ألعاب فيديو لتعميق خبرات الأطباء وفائدة المرضى

عروض حية لمختلف المشكلات الصحية الحقيقية

ألعاب فيديو لتعميق خبرات الأطباء وفائدة المرضى
TT

ألعاب فيديو لتعميق خبرات الأطباء وفائدة المرضى

ألعاب فيديو لتعميق خبرات الأطباء وفائدة المرضى

هل يمكن أن تتحوّل ألعاب الفيديو إلى وصفة طبية للحفاظ على الصحة؟ الدكتور زوبين دامانيا يرى أنّ هذا الأمر ممكن.
يتسلّى دامانيا، المختص بالطبّ الباطني في جامعتي كاليفورنيا في سان فرانسيسكو وستانفورد، ومؤسس مستوصف «تورنتيبل هيلث» بألعاب الفيديو مرتين أو ثلاث في الأسبوع على هاتفه الذكي. ولكنه لا يبحث عن اللهو أثناء ممارسته للألعاب.

فيديوهات طبية
دامانيا، الذي يستخدم «ZDoggMD» اسماً مستعاراً له في إنتاج ألعاب الفيديو والعروض الحيّة المرتبطة بالعناية الصحية، هو واحد من 400000 اختصاصي يمارسون حرفة الطبّ عبر سلسلة من الألعاب التي تنتجها شركة «ليفل إي إكس»، المتخصصة في تطوير ألعاب الفيديو في شيكاغو، والتي تصمم عناوين خاصة بالأطباء وطلاب الطبّ وغيرهم من العاملين في مجال العناية الصحية.
وتضمّ مجموعة «ليفل إي إكس» حالياً أربع ألعاب مجانية متوفرة على «آبل» و«آندرويد»، إلى جانب عناوين أخرى قيد التطوير.
تحمل الألعاب الأربع الصادرة عن الشركة العناوين التالية: لعبة «إيروي إي إكس» (Airway Ex) التي تستهدف أطباء التخدير، و«غاسترو إي إكس» (Gastro Ex) لأطباء الجهاز الهضمي، و«بولم إي إكس» (Pulm Ex) لأطباء الرئة، و«كارديو إي إكس» (Cardio Ex) لأطباء القلب.
يقول دامانيا في حديث لصحيفة «يو إس إيه توداي»: «عندما تكبر بين ألعاب الفيديو، تشعر أنّك في أفضل حال عندما تتجسد أمامك فكرة إمكانية ممارسة مجموعة من المهارات التقنية والمهارات التي تعتمد على المعرفة، وفي الوقت نفسه تحصل على بعض السعادة والمرح من خلال اللعبة».
من جهتها، ترى الدكتورة جاكلين مورانو، وهي طبيبة تخدير عصبي وأستاذة مساعدة في كليّة الطبّ بجامعة شيكاغو، أنّ «الأشخاص الماهرين في ألعاب الفيديو، ماهرون أيضاً في بعض جوانب الطبّ العيادي».

