[عمود يانغ ميونغ-غيون] يجب أن تكون الزراعة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تقنية تغيّر المنظور أكثر من كونها تقدّم الإجابات الصحيحة.

[عمود خبير] يانغ ميونغ-غيون، قسم هندسة الآلات للصناعات الحيوية، جامعة جيونبوك الوطنية

نتيجة زر واحد وقيمة الذكاء الاصطناعي الزراعي
أصبح الذكاء الاصطناعي الآن تقنية قريبة ومألوفة. فقد أصبح إنشاء الجمل، وتحليل الصور، وتصنيف البيانات أسهل بكثير مما كان عليه من قبل. لقد دخلنا عصرًا يمكن فيه بضغطة زر واحدة الحصول على نتيجة تبدو معقولة. وهذا التغيير إيجابي بلا شك. فارتفاع إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي يعني أن عددًا أكبر من الناس بات قادرًا على استخدام البيانات والحصول على فرص للنظر إلى المشكلات من زوايا جديدة.

لكن قيمة الذكاء الاصطناعي الزراعي لا تنتهي عند إنتاج نتائج سريعة بضغطة زر. فالزراعة ميدان تتشابك فيه المحاصيل، والأصناف، والبيئات، والفصول، وظروف المزارع، وأساليب العمل بشكل معقد. وحتى بالنسبة إلى المحصول نفسه، تختلف الاستجابات بحسب فترة الزراعة والبيئة، كما أن التقنية نفسها تعطي نتائج مختلفة تبعًا لظروف المزرعة والمنشآت. لذلك، يجب ألا يكون الذكاء الاصطناعي الزراعي مجرد أداة تولّد الإجابات، بل تقنية تقرأ الزراعة بعمق أكبر وتربطها بقيمة قابلة للتحقق.

ذكاء اصطناعي يغيّر الأسئلة أكثر من ذكاء اصطناعي يقدّم الإجابات الصحيحة
حتى الآن، كانت الأسئلة المهمة في الزراعة تُحدَّد في الغالب من قبل البشر. مثل: هل تنمو المحاصيل جيدًا؟ هل ظهرت آفات أو أمراض؟ متى يحين وقت الحصاد؟ وهل الظروف البيئية مناسبة؟ وما زالت هذه الأسئلة مهمة. لكن في عصر الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى التقدم خطوة أخرى.
قد يتمثل دور مهم للذكاء الاصطناعي الزراعي ليس فقط في الإجابة بسرعة أكبر عن الأسئلة التي يعرفها البشر بالفعل، بل أيضًا في اكتشاف الأسئلة التي لم يفكر البشر بعد في طرحها. إن إمكانات الذكاء الاصطناعي الزراعي لا تكمن فقط في العثور على الإجابات الصحيحة بسرعة أكبر، بل في تغيير الأسئلة نفسها والمنظورات التي ننظر من خلالها إلى الزراعة.

تقنية تقرأ الإشارات التي لم يرها الإنسان
لقد ظهرت بالفعل في مجالات متعددة حالات طرح فيها الذكاء الاصطناعي أسئلة جديدة على المنظورات القائمة. فالنقلات غير المألوفة التي أظهرها ألفاغو طرحت أسئلة جديدة على الحدس الذي راكمه البشر طويلًا في لعبة غو. كما أوجد ألفافولد فرصة لتجاوز حدود المقاربات التقليدية في المشكلة العلمية القديمة المتمثلة في التنبؤ ببنية البروتين. وهذه الحالات لا تضمن نجاح الذكاء الاصطناعي الزراعي كما هو. لكنها تُظهر بوضوح أن الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على تقليد حكم الإنسان بسرعة، بل يمكنه أيضًا تقديم إمكانات لم يكن الإنسان قد رآها بعد.

والأمر نفسه ينطبق على الزراعة. فالخصائص التي يعرّفها البشر، مثل ارتفاع المحصول، ومساحة الأوراق، وأعراض المرض، ووصفات الزراعة، ما تزال مهمة. لكن عندما تتراكم بيانات الصور، والبيانات الطيفية، والبيانات ثلاثية الأبعاد، والصور الحرارية، والبيانات البيئية بشكل متكرر، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدّم من داخل البيانات نفسها خصائص جديدة مثل تغيرات النمو، ومؤشرات الإجهاد، وفروق الاستجابة بين الأصناف، والعلاقات المركبة بين البيئة والنمو، وهي أمور لم يتمكن البشر بعد من تعريفها. إن القيمة المهمة للذكاء الاصطناعي الزراعي لا تنتهي عند حساب الخصائص التي كان البشر يرونها بسرعة أكبر، بل تكمن في فتح منظور جديد للنظر إلى المحاصيل.

نزعتان من الجمود تبطئان الذكاء الاصطناعي الزراعي
من هذا المنظور، هناك نزعتان من الجمود يجب الحذر منهما عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي الزراعي. الأولى هي الميل إلى إغلاق باب الأسئلة الجديدة بحجة صعوبات الميدان. وبالطبع، فإن الميدان الزراعي معقد. فالمحاصيل ليست متجانسة، والبيئات لا تتكرر، كما أن ظروف المزارعين وأحكامهم تختلف عن بعضها. لذلك، ينبغي الحذر من الموقف الذي يتحدث كما لو أن الذكاء الاصطناعي هو الجواب عن كل شيء من دون فهم الميدان.

لكن في المقابل، لا ينبغي أيضًا إقصاء محاولات تطبيق الذكاء الاصطناعي أو حتى المنظورات الجديدة التي يطرحها، لمجرد أن الميدان صعب ومعقد. إن الفهم العميق للميدان يجب ألا يكون مبررًا لإغلاق أسئلة المستقبل، بل نقطة انطلاق لصنع ذكاء اصطناعي أفضل. ولا ينبغي أن يكون الميدان سببًا لرفض التكنولوجيا الجديدة، بل سببًا يجعل هذه التكنولوجيا أكثر عمقًا.

أما الثانية فهي الميل إلى ملاحقة أسماء التقنيات الجديدة من دون بناء الأساس بشكل كافٍ. وحتى في البحث والتطوير الوطني، تظل “التقنية الجديدة” معيارًا مهمًا دائمًا. لكن الجِدة في الذكاء الاصطناعي الزراعي لا تعني ببساطة الانتقال إلى الكلمة المفتاحية التالية أو تغيير الاتجاه على عجل. فإذا لم تكن التقنيات السابقة قد خضعت للتحقق الكافي، وكانت البيانات والمعايير وأنظمة الإثبات الميداني ضعيفة، فإن وضع التقنية التالية فوقها لن يؤدي إلا إلى تغييرات محدودة في الميدان.

وفوق ذلك، ومع التغير السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، كثيرًا ما تحتاج التقنيات التي كان يُعتقد أنها طُوِّرت في الماضي إلى إعادة تعريف، وإعادة تحقق، وإعادة ربط بما يتناسب مع بيئة الذكاء الاصطناعي الجديدة. فالذكاء الاصطناعي الزراعي ليس تقنية سُلّمية تُطوَّر مرة واحدة ثم يُنتقل بعدها إلى التقنية التالية، بل هو تقنية يجب أن تواصل مراجعة نفسها وتجديدها فوق أساس متراكم يشمل حتى الإخفاقات.

في النهاية، ما يبطئ الذكاء الاصطناعي الزراعي ليس فقط التوقعات المفرطة تجاه التكنولوجيا الجديدة، ولا فقط الحذر المفرط منها. تكمن المشكلة في الحديث عن الميدان وحده من دون منظور منفتح، أو الحديث عن الجِدة وحدها من دون تراكم الأساس. فالميدان هو المكان الذي يجب أن تُتحقق فيه التكنولوجيا، والتكنولوجيا الجديدة يجب ألا تكون مبررًا لتجاوز الأساس، بل فرصة لإعادة ترسيخه من جديد.

البحث التأسيسي غير المرئي يصنع مستقبل الذكاء الاصطناعي الزراعي
فما الذي نحتاجه إذن من أجل مستقبل الذكاء الاصطناعي الزراعي؟ أحد الأمور هو عقلية منفتحة تتقبل الإشارات غير المألوفة التي يقدّمها الذكاء الاصطناعي بوصفها أسئلة جديدة. والأمر الآخر هو البحث التأسيسي غير المرئي اللازم لتحويل تلك الأسئلة إلى قيمة في الميدان. فطرق جمع البيانات، ومعايير تفسير المستشعرات، وتعريفات الأنماط الظاهرية، ونمذجة العلاقة بين المحاصيل والبيئة، وأنظمة الإثبات طويلة الأمد، قد لا يكون واضحًا فورًا أين ستُستخدم، وقد لا تبدو إنجازات براقة.

لكن من دون هذه الأسس، ستتزعزع تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة في اللحظة التي تدخل فيها إلى الميدان. وليس كل بحث لا تتضح فائدته المباشرة بحثًا بعيدًا. بل على العكس، في الذكاء الاصطناعي الزراعي، ستكون العمليات التي لا تُرى الآن هي لاحقًا نقطة البداية التي تحدد نجاح التطبيق الميداني أو فشله.

ولكي يتجاوز الذكاء الاصطناعي الزراعي كونه أداة تنتج النتائج بضغطة زر واحدة، ويصبح تقنية تكتشف الخصائص التي لم يرها الإنسان وتوصلها إلى قيمة متحقق منها، يجب التعامل مع هذه الأسس بجدية أكبر. وعند الحديث مستقبلًا عن الذكاء الاصطناعي الزراعي، والزراعة الذكية، والذكاء الاصطناعي الفيزيائي، والتقنيات الزراعية، فإن المهم ليس ملاحقة أسماء التقنيات بسرعة. بل المهم هو التساؤل: كيف تجعلنا تلك التقنية نقرأ الزراعة بطريقة جديدة؟ وما البيانات التي تتركها؟ ومن خلال أي تحقق تعود إلى الميدان بوصفها قيمة؟

إن مستقبل الذكاء الاصطناعي الزراعي لا يبدأ بإجابات صحيحة أسرع، بل بأسئلة أفضل. وعندما تمر تلك الأسئلة عبر البيانات والتحقق لتتحول إلى قيمة في الميدان، عندها فقط يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح ليس مجرد كلمة رائجة، بل التقنية التأسيسية التالية للزراعة الكورية.