بدلا من الاستعراض.. آبل تراهن على المطورين لتعزيز ذكائها الاصطناعي
تاريخ النشر: 27th, May 2025 GMT
في الوقت الذي تتسابق فيه شركات التكنولوجيا الكبرى للإعلان عن إنجازاتها الضخمة في مجال الذكاء الاصطناعي، تتخذ شركة آبل مسارًا مختلفًا، وربما أكثر هدوءًا ودهاءً.
فوفقًا لما أورده الصحفي المتخصص مارك جورمان في نشرته الإخبارية الأسبوعية Power On، تستعد آبل للكشف عن خطة استراتيجية جديدة في مؤتمرها السنوي WWDC 2025، تقوم على فتح نماذجها اللغوية الكبيرة (LLMs) أمام مطوّري الطرف الثالث.
لمن لا يعرف، فإن النماذج اللغوية الكبيرة هي التقنية الأساسية التي تقف خلف معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
وعبر إتاحة هذه النماذج للمطورين، فإن آبل تمنحهم أدوات بناء متقدمة لتطوير ميزات جديدة وتطبيقات مبتكرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي داخل نظام iOS ومتجر التطبيقات.
وهذا يضع آبل على مسار مختلف تمامًا عن غوغل، التي ركزت في مؤتمر I/O الأخير على دمج الذكاء الاصطناعي في خدماتها الجوهرية مثل البحث وGmail، مستخدمة منصة Gemini الخاصة بها.
استراتيجية آبل توحي بثقة كبيرة في مجتمع مطوريها الضخم والوفي. فبدلاً من تقديم مزايا ضخمة جاهزة للمستخدمين، تراهن الشركة على أن المطورين سيتمكنون من تقديم تجارب ذكاء اصطناعي أكثر تنوعًا وابتكارًا، تتناسب مع احتياجات المستخدمين الفعلية، وقد تتجاوز حتى ما يمكن لفريق آبل الداخلي أن يخطط له.
وبحسب غورمان، فإن المؤتمر القادم لن يشهد "زلزالًا تقنيًا" من آبل في مجال الذكاء الاصطناعي، بل سيقدّم مجموعة تحسينات دقيقة ولكن فعالة، مثل أدوات للحفاظ على عمر البطارية، ومزايا صحية جديدة تحت مظلة ما يُعرف بـ**"Apple Intelligence"**.
تعاون مثير مع جوجل ولكن الأنظار على المطورينرغم تكهنات حول دمج خدمة Gemini من جوجل مع Siri، إلا أن الخطوة التي يُتوقع أن تُحدث فرقًا حقيقيًا هي فتح نماذج LLM الخاصة بآبل للمطورين.
هذه الخطوة قد تؤدي إلى انفجار في عدد التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي داخل متجر App Store، ما يمنح آبل تفوقًا من حيث الكم وليس بالضرورة التعقيد أو القوة التقنية.
رهان ذكي على أقوى ورقة في يد آبلفي النهاية، يبدو أن آبل لا تسعى إلى الدخول في سباق "عضلات" مع منافسيها في مجال الذكاء الاصطناعي، بل تركز على ما تجيده دائمًا، حيث بناء منظومة قوية ومستدامة للمطورين.
إنها مقاربة استراتيجية تعوّل على المجتمع الإبداعي الذي لطالما جعل من منصة iOS واحدة من أغنى بيئات التطبيقات في العالم.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: آبل الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد الأطباء في قرارات العناية الحرجة
طوّر باحثون من جامعة وورويك البريطانية (The University of Warwick)، أداة ذكاء اصطناعي جديدة لمساعدة الأطباء في اتخاذ القرار الصعب بشأن إدخال أنبوب التنفس للمرضى المصابين بفشل تنفسي حاد، عبر التنبؤ المبكر بالحالات التي قد تحتاج إلى التنبيب، ما يساعد على تحسين نتائج العلاج.