مكافآت ما بعد اللعب
تعتمد ألعاب «ليفل إي إكس» على حالات حقيقية، وأحياناً نادرة، تولاها أطباء حقيقيون. وبقدر ما قد يبدو الأمر غريباً، فإن ممارسة ألعاب الفيديو تتيح للأطباء فرصاً للحصول على تعليم طبي متواصل للحفاظ على رخصهم: «وهو أمر مهم جداً لمتابعة تعليمهم الطبي» على حدّ تعبير مورانو.
تعود فكرة «ليفل إي إكس» إلى رئيسها التنفيذي سام غلاسينبرغ، الذي يملك خلفية عظيمة في ألعاب الفيديو (من خبرته في شركات كـ«لوكاس آرتس» و«مايكروسوفت») جعلته الاستثناء الوحيد في عائلته، الذي اختار عدم مواصلة دراسة الطب.
تحرص الشركة طبعاً على تعيين العدد اللازم من مطوّري ألعاب الفيديو، ولكنّها أيضاً تعتمد على أطباء ومهندسين بيولوجيين يعملون موظفين بدوام كامل.
تعتمد «ليفل إي إكس» أيضاً على أكثر من 150 مستشاراً طبياً من خرّيجي جامعات «هارفارد» و«ستانفورد» و«نورثويسترن»، وأي مؤسسة مرموقة تتقدّم بحالات وتحديات بدقّة مضمونة.
قد يلاحظ غير المتخصصين أنّ الرسومات المطوّرة على الكومبيوتر تبدو حقيقية، ابتداء من كيفية تغيّر لون الدم عندما يختلط مع سوائل أخرى في الجسم، وانتهاء بأشكال التورّم والتنفّس لدى المريض. ولكنّ التأثيرات الصوتية والموسيقى وطريقة استخدام أدوات التحكّم تمنح اللعبة أبعاداً غير طبية تدخل في تصميم بيئة اللعب.
في بعض الحالات، يعمل المطوّرون على توظيف تقنية الواقع المعزز التي يمتزج فيها العامل الافتراضي بما يحيط بكم في العالم الحقيقي.

حالات مرضية
على سبيل المثال، تضمّ لعبة «إيروي إي إكس» حالة معقّدة بطلها مريض ذكر (45 عاماً) في غرفة الطوارئ يشتكي من قصور في التنفس، ويتبيّن لاحقاً أنّه يعاني من ورم كبير في مكان حساس في الحنجرة، ويحتاج إلى إدخال أنبوب فحص، وعلى اللاعب أن يجد الطريقة الأفضل لاستئصال الكتلة السرطانية.
أمّا لعبة «بولم إي إكس»، فتضمّ حالة مستوحاة من حدث طبي حقيقي عن مريض يعمل نجاراً وابتلع مسماراً عن طريق الخطأ. تسبب هذا المسمار في ثقب جدار القصبة الهوائية، وعلى اللاعب أو الطبيب الذي يسعى لإزالة هذا المسمار في هذه الحالة المعقّدة أن يعتمد على تصوير شعاعي حقيقي، وصورة مقطعية لمنطقة الصدر. وقد يضطرّ الأطباء المنخرطون في لعبة «كارديو إي إكس» إلى تحديد أي نوع من الدعامات والبالونات وخيارات إزالة الترسبات من جدران الشرايين هو الأفضل، لتصحيح تدفّق الدمّ إلى القلب.

جمع النقاط
وفي إطار تعدّد السيناريوهات، يتمّ منح النقاط للاعبين بناء على السرعة، ونوع إصابة الأنسجة، ونزف الدم، وبالطبع دقّة الإجراءات المطبّقة، والمحافظة على حياة المريض. يستطيع الأطباء التنافس مع أنفسهم أو مع أطباء آخرين. ونعم بالطبع، كما في ألعاب الفيديو العادية الأخرى، يمكنهم أيضاً أن يقارنوا نتائجهم بأعلى معدلات النقاط التي تمّ تسجيلها.
وتجدر الإشارة إلى أنّ درجة الصعوبة والتحديات تزداد مع تقدّم اللاعبين في مراحل اللعبة، وأكبر الحالات وأكثرها تعقيداً هي التي تحدّد ما إذا كان الطبيب سيحصل على فرصة التعليم الطبي المستمر.
يوزّع الدكتور إريك جانتويركر وقته بين عمله نائباً لرئيس شركة «ليفل إي إكس» ومديراً طبياً، وممارسته لمهنته طبيبَ أطفال متخصصاً بجراحة الأنف والأذن والحنجرة. ويقول مازحاً إنّه أحياناً يخبر مرضاه الصغار وأهاليهم أنّ مستوى مهاراته في ألعاب الفيديو أصبح عالياً جداً. ويضيف ضاحكاً: «عليك حقاً أن تقيّم جمهورك وترى كيف يتفاعل».
صحيح أنّ تطبيقات الألعاب المجانية هذه مصممة للأطباء والعاملين في المجال الطبي، وتضمّ كثيراً من المصطلحات الطبية، إلا أنّها متاحة للجميع. لذا، في حال كنتم على وشك إجراء تنظير للقولون، يمكنكم الحصول على لمحة عمّا ستخضعون له من خلال اللعب، حسبما أفاد جانتويركر.
ولأنّ «ليفل إي إكس» تجمع بين اللعب والتعليم، يتوجب على المصممين أن يحقّقوا توازناً بين المكافآت التي تعطى مقابل الأداء الجيّد، وفي الوقت نفسه، وضع ما يكفي من التحديات للحفاظ على اهتمام اللاعبين.

