مقابلات
الأستاذة سعما أحمد-كريستنسن، مدير مختبر DIGIT – سلسلة المقابلات
الأستاذة سعما أحمد-كريستنسن هي باحثة رائدة في مجال الهندسة التصميمية وأستاذة نائب نائب رئيس الجامعة (البحث والآثار) في جامعة إكستر، حيث تشغل أيضًا منصب مدير مختبر DIGIT، وهو مبادرة بحثية متعددة التخصصات رئيسية تركز على الابتكار الرقمي والتحول. وتشمل أبحاثها التصميم الإبداعي وال认知، والتصميم القائم على البيانات والرقمي، وتكامل التكنولوجيات المتقدمة في تطوير المنتجات الهندسية والمعقدة، مع التركيز القوي على ترجمة الإضاءة الأكاديمية إلى تأثير حقيقي من خلال التعاون مع الصناعة والتفاعل مع السياسات وبرامج البحث الكبيرة.
لقد شملت مسيرتك أكسفورد، DTU، إمبريال كوليدج لندن، الكلية الملكية للفنون، والآن جامعة إكستر. بالنظر إلى الوراء، ما هي الخبرات أو النقاط التحولية التي شكلت تفكيرك حول التصميم والإبداع ودور التكنولوجيا الرقمية؟
عملتي في التصميم شملت العديد من الثقافات والتخصصات المختلفة. بدأت في برونيل في واحدة من少 عدد من الدورات في ذلك الوقت التي جمعت بين التكنولوجيا والتصميم المرتكز على الإنسان وفهم الشكل. علمتني في وقت مبكر أن الإبداع والابتكار مترابطان بشكل وثيق.
دراستي في كامبريدج فتحت تفكيري أكثر. بيئة الكلية أظهرت لي العديد من التخصصات وأظهرت لي كيف يعتمد الابتكار على المعرفة القادمة معًا عبر المجالات. ركزت أطروحتي على قطاع الطيران ودرست كيف يجد مصمموا الهندسة المعلومات وكيف يستخدمونها. درست كيف يصل الناس إلى المعرفة، وكيف يمكن دعم الخبرة أو تكرارها، والتقاطع بين الإدراك والعلوم الحاسوبية والتصميم الهندسي. هذا المنظور المرتكز على الإنسان بقي معي منذ ذلك الحين.
随着 نمو التكنولوجيا الرقمية، نمت الأسئلة في عملي. صعدت بيانات إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي والحوسبة المتقدمة التصميم بعيدًا عن كونه مركزًا على الإنسان فقط وباتجاه كونه مركزًا على المجتمع. هذا لا يزال يؤثر على عملي في جامعة إكستر، حيث أدير مختبر DIGIT وأركز على دور النماذج اللغة الكبيرة في العملية الإبداعية، والتحديات التي تواجهها الصناعات في اعتمادها، وكيف يمكن للبيانات دفع الابتكار.
أعيدتني فترة وجودي في إمبريال والكلية الملكية للفنون إلى أن التصميم أكثر من مجرد تشكيل المنتجات أو الخدمات. مع الأشخاص الصحيحين والعمليات والثقافة، يصبح التصميم محركًا للتكنولوجيات الجديدة والمواد والأفكار التي يمكن أن تتماشى مع التحديات العالمية اليوم وغدًا.
يركز مختبر DIGIT بشكل كبير على التحول الرقمي داخل المنظمات القائمة. من منظورك، ما الذي يفهمه القادة بشكل خاطئ عن كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي التصميم والابتكار وصنع القرار؟
لمدة عقود، تقدم الذكاء الاصطناعي في البحث وتم تبنيه في بعض الصناعات، لكن التقدم كان souvent محدودًا بفجوات المهارات والفهم القيادي ووضوح القيمة والبنية المطلوبة. مع صعود النماذج اللغة الكبيرة والأدوات التوليدية مثل DALL·E، أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة ويتطلب خبرة أقل أو إعدادًا. لكن هذا يثير أسئلة جديدة حول الخصوصية وأمان البيانات وكيف تطبق النماذج العامة على المجالات المحددة.
