من أبرز التحديات التقنية للذكاء الاصطناعي: جودة وتوافر البيانات حيث تحتاج النماذج إلى كميات ضخمة ومتنوعة لتعمل بدقة، والتعقيد الحسابي الذي يتطلب قدرات معالجة عالية وبنية تحتية قوية، إضافةً إلى قابلية التفسير (Explainability) إذ غالبًا ما تكون النماذج العميقة معقدة ويصعب فهم قراراتها، وكذلك مشكلة التحيز في البيانات والخوارزميات التي قد تؤدي إلى نتائج غير عادلة، وأخيرًا الأمان والاعتمادية لضمان أن الأنظمة الذكية تعمل بثبات وتتعامل مع الهجمات أو الأخطاء بشكل آمن.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق