خبير تحول رقمي: بطارية الليثيوم بريئة من انفجارات «البيجر» في لبنان
تاريخ النشر: 19th, September 2024 GMT
قال ربيع بعلبكي خبير الحوكمة والتحول الرقمي إنَّ الذكاء الاصطناعي ليس لديه القدرة على الكشف على الهجمات السيبرانية والتصدي لها، مشيرًا إلى أنَّ هناك عملية يطلق عليها «داتا فيجن» وتعني تحليل البيانات والتوقع بالنتائج قبل حدوث جريمة معينة.
وأضاف «بعلبكي» خلال مداخلة هاتفية عبر قناة «القاهرة الإخبارية»، أنَّ الذكاء الاصطناعي يمكن التنبؤ بعلاقة بين شخص وأي مؤسسة من خلال حركة الطيران وأي فنادق تمّ الحجز بها وبأي مطعم، فضلًا عن أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تقديم تقريرًا كاملًا.
وأوضح أنَّ الذكاء الاصطناعي يستمد معلوماته من أكثر من مصدر من خلال تحديد الموقع من خلال الأقمار الصناعية ومن خلال التحركات ومن كاميرات المراقبة الموجودة وهذا ما يعني به «داتا فيجن» أو التوقع بالمعلومات قبل الحادثة.
بطارية الليثيوم لا يمكن أن تتسبب في انفجار أجهزة البيجروتابع: «ما حدث بجنوب لبنان يتكون من عدة مراحل منها، المرحلة الأولى الذكاء الاصطناعي ووصول للمعلومات بشأن شراء أجهزة البيجر، والمرحلة الثانية أتت بتبديل البطاريات أثناء صناعة الأجهزة بتفخيخها عبر متفجرات قليلة الحجم وشديدة التفجير، فضلا عن أن بطارية الليثيوم لا يمكن أن تتسبب في انفجار أجهزة البيجر».
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي أجهزة البيجر القاهرة الإخبارية بطارية الليثيوم الذکاء الاصطناعی من خلال
إقرأ أيضاً:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يكون طوق النجاة للمحتاجين؟
نشرت مجلة نيتشر العلمية تقريراً حديثاً يستعرض كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة فعالة في مكافحة الفقر حول العالم، وذلك من خلال تحليل البيانات وتحديد المستحقين للمساعدات بطرق أكثر دقة وسرعة من الأساليب التقليدية.
في أواخر عام 2020، خلال جائحة كوفيد-19، تلقى عشرات الآلاف من القرويين الفقراء في توغو مساعدات مالية مباشرة عبر هواتفهم المحمولة، بفضل نظام ذكاء اصطناعي مبتكر. تم تحويل حوالي 10 دولارات كل أسبوعين إلى حساباتهم الرقمية، وهي مبالغ قد تبدو صغيرة، لكنها ساعدت العديد منهم على تلبية احتياجاتهم الأساسية وتجنب الجوع.
اقرأ أيضاً.. هل يشيخ الذكاء الاصطناعي كالبشر؟ خفايا التقادم الرقمي
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في تحديد الفقراء؟
اعتمدت حكومة توغو، بالتعاون مع علماء من جامعة كاليفورنيا في بيركلي ومنظمة GiveDirectly غير الربحية، على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية وبيانات شبكات الهواتف المحمولة لتقدير مستوى الدخل والفقر في مناطق مختلفة. وبدلاً من استخدام المسوحات الميدانية التقليدية التي تستغرق وقتاً طويلاً وتحتاج إلى موارد ضخمة، استطاع النظام الجديد تحديد الأشخاص الأكثر حاجة بسرعة ودقة أكبر.
