حوار: من عقل إلى عقول

علوم وهندسة الحاسبات تتفرع إلى تخصصات عدة، فما هو تخصصك الدقيق؟
هذا حقيقى علوم الحاسب وهندسة الحاسب به تخصصات عديدة، بعض هذه التخصصات تضمحل وتختفى وتظهر تخصصات أخرى. تخصصى هو تصميم الحاسبات، ولفظة حاسبات هنا تشمل أجهزة الكمبيوتر بكل أحجامها من أول الأجهزة الدقيقة الصغيرة المستخدمة فى إنترنت الأشياء وحتى أجهزة الكمبيوتر فائقة السرعة أو ما يطلق عليها السوبر كومبيوتر. عند تصميم جهاز كمبيوتر هناك عدة عوامل يجب أخذها فى الاعتبار منها السرعة والاستخدام المعتدل للطاقة، وقلة الأعطال، وصعوبة الاختراق، والتكلفة.
لماذا اخترت هذا التخصص بالذات؟
السبب الأول هو إعجابى بهذا التخصص منذ أن كنت فى السنة الثانية فى هندسة القاهرة. يمكن القول إنه حب من أول نظرة. السبب الثانى قد يكون مفاجأة، وهو كرهى لتصميم وكتابة برمجيات الكمبيوتر منذ أن كنت فى العاشرة من عمرى وألحقنى أهلى بمعسكر للبرمجة. يمكن أن نقول إنه كره من أول نظرة. لكنى لم أتجاهل تخصص البرمجيات كلية لسببين: الأول أنه لتصميم الحاسبات لابد من معرفة خواص البرمجيات وقوة كل لغة من لغات البرمجة، لأنه يجب تصميم الكمبيوتر بحيث يمكنه تشغيل تلك البرمجيات بكفاءة. الثانى هو أنه لا يوجد خط فاصل بين التخصصات المختلفة فى هندسة وعلوم الحاسب، وتقدم فى تخصص معين يؤثر فى تخصص مجاور.
ما علاقة تخصصك الدقيق بالذكاء الاصطناعى؟
قد يبدو أن تخصص تصميم الحاسبات بعيدًا عن الذكاء الاصطناعى، لكن كما قلنا الحوائط بين التخصصات هى حوائط وهمية. الذكاء الاصطناعى ظهر سنة 1956 وقد مر بفترات ازدهار وفترات فتور من ناحية تمويل الأبحاث وعدد الباحثين. منذ حوالى 2012 بدأ العالم كله يتكلم عن هذا التخصص، بل وبدأ الذكاء الاصطناعى يغزو أغلب مناحى الحياة. من أهم الأسباب لهذا الانتشار الكبير هو ظهور أجهزة كمبيوتر قادرة على تشغيل هذه البرمجيات بسرعة معقولة. إذا ظهور أجهزة كمبيوتر قوية كان له أكبر الأثر فى انتشار الذكاء الاصطناعى. انتشار الذكاء الاصطناعى دفع مصممى أجهزة الكمبيوتر إلى تصميم أجهزة خصيصًا لبرمجيات الذكاء الاصطناعى مما جعل الذكاء الاصطناعى ينتشر أكثر، وهكذا تدور الدائرة.
ما هى التحديات التى تواجه تخصص تصميم الحاسبات الآن؟
تصميم الحاسبات يواجه تحديات كبيرة فى أيامنا هذه. مع انتشار برمجيات الذكاء الاصطناعى أصبح الطلب كبيرًا على أجهزة كمبيوتر أكثر قوة، لكن تصميم ثم بناء تلك الأجهزة أصبح أكثر صعوبة لأسباب تقنية سنشرحها بطريقة مبسطة. بناء أجهزة الكمبيوتر يعتمد على قطعة إلكترونية تسمى الترانزستور، يمكن أن نعتبرها قطعة الطوب التى نبنى بها المبنى الذى هو جهاز الكمبيوتر. على مدار أكثر من نصف قرن تطور تصنيع الترانزستور بحيث أصبح أصغر حجمًا وبالتالى نستطيع وضع عدد أكبر منه داخل رقائق الكمبيوتر (chips) مما مكن مصممى الكمبيوتر من تصميم رقائق أكثر تقدمًا أى أسرع وأقل استخدامًا للطاقة. هذا التقدم فى تصنيع الترانزستور تباطأ مع الوقت حتى قارب على التوقف الآن، مما يضع مصممى رقائق الكمبيوتر فى موقف صعب. إذا لم يتم تصميم وتصنيع رقائق أسرع وأقل استخدامًا للطاقة فستصبح كارثة فى سوق الرقائق والبرمجيات على حد سواء. على المدى القصير بدأ الاتجاه إلى استخدام ما يسمى بالمسرعات (accelerators)، وهى رقائق كمبيوتر مصممة بحيث تعطى سرعة كبيرة «لبعض» أنواع من البرمجيات مثل برمجيات الذكاء الاصطناعى أو برمجيات الرسوم، لكن تلك الرقائق لا تستطيع إعطاء أية سرعة للأنواع