خسارة اللعبة والمريض
لا شكّ في أنّ الهدف الرئيسي لشركة «ليفل إي إكس» في تصميم ألعابها هو المرح كأي لعبة أخرى، حتى ولو تضمّنت بعض الحالات حوادث مضاعفات وموت مستوحاة من الحياة الحقيقة.
يقول جانتويركر إنّ «نقاشاً كبيراً يدور حول محاكاة العالم الحقيقي، وحتى في الألعاب عن خسارة المريض، وتأثيره على مقدم الخدمة الطبية أو من يمارس اللعبة».
وهنا يطرح السؤال الأهمّ حول التأثير الذي قد ينطوي عليه فشل الإجراءات المتبعة على ثقة الطبيب، الذي عليه أن يواجه هذه الحالات المستوحاة من العالم الحقيقي بنفسه.
من جهته، يشرح غلاسينبرغ أنّ «الشركة تمنح اللاعب فرصة لخوض سيناريوهات شديدة الجدية، مع القدرة على تطبيقها في محيط لا يفرض عواقب على الأمور، ما يعني أن اللاعب يستطيع تجربة مقاربات أخرى. إن الفشل هو من أفضل الطرق للتعلّم، وأفضّل أنّ أفشل أثناء تعاملي مع مريض افتراضي على أن أفشل في علاجي لمريض حقيقي».
- خدمات «تريبيون ميديا»



دراسة من ستانفورد: الذكاء الاصطناعي قد يعزز التفكير الوهمي

الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
TT

دراسة من ستانفورد: الذكاء الاصطناعي قد يعزز التفكير الوهمي

الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)

مع ازدياد استخدام روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في المحادثة وتقديم النصائح وحتى الدعم العاطفي، بدأت أبحاث جديدة تدرس تأثير هذه الأنظمة على المستخدمين مع مرور الوقت. وتكشف دراسة حديثة لباحثين مرتبطين بجامعة ستانفورد الأميركية عن خطر أقل وضوحاً، يتمثل في ميل هذه الأنظمة إلى تعزيز بعض المعتقدات بدلاً من تحديها.

تعتمد الدراسة على تحليل واسع لتفاعلات حقيقية، بهدف فهم كيفية استجابة نماذج اللغة في المحادثات الممتدة، وما الذي قد تعنيه هذه الاستجابات على إدراك المستخدم وصحته النفسية.

تحليل واسع النطاق

استندت الدراسة إلى تحليل أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة مع روبوتات الدردشة. ويتيح هذا الحجم الكبير من البيانات رصد أنماط متكررة، بدلاً من الاكتفاء بحالات فردية. وضمن هذه البيانات، حدد الباحثون نسبة من المحادثات التي تضمنت مؤشرات على تفكير وهمي. ووفقاً للدراسة، فإن نحو 15.5في المائة من رسائل المستخدمين أظهرت هذه الخصائص، ما أتاح فرصة لفهم كيفية استجابة الأنظمة لهذه الحالات.

