من الرؤى الساخر منها إلى الواقع: لماذا تفوقت الذكاء الاصطناعي والروبوتات الخدمية على منتقديها؟
الإصدار المسبق لـ Xpert
اختيار اللغة 📢
نُشر في: ١٥ أكتوبر ٢٠٢٥ / حُدِّث في: ١٥ أكتوبر ٢٠٢٥ – بقلم: Konrad Wolfenstein
من الرؤى الساخر منها إلى الواقع: لماذا تفوقت الذكاء الاصطناعي والروبوتات الخدمية على منتقديها - صورة: Xpert.Digital
عندما يصبح المستحيل أمرًا شائعًا: تحذير لجميع المتشككين في التكنولوجيا
بين النشوة والازدراء – رحلة تكنولوجية عبر الزمن
غالبًا ما يتبع تاريخ الابتكارات التكنولوجية نمطًا متوقعًا: مرحلة من النشوة المبالغ فيها تتبعها حتمًا فترة من خيبة الأمل والازدراء، قبل أن تغزو التكنولوجيا أخيرًا الحياة اليومية بهدوء. ويمكن ملاحظة هذه الظاهرة بشكل لافت للنظر في مجالين تكنولوجيين يُعتبران الآن من التقنيات الرئيسية في القرن الحادي والعشرين: الذكاء الاصطناعي وروبوتات الخدمة.
في أواخر ثمانينيات القرن الماضي، واجهت أبحاث الذكاء الاصطناعي واحدة من أعمق الأزمات في تاريخها. فقد بدأ ما يُسمى بـ"شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني"، وقُلّص تمويل الأبحاث، وأعلن العديد من الخبراء فشل رؤية الآلات المفكرة. ولاقت روبوتات الخدمات مصيرًا مشابهًا بعد عقدين من الزمن: فبينما لم يكن نقص العمالة الماهرة قضيةً اجتماعيةً ذات أهمية مع مطلع الألفية، رُفضت روبوتات قطاع الخدمات باعتبارها حيلًا باهظة الثمن وخيالًا علميًا غير واقعي.
يتناول هذا التحليل مسارات التطور المتوازية لكلتا التقنيتين، ويكشف عن الآليات التي تؤدي إلى الاستخفاف الممنهج بالابتكارات الثورية. ويوضح أن النشوة الأولية والازدراء اللاحق كانا مشوبين بالثغرات، ويوضح الدروس التي يمكن استخلاصها من ذلك لتقييم التقنيات المستقبلية.
مناسب ل:
نظرة إلى الماضي: قصة ثورة أسيء فهمها
تعود جذور أبحاث الذكاء الاصطناعي الحديثة إلى خمسينيات القرن الماضي، عندما وضع روادٌ مثل آلان تورينج وجون مكارثي الأسس النظرية للآلات المفكرة. ويُعتبر مؤتمر دارتموث الشهير عام ١٩٥٦ بمثابة ولادة الذكاء الاصطناعي كتخصص بحثي. وقد استلهم الباحثون الأوائل تفاؤلهم اللامحدود، إذ آمنوا إيمانًا راسخًا بأن الآلات ستبلغ مستوى الذكاء البشري في غضون سنوات قليلة.
شهدت ستينيات القرن الماضي أولى النجاحات الباهرة. استطاعت برامج مثل "مُنظّر المنطق" إثبات النظريات الرياضية، وفي عام ١٩٦٦، طوّر جوزيف وايزنباوم برنامج "إليزا"، أول روبوت دردشة في التاريخ. حاكى "إليزا" معالجًا نفسيًا، واستطاع محاكاة المحادثات البشرية بدقة مُقنعة، لدرجة أن سكرتيرة وايزنباوم طلبت التحدث إلى البرنامج على انفراد. ومن المفارقات أن وايزنباوم شعر بالفزع من هذا النجاح، فقد كان يسعى لإثبات استحالة خداع البشر بالآلات.
لكن أول خيبة أمل كبيرة ظهرت في أوائل سبعينيات القرن الماضي. أعلن تقرير لايتهيل سيئ السمعة لعام ١٩٧٣ فشل أبحاث الذكاء الاصطناعي فشلاً ذريعاً، وأدى إلى تخفيضات حادة في تمويل الأبحاث في المملكة المتحدة. وفي الولايات المتحدة، حذت وكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة (DARPA) حذوها باتخاذ إجراءات مماثلة. وبدأ أول شتاء للذكاء الاصطناعي.
