التقنيات الملبوسة.. تصاميم باهرة ومصاعب متزايدة في جذب الزبائن

الخبراء يعيدون تقييم سوق مبيعاتها

التقنيات الملبوسة.. تصاميم باهرة ومصاعب متزايدة في جذب الزبائن
TT

التقنيات الملبوسة.. تصاميم باهرة ومصاعب متزايدة في جذب الزبائن

التقنيات الملبوسة.. تصاميم باهرة ومصاعب متزايدة في جذب الزبائن

يبدو درج الحاجات غير المرغوب فيها في منزلي كما هو في منزلك سواء بسواء، مليئًا بالعملات المعدنية، والبطاريات الفارغة، والشموع، ولكن خلال العام الماضي، بدأ نوع جديد من الحاجات غير المرغوب فيها في التجمع بذلك الدرج: الأجهزة أو التقنيات الملبوسة.
وهناك وجدت جهاز «فيتبت» القديم الخاص بي، لمتابعة اللياقة البدنية الذي استخدمته لأسبوعين فقط، ونسيت شحنه ولم أستعمله مرة أخرى. ها هو يرقد إلى جوار جهاز «جوبون أب»، وهو جهاز متابعة آخر الذي أخبرني ذات مرة أنني مشيت لمسافة ثلاثة أميال في حين كنت أجلس على أريكتي أتناول فشار الذرة وأشاهد أحد الأفلام. ثم هناك ساعة «أبل» الذكية، وهي أكثر الأجهزة انتشارًا وشهرة كان من المفترض لها أن تنتقل إلى عالم جديد من الحوسبة المتنقلة.
وبدلا من استخدامها ينتهي الأمر بهذه الأجهزة في الأدراج والخزائن كتذكرة باهظة الثمن بأن وقت الأجهزة الملبوسة لم يحن بعد - بل وحتى للمستقبل المنظور على أدنى تقدير.

* صعود وانحدار

* وعلى غرار أجهزة أخرى، اعتقدت ذات مرة أن التقنيات الملبوسة سوف تغير الطريقة التي نعيش بها حياتنا. بالطريقة ذاتها التي غيرت بها الهواتف الذكية حياتنا، وأصبحت الإنترنت في جيوبنا طوال الوقت، كانت الملبوسات من تلك الأجهزة في طريقها لأن تضع المعلومات لأقرب مكان ممكن من أطراف أصابعنا، وتجعلنا أكثر صحة وأقل اعتمادًا على الهواتف الذكية.
لم أكن وحدي أعتقد أن تلك التقنيات سوف تغير صورة حياتنا للأفضل. فلقد توقع الكثير من المحللين أن الملبوسات سوف تنتشر بين الناس على نطاق واسع، بصورة أو بأخرى. قبل عامين، توقعت «بي آي أنتليجنس»، وهي وحدة الأبحاث التابعة لموقع «بيزنس إنسايدر»، أنه بحلول عام 2018، سوف تكون عوائد الاستثمارات في نظارة «غوغل» بقيمة 11 مليار دولار. وذكر تقرير صادر عن «إيه بي آي» للأبحاث، وهي من شركات الأبحاث في سوق التقنيات، أنه بحلول عام 2018، سوف يشتري الناس ما قيمته نصف مليار دولار من الملبوسات في العام.
وبعد ذلك، أعلم أن بعضًا منكم ممن يقرأون مقالي هذا لا يزالون يحبون أساورهم الإلكترونية. وبكل تأكيد، نجحت «أبل» في بيع بضعة ملايين من ساعتها الذكية، كما فعلت «سامسونغ»، و«بيبل». ولكن لكل حالة نجاح، هناك عشرات الإخفاقات.
ومن أهمها موقع نظارات «غوغل غلاس» الذي تخبط في مساعي اجتذاب العملاء، كما أثار الكثير من المخاوف المتعلقة بالخصوصية (وخصوصا في دورات المياه). كما أن هناك الكثير من ذلك، ومن بينها سوار «فيول - باند» من إنتاج شركة «نايكي» الذي اختفى من أرفف المتاجر على نحو مفاجئ في عام 2014.
وبالنسبة للمنتجات التي لا تزال تحتل أماكنها على الأرفف، لا يزال الطريق صعبًا وطويلاً، فقد انخفضت القيمة السوقية لسوار «فيتبيت» من مستوى 10 مليارات دولار في أوائل عام 2015 إلى نحو 3.7 مليار دولار فقط اليوم (تعرضت الشركة لضربة قوية بسبب دعوى قضائية جماعية لأن اثنين من الأساور المراقبة لضربات القلب، وهي «تشارج إتش آر» و«سيرج»، لم تكونا تتمتعان بالدقة الكافية). كما خسرت شركة «جوبون»، الشركة المنتجة لسوار، نصف قيمتها السوقية العام الماضي، هبوطًا من مستوى 3 مليارات دولار في عام 2014 إلى 1.5 مليار دولار فقط في هذا الشهر.

