«تطبيقات نهمة» لبيانات الأجهزة الجوالة... كيف تحد منها؟

خيارات لإيقاف تشغيل عروض الفيديو والموسيقى آلياً وتعديل جودتها لخفض تكاليف الاتصال بالإنترنت

«تطبيقات نهمة» لبيانات الأجهزة الجوالة... كيف تحد منها؟
TT

«تطبيقات نهمة» لبيانات الأجهزة الجوالة... كيف تحد منها؟

«تطبيقات نهمة» لبيانات الأجهزة الجوالة... كيف تحد منها؟

تعتبر تكاليف الاتصال بالإنترنت عبر شبكات الاتصالات وليس «واي فاي» مرتفعة في كثير من البلدان، وخصوصاً إن كان المستخدم قد اختار باقة أو اشتراكاً محدوداً بكمية بيانات معينة، ومن ثم تجاوز تلك الكمية، أو لدى الاتصال بالإنترنت عبر شبكات الاتصال أثناء السفر خارج بلد المستخدم وعدم وجود باقة بيانات للتجوال الدولي.
والمأزق الذي قد يقع به كثير من المستخدمين هو تشغيل تطبيقاتهم المفضلة للشبكات الاجتماعية أو مشاهدة عروض الفيديو أو الاستماع إلى الموسيقى دون معرفتهم بأن هذه التطبيقات قد تقوم بتحميل كميات كبيرة من البيانات في الخلفية يومياً دون الحاجة لها لذلك في بعض الأحيان، ذلك أن هذه الميزة موجودة لتسريع البدء بتشغيل عروض الفيديو التي قد لا يكون المستخدم مهتماً بها. كما يستطيع المستخدم خفض جودة العروض والأغاني التي يستمع إليها لخفض كمية البيانات التي يتم تحميلها يومياً إلى هاتفه، وبالتالي خفض تكاليف الإنترنت الشهرية لجهازه الجوال. ونقدم لكم في هذا الموضوع مجموعة من التطبيقات التي قد تستهلك كمية بيانات كبيرة، وكيفية تعديل إعداداتها للحد من ذلك.

إعدادات التطبيقات

وعندما تقوم بتشغيل تطبيق «فيسبوك» على هاتفك الجوال لمعاينة الرسائل الجديدة أو ما يشاركه الأصدقاء، فإنه يقوم بتشغيل عروض الفيديو المنشورة فور ظهورها على الصفحة، الأمر الذي من شأنه استهلاك البيانات بشكل كبير شهرياً. وتستطيع إيقاف عمل هذه الميزة آلياً واختيار تشغيل الفيديو عند الضغط عليه أو عند الاتصال عبر شبكة «واي فاي» عوضاً عن ذلك.
الطريقة لذلك هي تشغيل التطبيق من هاتفك الجوال والنقر على الخطوط الثلاثة في زاوية الشاشة واختيار «الإعدادات» (Settings)، ومن ثم «إعدادات الحساب» (Account Settings) و«الصور وعروض الفيديو» (Videos and Photos). ومن تلك الشاشة يمكن النقر على «التشغيل الآلي» (Autoplay) واختيار «عبر شبكات واي فاي فقط» أو «عدم تشغيل الفيديو آلياً» (Never Autoplay Videos).
أما إن كنت تستخدم تطبيق «تويتر» بكثرة، فيمكن إيقاف عمل ميزة تشغيل عروض الفيديو آلياً بالذهاب إلى قائمة الإعدادات والنقر على «استخدام البيانات» (Data Usage) وتعديل خصائص «تشغيل الفيديو آليا» (Video Autoplay) إلى «عبر شبكات واي فاي فقط» أو اختيار «عدم تشغيل العروض»، والأمر نفسه لخيار «عروض فيديو بالجودة العالية» (High - quality Video).وننتقل الآن إلى تطبيق «سنابشات» المشهور بتسهيل مشاركة الصور وعروض الفيديو مع الجميع، ومتابعة مشاركات الأهل والأصدقاء والمشاهير. ويقوم التطبيق بتحميل عروض الفيديو الخاصة بقصص من تتابعهم بشكل آلي في الخلفية، الأمر الذي ينجم عنه كمية تحميل بيانات أعلى، وخصوصاً عبر شبكات الاتصالات. وتستطيع إيقاف هذه الميزة بالذهاب إلى الشاشة الرئيسية للتطبيق، ومن ثم سحب الإصبع إلى الأسفل لعرض شاشة ملف المستخدم، ومن ثم النقر على أيقونة المسننات في الأعلى (هذه الأيقونة تعني «الإعدادات» في كثير من التطبيقات). ومن الشاشة الجديدة، يمكن الذهاب إلى الأسفل والنقر على خيار «إدارة الإعدادات» (Manage) ومن ثم تفعيل ميزة «نمط السفر» (Travel Mode) لخفض كمية تحميل البيانات في الخلفية بشكل ملحوظ.
ويعتبر تطبيق «إنستغرام» الآن أكثر من مجرد منصة لمشاركة الصور، ذلك أنه يسمح بمشاركة عروض الفيديو مع الآخرين وتشغيلها آلياً. ويقوم التطبيق بتحميل العروض مسبقاً لتشغيلها فور النقر عليها عوضاً عن الانتظار، الأمر الذي يعني فقدان البيانات في الخلفية. ويمكن الحفاظ على البيانات وعدم تحميل عروض الفيديو في الخلفية آلياً بالذهاب إلى صفحة ملفك في التطبيق وعرض قائمة «الإعدادات» (Settings) واختيار «استخدام بيانات شبكات الاتصالات» (Cellular Data Use)، ومن ثم تفعيل ميزة «استخدام أقل للبيانات» (Use Less Data). وتجدر الإشارة إلى أن هذا الخيار لن يوقف تشغيل عروض الفيديو آلياً، ولكنه سيوقف التطبيق من تحميلها في الخلفية عندما تكون متصلاً بالإنترنت عبر شبكات الاتصالات.

عروض وأفلام

ويرى كثيرون أن «يوتيوب» هو التطبيق المفضل لمشاهدة عروض الفيديو، وخصوصاً الأطفال. وعلى الرغم من أن «يوتيوب» لا يقوم بتشغيل عروض الفيديو آلياً، فإنه يستهلك كميات كبيرة من البيانات بسبب الفترات المطولة التي يقضيها المستخدم داخله أثناء تشغيل تلك العروض بجودة عالية، الأمر الذي سيؤثر سلباً على كمية البيانات المستهلكة لدى استخدام شبكات الاتصالات عوضاً عن «واي فاي». ولكن التطبيق يقدم ميزة تسمح بتشغيل عروض الفيديو بجودة عالية فقط عند الاتصال عبر شبكات «واي فاي»، وهي ميزة مريحة لمن لديهم اشتراك بيانات محدود بحد أقصى أو لمن يسافر ويستخدم ميزة التجوال الدولي التي تكلف المستخدم أكثر من تصفح الإنترنت في بلده. ولتفعيل هذه الميزة يمكن الذهاب إلى التطبيق والنقر على أيقونة ملف المستخدم واختيار «الإعدادات» (Settings)، ومن ثم تفعيل ميزة «تشغيل العروض بالجودة العالية عبر شبكات واي فاي فقط» (Play HD on Wi - Fi Only). كما يمكن تفعيل ميزة أخرى في الشاشة نفسها إن كنت تقوم برفع العروض إلى «يوتيوب»، وهي «رفع العروض عبر شبكات واي فاي فقط» (Upload over Wi - Fi Only) لخفض كمية استهلاك البيانات بشكل كبير. كما يمكن اختيار تشغيل خدمة «موسيقى يوتيوب» (YouTube Music) عبر شبكات «واي فاي» فقط بالذهاب إلى قائمة الإعدادات وتفعيل «البث عبر شبكات واي فاي فقط» (Stream Via Wi - Fi Only).
ومع انتشار تطبيق «نيتفليكس» بشكل كبير بين محبي مشاهدة المسلسلات والأفلام، وخصوصاً أثناء السفر، فيمكن خفض جودة الصورة المعروضة عبر شبكات الاتصالات لخفض كمية البيانات المستهلكة بالنقر على الثلاثة خطوط التي تمثل الإعدادات، ومن ثم الذهاب إلى قسم «إعدادات التطبيق» (App Settings) والنقر على خيار «استخدام بيانات شبكات الاتصالات» (Cellular Data Usage) وإيقاف عمل تلك الميزة بالضغط على خيار «تفعيل تلقائي» (Set Automatically). ويمكن بعد ذلك اختيار جودة العروض يدوياً من بين الجودة العالية والمنخفضة والمتوسطة.
أما تطبيق «سبوتيفاي» للاستماع إلى الموسيقى عبر الإنترنت المغري بتقديمه كميات مهولة من الأغاني، فمن شأنه استهلاك كميات كبيرة من البيانات في حال لم ينتبه المستخدم إلى كمية الاستخدام أثناء الاتصال عبر شبكات الاتصالات. وتستطيع تحميل الأغاني والألبومات إلى هاتفك الجوال مباشرة من التطبيق إن كنت مشتركاً بالخدمة (وإن كانت لديك سعة تخزينية كافية)، وذلك بهدف خفض تكاليف الاتصال بالإنترنت عبر شبكات الاتصالات وإعادة تشغيل الأغاني نفسها من الإنترنت مراراً وتكراراً عوضاً عن تشغيلها مباشرة من هاتفك. وتستطيع النقر على خيار «تحميل» (Download) أثناء معاينة أغنية أو ألبوم ومن ثم تحميل الأغاني إلى هاتفك. ويدعم التطبيق كذلك ميزة اختيار جودة بث الموسيقى عبر الإنترنت لخفض التكاليف، ويمكن اختيارها بالذهاب إلى «مكتبتك» (Your Library) والنقر على أيقونة الإعدادات واختيار «جودة البث عبر الإنترنت» (Streaming Quality) واختيار «آلي» أو «عادي» أو «مرتفع» أو «الأفضل». الأمر الغريب أن التطبيق لا يستطيع التمييز بين الاتصال بالإنترنت عبر شبكات الاتصالات وشبكات «واي فاي»، ولذلك ينصح باختيار الجودة العادية أثناء السفر والتنقل، أو إن كنت تستمع إلى الموسيقى عبر الإنترنت بكثرة، وذلك بهدف خفض كمية استهلاك البيانات عبر شبكات الاتصالات. ولكن التطبيق يسمح باختيار جودة الموسيقى التي يتم تحميلها إلى هاتف المستخدم من بين الجودة العادية والمرتفعة والأفضل، ويسمح كذلك بإيقاف تحميل الأغاني لدى الاتصال بالإنترنت عبر شبكات الاتصالات.

