«إنترنت الأشياء»... إمكانات وحلول ومشكلات

مليارات الأجهزة والأدوات تتواصل إلكترونياً في منازل ومدن ذكية

«إنترنت الأشياء»... إمكانات وحلول ومشكلات
TT

«إنترنت الأشياء»... إمكانات وحلول ومشكلات

«إنترنت الأشياء»... إمكانات وحلول ومشكلات

سيشهد عام 2019 اندماج إنترنت الأشياء (IoT) في حياتنا اليومية بطريقة أكثر سلاسة ومرونة سواء في المنزل أو العمل لدرجة تجعل من هذا سماع هذا المصطلح أمراً طبيعياً. ويؤكد هذا الأمر تقريراً نشر مؤخراً من موقع «زد نت» يشير إلى وجود نحو 8.4 مليار جهاز من الأشياء قيد الاستخدام في عام 2017، بزيادة 31 في المائة عن عام 2016، ومن المرجح أن يصل هذا الرقم إلى 20.4 مليار بحلول عام 2020.

إنترنت الأشياء
إذن، ما هي إنترنت الأشياء؟ يشير مصطلح «إنترنت الأشياء» إلى مليارات الأدوات والأجهزة المرتبطة الآن بالإنترنت في جميع أنحاء العالم، حيث تجمع البيانات وتشاركها فيما بينها. وبفضل توافر المعالجات الرخيصة والشبكات اللاسلكية، أصبح من الممكن تحويل مصباح ضوئي صغير أو طائرة نفاثة، إلى جزء من عالم «إنترنت الأشياء». ومن هنا تبرز أهم ميزة «إنترنت الأشياء»، وهي أنها تتيح للإنسان التحرر من المكان، أي أن الشخص يستطيع التحكم في الأدوات من دون الحاجة إلى وجوده في مكان محدّد للتعامل مع جهاز معين.
ومن الأمثلة على أجهزة «إنترنت الأشياء»، المصباح الذي يمكن تشغيله باستخدام تطبيق الهاتف الذكي، وكذاك هو الحال لمستشعر للحركة أو ثرموستات ذكي (أداة ضبط الحرارة) في بيتك. وعلى نطاق أوسع، تعتبر مشروعات المدن الذكية Smart City مثالاً أكبر على «إنترنت الأشياء»، حيث تقوم الحكومات بإنشاء وتوزيع كاميرات وأجهزة استشعار على مناطق كاملة تساعدنا على فهم البيئة والتحكم فيها أحياناً.
وعادة ما يستخدم مصطلح «إنترنت الأشياء» بشكل أساسي للأجهزة التي لا يُتوقع اتصالها بالإنترنت، فلا يُعتبر الكومبيوتر الشخصي ولا الهاتف الذكي جزءاً منها، لكن قد يتم تصنيف ساعة ذكية أو خاتم ذكي متعقب للياقة كجهاز لـ«إنترنت الأشياء».

منازل ذكية
بالنسبة لنا كمستهلكين، ربما يكون المنزل الذكي خير مثال لـ«إنترنت الأشياء»، وهو بلا شك أحد المجالات التي تتنافس فيها كبريات شركات التكنولوجيا بشدة، ولا سيما «أمازون» و«غوغل» و«آبل»، وعلى نطاق أكبر «سيسكو».
وعلى سبيل المثال هذه الشركات تنتج أنواعاً مختلفة من المساعدات الصوتية الذكية مثل «أمازون ايكو» و«غوغل هوم»، وربما يعتقد البعض أنها غير مهمة ويمكن التعايش من دونها، لكن هناك جانباً أكثر جدية للتطبيقات المنزلية الذكية، فيمكن عن طريقها منح فرصة أفضل للمسنين ليستقلوا في بيوتهم الخاصة من خلال تسهيل التواصل مع العائلة ومقدمي الرعاية لهم ومراقبة كيفية حصولهم عليها. كما أن الفهم الأفضل لكيفية عمل بيوتنا، والقدرة على تعديل هذه الإعدادات، يمكن أن يساعد في توفير الطاقة من خلال أتمتتها على سبيل المثال.

