باحث أول أمراض دواجن-فيرولوجى – معهد بحوث الصحة الحيوانية –مركز البحوث الزراعية – مصر
ماهو الذكاء الاصطناعي
يمكن تعريفه علي إنه علم وهندسة صنع آلات ذكية، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية وإنشاء أنظمة خبيرة تقوم بالتنبؤ أو التصنيف بناءً على بيانات الإدخال. وبصورة مبسطة هو إنشاء انظمة تتعلم وتحسن ادائها وذلك اعتمادا على البيانات التى تغذيها حيث يتم الاستعانة بمجموعة من العلوم اهمها علوم الكمبيوتر والإحصاء والهندسة وتحليل البيانات. هذة الأنظمة او الخوارزميات تعمل بآلية تحاكى الذكاء البشرى فى حل مشكلة معينة معتمدة على المعرفة والتدريب واتخاذ القرار بسرعة وتنفيذ المهام بشكل مستقل.
بهذه الطريقة يمكن أن يتعلم روبوت المحادثة من خلال تغذيته بأمثلة من النصوص وإنشاء محاداثات فعلية مع الأشخاص، مثالا (chat GPT) أو يمكن لأداة التعرف على الصور عن طريق تعليمها صور ووصف الكائنات من خلال مراجعة ملايين الأمثلة. ويمكن ايضا لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة والسريعة التحسن أن تقوم بإنشاء نصوص وصور وموسيقى واقعية ووسائط أخرى.
نبذه مختصرة عن تاريخ الذكاء الاصطناعي
ناقش آلان تورينج فى ورقة بحثية سنة 1950 بعنوان “ماكينات الحوسبة والذكاء” وحاول الاجابة عن سؤال وهو هل يمكن للآلات أن تفكر وهل بإمكان الكمبيوتر ان يظهر نفس الذكاء البشرى (أو نتائج تقارب نفس الذكاء للإنسان).
وعرف هذا بإختبار تورينج. منذ ذلك الحين تم الاهتمام بهذه الفكرة حيث تم إطلاق مصطلح “الذكاء الاصطناعي” لأول مرة سنة 1956 بواسطة جون مكارثي. فى عام 1967 تم تجهيز أول كمبيوتر يعتمد على شبكة عصبية “تعلمت” من خلال التجربة والخطأ. وأصبحت بعد ذلك الشبكات العصبية التي تستخدم خوارزمية الانتشار العكسي لتدريب نفسها مستخدمة على نطاق واسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
فى عام 2015 استخدم كمبيوتر Minwa الفائق من Baidu نوعًا خاصًا من الشبكة العصبية العميقة تسمى الشبكة العصبية التلافيفية لتحديد وتصنيف الصور بمعدل دقة أعلى من متوسط الإنسان. حاليا فى 2023 حدث تطور هائل فى أداء وقدرات الذكاء الاصطناعي ومثال على ذلك إنشاء. ChatGPT
أنواع الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)
هو الذكاء الاصطناعي الذي يتم تدريبه على أداء مهام محددة. ويمثل معظم الذكاء الاصطناعي الذي يحيط بنا اليوم فى بعض التطبيقات القوية للغاية، مثل Apple’s Siri والمركبات المستقلة.
- الذكاء الاصطناعي القوي
يتكون من الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي الخارق (ASI)
الذكاء الاصطناعي القوي لا يزال نظريًا تمامًا مع عدم وجود أمثلة عملية مستخدمة حتي اليوم حيث يكون للآلة ذكاء مساوٍ للبشر؛ سيكون لديه وعي مدرك لذاته ولديه القدرة على حل المشكلات والتعلم والتخطيط للمستقبل.
