«مايو كلينيك»: الذكاء الاصطناعي في ميدان الرعاية الصحية

تقرير حول مستقبل العناية بالمرضى وإدارة الخدمات الصحية

«مايو كلينيك»: الذكاء الاصطناعي في ميدان الرعاية الصحية
TT

«مايو كلينيك»: الذكاء الاصطناعي في ميدان الرعاية الصحية

«مايو كلينيك»: الذكاء الاصطناعي في ميدان الرعاية الصحية

أصدرت مؤسسة «مايو كلينيك» الطبية الأميركية، اليوم (الأربعاء)، تقريراً حول توجهات توظيف نظم الذكاء الاصطناعي في مجالات الرعاية الصحية.

ذكاء اصطناعي طبي

نظم الذكاء الاصطناعي: التكنولوجيا التي تمكّن أجهزة الكومبيوتر من تنفيذ أعمال قد تتطلب عقلاً بشرياً نتيجة قدرتها على الوصول إلى كميات كبيرة من المعلومات، يمكن تدريبها على حل المشكلات وتحديد الأنماط وتقديم التوصيات في شتى الميادين. وقد وظفت هذه النظم في مجموعة متنوعة من تطبيقات الرعاية الصحية.

ويتطرق تقرير أعدّه الفريق الصحافي في «مايو كلينيك» إلى ما يمكن أن تقدمه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. وأشار في بدايته إلى فوائد الذكاء الاصطناعي، إذ حدّد تقرير صادر عن الأكاديمية الوطنية للطب الأميركية National Academy of Medicine، ثلاث فوائد محتملة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية:

- تحسين النتائج لكل من المرضى والفرق السريرية

- خفض تكاليف الرعاية الصحية

- تحسين صحة السكان

ويستخدم الذكاء الاصطناعي في كل سلسلة الرعاية المستمرة اليوم بدءاً من الفحوصات الوقائية حتى التشخيص والعلاج. ويتجسد ذلك في مثالين: الرعاية الوقائية، وتقييم المخاطر.

الرعاية الوقائية - تشخيصات أسرع

يمكن لفحوصات السرطان التي تستخدم الأشعة، مثل تصوير الثدي بالأشعة السينية أو فحص سرطان الرئة، الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحقيق النتائج بشكل أسرع. على سبيل المثال، في مرض الكلى المتعدد الكيسات (PKD) polycystic kidney disease، اكتشف الباحثون أن حجم الكلى - على وجه التحديد، السمة التي تعرف باسم إجمالي حجم الكلى - يرتبط بمدى سرعة انخفاض وظائف الكلى في المستقبل. لكن تقييم الحجم الإجمالي للكلى، الذي يكون غنياً بالمعلومات الطبية، يتطلب تحليل العشرات من صور الكلى، شريحة تلو أخرى - وهي عملية شاقة يمكن أن تستغرق نحو 45 دقيقة لكل مريض.

بفضل الابتكارات التي تم تطويرها في مركز PKD في «مايو كلينيك»، يستخدم الباحثون الآن الذكاء الاصطناعي لأتمتة العملية، وتحقيق النتائج في غضون ثوانٍ. وعلق الدكتور برادلي جي إريكسون، مدير مختبر معلوماتية الأشعة في المؤسسة، بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكمل العمل الشاق أو الذي يستغرق وقتاً طويلاً لاختصاصيي الأشعة، مثل تتبع الأورام والهياكل، أو قياس كميات الدهون والعضلات.

تقييم المخاطر – رصد أمراض القلب

في دراسة حول أمراض القلب أجرتها «مايو كلينيك»، نجح الذكاء الاصطناعي في تحديد الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بخلل في البطين الأيسر، وهو الاسم الطبي لـ«مضخة القلب الضعيفة» weak heart pump، على الرغم من عدم ظهور أعراض ملحوظة على أولئك الأفراد. وليس هذا «التقاطع» هو الوحيد بين تشخيصات أمراض القلب وبين الذكاء الاصطناعي. يقول الدكتور بافيك باتيل كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في المؤسسة: «لدينا الآن نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه أن يقول بالمصادفة: مرحباً، لديك الكثير من الكالسيوم في الشريان التاجي، وأنك معرض لخطر كبير للإصابة بنوبة قلبية أو سكتة دماغية خلال خمس أو عشر سنوات».

