الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي... استخدامات متنوعة

توافر عنصر الإبداع يبشّر بفتوحات علمية وتقنية وثقافية كبرى

الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي... استخدامات متنوعة
TT

الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي... استخدامات متنوعة

الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي... استخدامات متنوعة

القدرة على نمو الخوارزميات في غياب المُدخَلات البشرية هي جوهر الذكاء الاصطناعي يستخدم كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI والتعلم الآلي (تعلّم الآلة) Machine learning الخوارزميات في معالجة التحديات المعقدة، ولكن الذكاء الاصطناعي التوليدي يستخدم نمذجة أكثر تطوراً وخوارزميات أكثر تقدماً لإضافة العنصر الإبداعي.

ذكاء اصطناعي وتعلّم آلي

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي المصمم لإنتاج محتوى مثل النصوص، والصور، والفيديو، والموسيقى. ويستخدم نماذج لغوية كبيرة وخوارزميات لتحليل الأنماط في مجموعات البيانات ومحاكاة نمط أو بنية أنواع معينة من المحتوى.

من ناحية أخرى، يساعد التعلم الآلي أجهزة الكومبيوتر على تعلُّم المهام والإجراءات باستخدام التدريب المصمم، استناداً إلى نتائج مجموعات البيانات الكبيرة، وهو عنصر أساسي في أنظمة الذكاء الاصطناعي. وقد خصّص موقع «إي ويك» الإلكتروني موضوعاً للمقارنة بين خصائص هذين النظامين واستخداماتهما.

مخطط للمقارنة

إليكم مخططاً للمقارنة بين الذكاء الاصطناعي التوليدي (1) مقابل التعلم الآلي (2).

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي هما تقنيتان مرتبطتان ارتباطاً وثيقاً، كما يوضح الجدول أدناه. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتفوّق في إنشاء المحتوى، فإن التعلم الآلي موجه إلى تحليل البيانات والنماذج الإحصائية.

> التعريف:

1. إنشاء محتوى جديد.

2. تحليل البيانات لإجراء تنبؤات.

• استخدام الخوارزميات:

1. خوارزميات متقدمة ومبتكرة.

2. التعرف على نمط البيانات.

• المُخرَجات:

1. النصوص، والصور، والفيديو، والموسيقى.

2. التنبؤات والتصنيفات.

• مجالات التطبيق:

1. إنشاء المحتوى والتصميم.

2. تحليل البيانات والأمن السيبراني.

• القاعدة التقنية:

1. نماذج اللغة الكبيرة والشبكات التوليدية التنافسية.

2. النماذج الإحصائية والخوارزميات.

التاريخ والتطور

على مدى عدة عقود، كان تطور كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي مدفوعاً بالتطوير المستمر للخوارزميات المصممة لأداء مهام محددة.

على مدار العقد الماضي، ازداد مستوى تعقيد هذه الخوارزميات بصورة كبيرة. وفي أكثر مراحل تطورها أضحى بمقدورها أن تكتسب قدرة التأدية الوظيفية من دون استمرار المدخلات البشرية. وهذه القدرة على النمو في غياب المدخلات البشرية هي جوهر الذكاء الاصطناعي، الذي هو أساس كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي.

في السنوات القليلة الماضية، مكّنت التطورات في القدرة الحاسوبية وتوافر البيانات -التي صارت ممكنة من خلال منصات الحوسبة السحابية مثل «أمازون ويب سيرفيسز»، و«مايكروسوفت أزور»- من تحقيق تقدم كبير.

ظهر التعلم الآلي أولاً، مع التركيز على تحديد الأنماط واتخاذ القرارات القائمة على البيانات. وبُني الذكاء الاصطناعي التوليدي على هذه الأسس، عبر تقديم نماذج قادرة على خلق محتوى جديد وأصلي من خلال التعلم من مجموعات البيانات الواسعة.

