لوحة المتصدرين

يقود الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence في يومنا هذا طليعة التقدم التقني ويمثل قفزة ثورية في الطريقة التي يمكن بها للآلات وأنظمة الحاسب محاكاة الذكاء البشري وأداء المهام التي تتطلّب عادةً ذكاءًا بشريًّا. يشمل هذا المجال مجموعة واسعة من المجالات مثل الروبوتات ومعالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي وعلوم البيانات ..إلخ، ويؤثر على جوانب مختلفة من المجتمع، من الأعمال والرعاية الصحية إلى الترفيه والتعليم. يستكشف هذا المقال إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي، ويسلط الضوء على الطرق العديدة التي يؤثر بها على عالمنا والتحديات التي يفرضها، فعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يوفر إمكانيات مهمة لتحسين الكفاءة والدقة والابتكار، فإنه في نفس الوقت يثير المخاوف بشأن إزاحة الوظائف والتحيز وانتهاك الخصوصية والاعتبارات الأخلاقية الأخرى. إيجابيات الذكاء الاصطناعي يُقدم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المتنوعة العديد من المزايا المهمة التي لها تأثيرات جذرية على مختلف القطاعات. يتعمق هذا القسم في الجوانب الإيجابية للذكاء الاصطناعي، ويسلط الضوء على كيفية إحداثه ثورة في الصناعات وتغيير الطريقة التي نعيش بها ونعمل بها. إيجابيات الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم أدخل الذكاء الصناعي العديد من التطورات الإيجابية في مجال التعليم، مما أدى إلى تغيير الطريقة التي يتعلم بها الطلاب ويدرّس بها المعلمون ومن أهم هذه الفوائد. التعلم المخصّص: تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط التعلم الفردي وتفضيلاته، وتسمح بتوفير بتجارب تعليمية مخصصة. حيث يمكن للطلاب التقدم في وتيرة التعلم بالسرعة التي تناسبهم، مع التركيز على المجالات التي يحتاجون إلى تحسين فيها، وهذا ما يؤدي إلى عملية تعليمية أكثر كفاءة وفعالية. منصات التعلّم المتكفية: تعمل منصات التعلم المتكيفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على ضبط مستوى صعوبة المحتوى التعليمي في الزمن الحقيقي بناءً على أداء الطلاب. وهذا يضمن أن الطلاب يواجهون التحديات المناسبة لمستوياتهم مما يعزز فهمهم ومعرفتهم. أنظمة التدريس الذكية: توفر أنظمة التدريس المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تعليقات وتوجيهات مخصصة للطلاب على غرار المعلم البشري. وتقدم هذه الأنظمة مساعدة فورية، حيث تساعد الطلاب في الواجبات المنزلية وحل المشكلات التي قد تصادفهم وتعزيز التعلم الذاتي. التقييم التلقائي: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقييم المهام والاختبارات وتصنيفها بسرعة ودقة وتوفر وقت المعلمين، مما يسمح لهم بالتركيز على تقديم تعليقات مفيدة ودعم للطلاب. الفصول الافتراضية والتعلم عن بعد: يسهل الذكاء الاصطناعي الفصول الدراسية الافتراضية وتجارب التعلم عبر الإنترنت، كما تساعد روبوتات الدردشة الذكية الطلاب في الإجابة على أسئلتهم، وتقوم التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتتبع تقدم الطالب، بالتالي ضمان بيئة تعليمية سلسة وتفاعلية عن بعد. أدوات تعلم اللغات: تساعد أدوات تعلّم اللغات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي متعلمي اللغة من خلال توفير الترجمة وتوجيهات النطق وتمارين اللغة، وتعمل هذه الأدوات على تعزيز مهارات اكتساب اللغة وتسهيلها. أنظمة التدخل المبكر: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الطلاب الذين يواجهون صعوبات أكاديمية وتتيح أنظمة التدخل المبكر للمعلمين تقديم الدعم في الوقت المناسب، مما يضمن حصول الطلاب على المساعدة التي يحتاجونها لتحقيق النجاح. إنشاء محتوى تعليمي: يستطيع الذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى تعليمي، بما في ذلك عمليات المحاكاة التفاعلية والاختبارات والبرامج التعليمية. ويمكن للمعلمين الاستفادة من هذه الموارد لتعزيز أنشطة الفصل الدراسي وإشراك الطلاب في تجارب تعليمية تفاعلية. دعم ذوي الاحتياجات الخاصة: تعمل بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعرف على الكلام وتطبيقات تحويل النص إلى كلام، على جعل المواد التعليمية في متناول الطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة وتوفر بيئة تعليمية أكثر شمولاً، مما يضمن إمكانية مشاركة جميع فئات الطلاب بشكل كامل في العملية التعليمية. من خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن لمجال التعليم أن يتطور أكثر، وأن يقدم حلولًا مبتكرة تعزز نتائج التعلّم وتدعم المعلمين. زيادة الكفاءة والأتمتة يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أساسيًّا في تعزيز الكفاءة والأتمتة في مختلف القطاعات والصناعات. ويظهر تأثيرها الإيجابي بعدة طرق: أتمتة المهام: تعمل الأنظمة التي تعمل بالذكاء الصناعي على أتمتة المهام المتكررة، مما يقلل من التدخل البشري في الأنشطة العادية. لا يوفر هذا الوقت فحسب، بل يضمن أيضًا الدقة وتقليل الأخطاء التي قد تنشأ عن العمليات اليدوية. تقليل التكلفة: تؤدي أتمتة المهام من خلال تقنيات الذكاء الصناعي إلى خفض التكلفة بشكل كبير، حيث يمكن للشركات تحقيق إنتاج أعلى بموارد أقل، مما يؤدي إلى توفير كبير في التكاليف التشغيلية. السرعة والدقة: تعالج أنظمة الذكاء الصناعي المعلومات بسرعات غير مسبوقة، حيث يمكنهم تحليل بيانات ضخمة وإجراء حسابات معقدة بسرعة ودقة، مما يؤدي إلى عمليات اتخاذ قرار أسرع. العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع: يمكن للأدوات والأنظمة التي تعمل بالذكاء الصناعي أن تعمل على مدار الساعة دون تعب، مما يضمن استمرار الخدمة دون انقطاع. تعتبر هذه القدرة ذات قيمة خاصة في قطاعات مثل دعم العملاء والأمن السيبراني التي تحتاج إلى تواجد دائم ويقظة مستمرة. التخصيص: تتيح تقنيات الذكاء الصناعي تخصيص المنتجات والخدمات والتوصية بما يناسب منها بناءً على التفضيلات الفردية، وهذا ما يعزز تجارب العملاء، وبالتالي ارتفاع معدلات الرضا وزيادة ولاء العملاء للعلامة التجارية. مراقبة الجودة: في عمليات التصنيع والإنتاج، تقوم الأنظمة المدعومة بالذكاء الصناعي بمراقبة الجودة في الزمن الحقيقي. أي انحرافات أو عيوب تُكتشف على الفور، بالتالي ضمان وصول المنتجات عالية الجودة فقط إلى السوق. تحسين سير العمل: يقوم الذكاء الصناعي بتحليل أساليب سير العمل ويقترح التحسينات. بالتالي، ومن خلال تحديد الاختناقات وأوجه القصور في سير العمل، ويمكن للشركات إعادة تصميم العمليات لتعزيز الإنتاجية والفعالية بشكل عام. العمليات عن بعد: تُسهّل الأتمتة المعتمدة على الذكاء الصناعي العمليات والإدارة عن بعد. وهذه الميزة مفيدة بشكل خاص في قطاعات مثل المرافق، حيث يمكن مراقبة البنية التحتية والتحكم فيها من مواقع مركزية، بالتالي تعزيز الكفاءة والاستجابة عمومًا. إن زيادة الكفاءة والأتمتة من خلال تقنيات الذكاء الصناعي لا تعمل على تبسيط العمليات فحسب، بل تمهد الطريق أيضًا للابتكار، وهذا ما يسمح للشركات والصناعات بالازدهار في ظل هذا التنافس العالمي الكبير. تحسين عملية صنع القرار لقد أثر اندماج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على عمليات صنع القرار في مختلف القطاعات، وهذا يوفر العديد من المزايا: تحليل البيانات وتفسيرها: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات في الزمن الحقيقي، وهذا ما يتيح للشركات جمع الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة ودقة، مما يساعد في اتخاذ قرارات فعّالة. التحليلات التنبؤية: تستخدم أنظمة الذكاء الصناعي النمذجة التنبؤية لتوقع الاتجاهات المستقبلية للأسواق بناءً على البيانات السابقة. يساعد هذا التحليل التنبؤي الشركات على توقع تغيرات السوق وسلوكيات العملاء وأنماط الطلب، بالتالي إمكانية اتخاذ قرارات استباقية. إدارة المخاطر: تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تقييم المخاطر من خلال تحليل البيانات السابقة. يساعد هذا التحليل الشركات في مختلف الصناعات (مثل شركات التمويل و التأمين) على تقييم المخاطر بشكل أكثر دقة وتطوير استراتيجيات فعالة لتخفيف المخاطر. كشف الاحتيال: يمكن لأنظمة الذكاء الصناعي اكتشاف العمليات المرتبطة بالأنشطة الاحتيالية في الزمن الحقيقي، وهذا مفيد بشكل خاص في القطاع المالي، حيث تقوم خوارزميات الذكاء الصناعي بتحليل المعاملات وسلوكيات المستخدم لتحديد الاحتيال المحتمل، بالتالي تجنبها من خلال التدخل السريع. إيجابيات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي لقد قدم الذكاء الصناعي العديد من المزايا التي تعزز رعاية المرضى وتبسّط العمليات وتساهم في البحوث الطبية. فيما يلي بعض الإيجابيات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي: الكشف المبكر عن الأمراض: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات واسعة من البيانات بما في ذلك السجلات الطبية وفحوصات التصوير، وذلك لاكتشاف حالات معينة وتحديد الأمراض المحتملة في مرحلة مبكرة، بالتالي المساعدة في الكشف المبكر والتدخل والعلاج في الوقت المناسب، وهذا ماينعكس إيجابًا على فرص الشفاء. التشخيص الدقيق: تعمل أدوات التشخيص الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي، على تحسين دقة التشخيص وتساعد هذه الأدوات متخصصي الرعاية الصحية في تفسير الصور المعقدة مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي، وبالتالي الحصول على تشخيصات أكثر دقة وموثوقية. خطط العلاج الشخصية: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات المرضى لإنشاء خطط علاجية مخصصة لهم، وذلك من خلال النظر في العوامل الفردية للمريض مثل علم الوراثة والتاريخ الطبي ونمط الحياة. يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء على تصميم العلاجات لتحقيق أقصى قدر من الفعالية. اكتشاف الأدوية وتطويرها: يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية من خلال تحليل البيانات البيولوجية والتنبؤ بالفعالية المحتملة للمركبات الجديدة. يؤدي هذا إلى تسريع عملية البحث والتطوير واكتشاف علاجات جديدة لمختلف الأمراض. التحليلات التنبؤية لنتائج المرضى: يمكن لمقدمي الرعاية الصحية استخدام أدوات التحليل التنبؤية للتدخل بشكل استباقي، بالتالي ضمان حصول المرضى على الرعاية والموارد المناسبة في الوقت المناسب. الجراحة الروبوتية: يمكن أن تساعد الأنظمة الروبوتية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الجراحين أثناء الإجراءات الجراحية المعقدة، مما يعزز الدقة ويقلل من الأخطاء البشرية ويحسن النتائج عمومًا، إذ يمكن لهذه الأنظمة أداء المهام بدقة عالية. إدارة بيانات الرعاية الصحية: يعمل الذكاء الصناعي على تبسيط إدارة بيانات الرعاية الصحية من خلال تنظيم وتحليل كميات هائلة من بيانات المرضى وأتمتتها. المراقبة عن بعد: تتيح بعض الأجهزة التي يمكن ارتداؤها والتي تعمل بالذكاء الاصطناعي -حلولًا للمراقبة عن بعد والتتبع المستمر للعلامات الحيوية للمرضى والمقاييس الصحية. يضمن ذلك التدخل في الوقت المناسب ويقلل الحاجة إلى الزيارات المتكررة إلى المستشفى. تحسين الأبحاث والتجارب السريرية: يمكن استخدام الذكاء الصناعي لمحاكاة التجارب السريرية، مما يوفر وقتًا وجهدًا ويقلل من التكلفة. كما يمكن للذكاء الصناعي الاستفادة من البيانات السريرية الضخمة وتحليلها بسرعة ودقة، مما يساعد الباحثين في فهم الأمراض والاستنتاجات الطبية. يوفر الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي فرصًا لا مثيل لها لتعزيز تقديم الرعاية الصحية وتحسين نتائج المرضى ودفع عجلة التقدم الطبي. تمهد هذه التطورات الطريق لنظام رعاية صحية أكثر تخصيصًا وفعالية وسهولة في الحصول عليه. إيجابيات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي والتطوير يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع البحث العلمي من خلال معالجة مجموعات البيانات المعقدة ومحاكاة التجارب واكتشاف العلاقات المعقدة بين الأشياء. إنه يلعب دورًا هامًا في مجالات مثل اكتشاف الأدوية وعلوم المواد وعلم الجينوم وغيرها الكثير. إيجابيات الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني تكتشف خوارزميات الذكاء الاصطناعي تهديدات الأمن السيبراني وتمنعها في الزمن الحقيقي Real Time. كما تعمل نماذج التعلم الآلي على تحليل سلوكيات الشبكة وتحديد الحالات الشاذة وحماية البيانات الحساسة، مما يضمن اتخاذ تدابير حماية قوية. تسلط هذه الإيجابيات الضوء على التأثير الكبير للذكاء الاصطناعي في مختلف مجالات الحياة، وهذا ما يمهد الطريق لحلول مبتكرة وتحسين الكفاءات في مختلف المجالات.لكن من ناحية أخرى وإلى جانب كل هذه الفوائد، يطرح الذكاء الاصطناعي تحديات وأسئلة أخلاقية تتطلب مراجعة دقيقة أيضًا. لنتناول في القسم التالي بعض هذه القضايا. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن سلبيات الذكاء الاصطناعي نظرا للتقدم الكبير في أبحاث الذكاء الاصطناعي، فقد أصبحنا على حافة عصر الروبوتات المستقلة وإنترنت الأشياء منذ عام 2005 تقريبا. بالتالي، فإننا نواجه بشكل متسارع تبعات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية. فمن ينوي التخصص في مجال الذكاء الاصطناعي، أن يتعامل أيضًا مع التأثيرات والاعتبارات الأخلاقية والاجتماعية لهذا التخصص. إذًا وعلى الرغم من أن الذكاء الصناعي يجلب لعالمنا تطورات ملحوظة، ولكنه يجلب أيضًا تحديات وقضايا كبيرة. ويعد فهم هذه السلبيات أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات دقيقة بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي وتنظيمه. الإزاحة الوظيفية والبطالة أدى ظهور الذكاء الاصطناعي إلى ظهور المخاوف بشأن تقلص فرص الوظائف وزيادة البطالة. وهذا ليس أمرًا حديثًا فمنذ يناير/كانون الثاني 2016، أصدر المنتدى الاقتصادي العالمي دراسة تنبأت بأن صعود "الصناعة 4.0" سيؤدي إلى إزاحة أكثر من خمسة ملايين وظيفة في غضون خمس سنوات.