صحة عموم السكان

كيف يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أن تدفع إلى تقدم أسرع في الطب والصحة العامة؟

عندما يتعلق الأمر بدعم الصحة العامة للسكان، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الأشخاص على إدارة الأمراض المزمنة بأنفسهم - مثل الربو والسكري وارتفاع ضغط الدم - من خلال ربط بعض الأشخاص بالفحص والعلاج المناسبين، وتذكيرهم باتخاذ الخطوات اللازمة لرعايتهم، مثل تناول الدواء.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضاً في تعزيز المعلومات حول الوقاية من الأمراض عبر الإنترنت، والوصول إلى أعداد كبيرة من الأشخاص بسرعة، وحتى تحليل النص على وسائل التواصل الاجتماعي للتنبؤ بتفشي العدوى، مثل عدوى «كوفيد».

على سبيل المثال، وجدت إحدى الدراسات أن عمليات البحث عبر الإنترنت عن المصطلحات المتعلقة بـ«كوفيد-19» كانت مرتبطة بحالات «كوفيد-19» الفعلية. هنا، كان من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمكان حدوث تفشي المرض، ومن ثم مساعدة المسؤولين على معرفة أفضل طريقة للتواصل واتخاذ القرارات للمساعدة في وقف انتشار المرض.

رعاية فائقة للمرضى

كيف يمكن أن تساعد حلول الذكاء الاصطناعي في توفير رعاية فائقة للمرضى؟ قد تعتقد أن الرعاية الصحية التي يقدمها الكومبيوتر لا تعادل ما يمكن أن يقدمه الإنسان. وهذا صحيح في كثير من الحالات، لكنه ليس هو الحال دائماً.

أظهرت الدراسات أنه في بعض المواقف، يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بعمل أكثر دقة من البشر. على سبيل المثال، قام الذكاء الاصطناعي بعمل أكثر دقة من أساليب علم الأمراض الحالية في التنبؤ بمن سينجو من ورم الظهارة المتوسطة mesothelioma الخبيث، وهو نوع من السرطان يؤثر على أنسجة الأعضاء الداخلية. يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد سلائل (الكتل الهلامية) القولون، وقد ثبت أنه يحسن دقة تنظير القولون ويشخص سرطان القولون والمستقيم بنفس الدقة التي يستطيعها أطباء المناظير الماهرون.

في دراسة أجريت على أحد منتديات وسائل التواصل الاجتماعي، فضل معظم الأشخاص الذين يطرحون أسئلة تتعلق بالرعاية الصحية الإجابات الواردة من روبوت الدردشة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي على تلك الواردة من الأطباء، ما أدى إلى تصنيف إجابات روبوت الدردشة في مرتبة أعلى من حيث الجودة والتعاطف.

ومع ذلك، يؤكد الباحثون الذين أجروا هذه الدراسة أن نتائجهم تشير فقط إلى قيمة روبوتات الدردشة هذه في الإجابة عن أسئلة المرضى، ويوصون بمتابعتها بدراسة أكثر إقناعاً.

عون ذكي للأطباء

كيف يمكن للأطباء استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الرعاية الصحية؟ أحد الأشياء الرئيسية التي قد يتمكن الذكاء الاصطناعي من القيام بها لمساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية هو توفير الوقت لهم.

على سبيل المثال:

مواكبة التطورات الحالية، إذ إن انشغال الأطباء في رعاية المرضى وتنفيذ الواجبات السريرية الأخرى، قد يجعلهم في وضع أصعب لمواكبة التقدم التكنولوجي المتطور الذي يدعم الرعاية. يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع كميات هائلة من المعلومات - من المجلات الطبية إلى سجلات الرعاية الصحية.

الاهتمام بتنفيذ الأعمال الشاقة. عندما يتعين على اختصاصي الرعاية الصحية إكمال مهمات مثل كتابة الملاحظات السريرية أو ملء النماذج، فمن المحتمل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من إكمال المهمة بشكل أسرع من الطرق التقليدية.

عيوب الذكاء الاصطناعي في الصحة

ما عيوب الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟ على الرغم من الإمكانات العديدة المثيرة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، فإن هناك بعض المخاطر التي يجب وزنها:

- إذا لم يتم تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل مناسب، فقد يؤدي إلى التحيز والتمييز. على سبيل المثال، إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي على السجلات الصحية الإلكترونية، فإنه يعتمد فقط على الأشخاص الذين يمكنهم الوصول إلى الرعاية الصحية أولاً ثم يعمل على إدامة أي تحيز بشري تم تسجيله داخل السجلات ثانياً.

- يمكن لروبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي تقديم نصائح طبية مضللة أو كاذبة، ولهذا السبب هناك حاجة إلى تنظيم استخدامها بشكل فعال.

تنظيم واستخدام فعالان

وأخيراً أشار التقرير إلى أن «مايو كلينيك» تؤكد الحاجة إلى التنظيم والاستخدام الفعالين للذكاء الاصطناعي. وهي تعمل ضمن في شراكة الذكاء الاصطناعي الصحية، التي تركز على مساعدة مؤسسات الرعاية الصحية على تقييمه بشكل فعال ومنصف وآمن.

وتأمل المؤسسة أن يساعد الذكاء الاصطناعي في وضع طرق جديدة لتشخيص الأمراض وعلاجها والتنبؤ بها والوقاية منها وعلاجها.

ويمكن تحقيق ذلك عن طريق:

-اختيار المرضى الذين تتطابق مواصفاتهم مع متطلبات التجارب السريرية الواعدة.

- تطوير وتركيب أجهزة المراقبة الصحية عن بعد.

-الكشف عن الحالات المرضية غير المرصودة حالياً.

-توقع مخاطر المرض مقدماً.


مقالات ذات صلة

بعد النجاة من النوبة القلبية... 3 طرق قد يسلكها جسدك

صحتك تتوقّف النوبة... لكنّ رحلة القلب لا تتوقّف عندها (جامعة سري)

بعد النجاة من النوبة القلبية... 3 طرق قد يسلكها جسدك

الناجون من النوبات القلبية يسلكون 3 مسارات صحية رئيسية خلال السنوات الخمس التالية للإصابة، باستخدام أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

«الشرق الأوسط» (القاهرة)
خاص يضيف «webook.com» طبقة محادثية جديدة لاكتشاف الفعاليات خاصة عند كون نية المستخدم عامة أو غير محددة (أدوبي)

خاص كيف يغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة اكتشاف الفعاليات وحجزها؟

يستخدم «webook.com» الذكاء الاصطناعي لفهم نية المستخدم واقتراح فعاليات مناسبة مع إبقاء الحجز والدفع والتحقق النهائي داخل المنصة الرسمية الآمنة.

نسيم رمضان (لندن)
الاقتصاد ضيوف في جناح شركة الذكاء الاصطناعي السعودية "هيوماين" خلال مؤتمر "مبادرة مستقبل الاستثمار" في الرياض (الشركة)

«هيوماين» تطور جيلاً جديداً من أجهزة الكمبيوتر لتشغيل الذكاء الاصطناعي محلياً

تعمل شركة «هيوماين»، بالتعاون مع «كوالكوم»، على تصميم الجيل الجديد من جهاز «HUMAIN AI PC»، بهدف تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محلياً على الجهاز.

«الشرق الأوسط» (الرياض)
تكنولوجيا الساعات الذكية توظف لتتبع مؤشرات اللياقة البدنية والمؤشرات الصحية

منافسة شرسة في سوق الأجهزة القابلة للارتداء

تهدف إلى التكامل مع خدمات الرعاية الصحية

«الشرق الأوسط» (واشنطن)
تكنولوجيا «نفايات» الذكاء الاصطناعي أدَّت إلى الحطّ من قيمة المحتوى الهادف وتلويث بيئة المعلومات

«نفايات» الذكاء الاصطناعي أدَّت إلى الحطّ من قيمة المحتوى الهادف وتلويث بيئة المعلومات

خطوات حثيثة للتخلص منها

تيفاني سو (سان فرانسيسكو (الولايات المتحدة الأميركية))

اكتشاف أسرع نجم يدور حول ثقب أسود بـ«درب التبانة»

الثقوب السوداء هي أجسام شديدة الكثافة تتمتع بجاذبية قوية لدرجة أن الضوء لا يستطيع أن ينفذ منها (رويترز)
الثقوب السوداء هي أجسام شديدة الكثافة تتمتع بجاذبية قوية لدرجة أن الضوء لا يستطيع أن ينفذ منها (رويترز)
TT

اكتشاف أسرع نجم يدور حول ثقب أسود بـ«درب التبانة»

الثقوب السوداء هي أجسام شديدة الكثافة تتمتع بجاذبية قوية لدرجة أن الضوء لا يستطيع أن ينفذ منها (رويترز)
الثقوب السوداء هي أجسام شديدة الكثافة تتمتع بجاذبية قوية لدرجة أن الضوء لا يستطيع أن ينفذ منها (رويترز)

اكتشف العلماء أسرع نجم معروف حتى الآن، يدور بسرعة فائقة حول الثقب الأسود فائق الكتلة الموجود في مركز مجرتنا، درب التبانة، وقد يصبح المفتاح لقياس دوران هذا الثقب لأول مرة، وفق ما ذكرته وكالة «رويترز» للأنباء.

وتزيد كتلة هذا النجم بنحو 50 في المائة عن شمسنا ويفوقها في درجة السطوع بمقدار خمسة أمثال، ويتحرك بسرعات تصل إلى نحو 90 مليون كيلومتر في الساعة أثناء دورانه حول «ساجيتاريوس إيه*» وهو الثقب الأسود الرئيسي لمجرة درب التبانة.

وهذه السرعات أكبر من سرعة الضوء بثمانية في المائة. ولم يتم اكتشاف أي نجم آخر في مجرتنا أو في أي مكان آخر بهذه السرعة من قبل.

ويتحرك النجم الذي يطلق عليه «إس301» في مدار بيضاوي حول «ساجيتاريوس إيه*»، ويستغرق نحو 8.7 سنة لإتمام دورة كاملة.

وتبلغ أقرب نقطة له من الثقب الأسود نحو 11.5 مثل المسافة بين الأرض عن الشمس، وهي وحدة قياس تعرف بالوحدة الفلكية.

وهذا يعني أن أقرب نقطة مرور للنجم تزيد قليلاً على المسافة التي تفصل كوكب زحل عن الشمس، وأبعد نقطة له عن «ساجيتاريوس إيه*» عند نحو 1360 وحدة فلكية.

والثقوب السوداء أجسام شديدة الكثافة تتمتع بجاذبية قوية لدرجة أن الضوء نفسه لا يستطيع أن ينفذ منها. وتبلغ كتلة الثقب «ساجيتاريوس إيه*» نحو أربعة ملايين مثل الشمس، ويقع على بعد نحو 26 ألف سنة ضوئية من الأرض.

والسنة الضوئية الواحدة هي المسافة التي يقطعها الضوء في سنة كاملة، وتساوي 9.5 تريليون كيلومتر.

و«ساجيتاريوس إيه*» في حالة سكون حالياً، لكن جاذبيته هائلة مما يعني أنه قادر على ابتلاع النجوم أو أي مواد أخرى تقترب منه أكثر من اللازم. لكن الباحثين يقولون إن من المفترض أن يظل النجم «إس301» في مأمن من غضب الثقب الأسود.

وقال ستيفان غيلسن عالم الفيزياء الفلكية في معهد «ماكس بلانك» للفيزياء في ألمانيا، وهو أحد قادة البحث الذي نُشر اليوم الأربعاء في دورية «نيتشر»، إن «مداره لن يتلاشى في أي وقت قريب. ومن ثم، سيتغير اتجاه المدار، لكنه ليس معرضاً لخطر الابتلاع».