* مشكلات ومصاعب

* ومع ذلك، لا يزال بعض المحللين يشعرون بالتفاؤل حيال التقنيات الملبوسة، على الرغم من اضطرارهم لإعادة تقييم توقيتات إصدار توقعاتهم السابقة. وعلى سبيل المثال، توقعت شركة الأبحاث التقنية «آي دي سي» ذات مرة أن الساعات الذكية سوف تكون من المنتجات واسعة الانتشار بحلول عام 2018. ويقول جيتيش أوبراني، كبير محللي أبحاث الأجهزة المحمولة لدى شركة «آي دي سي» للأبحاث: «أعدنا أخيرًا تنقيح تقييماتنا نظرًا لأننا لا نعتقد أنها سوف تتحقق في أي وقت قريب. وفي الأساس، لن ترى تلك التوقعات النور حتى عام 2019 على أقل تقدير».
إذا ما نظرت إلى الملبوسات المعروضة في معرض الإلكترونيات الاستهلاكية في لاس فيغاس الشهر الماضي، يمكنك معرفة السبب وراء اعتقاد شركة «آي دي سي» للأبحاث أن الأمر لن يتحقق إلا خلال خمس سنوات على الأقل قبل أن يتبنى الناس تلك الأجهزة الجديدة.
كان المعرض التجاري مليئًا بالأكشاك التي تعرض الملابس، والساعات، والنظارات ذات الكثير من المستشعرات والمجسات التي فشلت في جذب المزيد من الاهتمام. وانضمت إليها في ذلك المزيد من المنتجات المقصورة على فئة معينة من المستهلكين، مثل حمالات الصدر الذكية، والقمصان الذكية، والأحذية الرياضية الذكية، والأساور المعصمية الذكية التي انتشرت هناك أكثر من المأكولات والمشروبات!
لماذا فشلت كل هذه الأجهزة في جذب الانتباه؟ أولاً يستلزم معظم تلك الأجهزة وجود الهاتف الذكي حتى تعمل بصورة جيدة، ولذا بدلاً من أن تحل محل الهاتف المحمول، صارت الملبوسات من الأجهزة التي يتعين علينا حملها في أي مكان نذهب إليه.
هناك أيضًا حقيقة أن أغلب هذه الأجهزة قبيحة الشكل جدًا. وفي حين أن الرجال غير مولعين بالتصاميم الأنيقة، فالنساء أقل اهتمامًا لارتداء جهاز للفاكس على معصم الأيدي، حتى لو كان مصبوغًا بلون الذهب الخالص أو يُباع بسوار جلدي رائع.
ثم هناك حقيقة أخرى غير سارة تقول إن التقنية الحالية لا يبدو أنها مستعدة للعمل بعد. فساعة «أبل»، على سبيل المثال، يمكن أن تكون فعلاً بطيئة عند تشغيل الوظائف الأساسية مثل استخدام خدمة «سيري» الصوتية للبحث عن اسم أحدهم على ذاكرة الهاتف أو الرد على رسالة للبريد الإلكتروني. كما أن عمر البطارية من الأمور المهمة كذلك، حيث يتعين على الناس شحن الساعة الذكية يوميًا أو لن يكون لها أية أهمية تُذكر. (في ذات الأثناء، فإن ساعة «سامسونغ» طراز «غير إس 2» تستهلك الطاقة بشكل كبير، حيث لديها اتصالها الخاص بالبيانات الخلوية، ومن ثم تحتاج إلى بطاريات ضخمة، مما يجعل منظر الساعة كبيرًا وضخمًا).
ولكن المسألة الكبرى والمهمة في كل الملبوسات قد تكون السعر. ويقول أوبراني من شركة «آي دي سي» للأبحاث إن المستهلكين لا يمكنهم تبرير شراء ساعة ذكية تباع بسعر يقارب سعر الهاتف الذكي الجديد. وأضاف قائلا: «جرب الكثير من المستهلكين استخدام الساعات الذكية، وهم لا يرون حاجة ماسة إليها في الوقت الحالي. ويرجع ذلك بالأساس إلى أن تلك الساعات لا تقدم سوى بعض الإخطارات لما يجري على هاتفك الذكي. وبمزيد من الأهمية، فإنهم يدفعون السعر ذاته في شراء الهواتف الذكية ذاتها».
لذا وعلى مدى السنوات القليلة المقبلة، سوف أغض طرفي تماما عن الأجهزة الملبوسة الحديثة التي تُطرح في الأسواق. وليس لدي خيار آخر. إن أدراجي أصبحت ممتلئة بما لا حاجة له من الأجهزة الحديثة باهظة الثمن.
* خدمة «نيويورك تايمز»



