أندرويد للعرب

يعتقد الجميع بأن العام 2016 هو عام تقنيات الواقع الافتراضي، وهذا صحيح. لكن هناك موجة جديدة في عالم التقنية بدأت بالانتشار سريعًا خلال الشهور القليلة الماضية وهي موجة الـ Chatbots أو روبوتات الدردشة.

لماذا بدأت معظم الشركات الكبرى بدعم روبوتات الدردشة في تطبيقاتها، مثل فيس بوك وجوجل وتيليغرام وكيك وسكايب وغيرها؟ ما هي روبوتات الدردشة أساسًا وما فائدتها؟

روبوتات الدردشة Chatbots

كلمة Chatbot هي اختصار لـ Chat + Robot، وهو مصطلح ظهر في التسعينيات من القرن الماضي كي يشير إلى برامج الكمبيوتر المصممة لإجراء المحادثات مع البشر، بشكل يحاكي الدردشة بين شخصين.

روبوتات الدردشة ليست بالأمر الجديد، حيث ظهرت قبل سنوات طويلة على الإنترنت كما دعمتها بعض تطبيقات المحادثة القديمة، لكنها كانت غير ذات فائدة تقريبًا إذ كانت مجرد تجارب بإمكانيات محدودة جدًا.

الجديد ونحن في 2016 بأن تقنيات الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence وتعلّم الآلة Machine Learning قد تطوّرت جدًا، إضافة إلى تقنيات معالجة اللغة الطبيعية NLP، وأصبحت برامج الكمبيوتر أكثر قدرة على فهم ما يكتبه الإنسان، وعلى تقديم المساعدة له.

كيف تعمل روبوتات الدردشة وما الذي تستطيع فعله؟

روبوتات الدردشة هي عبارة عن تطبيقات مُصغّرة يمكن إضافتها إلى تطبيقات المحادثة، بحيث يؤدي كل تطبيق مُصغّر (روبوت) مهمة محددة خاصة به، ومن المفترض أن يقوم المستخدم باستخدام الروبوتات التي يحتاجها وفقًا للشيء الذي يرغب بتنفيذه.

على سبيل المثال روبوت الدردشة قد يكون بسيطًا، كأن تسأله عن حالة الطقس خلال الأسبوع القادم، أو عن نتيجة مباراة فريقك المفضل، أو تطلب منه عرض مقطع فيديو معين من يوتيوب أو البحث عن وجه تعبيري (إيموجي) معين، كل ذلك من خلال الدردشة النصية وكأنك تتحدث مع شخص آخر وبلغة طبيعية مكتوبة.

لكن ليس هذا هو الهدف الوحيد من روبوتات الدردشة، حيث يمكن لها أن تكون أكثر تطورًا، حيث استعرضت فيس بوك في نيسان/أبريل الماضي لدى إعلانها عن منصة مسنجر Messenger Platform كيف يمكن أن تتحدث من خلال فيس بوك مسنجر مع روبوت دردشة وتطلب منه أشياء مثل إرسال باقة زهور، وذلك من خلال الكتابة بلغة طبيعية على غرار: “أرسل باقة زهور لوالدتي بمناسبة عيد الأم”. وقد ذكرت فيس بوك بأن أكثر من 10 آلاف مطوّر يعملون بالفعل على تطوير روبوتات دردشة لتطبيقها.

لماذا اهتمت الشركات الكبرى (فجأة) بروبوتات الدردشة؟

لعدة أسباب، الأول هو كما ذكرنا أعلاه تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي التي باتت قادرة على فهم المستخدم بشكل أكبر وتقديم المساعدة له، وثانيًا لأننا بدأنا نتحوّل شيئًا فشيء من عصر طلب المساعدة عبر الويب أو عبر تطبيقات الهاتف الذكي، إلى عصر المُساعد الشخصي Personal Assistant الذي يفهم ما تريده منه بالضبط، ويقدم لك المساعدة بشكل فوري، وهذا مكانٌ بدأت تجد الشركات فيه مصدرًا للربح أيضًا حيث سنتمكن جميعًا خلال فترة قريبة من طلب الطعام وسيارات الأجرة والتسوّق من خلال الدردشة.

