لماذا يُحب المعلمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على المشورة؟

ينجزون أعمالهم بسرعة ويدرّسون بفاعلية أكثر

لماذا يُحب المعلمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على المشورة؟
TT

لماذا يُحب المعلمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على المشورة؟

لماذا يُحب المعلمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على المشورة؟

يمكن للمعلمين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بعدة طرق، فقد يستخدمونه لتطوير خطط الدروس، وإجراء الاختبارات، أو قد يعتمد المعلمون على أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل «تشات جي بي تي» (ChatGPT)، للحصول على رؤى حول كيفية تدريس مفهوم ما، بشكل أكثر فاعلية.

ملخص البحث الأكاديمي

إنجازات المعلمين بتوظيف الذكاء الاصطناعي

سامانثا كيبلر، أستاذة مساعدة للتكنولوجيا والعمليات في كلية «ستيفن إم روس للأعمال» بجامعة ميشيغان، وكلير سنايدر، مرشحة دكتوراه في إدارة الأعمال بجامعة ميشيغان، كتبتا (*) تقولان: «في بحثنا الجديد، أفاد المعلمون الذين يقومون بكلا الأمرين فقط بأنهم يشعرون بأنهم ينجزون مزيداً من العمل، كما أخبرونا بأن تدريسهم كان أكثر فاعلية باستخدام الذكاء الاصطناعي. على مدار العام الدراسي 2023-2024، تابعنا 24 معلماً في مدارس (K-12) (في النظام التعليمي الأميركي: المدارس التي تشمل المراحل من رياض الأطفال والابتدائية والمتوسطة حتى الصف 12-المحرر) في جميع أنحاء الولايات المتحدة، وهم يتصارعون بشأن ما إذا كان ينبغي لهم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملهم، وكيفية استخدامه».

وأضافت الباحثتان: «قدمنا ​​لهم جلسة تدريبية قياسية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي في خريف 2023. ثم أجرينا ملاحظات ومقابلات واستطلاعات متعددة طوال العام. لقد وجدنا أن المعلمين يشعرون بمزيد من الإنتاجية والفاعلية مع الذكاء الاصطناعي التوليدي عندما لجأوا إليه للحصول على المشورة».

أساليب تعليم بديلة

قد لا تنجح الطرق القياسية للتدريس وفقاً للمعايير التي تناسب طالباً واحداً، أو في عام دراسي واحد في عام آخر. قد يتعثر المعلمون ويحتاجون إلى تجربة نهج مختلف، وهنا اتضح أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يكون مصدراً للأفكار لتلك الأساليب البديلة.

وفي حين يُركز كثيرون على فوائد الإنتاجية لكيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي للمعلمين في إجراء الاختبارات أو الأنشطة بشكل أسرع، تُشير دراستنا إلى شيء مختلف، إذ إن المعلمين يشعرون بمزيد من الإنتاجية والفاعلية عندما يتعلم طلابهم، ويبدو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يساعد بعض المعلمين في الحصول على أفكار جديدة حول كيفية تعزيز تعلُّم الطلاب.

تحفيز الإبداع

يتطلب التدريس من رياض الأطفال حتى الصف الثاني عشر الإبداع، خصوصاً عندما يتعلق الأمر بمهام، مثل خطط الدروس أو كيفية دمج التكنولوجيا في الفصل الدراسي. ومع ذلك، يتعرض المعلمون لضغوط للعمل بسرعة، لأن لديهم كثيراً من الأمور للقيام بها، مثل إعداد المواد التعليمية، والاجتماع مع أولياء الأمور وتصحيح واجبات الطلاب المدرسية. لا يملك المعلمون وقتاً كافياً كل يوم للقيام بكل العمل الذي يحتاجون إليه. نحن نعلم أن مثل هذه الضغوط غالباً ما تجعل الإبداع صعباً، وهذا يمكن أن يجعل المعلمين يشعرون بالعجز.

