العبيد الجدد للتكنولوجيات المعاصرة

عبد العزيز شبراط

نسمع كثيرا ونتداول بيننا مسألة البيانات الشخصية، الموجودة على الهواتف الذكية، أو الحواسب اللوحية أو حتى الحواسب التقليدية، كما وصل إلى علمنا  جميعا سنة ( 2018) الفضيحة التي تم تسريبها عن Facebook، وتورطه في بيع بيانات المستخدمين إلى شركة كامبريدج أناليتيكا،  كما تورطت شركة فيسبوك في فضيحة جديدة تتعلق بتسريب بيانات المستخدمين، ولكن الورطة قد تكون أخطر هذه المرة، بعد أن اعترفت الشركة بأن ثغرة في نظامها الأمني، تسببت في فتح بيانات المستخدمين للآلاف من مطوري التطبيقات، وأكدت عملاقة التواصل الاجتماعي أن الآلاف من المطورين تمكنوا من الوصول إلى بيانات المستخدم.

وأكدت فيسبوك في عام 2018  بعد فضيحة كامبريدج أناليتيكا، أنها أضافت ألية جديدة للأمان تمنع التطبيقات من الوصول إلى تلك البيانات، إذا لم يستخدم المستخدم التطبيق لأكثر من 90 يومًا، غير أنه بالنظر أنه يمكن للمستخدمين ربط تطبيقات الجهات الخارجية بالفيسبوك، فإن بإمكان المطورين الوصول إلى المعلومات الشخصية من أولئك الذين لديهم مثل هذه التطبيقات المرتبطة بحساب فيسبوك.

لكن ماهي هذه البيانات، التي تجمعها فايسبوك و غيرها من التطبيقات، ثم تتصرف في ببيعها إلى الشركات دون موافقتك من أجل الاشهار؟ هي بالأساس البريد الالكتروني، رقم هاتفك الذكي، هويتك، صورك، الأماكن التي تتردد عليها باستمرار، الحاجيات التي تفضلها وتتقاسمها مع الآخرين، ثم بالنسبة لخرائط جوجل المواقع التي تزورها بشكل  يومي مقاهي محلات تجارية …

ومعلوم أن شركات الويب هذه، تعتمد بالأساس في أرباحها على بيانات المستخدمين، ويعرف الجميع عن الأزمة التي حدثت بين هذه الشركات وشركة أبل التي اعتمدت في منتجاتها ايفون آيباد ماك بوك … برنامج يجبر كل التطبيقات التي تحمل على منتجاتها من طلب الإذن من المستخدمين لمتابعتهم أو استعمال بياناتهم، وهو الأمر الذي غاض تلك التطبيقات وخصوصا عملاق التواصل الاجتماعي فايسبوك، الذي اعتبر هذه الخطوة من أبل خطوة تضر الشركات الناشئة، بينما هو في الأصل يدافع عن نفسه، لكونه يجني الملايين من بيانات المستخدمين، إلا أن أبل سارت في خطوتها وطبقتها أساسا في نظام التشغيل IOS15، ومعلوم أن أبل تحرص أشد الحرص على حماية خصوصية المستخدمين ولهذا بالضبط أفضل الأيفون والايباد عن غيرهما من الهواتف لذكائك أو اللوحات الحاسوبية رغم تكلفتهما الباهظة.

لكن هل تساءل أحدكم يوما، عن الكيفية التي يتعرف بها فايسبوك أو جوجل أو غيرهما من التطبيقات على صورك أو صور أحد أصدقائك، ليشير إليك حول خاصية ما تخصهم؟ أو كيف يمكن لشركة ما أن تقترح عليك مواصفات منتج ما، ولاحظت أنك كنت تفكر فيه؟

إليك أيها القارئ الكريم الطريقة، تكمن إجابة التساؤلات السابقة في مفهوم  » التعلم العميق » ( Deep learning ) وهي الطريقة التي يتمكن بها الحاسوب، والهاتف الذكي، والحاسوب اللوحي، وحتى التطبيقات الاخرى،( مثل انستاغرام وفايسبوك ويوتيوب لينكدن والكثير)، والتي تُمْنَح لنا مجانا ونحملها ونستعملها، دون وضع السؤال البديهي على أنفسنا: لماذا هذه التطبيقات تسمح لنا بتحميلها مجانا! وتمنحنا خدمات مجانية؟ والجواب بسيط، إنها تتعامل معك بالمجان، لأنها تعتبرك أنت السلعة وتبيعك للآخر!

تستطيع هذه التطبيقات من  » التعلم »  من محاكاة طريقة تفكير البشر، القائمة على التدريب واكتساب الخبرة وتطويرها، وبالتالي فإن تلك التطبيقات والبرامج، تتمكن من تطوير خبراتها مع مرور الوقت كما الانسان.

وقبل الخوض في التفاصيل بشأن التعلم العميق، لا بد من توضيح الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي، وعلاقتهما بالذكاء الاصطناعي، لذا تجدر الإشارة إلى أن التعلم العميق، هو إحدى صور التعلم الآلي (Machine Learning)، الذي يعد بدوره، أحد فروع الذكاء الاصطناعي. ويعتمد التعلم الآلي على خوارزميات يمكن تغذيتها ببيانات منظمة، فتقوم بتحليلها للوصول إلى استنتاجات، أما التعلم العميق فيتميز بوجود مستويات مختلفة من الخوارزميات، التي تكّون شبكات عصبية اصطناعية (ANN)، لديها القدرة على فهم البيانات غير المنظمة والأنماط المعقدة، مثل اللغات والصور والكلام.

ويعود الفضل في هذه التكنولوجيا بالنسبة لفايسبوك إلى أحد علماء مخترعي مفهوم  » التعلم العميق » ( Deep learning )، وهو الفرنسي يان لو كان، يتولى الفرنسي يان لوكان (56 عاماً) إدارة مختبر الذكاء الاصطناعي في «فايسبوك» انطلاقاً من نيويورك. بدءاً من عام 2013، يفكر المهندس في مستقبل هذه الشبكة الاجتماعية التي تشمل 1.3 مليار مستخدم ومن دونه، ما كان «فايسبوك» ليطلق منصات التواصل التي غيرت حياة الناس وما كان ليتعرف إلى الصور أو يقدّم خدمة الترجمة الفورية.

وقع الاختيار على المهندس الفرنسي يان لوكان لإدارة مختبر الذكاء الاصطناعي في «فايسبوك» لأنه أحد مخترعي مفهوم «التعلم العميق»: إنها شبكات من الخلايا العصبية الاصطناعية تُعلّم كيفية تقديم البيانات بطريقة هرمية. بعبارة أخرى تتعلّم الآلات أن تفكر مثلما يتعلّم الأطفال اللغة والكلام واتخاذ القرارات في الوقت المناسب.

يعتمد التعلم العميق على معالجة كمية ضخمة من البيانات، من خلال تمريرها عبر ما يعرف بالشبكات العصبية العميقة (DNN)، لتدريبها على استخراج معلومات مفيدة من هذه البيانات. وتماماً كما في الشبكات العصبية الموجودة لدى البشر، تتكون هذه الشبكات الاصطناعية من خلايا عصبية (يطلق عليها أحياناً عصبونات) تضم عدة طبقات، تبدأ بطبقة لإدخال البيانات وتنتهي بطبقة لإخراج النتيجة، وبينهما عدة طبقات للتحليل والاستنتاج، يطلق عليها الطبقات الخفية.

تلتقط كل طبقة في هذه الشبكة معلومات محددة أو نمطاً محدداً من البيانات، وتنقلها إلى طبقة أخرى للتدرب عليها باستخدام خوارزميات تعلم، ثم تحليلها، لتنتج في النهاية نموذج يمكن الاستفادة منه. ولكل عصب في الشبكة وزن، وهذا الوزن هو ما يحدد أهمية كل عنصر بالنسبة لباقي العناصر، ومع تزايد حجم البيانات المُدخلة يتم تعديل أوزان العناصر مراراً وتكراراً، بهدف زيادة دقة النتيجة النهائية.

وأحد أشهر أنواع الشبكات العصبية العميقة، المستخدمة يُعرف باسم الشبكات العصبية الملتفة (CNN)، وهذا النوع من الشبكات هو الذي يُستخدم غالباً في معالجة الصور. ويزداد عمق الشبكة وقدراتها بازدياد عدد طبقاتها، وتصل أعداد هذه الطبقات أحياناً إلى 150 طبقة.

أخذت المنظار على عاتقها توعية الناس حول خلفيات التكنولوجيا الحديثة، حتى لا نبقى بعيدين عن هذه التكنولوجيا، وحتى لا ننخدع ونسقط ضحايا لهذه التكنولوجيا، التي ستحكم العالم قريبا، وهناك العديد من الناس الذين يتخوفون من أن تصبح هذه التطبيقات والخواريزميات والآلات، التي تعتمد التعليم المعمق الذي سيكون غدا سيدا والإنسان عبدا، سنواصل الكتابة في هذا المجال حتى لا نبقى مجرد مستخدمين جاهلين، لا نعرف ما يحدث لنا ونحن مرتبطين بالإنترنت.