التحدي يكمن في تحقيق توازن بين دعم المستخدم وتعزيز التفكير النقدي دون ترسيخ معلومات مضللة (أدوبي)

أنماط تأكيد متكررة

أحد أبرز النتائج يتمثل في تكرار ميل روبوتات الدردشة إلى تأكيد ما يقوله المستخدم. فقد أظهرت البيانات أن الأنظمة غالباً ما تستجيب بطريقة داعمة أو متوافقة مع طرح المستخدم، بدلاً من التشكيك فيه. ورغم أن هذا الأسلوب قد يكون مفيداً في سياقات الدعم، فإنه يصبح إشكالياً عندما يتعلق الأمر بمعتقدات غير دقيقة أو وهمية، حيث قد يؤدي إلى تعزيز هذه الأفكار بدلاً من تصحيحها.

دوامات وهمية متصاعدة

يصف الباحثون هذه الظاهرة بمصطلح «الدوامات الوهمية»، حيث تؤدي التفاعلات المتكررة بين المستخدم والنظام إلى ترسيخ المعتقدات الخاطئة تدريجياً. ولا يحدث التأثير نتيجة استجابة واحدة، بل يتشكل مع مرور الوقت. فكلما استمر النظام في تأكيد وجهة نظر المستخدم، زادت قوة هذا الاعتقاد. وتتيح طبيعة المحادثة المستمرة لهذا النمط أن يتطور بشكل تدريجي دون انقطاع واضح.

تشير الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يخلق هذه المعتقدات من الصفر، بل يتفاعل مع أفكار موجودة مسبقاً لدى المستخدم.

وتزداد المخاطر في المحادثات الطويلة، حيث تتراكم أنماط التأكيد عبر الزمن. وفي هذه الحالة، يتحول النظام من مجرد أداة استجابة إلى عنصر مؤثر في توجيه مسار الحوار.

نحو 15.5 % من رسائل المستخدمين أظهرت مؤشرات على تفكير وهمي أو معتقدات غير دقيقة (غيتي)

تحديات في التصميم

تعكس هذه النتائج تحدياً أساسياً في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي. إذ يتم تطوير كثير من روبوتات الدردشة لتكون مفيدة ومهذبة وداعمة، ما يدفعها إلى تبني أسلوب قائم على التوافق مع المستخدم. لكن هذه الخصائص نفسها قد تقلل من قدرتها على تصحيح الأخطاء أو تقديم وجهات نظر نقدية. ويظل تحقيق التوازن بين الدعم والتفكير النقدي تحدياً رئيسياً.

تتجاوز دلالات هذه الدراسة الجانب التقني لتصل إلى قضايا تتعلق بالسلامة. فمع استخدام هذه الأنظمة في مجالات تتضمن تقديم نصائح أو دعم شخصي، تصبح طريقة استجابتها أكثر حساسية.

وفي بعض الحالات، قد يؤدي تعزيز المعتقدات غير الدقيقة إلى تأثيرات فعلية على قرارات المستخدم أو حالته النفسية، ما يطرح تساؤلات حول كيفية تصميم هذه الأنظمة ومراقبتها.

نحو استخدام مسؤول

تشير الدراسة إلى ضرورة تطوير آليات أفضل للتقييم والضبط. فبدلاً من التركيز فقط على دقة الإجابات، ينبغي أيضاً فهم كيفية تصرف الأنظمة في المحادثات الطويلة والمعقدة.

ويشمل ذلك تحديد متى يجب على النظام التشكيك في بعض الطروحات أو تقديم توضيحات أو تجنب تأكيد معلومات غير موثوقة. ويعد تحقيق هذا التوازن خطوة أساسية في تطور الذكاء الاصطناعي.

الحاجة لمزيد من البحث

رغم أهمية النتائج، تؤكد الدراسة الحاجة إلى مزيد من الأبحاث لفهم تأثير هذه التفاعلات على المستخدمين على المدى الطويل.

فمع تحول الذكاء الاصطناعي من أداة تقدم معلومات إلى نظام يشارك في الحوار، يصبح من الضروري ضمان أن هذه التفاعلات تدعم الفهم ولا تعزز أنماطاً ضارة. وفي هذا السياق، لم يعد التحدي مقتصراً على تطوير أنظمة أكثر ذكاءً، بل يشمل أيضاً ضمان أن تكون أكثر وعياً بتأثيرها على الإنسان.


نهج جديد يمكّن الذكاء الاصطناعي من شرح قراراته

نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
TT

نهج جديد يمكّن الذكاء الاصطناعي من شرح قراراته

نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)

مع تزايد اندماج أنظمة الذكاء الاصطناعي في قطاعات حساسة، مثل الرعاية الصحية والأنظمة ذاتية القيادة، يبرز سؤال أساسي: هل يمكن الوثوق بقراراتها؟

فعلى الرغم من أن النماذج الحديثة تحقق دقة عالية، فإن طريقة تفكيرها تظل في كثير من الأحيان غير واضحة. هذه «الصندوق الأسود» أصبحت واحدة من أبرز التحديات في هذا المجال. يقدّم باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نهجاً جديداً يهدف إلى معالجة هذه المشكلة، من خلال تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من تفسير قراراتها بطريقة مفهومة للبشر.

ما وراء الصندوق

في التطبيقات الواقعية، لا تكفي الدقة وحدها. فعندما يحدد نظام ذكاء اصطناعي مرضاً من صورة طبية أو يتخذ قراراً مرتبطاً بالسلامة، يحتاج المستخدم إلى فهم الأسباب التي قادت إلى هذا القرار. ومن دون هذه الشفافية، قد تفشل الأنظمة الدقيقة في كسب الثقة. وقد سعت تقنيات سابقة إلى فتح هذا «الصندوق الأسود»، لكنها غالباً ما قدّمت تفسيرات معقدة أو يصعب فهمها لغير المتخصصين. وهنا يكمن التحدي في تقديم تفسيرات دقيقة وفي الوقت نفسه واضحة.

الطريقة الجديدة تحسن التفسير دون التضحية بدقة الأداء بل قد تعززها (شاترستوك)

تفكير واعد

أحد الاتجاهات الواعدة يُعرف بنماذج «عنق الزجاجة المفاهيمي». في هذا النهج، يُجبر النظام على بناء قراراته على مفاهيم يمكن للبشر فهمها. فبدلاً من الانتقال مباشرة من البيانات الخام إلى النتيجة، يمرّ النموذج بمرحلة وسيطة يحدد فيها خصائص أو مفاهيم محددة قبل الوصول إلى القرار. لكن هذا الأسلوب واجه سابقاً بعض التحديات، إذ إن تحسين قابلية التفسير كان أحياناً يأتي على حساب الدقة، أو يؤدي إلى تفسيرات غير واضحة بما يكفي.

نهج جديد

طوّر فريق «MIT» طريقة محسّنة تهدف إلى تجاوز هذه القيود. يعتمد النظام على مكونين من التعلم الآلي يعملان معاً. الأول يستخرج المعرفة من نموذج موجود، والثاني يحول هذه المعرفة إلى مفاهيم مفهومة للبشر. يتيح هذا الإطار المزدوج «ترجمة آلية» لآلية عمل النماذج المعقدة إلى صيغة قابلة للفهم. والأهم أن هذه التقنية يمكن تطبيقها على نماذج رؤية حاسوبية مدرّبة مسبقاً، ما يجعلها قابلة للتعميم على نطاق واسع.

ومن أبرز ما يميز هذا النهج أنه لا يضحي بالأداء من أجل الشفافية. بل تشير النتائج إلى أنه يمكن أن يحسن دقة التنبؤ وجودة التفسير في الوقت نفسه. وهذا يتحدى افتراضاً شائعاً في تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو أن التفسير يأتي دائماً على حساب الأداء. يمثل الجمع بين الاثنين خطوة مهمة نحو تطبيقات عملية موثوقة.