في التصميم والابتكار، هذه القضايا واضحة بشكل خاص. أظهر بحثنا، الذي فحص أكثر من 12000 فكرة تم توليدها بواسطة البشر والذكاء الاصطناعي، أن أفكار الذكاء الاصطناعي تميل إلى التجمع حول مفاهيم مماثلة. هذا يبرز الحاجة إلى بناء الخبرة البشرية في الأدوات العامة، أو تعديل الذكاء الاصطناعي للنطاق، أو فهم متى وكيف استخدام الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الإبداع البشري وصنع القرار.
تستكشف الكثير من أبحاثك الإبداع وال认知 في التصميم. مع khảية الذكاء الاصطناعي الآن لإنتاج أفكار ومفاهيم وتكرارات بمقياس كبير، ما هي الجوانب من الإبداع التي ترى أنها فريدة من نوعها للإنسان — وما هي الأجزاء التي يمكن أن تنتقل بشكل مسؤول نحو العمليات التي يقودها الذكاء الاصطناعي؟
الإبداع كان دائمًا أكثر من توليد بديلات بالنسبة لي. إنه حول النية والمعنى الثقافي والاتصال العاطفي الذي يخلقه التصميم. أظهر استطلاع مختبر DIGIT الأخير ذلك بوضوح: 82% من الناس أخبرونا أن العمل الذي يقوده الإنسان أو الهجين يبدو أكثر معنى، و71% قالوا إنهم يشعرون بالاتصال العاطفي أقل بالتصميم الذي يقوده الذكاء الاصطناعي فقط. وصف العديد منهم العمل الذي تم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي بأنه “يفتقر إلى العاطفة” (48%) أو “مثالي للغاية” (40%)، وfelt 36% أن تأثيره تلاشى بسرعة. هذه الاستجابات عززت شيئًا أعتقد به منذ فترة طويلة. الانخراط العاطفي ليس أمرًا مرحبًا به؛ إنه ضروري لطريقة الناس تجربة وتقييم العمل الإبداعي.
أبحاثنا التي قارنت بين الأفكار البشرية وأفكار الذكاء الاصطناعي تظهر أيضًا أن المصممين البشر أفضل في خلق أفكار متنوعة وجديدة وضمان أن الإخراج الإبداعي، سواء كان فناً أو تصميمًا للمنتجات أو الخدمات، له عمق ومعنى. يمتلك الخبراء الإبداعيون مجموعة مهارات لا يمكن تكرارها بعد. المصممون بحاجة إلى فهم المشكلة قبل توليد الأفكار، والنماذج اللغة الكبيرة مفيدة في جمع المعلومات لمساعدة المصممين على الانتقال من مشكلة إلى أخرى. إذا استطعنا بناء نماذج الخبرة البشرية في أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكنهم أيضًا دعم تقييم الأفكار، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالاستفادة بشكل أفضل من المهارات الإبداعية البشرية.
نحن نجرّب مع نهج السلسلة الفكرية لدعم النماذج اللغة الكبيرة لتتبع التفكير، وليس مجرد إعطاء درجات. في جميع الحالات، يتطلب الإشراف البشري تفسير النتائج وضمان أن خيارات التصميم تتماشى مع تجارب المستخدمين.
من الواضح أننا يجب أن نخلق نماذج قادرة على التقاط كيفية تجربة الناس للمنتجات والخدمات والتفاعلات بطرق يمكن للحواسيب تفسيرها، أو دمج البيانات الغنية (الرؤى النوعية الغنية التي توفر السياق) مع البيانات الرقيقة أو الكبيرة التي نجمعها. تطوير هذه النماذج ليس أمرًا بسيطًا، وهذا هو بالضبط حيث يبقى المشاركة البشرية ضرورية.
لذلك، النتيجة ليست أن الذكاء الاصطناعي لا يملك مكانًا في الإبداع. بعيدًا عن ذلك. إنه أن الذكاء الاصطناعي والبشر يساهمان في نقاط قوة مختلفة. حقيقة أن الناس يستجيبون باستمرار بشكل إيجابي للعمل الذي يقوده الإنسان أو الهجين يخبرنا فقط عن مكان مركز الجاذبية. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا في استكشاف مساحة تصميم أوسع، وتحليل الأنماط، و提دير النقد المنظم، لكن تصورات التسطيح والكمال الخوارزمي والبعد العاطفي تظهر حيث يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الحكم البشري لتحويل الإمكانيات إلى شيء يتراءى.