كان من أبرز نقاط التحول انتقاد مارفن مينسكي وسيمور بابيرت للمُدْرِكات العصبية - الشبكات العصبية المبكرة - عام ١٩٦٩. فقد أثبتا رياضيًا أن المُدْرِكات العصبية البسيطة لا تستطيع حتى تعلم دالة XOR، وبالتالي كانت غير صالحة للتطبيقات العملية. أدى هذا النقد إلى توقف أبحاث الشبكات العصبية لما يقرب من عقدين من الزمن.
شهدت ثمانينيات القرن العشرين في البداية نهضة في مجال الذكاء الاصطناعي مع ظهور أنظمة الخبراء. وقد بدت هذه الأنظمة القائمة على القواعد، مثل MYCIN، الذي استُخدم في تشخيص الأمراض المعدية، بمثابة نقلة نوعية. واستثمرت الشركات ملايين الدولارات في آلات Lisp المتخصصة المصممة خصيصًا لتشغيل برامج الذكاء الاصطناعي.
لكن هذه النشوة لم تدم طويلًا. فبحلول نهاية ثمانينيات القرن الماضي، اتضح أن أنظمة الخبراء محدودة للغاية: إذ لم تكن تعمل إلا في مجالات محددة بدقة، وكانت تتطلب صيانة مكثفة للغاية، وكانت تفشل تمامًا بمجرد مواجهتها لمواقف غير متوقعة. وانهارت صناعة آلات ليسب انهيارًا ذريعًا - وأفلست شركات مثل LMI في وقت مبكر من عام ١٩٨٦. وبدأ شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني، وكان أقسى وأطول أمدًا من الأول.
في الوقت نفسه، تطورت الروبوتات في البداية بشكل شبه حصري في القطاع الصناعي. تولت اليابان دورًا رائدًا في تكنولوجيا الروبوتات منذ ثمانينيات القرن الماضي، لكنها ركزت أيضًا على التطبيقات الصناعية. بدأت هوندا تطوير الروبوتات الشبيهة بالبشر عام ١٩٨٦، لكنها أبقت هذا البحث سرًا.
الأساس الخفي: كيف ظهرت الإنجازات في الظل
بينما اعتُبرت أبحاث الذكاء الاصطناعي فاشلة علنًا في نهاية ثمانينيات القرن الماضي، شهدت تطورات رائدة في الوقت نفسه، وإن كانت في معظمها غير ملحوظة. وكان أهم إنجاز هو إعادة اكتشاف الانتشار الخلفي وإتقانه على يد جيفري هينتون وديفيد روميلهارت ورونالد ويليامز عام ١٩٨٦.
حلّت هذه التقنية المشكلة الأساسية للتعلم في الشبكات العصبية متعددة الطبقات، ودحضت بذلك انتقادات مينسكي وبابيرت. مع ذلك، لم يستجب مجتمع الذكاء الاصطناعي لهذه الثورة في البداية. كانت الحواسيب المتاحة بطيئة للغاية، وبيانات التدريب نادرة للغاية، وتضرر الاهتمام العام بالشبكات العصبية بشكل دائم جراء الانتقادات اللاذعة في ستينيات القرن الماضي.
لم يُدرك سوى قلة من الباحثين ذوي الرؤية الثاقبة، مثل يان ليكون، الإمكانات التحويلية للانتشار العكسي. فقد عملوا لسنوات في ظل الذكاء الاصطناعي الرمزي الراسخ، واضعين أسس ما سيُهيمن لاحقًا على العالم، وهو التعلم العميق. يُظهر هذا التطور الموازي نمطًا مميزًا للابتكار التكنولوجي: غالبًا ما تحدث الإنجازات الكبرى تحديدًا عندما تُعتبر التقنية فاشلة علنًا.
يمكن ملاحظة ظاهرة مماثلة في مجال الروبوتات. فبينما كان الاهتمام العام في التسعينيات منصبًّا على نجاحات باهرة، وإن كانت سطحية في نهاية المطاف، مثل انتصار ديب بلو على غاري كاسباروف عام ١٩٩٧، كانت شركات يابانية مثل هوندا وسوني تُطوّر بهدوء أسس روبوتات الخدمة الحديثة.
مع أن ديب بلو كان إنجازًا تاريخيًا في مجال قوة الحوسبة، إلا أنه ظل قائمًا كليًا على تقنيات البرمجة التقليدية دون أي قدرة تعلم حقيقية. أدرك كاسباروف نفسه لاحقًا أن الإنجاز الحقيقي لا يكمن في قوة الحوسبة الخام، بل في تطوير أنظمة ذاتية التعلم قادرة على التحسين الذاتي.
