وتيرة الابتكار المتواصلة في الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تبدو وكأنها مشاهدة لعبة بوكر عالية المخاطر، حيث يرفع عمالقة التكنولوجيا الرهان باستمرار بنماذج متزايدة التطور. بمجرد أن تستوعب الصناعة اختراقًا واحدًا، يظهر آخر، يعيد خلط الأوراق ويتحدى القادة الراسخين. في الأسبوع الماضي، ألقت Google ورقة قد تكون ذات أهمية كبيرة، معلنة عن وصول Gemini 2.5 Pro، وهو نموذج تصفه بجرأة بأنه إبداعها ‘الأكثر ذكاءً’ حتى الآن. لم يكن هذا مجرد تحديث داخلي هادئ؛ بل كان إعلانًا عامًا، تم تقديمه في البداية كـ’نسخة تجريبية’ ومع ذلك اقتحم قمة لوحة صدارة صناعية رئيسية، LMArena، مؤكدًا هيمنته ‘بفارق كبير’. ازدادت الحبكة تعقيدًا خلال عطلة نهاية الأسبوع حيث فتحت Google الأبواب على مصراعيها، مما جعل هذا الذكاء الاصطناعي المتطور متاحًا - وإن كان مع بعض القيود - لأي شخص لديه اتصال بالإنترنت عبر واجهة الويب Gemini الخاصة بها.
يشير هذا النشر السريع إلى أكثر من مجرد تقدم تقني؛ إنه يعكس إلحاحًا استراتيجيًا في مشهد الذكاء الاصطناعي شديد التنافسية. تجد Google، وهي قوة راسخة منذ فترة طويلة في أبحاث الذكاء الاصطناعي، نفسها في ساحة معركة ديناميكية ضد منافسين هائلين مثل OpenAI، مبتكري ChatGPT واسع الانتشار، و Anthropic، المعروفة بتركيزها على سلامة الذكاء الاصطناعي وعائلة نماذج Claude الخاصة بها. إن إصدار Gemini 2.5 Pro، الذي يأتي في أعقاب نماذج Gemini 2.0 Flash Thinking التي تم تقديمها في ديسمبر الماضي، يؤكد تصميم Google ليس فقط على المنافسة، ولكن على الريادة. السؤال الآن ليس فقط ماذا يمكن لـ Gemini 2.5 Pro أن يفعل، ولكن كيف قد يعيد وصوله تشكيل سباق التسلح التكنولوجي المستمر وما يعنيه للمستخدمين بدءًا من المجربين العاديين إلى عملاء المؤسسات المتطلبين.
وضع معيار جديد: مقاييس الأداء والميزة التنافسية
في عالم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، لا يعد الأداء مجرد مسألة رأي شخصي؛ بل يتم قياسه بشكل متزايد من خلال قياس الأداء الصارم. تعمل هذه الاختبارات، المصممة لاستكشاف حدود قدرات الذكاء الاصطناعي عبر مجالات مختلفة، كمعايير حاسمة لمقارنة النماذج المختلفة. لم تتردد Google في تسليط الضوء على أداء Gemini 2.5 Pro، لا سيما في التقييمات الأحدث والأكثر تحديًا المصممة لمقاومة ظاهرة ‘التدريس للاختبار’ التي يمكن أن تعاني منها المعايير القديمة.
تأتي إحدى النتائج البارزة من الاختبار المسمى بشكل مثير للاهتمام Humanity’s Last Exam (HLE). يهدف هذا المعيار، الذي تم إنشاؤه خصيصًا لمكافحة تشبع الدرجات الذي لوحظ في الاختبارات المعمول بها، إلى تقديم مشكلات جديدة لم تتدرب عليها النماذج بشكل صريح. على أرض الاختبار الصعبة هذه، حققت النسخة التجريبية من Gemini 2.5 Pro درجة 18.8%. في حين أن هذا الرقم قد يبدو متواضعًا في حد ذاته، إلا أن أهميته تتضح عند مقارنته بمنافسيه المباشرين: تمكن o3 mini من OpenAI من تحقيق 14%، وسجل Claude 3.7 Sonnet من Anthropic 8.9%. يشير هذا إلى أن Gemini 2.5 Pro يمتلك درجة أكبر من القدرة على حل المشكلات المعممة أو القدرة على التكيف عند مواجهة مهام غير مألوفة حقًا، وهي سمة حاسمة للفعالية في العالم الحقيقي. يشير التفوق في معيار مصمم لمقاومة الحفظ إلى قدرات تفكير أعمق.
بالإضافة إلى HLE، أحدث Gemini 2.5 Pro أيضًا ضجة على لوحة صدارة Chatbot Arena. تتخذ هذه المنصة نهجًا مختلفًا، حيث تعتمد على مقارنات جماعية عمياء جنبًا إلى جنب حيث يقوم المستخدمون البشريون بتقييم استجابات نماذج الذكاء الاصطناعي المجهولة. يمكن القول إن الصعود إلى القمة هنا يعد مؤشرًا قويًا على الجودة المتصورة والفائدة والطلاقة الحوارية في التفاعلات العملية - وهي عوامل تهم المستخدمين النهائيين بشكل كبير. يشير ذلك إلى أن النموذج ليس جيدًا فقط في الاختبارات الموحدة؛ بل إنه مقنع أيضًا في الاستخدام الفعلي.
