العدد 5965
الأربعاء 12 فبراير 2025
عصر "الذكاء الحي"
الأربعاء 15 يناير 2025

تتحدث المستقبلية إيمي ويب عن دورة تكنولوجية فائقة جديدة ستجمع بين ثلاث تقنيات: الذكاء الاصطناعي التوليدي والتكنولوجيا الحيوية وأجهزة الاستشعار الذكية.

قامت العديد من الشركات الأمريكية غير الربحية sفي 2010 بتوفير التدريب على البرمجة لعمال مناجم الفحم العاطلين عن العمل في ولاية فرجينيا الغربية. كان الهدف هو تحويل العمال العاطلين عن العمل في صناعة تحتضر إلى متخصصين يتقاضون أجورا عالية ويطلب عليهم وادي السيليكون. لكن الخطة فشلت. ولم يكن ذلك بسبب سوء تنظيم التدريب أو أن عمال المناجم لم يكونوا مهتمين بإعادة التدريب. كان كل شيء على ما يرام فيما يتعلق بالبرامج وتحفيز الطلاب. لقد تم تعليمهم ببساطة لغة HTML.

هو الكود الذي يشغل الإنترنت بالكامل، حيثHTML لتنظيم صفحات الويب وعرضها، ولكن استخدام HTML اعتبارًا من 2018 أصبح آليًا إلى حد كبير. كان الذكاء الاصطناعي (AI) يلوح في الأفق بالفعل في ذلك الوقت، وإذا تم تنظيم إعادة التدريب حول هذا الموضوع، فربما وجد عمال المناجم أنه من الأسهل تبديل مهنتهم. كان منظمو التدريب يراهنون على الاتجاه المستقبلي، لكنه ليس الاتجاه الصحيح. تم تقديم هذا المثال في مؤتمر EmTech MIT 2024، الذي عقد في الخريف الماضي، من قبل إيمي ويب، عالمة المستقبل الأمريكية والمؤسس والرئيس التنفيذي لمعهد المستقبل اليوم، والأستاذ المساعد في كلية ستيرن لإدارة الأعمال بجامعة نيويورك. "لماذا الحديث عن كل هذا؟ - خاطبت الجمهور. "لأنني أشعر بالقلق من أن ما حدث في ولاية فرجينيا الغربية سيحدث في جميع أنحاء العالم."

من المؤكد أن الشركات والمؤسسات التي تستثمر الآن بنشاط في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية في أعمالها تخاطر بالعثور على نفسها في وضع عمال المناجم الذين يتعلمون لغة HTML. وتقول: "إذا كنت تركز فقط على الذكاء الاصطناعي، فإنك تفتقد الصورة الكبيرة". الصورة الكبيرة هي أن هناك تقنيتين أخريين تجتمعان مع الذكاء الاصطناعي - التكنولوجيا الحيوية وأجهزة الاستشعار الذكية - لتشكيل ما يسميه ويب "الذكاء الحي". إن العالم يقف على حافة دورة تكنولوجية فائقة حيث سيكون لتجميع هذه التكنولوجيات الثلاث تأثير تحويلي على الاقتصادات والمجتمعات لا يقل أهمية عن اختراعات العجلة والمحرك البخاري.

ايمي ويب مراسلة سابقة لصحيفة وول ستريت جورنال ونيوزويك. وفي عام 2006، أسست شركة الاستشارات Future Today Institute، التي تقدم المشورة لقادة الأعمال بشأن تطوير استراتيجيات الشركات. رائد في منهجية التنبؤ المعتمدة على البيانات والتكنولوجيا. أستاذ التنبؤ الاستراتيجي في كلية ستيرن لإدارة الأعمال بجامعة نيويورك، وزميل زائر في كلية سعيد لإدارة الأعمال بجامعة أكسفورد، وزميل أول في المجلس الأطلسي، وهو مركز أبحاث أمريكي في مجال العلاقات الدولية. مؤلف العديد من الكتب، بما في ذلك الكتب الأكثر مبيعًا الإشارات تتحدث: لماذا هامش اليوم هو الاتجاه السائد في الغد، التسعة الكبار: كيف يمكن لعمالقة التكنولوجيا وآلات التفكير الخاصة بهم أن يشوهوا الإنسانية، آلة التكوين: سعينا لإعادة كتابة الحياة في عصر البيولوجيا التركيبية. وفي عام 2023، تم تصنيفها على أنها رابع أكثر المفكرين الإداريين تأثيرًا في تصنيف Thinkers50 لمفكري الأعمال العالميين.

