كورسيرا: 585% زيادة في معدلات التسجيل ببرامج الذكاء الاصطناعي التوليدي بمصر
تاريخ النشر: 24th, June 2024 GMT
أطلقت كورسيرا، إحدى أكبر منصات التعليم عبر الإنترنت في العالم، النسخة السادسة من "تقرير المهارات العالمية"، والذي أبرز الزيادة الملحوظة في أعداد المتعلمين المصريين الذين يركزون على اكتساب المهارات الرقمية الرئيسية لتعزيز فرصهم المهنية.
واستناداً إلى البيانات والمعلومات المستقاة من أكثر من 148 مليون متعلم، و7000 مؤسسة، ومحتوى من 325 من الجامعات والمؤسسات الرائدة في العالم، يكشف التقرير عن زيادة سنوية بنسبة 21% في عدد المتعلمين المصريين الجدد الذين انضموا إلى منصة "كورسيرا" في الربع الأول من عام 2024، مما يؤكد على الاهتمام المتزايد بالتعلم عبر الإنترنت في مصر.
يعكس تركيز الدولة المصرية على المجالات الناشئة المتعلقة بالتكنولوجيا، مثل الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات، التطور في المشهد التعليمي في الدولة لخلق قوى عاملة مؤهلة واحترافية في المجالات التكنولوجية المختلفة.
وأكد "تقرير المهارات العالمية 2024" على بروز معرفة الذكاء الاصطناعي كأهمية عالمية متزايدة، مع إعطاء الدول الأولوية للاستثمارات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي كمحرك رئيسي لتسريع نمو قاعدة المواهب المعنية بالذكاء الاصطناعي وإعداد الاقتصادات لمواكبته والتعامل معه. وأظهرت بيانات التقرير أن منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا شهدت زيادة سنوية بنسبة 861% في معدلات التسجيل في دورات وبرامج الذكاء الاصطناعي التوليدي على منصة "كورسيرا"، في حين شهدت مصر زيادة سنوية ملحوظة بنسبة 585%.
وفي ظل حرص مصر على التفاعل مع معطيات العصر الرقمي، تتماشى هذه الزيادة مع المرحلة الثانية من الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي في الدولة، والتي تهدف إلى تعزيز الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي، ورفع الوعي العام، وتطوير البنية التحتية للبيانات، والقدرات التكنولوجية المختلفة. وفي ضوء تعرض ثلثي الوظائف على مستوى العالم للأتمتة، يعمل المتعلمون في مصر على تعزيز مهاراتهم الأساسية في الذكاء الاصطناعي من خلال الالتحاق بدورات تدريبية، مثل "مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي" من "جوجل"، و"هندسة الأوامر لـ شات جي بي تي" من جامعة فاندربيلت، و"الذكاء الاصطناعي التوليدي مع نماذج اللغات الكبيرة" من DeepLearning.AI.
وبالإضافة إلى ذلك، يسلط "تقرير المهارات العالمية 2024" الضوء على زيادة شعبية التعلم عبر الأجهزة المحمولة بين المصريين، حيث يصل 64% منهم إلى الدورات التعليمية من خلال الهواتف الذكية أو الأجهزة اللوحية. كما أظهر التقرير أن المتعلمون في مصر عادةً ما تكون أعمارهم أصغر من المتوسط العالمي، حيث يبلغ متوسط عمر المتعلمين في مصر 29 عاماً، مقارنةً بـ 33 عاماً عالمياً. ويركز هذا الجيل المتمرس في التعامل مع التكنولوجيا على مهارات مثل الإعلانات، والتعلم العميق، والتدقيق، ليكونوا مستعدين لمهن المستقبل مثل مهندس تعلم الآلة، ومدير العمليات، وتاجر الأوراق المالية والسلع.
وأكد قيس الزريبي، المدير العام لشركة "كورسيرا" في منطقة الشرق الأوسط وأفريقيا، أن استمرار دولة مصر في الاستثمار في بنيتها التحتية الرقمية وإطلاق العديد من المبادرات التعليمية، يؤهلها لاحتلال مكانة متقدمة في الاقتصاد العالمي المتطور. مضيفاً: "يوفر ’تقرير المهارات العالمية 2024‘ مؤشراً واضحاً للدور الحاسم للتعلم المستمر وتنمية المهارات في دفع عجلة النمو الاقتصادي والقدرة التنافسية. ومن خلال تبني التعلم عبر الإنترنت وتحديد أولويات المهارات الرقمية الرئيسية، تمهد مصر الطريق لمستقبل مزدهر ومتقدم".
ويصنف "تقرير المهارات العالمية 2024" مصر في المركز السادس في المنطقة من حيث إتقان المهارات في مجالات الأعمال (34%) والتكنولوجيا (39%) وعلم البيانات (40%). وحدد التقرير أيضاً أهم المهارات للمتعلمين المصريين، بما في ذلك سرد القصص، والإعلان، وتنمية المهارات القيادية، ووسائل التواصل الاجتماعي، مما يشير إلى التركيز الواسع على اكتساب المهارات التقنية والشخصية.
وأشار التقرير إلى ارتفاع معدلات التسجيل في الشهادات الاحترافية في مصر بنسبة 34%، مع وجود إقبال كبير على مجالات مثل تحليل البيانات، والتسويق الإلكتروني عبر منصات التواصل الاجتماعي، وتطوير واجهات الويب. وبما أن الشهادات الجامعية لا تزال معيار التوظيف الأكثر اعترافاً في مصر، فإن دمج المهارات المطلوبة والمرتبطة بالوظائف ضمن مناهج التعليم العالي يمكن أن يسهم في سد الفجوة بين مخرجات التعليم الأكاديمي ومتطلبات سوق العمل.
ولغاية الربع الأول من عام 2024، يوجد في مصر أكثر من 2.9 مليون متعلم على منصة "كورسيرا"، ومن بين هؤلاء المتعلمين، 35% من النساء، بما في ذلك 22% في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. ومع النمو الكبير في معدلات التسجيل، يستثمر المصريون بشكل متزايد في تعليمهم استعداداً لشغل الوظائف الرقمية الأكثر طلباً، لا سيما في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، وعلم البيانات، وغيرها من المجالات الأخرى.
المصدر: بوابة الوفد
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.
السيسي ورئيس المجلس الأوروبي يؤكدان وحدة وسلامة واستقرار لبنان وليبيا والسودان والصومال