معلومات الوزراء يستعرض مستقبل مراكز الفكر في عصر الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 13th, January 2025 GMT
أصدر مركز المعلومات ودعم اتخاذ القرار بمجلس الوزراء، تقريراً جديداً حول مستقبل مراكز الفكر في عصر الذكاء الاصطناعي، تناول من خلاله كيفية استفادة مراكز الفكر من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز أدائها ودورها في صنع السياسات العامة.
وأوضح المركز أن العالم يشهد تحولًا في آليات اتخاذ القرارات السياسية والاقتصادية، مشيرا إلى أن مراكز الفكر تلعب دورًا استراتيجيًّا في دعم متخذي القرار وتوجيههم نحو سياسات قائمة على أسس علمية ودقيقة، وعلى مدار العقود الماضية، كانت هذه المراكز ركيزة أساسية في صياغة الرؤى المستقبلية وتحليل القضايا الوطنية والدولية، ولكنها اليوم تواجه تحديات كبيرة تفرضها ثورة البيانات والتقنيات الرقمية، والتقدم المتسارع في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتأثيرها المتزايد في الحياة.
وأشار التقرير، إلى أن مراكز الفكر أصبحت مؤشرًا لتقدم الدول وتطويرها في مجال البحث العلمي، واتساع دائرة نشاطها في الكم والنوعية وتـعـددت إسهاماتها في مجالات متعددة، وتحظى اليوم المراكز البحثية باهتمام كبير، حيث حققت نجاحات عظيمة ومكانة مرموقة وصـارت محل ثقة بالنسبة لصانع القرار، فهي تساهم بدرجة كبيرة في صنع القرار وصنع السياسات العامة، ووصل عدد مراكز الفكر حول العالم في عام 2020 إلى نحو 11175 مركزاً متخصصاً في مجالات متنوعة، منهم 3389 مركزاً في آسيا، و2932 مركزاً في أوروبا، و2397 مركزاً في أمريكا الشمالية، وتعد الولايات المتحدة الأمريكية الأولى على العالم من حيث عدد مراكز الفكر على أراضيها بإجمالي 2203 مركز فكر حتى عام 2020، ثم الصين بإجمالي 1413 مركزاً، ثم الهند والمملكة المتحدة بإجمالي 612، و515 على التوالي.
ولفت إلى أن عدد مراكز الفكر في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا بلغ 599 مركزاً، وتُعد إيران أكثر دول المنطقة في مراكز الفكر تليها تركيا بإجمالي 53 مركزاً ثم مصر بإجمالي 47 مركز فكر.
وأشار التقرير إلى أنه على الرغم من الفرص الهائلة التي تتيحها تقنيات الذكاء الاصطناعي أمام مراكز الفكر، فإنها في الوقت ذاته تجعلها تواجه بعض التحديات الصعبة الذي يجب التعامل معها بجدية، ومن أبرز هذه التحديات: (التحديات المالية، والتحديات الإدارية، والتزييف العميق، وتحديات انتشار المعلومات المضللة وعدم تحري الدقة، والتحديات الأخلاقية، وتحديات دمج البيانات الضخمة في عملية صنع القرار).
وأوضح المركز أن للذكاء الاصطناعي دوراً مهماً في تعزيز العمل الأكاديمي، ومن أبرز المجالات الأساسية التي يدعم فيها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير الوظائف الأكاديمية والبحثية، هي، تطوير الأفكار وتصميم البحث، وتطوير المحتوى وتنظيمه بجانب مراجعة الأدبيات، وإدارة البيانات وتحليلها، والتحرير والمراجعة ودعم النشر، والتواصل والمشاركة والامتثال الأخلاقي.
