كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على ذاكرتنا؟ العلم يجيب!
تاريخ النشر: 12th, February 2025 GMT
في عصر التكنولوجيا، لم نعد بحاجة إلى حفظ أرقام الهواتف، أو تذكر الطرق، أو حتى البحث العميق عن المعلومات، فكل شيء متاح بضغطة زر.. ولكن هل هذا يعني أن ذاكرتنا تضعف؟..
يشتكي البعض من "فقدان الذاكرة الرقمي"، حيث أصبحنا نعتمد على هواتفنا ومحركات البحث بدلاً من عقولنا.
ومع ظهور الذكاء الاصطناعي، مثل شات جي بي تي، يتزايد القلق من أننا نصبح أقل قدرة على التفكير والتذكر.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يحجز مساحة واسعة في قطاع التعليم
تستعرض أحدث الدراسات العلمية تأثير التكنولوجيا على الذاكرة، وكيف يمكننا استخدام الإنترنت والذكاء الاصطناعي بذكاء من دون أن نفقد قدراتنا المعرفية. وفق مجلة "Nature".
الإنترنت.. والذاكرة
أطلقت شركة برمجيات مصطلح "فقدان الذاكرة الرقمي" لوصف نسيان المعلومات لأن أجهزتنا تحفظ المعلومات بدلاً منا. حيث يشتكي بعض الناس من أن الإنترنت يضعف ذاكرتهم.
وتؤكد دراسة في علم الذاكرة بجامعة هارفارد:أن "هناك الكثير من التحذيرات بشأن فقدان الذاكرة الرقمي، لكن الادعاءات بأن الانترنت يجعلنا أغبياء هي مبالغات"..فالذكاء الاصطناعي، مثل شات جي بي تي، يذهب إلى أبعد من مجرد البحث في جوجل..وتؤكد باحثة من جامعة ديوك: أن"هذه التكنولوجيا ليست مجرد محرك بحث، بل هي شيء جديد تماماً"..وقد تجعلنا الدردشة مع الذكاء الاصطناعي أكثر كسلًا معرفياً، وربما تزرع في أذهاننا ذكريات كاذبة.
اقرأ أيضاً.."أوبن إي آي" ترفض عرض استحواذ من ماسك
هل نعتمد على الإنترنت بدلاً عن ذاكرتنا؟
عالمة نفس أوضحت أن الأشخاص الذين يُطرح عليهم سؤال صعب يفكرون تلقائيًا في الإنترنت، كما لو كانوا مستعدين للبحث عنه. حتى أن بعضهم كان يتذكر اسم المجلد الذي حفظ فيه المعلومات أكثر من المعلومة نفسها.وفق مجلة "Nature".
لكن محاولات تكرار نتائج الدراسة لم تكن ناجحة دائمًا، مما جعل بعض الباحثين يشككون في قوة هذا التأثير. ومع ذلك، يعتقدون أن الأمر منطقياً، مشيرين إلى مفهوم "الذاكرة التفاعلية"حيث نوزع عبء التذكر على الآخرين، سواء كان ذلك شريكا في الحياة أو الإنترنت.
أظهرت دراسة أن الأشخاص الذين استخدموا GPS لتوجيههم كانوا أقل قدرة على تذكر الطرق مقارنة بمن قادوها من دون مساعدة. بل إن دراسة أخرى أظهرت أن الإفراط في استخدام GPS قد يؤدي إلى تدهور أسرع في الذاكرة المكانية.
ووجدت بعض الدراسات أن التقاط الصور قد يقلل من تذكر التفاصيل عن الأشياء التي تم تصويرها، لأننا نعتمد على الكاميرا بدلًا من أدمغتنا لتوثيق اللحظة.
هل نعتمد أكثر على الذكاء الاصطناعي بدلاً عن عقولنا؟
تشير دراسة إلى أن الأشخاص الذين يستخدمون جوجل للإجابة عن الأسئلة يشعرون بثقة زائدة في معرفتهم، وكأنهم يعرفون الإجابة بأنفسهم والآن، مع استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء ملخصات بحث جاهزة، قد يصبح هذا التأثير أقوى. ويمكننا استخدام التكنولوجيا بذكاء، لكي نعيد توزيع المعرفة بين عقولنا وأجهزتنا، ونتجنب تأثيراتها السلبية.
في النهاية، لا يمكن إنكار أن الإنترنت والذكاء الاصطناعي يعيدان تشكيل طريقة تعاملنا مع المعلومات. وأصبحنا نعتمد أكثر على التكنولوجيا لتذكر التفاصيل والبحث عن المعرفة، لكن هذا لا يعني بالضرورة أن ذاكرتنا تضعف، بل ربما تتكيف مع عصر جديد من التخزين الرقمي والتفكير الإبداعي.فالتوازن هو المفتاح في استخدام الذكاء الاصطناعي والإنترنت كأدوات تعزز قدراتنا المعرفية.
