البروتينات في السائل النخاعي بدلاً من الدم للحصول على فكرة أفضل عما يحدث في الجهاز العصبي المركزي. يمكن استخدام هذه البروتينات لاحقًا لتخصيص العلاجات لكل مريض بناءً على شدة التصلب المتعدد المتوقعة. 

انقر هنا لتتعرف على التآزر المتزايد بين الذكاء الاصطناعي وعلم الأعصاب.

الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي 

مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى معيار، ومن المتوقع أن تصل إيرادات سوق برامج الذكاء الاصطناعي عالميًا إلى $126 مليار بحلول 2025، يقف الجميع على متن هذه القافزة. لكن بعض الشركات تُحدث ضجة كبيرة في القطاع من خلال تطبيقات التعلم الآلي المبتكرة:

1. Microsoft

تقدم عملاق التكنولوجيا مساعدًا تجاريًا للذكاء الاصطناعي، Office 365 Copilot. شركة Microsoft (MSFT ) ، التي تُعد أكبر مستثمر في OpenAI، أطلقت مؤخرًا أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُدعى «Reading Coach». 

برأس مال سوقي يبلغ 2.9 تريليون دولار، تُتداول أسهم MSFT عند 398 دولار، بارتفاع 4.74٪ منذ بداية العام. إيرادات الشركة (TTM) هي 218.3 مليار دولار، وربح السهم (TTM) هو 10.33، نسبة السعر إلى الأرباح (TTM) هي 38.14، وتدفع عائد توزيعات بنسبة 0.76٪.

2. Tesla

تُصنّع الشركة نماذج مركبات كهربائية ذات قدرات قيادة ذاتية. يصف الرئيس التنفيذي إيلون ماسك شركة Tesla بأنها «شركة ذكاء اصطناعي/روبوتات» وقد ادعى ذات مرة أنهم يطورون «أكثر الذكاءات الاصطناعية الواقعية تقدمًا». 

برأس مال سوقي يبلغ 673.55 مليار دولار، تُتداول أسهم TSLA عند 209.20 دولار، بانخفاض 14.72٪ منذ بداية العام. إيرادات الشركة (TTM) هي 95.92 مليار دولار، وربح السهم (TTM) هو 2.10، ونسبة السعر إلى الأرباح (TTM) هي 68.28.

3. Luminar Technologies

تنتج الشركة منتجات رؤية مركبات متقدمة تعتمد على تقنية LIDAR. تستخدم حسّاتها ليزرًا أليافياً يتيح لأنظمة البرمجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي للسيارات ذاتية القيادة الحصول على نظرة عميقة على بيئتها. 

برأس مال سوقي يبلغ 1.095 مليار دولار، تُتداول أسهم LAZR عند 2.19 دولار، بانخفاض 35.9٪ منذ بداية العام. إيرادات الشركة (TTM) هي 58.79 مليار دولار، وربح السهم (TTM) هو -1.50، ونسبة السعر إلى الأرباح (TTM) هي -1.44.

أفكار نهائية

جلب عام 2023 الذكاء الاصطناعي إلى التيار الرئيسي، ومع تزايد شعبية واستخدام التقنية، سيشهد أداؤه أيضًا نموًا كبيرًا من خلال البحث المستمر والاستثمار. بالفعل، تُعيد مرونة الذكاء الاصطناعي تحويل مختلف الصناعات، ومع تقدمنا، ستستمر تطبيقاته في دفع الابتكار والصناعات إلى الأمام. كما قالت سو، سي «يوفر الوقت للناس ويجعل المستحيل ممكنًا». 

انقر هنا لتتعرف على كل ما يتعلق بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي.