Manus AI يثير الضجة في عالم الذكاء الاصطناعي.. هل يهدد عرش ChatGPT؟
تاريخ النشر: 27th, April 2025 GMT
مع مطلع عام 2025، لمع نجم نموذج الذكاء الاصطناعي Manus AI كأحد أبرز اللاعبين الرئيسيين في مجال الذكاء الاصطناعي، بعدما أحدث نقلة نوعية في سوق النماذج اللغوية الكبري LLMs داخل الصين، حيث تفوق بقدراته المتقدمة على روبوتات الدردشة التقليدية مثل ChatGPT، مقدما أداء أكثر فاعلية وتطبيقات عملية واسعة تتجاوز حدود المحادثات النصية.
لفت نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني Manus AI الأنظار محليا ودوليا بعد عرضه لقدرات تشمل تصميم المواقع وتحليل البيانات المالية وتقديم نصائح عقارية بالإضافة إلى تخطيط دقيق للرحلات عبر موقعه الالكتروني على الإنترنت.
ويعد Manus AI هو وكيل ذكاء اصطناعي عام، تم تطويره بواسطة شركة Monica، يهدف إلى تحويل الأفكار إلى أفعال من خلال التخطيط والتنفيذ الذاتي للمهام.
يتميز Manus AI بقدرته على استخدام أدوات متعددة مثل البرمجة، تصفح الإنترنت، وتحليل البيانات، مما يجعله أكثر تقدما من روبوتات الدردشة التقليدية التي تقتصر على تقديم النصائح فقط.
القدرات الرئيسية لـ Manus AI- التخطيط والتنفيذ الذاتي: يستطيع Manus تحليل المهام المعقدة وتفكيكها إلى خطوات قابلة للتنفيذ، ثم تنفيذها بشكل مستقل.
- استخدام أدوات متعددة: يدمج Manus بين البرمجة، تصفح الإنترنت، وتحليل البيانات، مما يسمح له بأداء مهام متنوعة مثل تطوير البرمجيات، إعداد التقارير المالية، وتنظيم الرحلات.
- التفاعل البشري الآلي: يقدم Manus تجربة تفاعلية تشبه العمل مع زميل بشري، حيث يمكنه فهم التعليمات وتنفيذها دون الحاجة إلى إشراف مستمر.
- الخصوصية والأمان: تركز Manus على حماية بيانات المستخدم، حيث لا تقوم بتخزين المعلومات الشخصية أو سجل المهام، مما يعزز من ثقة المستخدمين في استخدامها.
الانتشار والاستخدامعلى الرغم من أن Manus لا تزال في مرحلة الوصول المحدود، إلا أن لديها قائمة انتظار تضم أكثر من مليوني مستخدم، مما يدل على الاهتمام الكبير بها.
تستخدم Manus في مجموعة متنوعة من المجالات مثل التحليل المالي، تخطيط الرحلات، تطوير المحتوى، وإدارة الموارد البشرية.
رغم إمكانياتها المتقدمة، تواجه Manus بعض الانتقادات المتعلقة بالخصوصية والأمان، خاصة فيما يتعلق بجمع البيانات الحساسة.
كما أن استخدامها في بيئات حساسة قد يثير تساؤلات حول الشفافية والمساءلة، ومع ذلك، تواصل الشركة تحسين تقنياتها وتوسيع نطاق استخداماتها لتلبية احتياجات المستخدمين.
ووصف "ريد شياو هونج"، المؤسس والرئيس التنفيذي للشركة، وكيل الذكاء الاصطناعي Manus بأنه "أقرب إلى الإنسان" من ربوت دردشة، لأنه لا يكتفي بالإجابة بل يتفاعل مع البيئة، ويجمع الملاحظات ويعيد استخدامها لتحسين أدائه، وهو ما يمثل نقلة نوعية في الطريقة التي ينظر بها إلى الذكاء الاصطناعي.