حدث التقدم الرئيسي في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي في نوفمبر (تشرين الثاني) عام 2022. عندما أطلقت شركة «أوبن إيه آي» برنامج «تشات جي بي تي»، وهو تطبيق يخلق محتوى يستند إلى المطالبات النصية واستفسارات اللغة الطبيعية.

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي عبارة عن تقنية ناشئة تستخدم الذكاء الاصطناعي، والخوارزميات، ونماذج اللغة الكبيرة لإنتاج عدة أنواع من المحتوى، من النصوص إلى الصور إلى الفيديو.

يستفيد التعلم الآلي من التعلم العميق وتقنيات الشبكة العصبية، لإنشاء المحتوى الذي يستند إلى الأنماط التي يلاحظها في مجموعة واسعة من المحتويات الأخرى. وعلى الرغم من أن هذا المحتوى مُصنّف على أنه أصلي فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي في الواقع يستخدم التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي، لتحليل إبداعات الآخرين السابقة ثم تكرارها. إنه يستفيد من مستودعات ضخمة من المحتويات، ويستخدم تلك المعلومات لمحاكاة الإبداع البشري.

مع الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنك القيام بمهام مثل تحليل الأعمال الكاملة لكتاب مشهورين، مثل: تشارلز ديكنز، أو جي كيه رولينغ، أو إرنست همنغواي؛ لإنتاج رواية أصلية تسعى لمحاكاة نمط هؤلاء المؤلفين وأنماط الكتابة لديهم.

وبالتالي، فإن مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي تتجاوز كثيراً مستوى التعلم الآلي التقليدي. من خلال استخدام أشكال متعددة من أنظمة التعلم الآلي، والنماذج، والخوارزميات، والشبكات العصبية، يُقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي انطلاقة جديدة إلى عالم الإبداع.

حالات استخدام النظم الذكية

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز -وليس استبدال- أعمال الكتاب ومصممي الغرافيك والفنانين والموسيقيين من خلال إنتاج مواد جديدة. وهو مفيد بصورة خاصة في عالم الأعمال في مجالات مثل وصف المنتجات، ويمكن أن يخلق كثيراً من الاختلافات في التصاميم القائمة. كما يمكنه مساعدة الفنان على استكشاف المفاهيم الجديدة عبر الوسائط المختلفة.

وفيما يلي بعض حالات استخدامه، بدءاً من حالات الاستخدام المؤسساتية للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى عمليات تنفيذ التطبيقات الأصغر نطاقاً.

> البيع بالتجزئة. يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تعزيز عمليات البيع بالتجزئة بشكل كبير من خلال أتمتة إنشاء أوصاف المنتجات، وتوليد محتوى تسويقي مخصص، وتحسين إدارة المخزون.

وبينما يركّز التعلم الآلي على تحليل البيانات لتقديم التوصيات، يأخذ الذكاء الاصطناعي التوليدي خطوة أبعد من خلال إنشاء المحتوى نفسه.

> قطاع الأعمال. يمكن رؤية الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الأعمال في عمليات مثل وضع التقارير وإنجازها، وتصور البيانات، وإنشاء مواد تسويقية. يمكن للشركات إنشاء تقارير الأعمال تلقائياً عن طريق تحليل مجموعات البيانات الكبيرة واستخراج الرؤى الرئيسية، ما يقلّل من الأخطاء والوقت المستغرق لهذه المهام. وهذا يسمح لمحللي الأعمال بالتركيز على اتخاذ القرارات الاستراتيجية بدلاً من إعداد التقارير العادية.

وبالمقارنة، يُستخدم التعلم الآلي عادة لتحليل أنماط البيانات وتقديم رؤى تنبؤية، في حين يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على هذه الرؤى لإنتاج تقارير وعروض تقديمية شاملة.