لمياء الصديق(أبوظبي)
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: الذاكرة والنسيان الذكاء الاصطناعي الذاكرة الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
مايكروسوفت.. نماذج صغيرة تنافس عمالقة الذكاء الاصطناعي
في سباق متسارع في مشهد الذكاء الاصطناعي، أعلنت مايكروسوفت عن مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تحت اسم Phi 4، والتي تتميز بحجمها الصغير وأدائها القوي، لتنافس نماذج أكبر وأكثر شهرة مثل o3-mini من OpenAI.وفق موقع "تك كرانش" التقني.
من خلال Phi 4، تضع مايكروسوفت نفسها في موقع المنافسة المباشرة مع عمالقة القطاع، مقدمة نماذج مفتوحة المصدر يمكنها التعامل مع مهام معقدة كحل المسائل الرياضية، البرمجة، وتحليل البيانات، وكل ذلك بكفاءة تضاهي نماذج أضخم وأكثر تعقيدًا.
اقرأ أيضاً.. مايكروسوفت".. قصة نجاح من الحوسبة إلى الذكاء الاصطناعي والسحابة
أكدت مايكروسوفت أنها اعتمدت في تطوير هذه النماذج الجديدة على أساليب تدريب عصرية وتقنيات متطورة مثل "التعلم المعزز" و"التقطير المعرفي"، لضمان الحصول على أداء قوي بالرغم من الحجم الصغير نسبيًا. وأوضحت الشركة أن هدفها الأساسي هو توفير ذكاء اصطناعي قوي حتى للأجهزة التي لا تتمتع بمواصفات تقنية عالية، ما يسمح باستخدامه في بيئات تحتاج إلى رد فعل سريع، مثل الأجهزة المحمولة وتطبيقات إنترنت الأشياء (IoT).
3 نماذج رئيسية:
Phi 4 reasoning plus وPhi 4 reasonin و Phi 4 mini reasonin ..جميع هذه النماذج مصنفة ضمن نماذج "الاستدلال" (Reasoning)، والتي تركز على التحقق الدقيق من صحة الحلول للمسائل المعقدة، وهو ما يجعلها مثالية لمهام تتعلق بالرياضيات، العلوم، والبرمجة.
أخبار ذات صلة
تم تدريب Phi 4 mini reasoning كمساعد تعليمي ذكي على مليون مسألة رياضية اصطناعية باستخدام نموذج R1 من شركة DeepSeek الصينية.. ويقدم أدوات تعليمية مثل التدريس التفاعلي على أجهزة خفيفة الوزن، ويتميز بأداء عالي رغم الحجم الصغير.
Phi 4 reasoning: النموذج الثاني في السلسلة يضم 14 مليار معلمة، وتم تدريبه على بيانات ويب عالية الجودة إلى جانب عروض مختارة من نموذج o3-mini. يقدم حلولاً في مسائل الرياضيات، البرمجة، والعلوم كما يتميز بأداء متفوق في المجالات التقنية المعقدة.
Phi 4 reasoning plus: نموذج يتميز بدقة تضاهي النماذج العملاقة هذا النموذج هو نسخة مطورة من Phi-4 الأصلي، مُهيأ ليحقق دقة أعلى في مهام محددة. يُقارب أداء نموذج R1 (رغم أن الأخير يحتوي على 671 مليار معلمة).في الاختبارات: تساوى تقريبًا مع o3-mini في اختبار OmniMath ويمتاز بقوة أداء هائلة مقابل حجم أصغر.
لماذا هذه النماذج مهمة؟
عائلة Phi تقدم لمطوري التطبيقات أدوات ذكاء اصطناعي قوية بحجم صغير، مناسبة لتطبيقات الحوسبة على الحافة (Edge AI) — أي التطبيقات التي تعمل على الأجهزة مباشرة من دون الحاجة لخوادم ضخمة.
تهدف مايكروسوفت، من خلال هذه النماذج إلى تمكين المطورين من بناء تطبيقات أسرع، وأخف، وأكثر ذكاءً.
مع إطلاق نماذج Phi 4 الجديدة، تثبت مايكروسوفت أنها ماضية بقوة نحو إعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي، ليس فقط من حيث الأداء، بل من خلال تقديم حلول عملية تناسب احتياجات المطورين والتطبيقات الحديثة.
وبينما يواصل الذكاء الاصطناعي التوليدي لعب دور أكبر في التعليم، البرمجة، والأعمال، فمن المتوقع أن تصبح نماذج مثل Phi 4 جزءًا أساسيًا من الأدوات المستخدمة لتطوير تطبيقات ذكية تعمل بكفاءة وسرعة على الأجهزة الطرفية. هذه الخطوة قد تفتح الباب أمام موجة جديدة من الابتكار.
ومع توافر هذه النماذج عبر منصة Hugging Face، فإن الطريق أصبح ممهدًا أمام مجتمع المطورين لاستكشاف إمكانياتها، وتوظيفها لبناء الجيل القادم من التطبيقات الذكية.
لمياء الصديق (أبوظبي)