بابك هودجت، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في كوجنيت – سلسلة المقابلات

بابك هودجت، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في كوجنيت، يترأس مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي، وهو فريق من المطورين والباحثين الذين يقدمون تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في عروض كوجنيت وقيادة مبادرات الشركة لتحقيق خير من خلال الذكاء الاصطناعي.

بابك هو المؤسس السابق والمدير التنفيذي لشركة سينتينت، المسؤول عن التكنولوجيا الأساسية لنظام الذكاء الاصطناعي الموزع الأكبر في العالم. كما كان بابك مؤسس أول صندوق استثمار مدار بواسطة الذكاء الاصطناعي، سينتينت إدارة الاستثمار.

بابك هو رائد أعمال متسلسل، وقد أسس العديد من الشركات في وادي السيليكون كالمخترع والفني. قبل تأسيس سينتينت، كان بابك مديرًا أول للهندسة في سايباس أي وير، حيث قاد هندسة الحلول المتنقلة. قبل سايباس، كان بابك المؤسس والمدير التنفيذي وال成员 في مجلس إدارة شركة دجيما. بابك هو المخترع الرئيسي لتكنولوجيا دجيما المملوكة ببراءة اختراع، وهي تكنولوجيا توجيهية موجهة بواسطة الوكيل لتطبيقات واجهات ذكية للموبايل والكمبيوتر المحمول – التكنولوجيا التي تقف خلف تطبيق آبل سيري.

نشر بابك أكثر من 50 ورقة في مجالات الحياة الاصطناعية، هندسة البرمجيات الموجهة بواسطة الوكيل، والذكاء الاصطناعي الموزع، وحصل على 39 براءة اختراع أمريكية سارية. وهو خبير في العديد من مجالات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي، والخوارزميات التطورية، والذكاء الاصطناعي الموزع.

كوجنيت هي شركة خدمات مهنية عالمية وشركة استشارات تكنولوجيا المعلومات التي تساعد المنظمات على تحديث البنية التحتية الرقمية، وتنفيذ التكنولوجيا الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي والسحابة والبيانات والآلية، وإعادة تنظيم العمليات التجارية لتعزيز المرونة والنمو.

لقد أسست العديد من الشركات التي تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، وكتبت كتابين، وساهمت في تطوير التكنولوجيا التي أثرت على تطبيق سيري. بالنظر إلى الخلف، ما هي الخبرات الشخصية أو النقاط التحولية التي شكلت أكثر من معتقدك في الذكاء الاصطناعي كأداة للتأثير الحقيقي على العالم؟

بدأت إثارة我 بالذكاء الاصطناعي في وقت مبكر من سنواتي الأكاديمية، وازدادت منذ ذلك الحين. كانت هناك بعض النقاط التحولية الرئيسية، مثل إنشاء بعض أنظمة الوكيل الأولى في دجيما لبرمجة السلع الاستهلاكية مثل جهاز الفيديو، والعمل الذي قمنا به في سينتينت تكنولوجيز، بتطبيق الذكاء الاصطناعي على مشاكل معقدة مثل التداول المالي. تكنولوجيا اللغة الطبيعية التي طوّرتها لسيري، والتي كانت أيضًا مبنية على الوكيل، كانت نقطة تحول أخرى.

تظهر هذه التطبيقات العملية أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتجاوز البناءات النظرية وتقديم قيمة تجارية ملموسة. نحن الآن في طريقنا إلى فترة انفجارية لتجارية تقنيات الذكاء الاصطناعي، خاصةً مع الأنظمة متعددة الوكلاء التي ستغير تمامًا كيفية عمل الشركات، وتمكين آليّة العديد من المهام المعقدة.

دعونا نتحدث عن مشروعك الأخير – نظام الذكاء الاصطناعي لتنظيم استخدام الأراضي الذي تم تطويره مع جامعة تكساس. ما هو ما دفع إلى تطوير هذا الأداة، وكيف يمثل تحولًا من الذكاء الاصطناعي النظري إلى تأثير سياسي حقيقي؟

نظام الذكاء الاصطناعي لتنظيم استخدام الأراضي الذي طوّرناه بالتعاون مع جامعة تكساس في أوستن كان مدفوعًا بضرورة معالجة التعادلات البيئية والاقتصادية المعقدة في استخدام الأراضي العالمي. الإطار الموجه بالتعلم الآلي يستخدم التكنولوجيا التي تقف خلف أداة اتخاذ القرارات بالذكاء الاصطناعي في كوجنيت ويعتمد على منصة مشروع الصمود.

كان هدف فريق البحث المشترك مساعدة تحقيق أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة من خلال إنشاء أداة يمكنها تحسين استخدام الأراضي لزيادة تخزين الكربون وتقليل الانقطاعات الاقتصادية وحفظ الإمدادات الغذائية والموئل. تقليديًا، غالبًا ما تتجاهل المناهج التقليدية التعادلات الدقيقة، مثل الآثار الموقعية لتحويل الأراضي الزراعية أو المراعي إلى غابات. سلكنا طريقًا مختلفًا يستخدم الذكاء الاصطناعي التطوري، وهو نهج حاسوبي مستوحى من الانتخاب الطبيعي.

تم تصميمه لاستكشاف آلاف السيناريوهات السياسية، وتحسينها وتوازنها بشكل متكرر من أجل استراتيجيات استخدام الأراضي أكثر فعالية وحساسية للسياق.

يعد النظام تحولًا كبيرًا من المفاهيم النظرية للذكاء الاصطناعي إلى التأثير السياسي الحقيقي. إنه يدمج بيانات استخدام الأراضي التاريخية التي تعود إلى قرون وبيانات الكربون مع خوارزميات تطورية متقدمة لتوفير توصيات قابلة للتنفيذ ومحسنة بدلاً من التنبؤات المجردة.

منفصلاً عن ذلك، قمنا أيضًا بإنشاء أداة تفاعلية لتوليد وتقييم سيناريوهات السياسات المناخية باستخدام محاكي إن-رو兹، مما يساعد صناع القرار على مقارنة وتصميم خطط العمل. يسمح النظام للمشرعين وصناع القرار بمحاكاة الحوافز السياسية وفهم التعادلات بشكل مباشر، مما يساعدهم على اختيار تدخلات مستهدفة وفعالة.

يمكنك أن تشرح لنا كيف يعمل الأداة من منظور المستخدم؟ ما هي أنواع القرارات التي يمكن دعمها، وكيف تقدم توصيات مخصصة لمناطق مختلفة؟

من منظور المستخدم، يعمل نظام الذكاء الاصطناعي كمنصة دعم قرارات تفاعلية في بيئة ديناميكية وموجهة بالبيانات تساعدك على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً من أجل أهداف المناخ.

يمكن لمصنعي السياسات والمشرعين وصناع القرار الآخرين استكشاف استراتيجيات استخدام الأراضي المختلفة وتأثيراتها البيئية والاقتصادية. يمكن للمستخدمين محاكاة الحوافز – مثل الائتمانات الضريبية للملاك، على سبيل المثال – ومشاهدة كيف يمكن أن تؤثر على تغييرات استخدام الأراضي لتقليل الكربون.

يدعم مجموعة من القرارات مخصصة لمناطق مختلفة. على سبيل المثال، يمكن أن يساعدك على تحديد مكان القيام بتغييرات في الأراضي للحصول على أفضل النتائج، وكيفية تحويل الأراضي (مثل تحويل الأراضي الزراعية إلى غابات)، وما هي الفوائد والعيوب لسياسات استخدام الأراضي المختلفة. لتوفير المشورة المخصصة، يبحث في تاريخ استخدام الأراضي العالمي وبيانات الكربون لاقتراح نهج مختلف للمناطق المختلفة.

محاكي إن-رو兹، الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، يمكن أن يساعد صناع القرار والمشرعين على تجربة التعادلات المختلفة لتحقيق أهداف مناخية مختلفة.

تم وصف الذكاء الاصطناعي التطوري بأنه “التوابل السرية” وراء هذا المشروع. كيف يعمل هذا النهج في الممارسة، ولماذا فهو فعال جدًا لحل التحديات البيئية والسياسية المعقدة؟

فكرة الذكاء الاصطناعي التطوري مستوحاة من الانتخاب الطبيعي في البيولوجيا. كنهج حاسوبي في سياق تنظيم استخدام الأراضي، في الممارسة، يقلد التطور الطبيعي لfinding حلول ذكية لمشاكل بيئية معقدة التي يجد فيها الأسلوب التقليدي صعوبة.

بدلاً من محاولة برمجة سياسات استخدام الأراضي المثالية مسبقًا، يقوم نهج الذكاء الاصطناعي التطوري بإنشاء نماذج سياسية مختلفة واختبار كل واحدة في بيئات محاكاة مع بيانات مناخية وبيانات أرضية حقيقية. يحتفظ بأفضل السياسات وأداءها و”يتزاوج”ها معًا، مع إضافة طفرات لاكتشاف حلول غير متوقعة. يكرر هذا العملية عبر العديد من الأجيال، وينقي السياسات الضعيفة ويحتفظ بأفضلها عبر مئات أو آلاف السيناريوهات.

يعمل هذا جيدًا للتحديات البيئية لأنها لا تتأثر بالعديد من المتغيرات مثل أنواع التربة والظروف المناخية والعوامل الاقتصادية.

غالبًا ما تتضمن سياسات استخدام الأراضي أهدافًا منافسة – النمو الاقتصادي، وتقليل الكربون، وأمن الغذاء. كيف يتعامل نظامك مع هذه التعادلات، وما هي بعض الاكتشافات غير المتوقعة التي ظهرت حتى الآن؟

تم بناء نظامنا ليتعامل مع أهداف منافسة مثل النمو الاقتصادي وتقليل الكربون وأمن الغذاء. يولد أماميات باريتو (مفهوم هندسي يستخدم في التحسين المتعدد الأهداف) التي تتعادل بين تأثير الكربون وتغيير استخدام الأراضي لمواقع مختلفة.

واجه فريق البحث عدة اكتشافات غير متوقعة. على سبيل المثال، بينما تعترف الحكمة التقليدية بالغابات على أنها جيدة لتخزين الكربون، لم يفترض الذكاء الاصطناعي تلقائيًا التوصية بزيادة تغطية الغابات في كل مكان. بدلاً من ذلك، كشف عن اختلافات مهمة: استبدال الأراضي الرعوية مثل الصحاري والمراعي بالغابات لم يكن فعالًا مثل استبدال الأراضي الزراعية بالغابات. كان الموقع الجغرافي أيضًا حاسمًا. أدت نفس التحويلات في استخدام الأراضي إلى نتائج مختلفة اعتمادًا على خط العرض.

كان التوجيه أحد أهم رؤى الذكاء الاصطناعي. بدلاً من توزيع الجهود بالتساوي، اقترح التركيز على تحويلات كبيرة في استخدام الأراضي في مواقع استراتيجية حيث سيكون لها أكبر تأثير.

يهدف مشروع الصمود إلى توسيع هذه الفائدة من الذكاء الاصطناعي لمواجهة أهداف التنمية المستدامة الأخرى – مثل الطاقة والصحة والاستجابة للجائحة. ما هو ما يثيرك أكثر حول إمكانية توسيع هذه المنصة عبر المجالات؟

ما يثيرني أكثر حول إمكانية هذه المنصة هو أننا نُظهر أن بناء الذكاء الاصطناعي بطريقة تعاونية ويمكن الوصول إليها ومتكيفة يمكن أن يؤدي إلى حلول قوية لمواجهة التحديات العالمية الكبيرة. منصة مشروع الصمود هي مثال مناسب لتطبيق هذه المبادئ. يمكن لصناع القرار وعلوم البيانات والجمهور المشاركة في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي واتخاذ قرارات أكثر информائية لتحقيق تأثير كبير. ندعو قراءنا للمساهمة هنا.

ما هو كيفية دمج مبادرات مثل هذه في خارطة طريقك الأوسع للذكاء الاصطناعي التطبيقي على نطاق واسع؟

مبادرة استخدام الأراضي بالذكاء الاصطناعي تتماشى تمامًا مع نهجنا للذكاء الاصطناعي التطبيقي في كوجنيت، الذي يركز على حل مشاكل العالم الحقيقي المعقدة بدلاً من التمارين الأكاديمية النقية. يمكن للذكاء الاصطناعي التطوري التعامل مع التعادلات المعقدة الموجودة في القرارات التجارية والسياسية. مواجهة التحديات المناخية من خلال نهج يوازن بين العوامل الاقتصادية والاجتماعية والبيئية يظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم قيمة عملية مع إدارة الأولويات المتضاربة.

يعكس العمل أيضًا رؤيتنا لتطوير الذكاء الاصطناعي الذي يعزز اتخاذ القرار البشري بدلاً من استبداله.

لقد قادت جهود الذكاء الاصطناعي عبر الشركات الناشئة والشركات الكبيرة. ما هي المفتاح لضمان أن تظل تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي التطوري قابلة للشرح وقابلة للتنفيذ – وليس فقط قوية – للحكومات وصناع القرار؟

أحد أكبر نقاط قوة الذكاء الاصطناعي التطوري هو أنه لا يهدف فقط إلى تحديد الحلول المثالية، بل يمكن أن يكشف بدائل استراتيجية توسع فهم صناع القرار لما هو ممكن.

يجب أن يخدم الذكاء الاصطناعي وبياناته اتخاذ القرار، وليس مجرد توليد تقارير. يغرق صناع القرار في التحليلات مع مواجهة قرارات معقدة بشكل متزايد. يجب علينا تحويل تركيزنا من توفير رؤى وتوقعات فقط إلى إنشاء أنظمة دعم قرارات تفاعلية تقدم حلول وصفية بناءً على البيانات المتاحة.

متطلعًا إلى الأمام، أين ترى أكبر فرص للذكاء الاصطناعي التطوري لتوجيه التأثير خارج استخدام الأراضي – سواء في مكافحة الأمراض المعدية أو تخطيط الطاقة المتجددة أو شيء آخر تمامًا؟

الأمراض المعدية، وتخطيط الطاقة المتجددة، وأمن الغذاء هي جميعها مجالات تستحق أن يؤثر فيها الذكاء الاصطناعي التطوري. مبادرة عصر كوفيد-19 التي عملنا عليها تظهر الإمكانات. من خلال مشروع الصمود، بنينا أنظمة يمكنها تحسين الحجر الصحي والاستقرار الاقتصادي، مما يساعد الحكومات مثل آيسلندا على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن فتح المدارس.

باستخدام الذكاء الاصطناعي التطوري، نحن نعالج أخيرًا التحديات العالمية الأكثر إلحاحًا بطريقة مختلفة جذريًا، وهي توفير سياسات ملموسة توازن الأولويات المتضاربة بدلاً من إنتاج حلول عامة.

قوة الذكاء الاصطناعي التطوري تكمن في أنه يمكن محاكاة آلاف التوليفات السياسية، والحفاظ على ما يعمل وإلغاء ما لا يعمل. وليس هذا مجرد نظرية. نحن نبني أدوات تفاعلية تضع هذه القدرة في أيدي صناع القرار الحقيقيين.

بعد عقود في مجال الذكاء الاصطناعي، رأيت دوائر الهيجان تذهب وتأتي. ما يعطيك الثقة بأن الموجة الحالية – خاصة أدوات مثل هذه – تحقق أخيرًا على وعد الذكاء الاصطناعي بتحسين المجتمع؟

التقدم الحقيقي نحو وعد الذكاء الاصطناعي بتحسين المجتمع يحدث عندما نتجاوز دورة الهيجان إلى بناء أنظمة تعزز اتخاذ القرار البشري في المجالات التي تهم، بما في ذلك الاستدامة. هذا هو الاختبار الحقيقي لتحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يؤدي أخيرًا على وعده.

ما لاحظته باستمرار هو أن التقنية تتطور من خلال أنماط التنظيم والتحسين بدلاً من اللحظات المثيرة الهيجان. انظر إلى تاريخ الحوسبة. انتقلنا من حواسيب بحجم الغرفة إلى ساعات قوية من خلال التطوير المستمر، وليس قفزة دراماتيكية.

أعتقد أننا في نقطة انعطاف حيث يمكن للتكنولوجيا أن تحقق تأثيرًا حقيقيًا على المجتمع. الطريق إلى الأمام هو من خلال التطبيقات العملية التي تحل مشاكل العالم الحقيقي، مثل عملنا في استخدام الأراضي لتحقيق توازن بين تقليل الكربون وأهداف أخرى. هذا هو كيف يفي الذكاء الاصطناعي بوعده: من خلال التأثير القابل للقياس على مشاكلنا الأكثر تحديًا.

أقامت كوجنيت最近 رقمًا قياسيًا في غينيس للأداة الأكبر لبرمجة الفايب – بمشاركة أكثر من 53,000 موظف عبر 40 دولة وإنتاج أكثر من 30,000 نموذج أولي. من منظورك، ماذا يعني هذا حول دور برمجة الفايب في تحقيق مهارات الذكاء الاصطناعي في المنظمات الكبيرة؟

مقياس ومؤثر حدث برمجة الفايب يتحدثان عن مدى التغيير الذي يمكن أن يحدثه هذا النهج في تحقيق مهارات الذكاء الاصطناعي. أكثر من 40% من المشاركين كانوا غير مبرمجين، و20% لم يكن لديهم خبرة سابقة في كتابة سطر من التعليمات البرمجية. هذا يشير إلى أن برمجة الفايب لا تهبط بالمعايير، بل تفتح أبوابًا لفريق عمل متطور مع الذكاء الاصطناعي.

استخدمنا نظام الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء لتقييم 30,000 مدخل نموذج أولي في يوم واحد، وهو ما كان سيستغرق فريقًا بشريًا عامًا كاملًا.

بدلاً من الحاجة إلى خبرة برمجة متقدمة، يسمح لبرمجة الفايب لأي شخص لديه فكرة بالتعبير عنها باللغة الطبيعية والتعاون مع الذكاء الاصطناعي لجعلها حقيقة. بالنسبة للمطورين ذوي الخبرة، يسمح لهم هذا بآليّة المزيد من العمليات البرمجية الروتينية، مما يتيح لهم التركيز على العمل ذي القيمة العالية الذي يولد قيمة تجارية.

من خلال خفض الحواجز وتمكين التجارب اليدوية مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، نحن نقل مهارات الذكاء الاصطناعي من مجموعة مهارات متخصصة إلى قدرة منظمة مشتركة.对于 المنظمات، تساعد برمجة الفايب على تسريع الإبداع، وإزالة الحواجز، وفتح الذكاء الجماعي لجميع القوى العاملة بمقياس غير مسبوق.

ما هي بعض النتائج الأكثر معنى لمبادرة برمجة الفايب؟ هل ترى هذا كقالب لمواجهة المنظمات الأخرى لتحفيز الابتكار ومهارات الذكاء الاصطناعي على مستوى عالمي؟

الآثر الحقيقي لمبادرة برمجة الفايب كان في الحماس الذي رأيناه عبر المنظمة، مع مشاركة موظفين من الموارد البشرية والمبيعات والهندسة والمالية والقانون والتسويق، وغيرهم، في الذكاء الاصطناعي. أفكارهم، التي تعتمد على معرفة عميقة وخبرة عملية، أدت إلى آلاف النماذج الأولية التي قد لا تظهر خلاف ذلك.

مع أكثر من 30,000 مشروع فريد ناتج عن هذا الجهد، نحن نصبو إلى تحديد معايير الاقتصاد القائم على الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للجميع استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للابتكار. في الوقت نفسه، نحن نفتح الإبداع على نطاق واسع ونقدر القوى العاملة – داخل كوجنيت وضمن العملاء الذين نخدمهم عبر الصناعات – لتصبح أكثر مهارة في الذكاء الاصطناعي.

نحن نرى هذه المبادرة كقالب يمكن للمنظمات الأخرى تكراره. بالجمع بين أدوات الذكاء الاصطناعي القابلة للوصول والثقافة المفتوحة والتقويم القائم على الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع، يمكننا تقديم خدمة أفضل لعملائنا لفتح الإبداع غير المستغل وتسريع تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي عبر قواتهم العاملة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة كوجنيت.