دراسة مثيرة تكشف عن قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف مشاعرنا المخفية، حيث أظهرت الأبحاث أن تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكنها تحليل تعابير الوجه، نبرة الصوت، وحتى سلوكياتنا الدقيقة للكشف عن المشاعر التي نحاول إخفاءها. هذه النتائج تفتح آفاقًا جديدة لفهم أعمق للعواطف البشرية واستخدامات مبتكرة في مجالات مثل الطب النفسي والتفاعل البشري الرقمي.

الذكاء الاصطناعي أصبح الآن نسجاً حيوياً في خيوط حياتنا اليومية، متخطياً مجرد دوره في تحليل البيانات. عبر دمجه في هواتفنا وأجهزتنا، ومع تطبيقات مثل Chat GPT وGemini التي تولد النصوص والصور، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً لا ينفصل عن نبضات تفاعلاتنا اليومية. إنه لا يكتفي بالتأثير على طريقة تفكيرنا وعملنا، بل يغزل خيوطاً جديدة في نسيج علاقاتنا الاجتماعية وحياتنا العاطفية، ليعيد تشكيل واقعنا بطرق لم نكن نتخيلها.

ومع ازدياد انتشار الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب حياتنا، يتساءل الباحثون عن قدرته على فهم المشاعر التي نخفيها وراء الكلمات التي نكتبها على الإنترنت. فهل يمكن للذكاء الاصطناعي، الذي يعتمد على تحليل البيانات بشكل أساسي، أن يتجاوز الكلمات الظاهرة ليكتشف العواطف الخفية وراءها؟

للإجابة عن هذا السؤال، قام فريق من الباحثين في جامعة أوكلاند في نيوزيلندا بإجراء دراسة جديدة لاستكشاف قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم المشاعر الإنسانية المعقدة من النصوص المنشورة على الإنترنت.

اختار الباحثون منصة التواصل الاجتماعي X (تويتر سابقًا) كنموذج لدراسة كيفية ارتباط المشاعر التي يعبر عنها المستخدمون في منشوراتهم بقراراتهم في العالم الحقيقي، مثل اتخاذ قرار التبرع للمؤسسات الخيرية.

استغلال المشاعر لتوجيه السلوك:

لطالما اعتمد الباحثون على أسلوب تقليدي في تقييم المشاعر، والذي يقتصر على تصنيف الرسائل إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة. ومع ذلك، فإن هذه الطريقة لا تعكس التعقيد الحقيقي للمشاعر التي يعبر عنها الناس في النصوص، حيث تتجاوز المشاعر البشرية هذه التصنيفات وتتنوع في درجاتها وأنواعها، مما يؤثر بشكل كبير على سلوكنا وقراراتنا. على سبيل المثال، رغم أن الغضب والإحباط قد يُعتبران وجهين لعملة واحدة، إلا أنهما يختلفان بشكل كبير في تأثيرهما على الأفراد، خاصة في بيئات العمل. فقد يؤدي غضب العميل إلى عواقب أكثر خطورة مقارنة بإحباطه.

لتجاوز محدودية الأساليب التقليدية، قام الباحثون بتطوير نموذج متقدم للذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنية المحولات (Transformers)، وهي نوع من الشبكات العصبية العميقة التي حققت تقدمًا كبيرًا في معالجة اللغة الطبيعية. تتميز هذه المحولات بقدرتها على تحليل العلاقات المعقدة بين الكلمات داخل الجملة، مما يجعلها أدوات قوية لفهم المعاني والسياقات بشكل شامل.

ولتحسين دقة النموذج، قام الباحثون بتدريبه على مجموعة واسعة من البيانات التي تشمل ملايين الجمل المعبرة عن مشاعر متنوعة. وبفضل هذا التدريب المكثف، أصبح النموذج قادرًا على التمييز بين مجموعة من المشاعر المختلفة، مثل الفرح، والغضب، والحزن، والاشمئزاز، والخوف.

ثم استخدم الباحثون هذا النموذج لاكتشاف المشاعر الدقيقة التي يعبر عنها المستخدمون في منشوراتهم على منصة X. وقد حقق النموذج دقة مذهلة بلغت 84% في تحديد المشاعر من النصوص، مما يفتح آفاقًا جديدة لفهم السلوك البشري وتحليل الرأي العام. يمكن أن يؤثر هذا الاكتشاف بشكل كبير في تطوير العديد من المجالات، مثل التسويق، وخدمة العملاء، والرعاية الصحية، والتعليم.

أظهرت النتائج أيضًا وجود علاقة قوية بين المشاعر المعبر عنها في التغريدات وسلوك الأفراد في الحياة الواقعية. على سبيل المثال، اكتشف الباحثون أن التعبير عن الحزن في التغريدات يرتبط بزيادة في التبرعات لبعض المؤسسات الخيرية، بينما يرتبط الغضب بزيادة التبرعات لمؤسسات أخرى.

تطبيقات عملية لكشف المشاعر:

التسويق: يمكن للشركات الاعتماد على تحليل المشاعر لتقييم ردود فعل العملاء على منتجاتها وإعلاناتها، مما يمكنها من تصميم حملات تسويقية أكثر استهدافًا وفعالية.

خدمة العملاء: تتيح روبوتات الدردشة التي تستخدم تقنيات فهم المشاعر تقديم الدعم للعملاء بطريقة أكثر تعاطفًا وفاعلية، مما يسهم في تحسين تجربة العملاء.

الرعاية الصحية: يمكن أن يُستخدم تحليل المشاعر في تشخيص الاضطرابات النفسية، مثل الاكتئاب والقلق، من خلال فحص النصوص المكتوبة والمسموعة لمساعدة الأطباء في تحديد حالات المرضى.

الأبحاث الاجتماعية: توفر هذه التقنيات أدوات قيمة لدراسة الرأي العام حول قضايا محددة، مما يساعد على صياغة استراتيجيات فعالة في توجيه وتشكيل الرأي العام.

تخيل عالمًا تستطيع فيه الأجهزة قراءة أفكارنا ومشاعرنا بسهولة كما نقرأ كتابًا. قد يبدو هذا الأمر وكأنه من عالم الخيال العلمي، لكنه أصبح واقعًا بفضل التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي. بفضل التقنيات الحديثة، أصبح بالإمكان الآن تحليل النصوص المكتوبة والمسموعة والمرئية لفهم المشاعر والعواطف بدقة متناهية.

أسهم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية في تحقيق تقدم كبير في أساليب التشخيص والعلاج. بالإضافة إلى ذلك، يزداد توجه الأطباء نحو اختبار واستخدام الروبوتات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم الطبية اليومية.

بالنسبة لسرطان الجلد، يُتوقع أن تُستخدم أدوات التشخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل واسع في المستقبل، نظرًا لدورها الهام في دعم أطباء الجلد وطلاب الطب في تشخيص حالات الإصابة بسرطان الجلد بدقة عالية.

وفقًا لدراسة نُفذت في كلية الطب بجامعة ستانفورد ونُشرت في أبريل من هذا العام في مجلة npj Digital Medicine، يمكن للأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تعزز دقة تشخيص سرطان الجلد لدى الأطباء وطلاب الطب.

أكد الباحثون أن أدوات تشخيص سرطان الجلد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تشهد تطورًا سريعًا، ومن المتوقع أن تُستخدم هذه الأدوات على نطاق واسع بعد اجتيازها للاختبارات والتحقق المناسبين.

أكد الباحثون أن أدوات الذكاء الاصطناعي تلعب دورًا مساعدًا للأطباء ولا تُعتبر بديلاً لهم. كما قام الفريق بالتحقق من تأثير دعم الذكاء الاصطناعي على الأداء التشخيصي للأطباء.