واليوم تزداد هذه المخاوف نظرا للأتمتة المتزايدة في مختلف القطاعات مثل المصانع والمكاتب ووسائل النقل والمنازل، والمعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. على السطح، يبدو هذا الأمر بمثابة نعمة، حيث يحرر البشر من المهام المجهدة جسديًا وغير السارة. تَعِد الأتمتة بزيادة الكفاءة وانخفاض التكاليف وربما المزيد من الرخاء. لكن هذه الرؤية المثالية تصطدم بالواقع. فعلى الرغم من الإنتاجية المتزايدة، لا يزال الناس يعملون لساعات طويلة ويواجهون التوتر والإرهاق وانخفاض الأجور الحقيقية كما أن الضغوط التنافسية تجبر الشركات على خفض التكاليف، غالبًا عن طريق تسريح العمال، مما يؤدي إلى البطالة وزيادة الضغوط على القوى العاملة كما أن ارتفاع الإنتاجية لا ينعكس على العمال ولا يساهم في تحسين أجورهم ويتسبب في تراكم الثروة بين القلة تاركًا لأغلبية تكافح من أجل تغطية نفقاتها ومسببًا تفاوتًا في المستوى الاقتصادي بين طبقات المجتمع. المخاوف الأخلاقية والتحيزيّة تبرز المخاوف الأخلاقية والتحيزيّة في عالم الذكاء الاصطناعي كتحديات كبيرة تتطلب اهتمامًا عاجلًا. فإحدى القضايا البارزة هي التحيز الخوارزمي Algorithmic bias. إذ ترث أنظمة الذكاء الاصطناعي عن غير قصد في كثير من الأحيان التحيزات الموجودة في البيانات التي تدربت عليها ويمكن أن تؤدي هذه التحيزات التي تعكس التحيزات المجتمعية إلى معاملة غير عادلة في مختلف التطبيقات، مثل عمليات التوظيف أو أنظمة العدالة الجنائية. من جانبٍ آخر يشكل الافتقار إلى الشفافية في قرارات الذكاء الاصطناعي معضلة أخلاقية حيث تعمل العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي كصناديق سوداء يصعب فهم كيفية وصولها إلى استنتاجات أو قرارات محددة ما يعيق القدرة على كشف وتصحيح نتائجها المتحيزة. كما أن المسؤولية في تطوير الذكاء الاصطناعي من الجوانب الهامة التي تحتاج إلى دراسة متأنية فتحديد المسؤول عندما يخطئ نظام الذكاء الاصطناعي أو يتسبب في ضرر ما أمر معقد، ولكنه ضروري لضمان الممارسات الأخلاقية والحماية من اتخاذ القرارات المتحيزة. إن معالجة هذه المخاوف الأخلاقية والتحيزية يتطلب اتباع نهج يتضمن الشفافية والمساءلة والتدقيق المستمر لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي عادلة وشفافة وخاضعة للمساءلة أمام المجتمع الذي تخدمه. التكاليف الأولية المرتفعة والاعتماد على التكنولوجيا يتطلب تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي استثمارات مالية كبيرة لذا تحتاج الشركات والمنظمات إلى تخصيص ميزانيات كبيرة للبحث والتطوير وتكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي ضمن بنيتها التحتية الحالية. تشمل نفقات التنفيذ هذه التكاليف المرتبطة بتوظيف المتخصصين المهرة والحصول على الأجهزة المتقدمة وترخيص البرامج المتطورة ..إلخ. كما أن عمليات التحسين والصيانة المستمرة تشكل التزامات مالية مستمرة. تتطلب التحديثات المنتظمة وإصلاحات الأخطاء وتكييف أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الاحتياجات المتطورة تمويلًا ثابتًا. من ناحية أخرى، هناك قلق بالغ بشأن مخاطر الاعتماد المفرط على أنظمة الذكاء الاصطناعي، ففي حين أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز الكفاءة وعمليات صنع القرار، فإن الاعتماد المفرط عليها يمكن أن يؤدي إلى خلق نقاط ضعف. إن الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى تآكل المهارات البشرية والتفكير النقدي، وقد يجعل الخبرة البشرية ثانوية بالنسبة للخوارزميات الآلية. لذا يثير هذا الاعتماد المفرط على الآلات الذكية تساؤلات حول العواقب طويلة المدى المترتبة على تضاؤل المشاركة البشرية في العمليات المهمة ولا شك أن تحقيق التوازن بين تبني إمكانات الذكاء الاصطناعي وفهم حدوده أمر ضروري لتجنب الاعتماد غير المبرر والمخاطر المرتبطة به. الافتقار إلى الذكاء العاطفي تكمن إحدى العيوب الكبيرة للذكاء الاصطناعي في افتقاره إلى الذكاء العاطفي وهي السمة المتجذّرة بعمق في التفاعلات البشرية. فأنظمة الذكاء الاصطناعي وعلى الرغم من خوارزمياتها وقدراتها المتقدمة، تكافح من أجل فهم مدى تعقيد المشاعر الإنسانية. ويبرز هذا القيد بشكل خاص في تطبيقات خدمة العملاء التي يعد التعاطف أمرًا محوريًا فيها في بعض الحالات. فحلول خدمة العملاء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وعلى الرغم من كفاءتها في التعامل مع الاستفسارات الروتينية، إلا أنها غالبًا ما تفشل في فهم الفروق الدقيقة في المشاعر الإنسانية، وهذا قد يشعر العملاء بالخيبة والإحباط. وفي قطاعي الرعاية الصحية، يشكل غياب الذكاء العاطفي في أدوات الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا. فقد يشعر المرضى الذين يبحثون عن فهم تعاطفي أثناء الاستشارات الطبية أو جلسات العلاج أن واجهات الذكاء الاصطناعي لا تفهمهم ولا تدرك ما يشعرون به، وهذا قد يؤثر على تجربة المريض بشكل عام. فعجز الذكاء الاصطناعي عن فهم تعقيدات المشاعر الإنسانية يثير أسئلة أخلاقية ويؤكد على أهمية دمج التعاطف البشري في تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة تفاعلات العملاء وتقديم خدمات الرعاية الصحية. المخاطر الأمنية وقضايا الخصوصية لقد جلب ظهور الذكاء الصناعي معه عددًا لا يحصى من المخاوف المتعلقة بالأمن والخصوصية. إحدى المشكلات