ما هوالذكاء الاصطناعي الضيق Narrow AI وما أشهر الأمثلة عليه؟ 

في عالمنا التكنولوجي المتسارع, يلعب الذكاء الاصطناعي دورا متزايدا في تشكيل حياتنا اليومية. العمليات التي كانت تتطلب تدخلا بشريا مباشرا أصبحت تنفذ بكفاءة وسرعة أكبر بفضل الذكاء الاصطناعي. 

هناك أنواع متعددة من الذكاء الاصطناعي, لكن أحد أكثرها شيوعا هو الذكاء الاصطناعي الضيق, وهو مصمم لأداء مهام محددة بدقة على عكس الذكاء الاصطناعي العام الذي يسعى لمحاكاة القدرات البشرية بشكل شامل.

من المساعدين الصوتيين مثل سيري وأليكسا الذين يساعدوننا في تنظيم حياتنا, إلى أنظمة التوصيات التي تقترح لنا محتوى على منصات البث بناء على تفضيلاتنا, أصبح الذكاء الاصطناعي الضيق جزءا أساسيا من حياتنا الحديثة. يتعدى تأثيره الترفيه ليشمل تطبيقات أخرى مثل تحسين أداء الأجهزة, تعزيز الأمان السيبراني, وحتى تحليل البيانات الطبية.

لكن ما هو بالضبط الذكاء الاصطناعي الضيق؟ سنغوص في هذا المقال لفهم كل ما يتعلق بالذكاء الاصطناعي الضيق, من تعريفه إلى مزاياه وعيوبه, ودوره في مستقبل التكنولوجيا المتطورة.

كيف يُعرف الذكاء الاصطناعي الضيق؟

يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي الضيق – المعروف أيضا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف – بأنه الأنظمة الذكية المصممة لأداء مهام محددة بدقة عالية, حيث يكون نطاق عملها محدودا بقدرتها على تنفيذ هذه المهام فقط. [1]

على عكس الذكاء الاصطناعي العام الذي يسعى إلى محاكاة القدرات العقلية البشرية المتعددة والمرونة في التعامل مع أي نوع من التحديات أو المشكلات, فإن الذكاء الاصطناعي الضيق مصمم للتعامل مع مجموعة محددة مسبقا من الوظائف التي تم برمجته للقيام بها.

تعمل هذه الأنظمة عادة على قواعد بيانات ضخمة ونماذج حسابية متقدمة, مما يتيح لها إظهار مستوى عال من الكفاءة والدقة في تنفيذ مهامها المحددة, سواء كان ذلك في تحليل الصور, تقديم التوصيات الشخصية على منصات البث, أو تشغيل المساعدين الافتراضيين مثل "سيري" أو "أليكسا". 

وعلى الرغم من كون الذكاء الاصطناعي الضيق قادرا على تحقيق إنجازات ملحوظة في المجالات التي يتم تطبيقه فيها, مثل تحسين التفاعل بين الإنسان والحاسوب أو تسريع معالجة البيانات, إلا أن قدراته مقيدة بشدة بما تمت برمجته على القيام به.

الذكاء الاصطناعي الضيق لا يمتلك أي نوع من الوعي الذاتي أو القدرة على التفكير المستقل, بمعنى أنه لا يستطيع حل المشاكل أو التكيف مع المواقف غير المتوقعة التي تخرج عن نطاقه المحدد مسبقا, على سبيل المثال, يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الضيق الذي يتم تدريبه على لعب الشطرنج أن يتفوق على البشر في هذه اللعبة, ولكنه غير قادر على تعلم أو فهم لعبة أخرى دون إعادة برمجته بشكل كامل. 

كذلك, لا يستطيع الذكاء الاصطناعي الضيق اتخاذ قرارات أخلاقية أو التعلم بشكل مستقل خارج البيانات التي تم تزويده بها.

بإيجاز, الذكاء الاصطناعي الضيق هو تجسيد لتكنولوجيا ذكية لكنها محدودة في تطبيقاتها, حيث إنها تعمل بفعالية وكفاءة ضمن الحدود التي تم تصميمها للعمل داخلها, ولكنها لا تمتلك المرونة أو القدرة على التكيف التي نجدها في الذكاء الاصطناعي العام أو التفكير البشري.

ما الذي يميز الذكاء الاصطناعي الضيق؟

يتميز الذكاء الاصطناعي الضيق بالعديد من الأمور, خاصة في تحسين العمليات وتعزيز تجارب المستخدمين, بعض هذه المزايا يشمل: [2]

• تخصص المهام: نظرا لأن الذكاء الاصطناعي الضيق مصمم لوظائف محددة, يمكن أن يكون فعالا ودقيقا للغاية في أداء المهمة المخصصة له, وغالبا ما يتفوق على قدرات البشر.
• تقليل الأخطاء البشرية: الأنظمة الذكية أقل عرضة للأخطاء بمجرد برمجتها بشكل صحيح, خاصة في البيئات التي تكون فيها الأخطاء البشرية شائعة.
• القابلية للتوسع: يمكن لهذه الأنظمة التوسع لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة, مما يجعلها ضرورية في مجالات مثل المالية والتسويق والرعاية الصحية.