أوضح Jiyeong Kim، الباحث في مركز ستانفورد للصحة الرقمية، أن الدراسة التي أجراها مع زملائه قارنت بين الأطباء الذين يعملون دون الاستعانة بالذكاء الاصطناعي وأولئك الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في تشخيص سرطان الجلد.

كشفت الدراسة أن مقدمي الرعاية الصحية في مختلف مستويات التدريب والتخصصات استفادوا بشكل عام من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في عملهم. حيث تمكن الأطباء والطلاب الذين لا يعتمدون على الذكاء الاصطناعي من تشخيص 74.8% من حالات سرطان الجلد بدقة، بالإضافة إلى تحديد 81.5% من المرضى الذين يعانون حالات جلدية مشابهة للسرطان بشكل صحيح.

في المقابل، استطاع الأطباء الذين يعملون بمساعدة الذكاء الاصطناعي تحديد حوالي 81.1% من حالات سرطان الجلد، و86.1% من الإصابات الجلدية المشابهة للسرطان بدقة عالية.

لتحديد الفئة الأكثر استفادة من استخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيص، أجرى الباحثون تحليلات فرعية. وقد أظهرت هذه التحليلات أن جميع الفئات الطبية استفادت من هذه الأدوات، لكن أكبر التحسينات كانت بين غير أطباء الجلدية.

لاحظ الباحثون أن هذه النتائج تُبرز إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز تجربة التعليم لطلاب التخصصات الطبية التي تعتمد على التصوير، مثل الأمراض الجلدية والأشعة.

قالت الدكتورة Eleni Linos، مديرة مركز الصحة الرقمية وأستاذة الأمراض الجلدية وعلم الأوبئة في جامعة ستانفورد وإحدى المشاركات في الدراسة: “هذا يُظهر بوضوح كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بالتعاون مع الأطباء لتحسين رعاية المرضى”.

أضافت: “إذا كانت هذه التكنولوجيا قادرة على تحسين دقة التشخيص لدى الأطباء وتوفير الوقت لهم، فإنها ستكون مفيدة لكل من الطبيب والمريض. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تساعد المرضى في الحصول على تشخيص دقيق لحالاتهم، مما يمكن أن يقلل من إرهاق الأطباء ويُحسن العلاقات الشخصية بين الأطباء ومرضاهم”.

تعتبر هذه الدراسة جزءًا من مجموعة من الأبحاث التي تستكشف كيفية تعزيز أدوات التحليل المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لرعاية مرضى السرطان بمختلف أنواعه. كما تشير هذه الدراسة إلى التطورات المستقبلية المرتقبة في قطاع الرعاية الصحية، خاصة في مجال تشخيص سرطان الجلد الذي أصبح شائعًا بشكل كبير في الوقت الحالي.

وفقًا لدراسة نُشرت في مجلة BMJ Oncology، زاد عدد الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 50 عامًا والمشخصين بالإصابة بالسرطان في جميع أنحاء العالم بنحو 80% خلال الثلاثين عامًا الماضية. كما ارتفعت معدلات الإصابة بسرطان الجلد الميلانيني بنسبة تقارب الثلثين (38%) خلال العقد الماضي.

تُظهر هذه الأرقام الحاجة إلى أدوات متطورة قادرة على اكتشاف هذا النوع من السرطان بسرعة، حيث إن اكتشاف سرطان الجلد في مرحلة مبكرة يسهل علاجه.

الذكاء العام الاصطناعي (AGI) هو مجال من مجالات أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI) يهدف العلماء من خلاله إلى تطوير أنظمة كمبيوتر تفوق في ذكائها البشر بشكل عام. يُمكن أن تتمتع هذه الأنظمة الافتراضية بقدرات على الوعي الذاتي والتحكم الذاتي، بما في ذلك إمكانية تعديل كودها الخاص. كما تستطيع هذه الأنظمة تعلم كيفية حل المشكلات بشكل مشابه للبشر، دون الحاجة إلى تدريب مسبق على ذلك.