أمان وخصوصية
ماذا عن الأمان والخصوصية؟ تعد قضية الأمان والحماية، إحدى أكبر المشكلات المتعلقة بـ«إنترنت الأشياء». فكما ذكرنا، تقوم الأجهزة والمستشعرات بجمع بيانات حساسة للغاية عنا؛ فهي تسمع ما نقوله وتعرف ما نفعله في بيوتنا، والحفاظ على هذا سرية هذه البيانات أمر أساسي بالنسبة لثقة المستهلك، لكن في الحقيقة فإن تاريخ أجهزة إنترنت الأشياء ما زال سيئاً للغاية حتى الآن، حيث إن الكثير من هذه الأجهزة، وخصوصاً الرخيصة منها لا تعطي أهمية كبيرة أساسيات الأمن، كتشفير البيانات أثناء إرسالها مثلاً.
ويتم بشكل شبه يومي اكتشاف العيوب في برمجيات أجهزة إنترنت الأشياء التي يصعب تصحيحها عن طريق إرسال تحديثات برمجية لها؛ مما يجعلها عرضة للخطر بشكل دائم. لذلك؛ تجد أن بعض أجهزة «إنترنت الأشياء» (ككاميرات المراقبة المنزلية) هدفاً سهلاً للقراصنة، حيث وجد الباحثون أنه هناك أكثر من 100.000 كاميرا مراقبة منزلية يمكن اختراقها بسهولة، في حين تم العثور أيضاً على بعض الساعات الذكية المخصصة للأطفال تحتوي على ثغرات أمنية تسمح للقراصنة بتعقب مواقع مرتديها أو التنصت على محادثاتهم، بل ووصل الأمر إلى التواصل معهم كلامياً عبر هذه الساعات.

توقعات المستقبل
ما الذي يمكن توقعه من «إنترنت الأشياء» في الأعوام المقبلة؟ لا يوجد سقف لما يمكن أن تصل إليه «إنترنت الأشياء»، وكما لا يخلو بيت من هاتف ذكي أو كومبيوتر، فلا يستبعد أن يكون لجهاز إنترنت الأشياء مكان خاص في بيوتنا قريباً. لكن، بشكل أوسع، يتوقع الكثير من الخبراء، أن أهم تطبيق لها سيكون المدن الذكية، فيضرب سكوت بيتي، رئيس قسم التكنولوجيا في شركة «فودافون»، مثالاً بقوله «يمكن على سبيل المثال توصيل جميع حاويات القمامة في المدينة رقمياً، بحيث يصل تنبيه للجهات المختصة عندما يكون صندوق النفايات ممتلئاً ويحتاج إلى إفراغ». وبالمثل تستخدم مدينة كاري في ولاية كارولينا الشمالية الأميركية بيانات «إنترنت الأشياء» لتوصيل إشارات المرور إلى منصة إدارة علاقات العملاء الخاصة من أجل تنبيه شركات المرافق في حال انطفأت إحدى إشارات المرور. يمكن أيضاً استعمال «إنترنت الأشياء» في بناء أسواق ذكية تقوم بمعرفة كمية الوقت الذي يستغرقه الزبائن في قسم معين، إضافة إلى السماح له بالتبضع وشراء المنتجات دون الحاجة إلى الانتظار في الطوابير كما هو الحال مع محال «أمازون غو» Amazon Go، التي تمكنك من التجول في المتجر وشراء ما ترغب فيه عن طريق تطبيق في هاتفك.
أما في المنطقة العربية فقد شهد المؤتمر السعودي الدولي الثاني لـ«إنترنت الأشياء»، الذي أُقيم خلال الفترة من 13 إلى 15 فبراير (شباط) الحالي بمدينة الرياض تحت شعار «التواصل بمفهوم جديد» الإعلان عن جهاز ذكيّ، يعالج مشكلة سوسة النخيل بالسعودية. والجهاز عبارة عن مجسات استشعار، توضع على النخلة، تقيس مستوى الذبذبات داخلها؛ لتنبئ المزارع بتحركات آفة سوسة النخيل فورياً في حال إصابة النخلة، لبدء مرحلة العلاج في مرحلة مبكرة.
فكرة إنترنت الأشياء مبنية على أنه من خلال ربط شيء ما - أي جهاز - عبر الإنترنت، يمكنك فتح إمكانات هائلة لأتمتة نقل المعلومات ومعالجتها بشكل أسرع وأكثر كفاءة، لذلك لا شك أننا متجهون إلى عالم تصبح فيها إنترنت الأشياء جزءا لا يتجزأ من حياتنا.

«إنترنت الأشياء» في السعودية
- في المنطقة العربية، شهد المؤتمر السعودي الدولي الثاني لـ«إنترنت الأشياء»، الذي أُقيم خلال الفترة من 13 إلى 15 فبراير (شباط) الحالي بمدينة الرياض تحت شعار «التواصل بمفهوم جديد» الإعلان عن جهاز ذكيّ، يعالج مشكلة سوسة النخيل بالسعودية. والجهاز عبارة عن مجسات استشعار، توضع على النخلة، تقيس مستوى الذبذبات داخلها؛ لتنبئ المزارع بتحركات آفة سوسة النخيل فورياً في حال إصابة النخلة، لبدء مرحلة العلاج في مرحلة مبكرة.

«سيسكو» ومشروعات التحول الرقمي في المنطقة
- في حديث مع «الشرق الأوسط»، صرح ديفيد ميدز، نائب رئيس شركة «سيسكو» لمنطقة الشرق الأوسط وأفريقيا، بأنه بالإضافة إلى فروع أكاديمية «سيسكو» التي تقدم دورات تدريبية في موضوعات متنوعة تبدأ من إنترنت الأشياء IoT، وإلى أمن نظم تقنية المعلومات، كانت الشركة وقّعت أيضاً اتفاقية تسريع رقمي وطني للمملكة العربية السعودية ودولة الإمارات العربية المتحدة.
وشاركت «سيسكو» في إطلاق مدينة الرياض الذكية في عام 2018، بعد فترة تجريبية مدتها تسعة أشهر في إطار عملية التحول الرقمي للبلاد.
ونذكر من تقنيات المدينة الذكية التي اختبرتها «سيسكو» في حي العليا في الرياض: مواقف السيارات والإضاءة الذكية وإدارة المياه. وأسست «سيسكو» أخيراً في دبي مركزاً جديداً للتعاون في مجال الابتكار يضاف إلى 12 مركزاً عالمياً آخر لديها يعمل في المجال ذاته، ويضاف ذلك إلى اتفاقية التحول الرقمي للبلاد الموقّعة في عام 2018 بين «سيسكو» وهيئة تنظيم الاتصالات في دولة الإمارات العربية المتحدة.



ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
TT

ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»

تشهد خدمات الخرائط الرقمية تحولاً متسارعاً مع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى صلب تجربة المستخدم، في خطوة تسعى من خلالها الشركات التقنية إلى إعادة تعريف مفهوم الملاحة التقليدية.

وفي هذا السياق، أعلنت «غوغل» عن مجموعة من المزايا الجديدة ضمن تطبيق «خرائط غوغل»، تهدف إلى جعل التخطيط للرحلات والتنقل داخل المدن أكثر تفاعلاً وذكاءً.

تتمثل أبرز هذه الإضافات في ميزة جديدة تحمل اسم «Ask Maps»، وهي أداة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتمكين المستخدمين من طرح أسئلة طبيعية ومباشرة داخل التطبيق، بدلاً من الاكتفاء بعمليات البحث التقليدية.

وبفضل هذه الميزة، يمكن للمستخدم الاستفسار عن أفضل الأماكن المناسبة لنشاط معين، مثل المقاهي الهادئة للعمل أو المطاعم المناسبة للقاءات العائلية، ليقوم النظام بتحليل كمّ كبير من البيانات المتاحة، بما في ذلك تقييمات المستخدمين والصور والمراجعات، ومن ثم تقديم اقتراحات دقيقة ومفصلة.

تعتمد هذه التقنية على نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي طورتها «غوغل»، ما يسمح بتحويل تطبيق الخرائط من مجرد أداة لتحديد المواقع إلى مساعد رقمي قادر على فهم السياق وتقديم توصيات مخصصة لكل مستخدم.

إلى جانب ذلك، كشفت الشركة عن تطويرات جديدة في ميزة «الملاحة الغامرة» (Immersive Navigation)، التي تُقدم تجربة عرض ثلاثية الأبعاد أكثر واقعية لمسارات التنقل.

وتتيح هذه الميزة للمستخدم استعراض الطريق بشكل تفصيلي قبل بدء الرحلة، مع عرض المباني والطرق والمعالم المحيطة بدقة بصرية عالية، فضلاً عن توضيح المسارات والانعطافات ومداخل الوجهات المختلفة، بما يُسهم في تقليل الأخطاء أثناء القيادة أو الوصول إلى المواقع المزدحمة.

وحسب ما أعلنته الشركة، فقد بدأت هذه المزايا الوصول تدريجياً إلى المستخدمين؛ حيث تم إطلاقها أولاً في الولايات المتحدة، مع بدء توفرها كذلك في الهند على الهواتف الذكية العاملة بنظامي «آندرويد» و«آي أو إس».