بمعنى آخر، لو كنت جائعًا وتريد طلب بعض الطعام، لماذا تفتح تطبيقًا خاصًا بذلك وتبحث في القوائم بحثًا عن الوجبة المناسبة، في الوقت الذي تستطيع فيه كتابة جملة واحدة لروبوت طلب الطعام مثل: “أطلب لي الدجاج بالأرز وأرسله إلى منزلي”، وبمجرد الضغط على Enter سيتم المطلوب دون بذل أي جهد آخر. هذه هو المستقبل الذي تسعى الشركات للوصول إليه.

• إقرأ أيضًا – المُستقبَل الآن: كل ما تريد معرفته عن مساعد جوجل الجديد Google Assistant

انتهاء عصر التطبيقات، والمستقبل أقرب مما تتصور

قد تعتقد بأن الكلام أعلاه يحمل شيئًا من المبالغة، فهل يُعقل أن الشركات بدأت تتحضر لمُستقبل ينتهي فيه عصر التطبيقات التقليدية، ونتحوّل فيه إلى الاعتماد على الروبوتات البرمجية للحصول على ما نريد؟

في الحقيقة أشارت عدة دراسات، من بينها دراسة من شركة eMarketer بأن المستخدمين يقضون أوقاتًا طويلة ضمن تطبيقات الدردشة في الوقت الذي يتراجع فيه اهتمام المستخدمين بتثبيت التطبيقات الأخرى على هواتفهم. وقد أشارت نفس الدراسة بأن أكثر من 1.4 مليار شخص استخدم تطبيقات الدردشة العام الماضي، في حين أن ثلثي مستخدمي الهواتف الذكية في الولايات المتحدة لم يقوموا بتنزيل أية تطبيقات على هواتفهم.

هذا لا يعني بأن التطبيقات ستصبح غير ذات فائدة كليًا وسنتحول إلى الروبوتات خلال عام أو عامين، لكن هذا ما يتجه إليه المُستقبل تدريجيًا على أية حال.

في عام 1997، تمكّن الحاسوب الذكي Deep Blue من هزيمة بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو الحدث الذي اعتبر علامةً بارزة بمسيرة تطور الذكاء الصنعي وقدرة الآلة على التفكير المنطقيّ واتخاذ القرارات المُعقدة التي تتطلب التخطيط للعبةٍ استراتيجية ذات عدد ضخم من الاحتمالات مثل الشطرنج. اليوم تُعيد جوجل كتابة التاريخ مرة أخرى، وذلك عبر برنامجها الذكي AlphaGo الذي تمكّن من التفوق على الذكاء البشريّ في لعبة GO، عبر تحقيق ثلاث انتصاراتٍ مُتتالية على بطل العالم الكوري Lee Sedol، قبل أن يتمكن الكوري الجنوبي من رد الاعتبار اليوم وتحقيق أول فوزٍ له على البرنامج الذكيّ.

مشروع AlphaGo هو أحد المشاريع الخاصة ببرنامج جوجل للذكاء الصنعيّ المعروف باسم DeepMind. تعمل جوجل عبر برنامج DeepMind على تطوير برامج وخوارزمياتٍ حاسوبية ذات قُدراتٍ عالية من حيث مُعالجة المعلومات واتخاذ القرار، بحيث تكتسب هذه البرامج قُدراتها الذكية عبر التعلم بالخبرة، بشكلٍ مُشابهٍ تمامًا لتعلّم الإنسان، حيث يقوم الإنسان بتطوير المَعلومات التي يُخزّنها ويصقلها مع الخبرة والتقدم بالعمر.