يرى بعض الناس، خصوصاً خبراء الذكاء الاصطناعي، أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الحل لهذه المشكلة؛ فهو دائماً على أهبة الاستعداد، ويعمل بسرعة، ولا يتعب أبداً.

تحديات تعلُّم استخدام الذكاء الاصطناعي

ومع ذلك، تفترض هذه النظرة أن المعلمين سيعرفون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال للحصول على الحلول التي يسعون إليها. يكشف بحثنا أن الوقت الذي يستغرقه عدد من المعلمين للحصول على ناتج مرضٍ من التكنولوجيا -ومراجعته لتناسب احتياجاتهم- لا يقل عن الوقت الذي يستغرقه إنشاء المواد من الصفر بمفردهم، وهذا هو السبب في أن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء المواد لا يكفي لإنجاز المزيد.

من خلال فهم كيفية استخدام المعلمين للذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال للحصول على المشورة، يمكن للمدارس اتخاذ قرارات أكثر استنارة حول كيفية الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لمعلميها، وكيفية دعم المعلمين في استخدام هذه الأدوات الجديدة. علاوة على ذلك، فإن هذا يعود بالفائدة على العلماء الذين يصنعون أدوات الذكاء الاصطناعي، والذين يمكنهم اتخاذ قرارات أفضل حول كيفية تصميم هذه الأنظمة.

محدودية البحث

ما زال هذا الأمر غير معروف، إذ يواجه عدد من المعلمين عقبات تمنعهم من رؤية فوائد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل «تشات جي بي تي». وتشمل هذه الفوائد القدرة على إنشاء مواد أفضل بشكل أسرع.

ومع ذلك، كان المعلمون الذين تحدثنا إليهم جميعاً مستخدمين حديثاً للتكنولوجيا. قد يكون لدى المعلمين الأكثر دراية بطرق تحفيز الذكاء الاصطناعي التوليدي -الذين نسميهم «المستخدمين الأقوياء»- طرق أخرى للتفاعل مع التكنولوجيا لم نرها. كما أننا لا نعرف حتى الآن بالضبط لماذا ينتقل بعض المعلمين من كونهم مستخدمين جديدين إلى مستخدمين ماهرين، في حين لا يفعل آخرون ذلك.

نظرة موجزة على البحث الأكاديمي:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4924786#maincontent

* مجلة «فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا»


مقالات ذات صلة

رئيس «سكاي»: الذكاء الاصطناعي يعزز مستقبل الاقتصاد السعودي

الاقتصاد عرض تقديمي في إحدى الفعاليات التقنية التي أقيمت بالعاصمة السعودية الرياض (واس)

رئيس «سكاي»: الذكاء الاصطناعي يعزز مستقبل الاقتصاد السعودي

تتصدر الشركة السعودية للذكاء الاصطناعي (سكاي) مسيرة بناء منظومة تقنية عالمية المستوى ما يمهد الطريق لتحقيق نمو اقتصادي مدفوع بالذكاء الاصطناعي

آيات نور (الرياض)
علوم ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

يستعيض مستشعر بالذكاء الاصطناعي عن اختبارات الشم والفحص البصري البشرية لتمييز الأصالة.

جيسوس دياز (واشنطن)
خاص يحول الذكاء الاصطناعي الطابعات من مجرد خدمة بسيطة إلى أداة أكثر ذكاءً واستجابة لحاجات المستخدمين (أدوبي)

خاص كيف يجعل الذكاء الاصطناعي الطابعات أكثر ذكاءً؟

تلتقي «الشرق الأوسط» الرئيسة العامة ومديرة قسم الطباعة المنزلية في شركة «إتش بي» (HP) لفهم تأثير الذكاء الاصطناعي على عمل الطابعات ومستقبلها.