باحثو جامعة «MIT» يطورون نهجاً جديداً يمكّن النماذج من تفسير تنبؤاتها بطريقة مفهومة (شاترستوك)

تفسيرات أوضح

يتميز النظام بجودة التفسيرات التي يقدمها. فبدلاً من مخرجات تقنية معقدة، ينتج أوصافاً مبنية على مفاهيم واضحة يمكن للمستخدم فهمها بسهولة. وتكتسب هذه الميزة أهمية خاصة في البيئات الحساسة، حيث تحتاج القرارات إلى مراجعة وتقييم. فالتفسير الواضح يتيح للمستخدم التأكد من منطق القرار.

الهدف الأوسع لهذا البحث هو تعزيز الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. فعندما يتمكن المستخدم من فهم كيفية اتخاذ القرار، يصبح أكثر قدرة على تقييم دقته واكتشاف الأخطاء المحتملة. ويبرز هذا الأمر بشكل خاص في مجالات، مثل الرعاية الصحية، حيث قد تكون لأي خطأ عواقب كبيرة. فالتفسير لا يعزز الفهم فقط، بل يدعم الاستخدام المسؤول للتقنية.

أثر عملي واسع

تمتد آثار هذا التطور إلى ما هو أبعد من تطبيق واحد. مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي، تتزايد الحاجة إلى الشفافية من قبل المستخدمين والجهات التنظيمية على حد سواء. وقد تلعب هذه التقنيات دوراً محورياً في تلبية هذه المتطلبات، من خلال جعل قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً وقابلية للمساءلة.

يعكس هذا النهج خطوة ضمن اتجاه أوسع في أبحاث الذكاء الاصطناعي. فلم يعد التركيز مقتصراً على بناء نماذج عالية الأداء، بل يتجه نحو تطوير أنظمة قادرة على تفسير قراراتها. هذا التحول يعكس فهماً أعمق لدور الذكاء الاصطناعي في الواقع. فالأداء وحده لم يعد كافياً، بل يجب أن تكون الأنظمة مفهومة وموثوقة ومتوافقة مع التوقعات البشرية. وفي هذا السياق، تصبح القدرة على تفسير القرارات ليست مجرد ميزة إضافية، بل شرطاً أساسياً للجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي.


«غوغل» تعيد تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي المخصص

تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
TT

«غوغل» تعيد تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي المخصص

تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)

أعلنت شركة «غوغل» عن توسع جديد في قدرات الذكاء الاصطناعي لديها تحت مفهوم أطلقت عليه «الذكاء الشخصي» (Personal Intelligence) في خطوة تهدف إلى جعل أنظمة البحث والمساعدات الرقمية أكثر فهماً للسياق الفردي لكل مستخدم، بدلاً من الاكتفاء بإجابات عامة. هذا التوجه الذي جاء في مدونة رسمية عبر موقع الشركة يمثل تحولاً في طريقة عمل الذكاء الاصطناعي، من تقديم معلومات موحدة إلى تقديم استجابات مخصصة تستند إلى بيانات المستخدم ونشاطه عبر خدمات «غوغل» المختلفة.

تحول في البحث

لطالما اعتمدت محركات البحث على مطابقة الكلمات المفتاحية لتقديم نتائج ذات صلة. إلا أن «غوغل» ترى أن هذا النموذج لم يعد كافياً في ظل تنوع احتياجات المستخدمين. وبحسب ما أوضحته الشركة، فإن «الذكاء الشخصي» يهدف إلى تقديم إجابات تأخذ في الاعتبار السياق الفردي، بحيث يحصل كل مستخدم على نتائج تتناسب مع اهتماماته وتاريخه الرقمي.