كما أبرز التقرير أهم الفرص والأدوار الجديدة لمراكز الفكر في عصر الذكاء الاصطناعي وهي: دور الذكاء الاصطناعي في إجراء الأبحاث والدراسات، ودوره في جمع وتحليل البيانات الضخمة، التنبؤ والتحليل المستقبلي، دور الذكاء الاصطناعي في تدقيق البيانات، دور لوحات المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، الاستفادة من توفر البيانات في الوقت الفعلي Real-time data، استطلاعات الرأي العام في عصر الذكاء الاصطناعي، الاستشارات المتخصصة، تطور وسائل التواصل والتأثير.
وأوضح التقرير، أنه في عصر الذكاء الاصطناعي تحتاج مراكز الفكر إلى تبني استراتيجيات طموحة للمستقبل لتعزيز دورها المحوري في صياغة السياسات والتأثير في القرارات ويتطلب ذلك بناء شراكات قوية مع المؤسسات التقنية والأكاديمية، حيث عملت مراكز الفكر والبحث على تعزيز تعاونها في هذا الإطار من خلال التعاون مع بعضها البعض من جهة، ومع المؤسسات الأخرى ذات الصلة مثل مؤسسات صنع القرار ومطوري التكنولوجيا وغيرهم، من أجل تبادل الخبرات وتطوير الحلول والتطبيقات التي من الممكن توظيفها والاستفادة منها..
كما تعمل على دعم حوكمة الذكاء الاصطناعي، حيث أنه مع تطور الذكاء الاصطناعي واستخداماته، ستقوم مراكز الفكر بمساعدة الحكومات والمنظمات الدولية على صياغة الأطر القانونية التي تنظم استخدام الذكاء الاصطناعي عالميًّا، مع التركيز على الحوكمة الرشيدة وحماية الحقوق.
وستركز مراكز الفكر على تطوير سياسات وإرشادات حول حوكمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التحقق من الشفافية، المسؤولية، والعدالة في استخدام الذكاء الاصطناعي في المجالات المختلفة.
فضلا عن تعزيز قدرات البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، و التدريب المستمر للباحثين وصناع السياسات على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
وأشار التقرير في ختامه إلى أنه في ظل الثورة التكنولوجية التي يجلبها الذكاء الاصطناعي، تواجه مراكز الفكر تحديات وفرصًا غير مسبوقة، فهذه المؤسسات - التي كانت دائمًا جسرًا بين المعرفة والسياسات - أصبحت مطالبة بتبني الأدوات الجديدة لتعزيز قدرتها على التحليل والتنبؤ وصنع القرار، واستغلال تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل فاعل لن يعزز فقط من دقة وكفاءة الأبحاث، بل سيمكن مراكز الفكر أيضاً من مواكبة التغيرات السريعة في العالم.
ومع ذلك، يتطلب هذا التحول نهجًا استراتيجيًّا يعتمد على الشراكات، والتدريب المستمر، والالتزام بالأخلاقيات والشفافية. إذا استطاعت مراكز الفكر التعامل مع هذه التحديات بنجاح، فإنها ستظل داعمًا أساسيًّا في صياغة السياسات العامة ودعم صناع القرار في مواجهة تحديات المستقبل.
اقرأ أيضاًمعلومات الوزراء: حرائق كاليفورنيا تسبب خسائر 9 مليارات دولار لشركات الطاقة
معلومات الوزراء يطلق العدد الثامن من مجلة «آفاق صناعية» تحت عنوان «الصناعات الدوائية»
معلومات الوزراء: السلاسل اللوجستية بمثابة حجر الزاوية لضمان نمو اقتصادي مستدام
المصدر: الأسبوع
كلمات دلالية: معلومات الوزراء مركز المعلومات ودعم اتخاذ القرار بمجلس الوزراء أمريكا الشمالية التقنيات الرقمية تقنيات الذكاء الاصطناعي ثورة البيانات تقنیات الذکاء الاصطناعی فی عصر الذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی فی معلومات الوزراء مراکز الفکر فی صنع القرار إلى أن
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
الدفاع المدني بميسان يخمد حريقًا في أشجار وأعشاب في جبل بثرة