ما عيوب الذكاء الاصطناعي الضيق؟ 

على الرغم من ممبزاته هناك بعض القيود التي يجب مراعاتها مع الذكاء الاصطناعي الضيق:

• النطاق المحدود: الذكاء الاصطناعي الضيق قادر فقط على أداء المهام التي تم تصميمه لها, مما يجعله أقل قدرة على التكيف عندما تنشأ مهام أو ظروف جديدة.

• محدود التفكير: لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيق فهم المواقف التي تتجاوز برمجتها, وإذا واجهت شيئا غير متوقع فقد تفشل أو تقدم نتائج غير دقيقة.

• الاعتماد على البيانات: تعتمد هذه الأنظمة بشكل كبير على مجموعات البيانات الكبيرة للتدريب, إذا كانت البيانات منحازة أو غير مكتملة فقد تعكس قرارات الذكاء الاصطناعي تلك النقائص.

• لا إبداع ولا تعاطف: الذكاء الاصطناعي الضيق لا يمتلك وعيا أو إبداع أو فهما شبيها بالبشر, مما يجعله أقل فعالية في الأدوار التي تتطلب هذه الصفات.

أمثلة واقعية على استخدام الذكاء الاصطناعي الضيق

يشغل الذكاء الاصطناعي الضيق العديد من التقنيات التي نتفاعل معها يوميا, إليك بعض الأمثلة الشائعة: [3]

• المساعدون الصوتيون

المساعدون الصوتيون مثل Siri و Alexa و Google Assistant قد أحدثوا ثورة في طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا, حيث يعتمدون على الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية لفهم وتنفيذ الأوامر الصوتية. بفضل هذه التقنية, يمكن للمستخدمين ضبط التذكيرات, إرسال الرسائل النصية, تشغيل الموسيقى, وحتى التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية مثل المصابيح ومنظمات الحرارة. كما تتميز هذه الأنظمة بقدرتها على التعلم المستمر من تفضيلات المستخدمين, مما يجعلها أكثر ذكاء ودقة بمرور الوقت، ما يعزز تجربة المستخدم الشخصية.

• نظم التوصيات

 تعتمد نظم التوصيات مثل Amazon و YouTube على خوارزميات تعلم الآلة لتحليل سلوك المستخدمين وتقديم محتوى مخصص بناء على اهتماماتهم وتفضيلاتهم السابقة. تعمل هذه الأنظمة على دراسة تاريخ البحث, المشتريات السابقة, وتفاعل المستخدم مع المحتوى لتقديم توصيات دقيقة. 

في Amazon, تظهر منتجات تتماشى مع احتياجات المستخدم بناء على تاريخه الشرائي, بينما يقترح YouTube مقاطع فيديو ذات صلة بما شاهده المستخدم مسبقا. تعتمد هذه الخوارزميات على تقنيات مثل الشبكات العصبية لتحليل كميات ضخمة من البيانات بكفاءة.

• التنبؤ بالطقس

 تعتمد نماذج التنبؤ بالطقس على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات ضخمة من مصادر متعددة مثل الأقمار الصناعية والرادارات ومحطات الرصد الأرضية. الذكاء الاصطناعي يمكن الأنظمة من تقديم توقعات دقيقة حول الظروف الجوية من خلال دراسة الأنماط المناخية وتحليل التغيرات الجوية المستمرة. تستخدم هذه التنبؤات في العديد من المجالات, مثل الطيران والزراعة, حيث تسهم في اتخاذ قرارات مستنيرة بناء على التغيرات الجوية المحتملة, كما أنها مفيدة في التنبؤ بالأعاصير والعواصف مما يساعد على تقليل الخسائر البشرية والمادية.

• المركبات ذاتية القيادة

 تعتمد المركبات ذاتية القيادة على الذكاء الاصطناعي للتنقل بشكل مستقل وآمن, حيث تستخدم تقنيات مثل الرؤية الحاسوبية والرادار وتعلم الآلة للتعرف على الأشياء المحيطة مثل المشاة والسيارات الأخرى, وتساعد هذه التكنولوجيا المركبات في اتخاذ قرارات سريعة في الوقت الفعلي, مثل تحديد أفضل مسار أو التوقف عند الضرورة. 

علاوة على ذلك, تتواصل هذه المركبات مع بعضها البعض ومع البنية التحتية الذكية لضمان تحسين حركة المرور وزيادة السلامة على الطرق.

