شهد عام 2025 تصاعدًا غير مسبوق في استخدام مصطلحات التكنولوجيا المعقدة، مع تزايد انتشار أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية.
وأدى هذا التوسع إلى حيرة بين المستهلكين الذين يجدون صعوبة في فهم ما تعنيه كلمات مثل “راج” و”الذكاء العام الفائق” و”ماجيك كيو”وسط ضبابية حول الفرق بين الذكاء الاصطناعي التقليدي والذكاء الفائق المستقبلي.
وقالت شركات التقنية الكبرى مثل Google وMeta وNvidia وDell إن هذه المصطلحات لم تعد مجرد كلمات، بل أصبحت جزءًا من استراتيجيات التسويق والتطوير التقني.
ومع زيادة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية، والنظارات الذكية، ومراكز البيانات، أصبح المستخدم العادي بحاجة إلى دليل لفهم هذه المصطلحات وماذا تعني عمليًا؟
وفي الأشهر الأخيرة، أصبح من الصعب على المستخدمين العاديين متابعة أحدث الابتكارات بسبب الاستخدام المكثف للاختصارات والمصطلحات الجديدة.
فعلى سبيل المثال، اختصار U.G.C يشير إلى المحتوى الذي ينشئه المستخدمون، مثل مقاطع فيديو على TikTok أو منشورات على منصات التواصل الاجتماعي، ويستخدمه مهندسو جوجل عند تطوير تقنيات البحث الذكية.
كما ارتفع استخدام مصطلح A.G.I أو الذكاء الاصطناعي العام، الذي يمثل تقنية قادرة على التفكير والمعالجة بشكل يشبه البشر، ما أثار جدلًا حول ما إذا كانت الأجهزة والتطبيقات المعلنة باسم الذكاء الاصطناعي تمتلك فعليًا هذه القدرة، أم أن الأمر مجرد استراتيجية تسويقية.
وتتوقع شركات مثل Meta الوصول إلى مرحلة الذكاء الفائق، إذ يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل كل ما نراه ونسمعه في الوقت الفعلي؛ إلا أن التجارب العملية أظهرت أن هذه الأنظمة ما زالت عاجزة عن الإجابة عن أسئلة بسيطة، كما حدث عندما لم يتمكن مساعد Meta من تقديم وصفة لصلصة “الستيك” أثناء عرض نظارات حاسوبية تهدف لتحقيق الذكاء الفائق.
معاني أبرز المصطلحات التقنية
مع تصاعد استخدام مصطلحات الذكاء الاصطناعي، برزت مجموعة من المفاهيم التقنية التي باتت جزءًا من حياتنا اليومية، لكنها غالبًا ما تثير حيرة المستخدمين.
ومن أبرز هذه المصطلحات مصانع الذكاء الاصطناعي ” A.I. Factory” وهي مراكز بيانات متقدمة تحتاج إلى طاقة كبيرة ومساحة تخزين ضخمة لتشغيل تقنيات الذكاء الاصطناعي، لكنها في جوهرها تمثل تطويرًا لمراكز البيانات التقليدية.
كما ظهر مصطلح RAG أو الاسترجاع المعزز للتوليد، وهو تقنية تربط روبوتات الدردشة بمصادر خارجية للمعلومات مثل الموسوعات والكتب والمقالات، بهدف تحسين دقة الإجابات التي تقدمها هذه الروبوتات.
ويشير مصطلح Multimodal إلى التقنيات القادرة على التعامل مع النصوص والصور والملفات الصوتية في الوقت نفسه، ما يمكّن المستخدم من الحصول على إجابات شاملة من روبوتات مثل ChatGPT وGemini.
وفي الأجهزة، أصبحت الشرائح المتخصصة مثل NPU وTPU جزءًا أساسيًا لتسريع التطبيقات الذكية وتحسين كفاءة الهواتف والحواسيب المحمولة ومراكز البيانات، مما يسمح بتشغيل برامج الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر فعالية.
وفي مجال البرمجة، أتاح Vibecoding توليد الأسطر البرمجية تلقائيًا عبر روبوتات الدردشة، ما يمنح المبرمجين المبتدئين القدرة على إنشاء برامج بسيطة دون خبرة كبيرة.
كما اكتسب مصطلح Agentic شهرة بين التقنيين لوصف قدرة روبوتات الدردشة على تنفيذ المهام نيابة عن المستخدم، مثل حجز الرحلات أو تنظيم المواعيد، كنسخة مطورة عن المساعدات الافتراضية التقليدية مثل “سيري” و”أليكسا”.
أمّا أحدث الأدوات، مثل Magic Cue، فهي قادرة على تنفيذ المهام تلقائيًا بالاعتماد على بيانات المستخدم الشخصية، بما يشمل جهات الاتصال والموقع والرسائل، لتوفير تجربة تبدو “سحرية” لكنها تعتمد بالكامل على مشاركة المعلومات الشخصية.
ورغم التسمية المثيرة لهذه المصطلحات، يؤكد خبراء التقنية أن معظم هذه الأدوات تعمل على أسس علمية واضحة وليست سحرية، وأن إدراك كيفية عمل الذكاء الاصطناعي أصبح ضرورة لفهم هذه التطورات ومواكبتها.
وتشير التقارير إلى أن هذه المصطلحات لن تظل محصورة بين المهندسين والخبراء، بل ستصبح جزءًا من الحياة اليومية مع انتشار الأجهزة الذكية والنظارات المزودة بالكاميرات والميكروفونات، ما يجعل متابعة تطورات التكنولوجيا ضرورة لفهم ما يحدث حولنا.