نسيم رمضان (بالو ألتو - كاليفورنيا)
صحتك علاقة أمراض اللثة بمرض ألزهايمر

علاقة أمراض اللثة بمرض ألزهايمر

برنامج ذكاء اصطناعي يتمكن من التنبؤ بمرض ألزهايمر قبل 3 سنوات من بدء أعراضه

د. عميد خالد عبد الحميد
الاقتصاد عرض نظام نقل الحركة لدراجة كهربائية من إنتاج «فوكسكون» بيوم التكنولوجيا السنوي للشركة في تايبيه (رويترز)

أرباح «فوكسكون» التايوانية ترتفع 14 % مدفوعة بـ«الذكاء الاصطناعي»

أعلنت شركة «فوكسكون» التايوانية، أكبر شركة عالمية لتصنيع الإلكترونيات بنظام التعاقد، يوم الخميس، زيادة مفاجئة بنسبة 14 في المائة في أرباحها الفصلية.

«الشرق الأوسط» (تايبيه)

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة
TT

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ابتكر أليكس ويلشكو، مؤسس شركة الذكاء الاصطناعي «أوسمو»، وفريقه نسخة «ألفا» من جهاز خيالي بحجم حقيبة الظهر مزودة بمستشعر شمّ يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المنتجات المقلدة من خلال تحليل تركيبها الكيميائي.

وأقامت شركة «أوسمو» (Osmo) شراكة مع منصات إعادة بيع الأحذية الرياضية لإظهار أن اختبار الشم عالي التقنية قادر على تحديد المنتجات المزيفة بدرجة عالية من الدقة.

الجزيئات المتطايرة تحدد الرائحة

كل شيء في العالم له رائحة، من الملابس إلى السيارات إلى جسمك. هذه الروائح هي جزيئات متطايرة، أو كيمياء «تطير» من تلك الأشياء وتصل إلى أنوفنا لتخبرنا بالأشياء. ويختبر الإنسان ذلك بوعي ووضوح عندما يكون هناك شيء جديد قرب أنفه، مثل شم سيارة جديدة أو زوج من الأحذية الرياضية. لكن حتى عندما لا تلاحظ الروائح، فإن الجزيئات موجودة دائماً.

رائحة المنتجات المقلَّدة

الأحذية المقلدة لها رائحة مختلفة عن الأحذية الحقيقية. إذ لا تختلف الأحذية الرياضية الأصلية والمقلدة في المواد، فحسب، لكن في التركيب الكيميائي. حتى الآن، اعتمدت شركات مثل «استوكس» (StockX) على اختبارات الشم البشري والفحص البصري لتمييز الأصالة - وهي عملية تتطلب عمالة مكثفة ومكلفة. وتهدف التقنية الجديدة إلى تبسيط العملية.

خريطة تحليل الفوارق اللونية

تدريب الذكاء الاصطناعي على الاختلافات الجزيئية

ووفقاً لويلشكو، درَّب فريقه «الذكاء الاصطناعي باستخدام أجهزة استشعار شديدة الحساسية للتمييز بين هذه الاختلافات الجزيئية».

وستغير هذه التكنولوجيا كيفية إجراء عمليات التحقق من الأصالة في الصناعات التي تعتمد تقليدياً على التفتيش اليدوي والحدس. وتهدف إلى رقمنة هذه العملية، وإضافة الاتساق والسرعة والدقة.

20 ثانية للتمييز بين المزيف والحقيقي

ويضيف أن آلة «أوسمو» تستغرق الآن نحو 20 ثانية للتمييز بين المنتج المزيف والحقيقي. وقريباً، كما يقول، ستقل الفترة إلى خمس ثوانٍ فقط. وفي النهاية، ستكون فورية تقريباً.

تم بناء أساس التقنية على سنوات من العمل المخبري باستخدام أجهزة استشعار شديدة الحساسية، كما يصفها ويلشكو، «بحجم غسالة الأطباق»، ويضيف: «تم تصميم أجهزة الاستشعار هذه لتكون حساسة مثل أنف الكلب، وقادرة على اكتشاف أضعف البصمات الكيميائية».