وفقًا لمجلة “لايف ساينس”، ظهر مصطلح “الذكاء العام الاصطناعي” لأول مرة في مجموعة من المقالات التي نشرتها دار “Springer” عام 2007، والتي حررها عالم الكمبيوتر بن جورتزل وباحث الذكاء الاصطناعي كاسيو بيناشين. ومع ذلك، فإن مفهوم الذكاء العام الاصطناعي موجود منذ عقود في تاريخ الذكاء الاصطناعي، حيث يتجلى في العديد من كتب الخيال العلمي والأفلام الشهيرة.

تُعتبر خدمات الذكاء الاصطناعي الحالية، مثل خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة في Facebook ونماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT، “ضيقة”. يعني هذا أنها قادرة على أداء مهمة واحدة على الأقل، مثل التعرف على الصور، بشكل أفضل من البشر، لكنها تقتصر على هذا النوع المحدد من المهام أو الإجراءات بناءً على البيانات التي تم تدريبها عليها. بالمقابل، سيتجاوز الذكاء الاصطناعي العام حدود بيانات التدريب الخاصة به، ويظهر قدرات متقدمة في مجالات متنوعة من الحياة والمعرفة، مماثلة لمستوى التفكير والسياق الذي يتمتع به البشر.

نظرًا لعدم وجود الذكاء الاصطناعي العام بشكل فعلي حتى الآن، لا يزال العلماء غير متفقين حول ما قد يعنيه للبشرية، وما هي المخاطر الأكثر احتمالاً، وما قد تكون الآثار الاجتماعية. بينما تكهن البعض بأنه قد لا يتحقق أبدًا، يقترب العديد من العلماء وخبراء التكنولوجيا من فكرة أن الذكاء الاصطناعي العام قد يتحقق في السنوات القليلة المقبلة. ومن بين هؤلاء عالم الكمبيوتر راي كورزويل، بالإضافة إلى المديرين التنفيذيين في وادي السيليكون مثل مارك زوكربيرج وسام ألتمان وإيلون ماسك.

ما هي فوائد ومخاطر الذكاء الاصطناعي العام؟

لقد أثبت الذكاء الاصطناعي بالفعل مجموعة من الفوائد في مجالات متعددة، بدءًا من المساعدة في البحث العلمي وصولاً إلى توفير الوقت وحل المسائل المدرسية. الأنظمة الحديثة، مثل أدوات توليد المحتوى، قادرة على إنشاء أعمال فنية لحملات التسويق أو مسودات رسائل البريد الإلكتروني بناءً على أنماط المحادثة للمستخدم. ومع ذلك، فإن هذه الأدوات تقتصر على أداء المهام المحددة التي تم تدريبها عليها، استنادًا إلى البيانات التي أدخلها المطورون. بالمقابل، قد يفتح الذكاء الاصطناعي العام آفاقًا جديدة من الفوائد للبشرية، خصوصًا في المجالات التي تتطلب مهارات حل المشكلات.

من الناحية النظرية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي العام في زيادة وفرة الموارد، وتعزيز الاقتصاد العالمي، والمساعدة في اكتشاف المعارف العلمية الجديدة التي تغير حدود ما هو ممكن، هكذا كتب الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI سام ألتمان في منشور مدونة نُشر في فبراير 2023 – بعد 3 أشهر من وصول ChatGPT إلى الإنترنت.

وأضاف ألتمان: “يمتلك الذكاء الاصطناعي العام القدرة على منح الجميع قدرات جديدة مذهلة. يمكننا أن نتخيل عالماً حيث يتاح لنا جميعًا الوصول إلى المساعدة في أي مهمة معرفية تقريبًا، مما يوفر دفعة كبيرة للإبداع البشري”.

ومع ذلك، يفرض الذكاء الاصطناعي العام العديد من المخاطر الوجودية، والتي تتراوح بين “عدم التوافق”، حيث قد لا تتماشى الأهداف الأساسية للنظام مع أهداف البشر الذين يتحكمون فيه، إلى “احتمالية غير صفرية” لظهور نظام مستقبلي قد يؤدي إلى القضاء على البشرية، كما أشار ماسك في عام 2023.

