تطبيقات الهواتف الذكية تتدخل في مسار حياتنا

يشغل بال جميع المهتمين بالتقنية دوماً ما هو التطور القادم ولعل السؤال الأبرز هنا ما إذا كانت التقنية و الإنترنت تخدم حياتنا نحو الأفضل؟ أم أننا نكبل أنفسنا بأشياء لا نحتاجها فعلاً؟ .. واحد من الأشياء القادمة للتحكم في حياتنا فعلياً عبر الإنترنت هو ما يعرف بالنظم التوقعية أو النظم التنبؤية.
وبدأت بالفعل تظهر عدة خدمات وتطبيقات تعطيها البذرة الأولى لما يمكن أن تفعله النظم التنبؤية، و لا شيء يمكن أن يعبر هنا عما أريد أن أقوله أفضل من خدمة Google Now والتي أصبحت لا تنتظرك لتطلب منها ما تريده، بل تعمل على التنبؤ والتوقع لما تحتاج وتقدمه له في الوقت المناسب.
ما هو النظام التنبؤي؟
بعبارات بسيطة هو خدمات ذكاء اصطناعي تفهم المحيط الخارجي، مثل توقيت اليوم و العلاقات الإجتماعية و المواعيد القادمة و حالة الطقس و المرور وغيرها الكثير جداً من الأشياء التي تحيط بنا يومياً، سابقاً لم تكن التقنية تعطي أهمية لهذا لكن اليوم أصبحت تستخدم كل هذه المتغيرات للتوقع والتنبؤ بمسار يومنا.
هذا الأمر ليس سهل على الآلات، فمثلاً أنت كإنسان تعرف أن درجة حرارة 40 مؤية تعني طقس حار جداً ولن تقدر على المشي في الشارع لوحدك وأنت بحاجة الآن لبعض المثلجات، لكن الحواسيب لاتفهم هذا الشيء لأنها لاتعرف ماذا يعني حار وبارد؟ ولماذا 40 درجة هو حار وليس بارد؟
التحدي الكبير هنا أمام النظم التنبؤية هي أنها تستخدم مختلف أشكال البيانات سواء كانت إجتماعية، محلية، متنقلة، وحتى البيانات الضخمة وكل ذلك تعمل على معالجته لتقدم لك نتائج وخلاصات مفيدة في التوقعات.
مثلاً جمع تطبيق الشبكة الإجتماعية Foursquare بيانات لعدة سنوات عن كل الأماكن التي يذهب إليها المستخدمين و الأماكن التي يهتم بها ويكررون الذهاب إليها وأيضاً عمليات البحث و إهتماماتهم و الإعجابات وغيرها. كل هذه البيانات أتاحت ل Foursquare أن يقدم مقترحات للمستخدمين تتوافق مع شخصياتهم. لكن هذا وحده لا يكفي في عالم المنافسة الشديدة اليوم، لذا أصبح على Foursquare أن تخطو خطوة نحو الأمام لمحاولة التنبؤ و توقع احتياجات المستخدمين قبل أن يحتاجوها فعلاً. ومن أبسط الأمثلة على ذلك وبناءاً على فهم عاداتك اليومية يمكن أن يقترح عليك التطبيق الغداء في مطعم معين قريب منك عند الساعة الثانية ظهراً، لأنه أصبح يعرف أن هذا المطعم يعجبك و في هذه الساعة غالباً ماتكون متفرغ وبالتالي سيعجبك أن تلبي المقترح للتطبيق. كل هذا من دون أن يحتاج المستخدم لأن يبحث عن كلمة الغداء ويعرض التطبيق لائحة بالمقترحات !.
وكلما توفر للتطبيق بيانات أكثر عنك وخاصة لو تعاونت معه شبكات اجتماعية اخرى تقدم لهم بياناتك مجاناً فإن ذلك سيساعد النظام أكثر على التوقع بدقة أكبر، تخيل لو جمع نظام ما بياناتك من فيس بوك و تويتر و Foursquare فإنه سيتمكن من تزويدك حتى بمقترحات الأصدقاء ولقائهم أو دعوتهم على عشاء بمناسبة حفل تخرج أو عيد ميلاد صديقكم الآخر على فيس بوك في يوم وساعة معينة.
توقع جدولك اليومي
هناك العديد من التطبيقات المتخصصة في جدولة المواعيد و المهام اليومية، هناك تطبيقات مثل Twist و Leave Now تقوم بتنبيه المستخدمين على المواعيد التي عليهم التوجه إليها مع الأخذ بعين الإعتبار الوقت المناسب للوصول. لكن سيكون أروع لو كان هذا التطبيق متصل بالحركة المرورية الفعلية ويقدم لك تحديث لحظي بالوقت المتوقع للوصول ومتى عليك الإنطلاق وإن حصل ازدحام على الطريق أن يخبرك بطرقات بديلة وحتى يذهب لأكثر من ذلك ويقدم احتماليات لعدة طرق وحالتها المرورية بناءاً على دراسة حركة المرور السابقة.
دخلت النظم التنبؤية حتى في الحياة الإجتماعية لكل منا، انظر مثلاً إلى ميزة مقترحات الأصدقاء الذين قد تعرفهم على فيس بوك، هذه الميزة تعمل على التوقع بعيد المدى من خلال ربط وفهم العلاقات الإجتماعية، الأمر أكثر من مجرد أصدقاء مشتركين، فلو كان لديك ابن عم و أبناء خال وبنات عمة ستجد أن فيس بوك يفهم هذه العلاقات العائلية ويتوقع من تشابه أسماء العائلات ويقترح لك بعض الأشخاص على أنك تعرفهم.
ستنجح قوقل أكثر من أي شركة اخرى في توقع أشياء صحيحة تحتاجها وتقدمها لك في الوقت الذي تحتاجه عبر Google Now وذلك ببساطة لأنها الشركة التي تملك أكبر كم من البيانات عنك لأنها لم تدع مجالاً إلا و غزته عبر منتج يعود لها بالتالي لاتقع تحت سيطرة منافس آخر ويشاركه بياناتك للتوقع.
Google Now يتطور بسرعة كبيرة و أصبح يدعم خدمات كثيرة ويحاول حتى أن يقدم لك مقترحات تريد أن تبحث عنها قبل حتى أن تبحث عنها فعلياً، فهو يفهم من حركتك أنك بحاجة لمعلومة ما ثم يعرض عليك اقتراح بالبحث عنها.
أما Siri من آبل فهو على نفس المبدأ والمحاولة للتوقع من آبل لكنها أقل فعالية حسب كل التجارب وذلك بسبب أن آبل لاتملك نفس كمية البيانات عن مستخدميها كما تفعل قوقل، لذا سيكون عليها التعاون مع عملاق آخر مثل فيس بوك أو خدمات تخصصية مثل Yelp لتفهم المستخدمين وتتوقع احتياجاتهم.
التحدي الحقيقي أمام الشركات الكبرى خاصة آبل و قوقل و فيس بوك عند بناء خدمة تعتمد على النظام التنبؤي هي أن تقدمها بطريقة يرتاح لها المستخدم وتكون بكفاءة و فعالية كافية تجعله يعتمد عليها ويستخدمها وهذا يتطلب الكثير من البحث و التطوير لكن بدأت المحاولات فعلاً .. و وصلنا إلى اليوم الذي أصبح الإنترنت يخبرنا ماذا يجب أن نأكل و أين نذهب وماذا نفعل ؟