«الاتصالات»: نستهدف تحقيق 55 مليار دولار من تطبيقات الذكاء الصناعي
تاريخ النشر: 3rd, January 2024 GMT
أكد الدكتور حسام عثمان مستشار وزير الاتصالات للإبداع وريادة الأعمال ان المرحلة الأولي التي تطبقها الدولة في تطبيق استخدامات الذكاء الصناعي تخلص في مايو 2024 نضع استراتيجيه المرحلة الثانيه وهناك مستهدف للاستفادة من تطبيقات الذكاء الصناعي 55 مليار دولار في 2030 .
اجتماع لجنة الاتصالات وتكنولوجيا المعلوماتواضاف الدكتور حسام عثمان خلال اجتماع لجنة الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات برئاسة النائب احمد بدوي ، اليوم لمناقشة عدد من طلبات الاحاطه المقدمه من النواب ومنها طلبالاحاطه المقدم من النائبه أمال عبد الحميد لمناقشة خطة الحكومة لتعظيم الاستفادة منتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، ان هناك مستهدف لوصول مصر الي مركز متقدمه في مجالات الذكاء الصناعي وسنكون من افضل عشرين دولة عام 2028 طبقا لعدد من الموشرات وذلك خطه ونسب وارقام وتطور .
وشدد عثمان الي ان المرحلة القادمه ستركز علي عدد ممن المبادرات اولها مبادرة الوعي لان الاعلام ينظر بشكل كبير الي الناحيه السلبيه في استخدامات الذكاء الصناعي ويترك الايجابيه ، مؤكدا ان الاستخدامات في مصر تصل السي 35% في حين في الصين تصل الي 72%
مؤكدا ان مصر تتخذ عدد من الاهداف ولدينا مقارنات نجريها مع عدد من الدول المماثلة مثال السعوديه وكوريا الجنوبيه والامارات والبرازيل وقطر وجميع المؤشرات توضح لنا اين نحن من هذة التحركات .
مجال الذكاء الاصطناعيوطالبت النائبة امال عبد الحميد مقدم طلب الاحاطه بان يكون هناك حوافز كبيرة لجذب مزيد من الاستثمارات في مجال الذكاء الاصطناعي موكدة ان استخدامات الذكاء الصناعي قد تصل معدل النمو قد يصل الي 7.7% إذا اعتمد على النشاط التكنولوجي في تطبيقات الذكاء الصناعي
وشددت امال عبد الحميد ان هناك 320 مليار دولار ستضخ في اقتصاديات الشرف الأوسط حتي عام 2030 في مجالات الذكاء الصناعي بما يساوي 11% من الناتج القومي المحلي للولايات المتحده ، من المتوقع أن تساعد تطبيقات الذكاء الصناعي في ضخ 43 مليار دولار الي الاقتصاد الوطني اذا تم عقد اتفاقيات تشجيع الشركات الناشئة واضافه حوافز اضافيه بعيدا عن النظم القديمه التقليديه .
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي النواب الاستثمارات ملیار دولار عدد من
إقرأ أيضاً:
خسارة تريليون دولار .. كل خبايا أداة الذكاء الاصطناعي الصيني الجديدة DeepSeek
تشهد شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية منافسة شديدة من نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek R1، حيث وصل تأثير هذا النموذج إلى وول ستريت، مما أدى إلى انخفاض سهم NVIDIA بنسبة 17%. يعكس هذا الانخفاض التأثير الكبير لنموذج DeepSeek على سوق التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، مما يثير تساؤلات حول استراتيجيته وتفوقه التقني.
تأسيس DeepSeek وتوجهاتهاتأسست شركة DeepSeek في عام 2023 من قبل ليانج وينجينج، وهي شركة صينية مقرها في هانجتشو، تشجيانج. وتركز الشركة على الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي، وتسعى إلى تطوير نماذج متقدمة تنافس النماذج الرائدة عالميًا.
