• صاحب المنشور: دنيا العسيري
  
  ملخص النقاش:
  أثارت تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) الكثير من الاهتمام والنقاش في السنوات الأخيرة، خاصة فيما يتعلق بتعزيز قدرات التعلم الآلي. هذا التعاون بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يفتح آفاقاً جديدة لم يكن بوسع التقنيات الأخرى تحقيقها بمفردها. لكن مع هذه الفرص الكبيرة تأتي تحديات يصعب تجاهلها أيضاً.

**الفرص:**

1. تحسين الدقة: يمكن لذكاء اصطناعي قوي مساعدة خوارزميات التعلم الآلي على تحليل البيانات بسرعة أكبر ودقة أعلى. النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قادرة على تحديد الأنماط المعقدة التي قد تمر عليها الخوارزميات التقليدية.

1. التعلم المستمر: إحدى مزايا الذكاء الاصطناعي هي قدرته على التعلم والتطور باستمرار بناءً على البيانات الجديدة والملاحظات المتاحة له. وهذا يعني أن نماذج التعلم الآلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي سوف تتكيف باستمرار وتحسن أدائها بمرور الوقت.

1. توسيع نطاق التطبيق: يسمح الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بأنظمة أكثر مرونة وقدرة على التعامل مع مجموعة واسعة من المشاكل. سواء كانت كشف الاحتيال، أو تشخيص الأمراض، أو حتى الروبوتات المنزلية، فإن استخدام كلتا التقنيتين يمكن أن يؤدي إلى حلول أكثر فعالية وتعقيدًا.

1. تقليل الحاجة للتدخل البشري: بالنظر إلى القدرة على تقديم قرارات متسقة وموثوق بها، يمكن لنظام قائم على الذكاء الاصطناعي مدعم بالتعلُّم الآلي تقليل الاعتماد الكبير على العمليات اليدوية مما يحقق كفاءة زمنية وبشرية كبيرة للمستخدم النهائي .

**التحديات:**

1. قضايا الشفافية والأمان: غالبًا ما تكون عمليات صنع القرار الخاصة بنظم الذكاء الاصطناعي غير واضحة للغاية وهذا يمكن أن يثير مخاوف بشأن الشفافية والحماية ضد الاعتداءات الأمنية المحتملة نظراً لصعوبة فهم منطق عمل تلك النظم تماماً .

1. الإخلال بالقيم الإنسانية واحتمالات التحيز: إذا تدرب النظام الأساسي للذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات متحيزة عمداً أو عرضيا فإنه سيولد نتائج مشابهه لها وتميل نحو نفس الاتجاه وقد تؤدي لبروز انحيازات غير أخلاقيه داخل المجتمع كما حدث مؤخرا في بعض حالات الكاميرات الامنية التي تم تصميمها بطريقة تعتبر أقل شقا من الرجال مثلا .

1. تكلفة التنفيذ والصيانة: تطوير وصيانة منظومة كاملة قائمة على هذان النوعان من البرمجيات مكلفٌ جدًا ويحتاج لموارد بشرية هائلة بالإضافة لتكاليف أخرى مثل الطاقة المستخدمة للحفاظ عليه مشغل وفعال طوال فترة استخدامه مما يعيق انتشار تقنيتها لدى المؤسسات الصغيرة والمعاناة منها ضمن البلدان المنخفضه الدخل نسبياً مقارنة ببقية الدول ذات الاقتصاد الأقوى عالمياً .

في نهاية المطاف ، رغم وجود العديد من العقبات أمام اعتماد ذكي مصطنَع مرتبط بخوارزميات تعلم automatization إلا أنه يعد فرصة عظيمة لتحقيق تقدم كبير في مجال المعلومات والإحصائيات العلمية لما يتمتع بهذه النماذج الحديثة من قدرات فريدة ستغير وجه مستقبل علوم الكمبيوتر وغيرها كثير خلال الأعوام القادمة بإذن الله تعالى!