وتعمل هذه المستشعرات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتجمع باستمرار البيانات حول التركيب الكيميائي لكل شيء من البرقوق والخوخ إلى المنتجات المصنعة»، كما يوضح ويلشكو.

خريطة الرائحة الرئيسية

تشكل البيانات التي تم جمعها العمود الفقري لعملية تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة، والتي تساعد في إنشاء فهم عالي الدقة للروائح المختلفة ومنحها موقعاً في نظام إحداثيات يسمى خريطة الرائحة الرئيسية.

إذا كنت على دراية بكيفية ترميز ألوان الصورة في الصور الرقمية، فان الطريقة تعمل بشكل مماثل. إذ تقريباً، يتوافق لون البكسل مع مكان على خريطة RGB، وهي نقطة في مساحة ثلاثية الأبعاد بها إحداثيات حمراء وخضراء وزرقاء.

تعمل خريطة الرائحة الرئيسية بشكل مشابه، باستثناء أن الإحداثيات في تلك المساحة تتنبأ بكيفية ورود رائحة مجموعات معينة من الجزيئات في العالم الحقيقي. يقول ويلشكو إن هذه الخريطة هي الصلصة السرية لشركة «أوسمو» لجعل الاختبار ممكناً في الوحدات المحمولة ذات أجهزة استشعار ذات دقة أقل وحساسة تقريباً مثل أنف الإنسان.

من المختبر إلى الأدوات اليومية

يقول ويلشكو إنه في حين أن أجهزة الاستشعار المحمولة أقل حساسية من وحدات المختبر، فإن البيانات المكثفة التي يتم جمعها باستخدام أجهزة الاستشعار عالية الدقة تجعل من الممكن إجراء اكتشاف فعال للرائحة. مثل الذكاء الاصطناعي لقياس الصورة القادر على استنتاج محتويات الصورة لإنشاء نسخة بدقة أعلى بناءً على مليارات الصور من نموذجه المدرب، فإن هذا يحدث بالطريقة نفسها مع الرائحة. تعدّ هذه القدرة على التكيف أمراً بالغ الأهمية للتطبيقات في العالم الحقيقي، حيث لا يكون نشر جهاز بحجم المختبر ممكناً.

من جهته، يشير روهينتون ميهتا، نائب الرئيس الأول للأجهزة والتصنيع في «أوسمو»، إلى أن مفتاح عملية التعريف لا يتعلق كثيراً بالروائح التي يمكننا إدراكها، لكن بالتركيب الكيميائي للكائن أو الشيء، وما يكمن تحته. ويقول: «الكثير من الأشياء التي نريد البحث عنها والتحقق من صحتها قد لا يكون لها حتى رائحة محسوسة. الأمر أشبه بمحاولة تحليل التركيب الكيميائي».

وهو يصف اختباراً تجريبياً أجرته الشركة مؤخراً مع شركة إعادة بيع أحذية رياضية كبيرة حقق معدل نجاح يزيد على 95 في المائة في التمييز بين الأحذية المزيفة والأحذية الحقيقية.

إلا أن الطريقة لا تعمل إلا مع الأشياء ذات الحجم الكبير، في الوقت الحالي. ولا يمكن للتكنولوجيا التحقق من صحة الأشياء النادرة جداً التي تم صنع ثلاثة منها فقط، مثلاً.

هذا لأنه، كما أخبرني ويلشكو، يتعلم الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات. لكي يتعلم رائحة طراز جديد معين من الأحذية، تحتاج إلى إعطائه نحو 10 أزواج من الأحذية الرياضية الحقيقية. في بعض الأحيان، تكون رائحة البصمة خافتة لدرجة أنه سيحتاج إلى 50 حذاءً رياضياً أصلياً ليتعلم الطراز الجديد.