تفيد Google أيضًا بأن بطلها الجديد يظهر تحسينات ملحوظة عبر عدة أبعاد أساسية:
- الاستدلال (Reasoning): القدرة على تحليل المعلومات، واستخلاص استنتاجات منطقية، وحل المشكلات المعقدة، وفهم علاقات السبب والنتيجة. يعد الاستدلال المعزز أمرًا بالغ الأهمية للمهام التي تتطلب التفكير النقدي والتخطيط والتحليل الاستراتيجي.
- القدرات متعددة الوسائط (Multimodal Capabilities): يتوقع بشكل متزايد من الذكاء الاصطناعي الحديث فهم ومعالجة المعلومات التي تتجاوز مجرد النص. تشير تعددية الوسائط إلى القدرة على التعامل مع المدخلات والمخرجات عبر تنسيقات مختلفة، مثل النصوص والصور والصوت وربما الفيديو. تعني التحسينات هنا أن Gemini 2.5 Pro يمكنه على الأرجح فهم والاستجابة لمطالبات أكثر تعقيدًا تتضمن أنواع بيانات مختلطة.
- القدرات الوكيلة (Agentic Capabilities): يشير هذا إلى قدرة النموذج على التصرف بشكل أكثر استقلالية، وتقسيم الأهداف المعقدة إلى خطوات أصغر، وتخطيط تسلسلات الإجراءات، وربما حتى استخدام الأدوات أو الموارد الخارجية لإنجاز المهام. تعمل الوظائف الوكيلة المحسنة على تقريب مساعدي الذكاء الاصطناعي من أن يصبحوا حلالين للمشكلات بشكل استباقي بدلاً من مجرد مستجيبين سلبيين.
ومن المثير للاهتمام، تؤكد Google أن هذه التطورات واضحة حتى من ‘مطالبة من سطر واحد’، مما يشير إلى قدرة متزايدة على فهم نية المستخدم وسياقه دون الحاجة إلى توضيح شامل أو تعليمات مفصلة. وهذا يعني زيادة الكفاءة وسهولة الاستخدام للمستخدم النهائي.
ومما يعزز أوراق اعتماده أيضًا، تفوق Gemini 2.5 Pro حسبما ورد على المنافسين في اختبار ذكاء موحد أجراه موقع الاختبار Tracking AI. في حين أن ترجمة مقاييس الذكاء البشري مباشرة إلى الذكاء الاصطناعي أمر معقد ومحل نقاش، فإن الحصول على درجة أعلى في مثل هذه الاختبارات يشير عمومًا إلى أداء متفوق في المهام التي تنطوي على التعرف على الأنماط والاستنتاج المنطقي والتفكير المجرد - وهي مكونات أساسية للذكاء العام. مجتمعة، ترسم نتائج هذه المعايير صورة لنموذج ذكاء اصطناعي عالي القدرة ومتعدد الاستخدامات، مما يضع Gemini 2.5 Pro كمنافس هائل في طليعة الجيل الحالي من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
من مقعد المختبر إلى الملعب العام: الإطلاق ‘التجريبي’
يعد قرار إطلاق Gemini 2.5 Pro، حتى بصفته ‘تجريبيًا’، مباشرة للجمهور مناورة استراتيجية رائعة. عادةً، قد تخضع النماذج المتطورة لمراحل اختبار داخلية مطولة أو إصدارات تجريبية مغلقة محدودة قبل التعرض الأوسع. من خلال إتاحة هذه النسخة القوية، وإن كانت غير مصقولة، على نطاق واسع، تحقق Google عدة أهداف في وقت واحد.
أولاً، إنه عرض قوي للثقة. إن إطلاق نموذج يتصدر لوحات الصدارة على الفور يرسل رسالة واضحة إلى المنافسين والسوق: Google تدفع الحدود ولا تخشى عرض تقدمها، حتى لو تم تصنيفها على أنها تجريبية. إنه يولد ضجة ويجذب الانتباه في دورة إخبارية مشبعة بإعلانات الذكاء الاصطناعي.
