كيف تغير المركبات ذاتية القيادة مستقبل التنقل في المدن؟

هذه المقالة هي الجزء 11 من 18 في سلسلة كيف ستغير المدن الذكية من شكل عالمنا؟

يتطور تعريف المدينة الذكية باستمرار مع الأيام إلا أن بعض النقاط أصبحت واضحةً وثابتةً. فتسخِّر المدن الذكية التقنيات الحديثة وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT لتحقيق الاستدامة، والتنمية، وتحسين نوعية حياة الأفراد. وتمثّل إدارة المرور والتنقل إحدى أهم الجوانب التي تركّز المدن عليها، إذ تقدّم خدمات أفضل للسكان بمساعدة الحسّاسات وانترنت الأشياء IoT. على سبيل المثال؛ تخفّف إشارات المرور الذكية الازدحام في ساعات الذروة، ويساعد كذلك الوقوف الذكي على إيجاد مواقف خالية للسيارات. ويستطيع الأفراد تتبّع مواقع الحافلات ومواعيد وصولها من خلال تطبيقات الهاتف المحمول.[1] تهتم اليوم الصناعات الذكية بتطوير المركبات ذاتية القيادة، ويعتقد الخبراء أنها ستصبح مستقبل التنقل الذكي، وركيزةً أساسيةً فيه. لأنها ستغيّر أسلوب حياتنا، ومفهومنا عن التنقل بشكل ثوريّ.

ما هي المركبات ذاتية القيادة؟

يقصد «بالمركبات ذاتية القيادة- an Autonomous vehicles» أي سيارة أو حافلة أو شاحنة أو مركبة أخرى، تستطيع القيادة من النقطة أ إلى النقطة ب دون تدخّل بشري، إضافةً إلى قدرتها على أداء جميع وظائف القيادة الضرورية. تُجهَّز هذه المركبات بأجهزة استشعار مختلفة لإدراك البيئة المحيطة. فتجمع البيانات، ومن ثم يعالجها حاسوب مُدمج في المركبة، لكي تستطيع التحرّك بشكل مستقل. [2]

تعتبر القيادة الذاتية واحدةً من أهم الابتكارات في العقود الأولى من القرن ال21، بسبب قدرتها على إحداث نقلة نوعية في نظام التنقل ضمن المناطق الحضرية وخارجها. وقد تسارع تطوير التقنيات المتعلّقة بالقيادة الذاتية خلال العقد الماضي بفضل إدخال الذكاء الاصطناعي AI في أنظمة القيادة. نتيجةً لذلك أصبحت المركبات أكثر “ذكاءً”، وقادرةً على الركن بنفسها -التموضع بجانب الطريق-، وتغيير سرعتها أو اتّجاه سفرها، والاستجابة للعقبات والتنبّؤ بها أثناء القيادة. [3]

مستويات المركبات ذاتية القيادة

تصنِّف SAE international -المعروفة سابقًا بجمعية مهندسي السيارات- المركبات ذاتية القيادة إلى 6 مستويات من الأتمتة المحدّدة والمتّفق عليها دوليًا. وتزداد استقلالية المركبة مع ازدياد المستوى.