استفاد تطوير الروبوتات في اليابان من اختلاف التوجه الثقافي تجاه الأتمتة والروبوتات. فبينما كان يُنظر إلى الروبوتات في الدول الغربية على أنها تهديد للوظائف، اعتبرتها اليابان شريكًا أساسيًا في مجتمع آخذ في الشيخوخة. وقد مكّن هذا القبول الثقافي الشركات اليابانية من الاستثمار المستمر في تقنيات الروبوتات، حتى مع غياب الفوائد التجارية قصيرة الأجل.
كان للتحسين التدريجي للتقنيات الأساسية دورٌ بالغ الأهمية: فقد أصبحت أجهزة الاستشعار أصغر حجمًا وأكثر دقة، والمعالجات أقوى وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة، وخوارزميات البرمجيات أكثر تطورًا. وعلى مر السنين، تراكمت هذه التطورات التدريجية لتتحول إلى قفزات نوعية، وإن كان من الصعب على الغرباء رصدها.
الحاضر والانطلاق: عندما يصبح المستحيل واقعًا يوميًا
بدأ التحول الجذري في نظرة الناس إلى الذكاء الاصطناعي وروبوتات الخدمة، على نحو متناقض، في الوقت الذي كانت فيه كلتا التقنيتين تواجهان أشد الانتقادات. وانتهى شتاء الذكاء الاصطناعي في أوائل التسعينيات فجأةً بسلسلة من الاختراقات التي استمدت جذورها من أساليب الثمانينيات التي يُفترض أنها فاشلة.
كانت نقطة التحول الأولى هي انتصار ديب بلو على كاسباروف عام ١٩٩٧، والذي، على الرغم من اعتماده على البرمجة التقليدية، غيّر بشكل دائم النظرة العامة لقدرات الحوسبة. والأهم من ذلك، كان نهضة الشبكات العصبية ابتداءً من العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، مدفوعةً بالنمو الهائل في القدرة الحاسوبية وتوافر كميات هائلة من البيانات.
أثمرت جهود جيفري هينتون التي استمرت لعقود في مجال الشبكات العصبية. حققت أنظمة التعلم العميق إنجازاتٍ في التعرف على الصور، ومعالجة اللغات الطبيعية، ومجالاتٍ أخرى كانت تُعتبر مستحيلة قبل بضع سنوات فقط. هزم برنامج AlphaGo بطل العالم في لعبة Go عام ٢٠١٦، وأحدث برنامج ChatGPT ثورةً في التفاعل بين الإنسان والحاسوب عام ٢٠٢٢ - وكلاهما يعتمد على تقنياتٍ تعود أصولها إلى ثمانينيات القرن الماضي.
في الوقت نفسه، تطورت روبوتات الخدمة من مجرد خيال علمي إلى حلول عملية لمشاكل واقعية. أدى التغير الديموغرافي والنقص المتزايد في العمالة الماهرة إلى ظهور حاجة ملحة للمساعدة الآلية. استُخدمت روبوتات مثل بيبر في دور رعاية المسنين، بينما أحدثت روبوتات اللوجستيات ثورة في المستودعات.
لم يكن التقدم التكنولوجي عاملاً حاسماً في هذا فحسب، بل أيضاً تغيير الإطار الاجتماعي. فقد أصبح نقص العمالة الماهرة، الذي لم يكن يُمثل مشكلةً مع مطلع الألفية، أحد التحديات الرئيسية التي تواجه الاقتصادات المتقدمة. وفجأةً، لم يعد يُنظر إلى الروبوتات على أنها مُفسدة للوظائف، بل كأدوات مساعدة ضرورية.
ساهم جائحة كوفيد-19 في تسريع هذا التطور. واكتسبت الخدمات اللاتلامسية والعمليات الآلية أهمية، في حين برز نقص الكوادر في مجالات حيوية كالرعاية الصحية بشكل واضح. فأثبتت التقنيات التي كانت تُعتبر غير عملية لعقود أنها لا غنى عنها.
اليوم، أصبح كلٌّ من الذكاء الاصطناعي وروبوتات الخدمة واقعًا يوميًا. تعتمد المساعدات الصوتية، مثل سيري وأليكسا، على تقنيات مُشتقة مباشرةً من إليزا، ولكنها خضعت لتطورات هائلة بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة. تدعم روبوتات الرعاية الصحية بالفعل العاملين في دور رعاية المسنين اليابانية بشكل روتيني، بينما توشك الروبوتات البشرية على تحقيق اختراق في مجالات خدمية أخرى.
أمثلة عملية: عندما تلتقي النظرية بالواقع
وأفضل طريقة لتوضيح التحول من المفاهيم المستهزأة إلى الأدوات التي لا غنى عنها هي من خلال الأمثلة الملموسة التي ترسم المسار من الفضول المختبري إلى الاستعداد للسوق.
أول مثال مُلفت للنظر هو تطوير روبوت "بيبر" من قِبل شركة سوفت بنك روبوتيكس. يعتمد "بيبر" على عقود من الأبحاث في مجال التفاعل بين الإنسان والروبوت، وقد صُمم في البداية ليكون روبوت مبيعات. يُستخدم "بيبر" الآن بنجاح في دور رعاية المسنين الألمانية للتواصل مع مرضى الخرف. يستطيع الروبوت إجراء محادثات بسيطة، وتدريب الذاكرة، وتعزيز التفاعلات الاجتماعية من خلال وجوده. ما كان يُعتبر حيلة باهظة الثمن في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، أثبت الآن أنه دعم قيّم لطاقم التمريض المُرهق.
من اللافت للنظر بشكل خاص هذا التقبّل الصبور: فالكبار في السن الذين لم ينشأوا مع الحواسيب يتفاعلون بشكل طبيعي ودون تحفظ مع الروبوت ذي الشكل البشري. وهذا يؤكد النظرية التي كانت محل جدل لعقود، والتي تقول إن لدى البشر ميلًا طبيعيًا لتشبيه الآلات بالبشر - وهي ظاهرة لوحظت بالفعل مع إليزا في ستينيات القرن الماضي.
يأتي المثال الثاني من قطاع اللوجستيات: استخدام الروبوتات ذاتية التشغيل في المستودعات ومراكز التوزيع. توظف شركات مثل أمازون الآن عشرات الآلاف من الروبوتات لفرز البضائع ونقلها وتعبئتها. تتولى هذه الروبوتات مهامًا كانت تُعتبر معقدة للغاية بالنسبة للآلات قبل بضع سنوات فقط: فهي تتنقل بشكل مستقل عبر بيئات ديناميكية، وتتعرف على مجموعة واسعة من الأشياء وتتعامل معها، وتنسق عملها مع زملائها من البشر.
لم يأتِ هذا الاختراق من قفزة تكنولوجية واحدة، بل من دمج تقنيات متعددة: فقد أتاحت التحسينات في تكنولوجيا الاستشعار إدراكًا بيئيًا دقيقًا، ومكّنت المعالجات القوية من اتخاذ قرارات آنية، وحسّنت خوارزميات الذكاء الاصطناعي التنسيق بين مئات الروبوتات. في الوقت نفسه، أدت العوامل الاقتصادية - نقص الكوادر، وارتفاع تكاليف العمالة، وزيادة متطلبات الجودة - فجأةً إلى جعل الاستثمار في تكنولوجيا الروبوتات مربحًا.
مثال ثالث يكمن في التشخيص الطبي، حيث تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي الأطباء على اكتشاف الأمراض. تستطيع خوارزميات التعرف على الصور الحديثة تشخيص سرطان الجلد، وأمراض العيون، وسرطان الثدي بدقة تعادل دقة الأطباء المتخصصين، بل وتتجاوزها. تعتمد هذه الأنظمة بشكل مباشر على الشبكات العصبية، التي طُوّرت في ثمانينيات القرن الماضي، لكنها اعتُبرت غير عملية لعقود.
استمرارية التطوير مثيرة للإعجاب بشكل خاص: تستخدم خوارزميات التعلم العميق الحالية نفس المبادئ الرياضية التي استخدمتها خوارزمية الانتشار العكسي من عام ١٩٨٦. يكمن الاختلاف الجوهري في قوة الحوسبة المتاحة وحجم البيانات. ما أظهره هينتون وزملاؤه باستخدام مسائل بسيطة يُطبق الآن على الصور الطبية التي تحتوي على ملايين البكسلات ومجموعات بيانات التدريب التي تحتوي على مئات الآلاف من الأمثلة.
تُظهر هذه الأمثلة نمطًا مميزًا: غالبًا ما تظهر التقنيات المُمكّنة قبل عقود من تطبيقها العملي. بين دراسة الجدوى العلمية وجاهزية السوق، عادةً ما تكون هناك مرحلة طويلة من التحسينات التدريجية، تبدو خلالها التقنية راكدة للغرباء. ثم يحدث الاختراق فجأةً عندما تجتمع عدة عوامل في آنٍ واحد - النضج التكنولوجي، والضرورة الاقتصادية، والقبول الاجتماعي.