ولا يعرف حتى الآن أي نجم آخر يدور بهذه الدرجة من القرب من الثقب الأسود.

وراقب الباحثون «إس301» باستخدام مقياس التداخل للتلسكوب الكبير التابع للمرصد الأوروبي الجنوبي في تشيلي.

وقد يتيح التأثير المستمر الذي يمارسه «ساجيتاريوس إيه*» على هذا النجم خلال مداره للعلماء فهم الثقب الأسود بشكل أفضل، بما في ذلك إمكانية قياس دورانه.


ظاهرة «إلنينو» الاستثنائية... لمحة عن مستقبل الأرض «الحراري»

ظاهرة «إلنينو» الاستثنائية... لمحة عن مستقبل الأرض «الحراري»
TT

ظاهرة «إلنينو» الاستثنائية... لمحة عن مستقبل الأرض «الحراري»

ظاهرة «إلنينو» الاستثنائية... لمحة عن مستقبل الأرض «الحراري»

تزداد ظاهرة «إلنينو» قوةً باستمرار، وقد تكون الظروف الجوية الحادة التي ستجلبها بمثابة لمحة عما ينتظرنا في عالم أكثر دفئاً.

الأقوى على الإطلاق

يقول خبراء الأرصاد الجوية إن ظاهرة «إلنينو»، هذا العام، قد تصبح الأقوى على الإطلاق؛ وهذا يعني احتمال حدوث تأثيرات مناخية شديدة، تتراوح بين فترات جفاف طويلة في بعض أنحاء العالم وزيادة في العواصف وهطول الأمطار بمناطق أخرى، ما قد يؤدي إلى فيضانات عارمة.

«إلنينو» ظاهرة تجتاح مياه المنطقة الاستوائية للمحيط الهادئ

عالم يشهد ارتفاعاً مؤقتاً في الحرارة بمقدار درجتين مئويتين

تعتمد شدة ظاهرة «إلنينو» على مدى ارتفاع درجات حرارة المحيطات عن معدلاتها الطبيعية؛ إذ تؤثر هذه المياه الأكثر دفئاً على الغلاف الجوي، ما يؤدي إلى تغيير أنماط الطقس وتضخيم حِدتها. وتتزامن ظاهرة «إلنينو»، هذا العام، مع درجات حرارة مرتفعة بالفعل في المحيطات ومع صيف شديد الحرارة.

وهذا يعني أن الحرارة التي تجلبها الظاهرة قد تدفع متوسط ​​درجة الحرارة العالمية الشهرية لتتجاوز حاجز الارتفاع بمقدار درجتين مئويتين (3.6 درجة فهرنهايت)؛ وهو الحد الذي طالما عددناه سقفاً ينبغي عدم تجاوزه لتجنب «الأضرار الواسعة وغير المتوقعة» الناجمة عن تغير المناخ.

تفاقم الآثار المناخية

في الواقع، تجدر الإشارة إلى أنه لا يوجد حد «آمن» للاحتباس الحراري. فنحن نشهد، بالفعل، آثار تغير المناخ، متمثلة في تسجيل الولايات المتحدة أكثر فصول الصيف حرارة على الإطلاق، وتوالي موجات الحر الشديدة في أنحاء أوروبا. ومع ذلك فإن كل زيادة، ولو طفيفة، في درجات الحرارة تؤدي إلى تفاقم الآثار المناخية، والحد من الاحترار يمكن أن يساعد في درء كوارث أكثر تطرفاً.

اختبار حقيقي لصمود كوكب الأرض

نحن لم نصل بعدُ إلى عالمٍ ترتفع فيه الحرارة بمقدار درجتين مئويتين؛ إذ يقول الخبراء إنه باستثناء تأثير دورة «إلنينو»، لن يصل كوكبنا إلى هذا المستوى من الاحترار قبل عقد أو عقدين آخرين. لكن إذا قادتنا ظاهرة «إلنينو» إلى هذا المستوى مؤقتاً، فقد نحصل على لمحة عما سيبدو عليه ذلك العالم.