اقرأ أيضاً.. تقنية ذكية تُسهِّل فهم سجلات المرضى في أقسام الطوارئ
تحديات العلاج
يحدث الفشل التنفسي الحاد عندما يعجز الجهاز التنفسي عن إمداد الجسم بالأكسجين أو التخلص من ثاني أكسيد الكربون. ويعتمد العلاج أساساً على دعم التنفس الخارجي، مثل التهوية غير الغازية عبر قناع الوجه، إلا أن حوالي 40% من المرضى لا يستجيبون لهذا العلاج، ويحتاجون لاحقاً إلى إدخال أنبوب التنفس والتهوية الميكانيكية الغازية.
"TabPFN" المبتكر
يُعرف النموذج باسم "TabPFN"، وهو نظام تعلم آلي مبتكر صُمم خصيصاً لتصنيف البيانات الجدولية، ويعتمد على تقنية "التعلم داخل السياق"، التي تمكّنه من إصدار توقعات دقيقة وفورية عند التعامل مع بيانات جديدة، حتى مع مجموعات صغيرة من القياسات، ودون الحاجة إلى تدريب من الصفر.
اقرأ أيضاً.. أداة ذكية تتفوق على الأطباء في تشخيص سرطان المعدة
تجارب ميدانية
وفقاً لموقع "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث الطبية، بدأ اختبار النظام الذكي ميدانياً في مستشفيات جامعة "نورث ميدلاندز"، حيث يستخدم الأطباء تطبيقاً لإدخال القياسات الروتينية لمرضى التهوية غير الغازية، وتُرسل هذه البيانات إلى فريق جامعة وورويك، ليحللها "TabPFN" ويصدر توقعاته حول نجاح أو فشل العلاج، ثم تُقارن هذه التوقعات بالنتائج الفعلية لقياس دقته.
دعم القرارات الطبية
قال البروفيسور ديكلان بيتس من كلية الهندسة بجامعة ووريك وقائد فريق البحث: "علاج الفشل التنفسي الحاد يتطلب قرارات حاسمة في ظروف ضاغطة وبمعلومات محدودة، والمرضى الذين يفشلون في التهوية غير الغازية معرضون لخطر أكبر للوفاة، ما يجعل هذه القرارات بالغة الأهمية".
وأضاف: "طوّرنا هذا النموذج ليعمل على القياسات الروتينية، مثل معدل التنفس ومستويات الأكسجين، ويقدم توقعاً لفشل التهوية غير الغازية خلال ساعتين فقط من بدء العلاج بدقة تفوق الأساليب الحالية، مما يجعله واعداً للتجارب السريرية وللتطبيق على نطاق واسع".
وأوضح بيتس: "النموذج لا يستبدل قرارات الأطباء، لكنه يدعمهم بتحليل موضوعي للبيانات وإصدار توقعات يمكنهم الاستفادة منها عند اتخاذ قراراتهم المعقدة".
اقرأ أيضاً.. أداة ذكاء اصطناعي تكشف 9 أنواع من الخرف بفحص واحد
آفاق التوسع
قال تيم سكوت، استشاري التخدير في مستشفيات جامعة نورث ميدلاندز: "نختبر حالياً تطبيقاً قائماً على هذا النموذج في المستشفى، وقد أظهر دقة عالية في التنبؤ بنتائج التهوية غير الغازية. نحن متفائلون بإمكاناته في تحسين رعاية المرضى ونسعى إلى تطويره لاعتماده على نطاق أوسع".
بدوره، ذكر البروفيسور جافين بيركنز، عميد كلية الطب بجامعة ووريك: "مرضى الفشل التنفسي الحاد يستهلكون موارد كبيرة ويواجهون معدلات وفيات مرتفعة. الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات هائلة لدعم الأطباء في إدارة هذه الحالات وتحسين نتائجها. وحدة التجارب السريرية في ووريك رائدة في تقييم العلاجات الجديدة، ونتطلع للتعاون مع كلية الهندسة لتطوير هذه التقنيات لصالح المرضى".
ومع غياب إرشادات رسمية لتوقيت إدخال أنبوب التنفس، واعتماد الأطباء المحدود على المؤشرات الحالية، يمثل "TabPFN" إضافة قيّمة لتحسين رعاية المرضى وجودة حياتهم.
أمجد الأمين (أبوظبي)
مسؤول أممي يرجح عودة ملايين الأفغان لبلادهم ويحذر من التداعيات