• نماذج الصيانة التنبؤية

نماذج الصيانة التنبؤية هي أحد التطبيقات المهمة للذكاء الاصطناعي في الصناعات مثل التصنيع والطيران والنقل, و تعتمد هذه النماذج على تحليل البيانات المتعلقة بأداء المعدات لتوقع الأعطال قبل حدوثها, مما يمكن الشركات من إجراء صيانة وقائية وتقليل التوقفات غير المخطط لها. 

من خلال تحليل الأنماط والأعطال السابقة, تساعد هذه التقنية في تحسين كفاءة العمليات وزيادة عمر المعدات, مما يوفر تكاليف الصيانة ويعزز الإنتاجية.

• أنظمة التعرف على الصور والوجوه

 تعتمد أنظمة التعرف على الصور والوجوه على خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأشياء أو الأشخاص في الصور والفيديوهات. تستخدم هذه التكنولوجيا على نطاق واسع في مجالات مثل الأمان والتحقق من الهوية, وكذلك في التطبيقات اليومية مثل التعرف التلقائي على الأصدقاء في الصور على وسائل التواصل الاجتماعي. تعتمد هذه الأنظمة على التعلم العميق والشبكات العصبية لتحليل ملامح الوجه أو تفاصيل الأشياء بدقة عالية, وتستخدم أيضا في مجالات مثل المراقبة الأمنية وفتح الهواتف الذكية عبر التعرف على الوجه.

كيف يمكن أن نستفيد من الذكاء الاصطناعي الضيق؟ 

للذكاء الاصطناعي الضيق العديد من الفوائد, منها: 

• زيادة الكفاءة: من خلال أتمتة المهام المحددة, يمكن الذكاء الاصطناعي الضيق من الأداء بشكل أسرع وأكثر دقة مقارنة بالجهود اليدوية.

• توفير التكاليف: يقلل الذكاء الاصطناعي الضيق من تكاليف العمالة ويحسن كفاءة العمليات, مما يؤدي إلى توفير شامل للشركات.

• تحسين اتخاذ القرار: يوفر تحليل البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي رؤى قابلة للتنفيذ تساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أسرع.

• تحسين تجربة المستخدم: سواء من خلال التوصيات الشخصية أو دعم العملاء السلس, يحسن الذكاء الاصطناعي الضيق بشكل كبير من رضا المستخدم.

• حلول في الوقت الحقيقي: يمكن للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيق تحليل البيانات وتقديم الحلول في الوقت الفعلي, وهو أمر ضروري لصناعات مثل الرعاية الصحية والمالية.

كيف يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي الضيق؟ 

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي الضيق قد أحدث ثورة بالفعل في العديد من الصناعات, فإن مستقبله مليء بالإمكانات, حيث نتوقع تقدما أكبر في نماذج الذكاء الاصطناعي, مما يجعلها أكثر كفاءة وتخصصا. مع ارتفاع تعلم الآلة والتعلم العميق, ستصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيق أفضل في التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة, مما يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة واتخاذ قرارات آلية. ومع ذلك, يرتبط مستقبل الذكاء الاصطناعي الضيق أيضا بالتطورات في الذكاء الاصطناعي العام, بينما يعمل الباحثون على إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التعلم والتكيف في سياقات أوسع, سيظل الذكاء الاصطناعي الضيق يلعب دورا محوريا في المجالات المتخصصة.

الخاتمة

باختصار, يشيرالذكاء الاصطناعي الضيق إلى الأنظمة الذكية المصممة لأداء مهام محددة بكفاءة, و على الرغم من أن لديه مزايا واضحة مثل زيادة الإنتاجية, القابلية للتوسع, وتقليل الأخطاء البشرية, إلا أن له أيضا قيودا من حيث التكيف والمرونة والإبداع. من المساعدين الصوتيين إلى السيارات ذاتية القيادة, يبدو تأثير الذكاء الاصطناعي الضيق واضح في العديد من جوانب الحياة اليومية. ومع ذلك, يعد مستقبل الذكاء الاصطناعي الضيق بمزيد من الابتكار والحلول العملية التي من شأنها تحسين العمليات واتخاذ القرارات عبر مختلف الصناعات. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي الضيق قد لا يمتلك مرونة الذكاء الاصطناعي العام حتى الآن, إلا أن دوره في تحسين حياتنا لا يمكن إنكاره, ومع استمراره في التطور فإن إمكانيات الابتكار والتقدم لا حدود لها.

المصادر

1. What is Narrow AI (Weak AI)? | Definition from TechTarget
2. Narrow artificial intelligence: advantages, disadvantages, and the future of AI - University of Wolverhampton
3. What is Narrow AI? | DataCamp