  1. المستوى 0: يؤدي السائق جميع مهام القيادة، ولا تسيطر السيارة على عملية القيادة.
  2. المستوى 1: تُجهّز المركبة بنظام مساعد للسائق DAS. والذي يساعد السائق جزئيًا في ضبط السرعة، أو كبح الانحراف، أو الإيقاف الطارئ.
  3. المستوى 2: تجهّز المركبة بمزايا أكثر تقدّمًا بحيث يشرف DAS على التوجيه والتسارع والكبح في الظروف السهلة ضمن ظروف الرؤية الجيدة في النهار. لكن يجب على السائق الإشراف الكامل على القيادة، وأداء جميع مهام القيادة المعقّدة تقريبًا.
  4. المستوى 3: يستطيع النظام أداء جميع أجزاء مهام القيادة في بعض الظروف المثالية. لكن يجب على السائق أن يكون مستعدًا لاستعادة السيطرة عندما يطلب النظام منه ذلك. بعبارة أخرى، يجب على السائق أن يكون جاهزًا للانتقال الآمن بين القيادة الذاتية والقيادة البشرية في غضون ثوان قليلة. بسبب ذلك لا يسمح للسائق بالنوم أو إمالة مقعد القيادة بالكامل.
  5. المستوى 4: يمكن للمركبة أداء جميع عمليات القيادة بشكل مستقل في ظروف معينة. لا يلزم في هذا المستوى الجهوزية (اليقظة) من السائق في الشروط المعيّنة في المستوى السابق.
  6. المستوى 5: تتعاون في هذا المستوى التقنيات الحديثة مع المركبة. نتيجةً لذلك تستطيع القيادة في كل أحوال الطقس والإضاءة، وفي أي نوع من أنواع الطرق سواء داخل المدينة أو على الطرق السريعة، دون أي حاجة للتدخل البشري أو المراقبة. وستتمكن المركبات من الاتصال مع المركبات الأخرى والبنى التحتية من أجل الحصول على أحدث المعلومات عن حالة الطريق مقدّمًا (من ثوان إلى دقائق قليلة).[4][5][6]
مستويات المركبات ذاتية القيادة.

كيف تعمل القيادة الذاتية؟

تعد القيادة الذاتية مهمةً معقدةً تتطلّب دمج مجموعة متنوعة من التقنيات الذكية، لخلق رؤية بزاوية 360 درجة من محيط السيارة. من ثم تستخدم المركبة هذه المعلومات لاتّخاذ قرارات حول كيفية السير بأمان. وتحتاج المركبة إلى توافر:

  • أجهزة الاستشعار: تضمّ المركبة مجموعةً من الكاميرات وأجهزة استشعار المدى مثل radar وlidar، إذ توفر معلومات حول البيئة المحيطة بالمركبة مثل مواقع المركبات الأخرى والمشاة وحالة الطريق وغيرها من المعلومات.[7] يكشف الرادار عن سرعة ومسافة الأجسام. بينما ينشئ الليدار نموذجًا ثلاثي الأبعاد من محيط السيارة، ويستعمل للكشف عن الأجسام التي يصعب رؤيتها بالكاميرات أو الرادار مثل الأجسام الصغيرة أو المحجوبة جزئيًا.
  • اندماج المستشعر: يقصد بذلك عملية دمج البيانات من مجموعة المستشعرات. يساعد ذلك باكتشاف الأجسام والتنبؤ بالحركة للحصول على صورة شاملة عن محيط المركبة.[8]
  • التنبؤ بالحركة: وهو ضروري لمعرفة الحركة المستقبلية للأجسام المتواجدة في محيط المركبة.
  • تعلم الآلة: تستخدم المركبات خوارزميات تعلم الآلة لتحليل البيانات، واتّخاذ القرارات الحاسمة.
  • أنظمة التحكم: ترسل أنظمة التحكّم إشارات للمشغلات مثل عجلة القيادة، والمكابح، ومسرع السرعة لكي تخبرهم كيف يحرّكون المركبة وفقًا لقرار الخوارزمية.

تعتمد المركبات عمومًا على نظام تحديد المواقع الجغرافية GPS لتحديد موقعها، وتوجّهها. كما تستعمل خرائط عالية الدقة للتنقل في الطرق.[7]

صور الكاميرا الأمامية المجمعة في يوم صافي، وفي وقت الليل، وفي يوم ماطر، وفي موقع بناء.