لو أردنا تمثيل مبدأ تعلم الآلات بالخبرة، فيُمكن الاستعانة دومًا بمثال الطفل الصغير: الطفل لا يدرك أن النار شيءٌ مُؤلم، ولكنه سيتعلم ذلك بعد أن يُحاول لمس النار. عند محاولته للمس النار، سيشعر بحرارتها وسيتولد لديه شعور الألم، وسيبدأ طبعًا بالبكاء. هذه التجربة ستُخزّن ضمن الدماغ، وسيكتسب دماغ الطفل معلومة تقول أن النار مؤذية ولا يجب لمسها. نفس الأمر ينطبق على تعلم اللغات، الكلام، المهارات الرياضية، الموسيقى، الرسم وغيرها من المهارات المتعددة التي يمكن للإنسان أن يتعلمها.

بالنسبة للذكاء الصنعيّ، فإن العلماء كانوا ولا يزالوا يحاولون تطوير الآليات والطرق التي تقوم بها الآلات باتخاذ القرار. إعطاء الآلة القدرة على اتخاذ القرار اعتمادًا على التّعليمات المُخزنة مُسبقًا بها لا يُعتبر ذكاءً بالمعنى الدقيق للكلمة، وذلك لأن المُبرمج هو من يُحدد كيفية تصرف الآلة اعتمادًا على التعليمات والبرنامج الذي قام بكتابته، وخارج إطار الشيفرة التي كتبها المبرمج، لن تكون الآلة قادرة على تنفيذ أي شيء. بدلًا من ذلك، تهدف خوارزميات الذكاء الصُنعيّ وتعلم الآلة Machine Learning إلى إجراء التّجارب، وتسجيل خلاصة هذه التجربة والاستفادة منها في التجارب اللاحقة. بمعنى آخر، الشيفرة التي ستمتلكها الآلة بهذه الحالة هي عبارة عن خوارزمية تفكير، تقوم بتسجيل نتائج التجارب التي تقوم بها، ومن ثم تعدل من طريقة التفكير نفسها تبعًا للنتائج التي تحصل عليها، فكلما زادت المعلومات التي تحصل عليها (الخبرة) كلما ازدادت قدرة الآلة على اتخاذ القرار بشكلٍ أفضل.

اعتمدت جوجل على هذا المبدأ في تصميم وبناء برنامج AlphaGo، حيث اعتمدت على خوارزميات الشبكات العصبونية Neural Networks لبناء البرنامج، ثم تركته يقوم بمُمارسة اللعبة لفترةٍ طويلة نسبيًا ليكتسب الخبرة اللازمة ويطور استراتيجيته الخاصة للفوز بها. الخُطوة التالية كانت وضع البرنامج أمام اختبارٍ حقيقيّ عبر تحدي لاعبٍ بشريّ، وهو ما تم العام الماضي عبر تحدي بطل أوروبا في لعبة GO، وفاز برنامج جوجل بنتيجة 5-0.

التحدي الأبرز كان مع بطل العالم في اللعبة، الكوري الجنوبي Lee Sedol، والذي يُعتبر أحد أبرز خبراء اللعبة حول العالم. بدأ التحدي قبل قرابة أسبوع، وتمكن برنامج AlphaGo من تحقيق ثلاث انتصاراتٍ متتالية، قبل أن يتمكن بطل العالم من تحقيق الفوز اليوم على برنامج AlphaGo، حيث يبدو أن البطل الكوري قد تمكن من معرفة استراتيجية البرنامج لتحقيق الفوز في اللعبة. لا يزال هنالك لعبة أخيرة، حيث يبلغ مجموع مباريات التحدي خمسة مباريات.

(لمن يود مشاهدة التّحدي الأخير والتحديات السابقة، يمكنكم زيارة صفحة DeepMind على اليوتيوب: اضغط هنا).

لماذا يُعتبر فوز برنامج AlphaGo حدثًا هامًا ؟

ربما هو السؤال الذي يسأله معظمكم منذ بداية المقال أو منذ قراءة العنوان. السبب ببساطة هو تعقيد اللعبة نفسها، والتي يفوق عدد الاحتمالات الممكنة فيها عدد الذرات في كامل الكون! برنامج AlphaGo هو أول برنامج حاسوبي قام باحتراف اللعبة، حيث لم تقم أي شركة من قبل بدعم مثل هكذا مشروع.