لذلك، أرى مستقبل الإبداع بشكل أساسي تعاوني. يمكن للذكاء الاصطناعي توسيع مجال الإمكانيات. يأتي المصممون بالتعاطف والفهم الثقافي وsense of النية التي تعطي هذه الإمكانيات معنى. عندما يعمل الاثنان معًا، مع الحكم البشري الذي يحدد الاتجاه والذكاء الاصطناعي الذي يثري الاستكشاف، يكون النتيجة عملية إبداعية أكثر صرامة، وأكثر خيالًا، وأكثر إنسانية في النتائج.
لقد رائدت طرقًا لقياس تجارب المستخدم وتنظيم معرفة التصميم. مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تصبح أكثر مسؤولية عن توليد المنتجات والخدمات، كيف يمكننا ضمان أن تبقى تجارب الإنسان والانفعالات والإشارات الثقافية مركزية في عملية التصميم؟
لجعل تجربة الإنسان في المركز، نحن بحاجة إلى دمج معرفة الإدراك والانفعالات في أساليبنا.
هناك نهجان رئيسيان. الأول يعترف بالحاجة إلى بيانات نوعية تمكننا من فهم غني لتجربة الإنسان، والتفاعل، والانفعالات، مما يؤدي إلى تعاون بشري-ذكاء اصطناعي فعال. الثاني – الذي ركزت عليه عملي – يهدف إلى ترجمة هذه المعرفة إلى نماذج يمكن أن تفهمها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تطوير هذه النماذج معقد، لأنها يجب أن تدمج تجربة المستخدم، والادراك البشري، وخصائص المنتجات أو الأنظمة المصممة، من أجل التنبؤ بالاستجابات البشرية وتجربة الإنسان بشكل عام.
تعمل بشكل واسع مع الصناعات المعقدة – الطيران، والطبي، والتصنيع، والمنتجات الاستهلاكية. في هذه البيئات عالية الخطورة، كيف تتوازن بين إمكانية التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي وضرورة السلامة، والقابلية للتتبع، والثقة؟
في قطاعات عالية الخطورة مثل الرعاية الصحية والطيران والتصنيع، السؤال ليس حول ما إذا كان يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن كيف يتم حكامه. الثقة في هذه البيئات تعتمد على المسؤولية الواضحة، والقابلية للتتبع، والوضوح في كل مرحلة من مراحل التصميم وصنع القرار. يمكن للذكاء الاصطناعي لعب دور داعم قوي في المحاكاة، والتحسين، والاستكشاف في المراحل الأولى، لكنه لا يمكن أن يصبح السلطة النهائية.
تخضع العديد من هذه المجالات للتنظيمات الصارمة ومتطلبات السلامة الصارمة، التي ت đòi من التعامل الآمن لجميع البيانات، الشخصية أو الحساسة تجارياً. في هذه السياقات، غالبًا ما يتعين تطوير الاستفسارات أو الاستعلامات باستخدام بيانات محلية لضمان الخصوصية والملاءمة، ومن الشائع للمنظمات في هذه القطاعات بناء وأداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
ما يظهره بحثنا الأوسع باستمرار هو أن الأنظمة الهجينة ضرورية: يجب أن يضيف الذكاء الاصطناعي إلى الحكم الخبير، لا يُستبدل به. يجب أن يبقى الإشراف البشري في كل نقطة quyếtión حرجة، خاصة حيث السلامة، والمخاطر، والمسؤولية. من أجل أن يثق المنظمون والمستخدمون النهائيون في الأنظمة التي تمكّنها الذكاء الاصطناعي، المنظمات أيضًا بحاجة إلى توثيق شفاف حول كيفية تدريب النماذج، والبيانات التي يستخدمونها، وكيف يتم توليد الإخراج. بدون هذا الشفافية، لا يمكن الثقة أن تتوسع، بغض النظر عن تقدم التكنولوجيا.
يضيع العديد من المنظمات في الفجوة بين “التجربة مع الذكاء الاصطناعي” ودمجها بشكل strategistي في تطوير المنتج. ما هي الخطوات العملية التي تنصح بها الفرق التي تحاول الانتقال من التجربة إلى التنفيذ الاستراتيجي؟
تتعثر العديد من المنظمات في مرحلة التجربة لأنها تتبنّى الذكاء الاصطناعي بدون غرض استراتيجي واضح. الخطوة العملية الأولى هي أن تكون واضحًا حول دور الذكاء الاصطناعي في عملية التطوير، سواء كان ذلك دعم التوليد الفكري، أو تسريع الاختبار، أو تحسين التقييم، أو تعزيز صنع القرار. بدون هذه الوضوح، تظل التجارب غير متصلة بالنتائج التجارية والتصميمية الحقيقية.
الفرق أيضًا بحاجة إلى الأسس الصحيحة في المكان. هذا يعني الاستثمار في بيانات عالية الجودة، ومدارة جيدًا، وخاصة البيانات التي تعكس تجارب المستخدم الحقيقي، وليس الأداء الفني فقط. كما يعني أن يكون واقعيًا حول حدود الذكاء الاصطناعي الحالية، خاصة في الحكم الإبداعي والبشري، حيث يبقى الإشراف الخبير ضروريًا.
القطاعات начала تطوير سياسات الذكاء الاصطناعي التي توجيه الفرق خلال عملية التجربة مع الذكاء الاصطناعي من بناء الحالات التجارية وتنفيذ التجارب إلى اعتماد أوسع. تساعد هذه السياسات المنظمات على تحديد哪里 يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف قيمة حقيقية، مع ضمان أن البشر يبقون في الحلقة في كل مكان ضروري.
أخيرًا، يجب على المنظمات الانتقال من خلال تجارب منخفضة المخاطر متأصلة في سير العمل الحقيقي، وليس تلك التي تُجرى في عزلة. يجب أن تكون هذه التجارب متعددة التخصصات، حيث يجتمع المصممون والمهندسون وعلوم البيانات والخبراء في المجال لكي ي共وا التعلم والانتقال. يضيف الذكاء الاصطناعي القيمة عندما يتم تصميمه في الممارسة اليومية، وليس معاملًا كطبقة تجريبية منفصلة.
لقد ساهمت في تطوير أساليب لتنظيم المعرفة وتأتمتتها. كيف قريب نحن من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تفكر في نیة التصميم، ومتطلبات المستخدم، والسياق بطريقة تضافة قيمة حقيقية بدلاً من مجرد توليد المحتوى؟
في بعض المجالات، يمكن توقع تفضيلات المستخدم بسهولة، حيث يمكن استخدام بيانات مثل سجل التصفح أو سجلات الأفلام أو البرامج التلفزيونية التي تم مشاهدتها لتقديم توصيات. هذه المجالات تستفيد من البيانات المتاحة بسهولة.
من ناحية أخرى، تحدي رئيسي في تصميم المنتجات والخدمات هو أن البيانات حول اختيارات الناس، والاحتياجات، وتجاربهم لا تكون متاحة بسهولة.
أبحاثي الأخيرة مع Digit Lab بحثت عن khảية نموذج لغة كبير، عند إعطائه نموذج لطريقة استجابة الناس للسمات التصميمية، ومع ذلك، النماذج الحالية تعمل على الأنماط في البيانات ولا يمكنها سياق المعنى. دراسات سابقة تربط الشكل بالتصورات تظهر أن حتى التغييرات الصغيرة في الشكل يمكن أن تغير الاستجابات العاطفية، وتعقيدات هذه الدقة هي صعبة على الذكاء الاصطناعي دون توجيه بشري أو نماذج متقدمة.
لذلك، التفكير في نیة الذكاء الاصطناعي يحسن، لكنه يبقى مكملًا للخبرة البشرية.
مع تسارع الذكاء الاصطناعي لدورات التصميم — من التوليد إلى النمذجة — ما هي المهارات الجديدة التي سيتطلبها المصممون؟ كيف يجب على الجامعات والمنظمات إعادة التفكير في التدريب للجيل القادم من المواهب الإبداعية؟
سيحتاج المصممون إلى أن يكونوا متقنون في كل من الإدراك البشري وأدوات الذكاء الاصطناعي. سوف يبقى فهم كيفية تشكيل الشكل والمادة والتناسب للاستجابة العاطفية أساسيًا للتصميم الجيد. في الوقت نفسه، يجب على المصممين أن يكونوا قادرين على العمل بثقة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تدعم توليد الأفكار وتقييمها. هذا يعني ليس فقط استخدام الأدوات، ولكن فهم ما هي تحسينها، وأين تقع حدودها. مع اندماج الذكاء الاصطناعي في سير العمل التصميمي، سوف يصبح القدرة على تفسير النتائج بشكل نقدي ودمجها مع الحكم البشري واحدة من أكثر المهارات الإبداعية قيمة.
للتعامل مع هذه الاحتياجات، يجب على الجامعات والمنظمات إعادة التفكير في كيفية تدريب الجيل القادم من المواهب الإبداعية. بعض الجامعات تدمج بالفعل علوم البيانات في برامج التصميم؛ خطوة importante، ولكن ليس كافية. ما يزال مفقودًا هو أساليب التفكير التصميمي التي تتوافق مع واقع العصر الرقمي: أساليب تساعد المصممين على التعاون مع الذكاء الاصطناعي، والعمل عبر التخصصات، والتنقل في التجارب السريعة مع الحفاظ على الإشراف البشري والاخلاقي.
معالجة هذا الفجوة ضرورية. هذا هو السبب في أنني وأستاذي د. جي هان نكتب كتابًا مع دار كامبريدج للنشر حول التفكير التصميمي في العصر الرقمي، الذي يجمع الإطارات والمهارات وطرق التفكير اللازمة لتصميم فعال إلى جانب الذكاء الاصطناعي.
يؤكد مختبر DIGIT على التحول المسؤول. من وجهة نظرك، ما هي المخاطر الاجتماعية أو الأخلاقية التي تحتاج إلى مزيد من الاهتمام مع اندماج الذكاء الاصطناعي في سير العمل التصميمي عبر الصناعات؟
مثال واحد هو ضمان استخدام البيانات بشكل أخلاقي، بما في ذلك الحصول على الموافقة المستنيرة والحفاظ على الشفافية حول مجموعات البيانات المستخدمة لتطوير منتجات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى أي تحيزات قد تحتوي عليها. على سبيل المثال، يجب فحص مجموعات البيانات المضمنة في أنظمة الرعاية الصحية بدقة لضمان تمثيلها الكامل للسكان، وتحديد أي مجموعات قد تكون غير ممثلة، وتأكيد أن نظام الذكاء الاصطناعي مناسب ومتكامل. من منظور اجتماعي، غالبًا ما يكون هناك قلق بأن الذكاء الاصطناعي سوف ي置ّف الأعمال؛ ومع ذلك، من المهم فهم أين تبقى الخبرة البشرية ضرورية وكيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم، وليس استبدال، القدرات البشرية.
然而، هناك قضايا أخلاقية أعمق. عندما يعتمد المصممون على بيانات بشرية، يجب أن يتعاملوا مع الخصوصية والتحيز والشفافية بشكل مسؤول. قد حددت ورشة عمل في مختبر DIGIT قطاع التصنيع “البيانات” و “البشر” و “الحوكمة” كفئات التحدي الرئيسية، مما يبرز الحاجة إلى.capture أفضل للبيانات، والإشراف البشري في الحلقة، وسياسات واضحة حول الأمان والثقة والملكية الفكرية والتنظيم. معالجة هذه المخاطر يعني ضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي مبنية على بيانات متنوعة، ودمج الحكم البشري في النقاط الحرجة، وتطوير معايير تصميم شاملة تحترم الخصوصية والموافقة والسياق الثقافي.
لقد بحثت عن كيفية تخصيص المنتجات حول تجربة المستخدم. هل ترى مستقبلًا حيث تطور المنتجات بشكل ديناميكي بناءً على البيانات في الوقت الفعلي بعد خروجها من المصنع؟ إذا كان الأمر كذلك، كيف يجب على المصممين الاستعداد لهذا العالم؟
التصميم القائم على البيانات يمكن استخدامه لتخصيص المنتجات أو تعديلها للاستجابة لسلوك الفرد. تصبح هذه المنتجات “نظم ذكية” تجمع البيانات حول كيفية استخدامها وتتواصل من خلال أجهزة استشعار ووصلات إنترنت الأشياء. في إطارنا، تشمل الأنشطة التخصيصية استخدام هذه البيانات لتحديث وتعديل المنتجات بعد خروجها من المصنع. الأمثلة تشمل ربط نماذج التعرف على الإشارات بالتوأم الرقمي للتعاون بين الإنسان والروبوت، واستخدام المسح بمساعدة التعلم الآلي لإنشاء مكونات مخصصة.
يخلق هذا التحول مسؤوليات جديدة. المصممون بحاجة إلى تحديد ما هي بيانات الإنسان، السلوكية، الفسيولوجية، أو العاطفية، ذات الصلة. يجب عليهم أيضًا ضمان أن التحديثات تحافظ على الجودة الجمالية والعاطفية المقصودة المرتبطة بالشكل والادراك.
أخيرًا، الحوكمة مهمة: لفتت ورشة عمل الصناعة الانتباه إلى قضايا البيانات والثقة والخصوصية التي تتطلب سياسات واضحة والإشراف البشري. عند تنفيذها بشكل جيد، يمكن للمنتجات المتطورة تقديم قيمة دائمة وتناسب دون التضحية بالمعنى أو الأخلاقيات.
أنت تبحث عن كيفية جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تفكر في نیة التصميم، ومتطلبات المستخدم، والسياق. ما هي الأسئلة البحثية الكبيرة التي تحفزك حاليًا؟ وما هي الاختراقات التي تعتقد أن المجال سوف يراها في السنوات القليلة القادمة في تقاطع الذكاء الاصطناعي والإبداع والهندسة التصميمية؟
تظل العديد من التحديات المذكورة أعلاه غير محلولة – عدة منها أعمال حالية، بما في ذلك العمل لضمان أن أدوات الذكاء الاصطناعي العامة يمكن تعديلها بشكل فعال للقطاعات الخاصة التي ترغب في اعتمادها.
على مستوى القطاع، يمكن أن يبدو هذا مختلفًا تمامًا: في التصنيع، قد يتضمن استخدام نماذج محلية مدربة على معرفة مجال محدد، جنبًا إلى جنب مع إجراءات أمان وخصوصية قوية؛ في الصناعات الإبداعية، قد يكون التركيز على تنويع الإخراج وتتمكن من التعاون أكثر معنى بين البشر والذكاء الاصطناعي.
على المستوى الفني، نحن نجرّب مع نماذج اللغة الكبيرة لدعم مهام التقييم. دراسة واحدة تظهر أن النماذج اللغة الكبيرة يمكن أن تقيم الجدة والفائدة وتنسجم أكثر مع الخبراء البشر عندما توجيهها بمحفزات مصممة جيدًا. ورقة أخرى تستخدم توجيه السلسلة الفكرية ودمج متعدد النماذج لجعل تقييم الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية. نحن أيضًا نبحث في وكلاء المحادثة لالتقاط متطلبات التحول الرقمي للمنظمات، وبرهنة أن البوتات يمكن أن تجري مقابلات منظمة بشكل فعال. هذه المبادرات، جنبًا إلى جنب مع عملنا على استخدام بيانات الإنسان في التصميم، تشير إلى مستقبل حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على الخبرة، وصنع القرارات، والتفاعل مع المستخدمين بشكل أخلاقي.
شكرًا على المقابلة المثيرة والمدروسة؛ يمكن للقراء الذين يرغبون في معرفة المزيد عن عمل الأستاذة أحمد-كريستنسن حول التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي والإبداع والتحول الرقمي المسؤول استكشاف الأبحاث والمبادرات الجارية في مختبر DIGIT.
