Connect with us

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي واكتشاف الأدوية وعود كبيرة وإنجازات محدودة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

الذكاء الاصطناعي واكتشاف الأدوية وعود كبيرة وإنجازات محدودة

في منتصف العقد الماضي، انطلقت عشرات الشركات الناشئة متسلحة بالذكاء الاصطناعي، واعدةً بإحداث ثورة في مجال اكتشاف الأدوية عبر تسريع عملية التطوير وخفض تكاليفها التي قد تصل إلى ملياري دولار للدواء الواحد. هذه الوعود جذبت أنظار شركات الأدوية العملاقة مثل بريستول مايرز سكويب وسانوفي، التي أبرمت صفقات بمليارات الدولارات على أمل الوصول إلى عقاقير أكثر فاعلية وسرعة. لكن بعد مرور أكثر من عشر سنوات، يتساءل الخبراء: أين هي الأدوية التي وُعدنا بها؟ فحتى اليوم، لم يحصل أي عقار مكتشف بالكامل عبر الذكاء الاصطناعي على موافقة الجهات التنظيمية، فيما فشلت العديد من التجارب الأولى، بحسب تقرير فايننشال تايمز.

الذكاء الاصطناعي واكتشاف الأدوية وعود كبيرة وإنجازات محدودة

الذكاء الاصطناعي واكتشاف الأدوية وعود كبيرة وإنجازات محدودة

الذكاء الاصطناعي واكتشاف الأدوية وعود كبيرة وإنجازات محدودة

قطاع الأدوية معروف ببطئه وتكلفته الباهظة، ما جعله بيئة مثالية لرهانات المستثمرين. ووفقًا للبيانات، ارتفع تمويل شركات اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي من 30 مليون دولار عام 2013 إلى 1.8 مليار دولار عام 2021.

ومع إطلاق ChatGPT في أواخر 2022، تجددت الثقة، لتظهر شركات جديدة بتقنيات أكثر تطورًا وأساليب مبتكرة لجمع وتحليل البيانات البيولوجية. فالأدوات الأولى لم تكن قوية بما يكفي، لكن الأجيال القادمة قد تحمل فرصًا أكبر.

رغم ذلك، يبقى التحدي قائمًا: ما زال فهمنا لتفاعلات الخلايا محدودًا، كما أن كثيرًا من العمليات الحيوية يصعب قياسها، وهو ما يحرم النماذج من البيانات اللازمة لتحقيق إنجازات ملموسة.

إخفاقات متكررة وتحديات علمية

على مدار عقود، علق القطاع آماله على تقنيات كبرى مثل علم الأحياء البنيوي (الستينيات)، الكيمياء الحسابية (الثمانينيات)، ومشروع الجينوم البشري مطلع الألفية، لكن النتائج جاءت أبطأ من التوقعات.

فعملية اكتشاف الأدوية تبدأ عادة بتحديد هدف بيولوجي (مثل طفرة جينية أو مستقبل هرموني)، ثم البحث عن جزيء قادر على التفاعل معه لعلاج المرض. المشكلة أن نحو 90% من الأدوية المرشحة تفشل في التجارب السريرية رغم نجاحها “نظريًا”.

هنا يبرز دور الذكاء الاصطناعي في تسريع البحث ضمن قواعد بيانات ضخمة من الجزيئات. ومع ذلك، يحذر الخبراء من المبالغة. يقول بيتر كوفيني، أستاذ الكيمياء في UCL:

“من الخطأ الاعتقاد بأن أي تقنية حاسوبية قادرة فجأة على حل كل المشكلات. فالتنبؤ بالسمّية مثلًا من أصعب التحديات”.

بيانات أكبر.. فرص جديدة

أحد التحولات الكبرى جاء مع إطلاق نموذج AlphaFold2 من جوجل ديب مايند عام 2023، والذي تمكن من التنبؤ بأشكال البروتينات بدقة غير مسبوقة. هذا الإنجاز قد يفتح الباب أمام دورة جديدة من المحاولات الواعدة.

وتسعى شركات مثل Insitro وRecursion وLila Sciences إلى بناء “مصانع بيانات” بيولوجية ضخمة عبر الأتمتة وتقنيات الرؤية الحاسوبية.

ويؤكد ماكس جادربرغ، رئيس الذكاء الاصطناعي في Isomorphic Labs التابعة لجوجل:

“نحتاج إلى نصف دستة من التطورات بحجم AlphaFold لنحقق قفزة حقيقية في اكتشاف الأدوية”.

المستقبل بيد الشركات الكبرى

بينما تكافح الشركات الناشئة لإثبات جدواها، يرى محللون أن العملاق التقني مثل جوجل وألفابت، بفضل مواردها الهائلة وقدرتها على الانتظار طويلًا، قد تكون الأقدر على قيادة التحول المقبل.

ويقول سانجيف باتيل، الرئيس التنفيذي لشركة Relay Therapeutics:

“قد يستغرق الأمر سنوات دون نتائج، لكن الشركات الكبرى فقط قادرة على تحمّل الانتظار حتى يتحقق الإنجاز”.

أجهزة محمولة

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

نموذج MiniMax M3.1 Flash. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

أعلنت شركة ميني ماكس الصينية إطلاق تحديث جديد من نموذج MiniMax M3.1 Flash، مع تحسينات تستهدف البرمجة ووكلاء الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني. وقالت الشركة إن الإصدار الجديد يرفع سرعة الاستنتاج عبر الإنترنت إلى نحو ثلاثة أضعاف، مع خفض تكاليف الاستخدام بنسبة 70%.

نموذج MiniMax M3.1 Flash يعزز السرعة والكفاءة

تقول ميني ماكس إن النموذج المحدث يقدم تحسينات كبيرة في تنفيذ المهام المعقدة، خاصةً المهام التي تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ خطوات متعددة، إلى جانب كتابة الأكواد وتحليل التهديدات الأمنية.

وتتجاوز سرعة توليد المخرجات 200 رمز في الثانية في بعض الاستخدامات اليومية، بينما تتخطى السرعة الوسيطة 170 رمزًا في الثانية، وفقًا للشركة. وقد تساعد هذه السرعة على تقليل وقت الانتظار عند استخدام النموذج في البرمجة والتطبيقات التفاعلية.

أسعار استخدام النموذج الجديد

حددت الشركة تكلفة الاستخدام عند 0.15 دولار لكل مليون رمز مُدخل، و0.60 دولار لكل مليون رمز مُخرج، مع أسعار أقل للرموز المخزنة مؤقتًا.

وتستهدف هذه الأسعار خفض تكلفة تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، خصوصًا الخدمات التي تعالج كميات كبيرة من النصوص أو تعتمد على استدعاء النماذج بصورة متكررة.

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

طرق الوصول إلى MiniMax M3.1 Flash

أصبح نموذج MiniMax M3.1 Flash متاحًا عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالشركة، إلى جانب خطة الاشتراك M Plan وأداة MiniMax Code المخصصة لمهام البرمجة.

كما تخطط ميني ماكس لإتاحة أوزان النموذج لاحقًا، وهو ما قد يمنح المطورين خيارات إضافية لتجربته ودمجه في تطبيقاتهم، وفقًا لما أعلنته الشركة.

منافسة متزايدة في سوق الذكاء الاصطناعي

يعكس التحديث تركيز شركات الذكاء الاصطناعي الصينية على الجمع بين سرعة الاستجابة وخفض تكاليف التشغيل، في سوق تتنافس فيه النماذج على تقديم أداء مرتفع بتكلفة مناسبة للمطورين والشركات.

ومع ذلك، تظل تقييمات الأداء الفعلي بحاجة إلى اختبارات مستقلة تقارن النموذج ببدائل أخرى في البرمجة والاستدلال والمهام متعددة الخطوات.

Continue Reading

الذكاء الاصطناعي

جوجل تطلق Deep Review لمراجعة المستندات التقنية مجانًا

أطلقت جوجل Deep Review لمراجعة المستندات التقنية، مع مراجعتين مجانًا أسبوعيًا ودعم PDF والنصوص. تعرّف إلى آلية العمل وحدودها وسياسة الاحتفاظ بالملفات.

Avatar of عمر الشال

Published

on

رسم توضيحي لمراجعة المستندات والأدلة بالذكاء الاصطناعي
صورة توضيحية مولّدة بالذكاء الاصطناعي، وليست لقطة من واجهة Deep Review.

أطلقت جوجل أداة Deep Review لمراجعة المستندات المعقدة بالذكاء الاصطناعي، مع إتاحتها عالميًا بمراجعتين مجانًا لكل مستخدم أسبوعيًا، بحسب إعلان Google Research المنشور في 14 أكتوبر 2026.

تستهدف الأداة فحص اتساق الحجج والأدلة والادعاءات التقنية، وتقديم ملاحظات تساعد على تحسين المستند قبل مشاركته أو نشره. وتشمل استخداماتها الأوراق البحثية ووثائق التصميم والعروض التقديمية.

ما الملفات التي تدعمها Deep Review؟

تدعم الخدمة عند الإطلاق ملفات PDF والنصوص العادية، بينما تصف جوجل مراجعة عدة ملفات معًا بأنها ميزة قادمة. ويمكن لأصحاب الاستخدام المكثف ربط مفتاح Gemini API لرفع حدود الاستخدام والاستفادة من التكامل البرمجي؛ أما الحصة المجانية المعلنة فتقتصر على مراجعتين أسبوعيًا.

كيف تراجع المستندات؟

تطورت Deep Review من أداة Paper Assistant Tool، المعروفة اختصارًا باسم PAT. وتشرح الورقة البحثية للفريق نهجًا يقسم المستند إلى أجزاء منطقية، ثم يخصص جهدًا حسابيًا أكبر للأقسام الأصعب، مثل البراهين والمعادلات.

يتولى وكلاء متخصصون مراجعة الأجزاء مع الاطلاع على سياق المستند كاملًا، قبل دمج النتائج في تقرير موحد وإجراء فحوص إضافية باستخدام البحث. ويساعد هذا التنظيم على توزيع الانتباه على المستند الطويل بدلًا من الاكتفاء باستدعاء واحد للنموذج.

وفي تجارب PAT مع مؤتمري STOC وICML، تلقى المؤلفون الملاحظات قبل تسليم أوراقهم، بصورة منفصلة عن التحكيم الرسمي. لذلك لا تعني مراجعة الأداة اعتماد البحث أو ضمان قبوله للنشر.

الخصوصية وحدود الاعتماد على النتائج

تقول جوجل إن المستندات المرفوعة لا تُستخدم لتدريب نماذجها أو ضبطها أو تحسينها، لكنها تُحفظ لمدة عام لعرضها للمستخدم داخل واجهة Deep Review.

وتقر الورقة البحثية بأن أدوات المراجعة قد تخطئ في فهم الاستدلال، فتصف حجة صحيحة بأنها خاطئة. وتبقى مسؤولية التحقق من الملاحظات والقرارات النهائية على الباحث أو المراجع البشري.

عمليًا، يُفضّل التعامل مع التقرير بوصفه قائمة نقاط للفحص: راجع كل اعتراض في سياقه، وطابقه مع بياناتك ومصادرك، ولا تعدّل استنتاجًا لمجرد أن الأداة اعترضت عليه. وقبل رفع مستند سري، تحقّق من صلاحية مشاركته وسياسة مؤسستك، مع الانتباه إلى مدة الاحتفاظ المعلنة.

يمكن الوصول إلى الخدمة عبر بوابة Deep Review الرسمية.

Continue Reading

أخبار تقنية

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

ديدان الذكاء الاصطناعي. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة 1

حذّرت شركة أنثروبيك من تزايد مخاطر ديدان الذكاء الاصطناعي، وهي برامج خبيثة قد تنسخ نفسها وتنتشر تلقائيًا بين الأجهزة المتصلة بالإنترنت.

وأشار باحثون إلى تجربة استخدمت أجهزة تلفاز ذكية لتوزيع أجزاء من العمليات الحاسوبية على 15 جهازًا، ما يسلط الضوء على مخاطر استغلال الأجهزة محدودة الموارد في الهجمات الإلكترونية.

ديدان الذكاء الاصطناعي قد تتجاوز الفيروسات التقليدية

تختلف الديدان الإلكترونية عن الفيروسات التقليدية بقدرتها على الانتشار بين الأجهزة دون الحاجة إلى تدخل المستخدم في كل مرحلة. وقد تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه البرامج على التكيف مع بيئات مختلفة واكتشاف فرص جديدة لاستغلال الثغرات الأمنية.

وتشمل الأجهزة المعرضة للخطر منتجات إنترنت الأشياء، مثل التلفاز الذكي والأجهزة المنزلية المتصلة بالشبكة، خصوصًا عندما تتأخر تحديثاتها الأمنية أو تستمر فيها ثغرات غير معالجة.

ويرى باحثو أنثروبيك أن تطور النماذج الحالية قد يجعل تنفيذ هذه الهجمات أكثر سهولة مستقبلًا، وربطوا احتمالية ظهور تهديدات أكثر تطورًا بنهاية عام 2026، إذا استمر تقدم التقنية بالمعدل الحالي.

من موريس إلى نوت بيتيا.. تاريخ من الهجمات واسعة النطاق

شهدت العقود الماضية هجمات بارزة اعتمدت على الانتشار الذاتي، من بينها دودة موريس عام 1988، التي عطلت عددًا كبيرًا من الحواسيب، وهجوم ستوكسنت الذي استهدف أنظمة صناعية في المنشآت النووية الإيرانية.

كما تسببت هجمات مثل WannaCry وNotPetya في خسائر اقتصادية واسعة. ويخشى خبراء أن تجعل ديدان الذكاء الاصطناعي احتواء الهجمات أكثر تعقيدًا إذا تمكنت من التكيف مع ثغرات جديدة والانتقال بين منصات مختلفة.

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

هل الخطر وشيك أم مبالغ فيه؟

لا يتفق الخبراء على حجم التهديد الفعلي. فقد أشار جوناس غوان، الباحث بجامعة تورنتو، إلى سرعة تطور القدرات التقنية، لكنه لفت إلى أن التجربة التي عرضتها أنثروبيك أظهرت انتشارًا بطيئًا.

كما شكك خوان أندريس غيريرو سايد، نائب رئيس الأبحاث في SentinelOne، في القيمة العملية للتجربة، معتبرًا أنها لا تثبت امتلاك نماذج الذكاء الاصطناعي إرادة مستقلة أو قدرة واسعة على إحداث الضرر.

وتظل القدرة على رصد السلوك غير المعتاد وحظر الاتصالات المشبوهة عاملًا مهمًا في احتواء الديدان الإلكترونية قبل انتشارها على نطاق واسع.

إجراءات الحماية تقلل فرص الانتشار

يمكن للمستخدمين تقليل مخاطر الهجمات عبر تحديث الأجهزة والبرامج باستمرار، واستخدام كلمات مرور قوية وفريدة، وتفعيل المصادقة الثنائية حيثما تتوفر، إلى جانب تغيير كلمات المرور الافتراضية لأجهزة إنترنت الأشياء.

استخدامات دفاعية محتملة

قد تُستخدم بعض التقنيات نفسها في تطبيقات دفاعية، مثل اكتشاف الثغرات الأمنية ومعالجتها تلقائيًا. لكن نجاح هذه الاستخدامات يتطلب ضوابط تمنع تحول أدوات الحماية إلى مصدر خطر إضافي.

وتعيد التحذيرات فتح النقاش حول مسؤولية شركات التكنولوجيا والجهات التنظيمية في الحد من المخاطر السيبرانية، مع ضرورة التمييز بين الإمكانات المستقبلية والقدرات التي أثبتتها التجارب فعليًا.

Continue Reading

Trending