تكنولوجيا

 
أكبر منصة فيديو عبر الإنترنت.. يوتيوب تختبر ميزة الترجمة التلقائية بلغة المستخدم منها البرتغالية والتركية.. يوتيوب تختبر الترجمات التلقائية بلغة المستخدم الأصلية حيث تتميز غوغل بأنها المترجم الشفهي الأكثر شيوعًا عبر الويب مع دعم 108 لغات. (الأناضول) اعتبر البعض إزالة منصة يوتيوب (YouTube) للتعليقات التوضيحية المجتمعية العام الماضي بمثابة ضربة للمستخدمين العالميين الذين اعتمدوا عليها أداة للترجمة. وفي غيابها، اضطر المشاهدون إلى الاعتماد على الترجمات المصاحبة التي يتم تحميلها تلقائيًا أو يدويًا، والتي غالبًا ما تكون غير موثوقة. ويبدو أن شركة غوغل (Google) لم تغفل عن أهمية ميزة الترجمة عبر يوتيوب، وتبعًا لذلك فإنها تجرب أداة جديدة تترجم تلقائيًا الإنجليزية إلى اللغة الأم للمستخدم. وبحسب ما ورد، بدأت مجموعة من المستخدمين المحددين برؤية خيارات الترجمة لعناوين الفيديو والأوصاف والتعليقات التوضيحية من خلال نسخة يوتيوب عبر الويب، وأجهزة الحواسيب، وتطبيق الهاتف المحمول. واكتشف المستخدمون حتى الآن الترجمات التلقائية للإنجليزية إلى البرتغالية، والإنجليزية إلى التركية، لكن من غير الواضح مدى انتشار الاختبار. وتتعلق الترجمات التلقائية على ما يبدو بتغيير على جانب الخادم، مما يعني أن التغيير يقتصر على المختبرين ولا يتم طرحه كتحديث للتطبيق. وتتمتع غوغل بقوة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي مما يساعدها في توسيع وصول الأداة إلى عدد أكبر من المستخدمين، كما أن ميزة الترجمة الخاصة بالشركة هي المترجم الشفهي الأكثر شيوعًا عبر الويب مع دعم 108 لغات. وتعد يوتيوب، من حيث الحجم، أكثر منصة فيديو عبر الإنترنت، وسيكون تمكين الترجمة التلقائية عبرها بمثابة ميزة مفيدة جدًا لمئات الملايين من المستخدمين. وبالنظر إلى أن المنصة تمثل خدمة عالمية بإصدارات مترجمة بأكثر من مئة دولة، فإنها تعتبر بيئة مناسبة لتجربة المزيد من أدوات الكلام والنصوص التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. وأشار تقرير صادر عن بو ريسيرش (Pew Research) -نُشر عام 2019- إلى أن 67% من المحتوى عبر القنوات التي تضم أكثر من 250 ألف مشترك ليس بالإنجليزية. ويعني ذلك أن هناك سوقًا ضخمًا لمقاطع الفيديو باللغات المحلية، ويمكن لميزات الترجمة التلقائية أن تزيد من مشاهدي صناع المحتوى. مصدر المقال
 
"صندوق الإكراميات"… ميزة جديدة من تويتر لتدفع المال لمغرديك المفضلين الشركة تقول إن هدف ميزة "تب جار" هو خلق طرق جديدة للمستخدمين من أجل إظهار الدعم لمغرديهم المفضلين قدم موقع تويتر (Twitter) أمس الخميس ميزة "تب جار" (Tip Jar) أو "صندوق الإكراميات"، وهي ميزة جديدة تُسهّل على المستخدمين إرسال الأموال إلى المبدعين المفضلين لديهم على خدمة التدوين المصغر. وقالت الشركة -في مدونتها- "هذه هي الخطوة الأولى بعملنا لخلق طرق جديدة للأشخاص لتلقي وإظهار الدعم على تويتر بالمال". وسيتمكن المستخدمون من ربط حساباتهم على تويتر مع "تب جار" بتطبيقات تحويل الأموال، مثل تطبيق "باند كامب" (Bandcamp) أو "كاش آب" (Cash App) أو "باتريون" (Patreon) أو "باي بال" (PayPal) أو "فنمو" (Venmo). ولن يأخذ تويتر أي جزء من الأموال المرسلة من خلال هذه الميزة. وتُمكّن هذه الميزة أولئك الذين يستخدمون تويتر باللغة الإنجليزية -على نظامي التشغيل "آي أو إس" (iOS) و"أندرويد" (Android)- من بدء إرسال الأموال من خلال "تب جار" اعتبارا من يوم أمس. وسيتمكن بعض المستخدمين من إضافة "تب جار" إلى ملفاتهم الشخصية لبدء جمع الإكراميات. وقالت شركة تويتر إن هذا يشمل المبدعين والصحفيين والخبراء والمنظمات غير الربحية. وتأتي الميزة الجديدة كجزء من جهد أوسع من قبل الشركة لبناء المزيد من الميزات لزيادة قاعدة مستخدمي تويتر إلى 315 مليون مستخدم نشط يوميا بحلول نهاية عام 2023. وفي وقت سابق من هذا الأسبوع، أعلنت الشركة أيضا عن إطلاق خدمة "مساحات" (Spaces)، وهي ميزة تتيح للمستخدمين الانضمام إلى الغرف الافتراضية، حيث يمكنهم المشاركة في محادثات صوتية في الوقت الفعلي مع الآخرين. وتأتي ميزة "تب جار" بعد أسبوع قاسٍ بالنسبة لشركة تويتر التي شهدت انخفاض سهمها بأكثر من 17٪ منذ 29 أبريل/نيسان الماضي، عندما أعلنت عن أرباحها في الربع الأول من السنة المالية. مصدر المقال
 
تعريف الذكاء الاصطناعي يُعتبر الذكاء الاصطناعي (بالإنجليزيّة: Artificial Intelligence) أحد فروع علم الحاسوب، وإحدى الركائز الأساسية التي تقوم عليها صناعة التكنولوجيا في العصر الحالي، ويُمكن تعريف مصطلح الذكاء الاصطناعي -الذي يُشار له بالاختصار (AI)- بأنه قدرة الآلات والحواسيب الرقميّة على القيام بمهام مُعينة تُحاكي وتُشابه تلك التي تقوم بها الكائنات الذكيّة؛ كالقدرة على التفكير أو التعلُم من التجارب السابقة أو غيرها من العمليات الأُخرى التي تتطلب عمليات ذهنية، كما يهدف الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى أنظمة تتمتع بالذكاء وتتصرف على النحو الذي يتصرف به البشر من حيث التعلُم والفهم، بحيث تُقدم تلك الأنظمة لمُستخدميها خدمات مُختلفة من التعليم والإرشاد والتفاعل وما إلى ذلك. تاريخ الذكاء الاصطناعي يعود تاريخ ظهور مصطلح الذكاء الاصطناعي إلى العقد الخمسين من القرن العشرين، وتحديداً عام 1950م عندما قام العالِم آلان تورينغ (بالإنجليزيّة: Alan Turing) بتقديم ما يُعرف باختبار تورينج (بالإنجليزيّة: Turing Test)، الذي يُعني بتقييم الذكاء لجهاز الكمبيوتر، وتصنيفه ذكياً في حال قدرته على محاكاة العقل البشري. بعد ظهور اختبار تورينج بعام واحد تم إنشاء أول برنامج يستخدم الذكاء الاصطناعي من قِبل كريستوفر ستراشي (بالإنجليزيّة: Christopher Strachey) -الذي كان يشغل منصب رئيس أبحاث البرمجة في جامعة أكسفورد-، إذ استطاع تشغيل لعبة الداما (بالإنجليزيّة: checkers) عبر جهاز الحاسوب وتطويرها، ثم قام أنتوني أوتنجر (بالإنجليزيّة: Anthony Oettinger) من جامعة كامبريدج بتصميم تجربة مُحاكاة من خلال جهاز كمبيوتر لعمليّة التسوق التي يقوم بها الشخص البشري في أكثر من متجر، وقد هدفت هذه المحاكاة إلى قياس قدرة الكمبيوتر على التعلُم، وكانت هذه أول تجربة ناجحة لما يُعرف بتعلُم الآلة (بالإنجليزيّة: Machine learning). في عام 1979م تم بناء مركبة ستانفورد، وهي أول مركبة مُسيرة عن طريق الكمبيوتر، وبدأت وتيرة التسارع في علم الذكاء الاصطناعي في بداية القرن الواحد والعشرين حتى أصبحت الروبوتات التفاعليّة مُتاحة في المتاجر، بل إن الأمر تعدى ذلك ليصبح هناك روبوت يتفاعل مع المشاعر المختلفة من خلال تعابير الوجه، وغيرها من الروبوتات التي أصبحت تقوم بمهام صعبة كالروبوت نوماد (بالإنجليزيّة: Nomad) الذي يقوم بمهمة البحث والاستكشاف عن الأماكن النائية في القطب