اخبار السعودية : دراسة حديثة: استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة يضعف النشاط الذهني.. وأكاديمي سعودي يحذر من الاعتماد الكامل

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

الشرق الأوسط

منذ يوم واحد

• الشرق الأوسط

ما بعد قمة واشنطن: الذكاء الاصطناعي يُبدع… والسعودية تُخطط للمستقبل

في قلب العاصمة الأميركية واشنطن، حيث تتقاطع خيوط السياسة بالتكنولوجيا، التأم العالم في قمة «كسب سباق الذكاء الاصطناعي» (Winning the AI Race). لكن ووسط الضجيج المعتاد لكواليس القمم الكبرى التي عرضت مناقشتها عبر الإنترنت، لم يكن للعلماء مجرد دور المُراقب أو المحلل، بل كانوا في طليعة المشهد. في الجلسات المخصصة لما يُعرف بـ«الذكاء الاصطناعي + العلوم» (AI + Science)، بدا واضحاً أن العالم لم يعد يناقش متى سيؤثر الذكاء الاصطناعي في العلوم، بل كيف يعيد كتابتها من جديد. لم تعد الخوارزميات مجرد أدوات خلف الشاشات، بل تحوّلت عقولاً مُساعدة تبتكر، وتقترح، وتتنبأ، وتُعيد تعريف علاقة الإنسان بالمجهول. كانت الجلسات العلمية أشبه بماكينات تفكير جماعي، تتسابق فيها المعادلات والنماذج اللغوية مع الكواشف الجزيئية والمجاهر الكونية. هناك، لم يكن الحاضر مجرّد لحظة عابرة، بل مختبراً مفتوحاً يُصاغ فيه شكل المستقبل. وما بين نماذج توليد البروتينات واكتشاف مواد طاقة جديدة وتحديد مسارات العلاج الجيني المعقّد، برز سؤال مفصلي: هل أصبح الذكاء الاصطناعي شريكاً في اختراع العلم ذاته؟ وهل نحن على أعتاب عصر جديد لا تُكتب فيه الأوراق البحثية فقط بواسطة العلماء، بل يُسهم الذكاء الاصطناعي نفسه في تصميم التجربة، وتحليل النتائج، وصياغة الاكتشاف. في تلك اللحظة، لم يكن السؤال أميركياً فقط، بل عالمياً. وهنا، برزت السعودية مشاركاً فاعلاً، لا مراقباً من بعيد. فقد أشار كثير من المتحدثين إلى أن المملكة، التي وضعت الذكاء الاصطناعي في قلب «رؤيتها الطموحة 2030»، باتت تشكّل منصة علمية ناشئة قادرة على احتضان مثل هذه الطفرات العلمية – ليس فقط بالاستهلاك، بل بالإنتاج والتوجيه والتشريع. في الجلسات التي شهدتها قمة واشنطن، لم يكن الذكاء الاصطناعي مجرد موضوع نقاش، بل كان الحاضر الأذكى في القاعة، إذ تحدّث روّاد العلم من الصف الأول، مثل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، والمؤسسة الوطنية للعلوم (NSF)، وشركة OpenAI صاحبة أشهر نماذج اللغة التوليدية (GPT)، لكنّ القيمة الحقيقية لم تكن في الأسماء، بل في التحوّلات التي كشفوا عنها. لم نعد أمام برامج تنتظر أوامرنا، بل أمام «عقل معرفي» يصوغ الأسئلة قبل أن نفكر فيها، ويبتكر التجارب قبل أن نطلبها، ويقترح الحلول لأسئلة لم نطرحها بعد. في أحد العروض، عُرض