الذكاء الاصطناعي في دعم أهداف التنمية المستدامة (3- 4)
تاريخ النشر: 13th, October 2024 GMT
عبيدلي العبيدلي **
ب. القضايا الزراعية
1- التعلم الآلي: يساعد التعلم الآلي في التنبؤ بغلة المحاصيل واكتشاف أمراض النبات وتحديد تفشي الآفات من خلال تحليل البيانات من الطائرات بدون طيار وصور الأقمار الصناعية. تمكن هذه المعلومات المزارعين من استخدام الكمية الدقيقة من المياه والأسمدة والمبيدات الحشرية اللازمة، مما يزيد بشكل كبير من الكفاءة ويقلل من التأثير البيئي.
2- رؤية الكمبيوتر: تستخدم أنظمة رؤية الكمبيوتر للكشف الآلي عن الأعشاب الضارة وحصاد الروبوتات. تتعرف هذه الأنظمة على أنواع النباتات والأعشاب الضارة، مما يسمح بمكافحة الحشائش المستهدفة والحصاد الآلي، وبالتالي توفير الوقت وتقليل تكاليف العمالة.
3- معالجة اللغة الطبيعية: تعالج البرمجة اللغوية العصبية التقارير الزراعية والتنبؤات الجوية والأوراق البحثية لتزويد المزارعين برؤى قابلة للتنفيذ. يمكن لهذه الأنظمة تقديم المشورة بشأن أفضل استراتيجيات الزراعة أو تنبيه المزارعين بشأن الظروف الجوية القادمة، مما يعزز عملية صنع القرار.
ج. التربية والتعليم
1- التعلم الآلي: تستخدم منصات التعلم التكيفي التعلم الآلي لتحليل أداء الطلاب وعاداتهم، ثم تخصيص المحتوى التعليمي ليتناسب مع وتيرة التعلم وأسلوبهم. يساعد هذا النهج المخصص في تحديد نقاط القوة والضعف لدى الطلاب، مما يسمح للمعلمين بمعالجتها بفعالية.
2- معالجة اللغة الطبيعية: يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتطوير أنظمة التدريس الذكية التي تتفاعل مع الطلاب في اللغة الطبيعية. توفر هذه الأنظمة ملاحظات ودعم فوريين، مما يجعل التعلم أكثر تفاعلية ويمكن الوصول إليه.
3- رؤية الكمبيوتر: في الفصول الدراسية الافتراضية، تراقب رؤية الكمبيوتر مشاركة الطلاب ومشاركتهم من خلال تحليل تعابير الوجه ولغة الجسد. يساعد هذا المعلمين على تعديل أساليب التدريس الخاصة بهم في الوقت الفعلي للحفاظ على اهتمام الطلاب ومشاركتهم.
د. التخفيف من آثار تغير المناخ
1- التعلم الآلي: تعد نماذج التعلم الآلي ضرورية لنمذجة المناخ والتنبؤ به. يقومون بتحليل كميات هائلة من البيانات البيئية للتنبؤ بأنماط الطقس وتغيرات درجات الحرارة وتأثير الظواهر الجوية المتطرفة، مما يساعد في تحسين التخطيط واستراتيجيات التخفيف.
2- معالجة اللغة الطبيعية: تقوم أدوات البرمجة اللغوية العصبية بتحليل التقارير العلمية والمقالات الإخبارية ووسائل التواصل الاجتماعي لقياس المشاعر العامة بشأن قضايا المناخ ونشر المعلومات المهمة أثناء الكوارث. وهذا يعزز التواصل والوعي العام، وهو أمر حيوي في إدارة أزمات المناخ.
3- رؤية الحاسوب: تراقب هذه التقنية التغيرات البيئية، مثل إزالة الغابات، وتراجع الأنهار الجليدية، والتغيرات في مستوى سطح البحر، من خلال صور الأقمار الصناعية. تساعد البيانات المقدمة في تقييم فعالية السياسات البيئية وتخطيط جهود الحفظ.
4- تساعد التقنيات الذكاء الاصطناعي الصناعات على تعزيز كفاءاتها التشغيلية.
