الذكاء الاصطناعي AI) ) هو فرع من فروع علوم الحاسوب يهدف إلى تطوير أنظمة قادرة على محاكاة الذكاء البشري Human intelligence simulation).)
يشمل ذلك القدرة على التعلم، التفكير، التفاعل، وحل المشكلات. يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه القدرة على تنفيذ المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل التعرف على الكلام، معالجة اللغة الطبيعية، التعلم من البيانات، واتخاذ القرارات. يتم ذلك من خلال أخذ عدد لا يحصى من البيانات ومعالجتها والتعلم من ماضيها من أجل تبسيطها وتحسينها في المستقبل.
{الذكاء الاصطناعيAI) ) هو قدرة الآلة على تقليد السلوك البشري Human behavior) ) لذكي بل والتفوق عليه.}
ما هو المفهوم الرئيسي (concept)) للذكاء الاصطناعي؟)
تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي للتعلم من التجربة، والتكيف مع المواقف الجديدة، وتحسين الأداء بمرور الوقت دون برمجتها بشكل صريح. الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي هو إنشاء آلات يمكنها محاكاة الذكاء البشري، بما في ذلك التفكير وحل المشكلات.
هل الذكاء الاصطناعي رياضيات
Math)) أم سحر Magic)؟؟!!)
في كلتا الحالتين، كثير من الناس لديهم معتقدات دينية قوية في واحدة أو أخرى.
نجد انه من المستفز جدا وغير المقبول لكثير من الناس اصحاب الديانات السماوية والعقائد الدينية الإشارة إلى أنه يمكن إعادة إنشاء الذكاء البشري من خلال هذه الأنواع من الآليات. كثير من الناس لديهم معتقدات قوية حول هذه القضية. انه شعورا ديني راسخ .
من ناحية أخرى، هناك أشخاص لديهم القليل من المعتقد الديني او حتي لا يؤمنون بالدين او وجود الإله لذلك من المستفز لهم أيضا الإشارة إلى أنهم لا يستطيعون فعل ذلك.”
يظل سوال المليون دولار او المليار دولار هو هل سيتفوق الذكاء الاصطناعي يوما ما علي الذكاء البشري ؟؟
بحلول عام 2026 من المحتمل أن يكون الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاء من البشر كما يتوقع ألون ماسكElon Musk) )
في كل الاحوال سواء ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيتجاوز الذكاء البشري بحلول عام 2029، كما يتنبأ كورزويل (Kurzweil) ) عالم المستقبل الشهير وباحث الذكاء الاصطناعي الرئيسي في جوجل، أو قبل ذلك، كما يتوقع ماسك، لا يزال هناك شيء واحد مؤكد: تطوير الذكاء الاصطناعي يسير علي مسار سريع جدا.
التحليلات التنبؤية predictive analytics) ) بالذكاء الاصطناعي خوارزميات ونماذج التعلم الآلي ML) ) التي تتعلم من البيانات بمرور الوقت. يتم تدريب هذه النماذج على البيانات التاريخية حتى يتمكنوا من تحديد الأنماط والعلاقات. بمجرد التدريب، يتم تطبيق النماذج على بيانات جديدة غير مرئية لإجراء تنبؤات حول النتائج المستقبلية.
المكونات الرئيسية للتحليلات التنبؤية للذكاء الاصطناعي
.1بيانات (Data)
البيانات هي حجر الأساس للتحليلات التنبؤية للذكاء الاصطناعي. بدون بيانات، حتى نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدما تشبه المحركات بدون وقود. لكي تكون التحليلات التنبؤية فعالة، يجب أن تكون البيانات شاملة comprehensive) ) ودقيقة (accurate) وذات صلة ((relevant
.2الخوارزميات (Algorithms)
الخوارزميات هي أدمغة التحليلات التنبؤية للذكاء الاصطناعي. إنها النماذج الرياضية المعقدة التي تتعلم من البيانات لإجراء التنبؤات. تقوم خوارزميات التعلم الآلي (ML) بضبط معاييرها استنادا إلى الأنماط التي تكتشفها في البيانات، وتحسين توقعاتها باستمرار بمرور الوقت.
.3التنبؤات (Predictions)
التنبؤات هي الرؤى القابلة للتنفيذ المستمدة من تحليل البيانات وتفسيرها من خلال الخوارزميات المختارة. يمكن أن تتخذ التنبؤات أشكالا مختلفة، من التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية (forecasting future trends)، أو تصنيف نقاط البيانات ( (classifying data pointsأو تحديد الحالات الشاذة المحتملة (identifying potential anomalies)
الذكاء الاصطناعي في وضع خطط الإستجابة الوطنية للأوبئة
يلعب الذكاء الاصطناعي ( (AIدورًا مهمًا في وضع خطط الاستجابة الوطنية للأوبئة national) (pandemic response plans حيث يعزز العديد من جوانب الاستعداد والاستجابة والتعافي. فيما يلي بعض المجالات الرئيسية التي يساهم فيها الذكاء الاصطناعي بشكل فعال:
1. تحليل البيانات والتنبؤ (Data Analysis and Prediction)
نموذج وبائيات الأمراض ((Epidemiological Modeling
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات ضخمة من البيانات لتحديد الأنماط والتنبؤ بانتشار الأمراض المعدية. يمكن أن تتنبأ نماذج التعلم الآلي بتفشي الأوبئة استنادًا إلى البيانات التاريخية والمدخلات في الوقت الحقيقي.
تحليل الاتجاهات (Trend Analysis)
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحليل وسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية واستفسارات محركات البحث لتحديد التهديدات الصحية الناشئة والمشاعر العامة، مما يسمح بالتدخلات في الوقت المناسب.
2. المراقبة والكشف المبكر ((Surveillance and Early Detection
المراقبة في الوقت الفعلي (Real-time Monitoring)
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مراقبة البيانات الصحية من المستشفيات والمختبرات والمصادر الأخرى للكشف عن الأنماط غير العادية التي قد تشير إلى تفشي المرض.
التكنولوجيا القابلة للارتداء ((Wearable Technology
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من الأجهزة القابلة للارتداء لتتبع مؤشرات الصحة وتحديد الأفراد الذين قد يكونون معرضين لخطر العدوى والإصابة.
3. تخصيص الموارد وإدارتها ((Resource Allocation & Management
تحسين الموارد ((Optimizing Resources
يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في التنبؤ بالطلب على الإمدادات الطبية والأسرة والموظفين، مما يؤدي إلى تخصيص أكثر فعالية للموارد خلال الأوبئة.
إدارة اللوجستيات (Logistics Management)
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين سلسلة التوريد للقاحات والأدوية والموارد الحيوية الأخرى، مما يضمن توزيعها في الوقت المناسب على المناطق
- تطوير وتوزيع اللقاحات ((Vaccine Development & Distribution
تسريع البحوث (Accelerating Research)
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات البيولوجية لتحديد المرشحين المحتملين للقاحات بشكل أسرع، مما يسهل عملية البحث والتطوير.
التوزيع اللوجستي ((Distribution Logistics
يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تخطيط وإدارة لوجستيات توزيع اللقاحات، مما يضمن الوصول العادل والفعال إلى اللقاحات بين السكان.
5. التواصل في مجال الصحة العامة (Public Health Communication)
رسائل مخصصة (Tailored Messaging)
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات السكانية والمشاعر العامة ( (public sentimentلإنشاء استراتيجيات تواصل مستهدفة تنقل المعلومات وتعلم الجمهور بشكل فعال.
الدردشة الآلية والمساعدات الافتراضية ((Chatbots and Virtual Assistant
يمكن أن توفر الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي معلومات دقيقة والإجابة على استفسارات الجمهور حول الوباء، مما يقلل من المعلومات المضللة والقلق (.(misinformation and anxiety - أنظمة دعم القرار (Decision Support Systems)
التخطيط للسيناريوهات (Scenario Planning)
يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة سيناريوهات وبائية مختلفة، مما يمكّن صانعي السياسات ( (policy makerمن تقييم التأثيرات المحتملة وتطوير استراتيجيات لمواقف مختلفة.
اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي (Real-time Decision Making)
يمكن أن تدعم أدوات الذكاء الاصطناعي العاملين في مجال الرعاية الصحية وصانعي القرار من خلال تقديم رؤى مستندة إلى البيانات أثناء الأزمات، مما يحسن أوقات الاستجابة والنتائج.