نموذج ذكي قادر على تصميم مواد جديدة للاستخدام في الفضاء والطاقة المتجددة، ليس عبر المحاولة والخطأ، بل عبر استنتاجات رياضية فورية من ملايين التركيبات الكيميائية. وفي عرض آخر، شاهد الحضور كيف أصبح من الممكن فك شيفرات الجينوم البشري وربط الطفرات الجينية بالأدوية الفردية في دقائق، باستخدام خوارزميات قادرة على تجاوز ما يُمكن لفريق بحثي كامل إنجازه في أشهر. أما الأكثر إدهاشاً، فكان دخول الذكاء الاصطناعي إلى ميادين ما وراء المجهول: تحليل الظواهر الكمومية، مثل الجاذبية والمادة المظلمة باستخدام نماذج رياضية غير مألوفة، تُبنى ذاتياً من خلال التعلم العميق. لم تعد الفيزياء حكراً على الفرضيات القديمة... بل انفتحت على عقل اصطناعي لا يخضع للتقاليد المعرفية البشرية؛ ما قد يفتح أبواباً على اكتشافات لم نكن نحلم بها. لقد تحوّل الذكاء الاصطناعي من خادم علمي إلى شريك في إنتاج المعرفة، بل وربما، كما وصفه أحد الباحثين، «أكثر العقول فضولاً على كوكب الأرض... حتى لو لم يكن بشراً». قد يظن البعض أن خريطة الذكاء الاصطناعي العلمي تُرسم فقط في وادي السيليكون أو على طاولات كمبردج، لكن الحقيقة أن السعودية دخلت المعادلة العلمية بخطى واثقة، لا مستهلكاً متأخراً، بل مُصمّماً لقواعد اللعبة الجديدة. فالتحول الجاري في المملكة اليوم لم يعد مجرد «رقمنة» للخدمات أو «تحديث» للأنظمة، بل قفزة معرفية تُعيد صياغة العلاقة بين الإنسان والبيانات، بين الخوارزمية والمستشفى، بين الجينوم والمنهج الدراسي. ويأتي ذلك عبر أربعة مسارات استراتيجية متكاملة: 1. مراكز ذكية للطب والجينوم. تم تأسيس مراكز وطنية متقدمة تُعدّ من الأحدث في الشرق الأوسط، تركّز على الطب التنبؤي والبيانات الجينية، وتستخدم نماذج تعلُّم عميق قادرة على التنبؤ باحتمال الإصابة بالأمراض قبل سنوات من ظهور الأعراض. ولا تحلل هذه المراكز الفحوص، بل تتوقع المسارات الصحية للمريض، وتوجّه خطط الوقاية والعلاج بناءً على بيئته الجينية وأنماط حياته. إنه علم المستقبل... يُمارس اليوم على أرض المملكة. 2. شراكات دولية استراتيجية. في مشهد غير مسبوق، وقّعت المملكة اتفاقيات بحثية مع كبرى جامعات العالم مثل أكسفورد (Oxford) ومعهد MIT، لتبادل المعرفة وتطوير خوارزميات طبية مشتركة. وهذه ليست شراكات رمزية، بل فرق بحث سعودية تشارك فعلياً في تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي العلمية العالمية، وتُسهم في إنشاء قواعد بيانات طبية مخصصة للمجتمعات العربية، وهو أمر غائب تماماً عن معظم الجهود الغربية. 