وأوضح شياو في مقابلة حديثة أنه لم يكن مهتما بتطوير نماذج لغوية من الصفر، بل فضل التركيز على التطبيقات المباشرة، لأن هذا المجال لا يزال في بداياته مقارنة بتقنيات النماذج نفسها.
وقد تم بناء "Manus" على نماذج موجودة مسبقا مثل "Claude" من شركة Anthropic، ونسخ معدلة من نموذج Qwen التابع لمجموعة علي بابا.
وفي حين تتنافس عشرات الشركات الصينية لتطوير نماذج لغوية خاصة بها، تتبع "Butterfly Effect" طريقا مختلفا يركز على تقديم منتج تطبيقي فعال وذو قيمة مباشرة، مما لاقى دعما كبيرا في أوساط المستثمرين، حتى أن شركة "ByteDance" حاولت الاستحواذ عليها مقابل 30 مليون دولار في أوائل عام 2024، لكن العرض رفض.
ومؤخرا، أبرمت Manus شراكة مع نموذج الذكاء الاصطناعي Qwen التابع لشركة على بابا، مما يعزز من قدراتها التكنولوجية ويوسع نطاق استخدامها في السوق الصينية.
كما حصلت على دعم من الحكومة الصينية، حيث تم تسليط الضوء على إنجازاتها في وسائل الإعلام الرسمية مثل CCTV، مما يعكس التزام الصين بتطوير شركات الذكاء الاصطناعي المحلية ذات الإمكانات العالمية.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: مانوس الذكاء الاصطناعي منافس ChatGPT الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد في رعاية أكثر فعالية في الطوارئ
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فرق أقسام الطوارئ على توقع المرضى الذين سيحتاجون إلى دخول المستشفى بشكل أفضل، قبل ساعات من الموعد الحالي لوصولهم، وفقًا لدراسة في مستشفيات عدة أجراها نظام صحي في نيويورك.
من خلال إخطار الأطباء مسبقًا، قد يُحسّن هذا النهج رعاية المرضى وتجربتهم، ويُقلل من الاكتظاظ و"الإقامة" (عندما يُدخل المريض ولكنه يبقى في قسم الطوارئ لعدم توفر سرير)، ويُمكّن المستشفيات من توجيه الموارد إلى حيث تشتد الحاجة إليها.
من بين أكبر التقييمات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في حالات الطوارئ حتى الآن، الدراسة التي نُشرت في العدد الإلكتروني الصادر في 9 يوليو من مجلة Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
في هذه الدراسة، تعاون الباحثون مع أكثر من 500 ممرض وممرضة في أقسام الطوارئ عبر نظام الرعاية الصحية المكون من سبعة مستشفيات. وقاموا معًا بتقييم نموذج تعلّم آلي مُدرّب على بيانات من أكثر من مليون زيارة سابقة للمرضى. على مدى شهرين، قاموا بمقارنة التوقعات، التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مع تقييمات الفرز الخاصة بالممرضين لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تحديد حالات القبول المحتملة في المستشفى في وقت أقرب بعد وصول المريض.
يقول المؤلف الرئيسي للدراسة جوناثان نوفر، ممرض مسجل ونائب رئيس التمريض وخدمات الطوارئ "أصبح اكتظاظ أقسام الطوارئ أزمة وطنية، تؤثر على كل شيء بدءًا من نتائج المرضى ووصولًا إلى الأداء المالي. تستخدم قطاعات مثل شركات الطيران والفنادق الحجوزات للتنبؤ بالطلب والتخطيط. في قسم الطوارئ، لا توجد حجوزات. هل يمكنك تخيل شركات طيران وفنادق بدون حجوزات، تعتمد فقط على التوقعات والتخطيط بناءً على الاتجاهات التاريخية؟ مرحبًا بكم في عالم الرعاية الصحية".