> الرعاية الصحية. في مجال الرعاية الصحية، يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء بيانات طبية اصطناعية للبحث، وتطوير خطط علاجية مخصصة، وتعزيز الدقة التشخيصية. ومرة أخرى، يبني الذكاء الاصطناعي التوليدي على الأساس الذي وضعته الآلة.

وفي حين يتفوّق التعلم الآلي في تحديد الأنماط لدى البيانات الطبية، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يذهب إلى أبعد من ذلك عبر توليد بيانات جديدة وسيناريوهات علاجية جديدة، يمكن أن تساعد في البحوث الطبية والتشخيصات.

• التصنيع والإنتاج. الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تقنية مُرحب بها عندما يتعلق الأمر بالنمذجة الأولية. ويعمل على تحسين تصميم المنتجات وعمليات التصنيع من خلال إنشاء نماذج التصميم الأولية المتعددة استناداً إلى قيود ومدخلات محددة.

وبينما التعلم الآلي يُستخدم في التنبؤ باحتياجات الصيانة وتحسين جداول الإنتاج، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتيح إنشاء التصاميم والحلول المبتكرة التي يمكن تنفيذها مباشرة في التصنيع.

• الخدمات المالية. في القطاع المالي، يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تعزيز الخدمات من خلال توليد تقارير مالية مخصصة، وأتمتة الكشف عن الأنشطة الاحتيالية، وتحسين إدارة المخاطر.

وفي حين أن التعلم الآلي عادة ما يكتشف الأنماط وأشكال الشذوذ، لا يحدد الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه المشكلات فحسب، وإنما يُنشئ أيضاً تقارير تفصيلية واستراتيجيات معينة لمعالجتها.

• دعم العملاء. يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تحسين دعم العملاء من خلال روبوتات المحادثة المتقدمة والمساعدين الافتراضيين. تعتمد الشركات روبوتات المحادثة العاملة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، للتعامل مع مجموعة واسعة من استفسارات العملاء؛ من توصيات المنتجات إلى تتبع الطلبات. ولا تزال روبوتات المحادثة هذه تتشابه مع البشر على نحو متزايد.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي خلق استجابات مخصصة ومناسبة من حيث السياق، ما يجعل التفاعلات تبدو أكثر إنسانية وأكثر فاعلية من أساليب العمل البسيطة القائمة على التعلم الآلي.



«أبل» تطلق «iOS 26.4» بتحسينات واسعة… لكن أين «سيري»؟

يقدّم تحديث «iOS 26.4» تحسينات عملية على التطبيقات الأساسية دون تغييرات جذرية في تجربة النظام (د.ب.أ)
يقدّم تحديث «iOS 26.4» تحسينات عملية على التطبيقات الأساسية دون تغييرات جذرية في تجربة النظام (د.ب.أ)
TT

«أبل» تطلق «iOS 26.4» بتحسينات واسعة… لكن أين «سيري»؟

يقدّم تحديث «iOS 26.4» تحسينات عملية على التطبيقات الأساسية دون تغييرات جذرية في تجربة النظام (د.ب.أ)
يقدّم تحديث «iOS 26.4» تحسينات عملية على التطبيقات الأساسية دون تغييرات جذرية في تجربة النظام (د.ب.أ)

مع كل تحديث جديد لنظام «iOS»، تتجه الأنظار عادةً إلى الميزة الأبرز التي قد تعيد تعريف تجربة الاستخدام. لكن التحديث جاء برسالة مختلفة عبارة عن تحسينات واسعة في النظام، مقابل غياب الميزة الأكثر ترقباً... «سيري».

أطلقت «أبل» تحديث «iOS 26.4» مع مجموعة من التعديلات التي تركز على تحسين التجربة اليومية، دون تغييرات جذرية في الواجهة أو إطلاق تقنيات جديدة بالكامل. وبينما أضاف التحديث وظائف متعددة عبر التطبيقات، بقيت «سيري» دون التحديث المنتظر، في إشارة إلى أن التحول الأكبر لا يزال قيد التطوير.

