من حماية الحيتان إلى زيادة الراحة، ما الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله؟

الذكاء الاصطناعي يواصل أن يصبح أكثر شيوعًا في الحياة اليومية. أدخلت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT الذكاء الاصطناعي في متناول الجميع. ومع ذلك، كانت التكنولوجيا بالفعل في طريقها لتغيير الحياة قبل أن تصل نماذج اللغة الكبيرة إلى السوق. إليكم لمحة عما لا يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام به حاليًا وإلى أين سيتجه في المستقبل.

تطور الذكاء الاصطناعي

قطاع الذكاء الاصطناعي خضع للعديد من التكرارات بناءً على قدرات التكنولوجيا وإتاحتها. يعود مفهوم الآلات الشبيهة بالبشر إلى العصور القديمة. أعاد عصر النهضة إحياء هذه المفاهيم، وأظهر مخترعون مشهورون مثل ليوناردو دا فينشي الفكرة باستخدام الأوتوماتونات في عام 1495.

يمكن تتبع الذكاء الاصطناعي كما نراه اليوم إلى آلة تورينغ العامة لألان تورينغ في عام 1935. بعد 15 سنة فقط، أنشأ اختبار تورينغ. يستخدم اختبار تورينغ الحوار البشري لتحديد ما إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي قد وصل إلى قدرات شبيهة بالبشر وما بعدها. لا يزال هذا الاختبار يُستخدم اليوم كمعيار لتفاعلات الذكاء الاصطناعي.

ساعدت الاختراقات الحاسوبية في التسعينيات على دفع أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الأمام. بدأت تقنيات التعلم الآلي وأنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى تظهر خلال تلك الفترة، مما أدى إلى تحقيق إنجازات في أوائل الألفية الثانية. على سبيل المثال، أظهرت شركة IBM مهارات الذكاء الاصطناعي لـ Watson من خلال تفوقه على البشر في لعبة Jeopardy. وفي الوقت نفسه، بدأت جوجل في نشر بيانات حول أنظمة الشبكات العصبية الخاصة بها.

الذكاء الاصطناعي اليوم

شهد هذا العقد بعضًا من أكبر القفزات في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي حتى الآن. أدى إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي ذات التعلم الذاتي مثل خوارزميات تجميع العزم إلى جعل هذا القطاع موضوعًا للنقاش.

وقد قوبلت هذه المكاسب التكنولوجية بأسئلة أخلاقية ومخاوف بيئية أيضًا. أدت كل هذه العوامل إلى مزيد من التدقيق في مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على الحياة اليومية. إذًا ما الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله؟ تُبرز هذه المشاريع بعضًا من قدراته الحالية وحدوده.

مساعدة الناس على بناء مدن أفضل

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مساعدة مخططي المدن على إنشاء مجتمعات أكثر فعالية وكفاءة. يمكن لهذه الأنظمة تتبع حركة المرور وغيرها من البيانات الحيوية التي تكون ذات قيمة كبيرة عند تحديد مواقع الخدمات الجديدة والطرق السريعة وغيرها من احتياجات المجتمع.

رؤى البنية التحتية

إحدى الطرق التي تُستخدم فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل لإنشاء أحياء أكثر أمانًا وراحة هي من خلال الرؤى. دراسة¹ نُشرت في مجلة المدن الذكية والمجتمع تتعمق في الأمن الكهربائي والاستقرار.

تحديدًا، تفحص الدراسة توزيع الطاقة، متطلبات المنازل، نوع مصدر الطاقة الذي يستخدمه كل منزل، وما إذا كان ذلك يضع الموقع في خطر أعلى من فقدان الطاقة. توضح الدراسة أنه مع تحول المزيد من المنازل إلى الخيارات الكهربائية بالكامل، قد تم إغفال بعض المخاطر.

على وجه الخصوص، يبرز التقرير كيف أن الألواح الشمسية تُعد مصدرًا رائعًا للطاقة خلال الصيف، ولكنها قد تُترك المجتمعات بأكملها بدون كهرباء خلال العواصف الشتوية والظروف البيئية الأخرى. للأسف، أصبح هذا السيناريو أكثر شيوعًا مع استمرار الدفع نحو المنازل الكهربائية بالكامل.

بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتصنيف مخاطر فقدان الطاقة

حلل باحثو جامعة ستيفنز بيانات مخزون المباني التابعة لوزارة الطاقة (DOE)، بما في ذلك أنماط الطاقة لـ 129,000 منزل عائلي منفرد. كانت هذه المنازل موزعة في ثماني ولايات مختلفة، مما أتاح للفريق اختبار النظام في بيئات متنوعة.

نجحت نماذج التعلم الآلي في تحديد بصمات نظام الطاقة لكل منزل على حدة. ثم عالجت هذه البيانات، وربطتها بنماذجها البيانية، وحددت نوع مصادر الطاقة التي يعتمد عليها المنزل.

علاوة على ذلك، استخدم النظام هذه البيانات لتحديد مخاطر الانقطاع الكهربائي للمنزل والمجتمع. الآن، يسعى الفريق لتوسيع اختباراته إلى المزيد من المجتمعات لمساعدة المخططين على بناء شبكات كهربائية أكثر أمانًا ومرونة.

