أهم 4 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي يجب مراقبتها بحلول عام 2025

السيارة اليومية

04/11/2025

يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة. على المهنيين والمتحمسين الراغبين في البقاء في الصفوف الأولى أن يفهموا الخطوط العريضة الأساسية. إليك أبرز اتجاهات الذكاء الاصطناعي المتوقع أن تطغى على المشهد بحلول عام 2025.

1. انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي

يتحول الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يولد محتوى جديدًا مثل نصوص أو صور أو تعليمات برمجية، من مجرد ابتكار إلى أداة أساسية. تتسارع إضافته إلى التطبيقات اليومية، فتتغير خطوط الإنتاج الإبداعية وعملية تطوير البرمجيات. يكتسب هذا الاتجاه أهمية لأنه يتيح الإبداع لجميع المستخدمين ويؤتمت المهام المعقدة.

الأمثلة العملية منتشرة الآن. ينفذ نموذج ‎GPT-4‎ من OpenAI دردشة آلية متقدمة ويساعد الكتّاب، بينما يولد Midjourney صورًا مميزة من أوامر نصية. في مجال البرمجة، يعدّل GitHub Copilot المدعوم بـCodex طريقة كتابة المبرمجين ومراجعة الشيفرة، وبالتالي يرفع الإنتاجية.

2. صعود الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط

المرحلة التالية هي أنظمة تفهم وتفسر وتنشئ محتوى عبر تنسيقات مختلفة: نصوص، صور، صوت، فيديو. توفر الأنظمة هذا الفهم الواسع والمقترن بالسياق، لتقترب من طريقة إدراك الإنسان. يبعث هذا الأهمية في واجهات المستخدم وأدوات التحليل التي تصبح أوضح وأكثر قوة.

يُظهر نموذج Gemini من Google قدرة استدلالية متقدمة عبر بيانات متنوعة. ستشغّل هذه التقنية الجيل القادم من محركات البحث والمساعدين الافتراضيين ومنصات تحليل البيانات التي تتعامل مع استعلام يجمع صورةً وسؤالًا ناطقًا.

3. الأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي

مع ازدياد تعقيد التهديدات السيبرانية وتوسّع أتمتتها، صار الذكاء الاصطناعي أداة دفاعية لا غنى عنها. تستطيع منصات الأمن السيبراني التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي فحص حجم ضخم من البيانات لحظة بلحظة، فتكتشف الشذوذ وتتنبأ بالتهديدات وتؤتمر الاستجابات بسرعة تفوق كثيرًا سرعة الفرق البشرية. يكتسب هذا التحول أهمية حاسمة في حماية البنية التحتية الرقمية الحيوية.

تتصدر Darktrace وCrowdStrike هذا المجال. تستخدم منصاتها التعلّم الآلي لبناء خط أساسي طبيعي لحركة الشبكة، ثم تكشف الانحراف فورًا، ما يسمح بتحييد تهديدات مثل برامج الفدية أو الثغرات غير المعلومة قبل إحداث أضرار كبيرة.

4. تسريع الذكاء الاصطناعي على الحافة (Edge AI)

يعني الذكاء الاصطناعي على الحافة تشغيل نماذج التعلّم الآلي مباشرة على الأجهزة: هواتف ذكية، سيارات، مجسات إنترنت الأشياء، بدلًا من الرجوع إلى السحابة. يدفع الطلب إلى زمن استجابة أقصر، وخصوصية بيانات أعلى، وتشغيل في بيئات ضعيفة الاتصال. تتعدّد التطبيقات الوقتية مثل القيادة الذاتية والتصنيع الذكي.

يوفّر محرك Apple Neural Engine في شرائح A-series وظائف تعمل داخل الجهاز مثل Face ID وLive Text. في قطاع السيارات، تطوّر NVIDIA منصات Edge AI تُجري معالجة بيانات المستشعر لأنظمة مساعدة السائق داخل السيارة دون حاجة للاتصال بالسحابة.

11-11-2025

فورد إكسبيديشن تريمور 2025: إجابات لأسئلتكم