شبكات الجيل الخامس للاتصالات.. ملامح الثورة التقنية المقبلة

تدعم اتصال مليارات الأجهزة الجديدة للأفراد والمنازل والسيارات والطائرات من دون طيار

شبكات الجيل الخامس للاتصالات.. ملامح الثورة التقنية المقبلة
TT

شبكات الجيل الخامس للاتصالات.. ملامح الثورة التقنية المقبلة

شبكات الجيل الخامس للاتصالات.. ملامح الثورة التقنية المقبلة

لم يكتف قطاع الاتصالات بتطور شبكات الجيل الرابع وما تقدمه من سرعات عالية للاتصالات، بل أصبح محور الاهتمام الآن هو شبكات الجيل الخامس التي ستطلق بحلول عام 2020، والتي تقدم قدرات جديدة كليا للشبكات من شأنها إحداث ثورة في عالم الاتصالات. وسيقدم هذا الجيل الجديد فئة جديدة كليا من الشبكات، ولن يكون مجرد تطوير للشبكات الحالية، لتقديم تجربة استخدم موحدة بعض النظر عن المسافة بين المستخدم وأبراج الاتصالات. وتذهب شبكات الجيل الخامس إلى أكثر من مجرد رفع سرعة البيانات وإضافة طيف ترددي جديد، بل يجب أن تكون منصة متكاملة تشمل جميع أنواع الطيف الترددي ونطاقاته. وتدعم فئات جديدة من الخدمات وتربط مجموعة واسعة التنوع من الأجهزة، فضلا عن توفير فرص لنماذج جديدة في الأعمال والنشر والاشتراكات والشحن. وسيكون أحد عوامل التمكين الرئيسية، هو التصميم الموحد لواجهة ربط الفضاء الراديوي، والذي يضمن قدرات التوسعة والتكيف عبر جميع شرائح الطيف الترددي وفئات الخدمات، واستغلال شبكات الجيل الرابع للاتصالات وشبكات «واي فاي» في الوقت نفسه لتقديم تجارب جديدة مفيدة للمستخدمين والشركات والصناعات.
وقد حضرت «الشرق الوسط» مؤتمر «كوالكوم» لمستقبل قطاع التقنيات الجوالة وشبكات الجيل الخامس للاتصالات الذي أقيم الأمس الاثنين في مدينة دبي، ونذكر ملخص المؤتمر.
* شبكات الجيل الخامس
وتتوقع الشركة نمو حركة البيانات عبر شبكات الاتصالات في منطقة الشرق الأوسط وشرق أفريقيا بأكثر من 14 ضعفا بحلول عام 2020، وهو معدل أعلى من نظيره العالمي بتسعة أضعاف. ومن التحديات التي تواجه شبكات الجيل الحالي للاتصالات ثورة تقنية إنترنت الأشياء التي تعني استحداث مليارات الأجهزة المتصلة بالإنترنت، التي تتطلب سعات أفضل للشبكات وسرعات معالجة ونقل أعلى من السابق، مثل الساعات الذكية والسيارات المتصلة بعضها البعض والمنازل والمباني الذكية والملبوسات التقنية ومجسات الاستشعار المختلفة والمدن الذكية والرعاية الصحية المتنقلة عن بعد.
ويمكن لمصنع ما إضافة مجسات محددة في أماكن مختلفة تستشعر وجود خلل ما في جهاز محدد وتنقل هذه المعلومة لاسلكيا إلى جهاز مركزي في أجزاء من الثانية لاتخاذ الإجراءات اللازمة، ومن دون انقطاع سير العمل. ويتطلب هذا الأمر منح أولوية لهذه الفئة من الاتصالات أعلى من نقل البيانات الأخرى، ومرونة أعلى في تجهيز وإطلاق الشبكات.
وتحدثت «الشرق الأوسط» مع جهاد سراج، رئيس «كوالكوم» في منطقة الشرق الأوسط وأفريقيا وجنوب شرق آسيا والمحيط الهادي حول هذا الأمر، حيث قال إنه وعلى الرغم من أن الشبكات الجديدة تقدم سرعات نقل للبيانات عالية جدا، ودعما لعدد كبير من الأجهزة المختلفة، فقد يكون أثر ذلك سلبيا على عمر بطارية الأجهزة المحمولة، ولكن الشركة طورت تقنية الشحن السريع Quick Charge Suite 3.0 التي تشحن بطارية الهاتف بالكامل في نحو 15 دقيقة فقط، ومن دون التضحية بأداء الجهاز على الإطلاق. وأضاف أن البيانات التي يتم نقلها بين عشرات ملايين الأجهزة في الثانية الواحدة وعمليات معالجة البيانات سحابيا هو أمر بالغ الأهمية، ويتم بناؤه داخل الشبكات لضمان عدم اختراقها وسرقتها، وخصوصا في ما يتعلق بالمباني الذكية والمنشآت الصناعية.
ويرى جهاد سراج أن الشبكات الجديدة ستواجه تحديا يتكون من شقين، الأول هو تردد استثمار شركات الاتصالات فيه قبل حصولها على العوائد المالية المتوقعة من الاستثمار في شبكات الجيل الرابع، والشق الثاني هو وجود فرص لتفعيل التطبيقات الجديدة التي تستفيد من الشبكات الجديدة. ولكن الفوائد الناجمة عن تطبيقات هذه الشبكات من شأنها فتح باب المنافسة بشكل كبير، وجعل شركات الاتصالات ورواد الأعمال يرغبون في الدخول إلى هذا العالم اللاسلكي الجديد.
* تطويرات مبهرة
من التطويرات المبهرة للشركة تصميم نظم جديدة لطائرات من دون طيار وكاميرات المراقبة، فقد كشفت الشركة في وقت سابق عن تطوير دارات إلكترونية، ومعالجات خاصة بهذه الطائرات الشخصية (Drone) وتخفض أسعارها لتصبح أقل من الهواتف الذكية الحالية. وتستطيع هذه الشرائح والمعالجات معالجة البيانات بسرعات عالية من دون استهلاك كبير للبطارية، ذلك أن الطائرات الحالية تستطيع التصوير بالدقة الفائقة 4K لمدة 20 دقيقة قبل أن تنفذ بطارياتها من الطاقة، وبلغ سعرها 1200 دولار أميركي. وباستخدام الدارات الجيدة، ستنخفض التكلفة إلى نحو 300 أو 400 دولار، وستستطيع البطارية العمل لمدة ساعة كاملة من التصوير فائق الدقة. وأطلقت الشركة اسم «سنابدراغون فلايت» (Snapdragon Flight) على هذه المعالجات.
ويعود السبب في ذلك إلى تكامل المعالج مع الدارات الأخرى بشكل فعال، ذلك أن الطائرات الحالية تحتوي على دارات غير مترابطة تم ربطها بعضها البعض، الأمر الذي يشكل عائقا من حيث فعالية استهلاك الطاقة، على خلاف الدارات التي صممت لتعمل مع بعضها البعض بأقل قدر ممكن من الطاقة الكهربائية. وتتقاطع هذه الطائرات مع الهواتف الذكية في كثير من النواحي، مثل الاتصال اللاسلكي عبر شبكات «واي فاي» ووجود مجسات استشعار الميلان في الهواء ووجود كاميرات (ومثبتات بصرية) وسعة تخزينية وبطارية مدمجة. واستعرضت الشركة مؤخرا طائرة مصغرة تعمل بمعالج «سنابدراغون 801» رباعي النواة (بسرعة 2.26 غيغاهرتز) استطاعت تسجيل عروض الفيديو فائقة الدقة والتحليق بكفاءة عالية.
وعلى صعيد آخر، كشفت الشركة نهاية شهر أكتوبر (تشرين الأول) الماضي عن كاميرات مراقبة متقدمة تعمل بمعالج «سنابدراغون 618» سداسي النواة يستطيع معالجة الصور بدقة عالية وسرعة مبهرة، لتصبح كاميرات المراقبة واعية لما يحدث من حولها أثناء حدوث الفعاليات من حولها. وتستطيع الشركات الآن تحويل عمليات التحليل لتصبح داخل الكاميرا عوضا عن تحليل التسجيلات سحابيا أو داخل مراكز بيانات مكلفة.