الأخرى من البرمجيات. لذلك سنجد فى أجهزة الكمبيوتر الحالية سواء التى نحملها معنا مثل أجهزة اللابتوب والتابلت والتليفونات الذكية تحتوى على أنواع مختلفة من الرقائق للأنواع المختلفة من البرمجيات. هذا الأسلوب المعتمد على المسرعات سيساعدنا فى الحصول على السرعات التى نبتغيها على المدى القصير، لكنه ليس حلاً نهائيًا لسببين: السبب الأول هو أن تلك المسرعات تعتمد أيضًا على الترانزستور الذى كف عن أن يبقى أصغر وأسرع وأقل استهلاكًا للطاقة، وبالتالى بعد مدة ليست بالطويلة سيبقى الحصول على رقائق المسرعات الأكثر تقدمًا أصعب وأصعب، وهذا سيؤدى إلى استخدام عدة رقائق فى نفس الجهاز، وآلاف منها فى الأجهزة كبيرة فائقة السرعة، مما سيقودنا إلى النقطة الثانية وهى استهلاك الطاقة (أى الكهرباء). استهلاك الطاقة مهم فى الأجهزة المحمولة لأنها تعتمد على البطارية، وهو مهم أيضًا للأجهزة العملاقة بسبب فاتورة الكهرباء وبسبب مشكلة الطاقة العالمية.
إذًا فتخصص تصميم الحاسبات يواجه مشكلة بحثية كبيرة، هذه المشكلة البحثية تحتاج تضافر باحثين من تخصصات الإلكترونيات والفيزياء والرياضيات وبالطبع هندسة وعلوم الحاسبات.
ما هى تحديات الذكاء الاصطناعى الآن؟
الذكاء الاصطناعى يواجه تحدياته، قبل الحديث عن تلك التحديات من المهم أن نقول إننا عندما نتكلم عن الذكاء الاصطناعى فإننا نتكلم عن فرع معين فى هذا التخصص يسمى تعليم الآلة (machine learning)، هذا الفرع مسئول عن تصميم نوعية من البرمجيات التى «تتعلم» من البيانات. كلما كانت البيانات كاملة وكبيرة وغير متحيزة كلما تعلمتها تلك البرمجيات وأصبحت قادرة على حل مسائل شبيهة بتلك التى تضمنتها البيانات. هذا يشبه الطالب الذى يتدرب على مسائل عديدة حتى يتمكن من حل الامتحان. هذا يقودنا إلى التحدى الأول وهو الحصول على البيانات أو «المسائل وحلولها التى سيتدرب عليها الطالب». البيانات هى الآن بترول القرن الواحد والعشرين، يمكننا القول إننا فى عصر البيانات الغفيرة. لكن تجميع تلك البيانات والتأكد من صحتها وأنها غير منحازة ليس سهلاً، على سبيل المثال إذا كانت البيانات عن تحليلات طبية متعلقة بأمراض الدم حتى نبنى برمجيات ذكاء اصطناعى لتشخيص أمراض الدم وكانت كل التحليلات التى تم جمعها لتعليم الآلة لأشخاص مرضى فهذا معناه أن البيانات منحازة (biased) لأن البرمجيات لن تتعرف على تحليلات الأصحاء. لذلك يجب أن تكون التحليلات لأشخاص أصحاء ومرضى على حد سواء. موضوع البيانات مهم جدًا حتى إن الجامعات بدأت إنشاء أقسام لعلوم البيانات (Data Sciences) بجانب أقسام علوم وهندسة الحاسبات.
نأتى الآن إلى التحدى الثانى وهى برمجيات تعليم الآلة نفسها. نحن نعلم كيف تعمل، ولكن لا نعلم بالضبط لماذا تعمل جيدًا فى بعض التطبيقات مقارنة بتطبيقات أخرى، ولا نعلم كم البيانات التى تحتاجها فى تخصص معين (مثل التخصصات الطبية) مقارنة بتخصص آخر (مثل التصميمات الهندسية). هذا معناه أن متخصصى علوم الحاسبات يحتاجون إلى التعمق أكثر فى عمل تلك البرمجيات ومحاولة الغوص أكثر فى كيفية عمل المخ البشرى لأن السواد الأعظم من برمجيات تعليم الآلة تحاول محاكاة عمل المخ البشرى بطريقة مبسطة جدًا وتبعًا لما نعرفه حتى الآن عن المخ البشرى. إذا لم يحدث تقدم فى هذا الفهم فكل ما سيحدث هو استخدام برمجيات أكبر مع بيانات أكبر وبالتالى سنحتاج إلى أجهزة كمبيوتر أقوى خاصة فى مرحلة «التعليم» قبل الاستخدام. راجع ما قلناه عن التحديات التى تواجه تصميم الحاسبات.