هل بدأت المركبات ذاتية القيادة في الانتشار؟

يجري حاليًا تطوير المركبات ذاتية القيادة وستمر بعدّة خطوات حتى تصبح موثوقةً ومتاحةً تجاريًا في معظم الأسواق. ويتوقع الخبراء أنها ستتبع منحنى S وفقًا «لقانون روجر-Roger’s law» كما في الصورة.[9]

نمط التوزيع المتوقع للمركبات ذاتية القيادة وفقًا ل Roger’s law.

من الضروري أن ندرك مدى تعقيد إدارة مركبة ما على الطرق العامّة، بسبب كثرة التفاعلات مع أشياء غير متوقعة في أغلب الأحيان، مثل المشاة، وراكبي الدراجات، والحيوانات. وقد تفرض هذه المركبات تكاليفًا إضافيةً مرتفعةً بسبب الحوادث، أو حالات التأخير الممكنة لمستخدمي الطريق الآخرين. نتيجةً لذلك ستتمتع المركبات ذات المستوى 5 بمعايير اختبار أعلى من الابتكارات التقنية الأخرى. مما يؤدي إلى تأخير طرحها في السوق للحصول الموافقات اللازمة. في حال أثبتت هذه التقنية أنها غير موثوقة أو خطيرة، ستطلب الولايات القضائية اختبارات إضافية، وأذونات، ولوائح. مما سيؤدي إلى تفاوت في معدّلات التنفيذ والطرح في السوق وهو أمر متوقع أيضًا.[10]

وتشير التقديرات إلى أن طرح مركبات المستوى 5 سيبدأ عام 2030. ومن المرجّح أن يستغرق تشبّع السوق عدّة عقود، وقد يستمر بعض سائقي السيارات في اختيار المركبات التقليدية، بسبب تفضيلهم الشخصي، وانخفاض تكلفة الشراء.

يوضح الجدول تقدير التوقيت لإدخال السيارات ذاتية القيادة وانتشارها في السوق.

لكن يبقى تداول المركبات مرتبطًا بالأفراد حتى بعد التشبّع بالأسواق. لذلك قد تتسارع أو تتباطأ عملية الانتشار، وربما لن يتماثل انتشارها في كل البلدان أو القارات. ويتوقع بعض الخبراء أن يتأخر الانتشار إلى ما بعد عام 2040 بسبب التحديات التقنية والسياسية والاجتماعية. [11]

فوائد القيادة الذاتية في المدن الذكية

يعد النقل جزءًا أساسيًا من حياة الإنسان، ويؤثر على التعليم والعمل ووقت الفراغ والخدمات. وتجلب المركبات ذاتية القيادة فوائد كثيرة، ومنها:

  • السلامة، يتوقع الباحثون ارتفاع معدلات سلامة السائقين والمشاة، وانخفاض عدد الحوادث.[12]
  • تقليل الازدحام المروري والوقت اللازم للسفر، يعود الفضل بذلك إلى توحيد سرعة السفر لجميع مستخدمي الطرق مع زيادة سرعة عبور التقاطعات. حيث يمكن للمركبات الاتصال مع بعضها البعض، ومع البنية التحتية في الوقت نفسه. علاوةً على ذلك، تختار المركبات أفضل المسارات للرحلة من خلال التقنيات السحابية وإنترنت الأشياء.[13]
  • خفض الانبعاثات، حيث يقل استهلاك الوقود، والانبعاثات السامة في الغلاف الجوي للمدن الذكية، وتتحسن جودة الهواء.[14][15]
  • إمكانية الوصول، تتوفر خيارات تنقل أسهل وأفضل لمن لا يستطيع القيادة كالمسنين، وذوي الاحتياجات الخاصة. وتستطيع السيارات أيضًا الدخول إلى مناطق غير مخدومة، ولا تصلها وسائل النقل العام عادةً.[12][16]

تحديات وعوائق

ستغيّر القيادة الذاتية البيئة الحضرية، وستكون هذه التغييرات لا رجعة فيها. نتيجةً لذلك يجب علينا معرفة عواقب التطبيق لنتجنّبها، فنحصل على أقصى فائدة ونتغلب على التحديات. ونذكر بعض تلك التحديات:

  • تحديات تقنية، يلزم تطوير وربط عمل العديد من التقنيات، فلكي تتمكن السيارات من التعامل مع أي حالة مرورية يلزم الملايين من الكيلومترات التجريبية للقيادة في الحالات الخطرة كتساقط الثلوج أو الأمطار الغزيرة.[17]
  • مخاوف أخلاقية، ترتبط بوجود نقاط ضعف في أمن الفضاء الإلكتروني، مما قد يؤدي إلى عواقب وخيمة على المستوى الأمني للمدن.[12]
  • آثار سلبية على صحة الإنسان، بسبب نمط الحياة الخامل، فقد يعطي السكان أولويةً للقيادة الذاتية من أجل قضاء رحلاتهم القصيرة عوضًا عن المشي أو ركوب الدراجة.[18]
  • عقبات اقتصادية، بسبب كلفة الشراء المرتفعة، على الأقل في السنوات الأولى من الانتشار. وتدرس المدن الذكية إدخال الحافلات ذاتية القيادة في خدمة النقل العام، بالتالي تحل مشكلة عدم قدرة تحمّل تكلفة امتلاك مركبة خاصة.[19]
  • عدم تقبّل وثقة الناس لفكرة القيادة الذاتية.

تأثير المركبات ذاتية القيادة على التخطيط العمراني

التحضر

يعتقد الخبراء أن إدخال القيادة الذاتية في التنقل الذكي قد يؤدي إلى زيادة أهمية المناطق السكنية في الضواحي. والتي يكون سعرها عادةً أخفض في السوق عن تلك المتواجدة في المركز. حيث تسهّل المركبات ذاتية القيادة إمكانية الوصول للمناطق التي تعذر الوصول إليها سابقًا. مما يؤدي في نهاية المطاف إلى ازدياد الزحف العمراني للمدن، وانخفاض كثافة البناء. إضافةً إلى ذلك، تنعكس الآثار كذلك على المناطق الريفية، بفضل تحسُّن النقل العام والخاص على حدّ سواء.[20][21]

توضح الصورة تأثير المركبات ذاتية القيادة على كثافة البناء، بينما تشير الأسهم الحمراء إلى امكانية الوصول.
توضح الصورة تأثير القيادة الذاتية على نظام النقل الحضري.

البنية التحتية للطرق

تؤثر المركبات ذاتية القيادة على استعمال الحيّز المكاني للطرق، والبنية المادية لها. مثلًا ستقضي القيادة الذاتية على الخلاف الحالي بين سائقي المركبات والمشاة. ويتوقع الخبراء أن يتوسّع الحيّز المخصص للمشاة مع إمكانية إزالة الفصل المادي بين السيارات والمشاة. علاوةً على ذلك سيقل عرض الممرات، وستلتغي أماكن وقوف السيارات على طول الرصيف.[21]

توضح الصورة التحول المفترض لمقطع الطريق بعد انتشار القيادة الذاتية.
صورة لافتراض مسار أكثر كفاءة بفضل تطوير القيادة الذاتية.

المستوى المحلي

تؤثر القيادة الذاتية على التنمية السكنية وسط المدينة والضواحي على حد سواء. إذ مع انتشارها الكامل سيكون من الممكن تحرير العديد من الساحات المستخدمة من قبل السيارات حاليًا. والتي سيعاد تكييفها، وإعادة استخدامها لوظائف أخرى.[21]

على سبيل المثال؛ توجد عادةً مساحات لوقوف السيارات بالقرب من المنازل الخاصة، وستقل الحاجة إليها عند انتشار المركبات ذاتية القيادة. نتيجةً لذلك يمكننا تحويل مواقف السيارات المجاورة للمنازل إلى ممرات للمشاة أو للدراجات. يساعد كذلك إلغاء المرآب الخاص على توسُّع المنزل، فيستطيع المالك استغلال المساحة لوظائف أخرى.[22]

تأثير المركبات ذاتية القيادة على الضواحي ذات الكثافة المنخفضة.