يعتمد هذا النهج على ربط المعلومات بين عدد من تطبيقات «غوغل»، مثل «جيميل» و«صور غوغل» و«يوتيوب» وسجل البحث، وذلك في حال موافقة المستخدم على تفعيل هذه الميزة. ويتيح هذا التكامل لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل (جيميناي) «Gemini» ووضع الذكاء الاصطناعي في البحث، الاستفادة من هذا السياق لتقديم إجابات أكثر دقة وارتباطاً باحتياجات المستخدم.

«غوغل» تطلق مفهوم «الذكاء الشخصي» لتقديم استجابات تعتمد على السياق الفردي لكل مستخدم (أ.ف.ب)

تجربة أكثر تخصيصاً

وفقاً لـ«غوغل»، يمكن للنظام الجديد «ربط النقاط» بين بيانات المستخدم المختلفة، ما يسمح بتقديم توصيات وملخصات واقتراحات أكثر تخصيصاً. فعلى سبيل المثال، بدلاً من تقديم اقتراحات عامة للسفر، يمكن للنظام الاستناد إلى اهتمامات المستخدم السابقة أو نشاطه الرقمي لتقديم خيارات أكثر ملاءمة. ويمثل ذلك انتقالاً من الذكاء الاصطناعي كأداة عامة إلى ما يشبه المساعد الشخصي الذي يتكيف مع المستخدم بمرور الوقت.

التحكم بيد المستخدم

أكدت «غوغل» أن استخدام هذه الميزة يعتمد على موافقة المستخدم، حيث يمكنه اختيار التطبيقات التي يرغب في ربطها، أو إيقاف الميزة بالكامل. وأوضحت الشركة أن البيانات الشخصية من خدمات مثل «جيميل» و«صور غوغل» لا تُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بل تُستعمل لتوفير سياق ضمن التفاعل مع المستخدم فقط.

توازن مع الخصوصية

يبرز هذا التوجه تحدياً معروفاً في تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو تحقيق التوازن بين التخصيص والخصوصية. فكلما زادت قدرة النظام على الوصول إلى البيانات، زادت دقة التوصيات، لكن ذلك يثير في الوقت نفسه تساؤلات حول حدود استخدام البيانات الشخصية. وتحاول «غوغل» معالجة هذا التحدي من خلال نموذج يعتمد على الشفافية ومنح المستخدم تحكماً أكبر في بياناته.

التحدي الرئيسي يتمثل في تحقيق توازن بين التخصيص العميق وحماية الخصوصية (شاترستوك)

ما بعد الإجابات

يعكس إطلاق «الذكاء الشخصي» توجهاً أوسع في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث لم يعد الهدف مجرد الإجابة عن الأسئلة، بل فهم نية المستخدم والسياق المحيط به. ومن خلال دمج البيانات الشخصية، يمكن للأنظمة الانتقال من تقديم إجابات ثابتة إلى تفاعلات أكثر ديناميكية. من المتوقع أن ينعكس هذا التطور على الاستخدام اليومي للتكنولوجيا، حيث يمكن للأنظمة المخصصة أن تسهم في تسريع إنجاز المهام مثل التخطيط للسفر، أو العثور على معلومات سابقة، أو اتخاذ قرارات مبنية على بيانات شخصية. كما قد تقل الحاجة إلى إدخال نفس المعلومات بشكل متكرر، إذ يصبح النظام قادراً على استنتاج السياق من التفاعلات السابقة.

اتجاه مستقبلي

يمثل «الذكاء الشخصي» خطوة أولى نحو جيل جديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين البحث والمساعدة الرقمية والتخصيص العميق. ومع ذلك، يبقى نجاح هذا النهج مرتبطاً بمدى ثقة المستخدمين، إذ ستلعب الشفافية والتحكم في البيانات دوراً حاسماً في تبني هذه التقنيات. في المحصلة، لا يتعلق هذا التوجه بجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً فحسب، بل بجعله أكثر ارتباطاً بالمستخدم نفسه، في تحول قد يعيد تعريف كيفية تفاعل الأفراد مع التكنولوجيا في حياتهم اليومية.