غوغل توسّع أدوات الذكاء الاصطناعي للعلوم والصحة والطقس وإتاحة المعلومات

لا تمثل إعلانات غوغل الأخيرة منتجاً واحداً بقدر ما تمثل حزمة متكاملة من أدوات الذكاء الاصطناعي: قاعدة بيانات ضخمة للجينوم، ونموذج للطقس، ومبادرات للتنبؤ بمخاطر الصحة العامة، وأبحاث في الفحوص الطبية، ودعم لغوي، ومشروع لقياس أثر الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد. والهدف المشترك هو جعل التوقعات والمعلومات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة للباحثين وللجمهور، مع بقاء أسئلة أساسية حول التحقق والإتاحة والتطبيق في الواقع. 4

AlphaGenome Atlas: خريطة قابلة للبحث لتغيّرات الحمض النووي

أبرز الإطلاقات هو AlphaGenome Atlas، وهي قاعدة بيانات تضم توقعات مولّدة بالذكاء الاصطناعي للتأثيرات الجزيئية لنحو 9 مليارات متغير أحادي النوكليوتيد؛ أي كل تغيير محتمل في حرف واحد من حروف الجينوم البشري. وتقول Google DeepMind إنها استخدمت نموذج AlphaGenome لحساب الأثر التنظيمي لهذه التغيّرات مسبقاً، ما أنتج مجموعة بيانات بحجم يقارب بيتابايت واحداً. 312

القيمة العملية هنا هي اختصار الوقت. فبدلاً من تشغيل النموذج من البداية لكل متغير جيني محتمل، يستطيع الباحثون الاستعلام عن توقعات محسوبة مسبقاً واستخدام درجة AlphaGenome Variant Impact (AVI) للمساعدة في ترتيب المتغيرات التي تستحق الدراسة أولاً. وتشمل الخريطة المتغيرات في المناطق المرمّزة للبروتين، وكذلك المناطق التي تنظّم نشاط الجينات. 212

وهذا قد يجعلها أداة مفيدة لتوجيه البحث، ولا سيما عندما يحتاج العلماء إلى تضييق قائمة هائلة من الاحتمالات. لكن التنبؤ بتأثير جزيئي ليس تشخيصاً طبياً ولا دليلاً قاطعاً على أن التغيّر يسبّب مرضاً؛ بل يحتاج إلى متابعة تجريبية وسريرية ودراسة للحالة المحددة قبل أن يؤثر في أي قرار علاجي. 8

ما علاقتها بـ AlphaFold وAlphaMissense؟

تضع غوغل AlphaGenome ضمن منظومتها القائمة لأدوات البيولوجيا. يركّز AlphaFold على توقع بُنى البروتينات، بينما يتناول AlphaMissense وAlphaGenome الأسئلة المتعلقة بالأثر المحتمل للتنوعات الجينية. وباجتماعها، تساعد هذه الموارد الباحثين على الانتقال من تغيير في الحمض النووي إلى فرضيات عن كيفية تأثر بيولوجيا الخلية. 412

لكنها أدوات حسابية متكاملة وليست نظاماً سريرياً موحداً. وتبقى فائدتها مرتبطة بمدى تحقق الباحثين من توقعاتها ضمن السياق البيولوجي الذي يدرسونه.

ذكاء اصطناعي لفحص سرطان الثدي: نتائج واعدة لا بديل عن الأطباء

سلطت غوغل الضوء أيضاً على بحث أُجري بالتعاون مع إمبريال كوليدج لندن وهيئة الخدمات الصحية الوطنية البريطانية (NHS) بشأن الاستعانة بالذكاء الاصطناعي في فحص سرطان الثدي. ووفقاً للشركة، حدد نظام تجريبي 25% من سرطانات الفاصل الزمني التي لم تكتشفها وسائل الفحص التقليدية سابقاً، ضمن صور ماموغرام لـ 175 ألف امرأة. ويقصد بسرطانات الفاصل الزمني الحالات التي تظهر بعد نتيجة فحص، وقد تكون أصعب علاجاً عند ظهور الأعراض. 446

تمثل النتيجة دليلاً بحثياً مهماً، لكنها لا تعني أن الذكاء الاصطناعي قادر على استبدال برامج التصوير الشعاعي للثدي أو اختصاصيي الأشعة أو الحكم السريري. فالنظام لا يزال تجريبياً، وتطبيقه في الرعاية الصحية يتطلب تحققاً عبر بيئات مختلفة، ورقابة دقيقة، وتقييماً لمعدلات الإيجابيات والسلبيات الكاذبة ولنتائج المرضى. 46

WeatherNext 3: توقعات عالمية تستفيد من الأقمار الصناعية

يُعد WeatherNext 3 أحدث نموذج عالمي للطقس بالذكاء الاصطناعي من غوغل. وهو يدمج بيانات آنية من الأقمار الصناعية ويولّد توقعات كل ساعة بدقات مكانية متعددة، بهدف تحسين توقعات الهطول ومتغيرات الطقس الأخرى. 1819

وتفيد غوغل بأن النموذج يحسن توقعات الهطول مقارنة بعدة خطوط أساس في التقييم؛ إذ تشير نتائجها المنشورة إلى تحسن يصل إلى 60% أمام IMERG، و30% أمام MRMS، و10% أمام قياسات مقاييس المطر في فترات التنبؤ المبكرة. كما تقول غوغل في إعلان إقليمي إن دقة توقعات الأمطار لليوم التالي وما بعده تحسنت بما يصل إلى 50%. 1920

وتكتسب بيانات الأقمار الصناعية أهمية خاصة في المناطق التي تقل فيها محطات الرصد الأرضية. مع ذلك، تتغير أرقام الأداء باختلاف المقياس وخط الأساس والمنطقة والمدة الزمنية للتوقع؛ لذلك ينبغي النظر إلى التنبؤات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بوصفها جزءاً من منظومات أوسع للتنبؤ التشغيلي والتخطيط للطوارئ.

Earth AI: التنبؤ بالأزمات على مستوى الكوكب

يجمع محرك Earth AI للتنبؤات الكوكبية بيانات عن الصحة العالمية والأمن الغذائي والأوضاع الاجتماعية والاقتصادية، للتنبؤ بأزمات مثل تفشي الأمراض ونقص الغذاء والمخاطر المرتبطة بالمناخ. وتقول غوغل إن النظام يعمل بتعليمات مكتوبة بلغة طبيعية، واستُخدم خلال تفشي إيبولا في جمهورية الكونغو الديمقراطية، وكذلك لتحديد مجتمعات أميركية أكثر هشاشة وفق 21 مؤشراً صحياً صادراً عن مراكز مكافحة الأمراض والوقاية منها الأميركية (CDC). 4

يمكن لمثل هذه الأنظمة أن تساعد المؤسسات على تحديد الأماكن التي تحتاج إلى متابعة أو اهتمام في وقت أبكر. غير أن مخرجاتها تظل توقعات لا يقيناً: فجودة النتيجة تعتمد على البيانات التي بُنيت عليها، وافتراضات النموذج، والقرارات التي تتخذها فرق الصحة العامة والإغاثة.

الوصول إلى المعلومات بلغات أكثر

تحدثت غوغل كذلك عن دعم لغوي مدعوم بالذكاء الاصطناعي لأكثر من 300 لغة يتحدث بها قرابة 7 مليارات شخص، أي نحو 86% من سكان العالم. والغاية المعلنة هي تقليل الحواجز اللغوية أمام المعلومات والخدمات الرقمية. 4

لكن اتساع التغطية لا يعني بالضرورة تكافؤ الوصول. فجودة الترجمة، ودعم اللهجات والتنوعات الإقليمية، والسياق الثقافي، والاتصال المحلي بالإنترنت، وتوافر مصادر موثوقة، كلها عوامل تحدد ما إذا كان الناس يستطيعون استخدام المعلومات بأمان وفاعلية.

AI & Economy ATLAS: قياس كيفية استخدام الناس للذكاء الاصطناعي

مشروع AI & Economy ATLAS مورد مفتوح الوصول يهدف إلى توثيق كيفية استخدام الناس للذكاء الاصطناعي في العمل والحياة اليومية حول العالم. وهو مصمم لتقديم صورة وصفية عن الانتشار والآثار التي يراها المستخدمون، لا لتقديم حكم نهائي على مستقبل الوظائف أو الإنتاجية. 414

وهذا فرق جوهري: فقد يخلق الذكاء الاصطناعي مهاماً وأدوات وأدواراً جديدة، لكنه قد يغيّر أيضاً طبيعة أعمال قائمة أو يقلل الطلب على بعضها. إن قياس الاستخدام مفيد، لكنه وحده لا يحسم كيف ستتوزع المكاسب والمخاطر والفرص.

الخلاصة

أكثر الموارد البحثية الجديدة وضوحاً هو AlphaGenome Atlas: خريطة عامة مولدة بالذكاء الاصطناعي تتيح توقعات لنحو 9 مليارات تغيير محتمل في حرف واحد من الحمض النووي البشري. وإلى جانبه، تطور غوغل أدوات لتوقع الطقس ورسم خرائط الأزمات وأبحاث الصحة والوصول اللغوي وفهم تبني الذكاء الاصطناعي. 34

الوعود كبيرة، لكن الفوائد ليست تلقائية. فالتوقعات العلمية والطبية تحتاج إلى تحقق مستقل، وأنظمة التنبؤ تحتاج إلى استخدام مسؤول، وتوسيع الإتاحة ينبغي أن يصاحبه اهتمام بالدقة والملاءمة المحلية والإنصاف في التطبيق.