سمعنا سابقاً عن قيام الحكومة الصينية باستخدام النظارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعرف على الوجوه من أجل التعرف على المجرمين والقبض عليهم في أسرع وقت.
ولكن على ما يبدو فإن التقنية الصينية للتعرف على الوجوه بدأت تتوسع بشكل أكبر لتشمل طلاب المدارس، وذلك من أجل مراقبة وتتبع حالة الطلاب في الفصول الدراسية.
حيث يتم الآن مراقبة الطلاب في إحدى المدارس الثانوية في مدينة Hangzhou في الصين من خلال مجموعة من ثلاث كاميرات.
هذه الكاميرات تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي وتقنية التعرف على الوجوه وتهدف إلى توفير تحليلات ومعلومات عن الطلاب في الوقت الفعلي.
وبحسب بعض التقارير فإن الهدف من العملية مراقبة حالة الطلاب ومدى تركيزهم خلال الفصول الدراسية، ومعرفة ما هي المواد الدراسية أو المعلمين المفضّلين لدى طلاب المدرسة.
لكن هل يمكن معرفة ذلك حقاً؟
الجواب نعم بالطلع، إذ يمكن للشبكات العصبية اكتشاف العواطف البشرية التي لا يستطيع البشر الآخرون اكتشافها، كما ويمكن معرفة المزيد عن الشخص مثل اهتماماته وتفضيلاته.
على سبيل المثال، يمكن للمدرسين من خلال التكنولوجيا المطبقة في المدرسة تحديد مدى تفاعل الطلاب مع المواد الدراسية، ومدى ثقتهم واهتماماهم بالمدرسة.
الجدير بالذكر أن هوليوود تستخدم نفس التكنولوجيا للحصول على إحصاءات حول ما يفكر فيه رواد السينما أثناء مشاهدة الأفلام.
قد يبدو الأمر أنه تكنولوجيا معقدة متطورة مفيدة بشكل عام، لكن الأمر قد يصبح أكثر سوءاً مع موضوع الخصوصية، حيث أصبح من الممكن قراءة عقول الناس وأفكارهم دون علمهم بذلك.
وكما نرى فإن الحكومة الصينية تتوسع بشكل سريع في هذا المجال، ففي السابق كان يمكنهم تحديد وجه شخص محدد في حشد مؤلف من 60 ألف شخص، أما الآن فلديهم وصول مباشر إلى قلوب وعقول طلاب المدارس.
إذا كان هاتفك في متناول يدك، فيمكنك مباشرةّ تجربة لعبة جديدة ممتعة من جوجل Google من خلال زيارة موقع اللعبة على هاتفك.
حيث تعتمد فكرة اللعبة على إيجاد أشياء محددة من حولك، وستستخدم كاميرا هاتفك من أجل تصوير الشيء الذي طُلب إيجاده، علماً أنك لا تمتلك وقت مفتوح لأداء المهمة.
حيث تُطعى وقت محدد من أجل القيام بالتحدي وإيجاد الغرض المطلوب الذي تطلبه اللعبة.
تُعتبر اللعبة تجربة جديدة لتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها بواسطة جوجل وهي توضح كيف يمكن استخدام أدوات التعلم الآلي في الشركة لجعل الألعاب الصغيرة ممتعة.
حيث تم استخدام هذه التقنيات من أجل تعرّف اللعبة على الكائن المطلوب بعد إيجاده من خلال كاميرا هاتفك.
إنها تجربة صغيرة تم تنفيذها بشكل جيد، على الرغم من أن ميزة التعرف على الكائن يمكن أن تُخطئ في بعض الحالات عندما تكون طريقة التصوير غير واضحة أو معالم الجسم غير بارزة.
إن هذه التجارب الصغيرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي هي مثال جيد على انتشار تلك التقنيات وتطورها إلى أشكال أكثر تعقيداً مثل التعرف على الوجوه والأشخاص والتي ستصبح يوماً ما من أجزاء الحياة اليومية.
الجدير بالذكر أن هذا الأسبوع هو مؤتمر المطورين I / O في شركة جوجل، حيث سيكون لدى الشركة بالتأكيد بعض الأخبار المتعلّقة بالذكاء الاصطناعي لمشاركتها.
كما ويُشاع أن هناك تحديثاً لتطبيق الكاميرا الخاص بالشركة والذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي Google Lens، وسنسمع على الأرجح المزيد من الأخبار المتعلقة بخدمات التخزين السحابي الخاصة بالشركة.
لتجربة اللعبة الممتعة، ماعليك سوى زيارة هذا الموقع من هاتفك ومحاولة إيجاد الأشياء المطلوبة منك من خلال تطبيق الكاميرا الخاص بهاتفك قبل انتهاء الوقت!
حذر Sergey Brin أحد مؤسسي شركة جوجل Google من أن الطفرة الحالية في الذكاء الاصطناعي قد خلقت نهضة تكنولوجية تحتوي على العديد من التهديدات المحتملة.
وقد كتب خطاباً سنوياً للمؤسسين نُشر يوم الجمعة حيث لفت الانتباه فيه إلى هذه القضية، ويقول في الخطاب:
الربيع الجديد في الذكاء الاصطناعي هو التطور الأكثر أهمية في الحوسبة في حياتي، كل شهر هناك تطبيقات جديدة مذهلة وتقنيات جديدة، هذه الأدوات القوية تجلب معها أيضاً أسئلة ومسؤوليات جديدة.
ويلاحظ Brin كيف أن طاقة الحوسبة قد انفجرت منذ تأسيس جوجل عام 1998، في ذلك الوقت كانت الشبكات العصبية التي تشكل الآن العمود الفقري للذكاء الاصطناعي المعاصر مجرد مواضيع منسية في علوم الحاسوب.
لقد غيرت ثورة التعلم الآلي في العقد الماضي ذلك، وسرد Brin بعض الطرق العديدة التي يتم فيها استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على نحو واسع.
كتحليل الصور في Google Photos، والترجمة إلى أكثر من 100 لغة في ترجمة جوجل Google translate، بالإضافة لدعم أنظمة الملاحة في سيارات القيادة الذاتية وحتى المساعدة في تشخيص المرض واكتشاف أنظمة كوكبية جديدة.
يقول Brin : بهذا المعنى، نحن بالفعل في نهضة تكنولوجية، ووقت مثير حيث يمكننا رؤية التطبيقات عبر كل شريحة من المجتمع الحديث تقريباً.
ولكنه يقول أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تطرح عدداً من المشكلات أيضاً بما في ذلك كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على العمالة وتحديات صنع خوارزميات غير متحيزة وشفافة والمخاوف من أن هذه التكنولوجيا سوف تُستخدم للتلاعب بالناس.
لم يذكر Brin استخداماً مثيراً للجدل لتقنيات الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال التطبيقات العسكرية.
ففي وقت سابق من هذا العام، تم الكشف عن أن جوجل كانت تساعد البنتاغون على نشر أدوات التعلم الآلي لتحليل لقطات فيديو للمراقبة من الطائرات بدون طيار.
وقالت الشركة إن التكنولوجيا هي للاستخدامات غير الهجومية فقط، لكن الآلاف من موظفي جوجل طالبوا الشركة بالانسحاب من المشروع.
ينهي Brin الرسالة بقوله: في حين أنا متفائل بشأن قدرة التكنولوجيا على التأثير في أكبر القضايا في العالم، ولكن نحن نسير على طريق يجب أن نتعامل معه بمسؤولية عميقة ورعاية وتواضع.
لا أحد يعرف حقاً، ولكن إليك مثال خطير عن هذه الأخبار من الكاتب والمخرج Jordan Peele وموقع BuzzFeed.
حيث تعاون المخرج والموقع المذكورين لاستخدام بعض أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي من أجل إنتاج فيديو مزيّف للرئيس الأمريكي السابق باراك أوباما وهو يهاجم الرئيس الأمريكي الحالي دونالد ترامب.