الموضة والاتجاه 

مؤخرًا، خلال استشارة الذكاء الاصطناعي التي أجراها Webb لشركة رعاية صحية عالمية، أظهر متخصصو تكنولوجيا المعلومات في الشركة بفخر قدرات نموذج اللغة الكبير (LLM) الذي قاموا بتطويره. لقد أمضوا أكثر من عام في إنشاء هذا النظام واختباره وتنفيذه، وأنفقوا مبالغ كبيرة من المال لدمج جبل من البيانات المتباينة في نظام واحد، بدءًا من استبيانات المرضى المكتوبة بخط اليد وحتى الملفات الرقمية. ومثل العديد من الشركات الأخرى التي تركز على تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي، اعتقدت هذه الشركات أنها مستعدة تمامًا للتغيرات التكنولوجية واسعة النطاق التي بدأت. رد المستشار بأنهم كانوا في بداية رحلتهم فاجأهم، بل وأغضبهم، يقول ويب لمجلة هارفارد بيزنس ريفيو: "ومع ذلك، فإن ماجستير إدارة الأعمال هو مجرد نقطة بداية. الشركات التي لا تدرك أهمية التقارب التكنولوجي تخاطر بالتخلف عن الركب."  

يقول ويب إن الذكاء الاصطناعي هو مجرد واحدة من ثلاث تقنيات مدمرة تغير مشهد الأعمال. أما العاملان الآخران ــ أجهزة الاستشعار الذكية والتكنولوجيا الحيوية ــ فلا يزالان أقل وضوحا. ولكن التقارب بين هذه التكنولوجيات الثلاث هو الذي سيشكل قريبا الأساس لواقع جديد. 

لفهم هذا الاتجاه، يقترح ويب في مقابلة مع Freethink استدعاء إحدى منصات الشبكات الاجتماعية المبكرة، Foursquare، المزودة بنظام تحديد المواقع العالمي (GPS). يمكن لمستخدمي هذه المنصة، باستخدام تطبيقات الهاتف المحمول، "تسجيل الوصول" في أماكن مختلفة حيث كانوا ومشاركة هذه المعلومات مع الآخرين. بالنسبة للعلامات، حصل المستخدمون على "شارات رقمية" وحالات مختلفة. في البداية، اعتقد الجميع أن هذا هو المستقبل؛ وأصبح "تسجيل الدخول" أمرًا شائعًا للغاية. اتضح أنها كانت في الواقع مجرد موضة مرت بسرعة. وتبين أن الاتجاه الحقيقي الذي تطور من هذه التكنولوجيا أقل متعة من جمع الشارات الرقمية، ولكنه أكثر أهمية بكثير: الخدمات القائمة على الموقع. 

يعتقد الكثير من الناس الآن أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو برنامج دردشة آلي. وقال ويب إن الخدمات مثل ChatGPT لن تكون نصية فقط. الاتجاه طويل المدى هو أن تستخدم روبوتات الذكاء الاصطناعي أنواعًا مختلفة من البيانات من مصادر مختلفة وتتفاعل مع تلك البيانات بطرق مختلفة. وعلى الأرجح، سيأتي الكثير من هذه البيانات من أجهزة الاستشعار الذكية وشبكة من الأجهزة المترابطة التي تتبادل المعلومات لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي.

أجهزة استشعار ذكية ونماذج عمل كبيرة إحدى المشكلات التي تواجه النماذج اللغوية الكبيرة اليوم هي أنها يتم تدريبها على البيانات المتاحة للجمهور، وفي هذه المرحلة قامت جميع الشركات الكبرى بتدمير شبكة الإنترنت بالكامل تقريبًا. للحصول على المزيد من الذكاء الاصطناعي، سنحتاج إلى بيانات العالم الحقيقي للانتقال من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى نماذج العمل الكبيرة (LAMs). ويتوقع ويب أن تصبح النظارات الذكية والواجهات المزروعة في الدماغ شائعة: حيث يمكنها تزويد الذكاء الاصطناعي ببيانات حول البيئة الحقيقية وبالتالي مساعدة الذكاء الاصطناعي على أن يصبح أكثر تقدمًا. هذه الميزة هي التي تجعل أجهزة الاستشعار الذكية هي التكنولوجيا التالية للأغراض العامة.