تحسينات عملية

يركز التحديث الجديد على جعل استخدام الهاتف أكثر سلاسة، بدلاً من تقديم قفزات تقنية كبيرة. ويظهر ذلك بوضوح في التعديلات التي طالت تطبيقات أساسية مثل «أبل ميوزيك» (Apple Music) و«بودكاستس» (Podcasts).

ومن أبرز الإضافات ميزة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء قوائم تشغيل موسيقية بناءً على وصف المستخدم. فبدلاً من اختيار الأغاني يدوياً، يمكن للمستخدم كتابة وصف بسيط مثل مزاج أو نشاط ليقوم النظام ببناء قائمة تشغيل تلقائياً.

كما أضافت الشركة ميزة تساعد على اكتشاف الحفلات الموسيقية القريبة، اعتماداً على تفضيلات الاستماع، إلى جانب تحسينات بصرية مثل عرض الأغلفة الموسيقية بشكل كامل داخل التطبيق. وفي جانب آخر، أصبح بالإمكان التعرف على الموسيقى حتى دون اتصال بالإنترنت، مع عرض النتائج لاحقاً عند عودة الاتصال، وهو ما يعكس توجهاً نحو جعل الوظائف الأساسية أكثر استقلالية.

أضافت «أبل» ميزات تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل إنشاء قوائم تشغيل موسيقية تلقائياً (شاترستوك)

تجربة محتوى أكثر تكاملاً

التحديث لم يقتصر على الموسيقى. فقد حصل تطبيق «Podcasts» على دعم أفضل للفيديو، مع إمكانية التبديل السلس بين المشاهدة والاستماع، وفقاً لجودة الاتصال بالإنترنت. كما شملت التغييرات أدوات إنشاء المحتوى، حيث حصل تطبيق «فري فورم» (Freeform) على ميزات إضافية، مثل مكتبة عناصر بصرية جاهزة يمكن استخدامها داخل المشاريع، ما يعزز من دوره كأداة إنتاج وليس مجرد مساحة ملاحظات.

في الوقت نفسه، ركزت «أبل» على تحسينات صغيرة لكنها مؤثرة، مثل دقة لوحة المفاتيح عند الكتابة السريعة وإدارة التذكيرات بشكل أكثر وضوحاً وتحسينات في إعدادات إمكانية الوصول. هذه التعديلات قد تبدو بسيطة، لكنها تستهدف نقاط احتكاك يومية يعاني منها المستخدمون.

ميزات جديدة... ولكن تدريجية

إلى جانب ذلك، أضاف التحديث مجموعة من الميزات العامة، مثل رموز تعبيرية جديدة، وتحسينات في مشاركة المشتريات داخل العائلة، حيث أصبح بإمكان كل فرد استخدام وسيلة دفع خاصة به. كما تم إدخال تحديثات مرتبطة بالخصوصية، مثل آليات التحقق من العمر في بعض المناطق، في إطار التكيف مع المتطلبات التنظيمية. تعكس هذه الإضافات أن التحديث لا يهدف إلى إعادة تعريف النظام، بل إلى تحسينه تدريجياً من الداخل.

لم يتضمن التحديث النسخة المطوّرة من «سيري» رغم التوقعات المرتفعة حولها (شاترستوك)

أين «سيري»؟

رغم كل هذه التحديثات، يبقى العنصر الأهم هو ما لم يتم إطلاقه. فالتحديث لم يتضمن النسخة الجديدة من «سيري» التي يُفترض أن تكون أكثر ذكاءً وتفاعلاً، مع قدرة أكبر على فهم السياق والتعامل مع البيانات الشخصية للمستخدم. وكانت التوقعات تشير إلى أن هذا التحديث سيشكل خطوة كبيرة في سباق الذكاء الاصطناعي، خاصة مع المنافسة المتزايدة من شركات أخرى تقدم مساعدين أكثر تطوراً. لكن غياب هذه الميزة لا يعني التخلي عنها، بل يبدو أنه يعكس نهجاً أكثر حذراً في تطويرها، مع احتمال إطلاقها في تحديثات لاحقة أو خلال فعاليات قادمة.