3. تعليم المستقبل... يُدرَّس الآن. انطلاقاً من «رؤية 2030»، تم إدراج الذكاء الاصطناعي ضمن مناهج التعليم العام والجامعي، خصوصاً في مجالات STEM (العلوم، التقنية، الهندسة، الرياضيات). لا يُدرّس الطالب السعودي اليوم عن نيوتن فقط، بل يتعلم كيف تُصمم خوارزمية تتنبأ بقوة الجاذبية في بيئة فضائية مختلفة، أو كيف يمكن لنموذج لغوي أن يشرح قوانين الكم بأسلوب شخصي. 4. منظومة حوكمة وأخلاقيات رائدة. ولأن العلم بلا ضوابط قد ينقلب عبئاً؛ بادرت السعودية لتكون أول دولة عربية تطلق «منصة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الطبي» عام 2023، بالتعاون مع هيئة التخصصات الصحية؛ لضمان أن يظل الابتكار خادماً للإنسان... لا العكس. 5. التأثير في المعايير العالمية. لم تعد السعودية مجرد متلقٍّ للمعايير الدولية، بل أصبحت عضواً فاعلاً ومؤثراً في اللجان العالمية لوضع معايير الذكاء الاصطناعي، مثل اللجنة المشتركة ISO/IEC JTC 1، التي تُعد المرجع الأول لتقنين التقنيات الرقمية عالمياً. أمام هذه التحولات المتسارعة، لا يمكن للعقل العربي أن يظل في مقعد المتفرّج. فالسؤال لم يعد: هل نلحق بالركب؟ بل: هل نحن مستعدون لنكون جزءاً من القيادة؟ هل آن الأوان أن نكفّ عن الاكتفاء باستهلاك النماذج الغربية، ونبدأ في بناء أدوات علمية تتحدث لغتنا، وتفهم بيئتنا، وتحلل بياناتنا الجينية والمجتمعية؟ هل نستطيع أن نُعيد تعريف مختبراتنا وجامعاتنا لتصبح مراكز إبداع ذكائي عربي، لا تُقلّد بل تُبدع؟ جامعات لا تُخرّج باحثين فقط، بل تنتج خوارزميات، وتصمّم مجهراً ذكياً يتفاعل مع لغتنا، ومساعداً بحثياً يقرأ الشعر العربي بقدر ما يفهم تسلسل الجينات! إن الفرصة متاحة الآن... لا بعد عشر سنوات. ولدينا في العالم العربي من العقول، والموارد، والهمم، ما يكفي لبناء نسختنا الخاصة من ثورة الذكاء الاصطناعي العلمي. لكن يبقى السؤال معلقاً فوق سبّورة كل قاعة في جامعاتنا: هل نحن مستعدون... أن نكون جزءاً من الحل؟ أم ننتظر أن يُكتب مستقبلنا بخوارزميات الآخرين؟ في زمن يُعاد فيه تعريف من هو «العالِم»، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة في يد الباحث، بل أصبح شريكاً فكرياً يكتب المعادلات، يقترح النظريات، بل ويوجّه دفة الاكتشاف العلمي نفسه. نحن نعيش لحظة يتحوّل فيها «الذكاء» من صفة بشرية إلى قوة معرفية هجينة، تتكوّن من الإنسان والخوارزمية معاً. لحظة يُولد فيها العلم من تفاعلٍ لا سابقة له بين الإبداع البشري والدقة الحوسبية. وفي هذه اللحظة المفصلية، لم تعد السعودية على الهامش. بل تقف اليوم في قلب السباق، تُنظّم، وتُشرّع، وتُبدع، وتُعلّم. ولذا؛ فإن السؤال الحقيقي لم يعد: هل سنلحق بركب الذكاء الاصطناعي؟ بل أصبح: هل سنرسم نحن وجهته... باللغة العربية، وبالعقل العربي، ومن أرضٍ تحمل رؤية لا تعرف المستحيل؟ وكما قال ابن رشد: «العقل نورٌ يُضيء في ذات الإنسان، وليس حكراً على أمة دون أخرى».