أما بالنسبة للمباني السكنية متعددة الطوابق، فيمكن الاستغناء عن المواقف الموجودة تحت الأرض. ونستطيع بدل ذلك بناء مواقف كبيرة مستقلة تقع في أماكن خارجية يسهل الوصول إليها. إذ سيتمكن مالك السيارة الاتّصال مباشرةً بسيارته عن طريق تطبيق مثبت على هاتفه المحمول لتأتي إليه من موقفها.[22]

تأثير المركبات ذاتية القيادة على المناطق السكنية عالية الكثافة.

نظرة مستقبلية

سيكون إدخال القيادة الذاتية إلى التنقل الذكي بطيئًا وتدريجيًا. ولا شكّ من أنه سيحدث ثورةً جذريةً على طريقة حياتنا، وسيغير أيضًا التخطيط العمراني للمدن. لكن في نهاية المطاف سيتعلق نجاحه بالفرد ومدى تقبله للتقنية. فدعنا نتخيل لبرهة أنك تمتلك سيارةً ذاتية القيادة، فهل ستثق بقراراتها وتدعها تأخذك في رحلاتك، أم أنك تفضل القيادة بنفسك؟

المصادر

  1. MDPI
  2. IEEE
  3. IEEE
  4. Springer
  5. ResearchGate
  6. ResearchGate
  7. arXiv
  8. arXiv
  9. Semanticsholar
  10. ResearchGate
  11. IEEE
  12. arXiv
  13. MDPI
  14. MDPI
  15. Semanticsholar
  16. MDPI
  17. IEEE
  18. Science direct
  19. MDPI
  20. ResearchGate
  21. ResearchGate
  22. Science direct

ما هو دور المحركات في الروبوت؟ وما هي أهم المحركات الكهربائية المستخدمة؟

تكمن قدرة الروبوتات على الحركة وأداء المهام في المحركات الخاصة بها، فبدون هذه المحركات لا يمكن أن يسمّى الروبوت ذكياً. عن طريق المحركات يمكننا فتح الصمامات وإغلاقها، وتحريك عجلات روبوت أو إدارة أذرعه. يوجد العديد من أنواع المحركات التي تستخدم مع الروبوتات والتي تختلف من روبوت لآخر حسب بعض معايير التصميم، مثل خصائص الدقة والتكلفة ومتطلبات عزم الدوران والتسارع.

• المحركات الكهربائية

من أهم أنواع المحركات هي المحركات الكهربائية وهي أجهزة كهروميكانيكية تنتج الحركة عن طريق تحويل الطاقة الكهربائية إلى طاقة ميكانيكية. هذه المحركات هي الخيار المفضل في الروبوتات، ويرجع ذلك إلى عدة أسباب:

1. الكهرباء مصدر إمداد متاح على نطاق واسع.

2. مناسبة لجميع أحجام الروبوت.

3. مدمجة وخفيفة الوزن، بالإضافة إلى أنها تتميز بنسبة تحويل طاقة كبيرة ودقة ممتازة.

4. أنظمة التشغيل الكهربائية قوية وسهلة الصيانة. [1]

أشهر أنواع المحركات الكهربائية وأكثرها استخدام

1. محرك التيار المستمر dc motor

له عدة أشكال، ويمتاز محرك التيار المستمر بالتكلفة القليلة والأداء الجيد وسهولة التحكم في سرعة المحرك. كما يمتاز بالقدرة على التحكم في سرعة الدوران باستخدام تقنية PWM (تعديل عرض النبضة). إذ يحوّل محرك DC الطاقة الكهربائية الحالية المباشرة إلى طاقة ميكانيكية وتعمل محركات التيار المستمر بشكل جيد في الروبوتات لأنها تسمح للروبوت بأن يعمل بالبطارية، مما يوفر مزايا رائعة لمجموعة متنوعة من التطبيقات الروبوتية، وخاصة الروبوتات المتنقلة.[2]