ومن المتوقع أن تتوسع هذه الخصائص لاحقاً إلى أسواق إضافية حول العالم خلال الفترة المقبلة، ضمن خطة تدريجية لتعميمها على نطاق أوسع.


دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
TT

دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)

مع الانتشار المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت روبوتات الدردشة جزءاً من الحياة اليومية لملايين الأشخاص حول العالم. فهذه الأنظمة تُستخدم للحصول على المعلومات، وطلب النصائح، والإجابة عن الأسئلة المعقدة، بل وحتى لتقديم نوع من الدعم الاجتماعي أو الرفقة. ويعتمد عليها المستخدمون من مختلف الفئات العمرية، بما في ذلك الأطفال والمراهقون.

لكن تقريراً جديداً حذّر من مخاطر محتملة مرتبطة بهذه التقنيات، مشيراً إلى أن بعض روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد تقدم معلومات تساعد المستخدمين على التخطيط لأعمال عنف خطيرة، بما في ذلك حوادث إطلاق النار في المدارس، وفقاً لما نقلته صحيفة «إندبندنت».

وحسب التقرير الصادر عن مركز مكافحة الكراهية الرقمية، فإن ثمانية من كل عشرة روبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تساعد المستخدمين الشباب في التخطيط لهجمات عنيفة.

ورغم أن هذه الروبوتات يُفترض أن تعمل مصادر للمعلومات أو أدوات تعليمية ووسائل مساعدة يومية، فإن التقرير يشير إلى أن الواقع قد يكون أكثر تعقيداً وخطورة مما يُعتقد.

فقد وجد الباحثون أن ثمانية من أصل عشرة من برامج الدردشة الآلية الرائدة الموجهة للمستهلكين قدمت نوعاً من المساعدة للمستخدمين الذين طلبوا معلومات تتعلق بتنفيذ هجمات عنيفة. وشمل ذلك منصات معروفة مثل «شات جي بي تي» و«ديب سيك».

وجاء في التقرير: «قدمت معظم برامج الدردشة الآلية معلومات عملية للمستخدمين الذين يعبرون عن آيديولوجيات متطرفة، قبل أن تطلب منهم تحديد المواقع والأسلحة التي سيستخدمونها في الهجوم، وذلك في أغلب الردود».

وأشار التقرير إلى أن برنامج «ديب سيك» ذهب إلى أبعد من ذلك، إذ أفاد الباحثون بأنه تمنى للمهاجم المحتمل «إطلاق نار سعيداً وآمناً».

شعار تطبيق «ديب سيك» (رويترز)

وفقاً للمركز، فإن برنامج «كلود إيه آي» التابع لشركة «آنثروبيك» كان المنصة الوحيدة التي «أثبتت» قدرتها على تثبيط المستخدم عن التخطيط للهجمات العنيفة، ما يشير إلى وجود ضوابط أمان فعالة نسبياً، وإن كانت هذه الضوابط - حسب التقرير - لا تُطبّق بشكل مثالي في معظم المنصات الأخرى.

وأضافت المنظمة غير الربحية في تقريرها أن بعض الأنظمة أبدت استعداداً مرتفعاً للغاية للاستجابة لمثل هذه الطلبات.

فعلى سبيل المثال، أظهرت النتائج أن منصتي «Perplexity» و«Meta AI» قدمتا المساعدة للمهاجمين المحتملين في 100 في المائة و97 في المائة من الحالات على التوالي.

يأتي نشر هذا التقرير في أعقاب حادثة إطلاق نار في مدرسة «تومبلر ريدغ» في مقاطعة كولومبيا البريطانية بكندا. وقد أُفيد لاحقاً بأن أحد موظفي شركة «أوبن إيه آي» رصد داخلياً أن المشتبه به في الحادثة استخدم برنامج «شات جي بي تي» بطرق اعتُبرت متوافقة مع التخطيط لأعمال عنف.

وفي تعليقه على النتائج، قال عمران أحمد، رئيس مركز مكافحة الكراهية الرقمية: «قد تساعد برامج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمندمجة الآن في حياتنا اليومية، مطلق النار التالي في مدرسة على التخطيط لهجومه، أو متطرفاً سياسياً على تنسيق عملية اغتيال».