الشرق السعودية

منذ 2 أيام

• الشرق السعودية

دراسة: الذكاء الاصطناعي يتمسك بالإجابات الشائعة رغم تقديم معلومات جديدة

توصلت دراسة حديثة أجراها باحثون في كلية إيكان للطب الأميركية، إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً يمكن أن ترتكب أخطاء بسيطة عند مواجهة سيناريوهات معقدة في أخلاقيات الطب. وتُثير هذه النتائج، تساؤلات مهمة بشأن كيفية ومتى يمكن الاعتماد على نماذج اللغة الكبيرة مثل chatgpt في بيئات الرعاية الصحية، إذ لاحظ الباحثون أن نماذج اللغة الكبيرة تتعثر عند تعديل الألغاز الكلاسيكية الشهيرة بشكل طفيف. وأوضح الباحثون أنهم عدلوا الألغاز المعروفة التي تتطلب حلولًا إبداعية وغير تقليدية - أي "تفكيرًا جانبيًا"- جرى تغييرها أو تعديلها بشكل طفيف ليس بهدف جعلها أصعب؛ بل لاختبار ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها التكيف مع المعلومات الجديدة والدقيقة، أو ما إذا كانت ستلتصق بالأنماط المألوفة وتفشل في ملاحظة الفروق الدقيقة التي يمكن أن تغير الحل تمامًا. ويمكن أن تكشف الألغاز المعدلة عن "النقاط العمياء" في طريقة تفكير الذكاء الاصطناعي، أي الأخطاء التي تقع عندما تقفز النماذج إلى استنتاجات بناءً على معرفتها المسبقة بالنسخة الأصلية من اللغز، حتى عندما تكون التفاصيل المعدلة تناقض هذا الاستنتاج. ما هي نماذج اللغة الكبيرة؟ أنظمة ذكاء اصطناعي تُدرّب على كميات هائلة من النصوص لفهم اللغة البشرية وإنتاجها. تستخدم تقنيات تُسمى الشبكات العصبية العميقة، وتحديدًا نوع يُعرف بـ"المحوّلات". تصنف كـ"كبيرة" بسبب عدد المعلمات الهائل (مليارات أو تريليونات) داخل النموذج. بناءً على هذه الرؤية، اختبرت الدراسة مدى قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التبديل بين الوضعين عند مواجهة معضلات أخلاقية معروفة بعد تعديلها عمدًا. في أحد الأمثلة، عدل الباحثون "معضلة الجراح" الكلاسيكية، وهو لغز شهير من السبعينيات يسلط الضوء على التحيز الجنساني الضمني، ففي النسخة الأصلية من اللغز، يُصاب صبي في حادث سيارة مع والده ويُنقل إلى المستشفى، فيتعجب الجراح قائلاً: "لا أستطيع إجراء العملية لهذا الصبي - إنه ابني!"، لكن المفاجأة هي أن الجراح هي والدته، على الرغم من أن العديد من الناس لا يفكرون في هذا الاحتمال بسبب التحيز الجنساني. في النسخة المعدلة التي أجراها الباحثون، ذكروا صراحة أن والد الصبي هو الجراح، ما أزال الغموض. ومع ذلك، لا تزال بعض نماذج الذكاء الاصطناعي تجيب بأن الجراح يجب أن تكون والدة الصبي. ويكشف هذا الخطأ كيف يمكن لنماذج اللغة الكبيرة التشبث بالأنماط المألوفة، حتى عندما تتناقض مع معلومات جديدة. في مثال آخر لاختبار ما إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة تعتمد على أنماط مألوفة، استوحى الباحثون من معضلة أخلاقية كلاسيكية يرفض فيها آباء متدينون نقل دم منقذ للحياة لطفلهم. وعندما غير الباحثون السيناريو ليفيد بأن الوالدين وافقا بالفعل، لا تزال العديد من النماذج توصي بتجاوز رفض لم يعد موجودًا. قال المؤلف المشارك في الدراسة، إيال كلانج، وهو كبير مسؤولي الذكاء التوليدي في قسم ويندريدش للذكاء الاصطناعي والصحة البشرية في كلية إيكان للطب في ماونت سيناي، إن "الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون قويًا وفعالًا للغاية، لكن دراستنا أظهرت أنه قد يعتمد افتراضيًا على الإجابة الأكثر شيوعًا أو حدسية، حتى عندما تتجاهل هذه الإجابة تفاصيل حاسمة". وأضاف: "في المواقف اليومية، قد لا يلاحظ هذا النوع من التفكير، ولكن في الرعاية الصحية، حيث غالبًا ما تحمل القرارات تداعيات أخلاقية وسريرية خطيرة، فإن تفويت هذه الفروق الدقيقة يمكن أن تكون له عواقب حقيقية على المرضى". ولا تعني نتائج الدراسة أن الذكاء الاصطناعي لا مكان له في الممارسة الطبية، لكنها تسلط الضوء على الحاجة إلى إشراف بشري واعٍ، خاصة في المواقف التي تتطلب حساسية أخلاقية، وحكمًا دقيقًا، أو ذكاءً عاطفيًا. ويقول الباحثون إن أدوات الذكاء الاصطناعي مفيدة بشكل لا يصدق، لكنها ليست معصومة من الخطأ "إذ يجب على الأطباء والمرضى على حد سواء أن يفهموا أن الذكاء الاصطناعي يُستخدم على أفضل وجه كمكمل لتعزيز الخبرة السريرية، وليس بديلاً عنها، خاصة عند التعامل مع القرارات المعقدة أو عالية المخاطر". ويأمل الباحثون أن تساعد نتائج الدراسة في بناء طرق أكثر ثقة وسليمة أخلاقيًا لدمج الذكاء الاصطناعي في رعاية المرضى.

