"المجلس الوطني" يناقش محاور المرحلة الثانية من الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 25th, December 2023 GMT
عقد المجلس الوطنى للذكاء الاصطناعى اجتماعا برئاسة الدكتور عمرو طلعت وزير الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات؛ تم خلاله استعراض الجهود المبذولة لإعداد المرحلة الثانية من الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعى على النحو الذى يتواكب مع التطورات المتسارعة فى مجال، وخاصة نماذج البيانات الكبيرة وتطبيقاتها المختلفة، وذلك في ضوء قرب انتهاء المرحلة الأولى من الاستراتيجية فى مايو 2024.
شارك فى الاجتماع أعضاء المجلس وعدد من الخبراء المعنيين فى المجالات الاقتصادية والتكنولوجية المختلفة.
وتهدف الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعى إلى استغلال تكنولوجيات الذكاء الاصطناعى لدعم تحقيق أهداف مصر للتنمية المستدامة، وتصل مدة المرحلة الثانية من الاستراتيجية إلى 3 سنوات. وتضمنت مجهودات إعدادها؛ دراسة مقارنة لتجربة تطوير الذكاء الاصطناعى فى 6 دول رائدة ومماثلة، وتحليل تطوير الذكاء الاصطناعى الوطنى فى ضوء الوضع التنفيذى للمرحلة الأولى من الاستراتيجية الوطنية، حيث تم تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعى لإيجاد حلول لعدد من التحديات التى تواجه المجتمع المصرى فى عدة مجالات حيوية مثل الكشف المبكر عن الأورام واعتلال الشبكية السكرى فى قطاع الرعاية الصحية، وفى دعم اتخاذ القرار فى التخطيط الحضرى والزراعى، بالإضافة الى معالجة اللغة العربية العامية المصرية.
وقد ساهمت هذه الجهود فى تقدم ترتيب مصر مؤخرا 7 مراكز فى المؤشر العالمى للذكاء الاصطناعى الصادر عن شركة تورتواز ميديا المتخصصة.
وخلال الاجتماع؛ أوضح الدكتور عمرو طلعت وزير الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات ورئيس المجلس الوطنى للذكاء الاصطناعى، أن المرحلة الثانية من الاستراتيجية تستهدف تحسين مؤشر الذكاء الاصطناعى الوطنى من خلال تنفيذ عدة مبادرات عبر 6 ركائز محورية هي الحوكمة، والنظام البيئى، والبنية المعلوماتية، والبيانات، والموارد البشرية، والتكنولوجيا؛ مشيرا إلى اعتماد المرحلة الثانية من الاستراتيجية لعدد من المبادرات ذات الأولوية ضمن هذه المحاور وهى تعزيز نطاق الاستثمار، ورفع مستوى الوعي العام بالذكاء الاصطناعى، وجذب الاستثمارات فى مجال مراكز البيانات، وتمكين إدارة مراحل دورة حياة البيانات المحلية، والاستمرار فى تنمية القدرات فى مجال الذكاء الاصطناعى، وبناء منصة تكنولوجية اعتمادا على تطوير تكنولوجيا نماذج البيانات الكبيرة.
وشهد الاجتماع؛ استعراض ما تتضمنه المرحلة الثانية من الاستراتيجية من جوانب بشأن حالات استخدام نماذج البيانات الكبيرة فى الخدمات الحكومية وقطاعات السياحة والصحة والزراعة والصناعة وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات بهدف زيادة الناتج المحلى الإجمالى اعتمادا على مساهمة نماذج البيانات الكبيرة وباقي تقنيات الذكاء الاصطناعي الواعدة.
كما استعرض المجلس التوجه المعنى بوضع قانون خاص للذكاء الاصطناعى؛ خاصة مقترح قانون المفوضية الأوروبية الذي يتبنى نموذج ثلاثي المستويات لمخاطر الذكاء الاصطناعى، ويحدد مخاطر الأنظمة من نواحي التأثير على الحقوق الأساسية والسلامة للمستخدم إلى أنظمة ذات مخاطر محظورة وأنظمة ذات مخاطر عالية وأنظمة ذات مخاطر منخفضة، وكذلك يحدد المتطلبات الواجب استيفائها لأنواع الأنظمة المختلفة.
وتطرق الاجتماع إلى الميثاق المصرى للذكاء الاصطناعى المسؤول الذي أطلقه المجلس الوطنى للذكاء الاصطناعي في أبريل الماضي.