الأكثر إلحاحًا هي التعرض لخروقات البيانات وتهديدات الأمن السيبراني، فمع اعتماد أنظمة الذكاء الصناعي بشكل متزايد على كميات هائلة من البيانات الحساسة، أصبح احتمال الوصول غير المصرح به والهجمات الضارة مصدر قلق كبير. تؤدي هذه الانتهاكات إلى تعريض المعلومات الشخصية للخطر، ويمكن أن يكون لها أيضًا عواقب بعيدة المدى تؤثر على الشركات والحكومات والأفراد على حدٍ سواء. إضافةً إلى ذلك فإن شبح الوصول غير المصرح به إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي يلوح في الأفق. فقد يستغل المُخترقون Hackers ذوو النوايا الشريرة نقاط الضعف في خوارزميات الذكاء الاصطناعي أو البنى التحتية، ويحصلون على سيطرة غير مصرح بها على هذه الأنظمة. يثير هذا مخاوف بشأن سلامة البيانات ويشكل أيضًا مخاطر كبيرة على وظائف وسلامة التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك المستخدمة في القطاعات الحيوية مثل الرعاية الصحية أو التمويل. من جانب آخر، يؤدي انتشار الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية إلى إثارة مخاوف بشأن انتهاكات الخصوصية إذ يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك الموجودة في كاميرات المراقبة والمنصات عبر الإنترنت، مراقبة وتحليل سلوك الأفراد، مما يؤدي إلى انتهاك الخصوصية على نطاق غير مسبوق. وقد شعلت هذه مخاوف إساءة استخدام البيانات الشخصية المناقشات حول الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، ودفعت المجتمعات والحكومات إلى إصدار لوائح تنظيمية صارمة لحماية خصوصية الأفراد لتسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحقيق التقدم المجتمعي وليس للاستغلال أو الانتهاك. التأثير البيئي يعد التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي مصدر قلق متزايد أيضًا. فإحدى القضايا المهمة هي استهلاك الطاقة الهائل المرتبط بأنظمة الذكاء الاصطناعي. إذ تتطلب الحسابات والخوارزميات التي تعمل في مراكز البيانات كميات كبيرة من الكهرباء، مما يساهم في ارتفاع انبعاثات الكربون وإجهاد موارد الطاقة العالمية. بالإضافة إلى ذلك، أدى انتشار أجهزة الذكاء الاصطناعي إلى زيادة كبيرة في النفايات الإلكترونية. فغالبًا ما ينتهي الأمر بأجهزة الذكاء الاصطناعي التي يتم التخلص منها، مثل الهواتف الذكية القديمة والأدوات المنزلية الذكية، في مدافن النفايات، وهذا ما يشكل مخاطر بيئية بسبب مكوناتها السامة والتخلص غير السليم من هذه الأجهزة يزيد من تلويث البيئة ويعرض النظم البيئية للخطر. عمومًا، هناك بصيص من الأمل وسط هذه التحديات، يتجلى من خلال ظهور مبادرات الاستدامة وممارسات "الذكاء الاصطناعي الأخضر". إذ تركز الشركات ومختبرات البحث اليوم على إنشاء تقنيات ذكاء اصطناعي موفرة للطاقة وصديقة للبيئة. وتتضمن هذه المبادرات تطوير الخوارزميات والأجهزة التي تتطلب طاقة حسابية أقل، وبالتالي تقليل استهلاك الطاقة. إضافةً إلى ذلك، هناك تركيز على إعادة التدوير والتخلص المسؤول من أجهزة الذكاء الاصطناعي لتقليل النفايات الإلكترونية، كما يجري استكشاف المواد المستدامة وعمليات التصنيع الجديدة لإنشاء أجهزة ذكاء اصطناعي صديقة للبيئة. إن الجهود المستمرة في مبادرات الاستدامة والذكاء الاصطناعي الأخضر تمهد الطريق لمستقبل أكثر مسؤولية من الناحية البيئية. من خلال الابتكار والوعي والتعاون، يمكن لصناعة التكنولوجيا والمجتمع ككل التخفيف من العواقب البيئية السلبية للذكاء الاصطناعي وضمان التعايش المتناغم بين التكنولوجيا والطبيعة. التنقل في المستقبل: التحديات والفرص في عصر السيارات الروبوتية غالبًا ما يُشار إلى فقدان سائقي سيارات الأجرة لوظائفهم على أنه أحد عيوب السيارات الآلية. من شبه المؤكد أنه لن يكون هناك سائقي سيارات أجرة اعتبارًا من عام 2030 فصاعدًا، لكن هذا ليس مشكلة بالضرورة. كما ذكرنا سابقًا، يحتاج مجتمعنا فقط إلى التعامل مع الإنتاجية المكتسبة حديثًا والتطورات بشكل صحيح. بالإضافة إلى المزايا العديدة التي تجلبها لنا السيارات ذاتية القيادة أو السيارات الآلية، تواجه هذه السيارات مشكلتين خطيرتين. أولًا، ما يسمى "بتأثير الارتداد" الذي سوف يلغي على الأقل بعض المكاسب في توفير الموارد والطاقة والوقت. ففترات القيادة الأقصر بالإضافة إلى القيادة الأكثر راحة والأرخص ستغرينا بالقيادة أكثر. ولا يمكننا التعامل مع هذه المشكلة إلا من خلال إعادة التفكير في موقفنا تجاه الاستهلاك ونوعية الحياة واستخدام كامل الوقت المدخر لمزيد من الأنشطة هناك مشكلة أخرى يجب أن نأخذها على محمل الجد وهي أن السيارات الآلية ستحتاج إلى أن تكون متصلة بالشبكة وهذا قد يمنح المخترقين القدرة على الوصول إلى عناصر التحكم في المركبات والتلاعب بها من خلال الثغرات الأمنية في بروتوكولات الشبكة. إذا تمكن أحد المخترقين من القيام بذلك مرة واحدة، فيمكنه تكرار