تحول تدريجي في فلسفة التحديثات

ما يكشفه «iOS 26.4» هو تحول في طريقة تعامل «أبل» مع التحديثات. فبدلاً من الاعتماد على ميزة واحدة كبيرة، تتجه الشركة نحو تحسينات متراكمة، تجعل النظام أكثر استقراراً وكفاءة بمرور الوقت. هذا النهج قد لا يكون لافتاً على المدى القصير، لكنه يراهن على تحسين التجربة بشكل مستمر. وفي هذا السياق، يصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً من تفاصيل الاستخدام اليومية، وليس مجرد إضافة منفصلة.

يعكس التحديث الحالي مرحلة انتقالية. فبينما يتم إدخال بعض عناصر الذكاء الاصطناعي تدريجياً مثل إنشاء قوائم التشغيل، يبقى التحول الأكبر مؤجلاً.

المعادلة هنا واضحة وهي أن «أبل» تعمل على إدخال الذكاء الاصطناعي إلى النظام، لكن دون التسرع في إطلاق ميزات قد تؤثر على تجربة المستخدم أو الخصوصية. وفي انتظار «سيري» الجديدة، يقدّم «iOS 26.4» تجربة أكثر نضجاً واستقراراً، حتى وإن كانت أقل إثارة من التوقعات.


طائرات تحاكي الطيور… هل تعيد تعريف مستقبل الطائرات دون طيار؟

يعمل الفريق على تطوير نماذج أولية لروبوت طائر يحاكي الطيور بمواد ذكية تعتمد على الجهد الكهربائي تمهيداً لاختباره في نفق الرياح (مختبر بيلغن)
يعمل الفريق على تطوير نماذج أولية لروبوت طائر يحاكي الطيور بمواد ذكية تعتمد على الجهد الكهربائي تمهيداً لاختباره في نفق الرياح (مختبر بيلغن)
TT

طائرات تحاكي الطيور… هل تعيد تعريف مستقبل الطائرات دون طيار؟

يعمل الفريق على تطوير نماذج أولية لروبوت طائر يحاكي الطيور بمواد ذكية تعتمد على الجهد الكهربائي تمهيداً لاختباره في نفق الرياح (مختبر بيلغن)
يعمل الفريق على تطوير نماذج أولية لروبوت طائر يحاكي الطيور بمواد ذكية تعتمد على الجهد الكهربائي تمهيداً لاختباره في نفق الرياح (مختبر بيلغن)

ظل التصميم التقليدي في عالم الطائرات دون طيار يعتمد على المراوح والمحركات، وهي مقاربة أثبتت فاعليتها لكنها تفرض حدوداً واضحة على الحركة والمرونة. اليوم، يحاول باحثون إعادة التفكير في هذا النموذج من خلال العودة إلى الطيور كمصدر إلهام قديم.

تسلط دراسة حديثة الضوء على جيل جديد من الروبوتات الطائرة، تُعرف باسم «الأورنيثوبتر» (Ornithopters)، وهي طائرات تحاكي طريقة الطيران الطبيعية للطيور عبر أجنحة مرنة تتحرك وتتكيف مع الهواء، بدلاً من الاعتماد على مراوح ثابتة.

