منتدى دبي للأعمال يستشرف مستقبل الاقتصادات والمدن والذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 3rd, November 2023 GMT
دبي في 3 نوفمبر/ وام / ضمّ برنامج "منصة المستقبل"، وهو أحد الفعاليات الرئيسية ضمن أجندة منتدى دبي للأعمال.. جلسات رئيسية على غرار محاضرات “TED” تتمحور حول ثمانية محاور هي مستقبل الصناعات، ومستقبل المدن، ومستقبل الاستثمارات، ومستقبل إنترنت الأشياء، ومستقبل الاقتصادات، ومستقبل الذكاء الاصطناعي، ومستقبل الروبوتات، ومستقبل المراكز التجارية.
واستعرضت هذه الجلسات التوجهات المستقبلية التي من شأنها تحفيز نمو الاقتصادات والقطاعات والشركات والمجتمعات.
وتحدث البروفيسور هنريك فون شيل، مؤسس الثورة الصناعية الرابعة، في أولى جلسات برنامج “منصة المستقبل”، عن التأثير الكبير للثورة الصناعية الرابعة في تحفيز نمو مستقبل الاقتصادات العالمية خلال العقد القادم.
وأشار البروفيسور شيل، إلى أن الإنسان هو العنصر الأهم في أي عملية تحولية كبرى، حيث إن الثورات الصناعية والتكنولوجية والبيئية وغيرها لا يمكن أن تنجح دون رفدها بمهارات وخبرات الإنسان، وكذلك تكيف الأخير معها، إذ أن التكيف أيضاً من أهم العوامل التي يتحقق من خلالها النجاح.
من جانبه أكد الدكتور مالتي هاين، الرئيس التنفيذي لغرفة تجارة هامبورغ، خلال جلسة حول مستقبل المراكز التجارية ، أهمية دور القطاع الخاص في قيادة الحلول والمنتجات والتقنيات الجديدة والمبتكرة لتحقيق التحول الاقتصادي على المدى الطويل.
وأشار الدكتور هاين إلى أن غرفة تجارة هامبورغ تسعى للاستفادة من خبرات غرف دبي في مجالات مختلفة، خاصة فيما يتعلق باستثمار الذكاء الاصطناعي والتقنيات الحديثة، بما يعزز من التنمية والكفاءة والمرونة وتقديم البحوث والدراسات، وتوفير هذه المعلومات إلى الشركات المختلفة لتطويع ذلك ضمن نماذج عملها.
وفي جلسة مخصصة حول مستقبل الاستثمارات، أشار طارق فانسي، كبير مسؤولي الاستثمار العالمي للاستثمار المستدام السابق في شركة بلاك روك، إلى التوجهات الكبرى الحالية التي تساهم في دفع عجلة الاستثمارات المواضيعية خلال فترة ما بعد الجائحة.
وتناول فانسي فرص الاستثمار المستقبلية التي ستصبح أكثر أهميةً خلال السنوات القادمة في ضوء التغييرات المجتمعية والديموغرافية العالمية.
وتحدث الدكتور باتريك نواك، المدير التنفيذي لقطاع الاستشراف وتخيل المستقبل في مؤسسة دبي للمستقبل عن كيفية تحديد الاتجاهات الحقيقية ذات التأثير بعيد المدى، ومدى أهلية دبي للاستفادة من فرص المستقبل.
وقال الدكتور نواك " يميل الناس بطبيعة الحال إلى التركيز على إدارة المخاطر بدلاً من التركيز على الاستفادة من الفرص المتاحة، ونتطلع اليوم إلى تحديد الحلول التكنولوجية اللازمة وضمان تلبية احتياجات الكثيرين من خلال وسائل التكنولوجيا. لذا، يتعين علينا أن نحدد الفرص التي يتعين اغتنامها للتأكد من أن هذه المعايير قابلة للتطبيق على مدى السنوات العشرة المقبلة أو ما بعدها".
وفي جلسته حول مستقبل إنترنت الأشياء، ركز إيريك أغويلار، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لـ "أومنيترون سنسرز" على الاستخدام المتزايد لأنظمة الاستشعار المبتكرة لسد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي ونمو الأعمال.
وشدد أغويلار على أن الابتكار المتسارع يتمحور حول كيفية إدخال التكنولوجيا المبتكرة إلى السوق بشكل فعال.
وقال " من خلال تبني الابتكار المتسارع، يمكن اختراق جميع الحواجز وإحداث نقلة نوعية في السوق، وفيما نسمع أن الذكاء الاصطناعي سيغير العالم وهذا صحيح إلى حد ما، ولكن على الرغم من جودة الذكاء الاصطناعي حالياً، فإننا لن نبلغ المستقبل الذي تخيلناه دون إحداث تغييرات جوهرية في مجال إنترنت الأشياء والأجهزة".
من جانبه ناقش ديفيد هانسون، الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة "هانسون روبوتكس" ومبتكر الروبوت "صوفيا"، كيف يمكن للموظفين تعزيز استعدادهم التكنولوجي لتسهيل دمج الروبوتات في بيئة العمل.
وقال هانسون " في ظل المشاكل المستعصية التي تواجهنا اليوم، علينا أن نكون أكثر ذكاءً، وأكثر حكمة لإدارة هذا الكوكب بشكل أفضل، وهذا برأيي المحور الأساسي للذكاء الاصطناعي الذي لا يتعلق فقط بدفع عجلة التطور والتقدم، واستخلاص ما هو جيد في الماضي، وإنما أيضاً بجعل العالم أفضل وأكثر إنسانية، ولهذا السبب، نسعى إلى ما نسميه الآلات الذكية الحية".
وركز كريس أندرسون، الرئيس التنفيذي السابق والمؤسس الشريك لشركة "ثري دي روبوتكس"، على تنامي أهمية الذكاء الاصطناعي بالنسبة للنمو المستقبلي قائلاً: "سنقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي على اختراع أشياء لم يسبق لنا أن تخيلناها، وكل ما كنا نعتقد أنه مجنون ومستحيل، يجب علينا إعادة التفكير به اليوم وسط تطور عالم الذكاء الاصطناعي".
أما الجلسة الأخيرة لبرنامج "منصة المستقبل"، فقد شهدت مشاركة جريغ ليندسي، زميل أول في مؤسسة "نيوسيتيز"، والذي تحدث عن تأثيرات التوسع الحضري المتسارع على الطبيعة والتنوع البيولوجي.
وتناولت الجلسة تركيز المدن الرئيسية قبل بضعة عقود على التوسع الحضري الحديث، خصوصاً في منطقة دول مجلس التعاون الخليجي التي شهدت تحولاً مفاجئاً نحو تنمية حضرية أكثر تقدماً.
وأكد ليندسي أن بناء مدن أكثر استدامة وصوناً للطبيعة سيلعب دوراً محورياً في التنمية الحضرية، وسترتكز التنمية الحضرية بشكل أساسي على بناء مدن أكثر استدامة ومتوائمة مع الطبيعة. عوض مختار/ جورج إبراهيم/ عبد الناصر منعم
المصدر: وكالة أنباء الإمارات
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی الرئیس التنفیذی
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
فريدة سيف النصر: الست لو عدت الـ 60 سنة من حقها تقلع الحجاب شرعًا