هل أصبحنا على أعتاب مرحلة تباطؤ الذكاء الاصطناعي؟

هل أصبحنا على أعتاب مرحلة تباطؤ الذكاء الاصطناعي؟
TT

هل أصبحنا على أعتاب مرحلة تباطؤ الذكاء الاصطناعي؟

هل أصبحنا على أعتاب مرحلة تباطؤ الذكاء الاصطناعي؟

يوجه ديميس هاسابيس، أحد أكثر خبراء الذكاء الاصطناعي نفوذاً في العالم، تحذيراً لبقية صناعة التكنولوجيا: لا تتوقعوا أن تستمر برامج المحادثة الآلية في التحسن بنفس السرعة التي كانت عليها خلال السنوات القليلة الماضية، كما كتب كاد ميتز وتريب ميكل (*).

التهام بيانات الإنترنت

لقد اعتمد باحثو الذكاء الاصطناعي لبعض الوقت على مفهوم بسيط إلى حد ما لتحسين أنظمتهم: فكلما زادت البيانات التي جمعوها من الإنترنت، والتي ضخُّوها في نماذج لغوية كبيرة (التكنولوجيا التي تقف وراء برامج المحادثة الآلية) كان أداء هذه الأنظمة أفضل.

ولكن هاسابيس، الذي يشرف على «غوغل ديب مايند»، مختبر الذكاء الاصطناعي الرئيسي للشركة، يقول الآن إن هذه الطريقة بدأت تفقد زخمها ببساطة، لأن البيانات نفدت من أيدي شركات التكنولوجيا.

وقال هاسابيس، هذا الشهر، في مقابلة مع صحيفة «نيويورك تايمز»، وهو يستعد لقبول «جائزة نوبل» عن عمله في مجال الذكاء الاصطناعي: «يشهد الجميع في الصناعة عائدات متناقصة».

استنفاد النصوص الرقمية المتاحة

هاسابيس ليس الخبير الوحيد في مجال الذكاء الاصطناعي الذي يحذر من تباطؤ؛ إذ أظهرت المقابلات التي أُجريت مع 20 من المديرين التنفيذيين والباحثين اعتقاداً واسع النطاق بأن صناعة التكنولوجيا تواجه مشكلة كان يعتقد كثيرون أنها لا يمكن تصورها قبل بضع سنوات فقط؛ فقد استنفدت معظم النصوص الرقمية المتاحة على الإنترنت.

استثمارات رغم المخاوف

بدأت هذه المشكلة في الظهور، حتى مع استمرار ضخ مليارات الدولارات في تطوير الذكاء الاصطناعي. في الأسبوع الماضي، قالت شركة «داتابريكس (Databricks)»، وهي شركة بيانات الذكاء الاصطناعي، إنها تقترب من 10 مليارات دولار في التمويل، وهي أكبر جولة تمويل خاصة على الإطلاق لشركة ناشئة. وتشير أكبر الشركات في مجال التكنولوجيا إلى أنها لا تخطط لإبطاء إنفاقها على مراكز البيانات العملاقة التي تدير أنظمة الذكاء الاصطناعي.

لا يشعر الجميع في عالم الذكاء الاصطناعي بالقلق. يقول البعض، بمن في ذلك سام ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة «أوبن إيه آي»، إن التقدم سيستمر بنفس الوتيرة، وإن كان مع بعض التغييرات في التقنيات القديمة. كما أن داريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة الذكاء الاصطناعي الناشئة، «أنثروبيك»، وجينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة «نيفيديا»، متفائلان أيضاً.

قوانين التوسع... هل تتوقف؟

تعود جذور المناقشة إلى عام 2020، عندما نشر جاريد كابلان، وهو فيزيائي نظري في جامعة جونز هوبكنز، ورقة بحثية تُظهِر أن نماذج اللغة الكبيرة أصبحت أكثر قوة وواقعية بشكل مطرد مع تحليل المزيد من البيانات.

أطلق الباحثون على نتائج كابلان «قوانين التوسع (Scaling Laws)»... فكما يتعلم الطلاب المزيد من خلال قراءة المزيد من الكتب، تحسنت أنظمة الذكاء الاصطناعي مع تناولها كميات كبيرة بشكل متزايد من النصوص الرقمية التي تم جمعها من الإنترنت، بما في ذلك المقالات الإخبارية وسجلات الدردشة وبرامج الكومبيوتر.