ما لا يدركه معظم الناس، كما كتب ويب، هو أن أجهزة الاستشعار موجودة بالفعل في كل مكان وتستخدم في العديد من الصناعات. على سبيل المثال، يأتي iPhone مزودًا بالعشرات من أجهزة الاستشعار المدمجة، بدءًا من مستشعرات القرب لاكتشاف الأشياء القريبة إلى مستشعرات التعرف على الوجه لمصادقة المستخدم. يقومون جميعًا بجمع وتوضيح بيانات المستخدم على مدار اليوم. قامت شركة Xylem، وهي إحدى شركات تكنولوجيا المياه، بتطوير نوع جديد من عدادات المياه التي تستخدم أجهزة استشعار متقدمة والذكاء الاصطناعي لحل مشاكل توزيع المياه في المواقع ذات الكثافة السكانية العالية. تقوم العدادات بقياس استهلاك المياه بشكل مستمر وتوفر بيانات مفصلة عن أنماط الاستهلاك؛ يمكنهم أيضًا اكتشاف الحالات الشاذة في تدفق المياه، والتي عادة ما تكون ناجمة عن تسرب المياه.
ويمكن ارتداء فئة جديدة من أجهزة الاستشعار البيولوجية الدقيقة واستيعابها، بهدف تلقي وإرسال البيانات في الوقت الفعلي لتشخيص ومراقبة الجسم، والكشف عن مسببات الأمراض وتعزيز التعافي بشكل أسرع. يتضمن أحد هذه المستشعرات الحيوية فئة فرعية من الآلات الصغيرة تسمى الروبوتات النانوية التي يمكنها مراقبة صحة المريض بشكل مستمر، مما يوفر تشخيصًا مبكرًا للمشاكل المحتملة.

ومع ازدياد عدد أجهزة الاستشعار التي تحيط بنا، فإنها لن تلتقط وترسل المزيد من البيانات فحسب، بل المزيد من أنواع البيانات، كما يتابع ويب. ولذلك، فإن المؤسسات المنشغلة حاليًا بإنشاء واستخدام LLMs ستحتاج قريبًا إلى إنشاء LLMs. بينما يتنبأ طلاب LLM بما سيقولونه بعد ذلك، يتنبأ طلاب LLM بما يجب فعله بعد ذلك عن طريق تقسيم المهام المعقدة إلى أجزاء أصغر. على عكس LLMs، التي تولد المحتوى بشكل أساسي، تم تحسين LAMs لأداء المهام بناءً على أوامر محددة.

أقدم الأمثلة على LAM هي كلود من Anthropic وACT-1 من Adept.ai. تم تصميم كلاهما للتفاعل مباشرة مع التعليمات البرمجية والأدوات الرقمية ولتنفيذ الإجراءات في التطبيقات البرمجية مثل متصفح الويب. LAMs تشبه LLMs، ولكن مع المزيد من البيانات ومتطلبات الوسائط المتعددة. سوف يستخدمون البيانات السلوكية التي يولدها الأشخاص عند استخدامهم للهواتف الذكية، أو قيادة السيارات، وما إلى ذلك. تقوم مجموعة من أجهزة الاستشعار المحيطة بالناس في كل مكان بجمع تدفقات متعددة من البيانات في وقت واحد - من الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الواقع المعزز وإنترنت الأشياء والمنازل الذكية والسيارات الذكية والمكاتب الذكية. نظرًا لأن أجهزة LAM أصبحت مدمجة بشكل متزايد في بيئات الأشخاص، فإنها ستعمل بشكل مستمر وفي كثير من الأحيان بدون مدخلات مباشرة من المستخدم.

علم المستقبل الكمي 
لتحديد الاتجاهات التحويلية في قطاع التكنولوجيا، يستخدم باحثو معهد المستقبل اليوم ستة معايير، تُعرف مجتمعة باسم التناقضات والتصرفات، والممارسات، CIPHE والاختراقات، والتطرف، والنوادر. وتشير هذه المعايير الستة مجتمعة إلى أن ظاهرة معينة ليست موضة عابرة، بل اتجاه حقيقي طويل الأمد.