الشرق الأوسط

منذ 2 أيام

• الشرق الأوسط

روبوتات تتعلم من البشر عبر المراقبة... دون شفرة برمجية

لطالما كان تعليم الروبوتات مهارات جديدة يتطلب خبرة في البرمجة، لكن ابتكاراً جديداً من معهد «ماساتشوستس للتكنولوجيا» (MIT) قد يُحدث تحولاً جذرياً، حيث يتيح لأي شخص تقريباً تدريب روبوت باستخدام طرق طبيعية وبديهية، دون الحاجة إلى أي خبرة تقنية. طوَّر باحثون من قسم الطيران والفضاء ومعمل علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) في «MIT» أداة جديدة تُعرف باسم «واجهة العرض متعددة الاستخدامات» (Versatile Demonstration Interface – VDI)، تتيح للمستخدمين تدريب الروبوتات التعاونية أو ما يُعرف بـ«الكوبوتس» على أداء المهام بثلاث طرق شائعة: التحكم عن بُعد أو التوجيه الجسدي (التعليم الحركي) أو العرض الطبيعي المباشر (التعليم بالمحاكاة). هذا الجمع بين الطرق الثلاث لا يُعد فقط إنجازاً تقنياً، بل خطوة مهمة لجعل الروبوتات أكثر قابلية للاستخدام في البيئات الواقعية، من المصانع إلى المنازل وحتى أماكن الرعاية الصحية. في طريقة التحكم عن بُعد التي تتبع تقليدياً، يستخدم الشخص عصا تحكم لتوجيه الروبوت. أما في التعليم الحركي، يقوم المستخدم بتحريك ذراع الروبوت يدوياً لتنفيذ الحركات المطلوبة. وفي التعليم بالمحاكاة، يراقب الروبوت شخصاً يؤدي المهمة بنفسه ثم يتعلم من المشاهدة. إلا أن معظم الروبوتات اليوم لا يمكنها التعلم إلا باستخدام واحدة من هذه الطرق فقط. وهنا يأتي دور واجهة «VDI» من جامعة «MIT»، التي تجمع بين هذه الأساليب الثلاثة في أداة يدوية واحدة مزودة بأجهزة استشعار، يمكن تثبيتها على أذرع الروبوتات التعاونية. يقول مايك هاجيناو، الباحث في «MIT» والمشارك الرئيسي في الدراسة إنه يحاول تصميم زملاء عمل آليين أذكياء وماهرين يمكنهم التعاون بفاعلية مع البشر لإنجاز المهام المعقدة. ويتابع: «هدفنا هو تزويد المستخدمين بطرق أكثر مرونة لتعليم الروبوتات، لتصبح العملية بديهية وقابلة للتكيّف مع مختلف الأشخاص والمهام». وسيتم عرض هذا البحث خلال مؤتمر «IEEE» لأنظمة الروبوتات الذكية (IROS) في أكتوبر المقبل. اختبر فريق «MIT» الواجهة الجديدة في مركز ابتكار صناعي محلي، حيث طُلب من مجموعة من الخبراء في التصنيع تعليم روبوتين أداء مهمتين شائعتين في خطوط الإنتاج هي التركيب بالضغط (Press-fitting) والتشكيل (Molding). استخدم المتطوعون الثلاث طرق التدريب. أولاً عن طريق التحكم عن بُعد باستخدام عصا تحكم، ثم من خلال تحريك ذراع الروبوت يدوياً، وأخيراً عبر فصل أداة «VDI» واستخدامها يدوياً لأداء المهمة فيما يسجل الروبوت الحركات والضغطات كمادة تدريبية. أظهرت النتائج أن المتطوعين فضّلوا الطريقة الطبيعية (التعليم بالمحاكاة) على غيرها، كونها أقرب لطريقة تعليم الإنسان. ومع ذلك، نوّهوا إلى فوائد كل طريقة حسب طبيعة المهمة. فمثلاً، يفضّل استخدام التحكم عن بُعد عند التعامل مع مواد سامة، بينما يصلح التعليم الحركي لضبط مواضع الأجسام الثقيلة، في حين يُستخدم التعليم بالمحاكاة للمهام الدقيقة التي تتطلب مرونة وحساسية. تركز أبحاث فريق «MIT» على تطوير روبوتات قادرة على العمل إلى جانب البشر ليس فقط في المصانع، بل أيضاً في المستشفيات والمنازل. وتُعد سهولة التدريب من أكبر العوائق أمام اعتماد الروبوتات على نطاق واسع، إذ لا يستطيع معظم الناس برمجتها. ويعد الباحثون أن هذا المشروع يدور حول ابتكار أدوات تمكّن الأشخاص العاديين، وليس فقط المهندسين، من التفاعل مع الروبوتات بشكل فعّال ومباشر. تُزوّد واجهة «VDI» بكاميرا وأجهزة استشعار للحركة والضغط، وتُسجّل الحركات والبيانات أثناء أداء المهام، سواء كان الروبوت مثبتاً أو تم فصل الأداة عن ذراعه. بذلك، يصبح بالإمكان تدريب الروبوتات دون الحاجة إلى أي برمجة، فقط من خلال إظهار ما يجب فعله. يخطط الباحثون لتطوير التصميم الحالي بناءً على ملاحظات المستخدمين، وإجراء تجارب إضافية باستخدام النموذج الجديد. ويأملون أن تُستخدم هذه التقنية مستقبلاً في بيئات صناعية مرنة حيث يمكن للروبوت أداء مهام متنوعة، يتعلم كل منها من مستخدمين مختلفين. ويرى هاجيناو أن فتح باب التفاعل البشري الطبيعي مع الروبوتات يزيد من إمكاناتها، ويمنحها القدرة على التكيّف في سيناريوهات مختلفة من المصانع إلى المطابخ والمستشفيات. بدعم من زمالة «MIT» للتميّز الهندسي ومؤسسة «والنبرغ»، يمثل هذا الابتكار خطوة حقيقية نحو مستقبل أكثر تعاوناً بين الإنسان والآلة حيث لا حاجة فيه تعليم الروبوت إلى أكثر من لمسة، أو حركة يد.