وكتب روبرت رود، كبير العلماء بمنظمة «بيركلي إيرث» (Berkeley Earth)، على منصة «بلوسكاي» (Bluesky) تعليقاً على ظاهرة «إلنينو»، هذا العام: «قد تكون الأشهر الاثنا عشر المقبلة بمثابة اختبار حقيقي للقدرة على الصمود: حرارة قياسية، وطقس متطرف، وخسائر في المحاصيل، وتأثيرات متتابعة... إنها، جزئياً، لمحة عما يُخبئه لنا المستقبل».

من جهته يصف زيك هاوسفاذر، وهو عالم مناخ يعمل لدى منظمة «بيركلي إيرث» ويشغل منصب رئيس أبحاث المناخ بشركة «سترايب» (Stripe)، ظاهرة «إلنينو» الحالية بأنها بمثابة «آلة زمن»، إذ إن الاحترار الذي تجلبه هذه الظاهرة المناخية - الذي يمتد حتى نهاية عام 2026 ويدخل في عام 2027 - قد يماثل درجات الحرارة التي يتوقع العلماء أن تسود في عام 2037.

إلنينو ظاهرة لا تشبه الاحتباس الحراري

لكن ثمة أمراً مهماً يجب مراعاته؛ فلكل من ظاهرة «إلنينو» وغازات الدفيئة تأثيرات مختلفة. فقد كتب هاوسفاذر وعالِم المناخ أندرو ديسلر، في مقال نُشر على منصتهما المشتركة «ذا كلايمت برينك» (The Climate Brink) عبر خدمة «سابستاك »: «يمكن للعالم المستقبلي الذي ارتفعت حرارته بفعل الغازات الدفيئة، والعالم الحالي الذي ارتفعت حرارته مؤقتاً بفعل ظاهرة إلنينو، أن يتشاركا في متوسط ​​درجة الحرارة العالمية نفسه، رغم وجود اختلافات جوهرية في تأثيرات هذا الاحترار».

إن ما نشير إليه جميعاً باسم «التغير المناخي» يرتبط بالاحترار العالمي الناجم عن انبعاث الغازات الدفيئة في الغلاف الجوي؛ حيث تعمل هذه الانبعاثات على حبس الحرارة، ما يؤدي إلى رفع درجة حرارة الكوكب.

في المقابل، يرى خبراء المناخ أن ظاهرة «إلنينو» تشبه، إلى حد كبير، «إعادة توزيع للحرارة» الموجودة بالفعل داخل نظامنا المناخي؛ فخلال هذه الظاهرة، تتغير الرياح وتدفع مياه المحيط الدافئة نحو مناطق أخرى، ما يؤثر، بدوره، على حرارة الغلاف الجوي.

احترار «إلنينو» ليس متساوياً عبر العالم

وهذا يعني أن الاحترار المرتبط بظاهرة «إلنينو» ليس عالمياً بالمعنى الشامل؛ إذ تشهد بعض أجزاء الكوكب درجات حرارة أعلى، بينما تنخفض الحرارة في أجزاء أخرى. كما تُغير الظاهرة أنماط هطول الأمطار بطريقة متفاوتة ومتباينة حول العالم.

وبهذا المعنى، لن تحاكي ظاهرة «إلنينو» الحالية الصورة الكاملة للاحترار العالمي- الناجم عن الأنشطة البشرية وتراكم الغازات الدفيئة- الذي يتوقع العلماء أن يشهده الكوكب بحلول عام 2037.

ومع ذلك، ستجلب هذه الظاهرة لمناطق معينة من العالم بعضاً من تلك التأثيرات المتفاقمة التي يحملها في طياته كوكب أكثر سخونة- مثل درجات الحرارة القياسية وفترات هطول الأمطار الغزيرة للغاية- وبصورة غير مسبوقة، مقارنة بأي دورة سابقة لظاهرة «إلنينو».

