بدأ مؤخراً الاهتمام بمفهوم التفكير التصميمي لأنه يعتبر أحد أهم طرق حل المشكلات والتي يمكن أن تناسب أغلب المجالات، بينما يعد الذكاء الاصطناعي من أكثر قطاعات التكنولوجيا جاذبية ومن ناحية سرعة النمو في السنوات الاخيرة فأصبحت تطبيقاته أحد مجالات التركيز الرئيسية للمنظمات والمؤسسات الكبرى في العالم، وفي محاولة هذه المؤسسات لتضمين الذكاء الاصطناعي في عملياتها ظهرت عوامل مثل الحاجة وجدوى هذه التطبيقات، فكان لا بد من دمج التفكير التصميمي في الذكاء الاصطناعي.

التفكير التصميمي ( Design Thinking):

إن التفكير التصميمي هو منهجية تقوم على إيجاد الحلول والابتكار الذي يرتكز أساسا على الإنسان، حيث يقدم التفكير التصميمي طريقة إبداعية في مواجهة التحديات و المشاكل للخروج بنتائج وحلول أفضل تلبي حاجات البشر معتمدا على جعل الإنسان أو المستخدم المحور في إيجاد حلوله وتطوير منتجاته وبالتالي جعل البشر هم الأهم في تقديم الحلول في محاولة لتغيير المفهوم المستند على التقنية وليس البشر.

خطوات منهجية التفكير التصميمي:

تتكون منهجية التفكير التصميمي من خمس مراحل وفقا ل ” معهد هاسو بلاتنر ” الألماني، ولكل مرحلة أنشطة وأدوات معينة لتحقيق الأهداف المطلوبة. وهنا لابد أن نشير أن هذه المراحل مترابطة وليست متتالية وهي:

التعاطف (التقمص) Empathize: وهي اللبنة الأساسية في حل أي مشكلة، حيث تتم رؤية المشكلة بعيون الآخرين والشعور بما يشعرون، مع التركيز على فهم أفكارهم واحتياجاتهم شريطة إلغاء جميع أفكارنا السابقة والتركيز على فهم أفكار واحتياجات الآخرين، وفي هذه المرحلة نضع أنفسنا بجانب المستخدم النهائي ونغوص في تعلم احتياجاته مستشعرين عمق رغباته واحتياجاته الحالية والمستقبلية.

التحديد Define: في هذه المرحلة يتم تطوير الوضوح حول المشكلة من خلال طرح أسئلة ذات علاقة.

التصميم Design: وفي هذه المرحلة يتم  تصميم الأفكار ثم توليدها.

التطوير Develop: من خلال عرض نماذج أولية تسمح لنا بتحديد أفضل الحلول المقترحة بعد جمع تعليقات المستخدمين.

الاختبار Testing: في هذه المرحلة يتم تحديد النموذج الذي ينجح والنموذج الذي لا ينجح بهدف تحسينه و تطويره، مع التركيز على أن يعود الفريق إلى أساس التفكير التصميمي وهو التعاطف مع المستخدم

الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence :

هو قدرة الآلة على التفكير مثل الإنسان أو قدرة الآلة على محاكاة الذكاء البشري وبعبارة أخرى هو برمجة حاسوبية تتعلم و تطور نفسها لتحاكي التفكير البشري لأداء مهمات معينة صنعت من أجلها من خلال ما يعرف بالشبكات العصبية الاصطناعية كالقيام بالاستنتاجات المختلفة ومعالجة المعلومات وقدرتها على التعلم من أخطائها.

هناك الكثير من المهارات التي اكتسبها الذكاء الاصطناعي مؤخرا، مثل تحديد موقع الأجسام من خلف الجدار وتحديد حركة ووضعية الأشخاص، و تقنيات التعلّم الآلي المستخدمة لإعداد نوعٍ من التواصل الدماغي (Brain – Brain) والتي يمكن من خلالها نقل الأفكار البسيطة أو قراءة الشفاه أو التعرّف على تعابير الوجه التي تكشف عن العواطف الخفية.

فروع الذكاء الاصطناعي:

• الأنظمة الخبيرة
• علم الروبوت
• التعلم الآلي
• الشبكة العصبية
• المنطق الضبابي
• معالجة اللغة الطبيعية

تقنيات الذكاء الاصطناعي:

وأبرزها:

الذكاء الاصطناعي المحدود – الضيق (ANI) : يقوم بمهام محددة وواضحة كالسيارة ذاتية القيادة وبرامج التعرف على الصوت والصورة وغيرها .

الذكاء الاصطناعي الفائق  (ASI ) : وهو يفوق مستوى ذكاء البشر، له العديد من الخصائص كالقدرة على التعلم، والتخطيط، وإصدار الحكام، هذا المفهوم من الذكاء يعد افتراضيا في العصر الحالي.

أمثلة:

• تطبيق (Seeing AI) الذكاء الاصطناعي لمساعدة المكفوفين: والذي يمكن من خلاله قراءة النص بصوت عال والتعرف على الأشخاص و عواطفهم…
• تطبيق Google Maps : يستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بحالة الطريق و تحديد الوقت المتوقع للوصول أو الطرق البديلة لتجنب الازدحام المروري.
• تطبيق Alpha Fold2: يمكنه التنبؤ بشكل البروتينات ثلاثية الأبعاد بدقة عالية.

النتائج:

إن استخدام منهجية التفكير التصميمي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي هو ربط بين علم البيانات وعلم التصميم و علم الآلة من أجل بناء خدمات ومنتجات ذات قيمة لتيسير حياة الانسان. استطاعت كلا المهارتين أن تقدم طريقة جديدة للابتكار في حياتنا، حيث تكمن قوة التفكير التصميمي في التعامل المباشر مع البشر وجعل العاطفة والتجريب هي الأساس في التصميم، بينما يعتبر المنطق والخوارزميات التي تتعامل مع البيانات الضخمة مصدرا لقوة الذكاء الاصطناعي.

في الوقت الذي تتسابق فيه الشركات والمؤسسات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي كان التحدي الأكبر لها هو فهم سلوك وحاجة المستهلك، وهنا يأتي التفكير التصميمي لضمان اتباع نهج متمحور حول الإنسان في حل تلك المشاكل.

 

 

---

المراجع:

التفكير التصميمي، دليل لنمذجة ولاختبار حلول اهداف التنمية المستدامة، برنامج الامم المتحدة الإنمائي.

المجلة الدولية للذكاء الاصطناعي في التعليم والتدريب، يناير 2020

بن صافي، رقيا (2020) ، تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال التصميم .

ميرة، أمل كاظم ( 2019) ، تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم من وجهة نظر تدريسي للجامعة .

https://news.microsoft.com/ar-xm/features/

https://www.youtube.com/watch?v=sFaV0I8mQVY

https://www.youtube.com/watch?v=beeNMoXuxPg

https://www.aljazeera.net/science/2022/7/12

 

Zhao M, Li T, Alsheikh MA, et aI (2018). Through wall human pose estimation using radio signals. In: Computer vision and pattern recognition (CVPR). Available from: https://bit.ly/3bGsTOl