بعض فروع الذكاء الاصطناعي
- التعلم العميق
يعتمد التعلم العميق على خوارزميات تحاكى وظيفة الخلايا العصبية حيث تتكون من شبكة عصبية تتكون من أكثر من ثلاث طبقات – والتي تكون شاملة للمدخلات والمخرجات حيث يشار اليه انه تعليم آلي قابل للتطوير. يمكن للتعلم الآلي “العميق” الاستفادة من مجموعات البيانات المصنفة، لإبلاغ الخوارزمية الخاصة بها حتى يمكنها استيعاب البيانات غير المهيكلة في شكلها الأولي (مثل النصوص والصور)، ويمكنه تلقائيًا تحديد التسلسل الهرمي للميزات التي تميز فئات البيانات المختلفة عن بعضها البعض.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
هى عبارة عن نماذج أو أنظمة التعلم العميق التي يمكنها أخذ البيانات الأولية “تعلم” لتوليد مخرجات محتملة إحصائيًا عند المطالبة بذلك. تم استخدام النماذج التوليدية لسنوات في الإحصاء لتحليل البيانات الرقمية. ومع ذلك، فإن ظهور التعلم العميق جعل من الممكن توسيعها لتشمل الصور والكلام وأنواع البيانات المعقدة الأخرى ومثال على ذلك نماذج VAE حيث كانت أول نماذج التعلم العميق التي يتم استخدامها على نطاق واسع لتوليد صور واقعية وكلام. ونماذج GPT-3 التي يتم تدريبها على مجموعة واسعة من البيانات غير المسماة والتي يمكن استخدامها لمهام مختلفة.
بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي
تقنيات الذكاء الاصطناعي و التعرف التلقائي على الكلام (ASR)
يمكن تحويل الكلام الى نص وذلك عن طريق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) حيث يتم معالجة الكلام البشرى وتحويله لتنسيق مكتوب وحاليا يوجد العديد من اجهزة المحمول التى تدمج هذه التقنية فى أنظمتها.
تقنيات الذكاء الاصطناعي و رؤية الكمبيوتر (Computer vision)
هذه التقنية تمكن اجهزة الكمبيوتر من استخلاص معلومات المدخلات المرئية كمقاطع الفيديو والصور الرقمية، وبناء على تلك المدخلات يتم اتخاذ الاجراءات. رؤية الكمبيوتر لها تطبيقات مثل التصوير الإشعاعي في الرعاية الصحية والسيارات ذاتية القيادة في صناعة السيارات.
تقنيات الذكاء الاصطناعي و محركات التوصية (Recommendation engines )
تساهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في تطوير استراتيجيات البيع وذلك عن طريق استكشاف اتجاهات البيانات التي يتم استخدامها فى محركات التوصية وبالتالى يساهم هذا فى تقديم توصيات إضافية للعملاء أثناء عملية الدفع لتجار التجزئة عبر الإنترنت.
تقنيات الذكاء الاصطناعي و التداول الآلي فى الأسهم
يتم عقد الآلاف من الصفقات يوميا دون اي تدخل بشري وذلك عن طريق تصميم منصات تداول تعتمد فى عملها على الذكاء الاصطناعي.
تقنيات الذكاء الاصطناعي و تحليل البيانات الطبية
ناقشت الدراسات الحديثة امكانية استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبوء و الكشف عن بعض الأمراض على سبيل المثال كوفيد -19 حيث تم استخدام مجموعة ضخمة من البيانات السريرية وصور طبية مثل صور الأشعة السينية وصور الأشعة المقطعية مما ساعد فى التنبوء المبكر لمخاطروفاة الاشخاص جراء المرض.
تقنيات الذكاء الاصطناعي و المجال الزراعى و الري
هناك العديد من التطبيقات الجارية لاستخدام الذكاء الاصطناعى فى المجال الزراعى ومن ابرزها طائرات رش المحاصيل التى تتفوق عن آلات الرش التقلدية حيث يتم رش المحاصيل بكميات مناسبة من الماء والسماد
كما يمكن توجية روبوتات زراعية لاستخدام البذور الجيدة وتنحية البذور دون المستوى وذلك اعتمادا علي خوارزميات التعلّم لفحص صور البذور ومقارنتها بصور البذور الصحية قبل الشروع فى الزراعة. يتيح ايضا الذكاء الاصطناعى أنظمة الأنذار المبكر للآفات لحماية المحاصيل. كما يساعد الذكاء الاصطناعى المزارعين فى التنبوء بالتغيرات المناخية والتى على اثرها يتم توفيق خطة الرى لدى المزراعين والاستفادة من مياه الامطار.