جدير بالذكر أنه كان قد تم إنشاء المجلس الوطنى للذكاء الاصطناعى وفقا لقرار الدكتور مصطفى مدبولى رئيس مجلس الوزراء فى نوفمبر 2019 بهدف وضع وحوكمة الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي من خلال التنسيق بين الجهات ذات الصلة للخروج باستراتيجية موحدة تعكس أولويات الحكومة وكافة الجهات المعنية باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعى، كما يختص المجلس بالإشراف على تنفيذ هذه الاستراتيجية ومتابعتها وتحديثها بما يتماشى مع التطورات العالمية.
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: تقنيات الذكاء الإصطناعى الذکاء الاصطناعى للذکاء الاصطناعى
إقرأ أيضاً:
تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي ما لا تعرفه
أسس فريق من باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، Themis AI لقياس عدم اليقين في نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة فجوات المعرفة.
تُقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، إجاباتٍ تبدو معقولة لأي سؤال قد يطرح عليها. لكنها لا تكشف دائمًا عن ثغراتٍ في معارفها أو جوانبَ عدم اليقين فيها.
وقد تُسفر هذه المشكلة عن عواقب وخيمة مع تزايد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالاتٍ مثل تطوير الأدوية، وقيادة السيارات ذاتية القيادة.
والآن، تُساعد Themis AI في تحديد عدم اليقين في النماذج وتصحيح النتائج قبل أن تُسبب مشاكل أكبر. ويمكن لمنصة Capsa التابعة للشركة العمل مع أي نموذج تعلُّم آلي للكشف عن النتائج غير الموثوقة وتصحيحها في ثوانٍ. وتعمل المنصة عن طريق تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي لتمكينها من اكتشاف الأنماط في معالجة البيانات التي تُشير إلى الغموض أو عدم الاكتمال أو التحيز.
تقول دانييلا روس، المؤسس المشارك لشركة Themis AI والأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والتي تشغل أيضًا منصب مديرة مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "الفكرة هي أخذ نموذج، ودمجه في Capsa، وتحديد أوجه عدم اليقين وأنماط فشل النموذج، ثم تحسينه"، مضيفة "نحن متحمسون لتقديم حل يُحسّن النماذج ويضمن عملها بشكل صحيح".
أسست روس شركة Themis AI عام 2021 بالتعاون مع زميلي بحث سابقين في مختبرها. ومنذ ذلك الحين، ساعدوا شركات الاتصالات في تخطيط الشبكات وأتمتتها، وساعدوا شركات النفط والغاز على استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الصور الزلزالية، ونشروا أبحاثًا حول تطوير روبوتات دردشة أكثر موثوقية.
يقول ألكسندر أميني، أحد الرؤساء المشاركين "نريد تمكين الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الأكثر أهمية في كل قطاع". ويضيف "رأينا جميعًا أمثلة على هلوسة الذكاء الاصطناعي أو ارتكابه للأخطاء. ومع اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، قد تؤدي هذه الأخطاء إلى عواقب وخيمة. يُمكّن ثيميس أي ذكاء اصطناعي من التنبؤ بأخطائه قبل وقوعها".
مساعدة النماذج على معرفة ما تجهله
يبحث مختبر روس في عدم اليقين في النماذج منذ سنوات. في عام 2018، حصلت على تمويل لدراسة موثوقية حل قيادة ذاتية قائم على التعلم الآلي. تقول روس "هذا سياق بالغ الأهمية للسلامة، حيث يُعد فهم موثوقية النموذج أمرًا بالغ الأهمية".
في عمل منفصل، طوّر روس وأميني وزملاؤهما خوارزمية يمكنها اكتشاف التحيز العنصري والجنسي في أنظمة التعرف على الوجه، وإعادة وزن بيانات تدريب النموذج تلقائيًا، مما يُظهر أنها أزالت التحيز. عملت الخوارزمية من خلال تحديد الأجزاء غير المُمثلة من بيانات التدريب الأساسية، وتوليد عينات بيانات جديدة ومتشابهة لإعادة توازنها.
في عام 2021، أظهر المؤسسون المشاركون إمكانية استخدام نهج مماثل لمساعدة شركات الأدوية على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخصائص الأدوية المرشحة. وأسسوا شركة Themis AI في وقت لاحق من ذلك العام.
تؤكد روس "قد يوفر توجيه اكتشاف الأدوية الكثير من المال. كانت هذه هي حالة الاستخدام التي جعلتنا ندرك مدى قوة هذه الأداة".
تعمل Themis AI اليوم مع شركات في مجموعة متنوعة من الصناعات، والعديد من هذه الشركات تبني نماذج لغوية ضخمة. باستخدام Capsa، تتمكن هذه النماذج من تحديد مستوى عدم اليقين الخاص بها لكل ناتج.
يعتقد فريق "ثيميس" للذكاء الاصطناعي أن الشركة في وضع جيد لتحسين أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة باستمرار.