ما هي الفطيرة المفضلة عند الشعب الأمريكي؟
الجمهور: فطيرة التفاح. كينيث كوكير: فطيرة التفاح، بالطبع.
كيف عرفنا ذلك؟
طبعاً بفضل البيانات.
ألقوا نظرة على مبيعات مراكز التسوق الكبرى.
انظروا الى مبيعات الفطائر المثلجة بحجم ٣٠ سنتيمتر
تحتل فطيرة التفاح القمة بدون منازع.
أغلبية المبيعات من منتجات التفاح.
لكن فيما بعد، اتجهت هذه المراكز إلى بيع
فطائر أصغر حجماً بحجم 11 سنتيمتر
وفجأة تراجعت منتجات التفاح إلى المرتبة الرابعة أو الخامسة
لماذا؟ ماذا حدث؟
حسنا، لنفكر في الأمر.
عندما تشتري فطيرة بقياس 30 سنتمتر،
يجب أن تجمع كل الأسرة على نفس الاختيار،
والتفاح هو الخيار المفضل الثاني عند الجميع.
(ضحك)
لكن عندما تشتري فطائر بقياس 11 سنتمتر فردية،
يمكنك شراء ما تفضله أنت.
أي يمكنك أن تشتري اختيارك المفضل.
بهذا تملك بيانات أكثر.
بإمكانك رؤية أمور
لم تكن تراها في السابق
حين كان لديك كمية أقل من البيانات.
المقصود بهذا هو أن كثرة البيانات
لا تسمح لنا فقط برؤية أشياء أكثر
عن ما نراه.
بل أكثر من ذلك، فهي تعطينا رؤية جديدة.
تعطينا رؤية أفضل.
تعطينا منظوراً مختلفاً للأمور.
و في هذه الحالة،
تمكننا من معرفة نوع الفطائر المفضلة عند الأمريكيين:
وهي ليست فطائر التفاح.
أظن أن الجميع هنا قد سمعوا بمصطلح "البيانات الضخمة"
أظنكم قد سئمتم من سماع مصطلح "البيانات الضخمة"
صحيح أنه أثار ضجة كبيرة كمصطلح،
وهذا أمرٌ مؤسف،
لأن البيانات الضخمة تعد أداةً مهمةً جداً
لمساعدة المجتمع على التقدم.
ففي السابق، اعتدنا على رؤية بياناتٍ محدودةٍ
ومحاولة فهم معناها
في سبيل فهم العالم من خلالها،
أما الآن فلدينا فائض منها،
أكثر من السابق بكثير.
اكتشفنا أنه عند امتلاكنا بيانات ضخمة،
يمكننا القيام بأمور لم يكن بإمكاننا القيام بها عندما كانت البيانات أقل.
فالبيانات الضخمة مهمة وحديثة العهد،
و عندما تفكر في هذا الأمر
ستجد بأنها الوسيلة الوحيدة التي ستمكن كوكبنا من التعامل مع تحدياته العالمية.
لتغذية الناس وإمدادهم بالعناية الطبية،
و إمدادهم بالطاقة والكهرباء،
و حمايتهم من الدمار الشامل بسبب الاحتباس الحراري.
وهذا بفضل الاستخدام الفعال للبيانات.
إذا ما الجديد في البيانات الضخمة؟ ما الأمر المهم؟
حسنا، للإجابة لهذا السؤال،
دعونا نشاهد الشكل الذي اتخذته المعلومات،
ظاهرياً في الماضي.
في 1908 في جزيرة كريت
اكتشف علماء الآثار قرص من طين.
يعود تاريخه الى 2000 قبل الميلاد. يبلغ عمره 4000 سنة.
توجد هناك نقوش على هذا القرص
لكننا لا نعرف معناها بعد.
الأمر يشوبه غموض تام، لكن المهم هو
ان المعلومات كانت على هذا الشكل
منذ 4000 سنة.
هكذا كان يوثق المجتمع
وينقل المعلومات.
أما الآن، فلم تتقدم المجتمعات كثيراً
فما زلنا نخزن المعلومات على الأقراص،
لكن حالياً يمكننا أن نخزن كماً أكبر من المعلومات،
أكثر من قبل.
البحث والنسخ صارا أسهل.
و كذلك المشاركة والمعالجة.
باستطاعتنا إعادة استخدام هذه المعلومات
لاستعمالات لم نكن نتخيلها
عندما كنا نجمع المعلومات لأول مرة.
في هذه الحالة، انتقلت البيانات
من التخزين إلى تدفق للمعلومات،
من شيءٍ جامدٍ وراكد،
إلى آخر سلسٍ ومتحرك.
بل و يمكننا أن نصف المعلومات بالسيولة.
فالقرص الذي اكتُشف في كريت
والذي يبلغ عمره 4000 سنة ثقيل،
لا يمكنه تخزين كمٍّ كبيرٍ من المعلومات،
و هذه المعلومات غير قابلة للتغيير.
بالمقابل، فجميع الملفات
التي أخذها إدوارد سنودن،
من وكالة الأمن القومي في الولايات المتحدة
يمكن تخزينها على ذاكرة محمولة،
بحجم الإظفر.
كما يمكن مشاركة هذه المعلومات بلمح البصر.
الكثير والكثير من البيانات.
أحد أسباب وجود هذا الكم من البيانات
وهو أننا نخزن أموراً
كنا دائماً نجمع معلومات عنها،
وسبب آخر لهذا، أننا نأخذ أشياء
كانت دوماً مليئة بالمعلومات
ولكنها لم تحول إلى صيغة البيانات
ومع ذلك نضعها مع البيانات.
على سبيل المثال، مسألة المكان.
مثلاً مارتن لوثر.
لو أننا كنا في القرن السادس عشر وأردنا معرفة مكان مارتن لوثر
كان علينا أن نتعقبه بشكل دائم و نحن نحمل قلم ودواة حبر ونسجل مكانه،
أما اليوم انظروا كيف اختلفت الأمور
تعلمون بأنه في مكان ما
لعل في قاعدة بيانات شركة اتصالات
يوجد هناك مدخل او جدول في قاعدة بيانات
التي تسجل معلوماتك
حول مكانك في كل وقت
اذا كان لديك هاتف خلوي
و كان مزودا بنظام تحديد المواقع او لا
فيمكنه تسجيل معلوماتك
اذن, فقد تم تسجيل معومات مكانك
و الآن فكر في وضعيتك
وضعية جلوسك الآن
كيفية جلوسك
الطريفة التي تجلس فيها انت و انت
كلها مختلفة بسبب طول قدمك
و ظهرك و وضعية ظهرك
لو وضعت مئة جهاز استشعار
في كل الكراسي الآن
لاستطعت رسم مخطط خاص بك
و كأنه بصمتك , و لكن ليس بصمة اصبعك
اذن ماذا استطيع ان افعل مع هذا؟
يستخدم الباحثون هذه الخاصية في طوكيو
كجهاز كامن ضد السرقة في السيارات
عندما يجلس السارق خلف المقود
و يحاول الانطلاق, عندها تتعرف السيارة
على ان الجالس لم يتم التعرف عليه
و عندها ينطفئ المحرك
الا اذا ادخلت الرقم السري في لوحة القيادة
مثلا "مرحبا, لدي الصلاحية في القيادة"
ماذا لو كل سيارة في اروبا
كانت تمتلك هذه التقنية؟
ماذا كنا نستطيع ان نفعله؟
لو اجمعنا البيانات
لاستطعنا ان نتعرف على اشارات المؤشر
و يعمل ايضا كافضل جهاز يتوقع حدوث اصطدام
في الخمس ثوان المقبلة
اذن, ستبين البيانات
بأن السائق مرهق
و ستفعل الخدمة عندما تستشعر السيارة
بأن السائق يبدأ بالارهاق
عندها ستفعل نظام الانذار الداخلي
التي تبدأ بهز المقود و الصفير
اشارة للسائق بأن يستيقظ
و ان يراقب الطريق اكثر
هذه الأمور التي باستطاعتنا فعله
عندما نستجمع معلومات اكثر عن حياتنا
اذن, ما هي فائدة هذا الكم من البيانات؟
حسنا, لننظر في الأمر
لديك كم اكبر من المعلومات
تستطيع فعل امور اكثر من ذي قبل
من اكثر المجالات المذهلة
التي تعمل فيها هذه الخاصية
هو مجال التعلم الآلي
التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي
و الذي في ذاته فرع من علوم الحاسبات
بشكل عام تكون الفكرة
انه بدل من امر الحاسوب بالعمل
ببساطة سندخل معلومات حول المشكلة
و نخبر الحاسبة بحل المشكلة بنفسها
ستساعدك هذه العملية في فهم المشكلة
في النظر في اصلها
في الخمسينيات, كان هنالك عالم في الحاسبات
في شركة (IBM) يعرف بـ آرثر سامويل كان يحب
الشطرنج, فصنع برنامجا
يستطيع فيها اللعب ضد الحاسبة
لعب ففاز
و لعب ففاز
لأن الحاسبة كانت تعرف
الخطوات القانونية في اللعبة
ولكن سامويل كان يعرف امرا آخر
كان يعرف الاستراتيجية
فصنع برنامجا ثانويا مع اللعبة
يعمل خلف الكواليس
و كل ما كان يفعله هو حساب الاحتمالات
انه اي لترتيب في اللعبة سيؤدي الى
الفوز ضد الخصم
بعد كل حركة في اللعبة
لعب ضد الحاسبة ففاز
و لعب ففاز
بعدها ترك الحاسبة
لتكون خصم نفسها في اللعبة
لعبت ضد نفسها و استجمعت بيانات اكثر
اكتسبت بيانات اكثر و زادت في دقة توقعاتها
ثم رجع سامويل الى الحاسبة
و لعب ضد الحاسبة فخسر
و لعب فخسر
عندها صنع سامويل آلة فاقت قدرته
في المهمة التي علمها الى الحاسبة.
و بدأت فكرة التعليم الآلي
بالتوسع في كل مكان.
اذن كيف حصلنا على سيارة ذات السياقة الآلية
هل سنكون افضل كمجتمع واحد يعمل على
ادخال المعلومات المرورية الى برنامج واحد؟
كلا. هل السبب في الخزن الرخيص؟ كلا.
في سرعة الخوارزميات؟ سرعة المعالجات؟ كلا
كلها مهمة الا انها ليست السبب.
السبب هو اننا غيرنا طبيعة المشكلة.
غيرنا طبيعة المشكلة الى
صورة نعمل فيها بجهد
على تعليم الحاسبة كيفية السياقة
في برنامج نقول له:
"هذه معلومات حول السيارة"
انت اكتشف الأمر لوحدك
انت اكتشف اين اشارة المرور.
و ان الاشارة حمراء و ليست خضراء
و التي تعني التوقف
و ليس الحركة.
التعليم الآلي هو الأساس
لكثير من الأمور التي نفعلها على النت
مثل محركات البحث
و الخوارزميات المخصصة لموقع آمازون
و ترجمة الحاسبة
و انظمة التعرف الصوتي.
بدأ الباحثون مؤخرا في دراسة
التحليلات النسيجية
و التحليلات السرطانية
و طلبوا من الحاسبة التعرف على النتائج
من خلال حساب البيانات و احتمالية الشفاء
لتحديد ان كانت فعلا
الخلايا سرطانية ام لا.
و بالتأكيد عند ادخال البيانات
عن طريق خوارزميات في التعليم الآلي
استطاعت الحاسبة في التعرف
على اثني عشر مؤشرا من التحليل
ان هذه الخلايا
هي بالفعل خلايا سرطانية.
كانت المشكلة ان المعلومات الطبية المتوفرة
قد تعرفت على تسعة مؤشرات فقط
كانت هناك ثلاث مؤشرات
لم يبحثها الأطباء
بينما اكتشفتها الحاسبة.
بالمقابل, هنالك جانب مظلم للبيانات الكبيرة
سوف تحسن طريقة حياتنا, لكن توجد هناك مشكلة
يجب الحذر منها.
اولها اننا
قد نُعاقب لهذه التنبؤات
لأن الشرطة قد تستخدم هذه الخاصية في عملها
كما في فلم "تقرير الأقلية".
يوجد الآن مصطلح يعرف بـ "الأمن التنبؤي"
او "خوارزميات علم الجريمة"
و الفكرة هي عندما نأخذ مجموعة من البيانات
مثلا مكان وقوع الجريمة
سوف نعرف اين نرسل الدوريات
هذا أمر منطقي, لكن المشكلة هي
ان النظام لن يتوقف عند معلومات الموقع
و انما يبدأ بالبحث في معلومات الأفراد
مثلا المعلومات الشخصية عن الشخص
في ايام دراسته في الثانوية
لعنا يجب دراسة وضع الشخص
ان كان موظفا ام لا, و درجته الائتمانية
و طريقة استخدامه للانترنت
هل الشخص يبقى مستيقظا لوقت متأخر
و معلومات نظامه الصحي و العقلي
عندها سيتبين ان الفرد لديه افكار عدوانية.
قد تكون لدينا خوارزميات تتنبأ
حول ما سنفعله بعد قليل
و دراسة النتائج
قبل الاقدام على الفعل.
كان الخصوصية من اهم التحديات
في مجال البيانات المحدودة.
اما في عصر البيانات المفتوحة
سوف يكون التحدي هو حماية الحرية الفردية
و القرارات الفردية و قوة الارادة
و الكيان الفردي.
توجد هناك مشكلة اخرى.
سوف تقوم هذه البيانات الضخمة بسرقة وظائفنا
هذه البيانات الى جنب الخوارزميات سوف تقوم
بتحدي اعمالنا الاحترافية
في القرن الواحد و العشرين
بنفس الطريقة التي قامت المصانع
و الآليات
بتحدي عمال الفحم في القرن العشرين.
مثلا عامل فني في مختبر
الذي يقوم بالدراسة من خلال
النظر عبر المجهر في التحليلات
و القرار ان كانت الخلايا سرطانية ام لا.
في الواقع قد ذهب هذا الشخص الى الجامعة
و قد يمتلك بيتا
و يصوت في الانتخابات
و قد يكون من اصحاب المصالح في المجتمع
فيصبح عمل هذا الشخص
و كثيرين من امثاله
من المحترفين
سوف يجدون ان اعمالهم قد تغيرت كليا
او انتهت تماما.
و الآن علينا ان نفكر
بأن التكنولوجيا سوف تصنع وظائف جديدة
خلال فترة زمنية قليلة
و التي سوف تمسنا
و بعبارة اخرى انها ثورة صناعية اخرى
و هذا بالفعل ما حدث.
و لكننا نسينا شيئا في هذا التحليل.
توجد هناك عدة اصناف من الوظائف
التي سوف تنتهي و لن تعود ابدا.
لم تكن الثورة الصناعية مثالية في واقعها
بانسبة للخيول مثلا.
اذن علينا ان نكون اكثر حذرا
و علينا ان نستفيد من البيانات بصورة تكمل
الحاجات الانسانية
علينا ان نكون اسياد هذا التطور
و ليس عبيده.
نقف الآن على اعتاب هذا العصر المعلوماتي
و بصراحة لسنا بارعين في هذا المجال
في تصنيف المعلومات التي نحصل عليها.
ليت عائقا فقط لوكالة الأمن القومي.
يتم جمع كم هائل من البيانات و لكن لا تُستخدم بصورة صحيحة
علينا ان نطور انفسنا في هذا المجال و هذا يستغرق وقتا
يشبه هذا التحدي نفس التحدي
الذي واجهه الانسان البدائي مع النار.
انها اداة, و لكننا
ان استخدمناه بصورة خاطئة سوف تحرقنا.
هذه البيانات سوف تغير طريقة معيشتنا
و عملنا و طريقة تفكيرنا.
سوف تساعدنا في ادارة وظائفنا
لنصنع حياة الرضا و الأمل
و السعادة و الصحة
سابقا كنا ننظر الى تكنولوجيا المعلومات
و لم نكن نرى فيها روحا
مجرد ادوات
و هذا كان الواقع الملموس.
اما الآن يجب ان نعيد النظر
لنرى الروح و ليس فقط الجسد
الذي هو اقل وضوحا
و لكن باتأكيد اكثر اهمية.
استطاع البشر اخيرا ان يتعلم من المعلومات
التي يستجمعها
جزءا من التساؤل الأزلي
حول مفهوم الحياة و الوجود
و لهذا البيانات الكبيرة هي ذات اهمية كبيرة
(تصفيق)