أصبح الذكاء الاصطناعي أداة محورية في صنع السياسات الحديثة نظرا لقدرته على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة. هذه القدرة ضرورية لتطوير النماذج التنبؤية، وتحسين تخصيص الموارد، وتعزيز أنظمة المراقبة والتقييم، ودعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفعالية.
تعزيز عملية صنع القرار باستخدام النماذج التنبؤية
أصبح الذكاء الاصطناعي أداة محورية في صنع السياسات الحديثة نظرا لقدرته على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة. هذه القدرة ضرورية لتطوير النماذج التنبؤية، وتحسين تخصيص الموارد، وتعزيز أنظمة المراقبة والتقييم، ودعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفعالية.
يمكن الذكاء الاصطناعي دمج مجموعات بيانات متنوعة - من المؤشرات الاقتصادية والإحصاءات الصحية إلى البيانات البيئية واتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي - لبناء نماذج تنبؤية شاملة. تتنبأ هذه النماذج بالاتجاهات المستقبلية والنتائج المحتملة، مما يسمح لصانعي السياسات بتقييم الآثار المترتبة على الاستراتيجيات والقرارات المختلفة قبل تنفيذها. على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي محاكاة التأثير الاقتصادي للتغيرات الضريبية، أو التنبؤ بأنماط حركة المرور في ظل الخطط الحضرية الجديدة، أو التنبؤ بنتائج الصحة العامة الناتجة عن التحولات في السياسات. وتساعد هذه التبصر صناع السياسات على تجنب العواقب غير المقصودة وتكييف نهجهم لتحقيق النتائج المرجوة بشكل أكثر فعالية. فيما يلي نظرة فاحصة على كيفية مساهمة الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات:
أ. التخصيص الأمثل للموارد
وكثيرا ما تشكل الميزانيات المحدودة والاحتياجات المتنافسة تحديا لتخصيص الموارد. يساعد الذكاء الاصطناعي في مواجهة هذه التحديات من خلال تحديد أكثر الطرق كفاءة وتأثيرا لتوزيع الموارد. من خلال خوارزميات التحسين، يمكن الذكاء الاصطناعي اقتراح أفضل نشر للموارد الطبية المحدودة أثناء الوباء، وتخصيص الأموال التعليمية لتحقيق أقصى قدر من نتائج الطلاب أو إدارة المرافق لتلبية متطلبات الطاقة دون إهدار. وهذا يزيد من تأثير الموارد المتاحة ويزيد من الفعالية الشاملة للبرامج والتدخلات الحكومية.
ب. تحسين الرصد والتقييم
ويمكن أن تكون عمليات الرصد والتقييم التقليدية كثيفة الاستخدام للموارد وبطيئة، وكثيرا ما تعتمد على التقارير الدورية والتحليلات الاستعادية. الذكاء الاصطناعي يغير هذه الديناميكية من خلال تمكين المراقبة في الوقت الفعلي والتقييم المستمر للسياسات والبرامج. من خلال التحليل المستمر لتدفقات البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء والمنصات الاجتماعية والمصادر الرقمية الأخرى، يمكن أن توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي رؤى فورية حول فعالية تدابير السياسة. على سبيل المثال، يمكن الذكاء الاصطناعي تتبع البيانات في الوقت الفعلي حول جودة الهواء لتقييم فعالية اللوائح البيئية أو تحليل بيانات تدفق حركة المرور لتقييم تأثير سياسات النقل الجديدة.
** خبير إعلامي
رابط مختصرالمصدر: جريدة الرؤية العمانية
إقرأ أيضاً:
لطافتك تكلف الذكاء الاصطناعي الملايين!
في زمن تتسارع فيه علاقتنا بالتكنولوجيا، يبدو أن كلمات بسيطة مثل "من فضلك" و"شكرًا" قد تحمل ثمنًا غير متوقع. فقد أثار أحد مستخدمي منصة X سؤالًا طريفًا لكنه عميق الدلالة، قال فيه:
كم أنفقت OpenAI على الكهرباء لأن الناس يقولون "من فضلك" و"شكرًا" لنماذج الذكاء الاصطناعي؟
وجاء الرد سريعًا من سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، مازحًا وبكل ثقة: "تلك الملايين كانت مُنفقة في مكانها الصحيح.. من يدري ما ستجلبه اللباقة!".