الهجوم على نطاق واسع، مما قد يؤدي إلى توقف أساطيل المركبات بأكملها أو التسبب في وقوع حوادث أو التجسس على ركاب المركبات أو الشروع في أعمال إجرامية أخرى. هنا كما هو الحال في مجالات أخرى مثل التشغيل الآلي للمنزل وإنترنت الأشياء، ستكون هناك حاجة إلى خبراء في أمن تكنولوجيا المعلومات لضمان أعلى ضمانات أمنية ممكنة باستخدام أدوات التجارة مثل أساليب التشفير. بالمناسبة، ستكون خوارزميات التعلم الآلي مفيدة في اكتشاف هجمات القرصنة. بعد أن ناقشنا أهم إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي يمكن القول أن الراحة والرخاء التي سينتجها لنا الذكاء الاصطناعي لا يخلو من كثير من التحديات التي علينا مواجهتها لتجنب أي خطر قد يعرض البشرية والكوكب للخطر. خاتمة عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي، يتضح لنا أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدم فوائد ملحوظة مثل زيادة الكفاءة وحلول الرعاية الصحية المتقدمة والعمليات التجارية المبسطة ..إلخ، إلا أن ذلك يترافق مع تحديات من أبرزها إزاحة الوظائف والمخاوف الأخلاقية والمخاطر الأمنية. يعد فهم هذه الإيجابيات والسلبيات أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن اندماج الذكاء الاصطناعي بطريقة آمنة في حياتنا والحرص على تحقيق التوازن بين تسخير فوائد الذكاء الصناعي والتخفيف من تحدياته. كما يتعين على الشركات وصناع السياسات أن يعملوا بشكل تعاوني لتحقيق الممارسات الأخلاقية ومعالجة التحيزات وضمان الشفافية. ويتعين على الباحثين الحرص على توفير حلول ذكاء اصطناعي أخلاقية وآمنة وغير متحيزة بجانب تطويره، وإنشاء مبادرات تعليمية لتعزيز الفهم العام للذكاء الاصطناعي، كما ينبغي على صناع السياسات أن يتعاونوا على مستوى العالم لإنشاء لوائح تنظيمية قوية تضمن التطوير الأخلاقي والاستخدام الصحيح للذكاء الاصطناعي وبناء مستقبل يفيد فيه الذكاء الاصطناعي البشرية ككل. اقرأ أيضًا تعلم الذكاء الاصطناعي أهمية الذكاء الاصطناعي مجالات الذكاء الاصطناعي فوائد الذكاء الاصطناعي برمجة الذكاء الاصطناعي مستقبل الذكاء الاصطناعي لغات برمجة الذكاء الاصطناعي

يشبه أداء المواقع كثيرًا قاعدة 80/20، حيث إن إجراء تحسينات بنسبة 20% ستزيد سرعة الموقع الإلكتروني بنسبة 80%. فاتّخاذ خطوات بسيطة مثل تنظيم شفرة CSS يأتي بثمار طيّبة. يشرح هذا المقال خطوات بسيطة يمكن أن يؤدّي تطبيقها - إلى جانب تنظيم شفرة CSS - إلى تحسّن ملحوظ في أداء الموقع. تصغير الملفات وضغطها تعدّ إزالة الشفرة المتكررة وغير الضرروية من أبسط الطرق وأفضلها في تقليل حجم ملف CSS، ولكن هناك بعض الطرق الأخرى. تتمثّل إحدى هذه الطرق في تصغير minify وضغط ملفات HTML و CSS و JavaScript. كذلك يمكن ضغط الصور وإزالة التعليقات و مواصفات الألوان Color Profiles غير الضرورية. آلية gzip للضغط آلية gzip هي إحدى أشيع وسائل ضغط الملفات، إذ تأخذ هذه الآلية الملفات الشائعة مثل HTML ،CSS، Javascript وما شابهها وتبدأ بتحديد السلاسل النصية المتشابهة وضغطها. وكلما تم التعرّف على المزيد من السلاسل النصية كان حجم الملفات المضغوطة أصغر، وهذا يعني إرسال ملفات أصغر حجمًا من الخادوم إلى المتصفح. ليست تهيئة gzip بالأمر الصعب، وقد أبلى فريق HTML5 Boilerplate بلاءً حسنًا في هذا المجال. ولضغط الملفات بآلية gzip ستحتاج إلى إضافة ملف .htaccess إلى المجلد الرئيسي في خادوم الويب ثم تدرج في هذا الملف أنواع الملفات التي ترغب في ضغطها. لا تنسَ إضافة النقطة إلى بداية اسم الملف، لأنّ هذا الملف هو من الملفات المخفية. يمكنك أن تجد في إعدادات خادوم Apache في HTML5 Boilerplate أنواع الملفات التي يُنصح بضغطها، ولا بأس بالتذكير مرة أخرى أنّ شفرة ضغط هذه الملفات يجب أن تكون في ملف .htaccess في المجلد الرئيسي لخادوم الويب. وجدير بالذكر أن هذا الملف لا يعمل إلا مع خواديم Apache والتي تتطلب تفعيل الوحدات التالية. mod_setenvif.c mod_headers.c mod_deflate.c mod_filter.c mod_expires.c mod_rewrite.c لا تقلق إن وجدت صعوبة في هذا الأمر، فهناك بعض الخواديم التي تهيّئ لك هذه الأمور نيابة عنك، فبطبيعة الحال، ضغط الملفات وتصغير حجمها يكون دائمًا في مصلحة خادوم الويب. قياس نسبة الضغط تقدّم أداة الفحص Inspector في متصفح Google Chrome عددًا كبيرًا من المعلومات حول أداء الصفحة، ويمكن الوصول إليها من خلال التبويب Network. إضافة إلى ذلك، هناك عدد من المواقع الإلكترونية التي تساعد على معرفة ما إذا كانت خاصية الضغط gzip مفعّلة أم لا. في تبويب Network يتم التعرّف على جميع الملفات المحمّلة بواسطة المتصفح وعرض أحجام تلك الملفات والمدة التي استغرقتها عملية التحميل. لاحظ كيف أن ضغط الملفات قد قلّل من حجمها بنسبة 60% تقريبًا. يمكن التعرّف على أنواع وسائل الضغط التي يدعمها المتصفح