تعتمد الطائرات دون طيار التقليدية على أنظمة ميكانيكية معقدة تشمل محركات وتروس وأجزاء متحركة. لكن هذا النموذج الجديد يتجه نحو ما يمكن وصفه بـ«التصميم الصلب» أو (solid-state) حيث يتم الاستغناء عن هذه المكونات بالكامل. بدلاً من ذلك، يستخدم الباحثون مواد ذكية تعتمد على ما يُعرف بالتأثير الكهروضغطي، وهي مواد تتغير أشكالها عند تطبيق جهد كهربائي عليها. وبهذه الطريقة، يمكن تحريك الأجنحة مباشرة من خلال الكهرباء، من دون الحاجة إلى وصلات ميكانيكية. هذا التحول لا يقلل فقط من تعقيد التصميم، بل يفتح الباب أمام حركة أكثر سلاسة وتكيفاً مع البيئة، حيث يمكن للأجنحة أن تنثني وتلتف بشكل مستمر، تماماً كما تفعل الطيور أثناء الطيران.

أدوات محاكاة متقدمة طوّرها باحثون تساعد على تصميم طائرات تحاكي الطيور رقمياً ما يسرّع التطوير ويقلل النماذج التجريبية (مختبر بيلغن)

مرونة أكبر في بيئات معقدة

تكمن أهمية هذا النهج في قدرته على التعامل مع البيئات المعقدة. فالطائرات التقليدية غالباً ما تواجه صعوبة في الأماكن الضيقة أو غير المتوقعة، مثل المناطق الحضرية المزدحمة أو البيئات الطبيعية المليئة بالعوائق. في المقابل، توفر الأجنحة المرنة قدرة أعلى على المناورة والاستجابة السريعة لتغيرات الهواء. وهذا يجعل هذه الروبوتات مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات مثل عمليات البحث والإنقاذ ومراقبة البيئة وفحص البنية التحتية والتوصيل في المدن. في مثل هذه السيناريوهات، لا يكون التحدي في الطيران فقط، بل في القدرة على التكيف مع بيئة متغيرة بشكل مستمر.

محاكاة الطبيعة... دون نسخها

رغم أن الفكرة مستوحاة من الطيور، فإن الهدف لا يقتصر على تقليد الطبيعة. يشير الباحثون إلى أنهم لا يسعون إلى بناء نسخة ميكانيكية من جناح الطائر، بل إلى فهم المبادئ الأساسية التي تجعل الطيران الطبيعي فعالاً، ثم إعادة تصميمها بطرق أبسط وأكثر كفاءة. في هذا النموذج، تلعب المواد دوراً محورياً ومنها الألياف الكربونية التي تعمل كهيكل يشبه العظام والريش، والمواد الكهروضغطية تقوم بدور العضلات.

وبذلك، يصبح الجناح نفسه نظاماً متكاملاً للحركة، بدلاً من كونه مجرد سطح يتحرك بواسطة أجزاء خارجية.

نموذج رقمي لفهم الطيران

إلى جانب التطوير المادي، ركزت الدراسة على بناء نموذج حاسوبي متكامل يحاكي عملية الطيران. هذا النموذج يدمج عدة عناصر في وقت واحد كحركة الأجنحة والجسم والديناميكيات الهوائية والأنظمة الكهربائية وآليات التحكم. يسمح ذلك للباحثين باختبار التصاميم افتراضياً قبل تصنيعها، ما يسرّع عملية التطوير ويقلل الحاجة إلى تجارب مكلفة ومتكررة.

ورغم التقدم الذي تحققه هذه النماذج، لا تزال هناك تحديات رئيسية، أبرزها أداء المواد المستخدمة. فالمواد الكهروضغطية الحالية لا توفر بعد القوة أو الكفاءة الكافية للوصول إلى الأداء المطلوب في التطبيقات العملية واسعة النطاق. لكن الباحثين يرون أن هذه المشكلة قد تكون مؤقتة؛ إذ يسمح النموذج الحاسوبي بتوقع كيف يمكن أن تتحسن هذه الأنظمة مع تطور المواد في المستقبل.