خبرتنا الصناعية والاقتصادية العالمية في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق
خبرتنا العالمية في الصناعة والأعمال في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital
التركيز على الصناعة: B2B، والرقمنة (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع المعزز)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة والصناعة
المزيد عنها هنا:
مركز موضوعي يضم رؤى وخبرات:
- منصة المعرفة حول الاقتصاد العالمي والإقليمي والابتكار والاتجاهات الخاصة بالصناعة
- مجموعة من التحليلات والاندفاعات والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا
- مكان للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
- مركز موضوعي للشركات التي ترغب في التعرف على الأسواق والرقمنة وابتكارات الصناعة
الضجيج، وادي خيبة الأمل، الاختراق: قواعد تطوير التكنولوجيا
الظلال والتناقضات: الجانب السلبي للتقدم
ومع ذلك، فإن قصة نجاح الذكاء الاصطناعي وروبوتات الخدمة لا تخلو من جوانبها المظلمة وتناقضاتها التي لم تُحل. كان للازدراء الأولي لهذه التقنيات، جزئيًا، أسبابٌ مشروعة تمامًا لا تزال قائمة حتى اليوم.
تُعدّ مشكلة "الصندوق الأسود" في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة مشكلةً جوهرية. فبينما اتسمت أنظمة الخبراء في ثمانينيات القرن الماضي، نظريًا على الأقل، بعمليات اتخاذ قرارات مفهومة، فإن أنظمة التعلم العميق اليوم غامضة تمامًا. حتى مطوروها لا يستطيعون تفسير سبب اتخاذ الشبكة العصبية لقرار معين. وهذا يُؤدي إلى مشاكل كبيرة في مجالات تطبيقية حيوية، مثل الطب أو القيادة الذاتية، حيث تُعدّ إمكانية التتبع والمساءلة أمرًا بالغ الأهمية.
أصبح جوزيف وايزنباوم، مبتكر ELIZA، من أشد منتقدي تطوير الذكاء الاصطناعي لسبب وجيه. فقد ثبتت نبوءته بأن الناس يميلون إلى نسب الصفات البشرية إلى الآلات ووضع ثقتهم المفرطة فيها. ويُعدّ تأثير ELIZA - وهو الميل إلى اعتبار روبوتات الدردشة البدائية أذكى منها - أكثر أهمية اليوم من أي وقت مضى، حيث يتفاعل ملايين الأشخاص مع المساعدين الصوتيين وروبوتات الدردشة يوميًا.
تواجه الروبوتات تحديات مماثلة. تشير الدراسات إلى أن التشكيك في الروبوتات في أوروبا قد ازداد بشكل ملحوظ بين عامي 2012 و2017، وخاصةً فيما يتعلق باستخدامها في أماكن العمل. هذا التشكيك ليس غير منطقي: فالأتمتة تؤدي بالفعل إلى فقدان بعض الوظائف، حتى مع ظهور وظائف جديدة. إن الادعاء بأن الروبوتات لا تتولى سوى المهام "القذرة والخطيرة والمملة" هو ادعاء مضلل - فهي تستحوذ بشكل متزايد على الوظائف التي تتطلب مهارات أيضًا.
يُمثل التطور في مجال التمريض إشكاليةً بالغة. فبينما تُشاد بروبوتات التمريض كحلٍّ لنقص الكوادر، إلا أن هناك خطرًا من زيادة تهميش هذا القطاع المُثقل أصلًا. فالتفاعل مع الروبوتات لا يُمكن أن يُغني عن الرعاية البشرية، حتى لو كانت قادرة على أداء مهام وظيفية مُعينة. ويكمن الإغراء في إعطاء الأولوية لمكاسب الكفاءة على حساب الاحتياجات البشرية.
هناك مشكلة جوهرية أخرى تتمثل في تركيز السلطة. يتطلب تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة موارد هائلة - قوة حاسوبية، بيانات، ورأس مال - لا تستطيع سوى قلة من الشركات العالمية حشدها. وهذا يؤدي إلى تركيز غير مسبوق للسلطة في أيدي عدد قليل من شركات التكنولوجيا، مع عواقب لا يمكن التنبؤ بها على الديمقراطية والمشاركة الاجتماعية.