تتألف اللعبة من رقعةٍ مُربعة أبعادها 19×19 عليها خطوط مُتقاطعة بالطول العرض. يمتلك كل لاعب عددًا من القطع إما بيضاء وإما سوداء. يسمح للاعب بوضع القطعة الخاصة به على أحد التقاطعات على الرقعة، والهدف هو أن يقوم اللاعب بمحاصرة القطع الخاصة بالخصم من كل الجهات، فإذا تمكن من ذلك، يستطيع أن يزيل القطعة التي حاصرها.

الاستراتيجية المطلوبة للفوز بلعبة GO تعتمد على القرارات البديهية السريعة، بخلاف لعبة الشطرنج التي تعتمد على قراراتٍ وخطواتٍ استراتيجية محددة بحسب نوع كل حجر من حجارة اللعبة. هذا يعني أنه يمكن تدريب الحاسوب على الفوز بلعبة الشطرنج بشكلٍ أسهل من GO. من ناحيةٍ أخرى، وبما أن لعبة GO تعتمد على قرارٍ يعتمد على سرعة البديهة أكثر من التخطيط الاستراتيجيّ، فإن آلية التفكير المطلوبة للفوز بها تتطلب قدراتٍ شبيهة جدًا بآلية تفكير الإنسان، ما يجعل الفوز باللعبة إثباتًا على قدرة الآلات على التفكير بشكلٍ مشابهٍ جدًا للإنسان.

ماذا بعد: ما هي فائدة وجود آلة بهذا الذكاء؟

ربما هذا هو السؤال الأهم، فإذا كان فوز برنامج AlphaGO هو مجرد خبر عابر وممتع، فإنه سيكون بدون أي قيمة. يجب أن نحدد ما هي أهمية وصول الآلات لهذه القدرات المعقدة من التفكير واتخاذ القرار.

بدايةً، علينا أن ندرك أن تطبيقات الذكاء الصنعيّ وتعلم الآلة موجودةٌ حولنا بشكلٍ أكبر مما نتخيل. خدمة البحث الصوتيّ من جوجل Voice Search والتي أصبحنا نتملكها في خدماتٍ مثل متصفح كروم وخدمة Google Now هي أحد مظاهر الذكاء الصنعي الذي يستطيع التعرف على الكلام الذي نقوله والبحث عما نريد بكل كفاءة وفعالية.

مايكروسوفت أطلقت منذ فترة تطبيق Mimicker Alarm الذي يعتمد على التفاعل بين الإنسان والآلة وعلى الذكاء الصنعيّ لمعرفة فيما إذا كان المستخدم قد استيقظ بالفعل أم لا. تطبيقات الحماية والأمان التي تعتمد على التعرف على الوجوه أو الصوت هي أحد مظاهر ذكاء الآلة.

لو انتقلنا للمجالات الأكثر تعقيد، فإن الخوارزميات الذكية تقدم فوائد عظيمة بمجال البحث العلميّ، فمع تزايد كمية البيانات والمعلومات التي يتم توليدها بشكلٍ كبير كل يوم، تزداد حاجة العلماء لقدراتٍ حاسوبية أقوى، أعقد، وأكثر كفاءة للبحث ضمن كميات المعلومات الضخمة واختيار المعلومة الأفضل، خصوصًا بمجالاتٍ تتطلب مراقبة دقيقة ومستمرة مثل علوم الأرصاد الجيولوجية والجوية بغرض دراسة المناخ والتنبؤ بالحوادث والكوارث الطبيعية، أو مجال الدراسات الفيزيائية وتجارب فيزياء الطاقة والفيزياء الفلكية.

 جوجل تعمل بشكلٍ جاد جدًا ضمن عدد من المشاريع الذكية التي ترسم ملامح تقنية المستقبل، والذكاء الصنعيّ هو أحد أهم هذه المجالات عبر مشروع Google DeepMind. هل سنشاهد التطبيقات الملموسة لهذه المشاريع خلال وقتٍ قريب؟ أم أنه لا يزال من المبكر الحديث عن الآلات الواعية؟ شاركونا رأيكم ضمن التعليقات.

