يعد الذكاء الاصطناعي (AI) محركًا رئيسيًا للتحول الرقمي العالمي، وقد أصبح مؤخرًا حديث المدينة حيث يتسابق العالم بأكمله لتبني هذه التكنولوجيا الثورية بوتيرة غير مسبوقة. OpenAI ومع استمرار تطورات الذكاء الاصطناعي من عمالقة التكنولوجيا العالمية الأخرى في إغراق خلاصاتنا، نظرنا إلى مكانة العالم العربي في سباق الذكاء الاصطناعي اليوم.
الوضع الحالي
يزدهر الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في المنطقة منذ بعض الوقت، وقد أعلنت العديد من الحكومات عن استراتيجيات وطنية حول هذا الموضوع ويبدو أنها تستكشف إمكانات هذه التكنولوجيا. احتلت المملكة العربية السعودية مؤخرًا المرتبة الثانية عالميًا من حيث “الوعي بالذكاء الاصطناعي” في تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي الصادر عن جامعة ستانفورد بالولايات المتحدة الأمريكية، متفوقة فقط على الصين التي تصدرت القائمة. ويعكس هذا التصنيف مدى تقبل السكان السعوديين لأدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن تفاؤلهم العام تجاه هذه التكنولوجيا التحويلية.
ولكن في حين تعمل مكاتب العلاقات العامة الحكومية على تعزيز الروايات حول الذكاء الاصطناعي، ويبدو أن الجيل العربي الشاب قد تبنى أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة الشائعة مثل ChatGPT، كمنطقة لا نزال متخلفين كثيرًا في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي العربية المفيدة وفي التقدم العام للذكاء الاصطناعي. مجال الذكاء الاصطناعي العربي.
هناك عدة عوامل، تتراوح من التعقيد المتأصل في اللغة العربية إلى المشاركة الحكومية والتعليم، تساهم في هذا التأخير.
معالجة اللغة الطبيعية باللغتين الإنجليزية والعربية
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية. تهدف البرمجة اللغوية العصبية في جوهرها إلى سد الفجوة بين التواصل البشري والفهم الحسابي، وتلعب دورًا حاسمًا في تدريب روبوتات الدردشة مثل ChatGPT من خلال تعليمها كيفية معالجة وإنشاء استجابات نصية شبيهة بالبشر.
تتضمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عدة مراحل، بما في ذلك الترميز (تقسيم النص إلى كلمات أو جمل)، والتحليل (تحليل البنية النحوية)، والتحليل الدلالي (فهم معنى النص). تُستخدم تقنيات التعلم الآلي، مثل التعلم العميق والشبكات العصبية، لتدريب نماذج معالجة اللغة الطبيعية على أداء هذه المهام بكفاءة.
يمكن أن يختلف تعقيد مهام معالجة اللغة الطبيعية اعتمادًا على اللغة التي تتم معالجتها. على سبيل المثال، تمثل معالجة اللغة الطبيعية للغتين الإنجليزية والعربية تحديات مختلفة بسبب الخصائص المميزة لكل لغة.
اللغة الإنجليزية هي لغة تمت دراستها على نطاق واسع، ولديها قدر كبير من الموارد والأبحاث، مما ساعد على تطوير تقنيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للغة الإنجليزية بشكل كبير. تساهم البنية والقواعد البسيطة نسبيًا للغة الإنجليزية أيضًا في سهولة تطوير نماذج البرمجة اللغوية العصبية لهذه اللغة.
من ناحية أخرى، تعتبر اللغة العربية منذ فترة طويلة لغة صعبة لمهام معالجة اللغة الطبيعية، وذلك للأسباب التالية:
مورفولوجية غنية: الكلمات العربية يمكن أن يكون لها العديد من الأشكال والاختلافات، مما يجعل من الصعب على نماذج البرمجة اللغوية العصبية التعرف عليها ومعالجتها بدقة. الأسماء والأفعال والصفات العربية شديدة التصريف، مما يعني أن أشكالها تتغير حسب السياق، مثل الزمن والجنس والعدد. على سبيل المثال، إذا قمنا بتغيير الفاعل من “أنا” (أنا) إلى “نحن” (نحن)، فإن الفعل “أحب” (أحب) سيصبح أيضًا (نحب). يجب أن يكون نموذج البرمجة اللغوية العصبية قادرًا على التعرف على هذه التصريفات وفهم تأثيرها على معنى الجملة.