وفقاً للمجلة، فإن هذا النهج ساعد في التغلب على تحديات مثل عدم توفر بيانات دقيقة عن الفقراء، وهي مشكلة تواجه الحكومات والمنظمات الإنسانية عند توزيع المساعدات.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الطرق التقليدية؟
حالياً، يعيش نحو 700 مليون شخص حول العالم في فقر مدقع، حيث يحصلون على أقل من 2.15 دولار يومياً وفقاً للبنك الدولي. ومع ذلك، يواجه قياس الفقر وتوزيع المساعدات مشكلات عديدة، منها التكاليف العالية لجمع البيانات وعدم شمول بعض الفئات مثل المشردين أو الأشخاص الذين لا يملكون هواتف محمولة.
يقول الباحث جوشوا بلومنستوك، المتخصص في علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التغلب على هذه المشكلات عبر تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعل عملية تحديد المستفيدين من المساعدات أكثر كفاءة.
من جهة أخرى، يُحذر خبراء مثل أولا هال، الباحث في جامعة لوند في السويد، من أن الذكاء الاصطناعي ليس مثالياً، فقد تعاني بعض النماذج من التحيز أو عدم الدقة، مما قد يؤدي إلى استبعاد بعض الأشخاص المستحقين للمساعدة.
كيف تطور قياس الفقر عبر الزمن؟
تاريخياً، حاول الباحثون تطوير معايير لقياس الفقر منذ أواخر القرن التاسع عشر. على سبيل المثال، في عام 1901، أجرى عالم الاجتماع البريطاني سيبوم راونتري دراسة ميدانية حول الفقر في مدينة يورك بالمملكة المتحدة، حيث تم تحديد الفقر بناءً على قدرة الأسر على تلبية الحد الأدنى من الاحتياجات الغذائية.
لاحقاً، في عام 1964، اعتمدت الولايات المتحدة مقياس الفقر الرسمي الذي حدد الحد الأدنى من الدخل اللازم لتغطية الطعام والمسكن والنفقات الأساسية، وهو ما تبنته أيضاً دول مثل الهند.
لكن هذه المقاييس لم تعكس الواقع المعقد للفقر، حيث إن امتلاك دخل معين لا يعني بالضرورة القدرة على تأمين الصحة، التعليم، أو المياه النظيفة. ولهذا السبب، طورت الباحثة سابينا ألكاير بالتعاون مع جيمس فوستر ما يُعرف بمؤشر الفقر متعدد الأبعاد MPI عام 2008، والذي يقيس الفقر بناءً على عشرة عوامل مختلفة، مثل التغذية، التعليم، وسهولة الوصول إلى مياه الشرب.
اقرأ أيضاً.. عندما تتحدث الأرض.. هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل؟
هل الذكاء الاصطناعي هو الحل؟
مع التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأ الباحثون في استخدام صور الأقمار الصناعية وتحليل البيانات الرقمية لتحديد الفقر بشكل أكثر دقة. على سبيل المثال، أظهرت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد عام 2016 أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بمعدلات الفقر بدقة مماثلة للمسوحات الميدانية التقليدية، ولكن بتكلفة أقل وبسرعة أكبر.
تتوسع هذه التجارب حالياً، حيث يتم تحليل بيانات الهاتف المحمول، حركة المرور، والإضاءة الليلية لتحديد المناطق الأكثر فقراً، ما يسمح للحكومات والمنظمات الإنسانية بتوجيه المساعدات بشكل أكثر كفاءة.
هل نحن مستعدون للاعتماد على الذكاء الاصطناعي بالكامل؟
رغم الإمكانات الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر، إلا أن هناك تحديات يجب معالجتها، مثل ضمان العدالة في توزيع المساعدات، حماية البيانات الشخصية، وتجنب التحيزات الخوارزمية التي قد تؤثر على دقة التحديد.
في نهاية التقرير، تشير مجلة نيتشر إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر لا يزال في مراحله الأولى، لكن التجارب مثل مشروع توغو تثبت أنه يمكن أن يكون أداة قوية وفعالة إذا تم استخدامه بطريقة مدروسة ومنصفة.
إسلام العبادي(أبوظبي)
جنبلاط: سأزور دمشق مجدداً وطلبت موعداً للقاء الشرع