10 نساء مؤثرات في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات الذين يغيرون المستقبل

الذكاء الاصطناعي والروبوتات لم يعودا مجالاً تجريبياً مقتصراً على مختبرات البحث. إنها تشكل الاقتصادات وتعيد تعريف الصناعات وتؤثر على الحياة اليومية على نطاق عالمي. وراء العديد من الاختراقات الأكثر أهمية، هناك نساء عملن على تغيير جذري لكيفية تصميم الأنظمة الذكية وتدريبها وحوكمتها وتحديدها.

تسليط هذا القائمة الضوء على عشرة من النساء الأكثر تأثيراً في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات اليوم. هؤلاء الباحثات والمهندسات والقادة الفنيون مساهماتهم تمتد إلى ما هو أبعد من الألقاب – نساء عملن على إعادة تشكيل مسار التعلم الآلي والذكاء المضمن والذكاء الاصطناعي الموجه بالبشر.

1. د. في في لي

صورة: Steve Jurvetson, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

د. في في لي هي واحدة من المعماريين التأسيسيين للرؤية الحاسوبية الحديثة. كما أنها منشئة ImageNet، قادت الجهود لإنشاء مجموعة بيانات كبيرة وموسومة أضاءت الثورة التعلم العميق، مما أتاح للشبكات العصبية أن تتفوق بشكل كبير على أساليب الرؤية الحاسوبية السابقة، وتسريع الاختراقات عبر التعرف على الكائنات والتصوير الطبي والروبوتات والأنظمة المستقلة.

مساهماتها الأكاديمية في جامعة ستانفورد ساعدت على توطيد الرؤية الحاسوبية كعمود أساسي للبحث في الذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين النهج الملهم بالعصبية مع أنظمة التعلم العميق، ساعدت على تحويل الذكاء الاصطناعي من المنطق القائم على القواعد إلى التعرف على الأنماط القابل للتحسين.

إلى جانب الإنجاز الفني، د. لي دافعت باستمرار عن الذكاء الاصطناعي الموجه بالبشر. وهي تدعي أن أنظمة الذكاء يجب أن يتم بناؤها مع حواجز أمنية ومراعاة العدالة والرفاهية الاجتماعية في الاعتبار. عملها影响 اجendas البحث الأكاديمي ومناقشات السياسة العامة حول الذكاء الاصطناعي المسؤول.

كما أنها خدمت في هيئات استشارية شكلت استراتيجية الذكاء الاصطناعي الوطنية في الولايات المتحدة، مما ساعد على ضمان أن الابتكار يتوافق مع القيم الديمقراطية والحقوق المدنية.

اليوم، د. لي تواصل قيادة البحث في معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي الموجه بالبشر، مع التركيز على الذكاء المكاني والذكاء المضمن وضمان أن الأنظمة المتقدمة تعزز قدرة الإنسان بدلاً من استبدالها. عملها يتعمق بشكل متزايد في كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي بأمان في البيئات الحقيقية، وجسر الفجوة بين الإدراك والعمل.

د. لي تكتب أيضًا عن رحلتها المذهلة في مذكراتها العوالم التي أرى، حيث تعكس على طريقها من الهجرة إلى الولايات المتحدة في سن المراهقة إلى أن تصبح رائدة في الذكاء الاصطناعي الحديث. يوفر الكتاب حسابًا نادرًا من وراء الكواليس عن إنشاء ImageNet والاختراقات المبكرة التي ساهمت في إطلاق ثورة التعلم العميق.

2. سينثيا بريزال

صورة: Cynthia Breazeal / CC BY-SA 4.0 / Wikimedia Commons

سينثيا بريزال هي رائدة في مجال الروبوتات الاجتماعية. في معمل ميديا لاب في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، طورت Kismet، واحدة من أولى الروبوتات القادرة على تفسير وتعبير العواطف. هذا العمل ساهم في إطلاق مجال الروبوتات الاجتماعية وأسس الأساس للآلات المستجيبة العاطفية والحوسبة العاطفية.

أبحاثها أعاد تحديد الروبوتات من خلال تحويل التركيز من التأثير الصناعي إلى التفاعل الاجتماعي. بدلاً من بناء الآلات التي تنفذ فقط المهام، بريزال استكشفت كيف يمكن للروبوتات التواصل مع الناس وبناء الثقة والاستجابة للإشارات الاجتماعية البشرية.

