يجمع تقرير AI Index 2025، الذي أعدّه معهد Stanford HAI في جامعة ستانفورد، أعداد نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة التي أُعلن عنها بين عامي 2014 و2024، بحسب المؤسسة. وعلى مستوى الجامعات، سجلت جامعة ستانفورد وجامعة كارنيغي ميلون (CMU) 25 نموذجًا لكل منهما، تليهما جامعة تسينغهوا وجامعة كاليفورنيا في بيركلي بـ22 نموذجًا لكل منهما، ثم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) بـ15 نموذجًا.
في هذا المقال، نستعرض خمس جامعات تنشط فيها أبحاث الذكاء الاصطناعي، مسترشدين بهذه الأرقام.
عدد النماذج ليس جوابًا عن سؤال اختيار الجامعة
«ما أفضل جامعة لدراسة الذكاء الاصطناعي؟» سؤال يراود الطلاب الذين يفكرون في مسارهم الدراسي، وكذلك المهنيين الذين يبحثون عن كفاءات للتوظيف أو عن شركاء في الأبحاث المشتركة. لكن الأرقام المتاحة بسهولة تنطوي على بعض المخاطر.
عدد نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة المستخدم هنا يُحصي النماذج اللافتة التي خرجت إلى العلن من الأوساط البحثية. وهو لا يعكس عدد الطلاب المتخصصين في الذكاء الاصطناعي، ولا جودة المقررات الدراسية. ومن الأنسب اعتباره مدخلًا لاستكشاف زخم الأبحاث في كل جامعة، لا ترتيبًا تنافسيًا.
ستانفورد وCMU تتشاركان الصدارة
سجلت جامعة ستانفورد وCMU أكبر عدد بين المؤسسات الجامعية، بواقع 25 نموذجًا لكل منهما. أي إن كلتا الجامعتين أطلقتا 25 نموذجًا بارزًا على مدى 11 عامًا، من 2014 إلى 2024.
ستانفورد تتجاوز حدود التخصصات
من الصعب الحديث عن ستانفورد من دون التوقف عند معهد Stanford HAI، الذي تأسس عام 2019. ويُعد المعهد مؤسسة متعددة التخصصات، تُجري أبحاثًا تشمل عدة كليات، انطلاقًا من توجه يهدف إلى إعادة النظر في الذكاء الاصطناعي من منظور يضع الإنسان في المركز.
لم يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا يقتصر على علوم الحاسوب. ومع تزايد صلاته بالطب والقانون والاقتصاد والأخلاقيات، يبدو أن تصميم الأبحاث منذ البداية بما لا يفترض وجود حواجز بين الكليات ينسجم مع روح العصر.
CMU تسجل العدد نفسه
سجلت CMU أيضًا 25 نموذجًا، متعادلةً مع ستانفورد من حيث عدد النماذج. ويشير هذا التعادل إلى أن مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي لا ينحصر في جامعة واحدة.
والأدق في قراءة التعادل الرقمي أن نراه دليلًا على أن جامعتين تتبعان مسارين مختلفين تسيران جنبًا إلى جنب، لا أن المنافسة بينهما لم تُحسم.
تسينغهوا وبيركلي تليان الجامعتين بـ22 نموذجًا
تأتي بعدهما جامعة تسينغهوا في الصين وجامعة كاليفورنيا في بيركلي في الولايات المتحدة، وسجلت كل منهما 22 نموذجًا. ولا يتجاوز الفارق بينهما وبين ستانفورد وCMU ثلاثة نماذج.
ما يلفت في هذا الترتيب هو حضور جامعات من الولايات المتحدة والصين ضمن المراكز المتقدمة. وتُظهر الأرقام على مستوى الجامعات أن ساحة أبحاث الذكاء الاصطناعي لا تقتصر على بلد بعينه. لذا، قد يكون من المفيد توسيع نطاق البحث عبر البلدان والمناطق عند اختيار وجهة للدراسة أو شريك للأبحاث المشتركة.
في MIT، يجدر الالتفات إلى اتساع نطاق الأبحاث
بلغ عدد نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة في MIT 15 نموذجًا، وهو عدد متواضع مقارنة بالجامعات الأربع المتصدرة. لكن اتساع نطاق أبحاثها يكشف صورة أخرى.
تدرج الصفحة الرسمية لمعهد علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في MIT (CSAIL) 68 مشروعًا و27 مجموعة بحثية و111 شخصًا ضمن مجال الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. ويُعد تطبيق تعلّم الآلة في مجالات مثل الروبوتات والطب ومعالجة اللغة أحد المحاور البحثية للمعهد.
قد يكون الطريق إلى البروز عبر نموذج واحد كبير، أو عبر مجموعات بحثية كثيرة توسع نطاق التطبيقات. ومقياس عدد النماذج وحده لا يكفي لقياس عمق المسار الثاني.
كيف تختار بعد النظر إلى الأرقام؟
عند مقارنة الجامعات الخمس، لا يتجاوز الفارق الأقصى في عدد النماذج عشرة. وقد يكون من التسرع اختيار المسار الدراسي بناءً على هذا الفارق.
الأجدر بالمقارنة هو المجال الذي ترغب في استخدام الذكاء الاصطناعي فيه. فإذا كانت الأولوية للصلة بالمجتمع، فقد تكون الجامعة التي تضم مؤسسة متعددة التخصصات خيارًا مناسبًا؛ وإذا كنت تبحث عن تنوع مجالات التطبيق، فقد يجدر النظر إلى المعاهد التي تضم عددًا كبيرًا من المجموعات البحثية. وعندما تكون الأرقام نقطة انطلاق لتقييم منظومة البحث، تتغير الصورة التي نكوّنها عن الجامعات.
コメント