يضيف نوفر "كان هدفنا هو معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع مدخلات ممرضاتنا، يمكن أن يُساعد في تسريع تخطيط القبول، وهو نوع من الحجز. لقد طورنا أداة للتنبؤ باحتياجات القبول قبل تقديم الطلب، مما يوفر رؤىً من شأنها أن تُحسّن بشكل جذري كيفية إدارة المستشفيات لتدفق المرضى، مما يؤدي إلى نتائج أفضل".
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يكشف خطر الإصابة بالسكري قبل الأعراض
أظهرت الدراسة، التي شملت ما يقرب من 50 ألف زيارة مريض في مستشفيات ماونت سيناي الحضرية والضواحي، أن نموذج الذكاء الاصطناعي يعمل بكفاءة في بيئات المستشفيات المتنوعة هذه. ومن المثير للدهشة أن الباحثين وجدوا أن الجمع بين التنبؤات البشرية والآلية لم يعزز الدقة بشكل كبير، مما يشير إلى أن نظام الذكاء الاصطناعي وحده كان مؤشرًا قويًا.
يقول الدكتور إيال كلانج، المؤلف الرئيسي المشارك في الدراسة ورئيس قسم الذكاء الاصطناعي التوليدي "أردنا تصميم نموذج لا يقتصر على الأداء الجيد نظريًا فحسب، بل يدعم أيضًا عملية اتخاذ القرارات في الخطوط الأمامية للرعاية الصحية".
وتابع "من خلال تدريب الخوارزمية على أكثر من مليون زيارة مريض، سعينا إلى رصد أنماط ذات معنى يمكن أن تساعد في توقع حالات الدخول إلى المستشفى في وقت أبكر من الطرق التقليدية. تكمن قوة هذا النهج في قدرته على تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى آنية وقابلة للتنفيذ للفرق السريرية، مما يتيح لها التركيز بشكل أقل على الخدمات اللوجستية وأكثر على تقديم الرعاية الشخصية والرحيمة التي لا يستطيع تقديمها إلا البشر".
ورغم أن الدراسة اقتصرت على نظام صحي واحد على مدى شهرين، يأمل الفريق أن تكون النتائج بمثابة نقطة انطلاق للاختبارات السريرية المباشرة في المستقبل. وتتضمن المرحلة التالية تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي في سير العمل في الوقت الفعلي وقياس النتائج، مثل تحسين تدفق المرضى، والكفاءة التشغيلية.
يقول روبي فريمان، المؤلف الرئيسي المشارك "لقد شجعتنا رؤية قدرة الذكاء الاصطناعي على الاعتماد على نفسه في وضع تنبؤات معقدة. ولكن، وعلى نفس القدر من الأهمية، تُسلط هذه الدراسة الضوء على الدور الحيوي لممرضينا، حيث شارك أكثر من 500 ممرض وممرضة بشكل مباشر، مما يُظهر كيف يمكن للخبرة البشرية والتعلم الآلي أن يعملا جنبًا إلى جنب لإعادة تصور تقديم الرعاية".
هذه الأداة لا تهدف إلى استبدال الأطباء؛ بل إلى دعمهم. من خلال التنبؤ بحالات الدخول مبكرًا، يمكن منح فرق الرعاية الوقت الذي تحتاجه للتخطيط والتنسيق، وفي نهاية المطاف تقديم رعاية أفضل. من المُلهم أن نرى الذكاء الاصطناعي يبرز ليس كفكرة مستقبلية، بل كحل عملي وواقعي يُشكله الأشخاص الذين يقدمون الرعاية يوميًا.
عنوان الورقة البحثية هو "مقارنة التعلم الآلي وتنبؤات الممرضين لحالات دخول المستشفيات في نظام رعاية طوارئ متعدد المواقع".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
لجنة أمن محلية الخرطوم.. طوف أمني مشترك بالسوق المحلي والمركزي بقوة مشتركة من الشرطة وجهاز المخابرات والاستخبارات