2. محرك السيرفو servo motor

السيرفو عبارة عن محرك يمكنه الدوران بزاوية محددة من خلال برمجته مسبقا عبر الأردوينو أو أي متحكم. يستخدم السيرفو في العديد من التطبيقات الصناعية الصغيرة والكبيرة منها. ويمكن استخدام هذا المحرك لتشغيل سيارات الألعاب التي يتم التحكم فيها عن بُعد، والروبوتات والطائرات، وخطوط الانتاج، والصناعات الغذائية. لهذه المحركات فوائد عديدة في التطبيقات الروبوتية، فهي صغيرة وقوية وسهلة البرمجة ودقيقة. علاوة على أنها تسمح بتكرار الحركة شبه التام. غالباً ما يتم استخدامها في الأذرع الروبوتية والتطبيقات التي تحتاج دقة في العمل.[3]

3. المحرك الخطوي stepper motor

تختلف هذه المحركات بعض الشيء عن محركات التيار المستمر سواء في التطبيق أو التركيب على الرغم من اعتماد فكرة عمل كليهما على الفيض المغناطيسي المتولد في الملفات. و رغم ما يشوب هذا النوع من المحركات من صعوبة استخدام وعدم توفرها وارتفاع تكلفتها؛ فإنها تتمتع بالعديد من المميزات التي تتطلبها الروبوتات ومن ذلك: – استجابة سريعة لبدء التشغيل والتوقف وعكس اتجاه الحركة. – الدقة العالية في الحركة والقدرة التكرارية، حيث تتراوح دقتها بين 3- 5% من الخطوة وهو خطأ غير تراكمي من خطوة إلى أخرى. – توفر مدى كبير من السرعات الدورانية حيث تتناسب السرعة مع تردد نبضات الدخل.[4]

إضافةً إلى المحركات المذكورة هناك الكثير من المحركات الممكن استخدامها في صناعة الروبوتات ولكن المحركات الثلاثة السابقة هي الأشهر الأكثر وفرة.

المصادر:

1-rozum.com

2-Electronics tutorials

3-sciencebuddies.com

4-Sciencedirect.com

مقدمة عن الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع المدى مختص بعلوم الكمبيوتر مع بناء آلات ذكية قادرة على أداء مهام تحتاج إلى ذكاء الإنسان.

مكونات الذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة: وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعمل على بناء تطبيقات تتعلم من البيانات. وتتطور مع الوقت بدون برمجتها على هذا العمل. 

التعلم العميق: وهو فرع آخر يقلد عمل مخ الانسان في التعامل مع البيانات، والوصول إلى حلول وأشكال جديدة من البيانات الأصلية لاتخاذ القرارات. 

يتداخل أيضًا علم البيانات والبيانات الضخمة في الذكاء الاصطناعي؛ حيث أننا نعيش في عصر البيانات. فكلما ازدادت البيانات تحسن أداء الآلة. والبيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي قد تكون حروف أو أرقام أو صور تتعرف من خلالها الآلة على شكل معين على سبيل المثال، مثال القطة المشهور الذي اُعتبر أول مثال تتعرف الآلة عليها دون إخبارها عن طريق التعلم العميق، بالإضافة إلى الصوت والنصوص. وتتلخص مشاكل البيانات أنها قد تكون في حاجة إلى تصحيح الخطأ أو إيجاد البيانات المفقودة. 

أمثلة عن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

  • عندما يصل إليك بريد إلكتروني ويتم تحديد هل هذا البريد مرغوب أم غير مرغوب فيه. 
  • تحويل الصوت إلى كلام مكتوب. 
  • تحويل كلمات لغة إلى لغة أخرى. 
  • إمكانية تحديد موقع السيارات في السيارة ذاتية القيادة عن طريق تخزين الصور ومعلومات السرعة والطرق. 