معاينة كمية استهلاك البيانات

ويمكن للمستخدم معاينة كمية استهلاك البيانات عبر جهازه الجوال للتأكد من عدم تجاوزه لحد الباقة ووضع خيار تنبيه في حال اقترابه من الحد الأقصى لباقته الشهرية، وذلك بالذهاب إلى قائمة الإعدادات (Settings) ومن ثم «الاتصال عبر شبكات الاتصال» (Cellular) في الأجهزة التي تعمل بنظام التشغيل «آي أو إس»، لتظهر أمام المستخدم قائمة بالتطبيقات الموجودة في هاتفه وإلى جانبها كمية استهلاك كل تطبيق للبيانات. ويمكن الذهاب إلى أسفل القائمة واختيار «معاودة ضبط الإحصاءات» (Reset Statistics) في بداية كل دورة لمزود الاتصال الخاص بك.
وبالنسبة للهواتف التي تعمل بنظام التشغيل «آندرويد»، فيمكن الذهاب إلى قائمة الخيارات، ومن ثم اختيار «بيانات الاتصال بالإنترنت عبر شبكات الاتصال» (Mobile Data) ليظهر أمام المستخدم رسم بياني بالكمية الإجمالية لاستهلاك البيانات مع مرور الوقت، وتوفير خيارات في الأسفل تعرض التطبيقات الأكثر استخداماً للبيانات يومياً وأسبوعياً وشهرياً، وغيرها من المعلومات والخيارات المفيدة.

أمثلة على استهلاك التطبيقات للبيانات

> معدل كمية استهلاك البيانات في تطبيق «نيتفليكس» هو نحو 250 ميغابايت في الساعة بالدقة المنخفضة، لترتفع إلى 500 ميغابايت في الساعة للدقة المتوسطة و1 غيغابايت في الساعة للدقة المرتفعة.
> إن كنت تظن أن الاستماع إلى الموسيقى عبر الإنترنت من خلال تطبيق «سبوتيفاي» لا يستهلك كثيراً من البيانات، فإن معدل البيانات للجودة الأفضل (320 كيلوبت) قد يصل إلى 144 ميغابايت في الساعة. وتقدر الشركة جودة الأغاني العادية بـ96 كيلوبت (نحو 43 ميغابايت في الساعة)، و160 كيلوبت للجودة العالية (نحو 72 ميغابايت في الساعة).
> تقدر كمية البيانات التي يستهلكها «يوتيوب» بنحو 60 ميغابايت لعرض فيديو مدته 5 دقائق بدقة 720 العالية، أي نحو 720 ميغابايت في الساعة، بينما تنخفض الكمية إلى 20 ميغابايت لمدة العرض نفسه، ولكن بدقة 360، أي نحو 240 ميغابايت في الساعة. وبالنسبة للعروض بدقة 480، فيبلغ معدل الاستهلاك في الساعة نحو 440 ميغابايت، بينما يرتفع إلى 1.7 غيغابايت في الساعة لعروض 1080، ونحو 3.9 غيغابايت في الساعة لعروض 1440، و8.8 غيغابايت في الساعة للعروض بدقة 2160 الفائقة.
> تقدر كمية البيانات التي يستهلكها تطبيق «فيسبوك» بنحو 80 ميغابايت في الساعة، و160 ميغابايت لعروض فيديو «فيسبوك»، بينما تبلغ كمية البيانات 720 ميغابايت في الساعة لتطبيق «إنستغرام».
> معدل البيانات المستهلكة لتصفح مواقع الإنترنت يبلغ نحو 60 ميغابايت في الساعة، وأن تطبيق «فيستايم» للدردشة بالصوت والصورة عبر الأجهزة التي تعمل بنظام التشغيل «آي أو إس» يحتاج إلى نحو 85 ميغابايت في الساعة.



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.