يقدم تاريخ آلات ليسب في ثمانينيات القرن الماضي مثالاً مُفيداً هنا. كانت هذه الحواسيب شديدة التخصص بارعة تقنياً، لكنها محكوم عليها بالفشل تجارياً لأنها كانت تحت سيطرة نخبة صغيرة فقط، ولم تكن متوافقة مع التقنيات القياسية. واليوم، ثمة خطر من ظهور حلول معزولة مماثلة في مجال الذكاء الاصطناعي، مع فارق أن القوة هذه المرة تكمن في أيدي عدد قليل من الشركات العالمية، بدلاً من شركات متخصصة في مجالات محددة.
أخيرًا، يبقى سؤال الآثار المجتمعية طويلة المدى قائمًا. فالتنبؤات المتفائلة في خمسينيات القرن الماضي، بأن الأتمتة ستؤدي إلى مزيد من وقت الفراغ والرخاء للجميع، لم تتحقق. بل غالبًا ما أدت التطورات التكنولوجية إلى تفاقم عدم المساواة وظهور أشكال جديدة من الاستغلال. ولا يوجد ما يدعو للاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي والروبوتات سيكون لهما تأثير مختلف هذه المرة ما لم تُتخذ تدابير مضادة مدروسة.
مناسب ل:
آفاق المستقبل: ما يكشفه الماضي عن الغد
تُقدم سجلات التطور المتوازية للذكاء الاصطناعي وروبوتات الخدمة رؤى قيّمة لتقييم اتجاهات التكنولوجيا المستقبلية. ويمكن تحديد العديد من الأنماط التي يُرجَّح ظهورها في الابتكارات المستقبلية.
النمط الأهم هو دورة الضجيج المميزة: عادةً ما تمر التقنيات الجديدة بمرحلة من التوقعات المبالغ فيها، تليها فترة من خيبة الأمل، قبل أن تصل أخيرًا إلى مرحلة النضج العملي. هذه الدورة ليست عشوائية، بل تعكس اختلاف الأطر الزمنية للاختراقات العلمية، والتطور التكنولوجي، وتبني المجتمع لها.
من المهم هنا إدراك أن الابتكارات الرائدة غالبًا ما تظهر تحديدًا عندما تُعتبر تقنية ما فاشلة علنًا. طُوِّر الانتشار الخلفي عام ١٩٨٦، في خضم شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني. وظهرت أسس روبوتات الخدمة الحديثة في التسعينيات والعقد الأول من القرن الحادي والعشرين، عندما كانت الروبوتات لا تزال تُعتبر خيالًا علميًا. ويرجع ذلك إلى أن الأبحاث الأساسية الدقيقة تُجرى بعيدًا عن الأضواء العامة، ولا تُثمر إلا بعد سنوات.
بالنسبة للمستقبل، يعني هذا أن تقنيات واعدة للغاية ستُكتشف غالبًا في مجالات تُعتبر حاليًا إشكالية أو فاشلة. الحوسبة الكمومية هي في موقع الذكاء الاصطناعي في ثمانينيات القرن الماضي: واعدة نظريًا، لكنها غير قابلة للتطبيق عمليًا بعد. طاقة الاندماج النووي في وضع مماثل - على بُعد 20 عامًا من جاهزية السوق لعقود، ولكن مع تقدم مستمر في الخلفية.
النمط المهم الثاني هو دور الظروف الاقتصادية والاجتماعية. تسود التقنيات ليس فقط لتفوقها التقني، بل أيضًا لأنها تُعالج مشاكل محددة. أدى التغير الديموغرافي إلى الحاجة إلى روبوتات الخدمة، وجعل نقص العمالة الماهرة الأتمتة ضرورة، وأدت الرقمنة إلى كميات هائلة من البيانات التي جعلت التعلم العميق ممكنًا في المقام الأول.
يمكن تحديد دوافع مستقبلية مماثلة اليوم: سيعزز تغير المناخ التقنيات التي تُسهم في إزالة الكربون. سيُحفّز شيخوخة المجتمع الابتكارات الطبية والرعاية. سيتطلب التعقيد المتزايد للأنظمة العالمية أدوات تحليل وتحكم أفضل.
النمط الثالث يتعلق بتقارب مسارات التكنولوجيا المختلفة. في كلٍّ من الذكاء الاصطناعي وروبوتات الخدمة، لم يكن الاختراق نتيجة ابتكار واحد، بل تكاملًا بين عدة مسارات تطوير. في الذكاء الاصطناعي، تضافرت خوارزميات مُحسّنة، وقدرة حوسبة أكبر، ومجموعات بيانات أوسع. أما في روبوتات الخدمة، فقد تلاقت التطورات في تكنولوجيا الاستشعار، والميكانيكا، وتخزين الطاقة، والبرمجيات.