تقنيات الذكاء الاصطناعي و المجال البيطري
- التنبوء المبكر بالأمراض التي تصيب الحيوانات من أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي فى هذا المجال حيث يتم توظيف الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية (NLP) مع الصور الطبية لاكتشاف الأمراض والتنبوء بها مما يساعد فى سرعة التشخيص وتقديم استراتجيات علاجية اكثر فاعلية. فى هذا السياق تم استخدام شبكات CNN للكشف عن مجموعة من الأمراض من الصور الطبية ومنها على سبيل المثال الصور المقطعية المحوسبة وصورالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية للكلاب والقطط والتصوير المقطعي المحوسب لعظام خيول السبق .أيضا تم الاستفادة من شبكة CNN فى فحص طفيل ملاريا الطيور من أفلام الدم بدقة وصلت الي 97٪. واستخدمت أيضا لفحص طفيليات البراز فى القطط والكلاب.
- ساعد الذكاء الاصطناعى فى اكتشاف مرض أديسون فى الكلاب حيث يصعب تشخيص هذا المرض وأظهرت خوارزمية الذكاء الاصطناعي المستخدمة دقة تشخيص أكثر من 99 بالمائة. و أيضا ساهم استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمرض الكلى المزمن (CKD)في القطط. حيث حللت الخوارزمية بيانات السجلات الطبية للقطط وتوقعت المرض بمستوى دقة 95 بالمائة. وتتيح هذه الطريقة فرصة جيدة للأطباء البيطريين لأكتشاف المرض بشكل اسرع وتقديم رعاية استباقية للقطط.
- تم أستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي فى علم الأمرض البيطري (Veterinary Pathology) حيث ساعد أخصائيي علم الأمراض بفحص الشرائح وتحليلها بفعالية وكفاءة عالية وأمثلة على ذلك:
- يستخدم تحليل صور الذكاء الاصطناعي في علم الأعصاب الخلوي لفحص الأنسجة على الشرائح المجهرية و يستخدم هذا البرنامج لحساب أنواع معينة من الخلايا وقياس مناطق الدماغ حيث انه مبرمج لحساب آلاف الخلايا في دقيقة واحدة.
- فحص التغيرات الخلوية لنخاع العظام.
تقدم برامج الذكاء الاصطناعي تقديرًا كميًا لخلوية نخاع العظم وتعزز تحليل الصور من خلال استكشاف منطقة أكبر ويوفر هذا عددًا دقيقًا للخلايا مقارنة بطبيب علم الأمراض
- عد الخلايا المصبوغة
تساعد صبغات Ki67-index وKi67 على تقدير الاورام فى الخلايا الجلدية (cutaneous mast cell) في الكلاب. يستغرق حساب الخلايا المصبوغة وقتًا طويلًا، ومن ثم فإن استخدام تحليل الصور المستند إلى للذكاء الاصطناعي يعطي نتائج في بضع ثوانٍ فقط.
