وجوه البحث البرتغالي: جواو جاما

ولكن قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي هاجسًا ثقافيًا بفترة طويلة، وقبل أن تدخل نماذج اللغات هواتفنا ومكاتبنا ومحادثات مائدة العشاء، في مكان ما في بورتو، كان Joã£o Gama يساعد بالفعل في إعادة تصميم الطريقة التي تتعلم بها الآلات من العالم.

ما يجعل مسار Joã£o Gamaâs مذهلاً بشكل خاص ليس فقط حجم تأثيره العلمي، ولكن أيضًا توقيته. كانت العديد من المشكلات التي أصبحت الآن محورية في الذكاء الاصطناعي والتكيف والتعلم المستمر واتخاذ القرار في الوقت الفعلي، أسئلة كان قد عمل عليها بالفعل قبل عقود. بهدوء، من مختبره في جامعة بورتو، ساعد في تشكيل المجالات التي دخلت مؤخرًا الوعي العام على نطاق أوسع.

بالنسبة إلى Joã£o، لم يكن التعلم الآلي شيئًا جديدًا تمامًا. «تم استخدام مصطلح التعلم الآلي لأول مرة في الخمسينيات من القرن الماضي»، كما يوضح، في إشارة إلى آرثر صموئيل، الباحث الذي أنشأ برنامج لعبة الداما القادر على التحسين أثناء اللعب. «هذه القدرة على التعلم من التجربة هي ما نسميه التعلم.» ما تغير بمرور الوقت لم يكن وجود هذه الأفكار، ولكن النطاق الذي أصبح فيه المجتمع على دراية بها.

نظام بيئي علمي تم بناؤه في بورتو

أصبحت مهنة Joã£o Gamaas مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بجامعة بورتو، حيث بدأ التدريس في كلية الاقتصاد في أوائل التسعينيات. للوهلة الأولى، قد يبدو مكانًا غير عادي لظهور أحد باحثي الذكاء الاصطناعي الرائدين في البرتغال. ومع ذلك، يوضح جواو: «تأسست المجموعة في مجال الاقتصاد لأن هذا هو المكان الذي كان يدرس فيه البروفيسور بافيل برازيل»، كما يقول. أنشأت البرازيل واحدة من أولى مجموعات التعلم الآلي ذات الصلة دوليًا في البلاد داخل كلية الاقتصاد نفسها.

من نواحٍ عديدة، شكل الموقع المنظور، نظرًا لأن الاقتصاد والعلوم الاجتماعية تعتمد بالفعل بشكل كبير على كميات كبيرة من البيانات والتحليل الكمي. تناول الاقتصاد القياسي التقليدي المشكلات من خلال نماذج محددة مسبقًا؛ حيث تعامل التعلم الآلي معها بشكل مختلف، مما سمح للأنظمة بتعلم الأنماط مباشرة من البيانات نفسها. وجد Joã£o نفسه على وجه التحديد عند التقاطع بين الدقة الحسابية والتعقيد في العالم الحقيقي.

على مر السنين، ساعد Joã£o في تعزيز هذا النظام البيئي من خلال التدريس والإشراف على البحث وإنشاء شبكات علمية امتدت إلى ما وراء البرتغال. أدار برنامج الماجستير في تحليل البيانات في كلية الاقتصاد لأكثر من عقد من الزمان وأشرف على العشرات من طلاب الدكتوراه والماجستير، وكثير منهم قاموا لاحقًا ببناء حياتهم

التعلم من العوالم المتحركة

أدت ملاحظة Joã£o Gamaâs بأن العالم الحقيقي ديناميكي إلى تحول كبير في التعلم الآلي. بينما اعتمدت النماذج التقليدية على مجموعات البيانات الثابتة، عملت Joã£o مع المشكلات التي تطورت فيها البيانات باستمرار وأصبحت قديمة بسرعة. وقد أدى ذلك إلى تطوير أساليب للتعلم من تدفقات البيانات، حيث تتكيف الخوارزميات باستمرار في الوقت الفعلي. في قلب هذا العمل كانت فكرة «الانجراف المفاهيمي»، أي الاعتراف بأن الأنماط تتغير بمرور الوقت. من سلوك المستهلك وحركة المرور الحضرية إلى البنى التحتية الصناعية والأنظمة البيئية، تتطور الأنماط التي تشكل العالم الحقيقي باستمرار.

انبثق عمل Joã£o على وجه التحديد من عدم الاستقرار هذا، حيث تناول سؤالًا أساسيًا سيصبح لاحقًا محوريًا للذكاء الاصطناعي الحديث: كيف يمكن للآلات الاستمرار في التكيف والتعلم في البيئات المتغيرة دون البدء بشكل متكرر من الصفر؟

أصبح عمله أساسيًا في هذا المجال. واليوم، تعد أبحاثه حول التنقيب عن تدفق البيانات وانحراف المفاهيم من بين أكثر الأبحاث التي يتم الاستشهاد بها دوليًا، مع عشرات الآلاف من الاستشهادات والتأثير العالمي الذي يمتد عبر الأوساط الأكاديمية والصناعية.

أصبحت الآثار العملية لهذا البحث مرئية بشكل خاص من خلال المشاريع التي تم تطويرها باستخدام البنى التحتية في العالم الحقيقي. ظهرت واحدة من أكثر الأمثلة التوضيحية من خلال التعاون مع Metro do Porto، بهدف اكتشاف الأعطال الميكانيكية قبل حدوثها.

المسؤولية قبل الذكاء الخارق

تدور المحادثات العامة حول الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد حول المخاوف من تفوق الآلات على البشرية. يتعامل جواو مع هذه المناقشات بتشكك: «في هذه اللحظة،» يقول، بروح الدعابة تقريبًا، «الآلات لا تزال غبية جدًا.» بالنسبة إلى Joã£o، تظل أنظمة الذكاء الاصطناعي المعاصرة محدودة بشكل أساسي لأنها تفتقر إلى الوعي والوعي الذاتي والفهم الحقيقي لما تفعله. إنهم ينفذون المهام بمزيد من التطور، ولكن بدون وعي تأملي.

إنه لا يستبعد مخاطر الذكاء الاصطناعي. بدلاً من ذلك، يركز على الحقائق الاجتماعية الحالية مثل عدم المساواة وإساءة استخدام البيانات والتلاعب بالمعلومات والوصول غير المتكافئ إلى التكنولوجيا. ويؤكد أن التكنولوجيا ليست محايدة: فالذكاء الاصطناعي يشكل الفرص وهياكل العمل والوصول إلى المعلومات، مما يعطي مزايا لأولئك الذين يمكنهم العمل معها وترك الآخرين وراءهم

يفسر هذا القلق جزئيًا سبب تقديره القوي للجهود الأوروبية المحيطة بتنظيم الخصوصية والحوكمة المسؤولة للذكاء الاصطناعي. يرى Joã£o أن أطر مثل GDPR ليست عقبات بيروقراطية، ولكن كمحاولات لحماية استقلالية الإنسان في عالم يتم فيه تداول المعلومات بسرعة وحجم غير مسبوقين

الجامعات كأماكن للفكر

على الرغم من اعترافه الدولي، لا تزال معظم هوية Joã£o Gamaâs مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالتدريس والحياة الأكاديمية. يتحدث عن الإشراف على الطلاب بعاطفة حقيقية، واصفًا إرشاد الأطروحة بأنه أحد أكثر الجوانب مكافأة في حياته المهنية: «من الجيد دائمًا العمل مع الناس»، كما يقول.

يشكل هذا المنظور أيضًا دفاعه القوي عن الجامعات كمساحات يجب أن تحافظ على البحث جنبًا إلى جنب مع التدريس. وهو يعتقد أن الجامعات ليست مجرد مؤسسات لنقل المعرفة الموجودة، ولكنها مسؤولة أيضًا عن خلق أسئلة جديدة، وتنمية التفكير النقدي، والحفاظ على الحرية الفكرية اللازمة للابتكار. لا يتطلب البحث مهارة تقنية فحسب، بل يتطلب أيضًا التوافر العقلي والقدرة على التفكير في المشكلات التي تستحق المتابعة. حتى بعد أن أصبح أستاذًا فخريًا في جامعة بورتو، يواصل Joã£o الإشراف على الطلاب وقيادة المشاريع البحثية والاستمرار في المشاركة بنشاط في INESC TEC. من الناحية العملية، لم يتغير سوى القليل جدًا إلى جانب الابتعاد عن التدريس الرسمي. لا تزال الأبحاث والإرشاد والتعاون العلمي تحتل مركز حياته اليومية. ما يلفت الانتباه بشكل خاص هو الطريقة التي يتحدث بها عن هذا المسار مع القليل جدًا من الإحساس بالشخصية الفردية. خلال محاضرته الأخيرة قبل تقاعده من التدريس، اختار جواو عدم التركيز على الفروق أو الاستشهادات أو الإنجازات المهنية، ولكن بدلاً من ذلك على الأشخاص الذين رافقوه طوال عقود من العمل. «لم أفعل شيئًا بمفردي»، كما قال. «يجب أن أشكر فريقي، ولكن قبل كل شيء، طلابي

الاستمرار في التكيف

ما يتضح بشكل متزايد أثناء التحدث مع Joã£o Gama هو أن التكيف نفسه يقع في قلب كل من علمه ونظرته للعالم. ركز بحثه على الأنظمة القادرة على التعلم باستمرار لأنه أدرك مبكرًا أن النماذج الثابتة تتعارض مع الحقائق الديناميكية. ولكن يبدو أن نفس الفكرة تمتد إلى ما وراء الخوارزميات. طوال حياته المهنية، وضع Joã£o نفسه مرارًا وتكرارًا في المراحل الانتقالية: بين الاقتصاد وعلوم الكمبيوتر والنظرية والتطبيق والبحث والسياسة والأوساط الأكاديمية والنقاش العام

هناك شيء ثابت بهدوء في حقيقة أن أحد الخبراء الرائدين في العالم في الأنظمة التكيفية يتحدث كثيرًا عن المسؤولية والتعاون والتعلم الجماعي. بالنسبة إلى Joã£o، فإن الذكاء، سواء كان مصطنعًا أو بشريًا، ليس أبدًا فرديًا بحتًا، ولكنه

في النهاية، يوجد جزء كبير من البنية التحتية التي يقوم عليها الذكاء الاصطناعي الآن، وهي أنظمة قادرة على التكيف باستمرار مع الحقائق المتغيرة، جزئيًا لأن Joã£o Gama قضى عقودًا في التفكير في كيفية التكيف مع عالم لا يتوقف أبدًا عن الحركة.