ومثالا على ذلك، يستطيع المستخدم من خلال تطبيق الكاميرا مشاهدة الشخص الذي دق باب منزله عدا الأهل والأصدقاء، لتظهر النتائج على الشاشة فورا. ويمكن استخدام سلسلة من هذه الكاميرات لتحليل أزمات السير وتوقع حدوثها في مناطق قريبة، أو إخبار مدير متجر ما باقتراب شخص له سجل إجرامي (لدى الاتصال بقاعدة بيانات الشرطة المحلية عبر الإنترنت) من المتجر، حتى لو لم تبدأ عملية السرقة أو الاعتداء، لأخذ الاحتياطات. وتستطيع الكاميرات هذه أيضا التعرف على وجود الأسلحة النارية أو البيضاء وتشغيل نظم أخرى آليا. ومن الفوائد الإضافية لهذه الكاميرات عدم الحاجة لتخزين كثير من البيانات وأرشفتها، ذلك أنه بالإمكان للكاميرا حذف ما تراه غير مهم، وتسجيل اللحظات المهمة فقط، وفقا لشروط يضعها المستخدم بنفسه. وتدعم هذه الكاميرات الاتصال بالإنترنت عبر شبكات الجيل الرابع للاتصالات، وشبكات «واي فاي» و«بلوتوث 4.1» اللاسلكية والملاحة الجغرافية «جي بي إس» ومجسات كاميرات بدقة تصل إلى 21 ميغابيكسل وتسجيل الصوتيات.
* مزايا أجيال شبكات الاتصالات
* تتميز شبكة الجيل الأول للاتصالات NTT بدعم الاتصال الصوتي وتبادل الرسائل النصية المحدودة.
* تقدم شبكة الجيل الثاني GSM جودة اتصال أكثر وضوحا وصفاء من السابق، والقدرة على استخدام التجوال في كثير من البلدان من دون استبدال شريحة الاتصالات الخاصة بالمستخدم. وبدأت مواقع الإنترنت بتقديم صفحات مبسطة خاصة بالهواتف الجوالة في هذا الجيل، أطلق عليها اسم مواقع «واب» WAP وكانت تزيل الصور أو تقدم صورا صغيرة منخفضة الجودة، وذلك بهدف تسريع الاتصال لعرض المحتوى.
* تقدم شبكة الجيل الثالث UMTS / WCDMA / 3G جودة صوت تضاهي المحادثات المباشرة بين الأفراد، والقدرة على تبادل البيانات بسرعات جيدة جدا والتجوال في جميع دول العالم من دون استبدال شريحة الاتصالات الخاصة بالمستخدم. وشهد هذا الجيل إطلاق خدمات الاتصالات عبر الإنترنت ومشاهدة عروض الفيديو والاستماع إلى راديو الإنترنت وعقد المؤتمرات بالصوت والصورة مع الآخرين.
* قفزت شبكة الجيل الرابع LTE / 4G بجودة الاتصال بالإنترنت إلى مستويات مبهرة، بحيث أصبحت مشاهدة عروض الفيديو عالية الدقة أمرا قياسيا، بالإضافة إلى رفع جودة الاتصال المرئي بشكل كبير، وتبادل البيانات بسرعات عالية لتسهيل أداء الأعمال من أي مكان.
* من المتوقع أن تطلق شبكات الجيل الخامس 5G بحلول عام 2020، وتقدم أضعاف سرعات الاتصال بالإنترنت مقارنة بشبكات الجيل الرابع، ودعم الاتصال بآلاف الأجهزة الصغيرة التابعة لتقنية «إنترنت الأشياء» لتبادل البيانات معها، بالإضافة إلى رفع جودة عروض الفيديو بسبب خفض زمن تحليل البيانات بشكل كبير، مع تحولها إلى تقنية رئيسية لنقل البيانات في زمن معالجة أقل. ويتوقع أن تضاهي سرعات هذه الشبكة سرعة الإنترنت عبر الألياف الضوئية حاليا وصولا إلى 10 غيغابت في الثانية (نحو 1.25 غيغابايت في الثانية، ذلك أن الغيغابايت الواحدة تعادل 8 غيغابت).



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.