من المرجح أن تظهر إنجازات مستقبلية عند تقاطع التخصصات المختلفة. قد يُحدث دمج الذكاء الاصطناعي مع التكنولوجيا الحيوية ثورة في الطب الشخصي. كما أن دمج الروبوتات مع تكنولوجيا النانو قد يفتح آفاقًا جديدة تمامًا للتطبيقات. ويمكن أن يُسهم دمج الحوسبة الكمومية مع التعلم الآلي في حل مشكلات التحسين التي تُعتبر حاليًا مستعصية.
في الوقت نفسه، يُحذّر التاريخ من الإفراط في التوقعات قصيرة الأجل. فمعظم التقنيات الثورية تتطلب ما بين 20 و30 عامًا من الاكتشاف العلمي إلى التبني المجتمعي الواسع. وهذه الفترة ضرورية للتغلب على المشاكل التقنية الناشئة، وخفض التكاليف، وبناء البنية التحتية، وكسب القبول الاجتماعي.
من الدروس المهمة للغاية أن التقنيات غالبًا ما تتطور بشكل مختلف تمامًا عما كان متوقعًا في البداية. كان الهدف من ELIZA إظهار حدود التواصل الحاسوبي، لكنه أصبح نموذجًا لروبوتات الدردشة الحديثة. هزم Deep Blue كاسباروف بقوة حاسوبية هائلة، لكن الثورة الحقيقية جاءت مع أنظمة التعلم الذاتي. كان الهدف الأصلي من روبوتات الخدمة أن تحل محل العمال البشريين، لكنها أثبتت أنها إضافة قيّمة في حالات نقص الكوادر.
ينبغي أن يُذكرنا هذا الغموض بالتواضع عند تقييم التقنيات الناشئة. فلا النشوة المفرطة ولا الازدراء الشامل يُنصفان تعقيد التطور التكنولوجي. بل يتطلب الأمر نهجًا دقيقًا يأخذ على محمل الجد إمكانات ومخاطر التقنيات الجديدة، ويكون مستعدًا لمراجعة التقييمات بناءً على رؤى جديدة.
دروس من عصر سوء الفهم: ما تبقى من المعرفة
تكشف القصص التاريخية المتوازية للذكاء الاصطناعي وروبوتات الخدمة حقائق جوهرية حول طبيعة التغيير التكنولوجي، تتجاوز هذه المجالات تحديدًا. وتُظهر أن النشوة التكنولوجية العمياء ورهاب التكنولوجيا الشامل كلاهما مُضلِّل.
أهم ما توصلنا إليه هو إدراك الفجوة الزمنية بين الاكتشافات العلمية والتطبيق العملي. فما يبدو اليوم ابتكارًا ثوريًا غالبًا ما تنبع جذوره من عقود من البحث الأساسي. يُشكل الانتشار الخلفي لجيفري هينتون عام ١٩٨٦ تقنية ChatGPT والمركبات ذاتية القيادة اليوم. ولا يزال جهاز ELIZA لجوزيف وايزنباوم عام ١٩٦٦ موجودًا في المساعدين الصوتيين الحديثين. يُفسر هذا التأخير الطويل بين الاختراع والتطبيق سبب فشل تقييمات التكنولوجيا في كثير من الأحيان.
يلعب ما يُسمى بـ"وادي خيبات الأمل" دورًا حاسمًا هنا. فكل تقنية مهمة تمر بمرحلة لا تتحقق فيها وعودها الأولية، وتُعتبر فاشلة. هذه المرحلة ليست حتمية فحسب، بل ضرورية أيضًا: فهي تُستبعد فيها المناهج المشبوهة، وتُجبر على التركيز على مفاهيم قابلة للتطبيق حقًا. لقد أزال شتاءا الذكاء الاصطناعي في السبعينيات والثمانينيات التوقعات غير الواقعية، وأتاحا المجال للعمل التمهيدي الدؤوب الذي أفضى لاحقًا إلى إنجازات حقيقية.
تتعلق إحدى الرؤى الرئيسية بدور الظروف الاجتماعية. فالتقنيات لا تسود فقط بفضل تفوقها التقني، بل لأنها تستجيب لاحتياجات اجتماعية ملموسة. فقد حوّل التغير الديموغرافي روبوتات الخدمة من مجرد فضول إلى ضرورة. كما حوّل نقص العمالة الماهرة الأتمتة من تهديد إلى إنقاذ. ويفسر هذا التبعية السياقية سبب اختلاف تقييم التكنولوجيا نفسها اختلافًا جذريًا في أوقات مختلفة.