ونظراً لقوة هذه الظاهرة، سارعت شركات، مثل «OpenAI (أوبن إيه آي)» و«غوغل» و«ميتا» إلى الحصول على أكبر قدر ممكن من بيانات الإنترنت، وتجاهلت السياسات المؤسسية وحتى مناقشة ما إذا كان ينبغي لها التحايل على القانون، وفقاً لفحص أجرته صحيفة «نيويورك تايمز»، هذا العام.

كان هذا هو المعادل الحديث لـ«قانون مور»، وهو المبدأ الذي كثيراً ما يُستشهد به، والذي صاغه في ستينات القرن العشرين المؤسس المشارك لشركة «إنتل غوردون مور»؛ فقد أظهر مور أن عدد الترانزستورات على شريحة السيليكون يتضاعف كل عامين، أو نحو ذلك، ما يزيد بشكل مطرد من قوة أجهزة الكومبيوتر في العالم. وقد صمد «قانون مور» لمدة 40 عاماً. ولكن في النهاية، بدأ يتباطأ.

المشكلة هي أنه لا قوانين القياس ولا «قانون مور» هي قوانين الطبيعة الثابتة. إنها ببساطة ملاحظات ذكية. صمد أحدها لعقود من الزمن. وقد يكون للقوانين الأخرى عمر افتراضي أقصر بكثير؛ إذ لا تستطيع «غوغل» و«أنثروبيك» إلقاء المزيد من النصوص على أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهما، لأنه لم يتبقَّ سوى القليل من النصوص لإلقائها.

«لقد كانت هناك عائدات غير عادية على مدى السنوات الثلاث أو الأربع الماضية، مع بدء تطبيق قوانين التوسع»، كما قال هاسابيس. «لكننا لم نعد نحصل على نفس التقدم».

آلة تضاهي قوة العقل البشري

وقال هاسابيس إن التقنيات الحالية ستستمر في تحسين الذكاء الاصطناعي في بعض النواحي. لكنه قال إنه يعتقد أن هناك حاجة إلى أفكار جديدة تماماً للوصول إلى الهدف الذي تسعى إليه «غوغل» والعديد من الشركات الأخرى: آلة يمكنها أن تضاهي قوة الدماغ البشري.

أما إيليا سوتسكيفر، الذي كان له دور فعال في دفع الصناعة إلى التفكير الكبير، كباحث في كل من «غوغل» و«أوبن أيه آي»، قبل مغادرته إياها، لإنشاء شركة ناشئة جديدة، الربيع الماضي، طرح النقطة ذاتها خلال خطاب ألقاه هذا الشهر. قال: «لقد حققنا ذروة البيانات، ولن يكون هناك المزيد. علينا التعامل مع البيانات التي لدينا. لا يوجد سوى شبكة إنترنت واحدة».

بيانات مركبة اصطناعياً

يستكشف هاسابيس وآخرون نهجاً مختلفاً. إنهم يطورون طرقاً لنماذج اللغة الكبيرة للتعلُّم من تجربتهم وأخطائهم الخاصة. من خلال العمل على حل مشاكل رياضية مختلفة، على سبيل المثال، يمكن لنماذج اللغة أن تتعلم أي الطرق تؤدي إلى الإجابة الصحيحة، وأيها لا. في الأساس، تتدرب النماذج على البيانات التي تولِّدها بنفسها. يطلق الباحثون على هذا «البيانات الاصطناعية».

أصدرت «اوبن أيه آي» مؤخراً نظاماً جديداً يسمى «OpenAI o1» تم بناؤه بهذه الطريقة. لكن الطريقة تعمل فقط في مجالات مثل الرياضيات وبرمجة الحوسبة؛ حيث يوجد تمييز واضح بين الصواب والخطأ.

تباطؤ محتمل

على صعيد آخر، وخلال مكالمة مع المحللين، الشهر الماضي، سُئل هوانغ عن كيفية مساعدة شركته «نيفيديا» للعملاء في التغلب على تباطؤ محتمل، وما قد تكون العواقب على أعمالها. قال إن الأدلة أظهرت أنه لا يزال يتم تحقيق مكاسب، لكن الشركات كانت تختبر أيضاً عمليات وتقنيات جديدة على شرائح الذكاء الاصطناعي. وأضاف: «نتيجة لذلك، فإن الطلب على بنيتنا التحتية كبير حقاً». وعلى الرغم من ثقته في آفاق «نيفيديا»، فإن بعض أكبر عملاء الشركة يعترفون بأنهم يجب أن يستعدوا لاحتمال عدم تقدم الذكاء الاصطناعي بالسرعة المتوقَّعة.

وعن التباطؤ المحتمل قالت راشيل بيترسون، نائبة رئيس مراكز البيانات في شركة «ميتا»: «إنه سؤال رائع نظراً لكل الأموال التي يتم إنفاقها على هذا المشروع على نطاق واسع».

* خدمة «نيويورك تايمز»