علاوة على ذلك، ستتطور نماذج العمل الكبيرة إلى نماذج عمل شخصية كبيرة - PLAM (Personal LAM) وسوف تتفاعل في النهاية مع الأنظمة المختلفة، وتتعلم من مجموعات البيانات الكبيرة وتتكيف مع الاحتياجات المتغيرة للأشخاص والشركات. يتوقع ويب أن تتمتع PLAMS بالقدرة على تحسين عملية صنع القرار وإدارة المهام ومفاوضات الصفقات وتوقع احتياجاتنا بناءً على بياناتنا السلوكية. لن يحتاجوا إلى أي مدخلات واعية. سيكون هؤلاء الوكلاء المستقلون قادرين على تخصيص التوصيات، وتحسين عمليات الشراء، والتواصل مع الوكلاء الموثوقين الآخرين لضمان المعاملات السلسة - كل ذلك مع الحفاظ على تفضيلات المستخدم، نظرًا لأن PLAMS بحكم تعريفها تتمتع بإمكانية الوصول إلى جميع بيانات المستخدم على الأجهزة الشخصية.

في المستقبل القريب، يعتقد ويب أن شركات مثل Apple أو Google سيتم تحفيزها لدمج المزيد من أجهزة الاستشعار الذكية في الأجهزة لجمع وتحليل البيانات الشخصية باستمرار، مثل المؤشرات الصحية وبيانات الموقع ومعلومات حول العادات اليومية. سيتم استخدام كل هذه البيانات لإنشاء ملفات تعريف مخصصة ترتبط باللغة الشخصية وأنماط النشاط المصممة خصيصًا لتلبية احتياجات وتفضيلات كل مستخدم. في حين أن الأشخاص سيكون لديهم أجهزة LAMs، سيكون لدى الشركات أيضًا واحدة أو أكثر من أجهزة LAM الخاصة بالشركة، وسيكون لدى الحكومات الرقمية الأولى أجهزة LAM حكومية.

الذكاء الاصطناعي يلتقي بالعضويات التكنولوجيا المستقبلية الثالثة للأغراض العامة والمكون الثالث لـ "الذكاء الحي" هي الهندسة الحيوية. وهو ينطوي على استخدام التقنيات الهندسية لإنشاء أنظمة ومنتجات بيولوجية، مثل "الميكروبات المصممة"، التي يمكن هندستها لحل مشاكل محددة. وقال ويب: قد لا يبدو الأمر واضحاً الآن، ولكن على المدى الطويل سوف تثبت أنها التكنولوجيا الأكثر أهمية للأغراض العامة.

بالاقتران مع الذكاء الاصطناعي، يمكن للهندسة الحيوية إنشاء "علم الأحياء التوليدي" (genBio)، الذي يستخدم البيانات والحسابات والذكاء الاصطناعي للتنبؤ أو إنشاء أفكار بيولوجية جديدة - مكونات بيولوجية جديدة مثل البروتينات أو الجينات أو حتى الكائنات الحية بأكملها - عن طريق النمذجة والتنبؤ بما سيتم فعله. العناصر البيولوجية تتصرف وتتفاعل.
 
ويستشهد ويب بالأمثلة قائلاً: "إننا نشهد بالفعل إمكانات هذه التكنولوجيا". تستخدم شركات مثل Ginkgo Bioworks جينبيو لتصميم وإنشاء إنزيمات مخصصة يمكن استخدامها في العمليات الصناعية. على سبيل المثال، تساعد الخوارزميات التوليدية في تصميم الإنزيمات التي تحطم الجزيئات المعقدة مثل البلاستيك أو الملوثات الأخرى. 

 قامت Google DeepMind بإنشاء AlphaProte الذي يصمم بروتينات جديدة تماما بخصائص جديدة محددة يمكن أن يكون لها تطبيقات في المواد الحيوية وتطوير الأدوية. وقد تنبأ مشروع آخر لـ DeepMind، وهو أداة تسمى GNoME (Graph Networks for Materials Exploration)، باستقرار الملايين من المواد غير العضوية الجديدة. يشرح ويب: "تخيل مبنى مصنوعًا من مواد يمكنها تنظيم درجة الحرارة والضوء والتهوية بشكل مستقل - دون الحاجة إلى جهاز كمبيوتر (أو إنسان) في الحلقة".
 وعلى المدى الطويل، قد يؤدي "الذكاء الحي" إلى ظهور الآلات الحية.