لكن خلف هذا التعليق، انطلقت تساؤلات جدّية: هل نُهدر الطاقة والموارد حين نخاطب الذكاء الاصطناعي بأدب؟ أم أن للّباقة مع الآلات قيمة تتجاوز الكلفة؟.
المجاملة ليست مجرد تكلفة… بل أسلوب تعامل
تشير تقديرات الخبراء إلى أن كل تفاعل مع روبوت دردشة يكلف الشركة مالًا وطاقة، وكل كلمة إضافية تُرسل كجزء من الطلب تستهلك المزيد من الموارد.
قال البروفيسور نيل جونسون من جامعة جورج واشنطن:"كل طلب موجه إلى روبوت مثل ChatGPT يتطلب حركة إلكترونات، وهذه الحركة تحتاج طاقة. والسؤال هو: من يدفع هذه الفاتورة؟".
ويشبّه جونسون الكلمات الإضافية بورق التغليف المستخدم لتغليف عطر، إذ تحتاج النماذج اللغوية إلى "اختراق" هذا التغليف للوصول إلى مضمون الطلب، مما يشكل عبئًا إضافيًا.
اقرأ أيضاً.. أول طالب ذكاء اصطناعي في مقاعد الدراسة الجامعية
لكن رغم هذا، يرى كثيرون أن اللطافة مع الذكاء الاصطناعي ليست فقط عادة بشرية أو مظهرًا من مظاهر "إضفاء الطابع الإنساني" على الآلة، بل إن لها تأثيرًا مباشرًا على جودة التفاعل.
وأوضح كيرتيس بيفرز، مدير في فريق تصميم Microsoft Copilot، أن استخدام اللغة المهذبة يضبط نبرة الرد من قبل النموذج، فعندما يلتقط الذكاء الاصطناعي إشارات اللباقة، يكون أكثر ميلًا للرد بنفس الأسلوب.
هل المجاملة ضرورة ثقافية؟
حتى وإن لم تكن الآلة "تشعر"، فإن طريقة تعامل البشر معها قد تُشكّل انعكاسًا لطريقة تعاملهم مع بعضهم البعض لاحقًا.
وأشارت شيري توركل، أستاذة في معهد MIT، أن الذكاء الاصطناعي ليس "واعيًا" فعلًا، لكنه لا يزال "حيًا" ليبرّر إظهار المجاملة له.
وتشير إلى تجربة "تماغوتشي" في التسعينيات، حيث أصيب الأطفال بالحزن الحقيقي عند "وفاة" حيواناتهم الرقمية، مما يُظهر كيف يمكن للعلاقات بين البشر والكائنات غير الحية أن تؤثر نفسيًا.
اقرأ أيضاً.. حين يرى الذكاء الاصطناعي ما لا يراه الطبيب.. قفزة في تشخيص قصر النظر
اللباقة بدافع الخوف
أجريت دراسة في ديسمبر 2024 من قبل شركة Future أظهرت أن نسبة كبيرة من المستخدمين يتعاملون بلباقة مع الذكاء الاصطناعي:
67% من المستخدمين في الولايات المتحدة يستخدمون عبارات مجاملة،و71% من المستخدمين في المملكة المتحدة يفعلون الشيء ذاته.
لكن المفارقة أن 12% من المستخدمين يتحلون باللباقة بدافع الخوف من "العواقب المستقبلية" لسوء التعامل مع التكنولوجيا.
المجاملة... تكلفة مستحقة؟
بين التكاليف الكهربائية والبيئية، وبين الأبعاد الثقافية والإنسانية، يبدو أن المجاملة في التفاعل مع الذكاء الاصطناعي ليست مجرد تصرف عابر. بل إنها تحمل وزنًا أخلاقيًا وسلوكيًا، وقد تشكّل مستقبل العلاقة بين الإنسان والآلة.
إسلام العبادي(أبوظبي)
ثمانية وكلاء للنائب العام يتلقون تدريبًا متقدمًا ضمن اتفاق تعاون دولي مع فرنسا