تم إنتاج الفيديو بواسطة شركة إنتاج المخرج Jordan Peele وذلك باستخدام مزيج من التكنولوجيا القديمة والجديدة: مثل برنامج Adobe After Effects وتطبيق تبديل الوجه الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي FakeApp.
هذا التطبيق هو المثال الأبرز على الكيفية التي يمكن بها لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تسهل إنشاء مقاطع فيديو وهمية ولكنها تبدو واقعية إلى درجة كبيرة.
حيث بدأ هذا التطبيق كأداة لصنع الأفلام المزيفة للمشاهير، لكنه أصبح منذ ذلك الحين أمراً مقلقاً لقدرة الذكاء الاصطناعي على توليد معلومات خاطئة وأخبار مزيفة.
نعم، لقد كان لدينا برامج لإنشاء الصور ومقاطع الفيديو المزيفة، ولكن تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية تجعل العملية برمتها أسهل وأكثر دقة.
حيث طور الباحثون أدوات تسمح لك بإجراء مبادلة للوجه في الوقت الحقيقي، كما تقوم شركة Adobe بإنشاء برنامج تعديل شبيه جداً بالبرنامج الشهير فوتوشوب لكن للصوت وليس للصورة، حيث يتيح لك تحرير الحوار بسهولة كتحرير الصور.
وتقدم شركة ناشئة كندية تدعى Lyrebird خدمة تتيح لك تزييف صوت شخص آخر ببضع دقائق، لكن السؤال المثير للقلق الآن:
ماذا يحدث عندما يستطيع أي شخص أن يبدو بصورة أي شخص ويعمل على نشر الأخبار الكاذبة؟
يبتكر العلماء حالياً أدوات يمكنها اكتشاف وجود تقنيات الذكاء الاصطناعي في عمليات التعديل على مقاطع الفيديو.
ولكن في الوقت الحالي فإن أفضل وسيلة للحماية من المعلومات الخاطئة هو التأكد من المصدر قبل كل شيء، فإذا رأيت مقطع فيديو غريب، يجب أن تسأل نفسك: من أين يأتي هذا؟ وهل يبدو حقيقي؟
في حالة مقاطع الفيديو التي يتم إنشاؤها من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي، فيمكنك عادةً أن ترى أنها مزيفة من خلال علامات مشوهة تظهر أحياناً على شكل تشويه وغموض.
حسب مجموعة من الباحثين من جامعة Washington ومعهد Allen للذكاء الاصطناعي فإن الإجابة هي: الكثير من الأشياء!
قام هؤلاء الباحثون مؤخراً بتدريب الشبكات العصبية لتفسير سلوك الكلاب وتوقعها، ويقولون أن نتائجهم تظهر أن الحيوانات يمكن أن توفر مصدراً جديداً لبيانات التدريب لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تلك المستخدمة للسيطرة على الروبوتات.
لتدريب الذكاء الاصطناعي على التفكير كالكلاب، احتاج الباحثون أولاً إلى البيانات، حيث تم جمع البيانات على شكل أشرطة فيديو ومعلومات الحركة التي تم التقاطها من كلب واحد من سلسلة الملموت الألاسكي ويدعى Kelp.
تم أخذ ما مجموعه 380 مقطع فيديو قصير من كاميرا GoPro مثبتة على رأس الكلب، إلى جانب بيانات الحركة التي تم جمعها من أجهزة الاستشعار الموجودة على ساقيه وجسمه.
حيث كان يتم تسجيل حركات Kelp بنفس الطريقة التي تستخدم بها هوليوود تقنية التقاط الحركة لتسجيل حركة الممثلين الذين يلعبون أدواراً لشخصيات خيالية أو وحوش.
وكان تسجيل الحركة لهذا الكلب مستمراً وهو يمارس حياته اليومية في المشي واللعب والذهاب إلى الحديقة.
حلل الباحثون سلوك Kelp باستخدام التعلم العميق، وهو تقنية ذكاء اصطناعي يمكن استخدامها لتحليل الأنماط المختلفة من البيانات.
وفي هذه الحالة فهذا يعني مطابقة بيانات الحركة لأطراف Kelp والبيانات المرئية من GoPro مع أنشطة الكلب المختلفة.
بحيث يمكن للشبكة العصبية الناتجة التي تم تدريبها على هذه المعلومات أن تتنبأ بما يمكن أن يفعله الكلب في مواقف معينة، على سبيل المثال إذا رأى شخصاً يرمي كرة فإنه سيعرف أن رد فعل الكلب سيكون الجري وراء الكرة لالتقاطها.
أوضحت الكاتبة Kiana Ehsani أن القدرة التنبؤية لنظام الذكاء الاصطناعي كانت دقيقة للغاية، ولكن فقط في فترات قصيرة.
من المعروف أن الكلاب تبرهن بوضوح على الذكاء المرئي، فهي تتعرف على الطعام والعقبات التي أمامها وغير ذلك من الأجسام والبشر والحيوانات، فهل تُظهر الشبكة العصبية المدربة على التصرف نفس الذكاء مثل الكلاب؟
اتضح أن الإجابة هي نعم، لكن في قدرة محدودة للغاية، حيث قام الباحثون بتطبيق اختبارين على الشبكة العصبية، وطلبوا منها تحديد المشاهد المختلفة.
حيث تمكنت الشبكة العصبية من إكمال هذه المهام بدقة متناهية باستخدام البيانات الأساسية التي كانت تمتلكها لحركات الكلاب ومكان وجودها.
إن البرنامج الذي تم ابتكاره لا يمثل بأي حال من الأحوال نموذجاً لدماغ الكلب أو وعيه، وإنما ما يفعله هو تعلّم بعض القواعد الأساسية للغاية من مجموعة محدودة من البيانات.
ولكن يبدو أن هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها التعلم من كلب، حيث يمكن أن تكون الحيوانات مصدراً مفيداً لبيانات التدريب.
ما زال البحث في بدايته وهو مجرد عرض بسيط لكيفية التعلم من الحيوانات، وهناك حاجة إلى المزيد من العمل قبل أن يكون هذا النموذج مثمراً ومفيداً في التطبيق العملي.
للمرة الأولى وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على جهاز تشخيص يعمل بالذكاء الاصطناعي ولا يحتاج إلى طبيب متخصص لتفسير النتائج.
حيث يمكن للبرنامج المسمى IDx-DR اكتشاف شكل من أشكال مرض العين من خلال النظر إلى صور شبكية العين.
ويعمل برنامج الذكاء الاصطناعي على هذا النحو: تقوم الممرضة أو الطبيب أولاً بتحميل صور لشبكيّة عين المريض التي تم التقاطها بكاميرا شبكية خاصة.
وتشير خوارزمية برنامج IDx-DR إلى ما إذا كانت الصورة التي تم تحميلها عالية الجودة بما يكفي للحصول على نتيجة.
ثم يقوم البرنامج بتحليل الصور لتحديد ما إذا كان المريض يعاني من اعتلال الشبكية السكري أم لا، وهو شكل من أشكال أمراض العين حيث أن الكثير من السكر في الدم يدمّر الأوعية الدموية في الجزء الخلفي من العين.
ويعد اعتلال الشبكية السكري من أكثر مضاعفات الرؤية شيوعاً لدى مرضى السكري، ولكنه ما زال نادراً إلى حد ما.
في إحدى التجارب السريرية التي تم استخدام أكثر من 900 صورة فيها، كانت نتائج برنامج IDx-DR صحيحة بنسبة 87٪ بالنسبة للحالات التي تم تشخيصها أنها مصابة باعتلال الشبكية.
أما بالنسبة لنتائجه الخاصة بتشخيص الحالات السليمة فقد كانت صحيحة بنسبة 90٪.
وقال مؤسس البرنامج Michael Abràmoff : إنه يتخذ القرار التشخيصي من تلقاء نفسه.
وهذا يعني أنه يمكن استخدام التكنولوجيا من قبل ممرضة أو طبيب ليس متخصصاً في مجال العيون.
مما يجعل الوصول إلى التشخيص أكثر سهولة، على سبيل المثال لن يحتاج المرضى إلى الانتظار حتى يتوفر أخصائي العيون للحصول على تشخيص الصور.
البرنامج هو جزء من اتجاه متزايد من خوارزميات تعلم كيفية اكتشاف وتشخيص الأمراض.
في وقت سابق من هذا العام قام العلماء بتدريب خوارزمية مختلفة لتعلم كيفية التعرف على الحالات المرضيّة بما في ذلك فقدان البصر المرتبط بالعمر واعتلال الشبكية السكري.
كما وتقوم شركة جوجل Google أيضاً بتدريب برنامج DeepMind AI لتحديد مرض العين، والآن بعد أن قامت إدارة الغذاء والدواء بمنح الموافقة على برنامج IDX-DR فقد يؤدي ذلك إلى عدد جديد من الاختبارات التشخيصية المستقلة.
وقد تكون هذه البرامج المختصة في التشخيص أكثر ملاءمة للمرضى وربما أكثر دقة من الأطباء، ولكن بطبيعة الحال فإن عدم وجود أخصائي لتشخيص الحالة يثير مسألة من سيكون مسؤولاً عن النتيجة عندما يكون التشخيص خاطئاً!
قامت شركة Adobe بتحديث برنامج تحرير الصور الشهير Photoshop بميزتين رائعتين:
الأولى إتاحة خيار تغيير حجم النافذة حتى نسبة 400%، والثانية تقديم أداة تحديد تلقائي جديدة والتي تسمح لك بتحديد جسم أو كائن من الصورة وعزله عن الخلفية بشكل أكثر دقة من أي وقت مضى.
في السنة الماضية، تم عرض شاشة حاسوب مبهرة من Dell بدقة 8K، لكن ما كان مخيباً للآمال هو أن برنامج الفوتوشوب وقتها سمح بخيارين اثنين فقط من خيارات تغيير حجم العرض، فأصبح لدينا واجهة صغيرة مع شاشة كبيرة!
اليوم، فإن التحديث الجديد يعد بحل هذه المشكلة، شرط أن يتم العمل على Windows 10 Creators Update، حيث قامت كل من شركة Adobe وشركة Microsoft بالعمل بشكل وثيق على هذا الأمر، ووفقاً لرئيس قسم أجهزة مايكروسوفت Panos Panay فإنه يتم العمل لضمان أداء الميزة الجديدة بشكل صحيح على جميع أجهزة Windows 10 من Surface Pro بشاشة 12.3 إنش، إلى Surface Studio بشاشة 28 إنش.
بعد تحديث برنامج فوتوشوب فإنه سيتم ربطه مع قائمة إعدادات العرض في نظام Windows، وبعدها سيكون من الممكن العمل على خيار تغيير الحجم بشكل تلقائي وبحسب النسبة التي تختارها (من 100% إلى 400%، بزيادة قدرها 25%)
وهو ما يعتبر تحسيناً جيداً على الخيارات التي كانت متوافرة سابقاً، كما نوّهت شركة Adobe بأن حالة عدم تطابق دقة العرض سيتم العمل عليها من أجل ضمان عدم وجود تناقض (مثل العمل على شاشة جهاز محمول بدقة 4K وشاشة جهاز حاسوب بدقة أقل)
بالحديث عن أداة التحديد التلقائي الجديدة فإن الإعلان عنها تم منذ شهر تشرين الثاني الماضي، أما الآن فقد أصبحت متاحة للجميع ضمن التحديث الأخير، وهي تأتي من تطوير فريق Adobe Sensei والذي يعمل على تضمين مفاهيم تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي إلى برمجيات الشركة، وبشكل مشابه لأداة التحديد السريعة في برنامج Pixelmator Pro فإن زر تحديد العناصر في برنامج الفوتوشوب سوف يستعمل تقنيات تعلم الآلة للقيام بالتحديد التلقائي للعناصر أو الأشخاص ضمن المشهد ومن ثم اختيار العنصر الذي ترغب به.
الذكاء الاصطناعي في الميزة الجديدة سيحاول فهم ما تريد تحديده، ثم سيعمل على عزل الجسم وتحديده بكبسة زر واحدة، وعلى الرغم من أن النتائج قد لا تكون مثالية في كل مرة، لكنها ميزة في غاية الأهمية بسبب حساسية الوظيفة التي تقوم بها، فالقيام بتحديد عنصر ما يُوصف بأنه من أكثر المهام التي تحتاج إلى دقة في العمل، وهي غالباً ما تستهلك وقت طويل لإتمامها بشكل صحيح، لكن بعد دمج الذكاء الصنعي يأمل مطوّرو الميزة بأداء أسرع وأسهل ونتائج أكثر دقة.
من المفترض أن التحديث الجديد لبرنامج الفوتوشوب قد أصبح متاحاً للجميع، لمزيد من المعلومات المتعلقة بالمزايا الموجودة بالتحديث الجديد يمكن زيارة المدونة الخاصة بشركة Adobe من هنا.
بعد خمس سنوات من العمل، افتتحت شركة أمازون يوم الاثنين 22 كانون الثاني أول متجر على مستوى العالم بدون طوابير انتظار أو نقاط دفع وذلك لتجربته أمام الجمهور والبدء رسمياً بالعمل به.
المتجر الذي يبدو وكأنه من المستقبل يدعى Amazon Go وهو موجود في الطابق الأرضي من مقر الشركة الجديد في مدينة سياتل الأمريكية، ورغم أن الافتتاح يأتي بعد سنة كاملة من الموعد الذي تم تحديده سابقاً، إلا أن الافتتاح بحد ذاته يعتبر نقلة نوعية في الاعتماد على التكنولوجيا التي تقول عنها أمازون أنها ستجعل طوابير الانتظار شيئاً من الماضي!
بمجرد الدخول إلى المتجر، تستطيع اختيار ما ترغب بشرائه من ضمن مجموعة واسعة من الأطعمة كالسلطات والشطائر والمشروبات، فضلاً عن الأطعمة الجاهزة المخصصة لوجبات الإفطار والغداء والعشاء، أضف إلى ذلك قائمة منوّعة من الجعة والنبيذ واللحوم والمكسرات والمعجنات وحتى وجبة أمازون الخاصة.
متجر أمازون الجديد يوصف على أنه أكثر المتاجر التي تهتم براحة الزبون وتسهّل عملية الشراء عليه، وذلك من خلال استخدام مجموعة من وسائل التكنولوجيا والذكاء الصنعي، حيث استطاعت الشركة نقل تجربة التسوق والشراء من موقع أمازون الشهير على شبكة الانترنت إلى متجر حقيقي على أرض الواقع لكن مع الابتعاد عن مفهوم المتاجر التقليدية.
كل ما على الزبون أن يفعله هو أن يختار ما يرغب من المنتوجات الموجودة أمامه على الرفوف، وتلقائياً يتم إضافة سعر المنتجات المختارة على الفاتورة الإلكترونية التي تظهر على هاتفه، دون الحاجة للوقوف أمام نقاط الدفع أو في طوابير الانتظار مهما اشتد الازدحام داخل المتجر.
لكن هذا لا يعني أن المتجر خالٍ تماماً من الموظفين، حيث من الطبيعي رؤية موظف استقبال عند المدخل للتأكد من هوية التعريف الخاصة بالزبائن عند الحاجة، بالإضافة لوجود بعض الموظفين في قسم الأغذية، لكن بالتأكيد فإن عدد الموظفين أقل بكثير من أي متجر آخر بنفس الحجم.
ظهرت فكرة المتجر أول مرة لدى أمازون منذ خمس سنوات مضت، وكانت رداً أولياً على سؤال: ماذا يمكننا أن نفعل لنحسّن من وسائل الراحة لدى الزبون؟
رئيس قسم التكنولوجيا في Amazon Go الذي عَمِلَ كمستشار تقني للرئيس التنفيذي في الشركة قال أن الفكرة الأساسية كانت دائماً متعلقة بحقيقة أن الناس لا يحبون الانتظار في طوابير!
في الحديث عن آلية عمل المتجر الجديدة، وبافتراض أن أحد الزبائن يريد الدخول إلى هذا المتجر للقيام بالتسوق، يجب على هذا الزبون أن يقوم أولاً بتحميل تطبيق المتجر Amazon Go App على هاتفه المحمول، ثم يقوم بدايةً عند دخوله من بوابة المتجر بإجراء مسح رقمي من خلال التطبيق وبمساعدة آلة مُعدّة لذلك وتكون هذه العملية بمثابة تسجيل دخول الزبون إلى جلسة تسوق داخل المتجر.
بعد ذلك فإن تجربة التسوق تشابه تماماً أي عملية تسوق في أي متجر آخر باستثناء أن الزبون لن يكون مضطراً للوقوف في طوابير الانتظار أمام نقاط الدفع، بل ببساطة يغادر مع مجموعة المنتجات التي اختارها، حيث تتكفل تكنولوجيا الذكاء الصنعي الموجودة في المتجر بالتعرف على الأشياء التي تم شراؤها واقتطاع ثمنها من حساب أمازون الخاص بالزبون.
كيف يتم التعرف على المنتجات؟
من أجل ذلك توجد مجموعة من الكاميرات والمستشعرات ووسائل المراقبة التي تنحصر مهمتها بمراقبة ما قمت بشرائه وأخذه من الرفوف دون حصول أي خطأ، حيث تبدأ بالتعرف عليك بمجرد قيامك بالمسح الأولي عند بوابة المتجر وتبقى في حالة مراقبة وتتبع لكل المنتجات التي تشتريها حتى لحظة مغادرتك للمتجر عندما يتم تثبيت قيمة الفاتورة النهائية وخصمها من حسابك الخاص.
تجربة التسوق في المتجر ستكون ناجحة دون أخطاء على الأغلب في الوقت الحالي، لكن الاختبار الحقيقي لتكنولوجيا الذكاء الصنعي المستخدمة ستكون في حالة ازدحام المتجر بالزبائن، أو في حالات قد تحدث لاحقاً كدخول شخصين متشابهين إلى حد كبير، أو انتقاء أحد المنتجات من إحدى الرفوف ومن ثم إعادتها إلى رف آخر أو غيرها من الحالات.
هذه الحالات التي يمكن اعتبارها استثنائية سبّبت بتأخير موعد الافتتاح العام للمتجر سنة كاملة، إذ أرادت الشركة دراسة كل الحالات الممكنة والتأكد من أن التكنولوجيا المستخدمة قادرة على القيام بعملها بشكل صحيح، خاصةً أن المتجر كان في الوقت السابق ضمن فترة تجريبية أمام موظفي الشركة فقط قبل افتتاحه للعامة مؤخراً.
المربعات المشار إليها بالأسهم هي الكاميرات والمستشعرات المستخدمة في المتجر
بطبيعة الحال فإن أمازون لم تبتكر هذه التكنولوجيا التي احتاجت إلى خمس سنوات من العمل من أجل متجر واحد، حيث من المتوقع أن الخطط المستقبلية تتجه لافتتاح أكثر من متجر في أكثر من منطقة حول العالم، كما أننا لن نستغرب إذا قامت الشركة بإعطاء تصريح لاستخدام الفكرة من قبل شركات أخرى، لكن كل هذه الأمور ستبقى متعلقة بمدى نجاح الفكرة في المتجر الحالي.