المصدر 1، المصدر 2، المصدر 3، المصدر 4

المقالة التالية هي ترجمة قمتُ بها لمقالة كتبها “تشارلي وارزيل” في موقع BuzzFeed تتحدث عن موجة المخاوف المتصاعدة من شركة غوغل، بعد أن تحولت عبر السنوات من شركة للبحث إلى شركة متخصصة بما يمكن أن نسميه بالـ “مُستقبليات”، أي تطوير التقنيات بالغة التطور التي كانت في يوم من الأيام ضربًا من أفلام الخيال العلمي. هذه التقنيات يتم تطويرها بالاستعانة والتعلّم الآلي من بيانات ملايين مستخدمي غوغل حول العالم. الترجمة قمتُ بها بتصرف لكن التعديلات طفيفة جدًا وتتضمن غالبًا إيضاحات بسيطة لجعل بعض الأمور أكثر فهمًا. سبب طرحي للمقالة هي أنها تعكس رأيًا بتنا نسمعه بكثرة هذه الأيام حول المخاوف من شركة غوغل، لهذا أحببتُ طرح رأي حيادي ومسموع بكثرة، على أن أطرح رأيي الشخصي في مقالة أُخرى.

بالنسبة لي لا أحب المبالغة في (نظرية المؤامرة)، وبشكل أو بآخر أرى في هذه المقالة بوادرًا تظهر فيها نبرة (نظرية المؤامرة) تلك في كلام الكاتب، لكنني أتركها كما هي. الموضوع بالطبع مفتوح للنقاش ضمن قسم التعليقات.

الجدول في الأعلى عبارة عن قائمة لاستحواذات غوغل خلال الشهور الـ 11 الماضية، لهذه الاستحواذات موضوع موحّد هو الخيال العلمي: الشبكات العصبونية العميقة (المستخدمة في تطوير الذكاء الصنعي)، الروبوتات المبنية على شكل الإنسان، التنبؤ الاجتماعي، معالجة اللغة الطبيعية، تمييز الإيماءات، الأتمتة المنزلية، وعدة شركات متخصصة بتقنيات روبوتية متنوعة. هذه القائمة تعطينا فكرة جيدة حول المسار القادم لغوغل في تحوّلها من شركة متخصصة بالمعلومات، إلى شركة للتعلّم الآلي Machine Learning.

كما تكشف هذه القائمة عن حقيقة أخرى هامة حول الشركة، وهي أن غوغل لم تعد مهتمة كثيرًا بالنظر إليها كشركة “مُخيفة”. في العام 2010، كانت غوغل حريصة على ألّا يتم النظر إليها على أنها “مُخيفة”، حيث قال مديرها التنفيذي آنذاك “إيريك شميدت” في إحدى المقابلات بأن “سياسة غوغل هي الوصول إلى الخط المُخيف، لكن عدم تخطّيه”. لكن مؤخرًا لم تتخطَّ غوغل الخط فحسب، بل قفزت فوقه. حيث اشترت شركة متخصصة بتطوير الروبوتات تحصل على تمويل من “وكالة مشاريع البحوث المتطورة الدفاعية” DARPA التابعة لوزارة الدفاع الأمريكية. وهي الشركة التي تترك مقاطع الفيديو التي تنشرها حول اختباراتها الروبوتية أثرًا مُقلِقًا لدى من يشاهدها.

Click here to view the embedded video.

كما أنفقت غوغل أكثر من 3 مليار دولار لشراء شركة تصنع جهازًا لتنظيم الحرارة يستطيع استشعار وجود المستخدم في الغرفة. كما عرضت مؤخرًا عدسة لاصقة إلكترونية دافنةً استخدامها الفعلي -كأداة لمرضى السكري- تحت عنوان عريض خاطف للأنظار حول كونها مشروع لعدسة لاصقة ذكية.