تاريخ الذكاء الاصطناعي

  • ظهرت قصص الروبوتات الذكية والمخلوقات المُصنعة في الأساطير والحكايات الخاصة بالحضارة اليونانية القديمة. 
  • سنة ١٩٤٣م، نشر العالمان «Warren McCullough» و«Walter Pitts» أول ورقة بحثية وضعوا فيها أول نموذج رياضي لبناء الشبكات العصبونية. 
  • نشر العالم «كلود شانون-Claude Shannon» ورقة بحثية عن برمجة الكمبيوتر للعب الشطرنج سنة ١٩٥٠م. وفي نفس السنة نشر «إسحاق عظيموف-Isaac Asimov» ٣ قوانين عن الروبوتات.
  • يعتبر عام ١٩٥٦م ميلاد الذكاء الاصطناعي كما نعرفه اليوم، حيث اُستخدم إسم الذكاء الاصطناعي صريحًا في مشروع بحثي بواسطة «John McCarthy». وفي العام نفسه طور لغة الذكاء الاصطناعي عن طريق بحث أوضح فيه نظام ذكاء اصطناعي كامل ذو قدرة على التعلم بكفاءة من تجارب الإنسان. 
  • أسس العالم «Arthur Samuel» مصطلح تعلم الآلة في شركة IBM سنة ١٩٥٩م. 
  • أسست وزارة الصناعة والتجارة الدولية باليابان مشروع الجيل الخامس من الكمبيوتر، وهو كمبيوتر متطور فائق الأداء بالإضافة إلى منصة لتطوير الذكاء الاصطناعي سنة ١٩٨٢م.
  •  في سنة ١٩٨٥م، أصبحت الشركات تنفق أكثر من مليار دولار على هذه الأنظمة الجديدة، وتطورت لغة «Lisp» الجديدة بشكل ثوري لتعلم الآلة.
  • طورت الولايات المتحدة إدارة تنظيم وتخطيط لوجستية تدعى «DART» أثناء حرب الخليج سنة ١٩٩١م.
  • في ٢٠٠٥م، تطورت السيارات ذاتية القيادة على سبيل المثال، سيارة «STANELY» التي فازت في أهم سباقات السيارات في الولايات المتحدة، ويدعى «DARPA GRAND». 
  •  قدمت  شركة جوجل طفرة في مجال التعرف على الكلام، وقدمت الخاصية في تطبيق أبل سنة ٢٠٠٨م.
  • استخدم العالم «Andrew ng» التعلم العميق في التعرف على شكل القطة دون إخبار البرنامج بذلك عن طريق ١٠ مليون فيديو على اليوتيوب.
  • صنعت شركة جوجل أول سيارة ذاتية القيادة تجتاز امتحان القيادة في الولايات المتحدة سنة ٢٠١٤م.

أنواع الذكاء الاصطناعي

أولًا: الذكاء الاصطناعي المحدود أو الضعيف وهو عبارة عن تقليد لذكاء الإنسان، وعادة ما يقوم بمهمة فردية بطريقة جيدة. وبالرغم من ظهوره بشكل جيد إلا أن لديه تحديات كبيرة للوصول إلى ذكاء الإنسان. ولكنه أدى وظائف مهمة؛ حيث قالت إدارة الرئيس أوباما في تقرير عام ٢٠١٦م للتجهيز لمستقبل الذكاء الاصطناعي أن الذكاء الاصطناعي ساهم في تأثيرات اجتماعية ملحوظة. 

ومنها على سبيل المثال، بحث جوجل، وأنظمة التعرف على الصور، والمساعد الشخصي البسيط مثل «siri»، والسيارات ذاتية القيادة.