من خلال اختيار أحد الملفات. في الصورة أعلاه نلاحظ أنّ المتصفح يدعم gzip، deflate و sdch كما هو مبيّن في ترويسة الطلب المرسل من المتصفح. أما ترويسة Header الإجابة الواردة من الخادوم فتبيّن أن الملف مضغوط بواسطة gzip. ضغط الصور قد يكون تقليل حجم الملفات النصّية مفيدًا، ولكن يمكن الحصول على نتائج أفضل من خلال ضغط ملفات الصور. يمكن لحجم ملفات الصور المستخدمة في الموقع الإلكتروني أن يصبح كبيرًا جدًّا، وضغط الصور يمكن أن يساعد على إبقاء حجم الملفات الكلي تحت السيطرة. يتجنّب الكثيرون مسألة ضغط الصور وذلك خوفًا من أن يتسبب الضغط في تقليل جودة الصورة، ولكن هذا غير صحيح في أغلب الأحيان، إذ يمكن ضغط الصورة دون المساس بجودتها، وذلك من خلال التخلص من مواصفات الألوان والتعليقات غير الضرورية. تتوفّر العديد من الأدوات التي تساعد على ضغط الصور، من أفضلها ImageOptim لنظام Mac و PNGGauntlet لنظام Window، و Trimage لنظام لينكس. تقوم هذه الخدمات بضغط صيغ الصور الأكثر شيوعًا مثل JPG و PNG. نموذج لضغط الصور غير مضغوطة، 455kb مضغوطة، 401kb باستخدام ImageOptim فإنّ حجم الصورة أعلاه قد انخفض بمقدار 14% دون المساس بدقّة الصورة أو جودتها. من الجدير بالذكر هنا أن اختيار أبعاد الصورة في HTML باستخدام خاصيتي height و width يساعد على تصيير الصورة بسرعة أكبر وذلك بتحديد الحجم المناسب للصورة. ولكن يجب الانتباه إلى أن هاتين الخاصيتين تستخدمان في تحديد أبعاد الصورة الحقيقية لا لتصغير حجمها، فمن الممارسات السيئة في هذا الصدد استخدام صورة ذات حجم كبير ثم تصغيرها باستخدام خاصية height و width، والنتيجة تحميل بيانات فائضة عن الحاجة. <img src="ocean.jpg" height="440" width="660" alt="Oceanview"> تقليل طلبات HTTP يشكّل عدد طلبات HTTP - بعد حجم الملفات - العائق الأكبر في طريق تحقيق الأداء الأفضل. ففي كل مرة يُرسل فيها الطلب إلى الخادوم يزداد وقت تحميل الصفحة، وفي بعض الأحيان تتطلب معالجة الطلب من قبل الخادوم الانتهاء من معالجة الطلب السابق، وقد تؤدّي كثرة الطلبات إلى حدوث مشاكل في الخادوم. دمج الملفات المتشابهة إحدى الطرق المتّبعة في تقليل طلبات HTTP - وربّما أسهلها - تتمثّل في دمج الملفات المتشابهة، بمعنى دمج جميع ملفات CSS في ملف واحد وجميع ملفات JavaScript في ملف واحد كذلك. يؤدي دمج هذه الملفات ثم ضغطها إلى إنشاء طلب HTTP واحد صغير نسبيًا. <!-- سيء --> <link href="css/reset.css" rel="stylesheet"> <link href="css/base.css" rel="stylesheet"> <link href="css/site.css" rel="stylesheet"> <!-- جيد --> <link href="css/styles.css" rel="stylesheet"> يجب تحميل ملفات CSS في بداية صفحة الوِب ضمن الوسم head، أما ملفات JavaScript فيجب تحميلها في نهاية الصفحة ضمن الوسم body. والسبب هو أنّه يمكن استكمال تحميل ملفات CSS أثناء تحميل بقية أجزاء الصفحة، في حين أنّه لا يمكن تصيير ملفات JavaScript متعددة في نفس الوقت، لذا فإن هذه الملفات تمنع تحميل بقية عناصر الصفحة. يجب الانتباه هنا إلى ملفات JavaScript تُحمّل لا تزامنيًا Asynchronously بعد اكتمال تصيير الصفحة، وكذلك يجب الانتباه إلى أن JavaScript قد تكون مطلوبة في تصيير عناصر الصفحة كما هو الحال عند اسخدام HTML5 shiv. شرائح الصور Image Sprites المقصود بشرائح الصور في CSS هو استخدام صورة خلفية واحدة في مجموعة من العناصر، والهدف هنا هو تقليل عدد طلبات HTTP الناشئة من استخدام مجموعة من الصور. ولإنشاء شريحة اختر مجموعة من صور الخلفية الأكثر استخدامًا ورتّبها إلى جانب بعضها البعض في صورة واحدة، ثم باستخدام CSS أضف الشريحة كصورة خلفية إلى عنصر معين، ثم استخدم خاصّية background-position لعرض الصورة المطلوبة. بهذه الطريقة، يتم تمرير الصورة خلف العنصر ليقوم الأخير بعرض الجزء الملائم من الصورة. فعلى سبيل المثال إن كانت أبعاد العنصر هي 16 بكسل طولًا و 16 بكسل عرضًا فهذا يعني أنّ هذا العنصر سيعرض 16 بكسل طولًا و 16 بكسل عرضًا من الصورة، أما باقي أجزاء الصورة تكون مخفية. هذا مثال عن شريحة تضم صورًا لأيقونات قائمة محرر النصوص، وقد أحيطت كل صورة بخطوط إرشادية لتوضيح أماكن تغيّر موقع الخلفية. يمكن إنشاء قائمة باستخدام شريحة الصور السابقة وذلك بجعلها خلفية للعنصر span، ثم يمكن تغيير موضع الشريحة بواسطة الأصناف، وبذلك يمكن عرض الأيقونة المناسبة في كل مرة. HTML <ul> <li><a href="#"><span class="bold">Bold Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="italic">Italicize Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="underline">Underline Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="size">Size Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="bullet">Bullet Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="number">Number Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="quote">Quote Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="left">Left Align Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="center">Center Align Text</span></a></li> <li><a href="#"><span class="right">Right Align Text</span></a></li> </ul> CSS ul { margin: 0; padding: 0; } li { float: left; list-style: none; margin: 2px; } li a { background: linear-gradient(#fff, #eee); border: 1px solid #ccc; border-radius: 3px; display: block; padding: 3px; } li a:hover { border-color: #999; } li span { background: url("sprite.png") 0 0 no-repeat; color: transparent; display: block; font: 0/0 a; height: 16px; width: 16px; } .italic { background-position: -16px 0; } .underline { background-position: -32px 0; } .size { background-position: -48px 0; } .bullet { background-position: -64px 0; } .number { background-position: -80px 0; } .quote { background-position: -96px 0; } .left { background-position: -112px 0; } .center { background-position: -128px 0; } .right { background-position: -144px 0; } (تجربة حيّة) معرّف الموارد الموحّد URI الخاص ببيانات الصورة إضافة إلى استخدام شرائح الصور، يمكن الاستفادة من البيانات المُرمَّزة Encoded للصورة وتضمينها مباشرة في HTML و CSS وذلك من خلال معرّف الموارد الموحّد الخاص بالبيانات Data URI، وبهذا لن يُرسَل أي طلب HTTP إلى الخادوم. هذه الطريقة مفيدة للصور الصغيرة والتي لا تكون عرضة للتغيير، وعندما يكون بالإمكان نقل ملفات HTML و CSS إلى ذاكرة التخبئة Cach. ولكن لا يخلو الأمر من مشاكل، إذ يصعب أحيانا تبديل هذه المعرّفات ومتابعتها وقد تحتاج إلى توليد المعرّف مرة أخرى، إضافة إلى أنّها لا تعمل مع المتصفحات القديمة وخصوصًا Internet Explorer 7 وما قبله. إن كان بالإمكان تقليل عدد طلبات HTTP باستخدام هذه الطريقة، وإن كان بالإمكان تخزين ملفات HTML و CSS في ذاكرة التخبئة فإن الفوائد التي ستجينها باستخدام هذه الطريقة تفوق المشاكل المترتبة عنها. هناك عدد من الأدوات التي تساعد في توليد معرّف البيانات مثل هذا المحوّل وأداة Patternify. ومع ذلك تأكّد دائمًا من أنّ حجم البيانات في معرّف البيانات الخاصّ بالصورة أقل حجمًا من ملفّ الصورة الأصلية. HTML <img height="100" width="660" alt="Rigged Pattern" src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAoAAAAICAYAAADA+m62AAAAPUlEQVQYV2NkQAO6m73+X/bdxogujiIAU4RNMVwhuiQ6H6wQl3XI4oy4FMHcCJPHcDS6J2A2EqUQpJhohQAyIyYy0nBAGgAAAABJRU5ErkJggg=="> CSS div { background: url("data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAoAAAAICAYAAADA+m62AAAAPUlEQVQYV2NkQAO6m73+X/bdxogujiIAU4RNMVwhuiQ6H6wQl3XI4oy4FMHcCJPHcDS6J2A2EqUQpJhohQAyIyYy0nBAGgAAAABJRU5ErkJggg==") repeat; } (تجربة حيّة) خزّن الملفات الشائعة في ذاكرة التخبئة هناك طريقة أخرى لتقليل عدد طلبات HTTP المرسلة إلى الخادوم ولعرض الصفحات في وقت أقصر، وتتمثّل هذه الطريقة في إضافة الملفات الشائعة إلى ذاكرة التخبئة. فعند تحميل الصفحة للمرة الأولى يمكن تخزين ملفات معيّنة في ذاكرة التخبئة، وبهذا لن يحتاج المتصفح إلى طلب الملفات ذاتها - لمدة معيّنة - في كل زيارة لتلك الصفحة. تحديد مدّة بقاء هذه الملفات في ذاكرة التخبئة عائد إليك. وكما هو الحال مع ضغط الملفات، فإنّ تعيين مدّة بقاء الملفات في ذاكرة التخبئة يكون من خلال ملف .htaccess. ومرة أخرى فقد أعدّ فريق HTML5 Boilerplate ملفًّا خاصًّا لتعيين تاريخ انتهاء صلاحية الملفات في ذاكرة التخبئة وذلك في إعدادات خادوم Apache الخاصّ بهم. عادة ما تخزّن الصور ومقاطع الفيديو والخطوط وملفات الوسائط المعروفة لمدة شهر في ذاكرة التخبئة، أمّا ملفات CSS و JavaScript فتخزّن في الغالب لمدة عام كامل. وفي حال كانت ملفات CSS أو غيرها من الملفات عرضة للتغير في فترات متقاربة، يمكن تغيير اسم الملف - ومن الأفضل أن يكون الترقيم متسلسلًا - ليُحمَّل الملف من خلال المتصفح. كذلك يمكن تغيير مدة بقاء هذه الملفات في ذاكرة التخبئة إلى قيمة أقل. ExpiresByType text/css "access plus 1 year" ExpiresByType application/javascript "access plus 1 year" إن كانت ملفات CSS و JavaScript تتغيّر في كل أسبوع ولا يُتحكَّم في إصداراتها باستخدام ملفات منفصلة فمن الأفضل تغيير قيمة "access plus 1 year" إلى "access plus 1 week". ويمكن مراجعة صفحة صيغة mod_expires للتعرّف على القيم المتاحة. ترجمة - وبتصرّف - للمقال Performance & Organization لصاحبه Shay Howe. حقوق الصورة البارزة محفوظة لـ Freepik