* مجلة «فاست كومباني»

Your Premium trial has ended


لماذا تجمع أفضل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بين التنبؤ والاستدلال؟

لماذا تجمع أفضل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بين التنبؤ والاستدلال؟
TT

لماذا تجمع أفضل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بين التنبؤ والاستدلال؟

لماذا تجمع أفضل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بين التنبؤ والاستدلال؟

أجريتُ على مدار العامين الماضيين مئات المحادثات حول الذكاء الاصطناعي، مع جهات تنظيمية ومؤسسات مالية ومهندسين ومديرين تنفيذيين وأشخاص متشككين. وما يبرز باستمرار هو حجم الالتباس والغموض المحيط بهذا المجال؛ فالجميع يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي وكأنه تقنية واحدة تسير في اتجاه واحد، في حين أن الواقع أكثر تعقيداً وتفصيلاً بكثير؛ كما كتب شون كامكار*.

الذكاء الاصطناعي نقطة التقاء التنبؤ والاستدلال

يمثل الذكاء الاصطناعي نقطة التقاء لنظامين مختلفين جوهرياً: أحدهما مصمم للتنبؤ (to predict)، والآخر مصمم للاستدلال (to reason). وستحظى الشركات التي تدرك هذا الفرق وتتعلم كيفية الجمع بينهما بميزة كبيرة، متفوقة بذلك على الشركات التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كأداة أحادية النمط.

الذكاء الاصطناعي التنبؤي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء الاصطناعي التنبؤي، كان لسنوات كثيرة يدعم اتخاذ القرارات بصمت ومن وراء الكواليس؛ إذ تتفوق نماذج تعلم الآلة في رصد الأنماط عبر كميات هائلة من البيانات التاريخية. وعلى سبيل المثال، في قطاع الائتمان، تحلل هذه النماذج أحجاماً ضخمة من البيانات التاريخية لتحديد أنماط يعجز أي محلل بشري عملياً عن رصدها وسط ملايين النتائج؛ فهي تتنبأ باحتمالية سداد المبالغ المالية، ومخاطر الاحتيال، وتقلبات المحفظة الاستثمارية، بدقة تفوق بكثير دقة أنظمة التقييم التقليدية التي أُنشئت قبل عقود.

أما الذكاء الاصطناعي التوليدي، فيؤدي وظيفة مختلفة تماماً، فهو يجمع المعلومات، ويتعامل مع الغموض، ويتواصل بلغة بشرية. وبإمكانه شرح أهمية اتجاه معين، وتلخيص النتائج المعقدة، وإبراز المقايضات الاستراتيجية، ومساعدة الأشخاص على التفاعل مع أنظمة كانت تتطلب سابقاً خبرة متخصصة لفهمها. ولا تقتصر وظيفته على التنبؤ فحسب؛ بل تشمل الاستدلال والترجمة (تحويل البيانات إلى مفاهيم مفهومة).

الفرق والدمج بين الاثنين: وأبسط طريقة لفهم هذا الفرق هي التشبيه التالي: يمثل تعلم الآلة «المختبر التشخيصي» الذي يُجري الفحوصات، بينما يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي «الطبيب» الذي يساعد في تفسير النتائج وتحديد الخطوة التالية. لا يستغني أي منهما عن الآخر؛ بل إنهما يتكاملان معاً لإنشاء منظومة أكثر قوة وفعالية.

استخدم نوع الذكاء الاصطناعي المناسب للمهمة

تكتسب هذه التفرقة أهميتها لأن كثيراً من المؤسسات تحاول حالياً إقحام الذكاء الاصطناعي التوليدي في أدوار لم يُصمم أصلاً للقيام بها. فرغم القدرات الهائلة لنماذج اللغة الكبيرة، فإنها ليست أنظمة تنبؤ حتمية (أي لا تعطي نتائج ثابتة ومحددة بدقة رياضية).

إن مطالبة «روبوت محادثة» (chatbot) عمومي الأغراض، باتخاذ قرارات مالية أو تشغيلية مصيرية بشكل مستقل -دون وجود بنية تحتية تحليلية متخصصة تدعمه- تشبه إلى حد ما مطالبة طبيب بتشخيص حالة مريض دون الاستعانة بالمختبرات ولا الفحوصات الطبية ولا قياس المؤشرات الحيوية؛ فالاستدلال الذي يفتقر إلى بيانات موثوقة وراسخة يظل غير جدير بالثقة.