ثانيًا: الذكاء الاصطناعي العام أو القوي وهذا ما نراه في الافلام مثل استخدام الروبوت ونجده يشبه أكثر ما يمكن الإنسان.

ومنها على سبيل المثال:

  • المساعد الشخصي الأكثر تطورًا مثل «Alexa – أليكسا». 
  • خرائط الأمراض وأدوات التنبؤ بها. 
  • تصنيع الروبوت وبرمجته. 
  • توصيات علاجات شخصية خاصة بكل مريض على حسب حالته الصحية الخاصة. 
  • بوت محادثة خاص بالتسويق وخدمة العملاء. 
  • فلترة البريد الإلكتروني من يكون مرغوب ومن يكون غير مرغوب فيه. 
  • فحص مواقع التواصل الاجتماعي للمحتوى الخطير والأخبار المزيفة. 
  • الاقتراحات والتوصيات الخاصة بالأغاني ومشاهدة الأفلام مثل: سبوتيفاي ونيتفليكس. 

ما الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله؟

  • الرد على رسالة تحتاج إلى التعاطف في البريد الإلكتروني، عندما يخبرك أحد العملاء أن البضاعة المرسلة إليه قد تدمرت، ما يفعله الذكاء الاصطناعي هو الرد بعدد محدد من الجمل قد لا يتناسب مع الموقف فيجب أن يُحول العميل إلى مركز خدمة العملاء للتعامل مع المشكلة. 
  • لا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يقف في محطة لإيقاف السيارات أو يشير بيده لإيقاف سيارة. ولا يستطيع أن يقود دراجة ويضع يديه جانبيه للحركة يمينًا أو يسارًا. 
  • يستطيع الذكاء الاصطناعي تشخيص الالتهاب الرئوي من ١٠٠٠ صورة سابقة للمرضى، ولكنه لا يستطيع تشخيص المرض من خلال ١٠ صور توضيحية في كتاب طبي.

أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي

  • «siri»: المساعد الشخصي الخاص بشركة أبل، بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي يحاول فهم أسئلة وطلبات الأشخاص. 
  • «Alexa»: وهو أساس المنازل الذكية، طورته شركة أمازون للمساعدة في مهام عديدة مثل جمع المعلومات من الويب والتسوق وتنظيم المواعيد وعمل منبة وغيرها الاستخدامات الأخرى. 
  • سيارات «Tesla – تسلا» ذاتية القيادة. 
  • «cogito» وتعد واحدة من أشهر الأدوات المُستَخدمة في التكيف السلوكي لخدمة العملاء. 
  • «Boxever» وهي شركة تعتمد على تعلم الآلة لتطوير خبرة التعامل مع العميل في صناعة السفر والرحلات، ومساعدة الشركة على إيجاد عملاء دائمين. 
  • تتوقع شركة أمازون ما يحتاجه العملاء قبل ما يطلبونه من خلال تتبع البحث على الويب.
  • اقتراح العديد من الأفلام التي تتناسب معك بناءً على المشاهدات السابقة كما في شركة نتفليكس. 
  • شركة «Nest» التي استحوذت عليها جوجل عام ٢٠١٤م  بقيمة ٣,٢ مليار دولار. تتعرف على احتياجاتك للحرارة أو البرودة بما يتناسب معك من خلال نظام أليكسا في منزلك.

مما لا شك فيه أن الذكاء الاصطناعي له في وقتنا هذا تأثيرات عظيمة على مجالات متعددة، ومن المتوقع أن يزداد تواجده في هذه المجالات ويدخل في مجالات جديدة. ولكن هذا المجال ليس بالسحر فله قدرات محددة معروفة للعلماء وفي نفس الوقت لا يستطيع التواجد في مجالات أخرى قد يكون بعيدًا عنها أو قد لم يُجرب فيما سبق.

المصادر:
forbes
britannica
investopedia
builtin

Exit mobile version