التطوير فى برمجيات الذكاء الاصطناعى يحتاج إلى تضافر جهود الباحثين من علوم وهندسة الحاسبات وعلوم الأعصاب، بل ولن أكون مبالغًا لو قلت وعلمى النفس والاجتماع بالإضافة إلى الفلسفة.
ظهرت تكنولوجيات كثيرة متقدمة عبر التاريخ، لكن أى منها لم يكن لها تأثير الذكاء الاصطناعى الساحق، فما هو تفسير ذلك؟
انتشار الذكاء الاصطناعى على المستوى الشعبى يأتى من عاملين: الأول هو أن الذكاء الاصطناعى تغلغل فى جميع مناحى حياتنا، طبعا ما زلنا فى مرحلة الاندهاش ولا نستخدمه مثلما نستخدم التليفون أو الأجهزة المنزلية بعد. العامل الثانى هو انتشار منصات التواصل الاجتماعى الذى جعل الناس تتبادل أخبار هذه التكنولوجيا سواء الصحيحة أو التى تحوى الكثير من المبالغة، هذا التبادل أدى إلى انتشار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى ولو حتى على مستوى الاستخدام البسيط لأن كل شخص يريد تجربة «هذا الاختراع العجيب».
من الواضح أن الولايات المتحدة والصين يعتبران من أكبر اللاعبين فى مجال الذكاء الاصطناعى، فمن منهما الأكثر تقدمًا؟ وما تفسير ذلك؟
هذا السؤال معقد وليست له إجابة واحدة قاطعة. لذلك فما سنقوله الآن هو مجرد تحليل لما أراه وقد يختلف معى البعض، ولكنى أعرض وجهة نظرى. عندما نقَيم دولة ما فى مجال الذكاء الاصطناعى فإننا نقيمها تبعا للآتى:
• سهولة توفر البيانات التى ستستخدم فى تعليم الآلة
• وجود حاسبات فائقة السرعة تقوم بعملية التعليم
• وجود شركات عدة تقوم بأبحاث وتطوير برمجيات الذكاء الاصطناعى
• استقطاب الموهوبين فى هذا التخصص
لنقارن أمريكا والصين فى ضوء هذه العوامل الأربعة.
• أمريكا والصين تمتلكان كمية هائلة من البيانات وتمتلكان القدرة على الحصول على المعلومات، لكن أمريكا لديها نظام بيروقراطى صارم حتى يتمكن الباحثون من استخدام تلك البيانات، البيروقراطية مختصة بالحصول على الكثير من الموافقات والتصريحات… إلخ. الصين نظامها أقل فى البيروقراطية وبالتالى لها أفضلية طفيفة هنا.
• أمريكا والصين تمتلكان أجهزة كمبيوتر فائقة السرعة لكن الكفة تميل لصالح أمريكا هنا. هناك قائمة بأسرع 500 جهاز كمبيوتر فى العالم ويتم تحديث القائمة فى شهرى يونيو ونوفمبر من كل عام. أمريكا والصين تتبادلان المركز الأول لكن فى السنتين الأخيرتين أمريكا كانت لها اليد العليا.
• هناك العديد من الشركات الكبرى التى تقوم بأبحاث وتصميم برمجيات الذكاء الاصطناعى فى أمريكا والصين، من الصعب الحصول على الرقم الفعلى لكن هناك أسماء كبيرة فى أمريكا (Apple, Amazon, Microsoft, Google, Meta, …) وأخرى فى الصين (Alibaba, Baidu, Tencent). لكن الشركات الصينية تأتمر بأمر حكومتها المركزية وبالتالى تتعاون وتتكامل فى حين أن الشركات الأمريكية على الأقل حتى الآن متروكة لاقتصاديات السوق وبالتالى تتنافس، مما يعطى أفضلية للصين فى تلك النقطة.
• بالنسبة للموهوبين فإن أمريكا لها اليد العليا لأن جامعاتها تستقطب أفضل العقول فى العالم بما فيهم الصينيون، لكن لا نعلم هل ستستمر فى ذلك مع وجود تغير كبير على الساحة السياسية مع وصول الإدارة الجديدة.
المنافسة كبيرة بين أمريكا والصين ولا نستطيع أن نجزم من الأهم فى مضمار التكنولوجيا وإن كانت الكفة تميل ناحية أمريكا على الأقل حتى الآن.
