شبكة «إنستغرام» تتحول إلى صورة جديدة من «فيسبوك»

طورت ملامح جديدة واقتبست أخرى من «سنابشات»

شبكة «إنستغرام» تتحول إلى صورة جديدة من «فيسبوك»
TT

شبكة «إنستغرام» تتحول إلى صورة جديدة من «فيسبوك»

شبكة «إنستغرام» تتحول إلى صورة جديدة من «فيسبوك»

خلال اجتماع عقده أخيرا مع الموظفين، استعرض كيفين سيستروم، مؤسس «إنستغرام» والرئيس التنفيذي لها، واحدا من الرسوم البيانية المفضلة لديه: «الأيام المتبقية للوصول إلى الـ100 مليون مستخدم التاليين». وخلال مقابلة أجريت معه حديثا داخل المقر الرئيس لـ«إنستغرام» في مينلو بارك بكاليفورنيا، قال سيستروم: «هذا الرسم البياني الوحيد داخل الشركة الذي نحتفي به عندما يتعرض أداء الشركة لبعض الانحسار».
* توسع «إنستغرام»
تجدر الإشارة إلى أنه منذ فترة ليست بالبعيدة، حققت هذه الشبكة الاجتماعية المعنية بالصور والتي تملكها «فيسبوك»، صعوداً مستمراً، ذلك أنه كل تسعة شهور، دونما استثناء، كانت «إنستغرام» تضيف إلى عملائها 100 مليون مستخدم جديد. وفي العام الماضي، بدأت الشركة في اجتذاب مستخدمين جدد بصورة يومية. وبالفعل، ارتفع عدد مستخدمي «إنستغرام» إلى 600 مليون مستخدم من 500 مليون في غضون ستة شهور فقط.
وأعلنت الشركة أخيرا، بعد أربعة شهور فقط من وصولها إلى هذا الرقم التاريخي، تحقيقها رقماً آخر تاريخيا: ذلك أنه أصبح قرابة 700 مليون شخص حول العالم يستخدمون «إنستغرام» شهرياً، مع تفحص قرابة 400 مليون منهم حساباتهم عبر «إنستغرام» يومياً.
من جانبي، زرت سيستروم باعتباري واحدا من المستخدمين الـ100 مليون الجدد. ومن الناحية الفنية، انضممت إلى «إنستغرام» منذ سنوات عدة، لكن كان استخدامي لها متقطعاً من فترة لأخرى. بيد أنه خلال الشهور القليلة الماضية، بدأت الانغماس فيها بمعدل أكبر. والآن، أصبحت أحرص على تصفح هذا التطبيق عدة مرات يومياً. ومع زيادة معدل استخدامي لـ«إنستغرام»، أدركت حقيقة جديدة بخصوص هذا التطبيق المعني بالتشارك في الصور: لقد بدأ يتحول إلى الصورة الجديدة من «فيسبوك».
ومن بين الأمور التي أثارت اهتمامي بخصوص «إنستغرام» الحرب التي اشتعلت بين «فيسبوك» و«سنابشات»، تطبيق تبادل الرسائل والصور والذي نجح في بناء سبل جديدة تماماً للتواصل عبر الإنترنت. واللافت أن «إنستغرام» وعددا من الكيانات الفرعية الأخرى التابعة لـ«فيسبوك» عمدت إلى نسخ بعض ملامحه.
* اقتباسات من «سنابشات»
وبمجرد أن بدأت الانتظام في استخدام «إنستغرام»، اكتشفت أمراً مثيراً للدهشة: أن «إنستغرام» نجح في تحسين الملامح التي اقتبسها من «سنابشات». وعلى امتداد جزء كبير من العام الماضي، عمد «إنستغرام» كذلك إلى إضافة ملامح جديدة، منها إخطارات يجري ترتيبها بالاعتماد على خوارزميات تحمل طابعاً شخصياً، بدلاً عن الترتيب الزمني، خدمة بث مباشر، والقدرة على نشر معارض صور.
الآن، بدأت «إنستغرام» في إحداث تغيير كبير في التجارب الحياتية اليومية لأعداد لا حصر لها من الأفراد الذين يستخدمون الخدمة بسرعة تبدو هائلة بالنسبة لشبكة بمثل هذه الضخامة. ومع هذا، فإن هذه الخطوات الجريئة من جانب «إنستغرام» لم تثر سخط مستخدميها، وإنما على العكس يبدو أنها بدأت تؤتي ثمارها.