فيما بعد، أسست Jibo، شركة ناشئة طورت واحدة من أولى الروبوتات الاجتماعية المصممة للبيئات المنزلية. بينما كان المسار التجاري لشركة Jibo معقدًا، يمثل المشروع علامة فارقة في جلب الروبوتات الذكية الاجتماعية إلى الحياة اليومية.

تأثير بريزال يمتد深ًا إلى تعليم الروبوتات والرعاية الصحية، حيث يجب على الآلات فهم الإشارات البشرية الدقيقة لخدمة كمرافقين ومعلمين ومساعدين فعالين.

اليوم، تواصل بريزال قيادة مجموعة الروبوتات الشخصية في معهد ميديا لاب، وتشرف على مبادرات تركز على تعليم الذكاء الاصطناعي والأدب. عملها الحالي يستكشف كيف يمكن للأنظمة الذكية الاجتماعية والروبوتات دعم التعلم والرفاهية والعلاقات البشرية طويلة الأمد.

3. تيمنيت جبرو

صورة: TechCrunch / CC BY 2.0 / Wikimedia Commons

تيمنيت جبرو كانت واحدة من الأصوات الأكثر تأثيراً في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. أبحاثها المبكرة كشفت عن تحيز في أنظمة التعرف على الوجه، وكشفت عن اختلافات كبيرة في الدقة عبر العرق والجنس. دراسة الظلال الجنسية أظهرت أن الأنظمة التجارية عملت أسوأ على النساء ذوات البشرة الداكنة أكثر من الرجال ذوي البشرة الفاتحة، مما أدى إلى إعادة تقييم أوسع لكيفية تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي وتقييمها.

كما قامت بكتابة أبحاث مؤثرة حول مخاطر نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك تأثيرها البيئي والتحيز المضمن وعدم الشفافية. ساعد هذا العمل على تحويل محادثة حول تطوير الذكاء الاصطناعي، مما شجع المجال على النظر في المخاطر الاجتماعية والبيئية لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي.

في عام 2021، أسست جبرو معهد البحث التوزيعي للذكاء الاصطناعي (DAIR)، وهو منظمة بحثية مستقلة مخصصة لدراسة الذكاء الاصطناعي خارج تأثير الشركات التكنولوجية الكبيرة. يركز المعهد على البحث القائم على المجتمع ويشدد على المشاركة العالمية في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي.

دعوتها أثرت على المناقشات التشريعية ومعايير الصناعة والمحادثات الأوسع حول تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول.

اليوم، تواصل جبرو التركيز على مساءلة الخوارزمية وحقوق العمل البيانات والديناميات القائمة على السلطة في تطوير الذكاء الاصطناعي. عملها يتعمق بشكل متزايد في كيفية تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي على المجتمعات الهامشة وكيف يمكن تعزيز الإطارات الحوكمة لضمان أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر مساواة وشفافية في جميع أنحاء العالم.

4. دافني كولر

صورة: World Economic Forum / CC BY-SA 2.0 / Wikimedia Commons

دافني كولر هي رائدة في مجال النماذج البيانية الاحتمالية، وهو إطار يسمح للألات بالتفكير في ظل عدم اليقين. مساهماتها الأكاديمية شكلت بشكل أساسي كيفية تمثيل أنظمة الذكاء الاصطناعي للعلاقات المعقدة في البيانات الحقيقية، وساعدت على تأسيس النمذجة الاحتمالية كمنهج أساسي في التعلم الآلي الحديث.

أسست Coursera، واحدة من أكبر منصات التعلم عبر الإنترنت في العالم، مما ساعد على تمكين الوصول إلى تعليم الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب لملايين المتعلمين في جميع أنحاء العالم.

كولر بعد ذلك حولت تركيزها نحو التكنولوجيا الحيوية، حيث أسست Insitro لتطبيق التعلم الآلي على اكتشاف الأدوية. من خلال الجمع بين مجموعات البيانات البيولوجية الكبيرة مع النمذجة التنبؤية، تهدف الشركة إلى تحويل كيفية اكتشاف العلاجات وتطويرها.

عملها يمثل واحدًا من أوضح الأمثلة على انتقال الذكاء الاصطناعي من الأنظمة الرقمية إلى العلوم الحيوية، حيث يمكن للتعلم الآلي تسريع الاكتشاف العلمي.

اليوم، تواصل كولر قيادة أبحاث Insitro في تطوير الأدوية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، متكاملة مع الجينوميات والبيولوجيا عالية الإنتاجية والتعلم الآلي لتعزيز خطوط الإنتاج السريرية وزيادة معدل نجاح تطوير الأدوية.

5. جوي بوولامويني

صورة: Taylordw, CC0, via Wikimedia Commons

جوي بوولامويني أجرت بحثًا رائدًا كشف عن تحيز عرقي وجنسي في أنظمة التعرف على الوجه المستخدمة من قبل شركات تكنولوجيا كبرى. أظهرت نتائجها أن معدلات الخطأ للنساء ذوات البشرة الداكنة كانت أعلى بشكل كبير من الرجال ذوي البشرة الفاتحة، مما كشف عن كيفية دمج التمييز في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

البحث ساهم في إطلاق نقاش عالمي حول التحيز الخوارزمي، مما أدى إلى زيادةScrutiny لأنظمة التعرف على الوجه وتساهم في مناقشات السياسة حول نشر الذكاء الاصطناعي المسؤول.

أسست بوولامويني رابطة العدالة الخوارزمية لتعزيز المساءلة والعدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. من خلال المنظمة، عملت على تعزيز التدقيق الخوارزمي والوعي العام ومعايير الصناعة لتقليل التحيز الضار في اتخاذ القرارات الآلية.

عملها يمتد إلى الأبحاث والمناصرة والتفاعل العام. إلى جانب الأبحاث الأكاديمية، لفتت الانتباه إلى الآثار الاجتماعية للذكاء الاصطناعي من خلال الكلام العام والانخراط في السياسة والعمل الإبداعي الذي يستكشف العلاقة بين التكنولوجيا والحقوق المدنية.

في السنوات الأخيرة، وسعت بوولامويني نفوذها من خلال الكتابة والمناصرة العامة، بما في ذلك كتابها الأكثر مبيعًا كشف القناع عن الذكاء الاصطناعي، الذي يبحث في كيفية ترميز الأنظمة الخوارزمية التمييز ولماذا الإشراف والتصميم الشامل ضروريان.

اليوم، تواصل بوولامويني تشكيل المحادثات العالمية حول حوكمة الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على التدقيق الخوارزمي والهياكل التنظيمية وضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يتم اختبارها عبر السكان المتنوعين قبل النشر.

6. أنكا دراجان

صورة: Constructor University

أنكا دراجان هي باحثة رائدة في مجال تحقيق الذكاء الاصطناعي والتفاعل بين البشر والروبوتات. أبحاثها المبكرة في جامعة كاليفورنيا، بيركلي ركزت على تمكين الروبوتات من استنتاج نوايا البشر والتعاون بأمان مع الأشخاص، تطوير خوارزميات تسمح للآلات بالتفكير في سلوك الإنسان والاستجابة بطريقة متوقعة ومتعاونة.

عملها يعالج واحدًا من التحديات الأكثر حرجة في الذكاء الاصطناعي الحديث: ضمان أن الأنظمة الذكية ت tốiزز ما يريده الناس بدلاً من الأهداف الفنية الضيقة. أبحاثها حول محاذاة القيمة والتعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي وأخذ القرار القابل للفهم أثرت على الروبوتات والمناقشات الأوسع حول سلامة الذكاء الاصطناعي.

إلى جانب عملها الأكاديمي، تعمل دراجان حاليًا كـ رئيس قسم سلامة وأمان الذكاء الاصطناعي في جوجل ديبمايند، حيث تدير فرقًا تركز على ضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة تظل محاذاة مع قيم وأهداف البشر مع استمرار تحسين قدراتها.

اليوم، تواصل دراجان عملها على تشكيل تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر أمانًا ومتوافقة مع البشر، مت結بمة في تقدم التعلم الآلي والروبوتات والتفاعل بين الإنسان والحاسوب لجعل التكنولوجيا الذكية أكثر تفسيرًا وسيطرة وفائدة للمجتمع.

7. رايا هادسيل

رايا هادسيل تتحدث في TEDxExeterSalon 2017_05” بواسطة TEDxExeter, CC BY-NC-ND 2.0

رايا هادسيل لعبت دورًا رئيسيًا في تقدم التعلم بالتعزيز والتعلم المستمر. في ديبمايند، ساعدت في تطوير خوارزميات تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتعلم بشكل مستمر من الخبرة بدلاً من إعادة التدريب من البداية على مجموعات بيانات ثابتة، مما يعالج واحدًا من التحديات المركزية في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي قابلون للتكيف.

التعلم المستمر ضروري لأنظمة الروبوتات والذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، حيث تطور البيئات ويجب على الآلات التكيف مع الحفاظ على المعرفة المكتسبة في السابق. أبحاث هادسيل ركزت على التغلب على مشاكل مثل النسيان الكارثي، مما يسمح للشبكات العصبية بتراكم المهارات بمرور الوقت بدلاً من فقدان القدرات السابقة عند تعلم مهام جديدة.

عملها ساهم أيضًا في تقدم الذكاء المضمن، حيث يتعلم الروبوتات والوكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع بيئتهم بدلاً من الإشراف الثابت. من خلال الجمع بين التعلم بالتعزيز والتعلم بالتمثيل والنهج الملهمة بالعصبية، ساعدت على تقدم أنظمة يمكنها التنقل في بيئات معقدة وتعميم المهام.

انضمت هادسيل إلى ديبمايند في عام 2014 ومنذ ذلك الحين قادت فرقًا بحثية تركز على التعلم مدى الحياة وتوجيه الروبوتات، مساهمة في تقنيات أساسية مثل تلخيص السياسات والشبكات العصبية التقدمية التي تمكن من نقل المعرفة عبر المهام.

اليوم، تواصل هادسيل التركيز على هياكل التعلم مدى الحياة وأنظمة الذكاء الاصطناعي المضمنة القابلة للscaling، التي يمكنها العمل في بيئات حقيقية ديناميكية.

8. أيانا هوارد

صورة: Rob Felt / Georgia Institute of Technology

أيانا هوارد عملت على الروبوتات المساعدة والتصميم الموجه بالبشر للذكاء الاصطناعي. أبحاثها ركزت على بناء أنظمة روبوتية تدعم الأطفال الذين يعانون من تحديات تطويرية، بما في ذلك تقنيات العلاج والتعليم المصممة لمساعدة الأطفال ذوي الاحتياجات الخاصة على تطوير المهارات الحركية وال认رفية.

في وقت مبكر من مسيرتها، عملت هوارد كباحثة في الروبوتات في مختبرات ناسا للتحكم عن بعد، حيث ساهمت في أنظمة روبوتية مستقلة مستخدمة في استكشاف الكواكب، بما في ذلك التكنولوجيا المصممة لبعثات روفر المريخ.

بعد ذلك، انتقلت إلى الأكاديمية والقيادة، حيث أسست مختبر الأنظمة الآلية البشرية في جورجيا تيك وبدأت Zyrobotics، وهي شركة ناشئة تركز على تطوير أدوات تعليمية وعلاجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي للأطفال ذوي الاحتياجات التعليمية المتنوعة.

في عام 2021، أصبحت هوارد عميدة كلية الهندسة في جامعة ولاية أوهايو، مما يجعلها أول امرأة تقود المؤسسة. تواصل هوارد تشكيل مستقبل تعليم الهندسة مع استمرارها في البحث في التفاعل بين الإنسان والآلة وسلامة الذكاء الاصطناعي وتصميم التكنولوجيا الشامل.

اليوم، يمتد عمل هوارد إلى البحث والريادة والسياسة، مع التركيز على ضمان أن الروبوتات والذكاء الاصطناعي يتم تصميمهما لتحسين جودة الحياة وتوسيع الوصول العادل إلى التكنولوجيا الناشئة.

9. رنا الكاليوبي

صورة: Joi Ito, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

رنا الكاليوبي رائدة في مجال الذكاء العاطفي. في Affectiva، الشركة الناشئة التي شاركت في تأسيسها لجلب الذكاء العاطفي إلى الأنظمة الرقمية، طورت الشركة تكنولوجيا قادرة على تحليل التعبيرات الوجهية والإشارات الصوتية لاكتشاف العواطف البشرية على نطاق واسع، مما وسع إدراك الآلة إلى ما هو أبعد من الكائنات والكلام إلى العواطف البشرية.

التعرف على العواطف له تطبيقات عبر الصناعات، بما في ذلك السلامة السيارات والتحليل الإعلامي والرعاية الصحية والتفاعل بين الإنسان والحاسوب. تم تبني تكنولوجيا Affectiva على نطاق واسع من قبل الشركات الكبرى قبل أن تتم إستحواذها من قبل Smart Eye في عام 2021، مما يمثل علامة فارقة في تسويق الذكاء العاطفي.

بعد الإستحواذ، تحولت الكاليوبي نحو الاستثمار والتعليم داخل منظومة الذكاء الاصطناعي. وهي الآن الشريك المؤسس والشريك العام لشركة Blue Tulip Ventures، وهي شركة استثمارية في مرحلة مبكرة تركز على دعم الشركات الناشئة التي تبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الموجهة بالبشر.

اليوم، تواصل الكاليوبي كصوت رائد في الذكاء العاطفي، تدعو إلى النشر الأخلاقي، والتنوع في تطوير الذكاء الاصطناعي، والتكنولوجيا التي تعزز العلاقة بين البشر والآلات.

10. ميرا موراتي

صورة: OpenAI via AP

ميرا موراتي لعبت دورًا مركزيًا في توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تبني عالمي خلال فترة عملها كـ مدير تقني في OpenAI. بعد الانضمام إلى الشركة في عام 2018 وأصبحت مديرًا تقنيًا في عام 2022، ساهمت في قيادة تطوير ونشر أنظمة بارزة مثل ChatGPT وDALL-E وGPT-4، والتي زادت بشكل كبير من تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي من قبل المطورين والشركات والمستهلكين في جميع أنحاء العالم.

قيادة موراتي جسورت بين البحث المتقدم وتحويل المنتجات إلى حقيقة واقعة، مما ضمان أن النماذج المتقدمة تكون متاحة للمطورين والشركات والمستهلكين في جميع أنحاء العالم. عملها ساهم في تشكيل كيفية دمج نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة التوليد في سير العمل اليومية عبر الصناعات.

في سبتمبر 2024، غادرت موراتي OpenAI بعد أكثر من ست سنوات في الشركة لمتابعة مشاريع جديدة واستكشاف المرحلة التالية من تطوير الذكاء الاصطناعي.

في عام 2025، أسست مختبر Thinking Machines، شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي تركز على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قدرة وتعديل، وتقدم الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط الذي يمكنه التفاعل مع المستخدمين من خلال اللغة والرؤية ووسائط أخرى.

اليوم، تواصل موراتي التأثير على توجيه الذكاء الاصطناعي المتقدم من خلال عملها في مختبر Thinking Machines، حيث تبني أدوات تهدف إلى جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة أكثر فهمًا وتعديلًا وقوة للمطورين والمنظمات في جميع أنحاء العالم.

معًا، تمثل هذه العشر نساء جزءًا مهمًا من الأساس الفكري خلف الذكاء الاصطناعي والروبوتات الحديثين. عملهن يمتد من مجموعات البيانات التأسيسية إلى التعلم بالتعزيز والتفاعل بين البشر والآلات والحوكمة الأخلاقية وترقیة الأنظمة التوليدية. العديد من التكنولوجيا التي تغير الصناعات الآن يمكن تتبعها مباشرة إلى الاختراقات التي قادتها هؤلاء الباحثات والمهندسات.

في الوقت نفسه، يُظهر تسليط الضوء على مساهماتهن أن هناك شيء آخر مهم بنفس القدر: المجال لا يزال بحاجة إلى المزيد من النساء لتشكيل اتجاهاته. الذكاء الاصطناعي يصبح بسرعة واحدة من التكنولوجيا الأكثر تأثيراً التي تم تطويرها على الإطلاق. الأنظمة التي يتم تصميمها اليوم سوف تؤثر على كيفية عمل المجتمعات وتطور الاقتصادات وكيف يتفاعل البشر مع الآلات الذكية.

ضمان أن هذه الأنظمة تعكس تنوعًا في وجهات النظر ليس مسألة عدالة فحسب، بل也是 مسألة بناء تكنولوجيا أفضل.

النساء في هذه القائمة تظهر كيف يمكن أن يكون هذا التأثير قويًا. عملهن لم ي推 فقط حدود البحث في الذكاء الاصطناعي، بل وساهم أيضًا في توسيع النقاش حول كيفية بناء هذه التكنولوجيا ومن يجب أن تخدمها. مع استمرار تطور المجال، ستلعب الجيل القادم من النساء الذي يدخل الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في تشكيل مستقبل حيث تعكس الأنظمة الذكية تنوع التجربة البشرية بالكامل.