حيث إننا نتكلم عن أمريكا والصين فيجب أن نتحدث عن DeepSeek وهل هو فعلاً أفضل كثيرًا من ChatGPT؟
برنامج المحادثة الصينى (DeepSeek) جاء ليهز عرش (chatGPT). دعنا نلخص الاختلافات بينهما فى النقاط التالية:
• البرنامج الصينى يعطى إمكانيات مقاربة للبرنامج الأمريكى (النسخة المدفوعة) ولكن مجانًا وهذا من الممكن أن يؤثر اقتصاديا على البرامج الأمريكية.
• البرنامج الصينى يعطى نتائج أفضل فى الأسئلة المتعلقة بالبرمجة والتفكير المنطقى. ردود البرنامج الصينى أكثر عمقًا وتفصيلاً.
• البرنامج الصينى يحتاج إلى طاقة أقل وأجهزة كمبيوتر أقل قوة لأنها تستخدم تقنية فى منتهى الذكاء يمكننا تبسيطها كالآتى: بدلاً من استخدام برنامج تعليم آلى يتم تدريبه على كم مهول من المعلومات وبالتالى يحتاج إلى أجهزة كمبيوتر فى منتهى القوة ويستهلك كمًا كبيرًا جدًا من الطاقة مثل البرنامج الأمريكى فإن البرنامج الصينى يستخدم عدة برمجيات كل منها يتم تعليمه ببيانات خاصة بتخصص معين أو عدة تخصصات فقط وبالتالى يستهلك طاقة أقل ويحتاج إلى أجهزة أقل قوة. أى أن البرنامج الصينى يستخدم ما يمكن تسميته بمجوعة من الخبراء، والخبراء هم برمجيات الذكاء الاصطناعى. وجود عدة خبراء كل منهم مختص بمجالات محدودة يحتاج إلى إمكانيات أقل من وجود خبير واحد يتم تعليمه كل شىء.
ما مستقبل الصراع بين أمريكا والصين من ناحية التكنولوجيا؟
الصراع يبدأ من الحصول على رقائق الكمبيوتر المستخدمة فى تصميم الحاسبات والمصنع الأول لها فى العالم هى الشركة التايوانية (TSMC) التى تصنع أكثر من نصف رقائق الكمبيوتر فى العالم. الصراع إذا سيكون حول تايوان بكل ما يحيط بها من معركة سياسية قد تتحول إلى حرب.
الجبهة الأخرى من الصراع سيكون فى برمجيات الذكاء الاصطناعى وقد تكلمنا فى هذه النقطة.
الجبهة الثالثة ستكون فى تصميم واستخدام ما يعرف بالحاسبات الكمية (quantum computing) وهى نوعية من الحاسبات متفوقة فى نوع معين من البرمجيات وتعتمد ليس على الإلكترونيات، ولكن على قواعد فيزياء الكم. نوعية البرمجيات التى تتفوق فيها تلك الحاسبات تشمل كسر التشفير وبالتالى نستطيع أن نتفهم لماذا تتنافس أمريكا والصين فى هذه التكنولوجيا التى أعتقد أنه ما زال أمامها عدة سنوات قبل الاستخدام الفعلى.
أين الدول العربية من كل ذلك؟
الدول العربية تحتاج إلى ثلاثة أشياء حتى تصبح لاعبًا فاعلاً على ساحة التكنولوجيا العالمية:
• أموال للحصول على التكنولوجيا أولا ثم التدرب على استخدامها ثم تطويرها.
• الاحتفاظ بالمواهب فى المجالات التكنولوجية، يتم هذا عن طريق اكتشاف المواهب مبكرًا ورعايتها حتى لا يستمر نزيف العقول. الاحتفاظ بالعقول لا يعتمد فقط على الأموال، ولكن على وجود نظام يسمح بالأبحاث العلمية دون بيروقراطية.
• وجود سياسة علمية مرسومة لعشر سنوات على الأقل مع مراجعتها كل عدة سنوات.
لنركز على مصر: ما هى الروشتة التى تنصح بها حتى يكون لنا موضع قدم فى العالم المتقدم؟
هناك عدة أشياء يمكن عملها بالإضافة إلى ما ذكرناه أعلاه:
• وجود نظام لاكتشاف الموهوبين دون وساطة ورعايتهم منذ السن الصغيرة وحتى الدكتوراه، مع وجود خطة دقيقة ومحددة للاستفادة منهم.
• متابعة التطورات التكنولوجية واستقدام ما ينفعنا منها فقط.
• التركيز على الأبحاث التى تعتمد على حل مشاكل مهمة لنا على الأرض والابتعاد عن «الشكليات» مثل تصنيف الجامعات وعدد الأبحاث المنشورة. البلاد لن تتقدم بعدد الأبحاث المنشورة لكن بحل مشاكل على الأرض باستخدام البحث العلمى.
• محاولة التخلص من عقدة الخواجة، ليست كل الجامعات الأجنبية هى الأفضل، والجامعات المتقدمة فى التصنيف لا يعنى أنها الأفضل فى التدريس.