تكتسب العوامل الثقافية أهمية خاصة. فقد مكّن الموقف الإيجابي لليابان تجاه الروبوتات من مواصلة الاستثمار في هذه التقنية، حتى عندما كانت تُعتبر غير عملية في الغرب. وقد أثمر هذا الانفتاح الثقافي عندما ازداد الطلب العالمي على الروبوتات فجأةً. في المقابل، أدى تزايد التشكك في الأتمتة في أوروبا إلى تخلف القارة في تقنيات المستقبل الرئيسية.
يُحذّر التاريخ أيضًا من مخاطر ثقافة الاحتكار التكنولوجي. كانت آلات ليسب في ثمانينيات القرن الماضي بارعة تقنيًا، لكنها فشلت لأنها مثّلت حلولًا معزولة غير متوافقة. اليوم، يكمن الخطر المعاكس: هيمنة عدد قليل من شركات التكنولوجيا العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات قد تؤدي إلى تركيز إشكالي للسلطة، مما يعيق الابتكار ويُعقّد السيطرة الديمقراطية.
أخيرًا، يُظهر التحليل أن النقد التكنولوجي غالبًا ما يكون مُبررًا، ولكنه يُوجَّه لأسباب خاطئة. كان تحذير جوزيف وايزنباوم من إضفاء الطابع الإنساني على الحواسيب نبوءةً، لكن استنتاجه بأنه لا ينبغي تطوير الذكاء الاصطناعي لهذا السبب ثبت خطأه. استند التشكيك في روبوتات الخدمة إلى مخاوف مشروعة بشأن الوظائف، لكنه تجاهل قدرتها على معالجة نقص العمالة.
تُعد هذه الرؤية بالغة الأهمية لتقييم التقنيات الناشئة. لا ينبغي توجيه النقد إلى التقنية نفسها، بل إلى تطبيقاتها الإشكالية أو قصور اللوائح التنظيمية. تكمن المهمة في تسخير إمكانات التقنيات الجديدة مع الحد من مخاطرها في الوقت نفسه.
يُعلّمنا تاريخ الذكاء الاصطناعي وروبوتات الخدمة التواضع: لم تتحقق نبوءات الخمسينيات الحماسية ولا التوقعات المتشائمة للثمانينيات. كان الواقع أكثر تعقيدًا وبطءًا ومفاجأةً مما كان متوقعًا. يجب أن نضع هذا الدرس نصب أعيننا دائمًا عند تقييم تقنيات المستقبل اليوم، من الحوسبة الكمومية إلى الهندسة الوراثية وطاقة الاندماج.
في الوقت نفسه، يُظهر التاريخ أن البحث الدؤوب والمستمر يُمكن أن يُؤدي إلى إنجازات ثورية حتى في ظل ظروف صعبة. لطالما سُخر من عمل جيفري هينتون الذي امتد لعقود على الشبكات العصبية، ولكنه يُشكل حياتنا جميعًا اليوم. هذا ينبغي أن يُشجعنا على عدم الاستسلام، حتى في مجالات البحث التي تبدو ميؤوسًا منها.
ولعلّ أعظم درس هو هذا: التقدم التكنولوجي ليس بالضرورة جيدًا ولا سيئًا. إنه أداة تعتمد آثارها على كيفية استخدامنا لها. ليست المهمة شيطنة التكنولوجيا أو تقديسها، بل صياغتها بوعي ومسؤولية. بهذه الطريقة فقط، يمكننا ضمان أن يُسهم الجيل القادم من التقنيات غير المُقدّرة إسهامًا حقيقيًا في رفاهية البشرية.
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
Konrad Wolfenstein
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ
☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة
☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها
☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B
☑️ رائدة تطوير الأعمال / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية
🎯🎯🎯 استفد من خبرة Xpert.Digital الواسعة والمتنوعة في حزمة خدمات شاملة | تطوير الأعمال، والبحث والتطوير، والمحاكاة الافتراضية، والعلاقات العامة، وتحسين الرؤية الرقمية
استفد من الخبرة الواسعة التي تقدمها Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة | البحث والتطوير، والواقع المعزز، والعلاقات العامة، وتحسين الرؤية الرقمية - الصورة: Xpert.Digital
تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.
المزيد عنها هنا:
