2025 عام حاسم في تاريخ جوجل تحت تهديدات التفكيك وصراع الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 30th, December 2024 GMT
مع اقتراب عام 2025، تستعد جوجل، إحدى وحدات شركة Alphabet، لدخول مرحلة مصيرية، وفقاً لما صرح به الرئيس التنفيذي لشركة Alphabet وجوجل، سوندار بيتشاي.
وتواجه الشركة ضغوطاً تنظيمية هائلة قد تؤدي إلى تفكيكها، حيث تسعى وزارة العدل الأمريكية إلى إجبار جوجل على فصل نظام التشغيل أندرويد، ومتصفح كروم، ومحرك البحث الخاص بها، حيث أشار بيتشاي إلى أن "الرهانات مرتفعة" للعام المقبل.
في أغسطس الماضي، حكم قاضٍ فدرالي بأن جوجل تحتكر سوق البحث، كما تواجه اتهامات من وزارة العدل الأمريكية بالسيطرة غير القانونية على سوق التكنولوجيا الإعلانية، بينما تواجه دعاوى مشابهة في المملكة المتحدة بتهمة خنق المنافسة.
إضافة إلى ذلك، تتصاعد المنافسة التقنية في مجال الذكاء الاصطناعي، جوجل استثمرت بشكل كبير في نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها "Gemini"، الذي أطلق مؤخراً كتطبيق على أجهزة iOS.
وبينما يظل محرك بحث جوجل هو المسيطر عالمياً، إلا أن الذكاء الاصطناعي يبدو مستقبل البحث. منافسون مثل ChatGPT من OpenAI وخدمة Perplexity الناشئة، التي تُقدر قيمتها بـ9 مليارات دولار، يقدمون خدمات بحث تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
Gemini رهان جوجل الأكبر في الذكاء الاصطناعيخلال اجتماع استراتيجي عُقد في مقر الشركة في كاليفورنيا يوم 18 ديسمبر، وصف بيتشاي تطوير تطبيق Gemini كأولوية قصوى للعام المقبل، معتبراً أنه يمكن أن يصبح أحد التطبيقات الناجحة التي تصل إلى 500 مليون مستخدم، حالياً، لدى جوجل 15 تطبيقاً يحقق هذا الرقم.
عرض بيتشاي خلال الاجتماع مخططاً يضع "Gemini 1.5" في المقدمة متفوقاً على منافسين مثل ChatGPT، وأكد أن "التاريخ يُظهر أنك لا تحتاج دائماً لأن تكون الأول، ولكن يجب أن تقدم منتجاً متميزاً."
الذكاء الاصطناعي: مستقبل المساعدات الرقميةتطبيق Gemini بدأ يحل محل Google Assistant للإجابة على استفسارات المستخدمين، بينما أضافت أبل مؤخراً تكامل ChatGPT مع Siri.
كما أشار بيتشاي إلى أن المنتجات ستشهد تطوراً هائلاً خلال العامين المقبلين، مما يجعل 2025 عاماً محورياً في سباق الذكاء الاصطناعي.
2024 سنة صعبة تمهد لعام أكثر تحدياًرغم الصعوبات التي واجهتها جوجل في 2024، فإن الشركة تستعد لتقديم تجربة جديدة تُظهر تطوراً في استخدامها للذكاء الاصطناعي لحل مشاكل المستخدمين.
أوضح بيتشاي أن الشركة تحتاج إلى التركيز على تسخير الذكاء الاصطناعي كأداة رئيسية في تطوير منتجاتها وخدماتها.
فيما سيكون العام المقبل اختباراً حقيقياً لجوجل، ليس فقط للحفاظ على مكانتها، بل لتحديد شكل مستقبلها وسط التحديات غير المسبوقة.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: جوجل عام 2025 المزيد الذکاء الاصطناعی
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