وفي الوقت نفسه، تخلق أنظمة التنبؤ التي تفتقر إلى القابلية للتفسير مشكلة من نوع آخر. ما ألاحظه هو أن المؤسسات باتت قادرة على توليد مخرجات تتسم بدقة متزايدة، ولكنها عصيَّة على الفهم، ولا يفهمها إلا عدد أقل من البشر. وهذا التباين هو ما يشكِّل ملامح المرحلة المقبلة من تبنِّي الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.

تطبيقات ميدانية متنوعة

على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن لنماذج التنبؤ تحديد المرضى الأكثر عرضة للمخاطر في وقت أبكر، مقارنة بأساليب الفحص التقليدية. ومع ذلك، لا يزال الأطباء بحاجة إلى أنظمة قادرة على تفسير النتائج، وتلخيص الاعتبارات العلاجية، والتواصل بوضوح مع المرضى. وفي مجال المركبات ذاتية القيادة، تعمل إحدى طبقات الذكاء الاصطناعي باستمرار على رصد المسارات والمشاة والمسافات والعوائق لحظة بلحظة، بينما تتولى طبقة أخرى تحديد كيفية استجابة المركبة للظروف المتغيرة.

ويتكرر هذا النمط في كل مكان: ذكاء تنبؤي مقترن بذكاء استنتاجي (قائم على المنطق والتحليل).

الجمع بين التنبؤ والاستنتاج... والتقدير البشري

تُعد عمليات الإقراض من أوضح الأمثلة على ذلك؛ إذ يجب أن تكون عملية التقييم الائتماني حتمية وقابلة للتكرار -بمعنى أن المُدخلات ذاتها يجب أن تُفضي إلى النتيجة والتفسير نفسيهما في كل مرة- وإلا فلن يكون القرار قابلاً للتبرير أمام الجهات الرقابية ولا المقترضين. وهنا تبرز قوة التعلم الآلي، غير أنه لا يوفر وسيلة لاستكشاف دلالات تلك الأرقام ومعانيها.

وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي التوليدي لسد هذه الفجوة؛ فهو يتولى تفسير النتائج في سياقها الصحيح، واختبار سيناريوهات افتراضية بديلة (تحليل «ماذا لو؟») على المحافظ الائتمانية، ومحاكاة تأثير تغيير السياسات على قرارات الموافقة. فبدلاً من الاكتفاء بتقييم القروض، يساعد هذا الذكاء المقرضين على فهم مخرجات الأنظمة التي تتولى عملية التقييم الفعلية. ولا يلغي هذا المزيج دور التقدير البشري؛ بل يعزز قيمته؛ إذ يتيح للبشر تخصيص وقت أقل للتحليل الروتيني، وتكريس وقت أكبر للتعامل مع الحالات الاستثنائية، واتخاذ القرارات الاستراتيجية، وممارسة مهام الرقابة والإشراف.

إن المؤسسات التي تحقق أفضل النتائج هي تلك التي لا تستبدل بالبشر أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ بل تبني أنظمة تتكامل فيها أشكال الذكاء المختلفة: نماذج إحصائية ترصد الأنماط على نطاق واسع، وأنظمة توليدية تحوِّل التعقيد إلى رؤى قابلة للتطبيق، وعنصر بشري يضيف السياق ويقوم بأدوار الرقابة والتقدير.

قدرات التحليل المتقدمة

على مدى عقود، تركزت القدرات التحليلية المتقدمة داخل كبرى المؤسسات العالمية؛ إذ كانت تلك المؤسسات وحدها تمتلك الموارد المالية اللازمة لتوفير البنية التحتية والخبرات المطلوبة لمعالجة المعلومات على نطاق واسع. غير أن الذكاء الاصطناعي بدأ يُغيِّر هذا الواقع؛ فالمنظمات التي ستجني أكبر قدر من الفوائد لن تكون تلك التي تسعى وراء الأتمتة الكاملة؛ بل تلك التي تدمج بين التنبؤ والاستدلال والتقدير البشري، في منظومات عمل تعزز من فاعلية الأفراد.

* الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في شركة «Zest AI»، مجلة «فاست كومباني».