في هذا التسلسل الحاسوبي تتحرك أجنحة الطائرة دون محركات باستخدام مشغلات كهروضغطية مرنة (مختبر بيلغن)

أكثر من مجرد طائرات

لا تقتصر أهمية هذه الأبحاث على الطائرات دون طيار فقط. فالمبادئ نفسها يمكن تطبيقها في مجالات أخرى، مثل الطاقة المتجددة. على سبيل المثال، يمكن استخدام مواد مرنة لتعديل شكل شفرات توربينات الرياح بشكل مستمر، ما قد يحسن كفاءتها في التقاط الطاقة. وهذا يعكس اتجاهاً أوسع في الهندسة، حيث لم يعد الهدف فقط بناء أنظمة أقوى، بل أنظمة أكثر ذكاءً وتكيفاً.

تشير هذه الدراسة إلى أن مستقبل الطائرات دون طيار قد لا يكون مجرد تحسين للأنظمة الحالية، بل إعادة تعريف كاملة لطريقة الطيران. فبدلاً من الاعتماد على أنظمة ميكانيكية معقدة، قد تتجه الصناعة نحو تصاميم أبسط من حيث المكونات، لكنها أكثر تعقيداً من حيث السلوك والتفاعل مع البيئة. في هذا السياق، تصبح الطائرة أقل شبهاً بآلة صلبة، وأكثر قرباً من كائن حي قادر على التكيف.

ما الذي يتغير فعلاً؟

لا يكمن التغيير في شكل الطائرة فقط، بل في فلسفة التصميم نفسها. الانتقال من المراوح إلى الأجنحة المرنة يعكس تحولاً أعمق من أنظمة تعتمد على القوة والثبات، إلى أنظمة تعتمد على المرونة والاستجابة. وبينما لا تزال هذه التقنيات في مراحل البحث، فإن اتجاه مستقبل الطيران قد يكون أقرب إلى الطبيعة مما كان يُعتقد.


النمسا تعتزم حظر استخدام وسائل التواصل الاجتماعي للأطفال تحت سن 14 عاماً

استخدام وسائل التواصل الاجتماعي بكثرة قد يؤثر على الحياة اليومية (رويترز)
استخدام وسائل التواصل الاجتماعي بكثرة قد يؤثر على الحياة اليومية (رويترز)
TT

النمسا تعتزم حظر استخدام وسائل التواصل الاجتماعي للأطفال تحت سن 14 عاماً

استخدام وسائل التواصل الاجتماعي بكثرة قد يؤثر على الحياة اليومية (رويترز)
استخدام وسائل التواصل الاجتماعي بكثرة قد يؤثر على الحياة اليومية (رويترز)

أعلن الائتلاف الحاكم في النمسا، اليوم الجمعة، عن خطط لحظر استخدام وسائل التواصل الاجتماعي للأطفال تحت سن 14 عاماً، لتنضم إلى سلسلة من الدول الأخرى في فرض مثل هذه القيود على الصغار.

وقال ألكسندر برول، مسؤول شؤون الرقمنة في مكتب المستشار النمساوي كريستيان شتوكر، إنه سوف يتم طرح مشروع قانون بهذا الشأن بحلول نهاية يونيو (حزيران) المقبل.

وأضاف أن «الأساليب الحديثة تقنياً للتحقق من العمر سوف تطبق للسماح بالتحقق من أعمار المستخدمين مع احترام خصوصيتهم».

ولم يتضح على الفور الموعد الذي ربما تدخل فيه الخطة لتحديد الحد الأدنى للعمر حيز التنفيذ والتي ستحتاج إلى موافقة برلمانية.

العديد من الدول تعتزم حظر وصول الأطفال دون سن الـ16 لوسائل التواصل الاجتماعي (رويترز)

يشار إلى أن أستراليا أخذت بزمام المبادرة في هذا الصدد عام 2024، لتصبح أول دولة تحظر استخدام الأطفال تحت سن 16 عاماً وسائل التواصل الاجتماعي بغرض حمايتهم من المحتوى الضار والإفراط في استخدام الشاشات، ومن المقرر سريان حظر مماثل في إندونيسيا غداً السبت.