وحددت مراجعة نُشرت في أغسطس 2021 في مجلة الذكاء الاصطناعي التجريبي والنظري العديد من المخاطر المحتملة المرتبطة بنظام الذكاء الاصطناعي العام في المستقبل، رغم “الفوائد الهائلة التي يمكن أن يقدمها للبشرية”.

كتب المؤلفون في الدراسة: “حددت المراجعة مجموعة من المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي العام، بما في ذلك فقدان السيطرة البشرية على الذكاء الاصطناعي العام، وإعطائه أو تطوير أهداف غير آمنة، وتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي عام غير آمنة، بالإضافة إلى وجود قيم وأخلاق غير ملائمة. كما تشمل المخاطر الإدارة غير الكافية للذكاء الاصطناعي العام والمخاطر الوجودية”.

كما افترض المؤلفون أن التكنولوجيا المستقبلية قد “تتمتع بالقدرة على تحسين نفسها بشكل مستمر من خلال إنشاء إصدارات أكثر ذكاءً منها، بالإضافة إلى تغيير أهدافها المبرمجة مسبقًا”. وهناك أيضًا احتمال أن تقوم مجموعات من البشر بإنشاء الذكاء الاصطناعي العام لأغراض خبيثة، إلى جانب “العواقب غير المقصودة الكارثية” التي قد تنجم عن استخدام الذكاء الاصطناعي العام بشكل حسن النية، كما أشار الباحثون.

متى يبدأ الذكاء الاصطناعي العام؟

توجد وجهات نظر متنافسة حول قدرة البشر على بناء نظام قوي بما يكفي ليكون ذكاءً اصطناعيًا عامًا، فضلاً عن تحديد متى يمكن تطوير مثل هذا النظام. تُظهر تقييمات العديد من الدراسات الاستقصائية الرئيسية بين علماء الذكاء الاصطناعي أن هناك إجماعًا عامًا على أنه قد يحدث قبل نهاية القرن، إلا أن الآراء قد تغيرت أيضًا مع مرور الوقت.

في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، كان هناك إجماع على أن الذكاء الاصطناعي العام سيظهر بعد حوالي 50 عامًا. ومع ذلك، تم في الآونة الأخيرة تقليص هذا التقدير ليصبح في حدود 25 عامًا.

في الأشهر الأخيرة، اقترح عدد من الخبراء أن نظام الذكاء الاصطناعي العام قد يظهر في وقت ما خلال هذا العقد. هذا الجدول الزمني هو ما أشار إليه كيرزويل في كتابه “التفرد أقرب” (2024، بنجوين)، حيث يمثل اللحظة التي نصل فيها إلى الذكاء الاصطناعي العام والتفرد التكنولوجي.

ستكون هذه اللحظة نقطة اللاعودة، حيث يصبح النمو التكنولوجي غير قابل للسيطرة ولا رجعة فيه. ويتوقع كيرزويل أن يؤدي تحقيق الذكاء الاصطناعي العام إلى ظهور ذكاء خارق بحلول ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين. ثم في عام 2045، سيكون بإمكان الناس ربط أدمغتهم مباشرة بالذكاء الاصطناعي، مما سيوسع من مستوى الذكاء والوعي البشري.

يقترح آخرون في المجتمع العلمي أن الذكاء الاصطناعي العام قد يتحقق قريبًا. على سبيل المثال، اقترح جورتزيل أننا قد نصل إلى نقطة التفرد بحلول عام 2027، بينما توقع شين ليج، المؤسس المشارك لشركة DeepMind، ظهور الذكاء الاصطناعي العام بحلول عام 2028. كما أشار ماسك إلى أن الذكاء الاصطناعي سيكون أذكى من أذكى إنسان بحلول نهاية عام 2025.