وأضاف: «عندما تُصمم نظاماً يهدف إلى الامتثال لكل طلب، وتحقيق أقصى قدر من التفاعل، وتجنب رفض أي استفسار، فإنه في نهاية المطاف قد يمتثل للأشخاص الخطأ».

وختم بالقول: «ما نشهده هنا ليس مجرد فشل تكنولوجي، بل فشل في تحمل المسؤولية».


أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
TT

أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)

أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تطوراً كالتعرف إلى الصور وتشخيص الأمراض والمساعدة في اتخاذ قرارات معقدة. لكن رغم هذا التقدم الكبير، لا يزال كثير من نماذج التعلم الآلي المتقدمة يعمل بطريقة توصف غالباً بأنها «صندوق أسود». فهي تقدم تنبؤات دقيقة، لكن الأسباب التي تقود إلى هذه التنبؤات تبقى غير واضحة، حتى بالنسبة للمهندسين الذين طوروا هذه الأنظمة.

ويعمل باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) حالياً على معالجة هذه المشكلة من خلال تطوير طرق تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على شرح قراراتها. ويهدف هذا العمل إلى جعل نماذج التعلم الآلي ليست دقيقة فحسب، بل أكثر شفافية أيضاً، حيث يتمكن البشر من فهم المنطق الذي يقف وراء التنبؤات التي تقدمها هذه الأنظمة.

تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي

تزداد أهمية قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير قراراته مع توسع استخدام هذه التقنيات في مجالات حساسة، مثل الرعاية الصحية والنقل والبحث العلمي. ففي هذه المجالات، يحتاج المستخدمون غالباً إلى فهم العوامل التي أدّت إلى نتيجة معينة، قبل أن يتمكنوا من الوثوق بها أو الاعتماد عليها.

فعلى سبيل المثال، قد يرغب طبيب يراجع تشخيصاً طبياً قدّمه نظام ذكاء اصطناعي في معرفة الخصائص التي دفعت النموذج إلى الاشتباه بوجود مرض معين. وبالمثل، يحتاج المهندسون الذين يعملون على تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى فهم الإشارات أو الأنماط التي جعلت النظام يحدد وجود مشاة أو يفسر موقفاً مرورياً معيناً.

غير أن كثيراً من نماذج التعلم العميق تعتمد على علاقات رياضية معقدة تشمل آلافاً حتى ملايين من المتغيرات. ورغم أن هذه الأنظمة قادرة على اكتشاف أنماط دقيقة داخل البيانات، فإن الطريقة التي تصل بها إلى قراراتها قد تكون صعبة الفهم بالنسبة للبشر. وقد أصبح هذا النقص في الشفافية أحد أبرز التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي الحديث.

ولهذا ظهر مجال بحثي يعرف باسم «الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير»، ويهدف إلى تطوير تقنيات تساعد البشر على فهم كيفية وصول الأنظمة الذكية إلى نتائجها، بما يسمح بتقييم موثوقيتها واكتشاف الأخطاء المحتملة وتعزيز الثقة في الأنظمة المؤتمتة.

تهدف هذه الأبحاث إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية ومساءلة من خلال تحقيق توازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها (أدوبي)

نهج قائم على المفاهيم

ركّز الباحثون في «MIT » على تحسين تقنية تعرف باسم «نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي». ويهدف هذا النهج إلى جعل طريقة تفكير أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً للبشر.

في هذا النموذج، لا ينتقل النظام مباشرة من البيانات الخام إلى النتيجة النهائية. بدلاً من ذلك، يحدد أولاً مجموعة من المفاهيم أو الخصائص التي يمكن للبشر فهمها، ثم يستخدم هذه المفاهيم كأساس لاتخاذ القرار.

فإذا كان النظام، على سبيل المثال، مدرباً على التعرف إلى أنواع الطيور من الصور، فقد يحدد أولاً خصائص بصرية مثل «أجنحة زرقاء» أو «أرجل صفراء». وبعد التعرف إلى هذه السمات، يمكن للنظام أن يصنف الطائر ضمن نوع معين.

وفي مجال التصوير الطبي، قد تشمل هذه المفاهيم مؤشرات بصرية، مثل أنماط معينة في الأنسجة أو أشكال محددة تساعد في اكتشاف الأمراض. ومن خلال ربط التنبؤات بهذه المفاهيم الواضحة، يصبح من الأسهل على المستخدمين فهم الطريقة التي توصل بها النظام إلى نتيجته.