إنقاذ الأرض

لقد تركت الظروف البيئية، التلوث، التوسع البشري، وعوامل أخرى العديد من مناطق الحياة البرية في حالة خراب. كان الذكاء الاصطناعي أحد الحلول التي لجأ إليها البيئيون للمساعدة في تحديد أنماط الحياة البرية.

يمكن لهذه الأنظمة مساعدة المتخصصين في الحفاظ على البيئة على ملاحظة التغييرات المفاجئة في الأنواع، وهو أداة قيمة يمكن أن تساعد في حماية الحيوانات النادرة والمهددة بالانقراض من الانقراض. بالفعل، تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تتبع أنماط الهجرة، والصحة، ونشاط الصيادين، وغيرها من البيانات الحيوية.

حفظ الحيتان

قدمت فريق من الباحثين المبتكرين من جامعة روتجرز-نيو برونزويك نموذجًا ذكاء اصطناعي صُمم لمساعدة السفن الدولية على تجنب تجمعات الأنواع المهددة بالانقراض مؤخرًا.

أنشأ المؤلفون الرئيسيون للدراسة²، أحمد عزيز عزت وجوش كوهوت، نموذج هجرة وتتبع الحيتان باستخدام مجموعة متنوعة من البيانات المصممة لحماية نوع الحوت القاتل الشمالي الأطلسي النادر. للأسف، تكشف البيانات من الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي أن أقل من 400 من هذه المخلوقات المهيبة لا تزال على قيد الحياة في البرية. من بين السكان المتبقين، فقط 70 أنثى قادرة على التكاثر، مما يزيد من قلق المتخصصين في الحفاظ على البيئة.

المصدر – Nature Communications

على وجه التحديد، دمج الفريق بيانات مركز روتجرز للقيادة في مراقبة المحيطات منذ أوائل التسعينيات، وصور الأقمار الصناعية من جامعة ديلاوير، ومعلومات عن الزاحفات تحت الماء في النموذج. تجدر الإشارة إلى أن الزاحفات هي مركبات تحت الماء مزودة بمجموعة من المستشعرات. تتجول على قاع المحيط لتساعد في رسم خرائط المناطق غير المستكشفة، وتتبع التغيرات البيئية، والبحث عن الموارد القيمة،

تنبأ الذكاء الاصطناعي بموقع وزمان تجمعات الحيتان بناءً على تفضيلات الحيتان، المواقع السابقة، الظروف البيئية، ووقت السنة. مكن ذلك الباحثين من ربط هذه النقاط واكتشاف الأنماط التي تزيد من فرص رؤية الحيتان. في المستقبل، سيظهر هذا النظام بدقة للسفن أين تتواجد تجمعات الحيتان، مما يمكّنها من تعديل مسارها لتجنب هذه المواطن الطبيعية.

الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT).

أدى دمج الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا إنترنت الأشياء إلى إنشاء صناعة AIoT الناشئة الآن. يجمع هذا القطاع بين نطاق وقدرات جمع البيانات لأنظمة إنترنت الأشياء مع التعرف على الأنماط والمعالجة والراحة التي توفرها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

تمكن أنظمة AIoT شركات اللوجستيات من نقل منتجاتها عبر العالم بسرعة أكبر، وتقليل التزوير، وتوفير مجموعة من الميزات المتقدمة التي ستكون مستحيلة. يحسن AIoT مفهوم إنترنت الأشياء بعدة طرق رئيسية بما في ذلك الكفاءة.

تعمل أنظمة إنترنت الأشياء التقليدية كأجهزة استشعار. تجمع البيانات وتُرسل عبر الإنترنت إلى موقع آخر يقوم بمعالجة تلك البيانات.  يلغي AIoT الحاجة إلى إرسال البيانات عبر الإنترنت. بدلاً من ذلك، يمكن لهذه الأنظمة معالجة المعلومات داخليًا، مما يقلل من الوقت والتكاليف ومتطلبات النطاق الترددي.

اقتصاد ذكي

سوف يلعب AIoT دورًا حيويًا في اقتصاد الغد الذكي. تعتمد المنازل الذكية اليوم على بروتوكولات مختلفة للتعرف على نشاط الإنسان لتوفير الراحة لمستخدميها. على سبيل المثال، تخيل أن تقول لأليكسا أنك تريد ممارسة الرياضة، وتبدأ سلسلة من المهام المصممة لجعل العملية أكثر سهولة.

يمكن أن تشمل هذه المهام ضبط الإضاءة، تشغيل الموسيقى، إغلاق الستائر، وحتى تشغيل صانعة السموثي بعد التمرين. كل هذا ممكن الآن باستخدام ماكروهات مُعدة مسبقًا. ومع ذلك، سيؤدي استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة للتعرف على نشاط الإنسان إلى أتمتة هذه العملية.

