رعد الخبر

رغم ان اجهزه ماك بوك تتميز بتصميمها المثالي وادائها القوي, فان هذه الميزات تاتي بسعر مرتفع, وهو ما يجعلها بعيده عن متناول العديد من المستخدمين, خاصه اولئك الذين لديهم ميزانيه محدوده.

تتجه الانظار, مساء الاثنين 22 شتنبر 2025, الي مسرح شاتليه في قلب العاصمه الفرنسيه باريس, حيث يقام الحفل السنوي لتوزيع الكره الذهبيه, ارفع الجوائز الفرديه في كره القدم العالميه. وتحظي هذه النسخه بترقب استثنائي, بالنظر الي شده المنافسه بين نجوم الصف الاول, والي ما تحمله من رمزيه خاصه, باعتبارها الجائزه التي تختزل موسمًا كاملًا من الانجازات الفرديه والجماعيه. وتُوصف المنافسه هذا العام بانها الاصعب منذ سنوات, اذ تضم قائمه المرشحين 30 اسمًا بارزًا يملك كل واحد منهم مسارًا قويًا وارقامًا لافته في الموسم المنصرم. كما يظل الصراع مفتوحًا ايضا علي الكره الذهبيه النسويه, حيث تبدو الاسبانيه ايتانا بونماتي مرشحه بارزه للتتويج مجددًا, في مواجهه اسماء وازنه مثل السويديه ايوا بايور. ووسط هذه الاجواء, يبرز اسم الدولي المغربي اشرف حكيمي كاحد المفاجات الساره في لائحه المرشحين, وهو ما جعله يعلن بثقه انه يستحق التتويج, في خطوه اثارت نقاشًا واسعًا داخل الاوساط الكرويه الاوروبيه. رحله في تاريخ الجائزه ولدت الكره الذهبيه سنه 1956 علي يد مجله فرانس فوتبول, في وقت كانت فيه كره القدم الاوروبيه تعيش بدايات تنظيمها الحديث, وكان اول المتوجين حينها الانجليزي ستانلي ماثيوز, لتبدا بعدها سلسله من الاسماء التي تحولت الي ايقونات, من دي ستيفانو الي كرويف, ومن بلاتيني الي ماركو فان باستن. لكن التحول الاكبر جاء مع وصول كريستيانو رونالدو وليونيل ميسي, اللذين احتكرا الجائزه علي مدي عقدين تقريبًا, في مشهد جعلها مرادفًا للصراع بين نجمين استثنائيين. ومع مرور الزمن, تغيرت قوانين الجائزه اكثر من مره, حيث كانت في بداياتها حكرًا علي اللاعبين الاوروبيين فقط, الامر الذي حرم اساطير مثل بيليه ومارادونا من دخول السجل الذهبي. وفي التسعينيات فُتحت امام جميع الجنسيات, لتصبح جائزه عالميه بحق, ثم جاء اندماجها المؤقت مع الفيفا بين 2010 و2015 قبل ان تستعيد استقلالها. وكل التعديل خلال هذه الفتره استجابه لنقاشات جماهيريه وصحافيه لا تهدا, وهو ما اعطاها حيويه وجري وراءها ملايين المتابعين عبر القارات. ورغم الانتقادات المتكرره – مثل تركيزها المفرط علي الهجوم او ارتباطها بانجازات الانديه الكبري – ظلت الكره الذهبيه بمثابه قمه هرم الجوائز الفرديه في كره القدم. قوانين دقيقه وجدليه وتخضع عمليه الاختيار لنظام تصويت معقد, ففي البدايه تُعلن قائمه اوليه تضم 30 لاعبًا, يتم اختيارهم بناءً علي ادائهم خلال الموسم الكروي لا السنه الميلاديه, وهو تعديل جديد اعاد النقاش الي عداله التقييم. وبعد ذلك يُسمح لصحفي واحد من كل دوله بالتصويت, بحيث يختار خمسه لاعبين, ويمنحهم نقاطًا تراكميه, هذا التنوع الجغرافي يُفترض ان يضمن الحياد, لكنه في الوقت ذاته يعكس احيانًا اختلافات ثقافيه في تقدير قيمه اللاعب, فبينما قد يُفضل صحفي من امريكا الجنوبيه نجمًا محليًا, قد يري صحفي اوروبي ان انجازات دوري الابطال هي المعيار الاهم. والنقد الاكبر للجائزه يظل دائما يتمحور حول طبيعتها الهجوميه, فخلال ما يقارب سبعين عامًا, لم يفز بها سوي مدافعين اثنين (بكنباور وكانافارو) وحارس مرمي واحد (ليف ياشين). ويجعل هذا الميل الجائزه في نظر كثيرين غير عادله, لانها تحصر عظمه كره القدم في تسجيل الاهداف, وتغفل ان بناء الفريق يبدا من الدفاع وصناعه التوازن. اضافه الي ذلك, كثيرًا ما يُلام التصويت علي ربطه المبالغ فيه بالبطولات الكبري, فمن يحرز دوري الابطال او كاس العالم يكتسب افضليه شبه اوتوماتيكيه, حتي وان كان هناك لاعب اخر اكثر استمراريه وابداعًا طوال الموسم. ومع