حدود المفاهيم المحددة مسبقاً

ورغم أن استخدام المفاهيم يمكن أن يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية، فإن النسخ السابقة من هذا النهج كانت تعتمد إلى حد كبير على مفاهيم يحددها الخبراء مسبقاً. لكن في الواقع، قد لا تعكس هذه المفاهيم دائماً التعقيد الكامل للمهمة التي يؤديها النظام. فقد تكون عامة للغاية أو غير مكتملة أو غير مرتبطة مباشرة بالأنماط التي يستخدمها النموذج فعلياً أثناء اتخاذ القرار. وفي بعض الحالات، قد يؤدي ذلك إلى تقليل دقة النموذج أو تقديم تفسير لا يعكس الطريقة الحقيقية التي يعمل بها.

ولهذا سعى فريق «MIT» إلى تطوير طريقة جديدة تستخرج المفاهيم مباشرة من داخل النموذج نفسه. فبدلاً من فرض أفكار محددة عليه مسبقاً، تحاول هذه التقنية تحديد الأنماط والتمثيلات التي تعلمها النموذج خلال مرحلة التدريب. بعد ذلك، يتم تحويل هذه الأنماط الداخلية إلى مفاهيم يمكن للبشر فهمها واستخدامها لتفسير قرارات النظام.

تزداد أهمية تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي مع استخدامه في مجالات حساسة مثل الطب والنقل والبحث العلمي (أدوبي)

ترجمة تفكير الآلة إلى لغة مفهومة

لتحقيق ذلك، جمع الباحثون بين مكونين مختلفين من تقنيات التعلم الآلي. يقوم الأول بتحليل البنية الداخلية للنموذج المدرب لتحديد الخصائص الأكثر أهمية التي يعتمد عليها عند اتخاذ التنبؤات. أما الثاني فيحوّل هذه الخصائص إلى مفاهيم يمكن للبشر تفسيرها. وبمجرد تحديد هذه المفاهيم، يصبح النظام ملزماً بالاعتماد عليها عند إصدار توقعاته. وبهذا تتشكل سلسلة واضحة منطقياً تربط بين البيانات المدخلة والنتيجة النهائية.

ويشبه الباحث الرئيسي أنطونيو دي سانتيس هذا الهدف بمحاولة فهم طريقة تفكير الإنسان. ويقول: «بمعنى ما، نريد أن نكون قادرين على قراءة عقول نماذج الرؤية الحاسوبية هذه. نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي هو إحدى الطرق التي تسمح للمستخدمين بفهم ما الذي يفكر فيه النموذج ولماذا اتخذ قراراً معيناً». ويرى الباحثون أن استخدام مفاهيم مستخرجة من المعرفة الداخلية للنموذج يمكن أن ينتج تفسيرات أكثر وضوحاً ودقة مقارنة بالطرق السابقة.

تحقيق التوازن بين الدقة والشفافية

يُعد تحقيق التوازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها أحد التحديات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. فالنماذج الأكثر تعقيداً غالباً ما تحقق أفضل النتائج من حيث الدقة، لكنها تكون أيضاً الأصعب في الفهم. يحاول النهج الجديد الذي طوّره باحثو «MIT» معالجة هذه المشكلة من خلال اختيار عدد محدود من المفاهيم الأكثر أهمية لشرح كل تنبؤ. وبهذه الطريقة يركز النظام على الإشارات الأكثر صلة بالقرار بدلاً من الاعتماد على علاقات خفية داخل النموذج. كما يساعد ذلك على تقليل ما يعرف بـ«تسرب المعلومات»، وهي الحالة التي يعتمد فيها النموذج على أنماط في البيانات لا تظهر في التفسير الذي يقدمه.

نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر مساءلة

مع ازدياد اعتماد المؤسسات على أنظمة الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، من المرجح أن تصبح القدرة على فهم طريقة عمل هذه الأنظمة أكثر أهمية. فالنماذج الأكثر شفافية يمكن أن تساعد الباحثين على اكتشاف التحيزات المحتملة وتحسين موثوقية الأنظمة والتأكد من أنها تعمل كما هو متوقع. ويمثل البحث الذي أجراه فريق «MIT» خطوة في هذا الاتجاه. فمن خلال تمكين نماذج التعلم الآلي من تفسير قراراتها بطريقة أكثر وضوحاً ومعنى، قد يسهم هذا النهج في تقليص الفجوة بين الخوارزميات المعقدة والفهم البشري.