MSF-Net

أثار مهندسو جامعة إنتشون الوطنية استغرابًا مؤخرًا بعد تقديم³ نظام تتبع نشاط الإنسان عبر الواي فاي MSF-Net (شبكة دمج الطيف المتعدد). يمكن للنظام الاستفادة من معلومات حالة القناة (CSI) لتحديد النشاط البشري الدقيق.

ستجعل هذه التقنية المنازل الذكية أكثر راحة. قريبًا سيستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد ما إذا كنت تطبخ، تستريح، تشاهد التلفاز، أو على وشك الخروج للعمل وتعديل البيئة وفقًا لذلك. قد تُدمج هذه التقنية في عدة قطاعات بما في ذلك التصنيع، الأمن، والرعاية الصحية.

نصائح أخلاقية

يبدو أنه بغض النظر عن مدى تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيظل هناك دائمًا قليل من عدم الثقة بهذه الأنظمة. تُظهر دراسة حديثة⁴ نُشرت في مجلة Cognition كيف أن البشر لا يثقون بأنظمة الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالنصائح الأخلاقية.

تدرس كلية علم النفس أسباب عدم الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وكيف أثرت على تبنيها، وما الذي يلزم لتجاوز هذه العقبات أمام التبني. فحص الباحثون صعود المستشارين الأخلاقيين الاصطناعيين (AMAs) وكيف يمكن أن يصبحوا شائعين يومًا ما.

المستشارون الأخلاقيون الاصطناعيون هم خوارزميات مُصممة خصيصًا تستفيد من نظريات أخلاقية مبرمجة مسبقًا، ومبادئ، وإرشادات لتزويد المستخدمين بإجابات على المعضلات الأخلاقية الصعبة.

ومن الجدير بالذكر أن الدراسة وجدت أن الناس كانوا حذرين من نصائح الذكاء الاصطناعي في القضايا الأخلاقية، حتى عندما كانت نفس النصيحة تُعطى من قبل مستشار بشري. كما أظهرت أن الكثير من الناس لديهم مفاهيم خاطئة حول الذكاء الاصطناعي ومخاوف بشأن قدرته على الانحراف.

في المستقبل، قد يكون لديك مستشار أخلاقي اصطناعي إلى جانبك لمساعدتك في اتخاذ القرار الصحيح. على الأقل، سيوثق وربما يُبلغ عن أي قرارات “خاطئة” تتخذها. وبالتالي، من السهل أن نفهم لماذا قد تكون البشرية مستعدة لتزويد الذكاء الاصطناعي برموز إطلاق الصواريخ، لكن لا تسمح له بإلقاء الخطب.

ما لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله؟ لا يزال هناك الكثير

ثورة الذكاء الاصطناعي في كامل نشاطها وتستمر الاختراقات التقنية الكبرى في دفع قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الأمام. على الرغم من الصدى المستمر بأن الذكاء الاصطناعي سيأخذ وظيفتك، لا يزال لدى معظم الناس وقت كافٍ قبل أن يسيطر الأسياد الروبوتية عليهم. ومع ذلك، لا يزال اللمسة البشرية هي المخرج.

ستؤدي العديد من العوامل مثل عدم الثقة وسوء الفهم حتمًا إلى تشكك بشأن القدرات الحقيقية والهدف من الذكاء الاصطناعي. في الوقت الحالي، تمتلك هذه التقنية إمكانات لا نهائية لكنها لا تزال محدودة في قدرتها على التواصل مع البشر. مع تحسن نماذج اللغة الكبيرة والروبوتات، قد يندمج الخط الفاصل بين الإنسانية والذكاء الاصطناعي أكثر، مما يفتح الباب أمام واقع جديد.

تعرف على مشاريع ذكاء اصطناعي رائعة أخرى الآن

مرجع الدراسة:

^{1. Majowicz, A., Popli, C., & Odonkor, P. (2025). تحديد مدى تعرض الأسر لانقطاعات الطاقة: تقييم مخاطر التحول السريع إلى الكهرباء في المدن الذكية. Journal of Smart Cities and Society, 0(0). https://doi.org/10.1177/27723577241306340}

^{2. Ji, J., Ramasamy, J., Nazzaro, L., Kohut, J., & Ezzat, A. A. (2024). التعلم الآلي لنمذجة وجود الحوت القاتل الشمالي الأطلسي لدعم تطوير طاقة الرياح البحرية في المنطقة المتوسطة للولايات المتحدة. Scientific Reports, 14, 29147. https://doi.org/10.1038/s41598-024-80084-z}

^{3. Chen, J., Xu, X., Wang, T., Jeon, G., & Camacho, D. (2024). إطار AIoT مع دمج تردد متعدد النمط للتعرف على النشاط الخشن والدقيق عبر الواي فاي. IEEE Internet of Things Journal, 11(24), 39020-39029. https://doi.org/10.1109/JIOT.2024.3400773}

^{4. Myers, S., & Everett, J. A. C. (2025). يتوقع الناس أن يكون المستشارون الأخلاقيون الاصطناعيون أكثر نفعية ويشعرون بعدم الثقة في المستشارين الأخلاقيين النفعيين. Cognition, 256, 106028. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2024.106028}