- أظهرت الادوات البيطرية القائمة على الذكاء الاصطناعي ومثال على ذلك SignalPET وهى شركة ناشئة قائمة على تقنية الذكاء الاصطناعي قدرة فائقة على تحسين كفاءة الممارسات البيطرية ورعاية الحيوانات الأليفة كما تم إطلاق SignalSMILE سنة 2021بهدف تطبيق طب الأسنان البيطري المدعوم بالذكاء الاصطناعي للكشف عن أمراض الأسنان فى الحيوانات الأليفة
- الكشف عن سرطانات الحيوانات الأليفة
خوارزمية ImpriMed للذكاء الاصطناعي تجمع البيانات من الخلايا السرطانية الحية لأكثر من 1000 كلب كل عام. ويساهم هذا فى الحصول على علاجات فعالة من خلال تحليلات البيانات وأبحاث السرطان، يساعد هذا الأطباء البيطريين على تقليل الوقت المطلوب للعثور على العلاج الكيميائي المناسب ويزيد من قاعدة البيانات لتحسين الرعاية. وفى هذا السياق تم أطلاق برنامج FidoCure من شركة One Health وهو برنامج يجمع مابين الذكاء الاصطناعي وعلم الجينوم لتقديم علاجات السرطان في الكلاب
- أيضا يمكن الاستفادة من خوارزميات التعلم العميق ML فى تصنيف مجموعة متنوعة من سلوكيات الكلاب مثل اللعق والشم وذلك عن طريق قراءات مقياس مثبتة على طوق الكلاب وقد أظهرت هذه الخوارزمية حساسية وخصوصية عالية فى تصنيف السلوكيات
تقنيات الذكاء الاصطناعي و مزارع الدواجن
تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمل مستشعرات ذكية يمكنها رصد الضوء والحرارة ومستويات الامونيا وثانى اكسيد الكربون والاوكسجين ونسبة الرطوبة داخل مزارع الدواجن. وقد تطور الامر لعمل اجهزة استشعار لقياس وزن الطيور ودرجة حرارتها والكشف عن حالتها الصحية حيث تم تطوير مستشعرات ترصد صيحات الدجاج وتحليلها لتحديد نوع الصوت عما اذا كانت صيحات طبيعية اوصيحات مغايرة تصدر عند ظهور بعض الامراض وبالتالى يتم الاستجابة السريعة مما يحقق مفهموم رفاهية الدجاج ويعود بالنفع على الاقتصاد.
تقنيات الذكاء الاصطناعى و تسلسل الجينوم
طرق التعلم الآلي/ العميق ML)) ساهمت بشكل كبيرفى دراسة التسلسل الجينومي لبعض الفيروسات حيث تم الاستفادة من مخرجاته فى التنبوء بالتكيف البشرى لبعض الفيروسات مثل انفلونزا الطيور وانفلونزا الخنازيرقبل وبعد جائحة H1N1 2009 وذلك عن طريق استخدام البيانات الجينومية المتاحة على بنك الجينات الدولي لتحديد العوامل الفيروسية التى تؤثر على انتقال الفيروس بين العوائل المختلفة وكذلك العوامل الإمراضية والاهم من ذلك انه يتيح التنبوء المبكر لجائحة الانفلونزا.
إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي
مما سبق ذكره يوضح الطفرة الهائلة لاستخدامات الذكاء الاصطناعي فى العديد من المجالات والسباق الكبير فى كثير من المؤسسات والصناعات لإدماج هذه التقنية وجنى الفوائد والارباح ومع كل هذا فان المخاطر المحتملة لاستخدامات الذكاء الاصطناعي قد تشكل خطرا على البشرية اذا تم اساءة الاستخدام لهذه التقنية مما يضع علي عاتق المنظمات مسؤليتها لادارة مخاطر الذكاء الاصطناعى وتجنب العواقب الوخيمة المحتمل حدوثها. وذلك عن طريق تحديد المخاطر لأنظمة الذكاء الاصطناعي وآثارها المحتملة على الأفراد والمجتمعات والمنظمات وتعزيز المشاركة مع الجهات الفاعلة وذات الصلة بالذكاء الاصطناعي لمزيد من زيادة المعرفة والوعي بالمخاطر المحتملة وسن القوانيين لظبط ممارسات الذكاء الاصطناعي بما يتيح احتضان هذه التكنولوجيا وتقليل آثارها السلبية على المجتمعات.
