يجمع تقرير AI Index 2025، الذي أعدّه معهد Stanford HAI بجامعة ستانفورد، أعداد نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة المنشورة بين عامي 2014 و2024 بحسب المؤسسة. وعلى مستوى الجامعات، سجلت جامعة ستانفورد وجامعة كارنيغي ميلون (CMU) 25 نموذجًا لكل منهما، وجامعة تسينغهوا وجامعة كاليفورنيا في بيركلي 22 نموذجًا لكل منهما، فيما سجل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) 15 نموذجًا.
في هذا المقال، نستعرض الجامعات الخمس التي تشهد نشاطًا ملحوظًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي، مسترشدين بهذه الأرقام.
عدد النماذج ليس الجواب عن اختيار الجامعة
«ما أفضل جامعة لدراسة الذكاء الاصطناعي؟» سؤال يشغل بال الطلاب وهم يفكرون في مسارهم الدراسي، كما يهم المهنيين الباحثين عن مواهب للتوظيف أو عن شركاء في الأبحاث المشتركة. لكن الأرقام المتاحة بسهولة قد تنطوي على بعض المخاطر.
عدد نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة الذي نعتمده هنا يرصد النماذج اللافتة التي خرجت من الأوساط البحثية إلى العالم. فهو لا يقيس عدد الطلاب المتخصصين في الذكاء الاصطناعي، ولا جودة المقررات. ومن الأنسب النظر إليه بوصفه مدخلًا لاستكشاف زخم الأبحاث في كل جامعة، لا تصنيفًا لها.
ستانفورد وCMU تتقاسمان الصدارة
سجلت جامعة ستانفورد وCMU أعلى عدد بين المؤسسات الجامعية، بواقع 25 نموذجًا لكل منهما. وهذا يعني أن كلًا من الجامعتين أطلق 25 نموذجًا بارزًا خلال الأعوام الأحد عشر الممتدة من 2014 إلى 2024.
ستانفورد تتجاوز حدود التخصصات
لا يمكن الحديث عن ستانفورد من دون ذكر Stanford HAI، الذي تأسس عام 2019. ويُعد هذا المعهد مؤسسة متعددة التخصصات تنفذ أبحاثًا تتجاوز حدود عدد من الكليات، انطلاقًا من رؤيته التي تضع الإنسان في صميم مقاربة الذكاء الاصطناعي.
لم يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا يقتصر على علوم الحاسوب. ومع تزايد صلاته بالطب والقانون والاقتصاد والأخلاقيات، ينسجم التصميم الذي لا يفترض منذ البداية وجود حواجز بين الكليات مع اتجاهات العصر.
CMU تتساوى معها في العدد
سجلت CMU أيضًا 25 نموذجًا، لتقف جنبًا إلى جنب مع ستانفورد من حيث عدد النماذج. ويمكن أن يشير هذا التعادل إلى أن مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي لا يتركز في جامعة واحدة.
والأدق من اعتبار التعادل الرقمي حسمًا لعدم وجود تفوق واضح، أن نراه دليلًا على سير جامعتين مختلفتين في توجهاتهما جنبًا إلى جنب.
تسينغهوا وبيركلي تليان الجامعتين بـ22 نموذجًا
تليهما جامعة تسينغهوا في الصين وجامعة كاليفورنيا في بيركلي في الولايات المتحدة، بواقع 22 نموذجًا لكل منهما. ولا يتجاوز الفارق بينهما وبين ستانفورد وCMU ثلاثة نماذج.
واللافت في هذا الترتيب أن جامعات أمريكية وصينية تحتل المراتب المتقدمة. وتظهر الأرقام على مستوى الجامعات أن ساحة أبحاث الذكاء الاصطناعي لا تقتصر على بلد بعينه. لذا قد يكون من المفيد توسيع نطاق البحث ليشمل دولًا ومناطق مختلفة عند اختيار وجهة للدراسة أو شريك للأبحاث المشتركة.
في MIT، الاهتمام باتساع قاعدة الأبحاث
بلغ عدد نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة في MIT 15 نموذجًا، وهو رقم متواضع مقارنة بالجامعات الأربع المتقدمة. لكن النظر إلى اتساع نطاق الأبحاث يكشف صورة مختلفة.
تُدرج الصفحة الرسمية لمختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) في MIT، ضمن مجالي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، 68 مشروعًا و27 مجموعة بحثية و111 شخصًا. كما تُعد الأبحاث التي تطبق التعلم الآلي في مجالات مثل الروبوتات والطب ومعالجة اللغة أحد محاور عمله.
قد تبرز جامعة من خلال نموذج كبير واحد، وقد تتبع أخرى نهجًا توسع فيه مجموعات بحثية عديدة نطاق التطبيقات. ولا يستطيع مقياس عدد النماذج وحده أن يعكس عمق النهج الثاني.
كيفية الاختيار تتجاوز الأرقام
عند مقارنة الجامعات الخمس، لا يتجاوز الفارق في عدد النماذج عشرة نماذج. وربما يكون اتخاذ قرار بشأن المسار الدراسي بناءً على هذا الفارق وحده أمرًا متسرعًا بعض الشيء.
الأجدر بالمقارنة هو المجال الذي ترغب في استخدام الذكاء الاصطناعي فيه. فإذا كانت الصلات بالمجتمع أولوية، فقد تناسبك جامعة لديها مؤسسة متعددة التخصصات؛ وإذا كنت تبحث عن تنوع التطبيقات، فقد يكون المعهد الذي يضم مجموعات بحثية كثيرة خيارًا مناسبًا. وعندما تكون الأرقام نقطة انطلاق للتركيز على منظومة الأبحاث، تتغير الصورة التي نكوّنها عن الجامعات.
コメント