نعتبر الان استخدام الذكاء الاصطناعي بمثابة محرك أساسي للابتكار سوء كنا نتحدث عن القطاع الخاص أو العام أو التجاري لاسيما استخدامات الذكاء الاصطناعي صارت تؤثر الان ليس فقط على شريحة معينة و انما على المجتمع بأسره. و برغم ان الذكاء الاصطناعي ليس موضوعًا جديدًا فقد ظهر في السيتنيات من القرن الماضي حيث تم تطوير الأفكار والمبادئ والتقنيات الأولى لذلك, و التي تعرقلت لبعض من الوقت لاسيما و فكر المستويات للخلايا لم يتأصل وقتها اضافة الى تقنيات المعالجات كانت محدودة في ذلك الوقت مثل سعة التخزين والطاقة وسرعة المعالج و عرض النطاق الترددي للشبكات مثلا, الا انه يمثل الان مركز الطفرة العلمية و مرتكز حديث الساسة و رجال الصناعة و المناهج.

وعودة الى يومنا هذا فاننا نتحدث الان بثقة اكثر حول الاستخدمات الغير منتهية للذكاء الاصطناعي و السبب ليس فقط الرقمنة و الاتمتة و انما ايضا التطوير المستمر في حقول الانتاج والخدمات و متطلبات الموارد الناتجة. و لمن لا يدرك ما اقصد بمفهوم الذكاء الاصطناعي فهو علم يمثل مجموعة من الأساليب, التي تمكن الكمبيوتر من حل المهام, التي مثلا عندما يحلها البشر تتطلب ذكاء, لكن قد يقول احدكم و كيف نعرف الذكاء هنا ؟

والاجابة ليس بسهولة اعطاء تعريف معين, الا انه يوجد توافق على انه بدون القدرة على التعلم و القدرة على حل المشكلات بشكل مستقل (حل المشكلات) هو عكس الذكاء تماما و على سبيل المثال الذكاء, الذي نقصده هو التعلم الآلي, و الذي هو مركزي و لكنه ليس الفرع الوحيد للذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي اليوم عبارة من مزيج من التعلم وحل المشكلات. هنا تحتاج أجهزة التعلم الالي إلى بيانات إما في شكل كميات كبيرة من البيانات, التي يتم فحصها مرة واحدة أو كميات من البيانات, التي يتم إعادة تعلّمها مرارًا وتكرارًا أو تدفقات البيانات, التي يتم التعلم منها بشكل مستمر. هنا نفهم بشكل واضح ان الذكاء الاصطناعي كتعلم الالي قادر على تقليل التعقيد و تحديد الأحداث أو الأنماط بناءً على البيانات من خلال الربط الماهر اي لشرح الأحداث أو التنبؤ أو تمكين استمرار العمل. وهذا يتم الان بدون البرمجة الصريحة المعروفة في شكل إجراءات او ارشادات او خطوات " اي كمثال إذا كان اخضر ودائري وداخله احمر فذلك بطيخة" أو استخدم الأتمتة الكلاسيكية والتحكم في التكنولوجيا كما نعرفها. اليوم ادى تتغلغل الرقمنة على نحو متزايد في جميع فروع حياتنا الى جعل الطريق للذكاء الاصطناعي قدر و ذلك ما يجعل من الممكن توفير كميات كبيرة من البيانات آليا و هذه هي الثروة و الثورة كون البيانات, التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي لتوليد قيمة هي المشكلة الان بحكم القوانين, التي تحمي الخصوصية, و التي لابد ان تتأقلم كون هناك دول لا تهتم بذلك مثل الصين او الهند مما يتيح لهم الانطلاق اسرع.

وكون فهمنا ان البيانات هي الاساس للذكاء الاصطناعي فذلك يقودنا الى القول ان تنوع مجالات التطبيق الحالية و المحتملة و التركيز الحالي للسياسة والعلوم والمستخدمين على البيانات يثير توقعات كبيرة و غير محدودة لاستخدام الذكاء الاصطناعي و لذلك تزيد النفقات للابحاث هنا لهذا المجال حيث اقرت المانيا لهذا العلم ميزانية اضافية 3 مليار يورو تنفق في اقل من 3 سنوات للابحاث. لكن المشكلة, التي تظل عالقة هنا بالإضافة إلى القضايا الفنية ، هي قضية السيادة على البيانات و مستقبل العمل والسلوك الأخلاقي.

المهم الناس اجازة لهم 3 ايام و انا شاغل نفسي بالتحليل ل 9 مشاريع بيدي اقيمها و الاسبوع القادم فقط مشروع سوف نمنحه دعم مالي كبير لسنتين و نشترط ان المشروع يكون منتج طبي او صناعي.