قدمت الاسبوع المنصرم عرضا في أحد المؤتمرات في الرياض عنوانه AI to Shape the Future of Education .. وأحببت أن أشارككم بعض ماطرحت في هذا العرض.
إن إزدهار الذكاء الإصطناعي كان في السنوات الأخيرة مرده إلى ثلاثة أسباب رئيسية، هي:
أولا: البيانات الكبيرة Big Data. فقد استطعنا في السنوات الأخيرة أن نحسن من طرق جمعنا للبيانات من شتى المصادر. فسعينا في الثلاثين سنة الأخيرة للأتمتة Automation والتحول الرقمي Digital Transformation -حتى أن جميع الجهات من حكومية وخاصة وقطاع غير ربحي، تسعى لأتمتة أعمالها وجعل جميع معاملاتها إلكترونية- قادنا إلى تجميع كم كبير من البيانات. وكذلك القفزة الهائلة في وسائل التواصل الإجتماعي وإنترنت الأشياء كان وراء زيادة حصولنا على كم كبير من البيانات.
ثانيا: الحوسبة عالية الأداء High Performance Computing وزيادة سعة التخزين Storage Capacity مع انخفاض أسعارها. فلابد لنا من وسائل تخزين عالية المساحة وذات أسعار معقولة لنستطيع أن نخزن عليها كم البيانات الهائل الذي نحصل عليه. وكذلك حاجتنا لحوسبة عالية الأداء لنستطيع ان نحلل ونعالج بواسطتها البيانات التي نجمعها.
ثالثا: تطور خوارزميات تعلم الآلة Machine Learning’s Algorithms Advancement. لم يكن بإمكاننا قبل خمسة عشر عام أن نصل لخوارزميات شبكات عصبية ذات عدد كبير من الطبقات- أو مايسمى Deep Learning. أما الآن فإن عدد من الأنظمة الذكية تعمل بواسطة هذه الخوارزميات وغيرها من الخوارزميات المتطورة.
كل هذه الأسباب كانت سبب الإزدهار الكبير في علم الذكاء الإصطناعي في السنوات الأخيرة. الحقيقة، أن كل هذه الأسباب التي ذكرناها آنفاً، مترابطة إرتباطاً وثيقاً. فلولا قدرتنا على جمع كم كبير من البيانات فلن نستطيع أن ندرب نموذج ذكي يستطيع أن يعطيني نتائج ذات دقة عالية. ولولا قدرتنا على على إيجاد حواسيب ومساحات تخزين عالية الكفاءة بأسعار في متناول اليد فلن نستطيع تحليل هذه البيانات ولاتخزينها. ولولا الخوارزميات المتطورة فلن نستطيع بناء نموذج قادر على التعلم من البيانات والعمل على الحواسيب عالية الأداء. وهكذا.
إن الذكاء الإصطناعي دخل كل العوالم التي نعرفها. فهو محور الاهتمام لدى مراكز البحث والتطوير R&D، ولدى الحكومات ومتخذي القرار في جميع القطاعات: كالصحة والتعليم والنقل والطاقة وغيرها.
ولكن دعونا نركز على التعليم في مدونتنا التالية بإذن الله.