ومع ذلك، يبقى من الصعب طرح تقييم لهذا الجانب، ذلك أن تجربتي الشخصية ربما تختلف عن تجربتك (على سبيل المثال، يؤكد الكثيرون أنهم يكرهون الترتيب الجديد للإخطارات). إلا أنه من جانبي، أرى أن التغييرات الكثيرة التي أدخلها «إنستغرام» في الفترة الأخيرة جعلت هذه الشبكة الاجتماعية تبدو اليوم أكثر نفعاً ومتعة وإثارة للاهتمام عما كانت عليه منذ عام مضى. ويعود جزء من السبب وراء ذلك إلى الملامح الجديدة ذاتها، لكن السبب الأكبر يكمن في معدلات الاستخدام الأكبر التي كانت هذه الملامح الجديدة ملهماً لها.
إن الشبكات الاجتماعية تصبح أفضل عندما تستخدمها أعداد أكبر وبمعدلات أكبر. وكلما زاد استخدامي لـ«إنستغرام» أخيرا، زادت كمية المواد التي أطلع عليها والتي تخص أعدادا أكبر من الأفراد، ما يخلق بداخلي رغبة أكبر لاستخدام الشبكة.
* صورة من «فيسبوك»
وبذلك، نجح «إنستغرام» في ترك أصداء واسعة - واليوم، فإنه يبدو أقرب إلى «فيسبوك». تحديداً، يبدو «إنستغرام» اليوم شبيهاً بما كان عليه «فيسبوك» خلال الفترة بين عامي 2009 و2012، عندما انتقل بهدوء من كونه أحد هذه الأشياء التقنية التي يقدم عليها بعض الأشخاص بعض الأوقات إلى أحد الأشياء التقنية التي يقبل عليها كل من تعرفهم كل يوم.
من بعض الجوانب، لا يبدو هذا الأمر مثيراً للدهشة، ذلك أن «إنستغرام» حقق نمواً جنونياً منذ أن تحول إلى خدمة البث الحي عام 2010، وفي ظل ملكية «فيسبوك» التي اشترت شركة «إنستغرام» مقابل مليار دولار منذ خمس سنوات، - توافرت لدى «إنستغرام» موارد وفيرة للحفاظ على هذا النمو. إلا أنه مع وصوله إلى 700 مليون مستخدم، يبدو أن «إنستغرام» بدأ الآن الدخول إلى منطقة مجهولة.
وتجدر الإشارة إلى أن ثمة شبكات اجتماعية أكبر من «إنستغرام»، مثل «فيسبوك» الذي يبلغ عدد مستخدميه قرابة ملياري مستخدم شهرياً. كما أن تطبيقي الرسائل الفورية المملوكين لـ«فيسبوك»، وهما «واتساب» و«فيسبوك مسنجر»، تجاوزا المليار مستخدم. وداخل الصين، يحظى «وي تشات» أيضاً بعدد أكبر من المستخدمين.
في العام الماضي، ربما كانت الشكوك تخالج المرء حول ما إذا كان بمقدور خدمة معتمدة على الصور مثل «إنستغرام» الوصول لمستويات مشابهة - وما إذا كانت هذه الشبكة عالمية بما يكفي، وما إذا كان هناك عدد كاف من الأفراد يملكون هواتف قادرة على التعامل معها، وما إذا كانت قادرة على مواجهة المنافسة الأكبر من جانب شبكات أحدث معنية أيضاً بالصور مثل «سنابشات». ربما ستطل مثل هذه المشكلات أو أخرى برأسها في المستقبل، وربما يتعرض نمو هذه الشبكة للتعطل. إلا أن المؤكد أنه في الوقت الحاضر، يبدو أن «إنستغرام» قد تغلب على أي عقبات واضحة في طريقه.
من جانبه، يؤكد سيستروم أن خطته للإسراع من وتيرة التغيير لدى «إنستغرام» لاجتذاب المزيد من المستخدمين، متعمدة.
وأوضح أن «إنستغرام» عمدت إلى تحليل جميع الاختناقات في خدمتها ومحاولة القضاء عليها. وبعد ذلك، نظرت الشركة في الفرص المحتملة لتحسين مستوى الخدمة التي تقدمها إلى المستخدمين ومحاولة توفيرها في أسرع وقت ممكن.
* تحسين الخدمات