ظهر الذكاء العضوي لأول مرة كمجال جديد للعلوم في عام 2024. ويستخدم الذكاء العضوي الأنسجة المزروعة في المختبر، مثل خلايا الدماغ والخلايا الجذعية، لإنشاء أجهزة كمبيوتر بيولوجية تحاكي بنية ووظيفة الدماغ البشري.
 
العضو العضوي هو نسخة طبق الأصل صغيرة إلى حد ما من الأنسجة التي تعمل كعضو في الجسم. وفي عام 2021، ابتكر الباحثون في Cortical Labs في ملبورن بأستراليا دماغًا عضويًا مصغرًا يعمل مثل الكمبيوتر. أطلقوا عليه اسم DishBrain، وربطوه بأقطاب كهربائية وعلموه كيفية لعب لعبة الفيديو بونغ في الثمانينيات. يتكون DishBrain من حوالي مليون خلية دماغية بشرية وفأرية حية مزروعة على مصفوفة كهربائية دقيقة يمكنها استقبال الإشارات الكهربائية. تخبر الإشارات الخلايا العصبية بمكان وجود الكرة، وتستجيب الخلايا. كلما لعب النظام أكثر، كلما تحسن. تعمل شركة Cortical Labs حاليًا على تطوير نوع جديد من البرامج، وهو نظام تشغيل للذكاء البيولوجي، والذي سيسمح لأي شخص يتمتع بمهارات البرمجة الأساسية ببرمجة DishBrains الخاصة به.
 
هناك بالفعل بعض العلامات على تقارب التقنيات الثلاث التي تشكل "الذكاء الحي" في العديد من الصناعات - الأدوية والأجهزة الطبية والرعاية الصحية والفضاء والبناء والهندسة والمنتجات الاستهلاكية والزراعة، حسبما ذكر ويب. وسوف تظهر قريبا تطبيقات الذكاء الحي في صناعات أخرى، مما يخلق فرصا جديدة، بما في ذلك الخدمات المالية. ومع انضمام صناعات جديدة إلى استخدام هذه التقنيات، سينتشر الابتكار على نطاق واسع، مما يزيد من تأثير دولاب الموازنة، كما يتوقع ويب.
 
في مشاورتها التالية مع شركة رعاية صحية تعرض نموذجها اللغوي لويب، نصحت الخبيرة المستقبلية بعدم التعلق كثيرًا بالذكاء الاصطناعي اليوم والتفكير في سيناريوهات "ماذا لو": "ماذا لو تم القضاء على مقدمي الرعاية الصحية التقليديين تمامًا واستخدمت الشركات الناشئة الذكاء الاصطناعي وأجهزة الاستشعار؟ البيانات لتقديم حلول الرعاية الصحية الشخصية مباشرة للمستهلكين؟ ماذا لو أصبح حمام اليوم مختبر التشخيص غدًا؟
 
سيتطلب "الذكاء الحي" تغييرات، بما في ذلك تنظيم الأعمال. على الرغم من أنه من الصعب أن نتخيل الآن، فإن خدمات مثل ChatGPT هي مجرد بداية طفرة الذكاء الاصطناعي، وليست ذروتها، ويخلص ويب إلى أن: "روبوتات الذكاء الاصطناعي المستقبلية لن تعتمد على النصوص فقط؛ بل ستعتمد على النصوص" التي يمكنك رؤيتها والتفاعل معها، ويمكنها التفاعل معك ومع تطبيقاتك وبيئتك المباشرة. وهذا هو المستقبل الذي يجب على الشركات ورواد الأعمال الاستعداد له”.

هذا الموضوع من مدونات القراء
ترحب "البلاد" بمساهماتكم البناءة، بما في ذلك المقالات والتقارير وغيرها من المواد الصحفية للمشاركة تواصل معنا على: [email protected]
صحيفة البلاد

2025 © جميع الحقوق محفوظة, صحيفة البلاد الإلكترونية .