7. التعلم المستمر والتكيف (Continuous Learning and Adaptation)
حلقة اعادة التغذية (Feedback Loops)
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم باستمرار من البيانات والنتائج الجارية، مما يسمح بتحسين استراتيجيات الاستجابة والسياسات (refinement of response strategies and policies)
تحليل ما بعد الوباء بعد انتهاء الوباء ((Post-Pandemic Analysis
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل فعالية جهود الاستجابة، مما يوفر رؤى للتحضير المستقبلي.
التحديات والاعتبارات (Challenges and Considerations)
بينما يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة، هناك تحديات يجب أخذها في الاعتبار: (1خصوصية البيانات (Data Privacy)
من الضروري ضمان خصوصية وأمان ( (Privacy and securityالبيانات الصحية أثناء استخدام الذكاء الاصطناعي للتحليل. (2التحيز والعدالة ((Bias and Fairness
يجب تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتجنب التحيزات التي قد تؤدي إلى نتائج صحية غير عادلة. (3التكامل مع الأنظمة الحالية (Integration with Existing Systems)
يتطلب التنفيذ الفعال التكامل مع أنظمة الصحة العامة والبنية التحتية القائمة.
مما ورد أعلاه يمكننا القول ان لدى الذكاء الاصطناعي القدرة على تعزيز خطط الاستجابة الوطنية للأوبئة بشكل كبير من خلال تحسين تحليل البيانات وإدارة الموارد والاتصال العام. من خلال الاستفادة من هذه التقنيات، يمكن للحكومات والمنظمات الصحية الاستعداد بشكل أفضل للأوبئة المستقبلية والاستجابة لها، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى إنقاذ الأرواح والحد من التأثير المجتمعي.
دور الذكاء الاصطناعي في وضع خطط الاستجابة الوطنية للزلازل والفيضانات وحرائق الغابات والأعاصير والكوارث الطبيعية
الذكاء الاصطناعي (AI) يلعب دورًا حيويًا في تحسين خطط الاستجابة الوطنية للكوارث الطبيعية مثل الزلازل والفيضانات وحرائق الغابات والأعاصير. إليك بعض الطرق التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا السياق:
- التنبؤ والتحليل (Forecasting and analysis)
نماذج التنبؤ ((Prediction models
يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بحدوث الكوارث الطبيعية. على سبيل المثال، يمكن تحليل بيانات الزلازل لتحديد المواقع الأكثر عرضة للزلازل المستقبلية.
تحليل البيانات الضخمة (Big data analysis)
يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات من مصادر متعددة، مما يساعد في تحديد الأنماط والمخاطر المحتملة ((Possible patterns & risks
2. الاستجابة السريعة (Rapid response)
تقييم الأضرار (Damage assessment)
يمكن استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية لتحليل الصور عبر الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار لتقييم الأضرار بعد الكوارث.
توجيه الموارد (Directing resources)
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين توزيع الموارد والفرق الإغاثية بناءً على الحاجة الفعلية والتقييمات الفورية. - إدارة المعلومات (Information management)
أنظمة الإنذار المبكر (Early warning systems)
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء أنظمة إنذار مبكر أكثر فعالية، حيث يقوم بتحليل البيانات في الوقت الحقيقي وإصدار التحذيرات قبل وقوع الكارثة.
تحليل المشاعر (Sentiment analysis)
يمكن تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي للحصول على معلومات حول حالة الناس والمناطق المتضررة، مما يساعد في توجيه الاستجابة. - التخطيط والتدريب ((Planning & Training
محاكاة السيناريوهات (Simulate scenarios)
يمكن إنشاء نماذج محاكاة لتوقع كيف ستؤثر الكوارث على المناطق المختلفة، مما يساعد في تحسين خطط الاستجابة والتعافي.
تدريب الفرق (Team training)
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تدريب فرق الاستجابة على التعامل مع الكوارث من خلال محاكاة سيناريوهات مختلفة.
5. التعافي وإعادة الإعمار (Recovery and reconstruction)
تحليل الاحتياجات ((Needs analysis
بعد الكارثة، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل احتياجات المجتمعات المتضررة وتحديد الأولويات لإعادة الإعمار.
تقييم المخاطر (Risk assessment)
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر المستقبلية والتخطيط لمنع الكوارث المحتملة ((Potential disasters
.6 التواصل الفعال (Effective communication)
تطبيقات الهاتف المحمول ((Mobile applications
يمكن تطوير تطبيقات تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوفير معلومات دقيقة وسريعة للمواطنين حول الكوارث الطبيعية ((Natural disastersمما يسهل عليهم اتخاذ قرارات مستنيرة.
خلاصة القول ان الذكاء الاصطناعي يوفر أدوات مبتكرة لتحسين الاستجابة الوطنية للكوارث الطبيعية. من خلال استخدام هذه التقنيات، يمكن للحكومات والمنظمات تحسين قدرتها على التنبؤ، الاستجابة، والتعافي من الكوارث، مما يؤدي إلى تقليل الأضرار وحماية الأرواح.
حقائق و أرقام
هل تعلم؟
من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي للرعاية الصحية إلى 188 مليار دولار بحلول عام 2030، بزيادة معدل النمو السنوي المركب بنسبة 37٪ من عام 2022 إلى عام 2030.
من المتوقع أن يصل الذكاء الاصطناعي العالمي في سوق الرعاية الصحية إلى 45.2 مليار دولار بحلول عام 2026
استخدمت دول مثل إنجلترا، وأمريكا، والصين، وفرنسا، وألمانيا، ودول عربية مثل السعودية والإمارات، تقنيات الذكاء الاصطناعي في إدارة أزمة فيروس كورونا المستجد.
ستستخدم 90٪ من المستشفيات التكنولوجيا التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للتشخيص المبكر ومراقبة المرضى عن بعد بحلول عام 2025.
تشير التقديرات إلى أن روبوتات الدردشة التي يقودها الذكاء الاصطناعي ستوفر على منظمات الرعاية الصحية 3.6 مليار دولار في جميع أنحاء العالم.
تمتلك الولايات المتحدة حصة إيرادات بنسبة 58٪ في الذكاء الاصطناعي العالمي في سوق الرعاية الصحية.
الاتحاد الأوروبي هو ثاني أكبر مساهم في سوق الرعاية الصحية العالمية للذكاء الاصطناعي، حيث يتوقع أن تبلغ الإيرادات 50.24 مليار بحلول عام 2028.
في عام 2017، تسبب إعصار هارفي في فيضانات هائلة وأضرار في تكساس. لعبت النماذج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي دورا حاسما في التنبؤ بمسار العاصفة وشدتها من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي من الأقمار الصناعية ومحطات الأرصاد الجوية. سمح ذلك للسلطات بإصدار تحذيرات في الوقت المناسب وإدارة عمليات الإجلاء بكفاءة، مما قلل بشكل كبير من التأثير العام.
وفقا لتقرير الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي في عام 2020، سجلت الولايات المتحدة رقما قياسيا من كوارث الطقس والمناخ بقيمة 22 مليار دولار. هذا يؤكد مدى الحاجة إلى تقنيات التنبؤ والإعداد المعززة بشكل عاجل.
بسبب تعقيد النشاط التكتوني، لا يزال التنبؤ بالزلازل أحد أصعب التحديات. ومع ذلك، تتقدم نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة.
أصدر فريق من الباحثين في جامعة تكساس في أوستن في عام 2023 نتائج تجربة استمرت سبعة أشهر أجريت في الصين بعد استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بشكل صحيح بنسبة 70 في المائة من الزلازل قبل أسبوع واحد من حدوثها.
تشير الأبحاث التي أجراها المركز الوطني للأعاصير ومنظمات أخرى إلى أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قد حسنا بشكل كبير من دقة التنبؤ بمسار الأعاصير. ربما أدت هذه التطورات إلى انخفاض في الخطأ بنحو 30٪ في السنوات الأخيرة، وهو أمر بالغ الأهمية لإصدار أوامر الإجلاء الدقيقة في الوقت المناسب مع تقليل الاضطرابات الناجمة عن عمليات الإجلاء غير الضرورية.
الفيضانات هي الكارثة الطبيعية الأكثر شيوعا وتكلفة في الولايات المتحدة، مما تسبب في أضرار بمتوسط 8 مليارات دولار سنويا.