الاستفادة من الموارد قبل فرض القيود الأمريكيةبدأت DeepSeek تدريب نماذجها قبل فرض الحكومة الأمريكية قيودًا على وصول الصين إلى شرائح الذكاء الاصطناعي الأمريكية. ونتيجة لذلك، تمكنت الشركة من تخزين كمية جيدة من وحدات معالجة الرسوميات الخاصة بـ NVIDIA قبل بدء تطبيق هذه القيود.
ولكن مع فرض هذه القيود، كان على DeepSeek العمل بموارد محدودة، مما دفعها إلى التركيز على الابتكار والتطوير بدلاً من الاعتماد على الأجهزة المتقدمة.
نموذج V3 والتنافس مع OpenAIاضطرت DeepSeek إلى البحث عن حلول بديلة لتطوير نماذجها، مما أدى إلى ابتكار نموذج V3، الذي أظهر قدرة تنافسية قوية مقارنة بنموذج o3 الجديد من OpenAI، لكنه يستهلك موارد أقل بكثير ويعمل بتكلفة تشغيلية أقل.
استراتيجية DeepSeek في تطوير الذكاء الاصطناعيتبنت DeepSeek استراتيجية فريدة تعتمد على تحسين النماذج الحالية بدلاً من إعادة بناء نماذج جديدة بنفس الطريقة التي تعتمدها الشركات الأمريكية. وقد مكنها هذا النهج من تحقيق كفاءة عالية في تطوير الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى موارد ضخمة.
إضافة إلى ذلك، ركزت الشركة على تنقية وتحسين النماذج بدلاً من مجرد زيادة قوة الحوسبة، مما جعلها قادرة على المنافسة في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي.
التدريب الذاتي كميزة تنافسيةتعتمد شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية على التدريب الذي يتطلب مشاركة بشرية، حيث تُستخدم مجموعات بيانات مصنفة يدويًا لتطوير النماذج. أما DeepSeek، فقد اعتمدت على طريقة تدريب الذكاء الاصطناعي الذاتي، وهو أسلوب يسمح بتطوير النماذج بمدخلات بشرية أقل، مما يجعل العملية أكثر قابلية للتطوير.
التحديات والمخاطررغم أن طريقة التدريب الذاتي تعد أكثر كفاءة وقابلية للتوسع، إلا أنها تواجه بعض التحديات، مثل:
إمكانية تضخيم الأخطاء، حيث إن النماذج قد تعتمد على بيانات غير دقيقة دون تدخل بشري لتصحيحها.
صعوبة التحقق من محاذاة الذكاء الاصطناعي، أي التأكد من أن النماذج تعكس القيم والتوجهات الصحيحة دون انحرافات غير مقصودة.
تأثير القيود الأمريكية على DeepSeekفرضت الولايات المتحدة قيودًا صارمة على تصدير رقائق الذكاء الاصطناعي إلى الصين، مما أثر بشكل كبير على الشركات الصينية. لكن DeepSeek تمكنت من مواجهة هذه التحديات عبر التركيز على تحسين نماذجها الحالية، مما جعلها قادرة على المنافسة حتى مع الموارد المحدودة.
مستقبل DeepSeek في عالم الذكاء الاصطناعيرغم العقبات التي تواجهها، أثبتت DeepSeek أنها منافس قوي لشركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية. ومع استمرارها في تحسين تقنياتها وتطوير نماذجها بطرق مبتكرة، قد تصبح واحدة من اللاعبين الرئيسيين في هذا المجال.
إذا استمرت الشركة في تقديم نماذج ذات كفاءة عالية وتكلفة تشغيلية منخفضة، فقد تتمكن من إعادة تشكيل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي، مما قد يغير موازين القوى في هذا القطاع المتنامي بسرعة.
أطفالهم لا يتحدثون العربية.. سوريون عائدون من تركيا يواجهون معضلة اللغة