الجنوبي، ويُحدد موقع النيازك في المنطقة. أنواع الذكاء الاصطناعي يُمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي تِبعاً لما يتمتع به من قدرات إلى ثلاثة أنواع مُختلفة على النحوالآتي: الذكاء الاصطناعي المحدود أو الضيق: يُعتبر الذكاء الاصطناعي المحدود أو الضيق (بالإنجليزيّة: Weak AI or Narrow AI) أحد أنواع الذكاء الاصطناعي التي تستطيع القيام بمهام مُحددة وواضحة، كالسيارات ذاتيّة القيادة، أو حتى برامج التعرُف على الكلام أو الصور، أو لعبة الشطرنج الموجودة على الأجهزة الذكية، ويُعتبر هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أكثر الأنواع شيوعاً وتوفراً في وقتنا الحالي. الذكاء الاصطناعي العام: (بالإنجليزيّة: General AI)، وهو النوع الذي يُمكن أن يَعمل بقدرة تُشابه قدرة الإنسان من حيث التفكير، إذ يُركز على جعل الآلة قادرة على التفكير والتخطيط من تلقاء نفسها وبشكل مُشابه للتفكير البشري، إلا أنه لا يوجد أيّ أمثلة عمليّة على هذا النوع، فكل ما يوجد حتى الآن مُجرد دراسات بحثيّة تحتاج للكثير من الجهد لتطويرها وتحويلها إلى واقع، وتعد طريقة الشبكة العصبيّة الاصطناعيّة (بالإنجليزيّة: Artificial Neural Network) من طرق دراسة الذكاء الاصطناعي العام، إذ تُعنى بإنتاج نظام شبكات عصبيّة للآلة مُشابهة لتلك التي يحتويها الجسم البشري. الذكاء الاصطناعي الفائق: يُعتبر الذكاء الاصطناعي الفائق (بالإنجليزيّة: Super AI) النوع الذي قد يفوق مستوى ذكاء البشر، والذي يستطيع القيام بالمهام بشكل أفضل مما يقوم به الإنسان المُتخصص وذو المعرفة، ولهذا النوع العديد من الخصائص التي لا بد أن يتضمنها؛ كالقدرة على التعلُم، والتخطيط، والتواصل التلقائي، وإصدار الأحكام، إلا أن مفهوم الذكاء الاصطناعي الفائق يُعتبر مفهوماً افتراضياً ليس له أي وجود في عصرنا الحالي. ويُمكن أيضاً تصنيف الذكاء الاصطناعي تِبعاً للوظائف التي يقوم بها، إذ يضُّم هذا التصنيف أربعة أنواع مُختلفة كالآتي: الآلات التفاعليّة: يُعتبر الذكاء الاصطناعي الخاص بالآلات التفاعليّة (بالإنجليزيّة: Reactive Machines) أبسط أنواع الذكاء الاصطناعي؛ إذ يفتقر هذا النوع إلى القدرة على التعلُم من الخبرات السابقة أو التجارب الماضيّة لتطوير الأعمال المستقبليّة، فهو يتفاعل مع التجارب الحاليّة لإخراجها بأفضل شكل مُمكن، ومن الأمثلة على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أجهزة Deep Blue التي تم تطويرها من شركة IBM، ونظام AlphaGo التابع لشركة جوجل. الذاكرة المحدودة: يستطيع نوع الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة (بالإنجليزيّة: Limited Memory) تخزين بيانات التجارب السابقة لفترة زمنيّة محدودة، ويُعد نظام القيادة الذاتيّة من أفضل الأمثلة على هذا النوع؛ حيث يتم تخزين السرعة الأخيرة للسيارات الأُخرى، ومقدار بعد السيارة عن السيارات الأخرى، والحد الأقصى للسرعة، وغيرها من البيانات الأُخرى اللازمة للقيادة عبر الطرق. نظريّة العقل: (بالإنجليزيّة: Theory of Mind)، يُعنى هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بفهم الآلة للمشاعر الإنسانيّة، والتفاعل مع الأشخاص والتواصل معهم، ومن الجدير بالذكر أنه لا يوجد أيّة تطبيقات عمليّة حالياً على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي. الإدراك الذّاتي: يُعتبر نوع الإدراك الذاتي (بالإنجليزيّة: Self-Awareness) من التوقعات المستقبلية التي يصبو إليها علم الذكاء الاصطناعي، بحيث يتكون لدى الآلات وعي ذاتي ومشاعر خاصة، الأمر الذي سيجعلها أكثر ذكاءً من الكائن البشري، ولا يزال هذا المفهوم غير موجود على أرض الواقع. الحقول الفرعية للذكاء الاصطناعي يوجد العديد من الحقول الفرعية للذكاء الاصطناعي وهي : تعلُم الآلة: (بالإنجليزيّة: Machine Learning)، هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يُعنى بجعل الحاسوب قادراً على التعلُم من تلقاء نفسه من أية خبرات أو تجارب سابقة، مما يجعله قادراً على التنبؤ واتخاذ القرار المُناسب بشكل سريع، ويكون ذلك من خلال تطوير الخوارزميات التي تسمح بمثل هذا الأمر، وتجدُر الإشارة إلى أنه قد تم طرح هذا المصطلح لأول مرة في العام 1959م من قِبل آرثر صموئيل (بالإنجليزيّة: Arthur Samuel). تنقيب البيانات: (بالإنجليزيّة: Data Mining)، يُقصد به البحث والتنقيب عن بيانات مُحددة وأنماط مُعينة ضمن مجموعة كبيرة من البيانات بواسطة برامج حاسوبيّة، إذ تستطيع الشركات الاستفادة من تنقيب البيانات في تطوير أدائها وزيادة مبيعاتها وتقليص تكاليف الإنتاج. استرجاع المعلومات والويب الدلالي: (بالإنجليزيّة: Information Retrieval and Semantic Web)، يُقصد باسترجاع المعلومات إجراء عمليّة البحث عن البيانات والمُستندات أياً كان نوعها، والتي قد تكون موجودة عبر الويب، وذلك من خلال مفهوم الويب الدلالي الذي يحوّل البيانات الموجودة على شبكة الويب العالميّة إلى قاعدة بيانات عالميّة تترابط فيها المعلومات، بحيث تكون مفهومة من قبل الآلات ولا يُحصر استخدامها على البشر فقط، فمن خلال هذا الأمر يكون بمقدور الآلة حجز التذاكر عبر الإنترنت، أو استخدام القواميس الموجودة عبر الويب، أو غيرها من الأمور التي تتطلب بالأصل استخداماً بشرياً لإتمامها. تمثيل المعرفة: (بالإنجليزيّة: Knowledge Representation and Knowledge Database)، يُعتبر تمثيل المعرفة مجال الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بتمكين الآلات من التفكير واتخاذ القرار، إذ يتم جمع وتخزين هذه المعارف التي تكتسبها الآلة في قاعدة بيانات تُستخدَم لتبادل المعرفة وإدارتها، وتكون مرجعاً لاتخاذ أيّة قرارات ذكيّة قد تصدر عن الآلة. التفكير المنطقي والتفكير الاحتمالي: (بالإنجليزيّة: Logical Reasoning and Probabilistic Reasoning)، يُعتبر التفكير المنطقي في الذكاء الاصطناعي أحد الأشكال المُختلفة للتفكير، إذ يتم استنتاج الحقائق واستنباطها من بيانات مُتوفرة، ويُقابل التفكير المنطقي ما يُعرف بالتفكير الاحتمالي، الذي يأخذ مفهوم الاحتمال وعدم التأكُد من المعرفة، وذلك للتعامُل مع جميع الظروف المستقبليّة غير المؤكدة، والتي تحتمل الشك في حدوثها. أدوات الذكاء الاصطناعي ومنصاته يوجد العديد من الأدوات المُتاحة لتعلُم الذكاء الاصطناعي، منها ما يأتي: أداة Caffe: تم تطوير هذه الأداة مفتوحة المصدر -أي أنها متاحة للتعديل من قِبل أي شخص- من قِبل يانغكين جيا (بالإنجليزيّة: Yangqin Jia) كبحث لرسالة الدكتوراة التي قدمها في جامعة كاليفورنيا، إذ تختص هذه الأداة بما يُعرف بالتعلُم العميق (بالإنجليزيّة: Deep learning) في الذكاء الاصطناعي. أداة Deeplearning4j: هي مكتبة برمجة للتعلُم العميق (Deep learning) مكتوبة بلغة الجافا، وتمتاز بقدرتها على معالجة البيانات الضخمة، وكسابقتها فإن أداة Deeplearning4j تعد مفتوحة المصدر. أداة IBM Watson: هي أداة تُتيح لمُستخدميها الإجابة عن أسئلتهم بقدرات مُشابهة لقدرات الإنسان، فقد تكون هذه الأداة مصدراً للمساعدة على تقديم المشورة التجاريّة واتخاذ القرار الأمثل، كما تقوم بحماية بيانات مُستخدميها من خلال تشفيرها، وتجدُر الإشارة إلى أن هذه الأداة متوفرة فقط باللغة الإنجليزيّة. أداة Pybrain: هي بمثابة أداة مُساعدة للأشخاص المُبتدئين بلغة البايثون، ولأولئك الذين يهتمون بمواضيع التعلُم العميق والشبكات العصبيّة الاصطناعية ضمن الذكاء الاصطناعي، فهذه الأداة مفتوحة المصدر بمثابة مكتبة لما يُعرف بتعلُم الآلة. أداة Swift AI: تستطيع هذه الأداة العمل على أجهزة الماك، وستتمكن قريباً من دعم نظام لينكس، إذ تتيح Swift AI لمُستخدميها معالجة الإشارات، وإنشاء خوارزميات للتعلُم العميق، أو حتى إنشاء الشبكات العصبيّة في مجال الذكاء الاصطناعي. أداة Torch: هي أداة مفتوحة المصدر خاصة بعمليّة الحوسبة العلميّة ضمن الذكاء الاصطناعي، وتمتاز هذه الأداة بدعمها للشبكات العصبيّة في الذكاء الاصطناعي، وقدرتها على إجراء عمليات الجبر الخطي، ودعمها لوحدة معالجة الرسومات. أداة CNTK: هي أداة مفتوحة المصدر تتيح لمُستخدميها الجمع بين أنواع مختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعي، وقد تم تطوير هذه الأداة من قِبل شركة مايكروسوفت. أداة Keras: تم استخدام لغة بايثون لكتابة هذه الأداة، وهي عبارة عن مكتبة عاليّة المستوى لما يُعرف بالشبكات العصبيّة في علم الذكاء الاصطناعي، وتمتاز بسهولة الاستخدام بالنسبة لمن يمتلك معرفة بالتعلم العميق. أداة Scikit-Learn: تُعد أداة Scikit-Learn واحدة من أشهر مكتبات التعلُم الآلي في الذكاء الاصطناعي، إذ يُمكن من خلالها استخراج البيانات، وتحليلها، والتمثيل المرئي لها. أداة Theano: هي أداة تعمل ضمن بيئة عمل البايثون، وتتعامل مع العمليات والمهام الرياضيّة والحسابيّة المتنوعة كالمصفوفات، وتمتاز هذه الأداة بسرعتها عبر جهاز الكمبيوتر الشخصي؛ فهي لا تقتصر على استخدام وحدة المعالجة المركزيّة للقيام بمهامها، إنما تقوم باستخدام وحدة معالجة الرسومات جنباً إلى جنب مع وحدة المعالجة المركزيّة؛ لتنفيذ سريع لأوامرها. كما يوجد العديد من منصّات الذكاء الاصطناعي التي تهتم بتنفيذ الآلات للمهام بشكل مُشابه لما يقوم به البشر، سواء من حيث الاستجابة، أو التفاعل مع المشاكل، أو حتى التعلُم، وفيما يأتي بعض من منصات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعاً واستخداماً: منصّة Microsoft Azure Machine Learning: هي منصّة ذكاء اصطناعي مُقدمّة من شركة مايكروسوفت، وتُستخدم من خلال خدمة التخزين السحابي، وتُمكن مُستخدميها من تحليل بيانات لتسهيل تعلم الآلة الخاص بالأعمال. منصّة TensorFlow: هي مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها من قِبل فريق Google Brain، إذ يتم تمثيل المعلومات فيها على شكل رسومات بيانيّة، ويُعبر كل جزء من هذا الرسم البياني عن جزء مُعين من المعلومات. منصّة Infosys Nia: هي إحدى منصات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على المعرفة، ثم أتمتة -تشغيل آلي- العمليات التجاريّة وإعادة صياغة نظامها من جديد. منصّة Wipro HOLMES: هي منصّة توفر لمُستخدميها العديد من خدمات الحوسبة الإدراكيّة؛ لتطوير الآلات كالروبوتات والطائرات بدون طيار. منصّات أخرى للذكاء الاصطناعي: كمنصّة API.AI، ومنصّة Premonition، ومنصّة Rainbird، ومنصّة Ayasdi، ومنصّة Mind Meld، ومنصّة Wit، ومنصّة Vital A.I، ومنصّة KAI، ومنصّة Receptiviti، ومنصّة Meya. تطبيقات الذكاء الاصطناعي يوجد العديد من التطبيقات العمليّة للذكاء الاصطناعي، ومن أبرز هذه التطبيقات ما يأتي: الألعاب: يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في العديد من الألعاب الالكترونيّة؛ التي تتطلب بُعداً وتفكيراً استراتيجياً، كلعبة البوكر ولعبة الشطرنج على سبيل المثال. التفاعُل مع النظام المرئي: يُمكن لبعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي تفسير وتحليل ما يتم إدخاله لها من صور؛ كبرامج التعرف على الوجه، وتحليل الصور لتحديد الموقع، وغيرها من التطبيقات المماثلة. التفاعُل مع الكتابة اليدويّة: وذلك من خلال تطبيقات التعرف إلى الخط المكتوب باليد سواءً كانت عمليّة الكتابة على الورق أو على شاشة الجهاز نفسه. الروبوتات الذكيّة: تقوم الروبوتات بالكثير من الأعمال المُختلفة، إذ تستطيع القيام بالأعمال التي يقوم بها البشر، وذلك لقدرتها على الإحساس بالعوامل المحيطة كالضوء، والحرارة، والصوت، أو الحركة، وذلك عبر مُستشعرات خاصة، كما أن هذه الروبوتات قادرة على التعلُم من تجاربها السابقة والاستفادة من الأخطاء. التفاعُل مع الصوت المنطوق: إذ يُمكن استخدام بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي للاستماع إلى الكلام وفهم معانيه، حتى لو تم النُطق به في ظل وجود بعض الضوضاء أو تم نطقه باللهجة العامية أو لغة الشارع. تقديم النصح والإرشاد: تستطيع بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي تقديم المشورة والنُّصح لمُستخدميها من البشر بمجالات معينة، كالمجال الطبي مثلاً، وذلك بتحليل أعراض مرض ما للوصول إلى المرض وعلاجه على سبيل المثال. مستقبل الذكاء الاصطناعي يعمل العلماء والباحثون على تطوير الذكاء الاصطناعي المُستقبلي بشكل يُمكن الاستفادة منه بشكل كبير وفي جوانب مُتعددة من الحياة؛ بدءاً من الهواتف الذكيّة، إلى السيارات، أو حتى المنازل التي تعمل بالنظام الذكي وفيما يأتي بعض التصورات المُستقبليّة التي قد تصل إليها أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات مُختلفة: وسائل الترفيه: قد يُصبح بإمكان الإنسان مُشاهدة فيلم يقوم هو باختيار مُمثيله، كما قد تُساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي شركات الإنتاج على تحليل السيناريو لفيلم مُعين وتوقُع الأرباح التي قد يجنيها الفيلم عند عرضه في دور السينما. الرعاية الطبيّة: يُتوقع أن يكون بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي المُستقبليّة تقديم الرعاية الطبيّة الفائقة لبني البشر، وذلك بتقديم رعاية خاصة لكل مريض تِبعاً لجيناته وأسلوب عيشه وبيئته، مما يساعد على تشخيص أورام المخ، وعلاج السرطان المُناسب لكل مريض. أمن البيانات والمعلومات: يُنتظر من أنظمة الذكاء الاصطناعي المُستقبليّة أن تكون قادرة على حماية بيانات الأشخاص من السرقة والاختراق. الحياة اليوميّة: سيكون لأنظمة الذكاء المُستقبليّة دور كبير في القيام بالعديد من الأعمال الحيويّة اليوميّة التي يحتاجها الإنسان، كالعناية بكبار السن ومراعاتهم بشكل دائم وإنجاز الأعمال المنزليّة وغيرها الكثير من الأعمال التي سيكون بإمكان نظام واحد من الذكاء الاصطناعي القيام بها معاً، كما سيكون لأنظمة الذكاء الاصطناعي دور كبير في تأديّة الأعمال التي قد تتطلب مُخاطرة لتنفيذها كمكافحة الحرائق والتخلُص من الألغام. وسائل النقل: يُتوقع أن يتم التوصُل في المستقبل إلى سيارات ذاتيّة القيادة بشكل كُلي، بحيث يكون بمقدرة السائق تأديّة أي أمر آخر وترك القيادة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتوفرة في سيارته، ولا بد من الإشارة إلى أن السيارات ذاتيّة القيادة هي موجودة فعلاً في وقتنا الحالي، ولكنها ستكون مُتاحة وُمنتشرة بشكل كبير في المُستقبل. رابط المقال
 
يشهد العام الحالي منذ بداية 2019 توفر Wi-fi 6 أو الجيل الجديد من تقنية واي فاي، مع توقعات بانتشاره وتوفقه على الأجيال السابقة بحلول عام 2022، وبدأت شركات مثل سامسونج وهواوي بالاستعداد لدعم Wi-fi 6 واي فاي 6، كما بدأت الشركات المُصنعة للرقاقة الخاصة بدعم واي فاي 6 في تصنيعها، ومن المتوقع أن توفر شركة سامسونج دعم واي فاي مع إطلاق سلسلة هواتف جالاكسي S10. ما هو Wi-Fi 6 واي فاي 6 ؟ غيرت مؤسسة IEEE المسئولة عن تطوير معايير واي فاي أسماء الإصدارات والأجيال المختلفة من Wi-fi، وذلك لتبسيط وتسهيل التعرف عليها بالنسبة للمستخدمين العاديين غير المتخصصين، وهذه التسمية الجديدة لأجيال واي فاي المختلفة: Wi-Fi 4 الصادر في عام 2009 باسم 802.11n Wi-Fi 5 الصادر في عام 2014 باسم 802.11ac Wi-Fi 6 أو الجيل السادس من واي فاي بدلا من 802.11ax مميزات الجيل السادس من واي فاي أو Wi-Fi 6 تقول شركة هواوي أن كفاءة شبكات واي فاي عنصرا أساسيا في التطور الرقمي، حيث سيبلغ عدد الأجهزة المتصلة بالإنترنت أكثر من 80 مليار جهاز بحلول عام 2025، كما أن 80% من تفاعل المستخدم مع التكنولوجيا سيعتمد على تقنيات الذكاء الصناعي AI، ويؤثر التطور التكنولوجي على المؤسسات التجارية والمؤسسات التعليمية مثل الجامعات، بالإضافة إلى المؤسسات الحكومية. يوفر Wi-fi 6 سرعة أكبر مقارنة مع الجيل السابق يقدم الجيل الحالي الخامس من واي فاي أو 802.11ac الآن سرعة تصل إلى 1300 ميجابت/الثانية على نطاق 5 جيجاهرتز، وهي السرعة التي تبلغ 600 ضعف الجيل الأول من واي فاي الذي توفر في عام 1997. ويوفر Wifi 6 سرعة أكبر مقارنة بالجيل الخامس، حيث يصل معدل نقل البيانات إلى 1.1 جيجابت/الثانية عبر نطاق 2.4 جيجاهرتز، كما يصل إلى 4.8 جيجابت/الثانية عبر نطاق 5 جيجاهرتز، لكن هواوي تقول أن السرعة القصوى لشبكات Wifi 6 تصل إلى 9.6 جيجابت/الثانية. أداء أفضل في المناطق المزدحمة ومن أبرز المميزات التي يوفرها الجيل السادس من واي فاي Wifi 6 دعم الحصول على سرعات ثابتة وأداء أفضل للاتصال أو إشارة قوية في البيئات المزدحمة، حيث يمكن لحشد كبير سواء في حدث رياضي أو مؤتمر أو في الجامعات أو المطارات والفنادق الحصول على سرعة إنترنت أفضل وأكثر استقرارا. تقول شركة إنتل أن Wifi 6 أو 802.11ax يحسن متوسط السرعة لكل مستخدم في المناطق المزدحمة مع الكثير من الأجهزة المتصلة، وذلك حتى أربعة أضعاف على الأقل، وهو ما يحسن أيضا أداء شبكات واي فاي في المنازل التي تحتوي على عدد كبير من الأجهزة، ومن المتوقع مستقبلا أن تحتوي معظم المنازل على العديد من الأجهزة المتصلة بالإنترنت أو الأجهزة الذكية، بما في ذلك الأجراس الذكية والثلاجات وأجهزة الميكروويف وغيرها. عمر أطول للبطارية يدعم Wi-fi 6 واي فاي 6 ميزة TWT أو “وقت التنبيه المستهدف”، وهي الميزة التي توفر عمر بطارية أطول سواء للهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة الأخرى، على سبيل المثال، عند إتصال أي جهاز مثل الهاتف الذكي الآن بشبكة واي فاي من الجيل السادس Wifi 6، يمكن للراوتر أو نقطة الإتصال إخبار الجهاز أو الهاتف عن متى يفعل أو يعطل ميزة واي فاي لتلقي البيانات، وهو ما يعني وقت سكون أو تعطيل أكثر، وهو ما ينتج عنه عمر بطارية أطول ويمكن تلخيص مميزات Wi-fi 6 واي فاي 6 في: سرعة نقل بيانات أعلى كثيرا حتى 9.6 جيجابت/الثانية لأكبر عدد من الأجهزة أو المستخدمين، أو في الأماكن المزدحمة مثل الجامعات والمطارات والمؤتمرات وغيرها. عمر بطارية أطول للأجهزة المتصلة بما في ذلك أجهزة اللابتوب والهواتف الذكية والأجهزة الذكية الأخرى المختلفة. متى وأين تحصل على أجهزة Wi-fi 6 واي فاي 6 ؟ بدأت بعض الشركات في توفير أجهزة راوتر تدعم واي فاي 6، لكن الأمر لا يتعلق فقط بأجهزة الإتصال والراوتر، حيث يتطلب أيضا دعم الجهاز المتصل مثل اللابتوب أو الهاتف الذكي الجيل السادس من واي فاي، لكن في بداية 2019 بدات العديد من الشركات المُصنعة للأجهزة بتوفير دعم واي فاي 6، كما توفر العديد من الهواتف الآن دعم شبكات واي-فاي 6، كما قد أعُلن في معرض الإلكترونيات الشهير CES 2020 عن مزيد من الأجهزة الإلكترونية المجهزة بتقنية Wi-Fi 6 هل الترقية إلى Wi-Fi 6 تستحق ؟ لا يمكننا أن نقول أن تقنية واي-فاي 6 ليس لها لزوم.. إطلاقًا! فهو إصدار جديد وسريع من الشبكات اللاسلكية، وسيصبح الإصدار المعياري في نهاية المطاف، وحتمًا ستجده مدعومًا مع الأجهزة التي تشتريها مستقبلًا، سواء هذا العام أو الأعوام القادمة. إنها طبيعة التكنولوجيا، فكل شيء يتحسن للأفضل، وهذا رائع. لكن في الوقت الحالي، ليس بالضرورة الترقية إلى واي-فاي 6 إلا إذا كنت ترغب في الحصول على راوتر جديد على أي حال، يمكنك التحقق من النماذج المتاحة حاليًا مع الجيل الجديد، وبذلك تكون قد مهدت الطريق إلى المستقبل. ولكن إذا لم تكن بحاجة إلى راوتر جديد حاليًا، فلا نوصي بالحصول على راوتر واي-فاي 6. من ناحية أخرى، إذا كان لديك iPhone 11 أو هاتف Samsung حديث أو أحد أجهزة الكمبيوتر المحمولة المزودة بتقنية واي-فاي 6 وتريد حقًا الاستفادة من السرعات التي يحتمل أن تكون أسرع، فقد تحتاج فعلًا إلى شراء راوتر يدعم هذه التقنية. ماذا عن تقنية Wi-Fi 6E ؟ الأمور تبدو أكثر غرابة الآن! نعم، فإن إصدار Wi-Fi 6E قادم هو الآخر – الآن في مرحلة انتظار التغييرات في اللوائح الحكومية. وفي حين أنّه لم يتم تحديد تاريخ الإصدار بشكل رسمي، لكن تقنية Wi-Fi 6E من شأنها أن تجعل شبكات Wi-Fi 6 تعمل في النطاق الترددي 6 جيجاهرتز، مما يُضاف إلى نطاقي 2.4 جيجا هرتز و 5 جيجا هرتز اللذين تستخدمهما شبكات الواي فاي حاليًا. سيؤدي هذا إلى تقليل الازدحام بشكل أكبر، لكنك ستحتاج إلى أجهزة ممكّنة لاستخدام Wi-Fi 6E والاستفادة منها أيضًا. لا يمكنك فقط توصيل هاتف Wi-Fi 6 على راوتر Wi-Fi 6E لاستخدام قنوات 6 جيجا هرتز – ستحتاج إلى هاتف مزود بتقنية Wi-Fi 6E وراوتر يدعم Wi-Fi 6E. في النهاية، تستمر التكنولوجيا في التقدم بسرعة، وهناك دائمًا شيء جديد في الأفق. على الأرجح عندما يأتي الوقت الذي نتحدث فيه عن أجهزة Wi-Fi 6E، ستكون تقنية Wi-Fi 7 في الطريق. رابط المقال المقال