بناء الجملة المعقد: يمكن أن تكون بنية الجملة في اللغة العربية أكثر تعقيدًا منها في اللغة الإنجليزية، مما يسبب مشاكل في تحليل وفهم العلاقات بين الكلمات والعبارات. على عكس اللغة الإنجليزية، التي تتبع ترتيبًا ثابتًا نسبيًا بين الفاعل والفعل والمفعول به، تسمح اللغة العربية بترتيب كلمات أكثر مرونة، مثل الفعل والفاعل والمفعول به والفاعل والفعل. هذه المرونة يمكن أن تجعل من الصعب على نماذج البرمجة اللغوية العصبية تحليل وفهم العلاقات بين الكلمات في الجملة.
اختلافات اللهجة: اللغة العربية لديها العديد من اللهجات التي تختلف بشكل كبير عن اللغة العربية الفصحى الحديثة المستخدمة في الكتابة الرسمية. وهذا يجعل من الصعب على نماذج معالجة اللغة الطبيعية معالجة وإنشاء النص بهذه اللهجات، التي يتم التحدث بها على نطاق واسع (سواء ماديًا أو عبر الإنترنت) في العالم العربي.
الموارد المحدودة: بالمقارنة مع اللغة الإنجليزية، هناك عدد أقل من البيانات المشروحة والأبحاث المتاحة لمعالجة اللغة الطبيعية باللغة العربية، مما قد يعيق تطوير النماذج والتقنيات المتقدمة. وحتى أكوام النصوص العربية المتاحة للجمهور عبر الإنترنت تعتبر صعبة المعالجة وتبدو غير ذات أهمية مقارنة بتوفر النصوص الإنجليزية. بعد كل شيء، لا يوجد ما يقرب من نصف عدد الأشخاص الذين يتحدثون العربية مثل عدد الإنجليزية في العالم، وحتى أولئك الذين يتحدثون العربية منا اضطروا إلى اللجوء إلى بعض إصدارات اللغة الإنجليزية “انجليزي” خلال العشرة الأوائل سنوات على الويب للتغلب على تحديات التواصل عبر الإنترنت باللغة العربية في الأيام الأولى للإنترنت.
على الرغم من هذه التحديات، أدت التطورات الحديثة في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي إلى تحسينات كبيرة في معالجة اللغة العربية. ونتيجة لذلك، أصبحت روبوتات الدردشة مثل ChatGPT وحتى نماذج الذكاء الاصطناعي الأبسط مثل Google Translate قادرة بشكل متزايد على فهم وإنشاء نصوص متماسكة وذات صلة بالسياق باللغة العربية، مما يمهد الطريق لتطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا ويمكن الوصول إليها بشكل أكبر في العالم العربي.
دور الحكومات والمؤسسات
في حين يبدو أن جميع الحكومات في جميع أنحاء العالم تكافح من أجل اللحاق بركب الذكاء الاصطناعي المتطور باستمرار، فإن المشاركة الاستباقية للقطاع العام في هذا المجال تعد أمرًا أساسيًا لإنشاء نظام بيئي مزدهر للذكاء الاصطناعي يحفز النمو الاقتصادي ويحسن الخدمات العامة ويعزز القدرة التنافسية للمنطقة. على الساحة العالمية.
ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي في الاستراتيجيات الوطنية وإطلاق مبادرات مخصصة، يمكن للحكومات إثبات التزامها بتبني هذه التكنولوجيا التحويلية. ومن خلال الاستثمار في مراكز أبحاث الذكاء الاصطناعي وتعزيز التعاون مع المؤسسات الدولية، تستطيع الحكومات تشجيع المواهب المحلية وجذب الخبرات العالمية. علاوة على ذلك، فإن إنشاء أطر قانونية ومبادئ توجيهية أخلاقية قوية للذكاء الاصطناعي يضمن أن يكون تطويره مسؤولاً وشاملاً، ويعالج المخاوف الرئيسية مثل خصوصية البيانات وأمنها.
وعلى المستوى الإقليمي، اتخذت حكومتا الإمارات العربية المتحدة والسعودية الخطوات الأكثر أهمية، حيث قامت كل منهما بتعيين مكاتب حكومية نشطة لريادة ابتكار الذكاء الاصطناعي. تم تكليف مجلس الإمارات للذكاء الاصطناعي والبلوكشين، الذي تأسس في عام 2018، باقتراح سياسات لإنشاء نظام بيئي صديق للذكاء الاصطناعي، وتطوير الأبحاث في هذا القطاع وتعزيز التعاون بين القطاعين العام والخاص لتسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي، وفقًا لتوصيات المجلس. الموقع الرسمي. وبالمثل، أنشأت المملكة العربية السعودية الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA) في عام 2019 لتحديد استراتيجية وطنية للذكاء الاصطناعي وخدمة أهدافها العامة في إطار رؤية 2030. وكانت أكبر إنجازات هذه الكيانات حتى الآن هي تسهيل التمويل والفرص التعليمية في هذا المجال. الذكاء الاصطناعي.