ورغم أن هذا الأمر قد يبدو بديهياً، ذلك أنه من الطبيعي أن تسعى جميع الشركات باستمرار إلى تحسين خدماتها، لكن الوضع مع الشبكات الاجتماعية يختلف بعض الشيء لأنها أحياناً تقع أسيرة في يد أكثر مستخدميها ولاءً. إلا أن شبكة «فيسبوك» على وجه الخصوص خالفت هذا التوجه، ذلك أنه في خضم نموها، عمدت باستمرار إلى تعديل ملامحها بحيث توفر المزيد من الأشياء أمام عدد أكبر من الأفراد. والواضح أن سيستروم يتبع النهج ذاته.
وقال سيستروم: «الأمر المفضل لدي أن أطلب من فريق العمل طرح تصوراتهم عن مدى ضخامة الحجم الذي ستصل إليه «إنستغرام» نهاية الأمر؟ وعادة ما تأتيك الإجابات في صورة أعداد ضخمة تفوق الرقم الحالي بالتأكيد بمقدار الضعفين. لذا، يمكنني القول بثقة إن غالبية الأفراد الذين سينتهي بهم الحال إلى استخدام «إنستغرام» لا يستخدمونه بالفعل في الوقت الراهن».
الملاحظ أن سيستروم يحمل إعجاباً خاصاً بالنظريات الأكاديمية المتعلقة بإدارة الأعمال، خاصة أعمال كلاي كريستنسين الذي طرح نظرية «معضلة المبتكر» والتي تتناول التوتر القائم بين خدمة الجمهور الحالي على حساب آخر أكبر حجماً بكثير. وقال سيستروم إنه شعر بقدر كبير من الحرية والراحة لدى إدراكه أن أمام «إنستغرام» إمكانية أن تصبح أكبر بكثير عما هي عليه الآن، موضحاً أن هذه الفكرة تضفي ثقة كبيرة على العاملين داخل الشركة تشجعهم على المضي قدماً في إدخال تغييرات.
ومن ثم جاء قرار «إنستغرام» بدمج سمات طورتها «سنابشات»، الأمر الذي لم يبد سيستروم أي بادرة اعتذار أو أسف حياله. وقد أثنى سيستروم على «سنابشات» لابتكارها خاصة «القصص» (ستوريز)، لكنه أوضح أن «القصص» أكبر من مجرد سمة، وإنما شكل رقمي جديد تماماً يمكن إعادة طرحه عبر مجموعة مختلفة من المنتجات.
واستطرد موضحاً: لا أعرف الكثير عن تاريخ السيارات، لكن دعنا نفترض أن «النموذج ت» كان السيارة الأولى في التاريخ. إذن، كيف كانت تنظر الشركة المنتجة للسيارة الأولى، ولتكن «فورد»؟ هل نحن ننسخ عمل «فورد»، أم أن هذه الوسيلة الجديدة للنقل ستترك تأثيرات مختلفة على الجميع؟.
ورغم أن هذه الحجة تبدو دفاعية على نحو مفرط، لكنها في الوقت ذاته ليست مخطئة تماماً. إذا ما عقدنا مقارنة بين أسلوب عمل خاصية «القصص» عبر «إنستغرام» وعملها عبر «سنابشات»، سنجد أنهما متشابهان بالفعل. ومع ذلك، فإن الإطار العام للتطبيقين، وتحديداً حقيقة أن «إنستغرام» تميل لاحتضان شبكات عامة أكبر مع احتفاظ مستخدميها بصفحات مصقولة على نحو أكبر، في الوقت الذي يشجع «سنابشات» على بناء شبكة أصغر وأكثر حميمية - وهذا يحدث تغييراً في طبيعة الشكل. وعليه، فإن «القصص» في «إنستغرام» تبدو مختلفة بالفعل عن «القصص» لدى «سنابشات» نظراً لأن مجموعات مختلفة من الأفراد في الشبكتين يستخدمون هذا الملمح لأغراض مختلفة.
وفي اعتقادي الشخصي، أرى أن النسخة الخاصة بـ«إنستغرام» غالباً ما توفر تجربة ذات مستوى أرفع لسبب واحد واضح: أنني أعلم أن عددا أكبر من الأشخاص يوجدون هناك، والاحتمال الأكبر أن الأمر ذاته ينطبق عليك.

* خدمة «نيويورك تايمز»



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.