ضاعف موسم حرائق الغابات في كاليفورنيا لعام 2020 الرقم القياسي السابق من خلال حرق أكثر من 4 ملايين فدان. الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات هما أداتان أساسيتان للتعامل مع الأحداث بهذا الحجم.
زاد تواتر الكوارث المتعلقة بالطقس خمسة أضعاف على مدى السنوات الخمسين الماضية، حيث شهدت الولايات المتحدة رقما قياسيا قدره 22 كارثة تسببت في أكثر من مليار دولار لكل منها في عام 2020.
التوصيات
إنشاء مركز ذكاء اصطناعي للاستجابة الوطنية للأوبئة والظواهر الفجائية هو خطوة استراتيجية تهدف إلى تعزيز قدرة الدول على التعامل مع الأزمات الصحية والبيئية بكفاءة وسرعة.
بعض النقاط الأساسية التي يمكن أن تساعد في بناء هذا الفكرة
1. الرؤية والأهداف Vision and goals))
وضع رؤية واضحة للمركز، تشمل الأهداف الرئيسية مثل تحسين سرعة الاستجابة للأوبئة والكوارث الطبيعية، وتوفير بيانات دقيقة لتحليل المخاطر.
الرؤية ((Vision
أن يصبح المركز مرجعاً إقليمياً في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الاستجابة للأوبئة والظواهر الفجائية.
الأهداف ((Objectives
– تطوير نماذج تنبؤية للأوبئة.
– تحسين أدوات الرصد المبكر.
– تعزيز التنسيق بين الدول في مواجهة الأزمات.
2. البنية التحتية ((Infrastructure
التقنية ((The technology
توفير بنية تحتية تكنولوجية قوية تشمل خوادم عالية الأداء، وأنظمة تخزين البيانات، وأدوات تحليل البيانات.
البيانات (Data)
إنشاء قاعدة بيانات موحدة تضم معلومات عن الأوبئة والظواهر الفجائية.
التعاون مع الجهات الحكومية والصحية لجمع بيانات دقيقة وشاملة حول الأوبئة والظواهر الطبيعية، بما في ذلك البيانات التاريخية والحالية. - التعاون الإقليمي والدولي ((Regional and international cooperation
الشراكات (Partnerships)
التعاون مع المنظمات الدولية والمحلية، والجامعات، ومراكز الأبحاث لتبادل المعرفة والخبرات.
المشاريع المشتركة ((Joint projects
تطوير مشاريع بحثية مشتركة تركز على تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة العامة والكوارث الطبيعية.
4. التدريب والتوعية ((Training and awareness
تدريب العاملين (Training the workers)
تنظيم برامج تدريبية للمتخصصين في مجالات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والصحة العامة والكوارث الطبيعية.
التوعية (Awareness)
نشر الوعي حول أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستجابة للأزمات.
5. التطبيقات العملية ((Practical applications
النماذج التنبؤية ((Predictive models
تطوير نماذج تستخدم البيانات التاريخية للتنبؤ بحدوث أوبئة جديدة او كوارث طبيعية.
تحليل البيانات (Data analysis)
استخدام تقنيات تحليل البيانات الكبيرة لرصد الأنماط وتحديد المخاطر المحتملة. - التمويل والاستدامة ((Finance and sustainability
المصادر المالية ((Financial sources
تحديد مصادر التمويل من الحكومات، والمنظمات الدولية، والقطاع الخاص.
استدامة المركز ((Sustainably
وضع خطة طويلة الأمد لضمان استدامة المركز واستمرارية عمله.
7. التقييم والمراجعة ((Evaluation & review
مؤشرات الأداء ((Performance indicators)
تحديد مؤشرات قياس الأداء لتقييم فعالية المركز واستجابته للأزمات.
المراجعة المستمرة ((Continuous review
إجراء مراجعات دورية لتحديث الاستراتيجيات والأدوات المستخدمة.
من خلال هذه الخطوات، يمكن إنشاء مركز ذكاء اصطناعيّ فعال يلعب دوراً محورياً في تعزيز الاستجابة الوطنية للأوبئة والظواهر الفجائية، مما يسهم في حماية الصحة العامة والأمن القومي.
