الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد ضجة

أصبح الذكاء الاصطناعي حديث الساعة. وقد بلغ عدد المؤسسات والمهنيين الساعين إلى أن يكونوا روّاداً في الذكاء الاصطناعي، أو متمكنين منه، أو أن يصفوا أنفسهم بأي مصطلح رنّان آخر، مستويات غير مسبوقة. وتشهد دولة أنغويلا الصغيرة، التي يحمل نطاقها الوطني الامتداد .ai، زيادة في إيراداتها مع تسارع كثير من الشركات إلى شراء نطاقات .ai.

ومع ذلك، شهد المهنيون والمؤسسات ذوو الخبرة موجات من هذه الضجة تأتي وتذهب. لا تفهموني خطأً: نعم، الذكاء الاصطناعي أداة رائعة يمكن أن توفر ميزة تنافسية كبيرة إذا طُبّقت بالشكل الصحيح وفي السياق المناسب لدعم أهداف العمل.

هناك ما هو أبعد من الذكاء الاصطناعي

لكن لا ينبغي أن نعتقد أن الذكاء الاصطناعي «حل واحد يناسب الجميع».

أولاً، لأن الذكاء الاصطناعي مصطلح شامل لمجموعة من التقنيات المختلفة. وثانياً، لأن بعض المشكلات لا يمكن حلها بالذكاء الاصطناعي، أو لا ينبغي حلها به. ومن الأمثلة على ذلك مدير طلب من متدرب في قسم تقنية المعلومات تطوير حل قائم على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف جميع أسماء النطاقات في تدفق البيانات واستبدالها. ولدهشته، عاد المتدرب إليه بعد ساعتين قائلاً: «أنجزت المهمة». فسأله المدير: «ماذا تقصد بأنك أنجزتها؟» إذ كان يتوقع أن تستغرق المهمة وقتاً طويلاً. فما كان من المتدرب إلا أن عرض عليه الحل، الذي استند إلى التعابير النمطية. وقد أدهش المدير ما اتسم به الحل من بساطة وأناقة. أما بالنسبة إلى متدرب تقنية المعلومات، فكانت هذه مهمة سيشكّل استخدام الذكاء الاصطناعي لحلها مبالغة، إذ أمكن اعتماد بديل أبسط وفعال للغاية.

تسلّط هذه القصة الضوء على ثلاث حقائق مهمة:

• إن اختيار نهج محدد مسبقاً من دون النظر في مجموعة أوسع من الحلول ليس أمراً حكيماً
• قد لا يكون الذكاء الاصطناعي الخيار الأقل كلفة أو الأكثر فعالية لتحقيق هدف محدد
• لاختيار النهج الأمثل والتمييز بين الضجة والحل الأفضل، تحتاج إلى الخلفية المعرفية والمعرفة والخبرة المناسبة
• يمكن قياس الفرق بين الاختيار الحكيم والاختيار المنقاد وراء الضجة بالوقت والمال

الذكاء الاصطناعي ليس سوى أداة أخرى (قيّمة للغاية) ضمن مجموعة كبيرة من الحلول الجيدة الأخرى. وفي نهاية المطاف، ينبغي أن تكون مشكلة العمل هي العامل الأساسي في اختيار الأداة المناسبة.

الذكاء الاصطناعي ليس أمراً جديداً

طُوّرت تقنيات كثيرة من تقنيات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها اليوم في أوائل ستينيات القرن الماضي. وهناك أيضاً المشروع الياباني الشهير «أنظمة الحاسوب من الجيل الخامس» [1]، الذي انطلق بدافع أن «الحواسيب الحالية ضعيفة للغاية في الوظائف الأساسية لمعالجة الكلام والنصوص والرسوم واللوحات والصور وغيرها من البيانات غير الرقمية، وكذلك في المعالجة من نوع الذكاء الاصطناعي، مثل الاستدلال والترابط والتعلّم». وفي نهاية المطاف، لم يحقق المشروع نجاحاً كبيراً، لأن القدرة الحاسوبية المتاحة آنذاك كانت محدودة، ولأن البرنامج لم يستفد على نطاق واسع من مفاهيم أساسية مثل الشبكات العصبية، التي تشكّل أساس نماذج اللغة الكبيرة الحالية مثل ChatGPT وCopilot وغيرها.

في الواقع، خلال دراستي للماجستير في هندسة الحاسوب في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، تعلّمنا تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه (مثل الشبكات العصبية ونماذج التصنيف وغيرها)، إلى جانب مجموعة واسعة من الأساليب الأخرى التي لا تقل أهمية، مثل الخوارزميات الاستدلالية الفوقية، ونظرية الأوتوماتا (التي تندرج ضمنها التعابير النمطية التي استخدمها متدرب تقنية المعلومات المذكور أعلاه)، وأشجار القرار وغيرها. وقد اتضح لي آنذاك أنه لا يوجد نهج أفضل من سواه؛ فلكل نهج مجال استخدام مثالي. وتعزز هذا التصور على امتداد مسيرتي المهنية، سواء في أبحاث الدكتوراه أو في العمل الاستشاري، حيث أتيحت لي فرصة تطبيق كثير من هذه الأساليب وفهم السياقات المناسبة لكل منها.

أدى انتشار نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT وما يبدو أنها تتمتع به من قدرة على «التفكير» إلى اعتقاد كثيرين أن الذكاء الاصطناعي اختراع جديد تماماً وأنه الحل لكل مشكلة. لكن ما حدث هو أن الذكاء الاصطناعي انتقل من مختبرات الأبحاث إلى حياة الجميع من خلال نماذج اللغة الكبيرة، وأصبح شائع الاستخدام. وانتقلنا من الشعار (القديم الآن) «غوغل يعرف» إلى «الذكاء الاصطناعي يعرف». لكن تحليل المشكلة بواقعية يظل دائماً أفضل من اتباع شعار ما. 

كيف يمكننا مساعدتكم

في Mourinho Solutions، لا نتبع الشعارات. لدينا المعرفة والخبرة لمساعدتكم على اختيار النهج المناسب والأدوات الأكثر فعالية لضمان ازدهار أعمالكم. نحلل احتياجات أعمالكم لتحديد المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي (أو غيره من الأساليب) أن يحقق فيها أكبر أثر، بما يمنحكم ميزة تنافسية.

نجاحكم هو نجاحنا أيضاً. لا تترددوا في الاتصال بنا لمعرفة ما يمكننا تقديمه لكم!

المراجع

[1] - Feigenbaum, E., Shrobe, H.: The Japanese National Fifth Generation Project: Introduction, survey, and Evaluation. Future Generation Computer Systems. 9, 105–117 (1993). متاح هنا.