خلق روائح جديدة

لا يشم مختبر «أوسمو» الأشياء التي صنعها آخرون فحسب، بل يخلق أيضاً روائح جديدة داخل الشركة باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي والروبوتات نفسها. أظهر علماء الشركة كيف يعمل هذا بطريقة عملية خلال تجربة أطلقوا عليها اسم مشروع نقل الرائحة. لقد التقطوا رائحة باستخدام مطياف الكتلة للتفريق اللوني الغازي (GCMS)، الذي يحللها إلى مكوناتها الجزيئية ويحمل البيانات إلى السحابة. أصبحت هذه البيانات الملتقطة إحداثيات على خريطة الرائحة الرئيسية. بمجرد رسم الخريطة، يتم توجيه روبوت التركيب في مكان آخر لخلط عناصر مختلفة وفقاً لوصفة الرائحة، وإعادة إنشاء الرائحة الأصلية بشكل فعال.

رائحة مصنّعة لتعريف المنتجات

باستخدام تقنية تصنيع الرائحة نفسها، يتخيل ويلشكو أن «أوسمو» يمكن أن تدمج جزيئات عديمة الرائحة مباشرة في المنتجات بصفتها معرفاتٍ فريدة؛ مما يخلق توقيعاً غير مرئي لن يكون لدى المزورين أي طريقة لاكتشافه أو تكراره. فكر في هذا باعتباره ختماً غير مرئي للأصالة.

وتعمل شركة «أوسمو» على تطوير هذه العلامات الفريدة لتُدمج في مواد مثل الغراء أو حتى في القماش نفسه؛ ما يوفر مؤشراً سرياً لا لبس فيه على الأصالة.

هناك فرصة كبيرة هنا. وكما أخبرني ويلشكو، فإن صناعة الرياضة هي سوق بمليارات الدولارات، حيث أعلنت شركة «نايكي» وحدها عن إيرادات بلغت 60 مليار دولار في العام الماضي. ومع ذلك، تنتشر النسخ المقلدة من منتجاتها على نطاق واسع، حيث أفادت التقارير بأن 20 مليار دولار من السلع المقلدة تقطع هذه الإيرادات. وقد صادرت الجمارك وحماية الحدود الأميركية سلعاً مقلدة بقيمة مليار دولار فقط في العام الماضي في جميع قطاعات الصناعة، وليس فقط السلع الرياضية. ومن الواضح أن تقنية الرائحة هذه يمكن أن تصبح سلاحاً حاسماً لمحاربة المنتجات المقلدة، خصوصاً في أصعب الحالات، حيث تفشل الأساليب التقليدية، مثل فحص العلامات المرئية.

الرائحة هي مفتاح المستقبل

يرى ويلشكو أن النظام جزء من استراتيجية أوسع لرقمنة حاسة الشم - وهو مفهوم بدأ العمل عليه عند عمله في قسم أبحاث «غوغل». إن أساس النظام يكمن في مفهوم يسمى العلاقة بين البنية والرائحة. وتتلخص هذه العلاقة في التنبؤ برائحة الجزيء بناءً على بنيته الكيميائية، وكان مفتاح حل هذه المشكلة هو استخدام الشبكات العصبية البيانية.

إمكانات طبية لرصد الأمراض

إن الإمكانات الطبية لهذه التقنية هي تحويلية بالقدر نفسه. ويتصور ويلشكو أن النظام يمكن استخدامه للكشف المبكر عن الأمراض - مثل السرطان أو السكري أو حتى الحالات العصبية مثل مرض باركنسون - من خلال تحليل التغييرات الدقيقة في رائحة الجسم التي تسبق الأعراض غالباً.

لكنه يقول إنه حذّر بشأن موعد حدوث هذا التقدم؛ لأنه يجب على العلماء أن يحددوا أولاً العلامات الجزيئية لهذه الروائح قبل أن تتمكن الآلة من اكتشاف أمراض مختلفة. وتعمل الشركة بالفعل مع عدد من الباحثين في هذا المجال.

* مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا»