الذكاء الاصطناعي يلعب دوراً هاماً في محاربة فيروس كورونا، بواسطة تطوير تقنية BlueDot التي يمكنها التنبؤ بأماكن انتشاره والحد منه. مع انتشار جائحة كورونا العالمية عبر دول العالم، وتزايد حالات الوفيات والإصابة بهذا المرض المستجد الذي أرعب العالم، كان لا بد للعلماء في جميع المجالات التدخل للمساهمة في إيجاد فرص للنجاة من هذا الوباء.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
يعرف الذكاء الاصطناعي على أنه دراسة العوامل الذكية، بمعنى أي جهاز يدرك بيئته ويستطيع اتخاذ الإجراءات لتحقيق النتائج. ويستخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي لوصف الآلات أو أجهزة الكمبيوتر التي تحاكي الوظائف المعرفية للعقل البشرى كعمليات التعلم وحل المشكلات. فكيف ساعد الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات على محاربة كورونا!
ما هي خوارزمية BlueDot وكيف تعمل؟
نحن هنا بصدد التحدث عن شركة BlueDot الكندية للذكاء الاصطناعي (AI)، والتي ظهرت في الأخبار في الآونة الأخيرة لأنها حذرت من طريقة انتشار فيروس كورونا، وسبقت بذلك مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) ومنظمة الصحة العالمية (WHO) بخلاف الإحصاءات الرسمية لتلك المنظمات.
وتعد خوارزمية BlueDot للذكاء الاصطناعي نوع من برمجيات الكمبيوتر التي تطور نفسها في أثناء معالجة المزيد من البيانات، حيث تقوم بمتابعة وتجميع تقارير بجميع اللغات من المنصات الإخبارية وشبكات تتبع الأمراض النباتية والحيوانية والبيانات الصادرة من مؤسسات الطيران حول العالم، ثم تقوم بعمل محاكاة وتنبؤ بأماكن انتشار وتفشى الفيروس، ومن ثم إطلاق التحذيرات بالأماكن الأكثر عرضة للخطر.
ما الفرق بين علم الأوبئة التقليدي والذكاء الاصطناعي؟
يعتمد علم الأوبئة التقليدي على تتبع أين ومتى يصاب الناس بمرض محدد، وذلك لتحديد مصدر وبؤرة انتشار المرض. وما هي الفئات الأكثر عرضة للخطر والإصابة به. أما أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل BlueDot فتعمل على اكتشاف كيفية انتشار المرض بين الناس مما يمكنها من التنبؤ بأماكن تفشى الوباء ومدى وسرعة انتشاره.
فبينما يتسابق مركز السيطرة على الأمراض العالمي وجميع المختبرات حول العالم للعثور على مصل أو لقاح لفيروس كورونا المستجد، تجد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحاول التنبؤ إلى أين سيذهب المرض بعد ذلك وكيف سيكون مدى تأثيره، وكلاهما بالطبع يلعبان دوراً هاماً ومحورياً في مواجهة المرض.
هل تعد BlueDot دقيقة في تحليلاتها وتنبؤاتها؟
يجب معرفة أن دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد أولا على كم وجودة البيانات التي تتعلمها بواسطة المدخلات وبيئات المحاكاة. الكثير من هذه البيانات يكون غير منظم مثل:
- البيانات الواردة من منصات التواصل الاجتماعي كالفيسبوك وتويتر
- منتديات النقاش الطبية على الإنترنت
- المنصات الإخبارية على الإنترنت
- ردود أفعال المستخدمين حول المرض
وفي هذه الحالة لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر فهم هذه المدخلات بسهولة. أما البيانات المنظمة والمجدولة، مثل عدد الحالات الرسمية المبلغ عنها في الإحصاءات الرسمية فيسهل على أجهزة الكمبيوتر فهمها ومعالجتها سريعا.
هل يمكن الاعتماد على تنبؤات الذكاء الاصطناعي في مواجهة كورونا؟
كما أشرنا إلى أهمية تنظيم وجودة البيانات الواردة إلي البرنامج، فيجب الإشارة أيضاً إلى أن العلماء والباحثين في أنظمة الذكاء الاصطناعي يعملون على حل تلك المشكلة بواسطة مفهوم التعلم العميق لفهم البيانات غير المنظمة؛ وهي خوارزميات تعمل على الشبكات العصبية الاصطناعية والتي تتكون من آلاف المعالجات الصغيرة والمترابطة (كخلايا المخ البشرى) والتي تعمل في طبقات لتقييم وتحليل جودة وتنظيمية البيانات في كل طبقة.
لذلك وجب الإشارة إلى أن مثل هذه الأنظمة لا تعتمد في مدخلاتها على البيانات الصادرة من منصات التواصل الاجتماعي. حيث يمكن أن تؤدى التنبؤات غير الدقيقة إلى هيستيريا عالمية حول المرض.
وكخلاصة فلا يمكن أن تلغى أنظمة الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى علم الأوبئة والأمراض ولا علماء الفيروسات الذين يحاربون في الخطوط الأمامية أمام هذه الجائحة وأمثالها.
مقالات مقترحة
- فيسبوك فيديو داون (FBVideoDown).
- الهواتف التي لن يعمل عليها واتساب عام 2024.
- تعلم تطوير الويب في 180 يوم.
وأخيراً فإن أنظمةِ الذكاء الاصطناعية تعد أداة قوية للتنبؤ بانتشار الأمراض ولكن من غير المحتمل أن تحل تماماً محل علم الأوبئة والإحصاءات والتي تمت تجربتها على أرض الواقع.