التربية
كما هو الحال مع أي تكنولوجيا جديدة، يعد التعليم ضروريًا للنهوض بمجال الذكاء الاصطناعي. لقد قام مجلس الإمارات للذكاء الاصطناعي والبلوكشين بعمل رائع في التنظيم قائمة بجميع الجامعات المحلية والعالمية والتي تقدم درجات ودورات مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي، إلى جانب فرص المنح الدراسية المتاحة.
أما الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي فقد انطلقت مؤخراً أكاديمية سداياوالتي تقدم حتى الآن بعض البرامج التي تهدف إلى تحسين المهارات التقنية وزيادة الوعي العام في مجال الذكاء الاصطناعي.
تعد هذه الفرص التعليمية المحلية أمرًا أساسيًا لتكوين خبراء يمكنهم خدمة استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في المنطقة بالسياق والمهارات المناسبة. وعلى الرغم من أنه من الصعب على المعلمين مواكبة مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور، إلا أننا بحاجة إلى رؤية المزيد من الحكومات والمؤسسات الخاصة تعطي الأولوية للذكاء الاصطناعي في مستويات مختلفة من التعليم، من التعليم الابتدائي إلى التعليم العالي.
استثمار
يبدو أن هناك كل يوم عنوانًا جديدًا يعلن عن استثمار الملايين، إن لم يكن المليارات، في مجال الذكاء الاصطناعي. بعد كل شيء، التقارير الأخيرة ومن المتوقع أن يصل الإنفاق العالمي في قطاع الذكاء الاصطناعي إلى 151.4 مليار دولار في عام 2023.
وفي منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، تشير تقديرات مؤسسة البيانات الدولية (IDC) إلى أن الإنفاق على الذكاء الاصطناعي سيصل إلى 3 مليارات دولار في عام 2023، مشيرة إلى أنه على الرغم من أن هذا الرقم يمثل 1% فقط من الإنفاق العالمي، إلا أن منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا ستشهد أسرع نمو في الإنفاق خلال العام المقبل. 3 سنوات.
تأتي أكبر الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي في منطقتنا من الحكومات التي تتطلع إلى تنويع محافظها الاستثمارية والاستفادة من الاستثمارات لخدمة استراتيجياتها الوطنية في مجال الذكاء الاصطناعي. وفي سبتمبر الماضي، أطلق صندوق الاستثمارات العامة السعودي والشركة السعودية للذكاء الاصطناعي مشروعًا مشتركًا بقيمة 776 مليون دولار مع شركة SenseTime الصينية لتطوير النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في المملكة. وبالمثل، أطلقت أبو ظبي صندوقًا بقيمة 10 مليارات دولار للاستثمار في الشركات في مراحلها المبكرة في مختلف القطاعات التحويلية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، من خلال التعاون بين شركة الذكاء الاصطناعي في الإمارة المدعومة من العائلة المالكة. G42 وصندوق أبوظبي للنمو.
ومن غير المستغرب أن تستهدف معظم هذه الاستثمارات حاليًا الكيانات الأجنبية الأكثر رسوخًا في مجال الذكاء الاصطناعي، لكنها تظل حاسمة في جلب الخبرة والتقدم إلى المنطقة. وكما هو الحال في التعليم، نحتاج ببساطة إلى رؤية المزيد حتى نتمكن من اللحاق بالركب.
خاتمة
في الختام، فإن الاهتمام بالذكاء الاصطناعي وتطويره في العالم العربي يسير في الاتجاه الصحيح، على الرغم من إمكانية – بل وينبغي – تحسين الوتيرة. ونظرًا للطبيعة المتسارعة للتقدم في قطاع الذكاء الاصطناعي، فمن الضروري أن تتخذ الحكومات في منطقتنا نهجًا تعاونيًا، وتسخير قوتها الجماعية لتعزيز نظام بيئي موحد ومزدهر للذكاء الاصطناعي يدفع المنطقة نحو الريادة التكنولوجية والقدرة التنافسية العالمية.
إذا رأيت شيئًا غير عادي أو أردت المساهمة في هذه القصة، فراجع قسم الأخلاق والسياسة لدينا.
“Social media addict. Zombie fanatic. Travel fanatic. Music geek. Bacon expert.”