ذلك, تظل الكره الذهبيه حلمًا يراود كل لاعب, لانها لا تُقاس فقط بالكؤوس بل بما تمنحه من قيمه رمزيه في تاريخ اللعبه. وفي قلب هذا الجدل, جاء صوت اشرف حكيمي ليكسر القاعده, فالظهير المغربي, الذي قضي موسمًا رائعا مع باريس سان جيرمان, لم يكتف باداء دفاعي صلب, بل اضاف اليه 11 هدفًا و16 تمريره حاسمه, وساهم مباشره في بلوغ فريقه الادوار النهائيه من دوري ابطال اوروبا والتتويج باللقب. لهذا فان الارقام التي وقَّع عليها نادرًا ما تُسجل باسم مدافع, وهو ما جعله يصرّح في مقابله مع كانال بلوس: ما حققته هذا الموسم ليس عادياً بالنسبه لمدافع. اعتقد انني استحق الجائزه اكثر من مهاجم. وكما كان متوقعا لم تمر تصريحاته مرور الكرام, فداخل باريس سان جيرمان, اعتبر البعض انها قد تضعه في منافسه غير مباشره مع زميله عثمان ديمبيلي, الذي يحظي بدعم اداره النادي في سباق الكره الذهبيه. ومع ذلك, فان النقاش الذي اثاره حكيمي اضاف قيمه جديده للجائزه, حيث اخرجها من دائره التوقعات المالوفه, وطرح سؤالاً جوهريًا حول جدوي تجاهل المدافعين, وعمّا اذا كانت الكره الذهبيه ستظل حكرًا علي المهاجمين ام ستشهد ثوره جديده تُعيد الاعتبار لادوار اخري في الملعب. القائمه النهائيه للمرشحين الكره الذهبيه 2025 جائزه الكره الذهبيه (30 لاعباً) اللاعب النادي عثمان ديمبيليباريس سان جيرمان لامين يامالبرشلونه كيليان مبابيريال مدريد محمد صلاحليفربول جود بيلينجهامريال مدريد ايرلينج هالاندمانشستر سيتي هاري كينبايرن ميونخ فينيسيوس جونيورريال مدريد رافينيابرشلونه اشرف حكيميباريس سان جيرمان جواو نيفيزباريس سان جيرمان روبرت ليفاندوفسكيبرشلونه خفيتشا كفاراتسخيلياباريس سان جيرمان فلوريان فيرتزليفربول كول بالمرتشيلسي فيكتور غيوكيريسارسنال جائزه ليف ياشين (افضل حارس مرمي) الحارس النادي ياسين بونوالهلال جيانلويجي دوناروماباريس سان جيرمان تيبو كورتواريال مدريد اليسون بيكرليفربول ايميليانو مارتينيزاستون فيلا جائزه كوبا (افضل لاعب شاب) اللاعب النادي لامين يامالبرشلونه باو كوبارسيبرشلونه ديزيري دويهباريس سان جيرمان كنان يلدزيوفنتوس جواو نيفيزباريس سان جيرمان جائزه يوهان كرويف (افضل مدرب) المدرب النادي لويس انريكيباريس سان جيرمان هانسي فليكبرشلونه انطونيو كونتينابولي ارني سلوتليفربول انزو ماريسكاتشيلسي

ابتكر علماء من جامعة تومسك مادة بسماكة 3 ملم، تتميز عن المواد الحالية بقدرتها العالية على امتصاص أكثر من 90٪ من الإشعاع الكهرومغناطيسي في نطاق يتراوح بين 4 و12 غيغاهرتز. يشير المكتب الإعلامي لجامعة تومسك إلى أن الإشعاع الكهرومغناطيسي الصادر عن الأجهزة العاملة بترددات راديوية يمكن أن يؤثر سلبا على كل من المعدات والأشخاص القريبين منه. وتُعد المركبات الماصة للرادار حلا شائعا لتقليل طاقة الإشعاع الكهرومغناطيسي، حيث تساعد على خفض الإشعاع إلى المستويات المحددة وفقا للمعايير الحكومية، دون الحاجة لتعديل تصميم الجهاز. ويمكن تطبيق هذه المواد على جدران الجهاز أو استخدامها كفواصل واقية أثناء التجميع. وقال دميتري فاغنر، الأستاذ المشارك في قسم الإلكترونيات الراديوية بالجامعة:"عادة ما تستخدم مواد امتصاص الرادار القائمة على الفريت (Ferrite) في نطاق تردد ضيق لتقليل الإشعاع الكهرومغناطيسي، مثل 4 إلى 6 غيغاهرتز. كان هدفنا توسيع نطاق التردد، وبالتالي توسيع إمكانية استخدام المادة الممتصة. ولتحقيق ذلك، حددنا تركيب وسمك كل طبقة مركبة للوصول إلى المستوى المطلوب من تقليل الإشعاع." وأضاف فاغنر أن المادة المبتكرة الأكثر فعالية هي مركب متعدد المكونات ثنائي الطبقة، قادر على امتصاص أكثر من 90٪ من الإشعاع الكهرومغناطيسي في نطاق ترددي من 4 إلى 12 غيغاهرتز. وتابع: "لقد نجحنا في صنع مادة بسماكة 3 ملم ذات نطاق امتصاص واسع، وهو أمر لم يسبق تحقيقه من قبل. علاوة على ذلك، نقوم بتصنيع جميع المكونات بأنفسنا، بما في ذلك الهيكسافيريتات ذات التركيبات والهياكل المعقدة، التي لا تُنتج تجاريا حاليا." نشرت نتائج هذه الدراسة في مجلة Materials Chemistry and Physics (Q1). ابتكر علماء من جامعة تومسك مادة بسماكة 3 ملم، تتميز عن المواد الحالية بقدرتها العالية على امتصاص أكثر من 90٪ من الإشعاع الكهرومغناطيسي في نطاق يتراوح بين 4 و12 غيغاهرتز. يشير المكتب الإعلامي لجامعة تومسك إلى أن الإشعاع الكهرومغناطيسي الصادر عن الأجهزة العاملة بترددات راديوية يمكن أن يؤثر سلبا على كل من المعدات والأشخاص القريبين منه. وتُعد المركبات الماصة للرادار حلا شائعا لتقليل طاقة الإشعاع الكهرومغناطيسي، حيث تساعد على خفض الإشعاع إلى المستويات المحددة وفقا للمعايير الحكومية، دون الحاجة لتعديل تصميم الجهاز. ويمكن تطبيق هذه المواد على جدران الجهاز أو استخدامها كفواصل واقية أثناء التجميع. وقال دميتري فاغنر، الأستاذ المشارك في قسم الإلكترونيات الراديوية بالجامعة:"عادة ما تستخدم مواد امتصاص الرادار القائمة على الفريت (Ferrite) في نطاق تردد ضيق لتقليل الإشعاع الكهرومغناطيسي، مثل 4 إلى 6 غيغاهرتز. كان هدفنا توسيع نطاق التردد، وبالتالي توسيع إمكانية استخدام المادة الممتصة. ولتحقيق ذلك، حددنا تركيب وسمك كل طبقة مركبة للوصول إلى المستوى المطلوب من تقليل الإشعاع." وأضاف فاغنر أن المادة المبتكرة الأكثر فعالية هي مركب متعدد المكونات ثنائي الطبقة، قادر على امتصاص أكثر من 90٪ من الإشعاع الكهرومغناطيسي في نطاق ترددي من 4 إلى 12 غيغاهرتز. وتابع: "لقد نجحنا في صنع مادة بسماكة 3 ملم ذات نطاق امتصاص واسع، وهو أمر لم يسبق تحقيقه من قبل. علاوة على ذلك، نقوم بتصنيع جميع المكونات بأنفسنا، بما في ذلك الهيكسافيريتات ذات التركيبات والهياكل المعقدة، التي لا تُنتج تجاريا حاليا." نشرت نتائج هذه الدراسة في مجلة Materials Chemistry and Physics (Q1)

في زمن تُسارع فيه دول العالم لتسخير الذكاء الاصطناعي في كل شؤون الحياة، من خطوط الإنتاج في المصانع إلى منصات التداول في الأسواق، يبقى الطب الميدان الأكثر حساسية وامتحاناً حقيقياً لحدود هذه التقنية. وهنا لا تُقاس النتائج بالأرباح أو الخسائر؛ بل بحياة إنسان قد تُنقَذ أو تُفقَد بخطأ واحد في التنبؤ. ومن بين التحديات الكبرى التي تواجه هذه الثورة الطبية الرقمية، تبرز إشكاليتان جوهريتان: «الإفراط في التعلُّم» حين تُبالغ الخوارزمية في الثقة بنفسها فتتيه في التفاصيل، و«التقصير في التعلُّم» حين تعجز عن إدراك الأنماط فتقدِّم أداءً ناقصاً. وما بين ثقة مفرطة قد تُضلِّل الطبيب، وضعف في الأداء قد يحجب الحقيقة، يكمن الخطر الذي لا بد من وعيه. إن إدراك هذه المزالق ليس ترفاً نظرياً ولا جدلاً أكاديمياً مغلقاً؛ بل ضرورة سريرية يومية. فالمريض الذي يجلس على كرسي الطبيب لا يعنيه مصطلح «الإفراط» أو «التقصير»، ولكنه ينتظر تشخيصاً صحيحاً وعلاجاً يُعيد له عافيته. وهنا يُصبح فهم هذه التحديات شرطاً أساسياً لجعل الذكاء الاصطناعي أداة داعمة، لا عبئاً إضافياً. مرجع عالمي في الذكاء الاصطناعي الطبي تأتي هذه القضية في قلب النقاشات التي احتواها كتاب «التعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية» (Machine Learning and AI in Healthcare)، الصادر عن دار «Springer» عام 2023، بتحرير الباحثين: كونستانتين أليفريس (Constantin Aliferis) وغيورغي سيمون (Gyorgy Simon). ويُعدُّ هذا الكتاب واحداً من المراجع الأكاديمية والتطبيقية البارزة في مجاله؛ إذ جمع تحت غلافه خبرات نخبة من العلماء العالميين الذين كرَّسوا بحوثهم لفهم التحديات والفرص التي يطرحها الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي. تكمن قيمة هذا المرجع في أنه لا يكتفي بعرض النجاحات أو النماذج الواعدة؛ بل يذهب أبعد من ذلك ليكشف المزالق والأخطاء المحتملة، من الإفراط في التعلُّم إلى الثقة المفرطة بالنماذج. وهنا يقدِّم الكتاب رؤية متوازنة تجمع بين الأمل الكبير الذي يحمله الذكاء الاصطناعي للطب، وبين الحذر الواجب عند التعامل مع خوارزميات قد تتحوّل –إن أسيء استخدامها– من أداة إنقاذ إلى مصدر خطر. من الحفظ الأعمى إلى الفهم الحقيقي يشبِّه العلماء ظاهرة «الإفراط في التعلُّم» (Overfitting) بالطالب الذي يحفظ الأسئلة المتوقعة للامتحان عن ظهر قلب، فينجح ببراعة إذا طُرحت كما هي، ولكنه يتعثر عند مواجهة سؤال جديد. والأمر نفسه يحدث مع بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ فهي تتقن التعامل مع بيانات محدودة بدقة مذهلة، ولكنها تنهار عندما تُختبر في ظروف مختلفة عن تلك التي تدربت عليها. ولعل المثال الأشهر قصة نظام طوَّرته جامعة أميركية لاكتشاف سرطان الرئة من صور الأشعة. ففي التجارب الأولى، سجَّل نتائج مبهرة بدقة قاربت 97 في المائة. ولكن المفاجأة جاءت عند تطبيقه على صور من مستشفى آخر؛ إذ تراجعت الدقة إلى أقل من 60 في المائة. والسبب لم يكن في ضعف الخوارزمية بقدر ما كان في «ذكائها المفرط»؛ فقد تعلَّمت على نحو غير مقصود التعرُّف إلى شعارات الأجهزة الطبية التي ظهرت في الصور، لا ملامح المرض ذاته. وهكذا، التبس على النظام الفرق بين العلامة التجارية والورم السرطاني! هذا المثال يوضح أن النجاح في بيئة ضيقة لا يعني بالضرورة الكفاءة في الواقع الأوسع، وأن الفهم الحقيقي لا يتحقق إلا عندما تتجاوز الخوارزميات حدود «الحفظ الأعمى» إلى استيعاب الأنماط الجوهرية للمرض. الوجه الآخر: السذاجة القاتلة في الجهة المقابلة من الإفراط، تقف مشكلة «التقصير في التعلُّم» (Underfitting)؛ حيث تكون النماذج أبسط من أن تلتقط الأنماط الجوهرية في البيانات. النتيجة أشبه بتخمين أعمى: أداء ضعيف لا يختلف كثيراً عن الحظ. تخيَّل طبيباً افتراضياً يُعرَض عليه تخطيط قلب لمريض يعاني ذبحة صدرية (Acute Myocardial Infarction)؛ أي انسداد مفاجئ في أحد شرايين القلب يؤدي إلى توقف تدفق الدم إلى جزء من عضلة القلب، وهو ما يُعرف بالنوبة القلبية. ومع ذلك، لا يرى هذا «الطبيب» الفارق بين التخطيط للمريض والتخطيط الطبيعي... ببساطة لأن نظامه لم يتعلَّم بما يكفي. هذا ليس سيناريو افتراضياً فحسب؛ بل واقع تكرر في بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي التي طُوِّرت للكشف عن أمراض القلب عبر إشارات التخطيط الكهربائي. وحين جرى اختبارها في بيئة مختلفة عن بيانات التدريب، لم تتجاوز دقتها 50 في المائة؛ أي أنها عملياً لم تكن أفضل من رمي قطعة نقدية في الهواء. والمشهد ذاته يتكرر في طب الأسنان؛ فقد أظهرت بعض الخوارزميات ضعفاً في التمييز بين التسوُّس المبكر وبين بقع التصبغات والتلونات الطبيعية على سطح السن. والنتيجة أن بعض المرضى تلقُّوا إنذارات خاطئة، أو أُهملوا في مراحل حرجة كان يمكن فيها التدخل المبكر. هذه الإخفاقات تذكِّرنا بأن الذكاء الاصطناعي، مهما بدا لامعاً، يمكن أن يتحوَّل إلى أداة عديمة الجدوى إن لم يُبْنَ على بيانات كافية ومتنوعة، تُعلِّمه كيف يفرِّق بين الخطأ والحقيقة. حين تتحول الثقة إلى وهم لا تكمن المشكلة في الإفراط أو التقصير في التعلُّم فحسب؛ بل في ظاهرة أخطر تُعرف بـ«الثقة المفرطة»، (Overconfidence) وهي أن يقدِّم النموذج تنبؤاته بلهجة قاطعة، توحي باليقين، بينما تكون الحقيقة أبعد ما تكون عن الصحة. هنا يصبح الخطر مضاعفاً: ليس فقط نتيجة خاطئة؛ بل نتيجة مغلَّفة بطمأنينة زائفة قد تُضلِّل الأطباء، وتؤثر مباشرة في حياة المرضى. في عام 2020، نشرت مجلة «Nature Medicine» دراسة بارزة كشفت إخفاق نموذج طوَّرته إحدى الشركات التقنية الكبرى، وكان يُسوَّق له كأداة رائدة لتشخيص سرطان الثدي. في التجارب الأولية، أظهر النموذج أداءً واعداً، ولكن عند اختباره في بيئات مختلفة عن بيانات تدريبه، تراجعت دقته بشكل صادم. الأخطر أنه واصل إصدار تنبؤات ممهورة بدرجة ثقة عالية، الأمر الذي جعل الأطباء يظنون أن النتيجة حاسمة، بينما كانت في الواقع مضللة. ولم يكن هذا المثال وحيداً. ففي مجال علم الأمراض الباثولوجي، طُوِّرت أنظمة ذكاء اصطناعي لتحليل شرائح الأنسجة المجهرية، بهدف التعرُّف على الأورام. ورغم دقتها العالية في بيئة التدريب، فإنها أظهرت ثقة مفرطة عند مواجهة عينات جديدة ذات اختلافات طفيفة في الصبغات أو جودة الشرائح. في بعض الحالات، أعطت هذه الأنظمة تشخيصاً جازماً بوجود ورم خبيث، بينما كانت العينة سليمة تماماً. هذا التضليل كاد أن يقود إلى قرارات علاجية جراحية غير ضرورية، لولا تدخُّل الخبرة البشرية التي أعادت التقييم. هذه النماذج تكشف عن حقيقة صادمة: الخوارزمية قد تخطئ، ولكن الكارثة تبدأ حين تُخفي خطأها تحت قناع الثقة المطلقة. وإليكم بعض الدروس حول أخطاء الذكاء الاصطناعي: 1. سرطان الجلد: أظهرت أنظمة الذكاء الاصطناعي للكشف عن الميلانوما نتائج مبهرة في مختبرات البحث، ولكنها أخفقت عند اختبارها على مرضى من أعراق مختلفة؛ لأن معظم بيانات التدريب جاءت من ذوي البشرة البيضاء. النتيجة: أداء ضعيف عند مواجهة البشرة السمراء أو الداكنة، وهو ما كشف تحيزاً خطيراً في بناء البيانات. 2. «كورونا»: خلال جائحة «كوفيد-19»، تسابقت مراكز البحوث لتطوير نماذج للتشخيص السريع من صور الأشعة الصدرية. ولكن مراجعة شاملة نُشرت عام 2021 في مجلة «BMJ» أكدت أن غالبية هذه النماذج لم تكن صالحة للتطبيق السريري، إما بسبب ضعف التعميم وإما بسبب تحيزات في بيانات التدريب، ما جعلها غير موثوقة في إنقاذ الأرواح في لحظة الأزمة. 3. قسم الطوارئ: في الولايات المتحدة، اعتمد أحد المستشفيات على نظام آلي لفرز المرضى (Triage) وتحديد أولوياتهم في قسم الطوارئ. ولكن التجربة انتهت بكارثة أخلاقية: النظام كان يقلل من خطورة بعض حالات النساء والأقليات مقارنة بالرجال البيض! والسبب هو تحيُّز خفي في البيانات التاريخية التي بُني عليها، عكس تمييزاً متوارثاً في النظام الصحي نفسه. هذه الأمثلة الثلاثة تكشف بوضوح أن الذكاء الاصطناعي ليس «معصوماً». خطورته لا تكمن فقط في وقوعه في الخطأ؛ بل في إقناعنا -بدرجة ثقة عالية- بأنه على صواب. وهنا تكمن الحاجة إلى عين بشرية ناقدة تضع حدوداً لثقة الخوارزميات، قبل أن تتحول هذه الثقة إلى وهم يهدد حياة الإنسان. الطريق إلى أفضل الممارسات يبقى السؤال: كيف يمكننا أن نتفادى هذه المزالق، ونحوِّل الذكاء الاصطناعي إلى شريك موثوق فعلاً في الطب؟ الحل ليس في هدم التقنية أو الخوف منها؛ بل في تبنِّي الممارسات الفضلى التي تجعل الخوارزميات أكثر عدلاً وموثوقية: - تنويع مصادر البيانات: بحيث تشمل مرضى من أعراق وخلفيات بيئية مختلفة، فلا تبقى النماذج حبيسة فئة واحدة. - التقييم الصارم: عبر أساليب مثل التحقق المتقاطع أو المتبادل (Cross- Validation)، للتأكد من أن النموذج لا ينجح فقط في بيئة ضيقة؛ بل يثبت نفسه أمام بيانات جديدة. - الشفافية: وذلك بنشر النتائج كاملة، مع توضيح نقاط القوة والقصور، بدل الاكتفاء بالأرقام اللامعة. - عادة الاختبار المستقل: على يد فرق بحثية مختلفة، وقبل أي تطبيق سريري واسع، لتجنُّب تكرار أخطاء الماضي. بهذه الخطوات، يتحوَّل الذكاء الاصطناعي من مصدر قلق إلى أداة أكثر أماناً، تفتح الطريق أمام ثقة مدروسة وليست عمياء. لماذا تهمنا هذه الدروس في العالم العربي؟ الأمر بالسبة لنا لا يقتصر على متابعة سباق عالمي؛ بل يرتبط مباشرة بصحة مجتمعاتنا ومستقبل أنظمتنا الطبية. فنحن نسعى اليوم لبناء مستشفيات ذكية في الرياض ودبي والقاهرة ونيوم، تحمل وعوداً بتغيير جذري في الرعاية الصحية. ولكن هذه الوعود قد تتحول إلى سراب إذا استوردنا أنظمة لامعة في المؤتمرات، ثم اكتشفنا أنها عاجزة في أقسام الطوارئ عند مواجهة مرضانا ببيئتهم وخصائصهم المختلفة. لقد أثبتت التجارب أن النظام الذي يحقق نتائج مذهلة في بوسطن أو لندن قد يفشل في جدة أو الرباط، إذا لم تُؤخذ بعين الاعتبار الخصوصيات الجينية والبيئية والغذائية لشعوبنا. فأنماط الأمراض، والبصمات الجينية، وحتى العادات الغذائية في منطقتنا تختلف جذرياً عن الغرب، ما يجعل نقل الخوارزميات كما هي مخاطرة لا يمكن تجاهلها. وهنا يكمن دور الباحثين والأطباء العرب: ليس فقط في تطوير نماذج محلية تستند إلى بياناتنا؛ بل أيضاً في تدقيق النماذج المستوردة، والتأكد من صلاحيتها عبر تجارب مستقلة داخل بيئتنا السريرية. إن الاستثمار في قواعد بيانات عربية موسّعة -تشمل أطفالنا وشبابنا وكبار السن- لن يكون رفاهية؛ بل سيكون شرطاً أساسياً لضمان أن تكون «المستشفيات الذكية» ذكية فعلاً، معنا ولأجلنا. بكلمة أخرى: نجاح الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية العربية لن يُقاس بعدد الأجهزة المستوردة؛ بل بقدرتنا على تحويله إلى أداة تُعالج مريضاً في مكة كما تعالج مريضاً في مانشستر، دون تحيُّز أو قصور. وهنا تتجسد الأهمية الحقيقية لهذه الدروس: أن نكون صانعين للتقنية؛ لا مجرد مستخدمين لها. إن الذكاء الاصطناعي في الطب أداة عظيمة تحمل وعوداً واسعة، ولكنها ليست بديلاً عن العقل النقدي ولا عن الطبيب البشري. فالإفراط في الثقة قد يكون خطراً بقدر ضعف الأداء، وبين هذين الحدَّين يكمن الطريق الآمن: علم رصين، وبيانات كافية، وتصميم صارم يجعل الخوارزميات جديرة بثقة المريض العربي تماماً، كما هي جديرة بثقة المريض الغربي. إنَّ السؤال الحقيقي ليس: هل الذكاء الاصطناعي قادر على إنقاذ الأرواح؟ بل: هل نحن قادرون على استخدامه بوعي وحذر، لنضمن أن يبقى في خدمة الإنسان لا على حسابه؟ ولعل ما قاله ويليام شكسبير يصلح أن يكون مرآة لمرحلتنا: «الثقة المفرطة تُقرِّبنا من الخطر، كما يقرِّبنا الخوف المفرط منه». وبين هذين النقيضين، علينا أن نصوغ معادلة متوازنة تجعل الذكاء الاصطناعي سنداً للطب؛ لا عبئاً عليه

أثار كلام «غوغل» أخيراً عن تزايد إيرادات الشركة، وتحقيقها مليارات الدولارات خلال العام الحالي، من خلال منتجات الذكاء الاصطناعي وخدماته، مخاوف حول استخدام المحتوى. وفي حين يعاني ناشرون من انخفاض الزيارات المباشرة لمواقعهم نتيجة لروبوتات الذكاء الاصطناعي التي تقدّم ملّخصات الأخبار من دون حاجة المُستخدم للنقر المباشر، رأى خبراء التقتهم «الشرق الأوسط» في تزايد تلك الإيرادات توزيعاً مجحفاً للمستحقات المالية، لا سيما وأن روبوتات الذكاء الاصطناعي غُذتها أساساً أرشيفات المنصات الإخبارية. توماس كوريان، الرئيس التنفيذي لشركة «غوغل كلاود»، قال إن الطلب على خدمات الشركة المعزّزة بالذكاء الاصطناعي يتزايد بمعدلات أسرع من الإيرادات نفسها. وذكر خلال مشاركته في مؤتمر «غولدمان ساكس كوميوناكوبيا آند تكنولوجي» في سان فرانسيسكو، الأسبوع الماضي، أن «هناك نماذج متعددة من الإيرادات تشمل الاستهلاك والاشتراكات وخطط البيع الإضافي». ثم أردف أن «حجم الطلبات المؤجلة لدينا الآن بلغ 106 مليارات دولار، وهو ينمو أسرع من الإيرادات، وأكثر من 50 في المائة من هذا الحجم سيتحول إلى إيرادات خلال العامين المقبلين». من جهة ثانية، تحدثت تقارير عن أن شركة «ألفابت» - الشركة الأم لـ«غوغل» - حققت خلال الربع الثاني من العام الحالي إيرادات بلغت 13.62 مليار دولار بزيادة 32 في المائة عن العام السابق. وأرجع التقارير ذلك إلى «خدمات الذكاء الاصطناعي». هاني سيمو، خبير المشروعات الرقمية في دولة الإمارات العربية المتحدة، أوضح أن إيرادات «غوغل» الضخمة من الذكاء الاصطناعي تأتي عبر حزمة متنوعة من الخدمات والمنتجات التي تقدمها لشرائح مختلفة «بعضها موجه للأفراد بشكل مباشر، وأكبر مثال لها «جيميني»، وبعضها موجّه إلى الشركات مثل خدمات «غوغل» السحابية». وتابع: «بالنسبة للناشرين، التوجّه المتزايد لاعتماد المستخدمين على سؤال الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر، أو الاعتماد على خدمة ملخصات (غوغل) للأخبار المجهزة بالذكاء الاصطناعي عوضاً عن زيارة المواقع، ألقت بضغط متزايد على نموذج أعمال الصحف حول العالم». وأوضح سيمو: «تُظهر الدراسات انخفاضاً في عدد الزيارات يصل إلى نحو 80 في المائة في بعض الأحيان عندما تُغني ملخّصات الذكاء الاصطناعي عن الحاجة إلى زيارة المحتوى الأصلي... وقد تؤثر هذه التراجعات المتتالية على قوة العلامة التجارية للناشرين نفسها، ما لم تجرِ الاستجابة لهذا التحول بالشكل والوقت المناسب». سيمو رأى، من ناحية ثانية، أن سبب الفجوة بين إرادات «غوغل» المتصاعدة وانخفاض إيرادات الناشرين، يعود إلى «بطء تطوير نظم وآليات تضبط عملية استخدام الذكاء الاصطناعي للمحتوى سواء للتدريب أو التلخيص». وشرح أن «وجود آليات واضحة لتعويض الناشرين عن استخدام محتواها في تدريب الذكاء الاصطناعي، لا يزال في مراحل التشكيل والتطوير»، ونتيجة لذلك، غالباً ما يعتمد التعويض على اتفاقيات ثنائية بين الناشرين وشركات الذكاء الاصطناعي وليس اتفاقيات عالمية. وأضاف: «بتنا نلاحظ أن الشركات الكبرى، ومنها (غوغل) تحكم علاقتها مع الناشرين ضمن نصوص اتفاقيات الاستخدام المرتبطة في مختلف خدماتها، ونصوص هذه الاتفاقيات يدخل عليه تعديلات وتطويرات لتشمل جوانب الذكاء الاصطناعي... وبشكل متزايد، يحتاج المختصون في المؤسسات الصحافية الاطلاع على نصوص هذه الاتفاقيات وتغيراتها فيما يخص استخدام المحتوى في الذكاء الاصطناعي». وعلى صعيد التحديات، أشار سيمو إلى أن الناشرين يواجهون في معركتهم مع التكنولوجيا عدة تحديات، وقال: «إن الموازنة الدقيقة بين الابتكار وحقوق الناشرين تشكل أحد ابرز التحديات لجميع الأطراف، يضاف إليها صعوبة تحديد ما إذا كان محتوى الناشرين قد استُخدم في مجموعات بيانات أو في أي نطاقات قضائية أو جغرافية يقع هذا الاستخدام». وهنا تجدر الإشارة إلى أنه في شهادة أمام القضاء، مايو (أيار) الماضي، قال أحد نواب رئيس «غوغل» إن «فريق البحث يستطيع استخدام المحتوى المأخوذ من مواقع ناشرين حتى لو اختار هؤلاء منع استخدام محتواهم لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي مثل جيميني». حول هذه النقطة، علّق فادي رمزي، مستشار الإعلام الرقمي والمحاضر في الجامعة الأميركية بالقاهرة، قائلاً إن «اعتماد (غوغل) على محتوى الناشرين مُعترَف به، وبالتالي، هناك أزمة تخص الاستخدام العادل... ويجب التفرقة بين الاستخدام العادل والاستخدام التجاري للمحتوى. صحيح أن تداول المعلومات حق للجميع لأغراض بحثية، لكن تحول المسار إلى حقوق مالية عبر استغلال المعلومات لتحقيق أرباح من خلال اشتراكات أو ات أمر يحتاج إلى تنظيم من خلال آليات واضحة، وهو ما لم يتحقق حتى الآن». رمزي حدّد ثلاثة تحديات تشكل ضغطاً على الناشرين: «الأول يتمثل في أن الناشرين أمام هيمنة حقيقية تمارسها شركات التكنولوجيا، رغم جهود الاتحاد الأوروبي للحد من تبعات الصراع الراهن. والثاني يتصل بإثبات الضرر الذي يقع على الناشرين بسبب استغلال المحتوى دون إذن أو تنظيم. أما التحدي الثالث فهو بطء وتيرة التقاضي، التي قد تستغرق سنوات بينما تتطور التكنولوجيا، وتستحوذ على المزيد من المعلومات كل يوم، بل وتحقق أرباحاً كبيرة»

نجح فريق بحثي من الصين في تطوير جيل جديد من الروبوتات الطائرة المستوحاة من الطيور، أطلقوا عليه اسم «فالكون 2»، يتميز بقدرته على الإقلاع الذاتي والتحليق بسرعات منخفضة. وأوضح الباحثون من كلية الطيران بجامعة نورث وسترن بوليتكنيكال الصينية في النتائج المنشورة يوم الجمعة بدورية «Science Advances»، أن الروبوت الجديد يمثل قفزة نوعية في عالم الروبوتات الطائرة ويفتح آفاقاً واسعة لاستخدامه في تطبيقات عملية مثل مهام الإنقاذ والمراقبة البيئية بدقة عالية. واعتمدت غالبية الروبوتات الطائرة المستوحاة من الكائنات الحية في السابق على حركة أجنحة أحادية النطاق الحر (DOF) تشبه أسلوب الطنين المتناظر لدى الحشرات أو الطيور الطنانة، في حين أن الطيور الكبيرة والخفافيش تستخدم 3 نطاقات للحركة هي: الرفرفة، والمسح، والطي. ولتطبيق هذه الحركات المعقدة، طوّر الباحثون آليات جديدة تتيح دمج الحركات الثلاث معاً في ضربة جناح واحدة. وكان الفريق ذاته قد ابتكر في عام 2021 النسخة الأولى من الروبوت «فالكون»، بآلية مستوحاة من حركة أجنحة الخفافيش، لكنه لم يكن قادراً على الإقلاع من تلقاء نفسه أو الطيران بسرعات منخفضة. أما النسخة الجديدة «فالكون 2»، التي يبلغ وزنها 800 غرام فقط، فقد زُوّدت بنظام أجنحة متطور يجمع بين الرفرفة والمسح والطي في ضربة واحدة، وهو ما أتاح لها تقليد الطيور الكبيرة مثل الصقور في أسلوب الطيران والإقلاع. ووفق النتائج، مكّنت هذه التقنية الروبوت من الإقلاع دون أي مساعدة خارجية، إضافة إلى الطيران بثبات عند سرعات منخفضة، وهو أمر أساسي للمهام الدقيقة مثل المراقبة الجوية أو عمليات البحث والإنقاذ في المناطق الوعرة. واختبر الباحثون الروبوت الجديد من خلال نفق هوائي ومحاكاة رقمية وتجارب ميدانية. وأظهرت النتائج أن زيادة زاوية المسح الجانبي للأجنحة تعزز قوة الرفع والتحكم في الميلان، ما يتيح للروبوت الإقلاع بثبات والسيطرة على اتجاهه أثناء الطيران. وأكدت التجارب العملية أن نظام الأجنحة الجديد يمكّن الروبوت من الإقلاع باستخدام ضربات الجناح الأمامية السفلية، والعودة بضربات مطوية، وهي التقنية ذاتها التي تستخدمها الطيور عند الإقلاع. وبحسب الفريق، فإن التصميم الجديد يقترب أكثر من تقليد الميكانيكا الحيوية للفقاريات الطائرة مثل الصقور والخفافيش، وإن هذه النتائج تساهم في فهم أفضل لآليات الطيران عند الطيور، ما يفتح المجال أمام تطوير استراتيجيات جديدة في تصميم أنظمة الطيران الصناعي. وخلص الباحثون إلى أن هذا الابتكار لا يقتصر على الجانب التقني فحسب، بل يفتح الباب أمام تطبيقات عملية واسعة النطاق، بدءاً من مراقبة الحياة البرية ورصد البيئة، وصولاً إلى عمليات الاستطلاع والبحث والإنقاذ في المناطق التي يصعب الوصول إليها، أو حتى مهام عسكرية، نظراً لقدرة الروبوت على الإقلاع الذاتي والطيران بسرعات منخفضة تسمح بدقة أكبر في المناورة

طرح موقع جورناليزم مجموعه من المهام التي يمكن للصحفيين انجازها عبر ادوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل نماذج جي بي تي اس (GPTs), مع التاكيد انها لا يمكن ان تحل محل العمل الصحفي الاصيل.

اطلقت ابل هاتفها الجديد ايفون 17 برو بتصميم يعتمد بشكل اكبر علي هيكل الالمنيوم, ما يمنحه صلابه اعلي مقارنه بالتصاميم السابقه التي اعتمدت علي الزجاج. لكن اختبار المتانه الشهير كشف امرا لم تتوقعه ابل.

24 ساعه-وكالات طور علماء من جامعه هواتشونغ للعلوم والتكنولوجيا وجامعه هونغ كونغ الصينيتين, روبوتا مغناطيسيا صغيرا بعرض 1.3 ملم يعمل بالموجات فوق الصوتيه ويمكنه الكشف عن العوامل البيئيه وتنظيمها لاسلكيا, مثل القوه والاهتزاز واللزوجه ودرجه الحراره. ونجح العلماء الصينيون في الجمع بين وظيفتي الاستشعار والتوجيه في اله واحده بحجم حبه واحده, مما يتيح امكانيه تحديد

تواجه اجهزه ايفون 17 موجه شديده من الانتقادات عبر منصات التواصل الاجتماعي نتيجه تعرض الهواتف للضرر بشكل سريع للغايه وظهور خدوش عليها اثناء عرضها في المتاجر.