بدءًا بمشروعها الخاص بإنتاج سيارتها ذاتية القيادة، ونظارة غوغل ووصولًا إلى نهاية العام 2013، قامت غوغل بتحوّل كبير مثير للدهشة في تغيير صورتها العامة، حيث أعادت ابتكار نفسها لدى الرأي العام على أنها شركة ذات طموح، وقوة تتجه نحو المُستقبل لمصلحة العالم. لقد كان هناك غوغل في أولى أيامها، شركة البحث الذكية المهووسة تقنيًا، التي أصبحت شركة لتطبيقات الويب، الشركة التي تصف نفسها بأنها عبارة عن خبراء الإنترنت الذين باستطاعتهم فعل أي شيء يمكن لشركات الإنترنت الأخرى فعله، لكن أفضل قليلًا وبشكل مجاني.

كما كانت هناك تلك الفترة عندما استولى أندرويد على عالم الهواتف الذكية ووعد بالاستيلاء على جميع أنواع الأجهزة الأخرى كذلك. وأخيرًا، كانت هناك غوغل المُخيفة: الشركة المُتضخمة، الممتلئة بالمعلومات والبيانات الضخمة، الشركة التي أجبرتك على التسجيل في +Google. هذه الهوية العامة للشركة بدأت بالوصول خلال العام 2010، ثم بقيت، وأصبحت مشكلة. إنها غوغل التي تريد استخدام معلوماتك، إلى جانب معلومات الآخرين، لتعليم الآلات كيف تقوم بقيادة السيارات، وبتدفئة منزلك، وتساعدك في العيش حياةً أطول. هي غوغل الشركة التي لا تقف في موضع المساهمة بالإنترنت فقط، بل لامتلاك إنترنت الأشخاص والأشياء. هي الشركة التي وظّفت شخصًا يُدعى Astro Teller لمنصب يُدعى Captain Of Moonshots. (توضيح: Moon shot مصطلح يعني إطلاق المراكب الفضائية إلى القمر، لكنه يُستخدم كمصطلح يُعبر عن تطوير المشاريع التي تبدو مُستحيلة التحقيق، وتستخدم غوغل هذا المصطلح في مشاريعها التي تقوم بتطويرها ضمن مختبرات Google X المتخصصة بالمشاريع فائقة التطور).

حاليًا، ما زالت غوغل صاحبة مُنتج AdSense الإعلاني الذي يُدر الملايين على الشركة تُخبر مستخدمي بريد Gmail البالغ عددهم 425 مليونًا، وضمن وثيقة قانونية أصدرتها، بأنه لا يجب أن يكون لديهم “توقّع معقول” للخصوصية. لكن في نفس الشهر الذي قام فيه محاموا غوغل بصياغة هذه العبارة، بدا بأن غوغل أصبحت أكثر براعة في تغيير المواضيع، حيث جاء غلاف صحيفة التايم بعنوان “هل تستطيع غوغل حل مشكلة الموت؟” في إشارة إلى إطلاق غوغل لمبادرة صحية في مجال الأبحاث المتعلقة بالصحة وإطالة عمر الإنسان.

الكشوفات الأخيرة حول برامج وكالة الأمن القومي الأمريكية NSA المتعلقة بالتنقيب في البيانات، والتي تشير بأن الوكالة استخدمت غوغل كأداة لجمع المعلومات، كان يمكن لها بسهولة أن تحوّل غوغل من شركة تخاطر بتحولها إلى شركة مخيفة، إلى شركة شريرة بشكل صريح. لكن بتقديم غوغل لتصوراتها المستقبلية المختلفة، كشركة للسيارات الذكية أو للأتمتة المنزلية، أو شركة للطاقة والروبوتات والتقنيات القابلة للارتداء، وبجعل هذه التقنية المستقبلية تبدو تقنيات (حاضرة)، وجدت غوغل طريقةً لإعادة صياغة نفسها على أنها الحل. وهو تعديل مُتقن على شعارها القديم: من لا تكن شريرًا .. إلى لا تبدو شريرًا.