ثانيًا، يحول هذا النهج بشكل فعال قاعدة المستخدمين العالمية إلى مجموعة اختبار ضخمة في الوقت الفعلي. في حين أن الاختبار الداخلي والمعايير الموحدة ضرورية، إلا أنها لا يمكنها تكرار التنوع الهائل وعدم القدرة على التنبؤ بأنماط الاستخدام في العالم الحقيقي بشكل كامل. يوفر ملايين المستخدمين الذين يتفاعلون مع النموذج، ويستكشفون نقاط قوته وضعفه بمطالبات واستفسارات فريدة، بيانات لا تقدر بثمن لتحديد الأخطاء، وتحسين الأداء، وفهم القدرات الناشئة، ومواءمة سلوك النموذج بشكل أوثق مع توقعات المستخدم. تعتبر حلقة التغذية الراجعة هذه حاسمة لتقوية التكنولوجيا وإعدادها لتطبيقات أكثر أهمية، وربما تجارية. تضع علامة ‘تجريبي’ التوقعات بسهولة، معترفة بأن المستخدمين قد يواجهون تناقضات أو استجابات دون المستوى الأمثل، وبالتالي تخفيف الانتقادات المحتملة.
ثالثًا، إنه تكتيك تنافسي. من خلال منح الوصول المجاني، حتى مع وجود قيود، يمكن لـ Google جذب المستخدمين الذين قد يستخدمون بشكل أساسي منصات منافسة مثل ChatGPT أو Claude. يسمح للمستخدمين بمقارنة قدرات Gemini مباشرة، مما قد يؤثر على التفضيلات ويبني ولاء المستخدم بناءً على مزايا الأداء المتصورة. هذا مهم بشكل خاص حيث تضيق فجوة الأداء بين أفضل النماذج غالبًا، مما يجعل تجربة المستخدم ونقاط القوة المحددة عوامل تمييز رئيسية.
ومع ذلك، فإن هذه الاستراتيجية لا تخلو من المخاطر. قد يؤدي إطلاق نموذج تجريبي على نطاق واسع إلى تعريض المستخدمين لأخطاء غير متوقعة أو تحيزات أو حتى مخرجات ضارة إذا لم تكن تدابير التخفيف من المخاطر المتعلقة بالسلامة ناضجة تمامًا بعد. يمكن أن تؤدي التجارب السلبية، حتى تحت شعار ‘تجريبي’، إلى الإضراربثقة المستخدم أو تصور العلامة التجارية. يجب على Google الموازنة بعناية بين فوائد التغذية الراجعة السريعة والتواجد في السوق مقابل الجوانب السلبية المحتملة لكشف منتج لم يتم الانتهاء منه بعد للجماهير. من المحتمل أن تعمل ‘حدود المعدل’ (rate limits) المعلنة للمستخدمين المجانيين كآلية تحكم، تمنع الحمل الزائد على النظام وربما تحد من التأثير المحتمل لأي مشكلات غير متوقعة خلال هذه المرحلة التجريبية.
مستويات الوصول: التقاء الديمقراطية مع تحقيق الدخل
تسلط استراتيجية إطلاق Gemini 2.5 Pro الضوء على توتر شائع في صناعة الذكاء الاصطناعي: التوازن بين إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى التكنولوجيا القوية وإنشاء نماذج أعمال مستدامة. اختارت Google نهجًا متدرجًا.
الوصول المجاني: الخبر الرئيسي هو أن الجميع يمكنهم الآن تجربة Gemini 2.5 Pro عبر واجهة الويب القياسية لـ Gemini (gemini.google.com). يعد هذا التوفر الواسع خطوة مهمة، حيث يضع قدرات الذكاء الاصطناعي الحديثة في أيدي الطلاب والباحثين والهواة والأفراد الفضوليين في جميع أنحاء العالم. ومع ذلك، يأتي هذا الوصول ‘مع حدود للمعدل’ (with rate limits). في حين لم تحدد Google الطبيعة الدقيقة لهذه الحدود، إلا أنها تتضمن عادةً قيودًا على عدد الاستعلامات التي يمكن للمستخدم إجراؤها خلال إطار زمني معين أو ربما قيودًا على مدى تعقيد المهام التي سيقوم بها النموذج. تساعد هذه الحدود في إدارة حمل الخادم، وضمان الاستخدام العادل، وتشجيع المستخدمين ذوي الاحتياجات الأكبر بمهارة على التفكير في الخيارات المدفوعة.
Gemini Advanced: بالنسبة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى وصول أكثر قوة، أكدت Google مجددًا أن المشتركين في فئة Gemini Advanced الخاصة بها يحتفظون بـ’وصول موسع’. من المحتمل أن يتميز هذا العرض المتميز بحدود معدل أعلى بكثير، أو ربما غير موجودة، مما يسمح باستخدام أكثر كثافة وتكرارًا. والأهم من ذلك، يستفيد مستخدمو Advanced أيضًا من ‘نافذة سياق أكبر’.
تعد نافذة السياق (context window) مفهومًا بالغ الأهمية في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). تشير إلى كمية المعلومات (المقاسة بالرموز المميزة ‘tokens’، والتي تتوافق تقريبًا مع الكلمات أو أجزاء الكلمات) التي يمكن للنموذج أخذها في الاعتبار في أي وقت عند إنشاء استجابة. تتيح نافذة السياق الأكبر للذكاء الاصطناعي ‘تذكر’ المزيد من المحادثة السابقة أو معالجة مستندات أكبر بكثير يقدمها المستخدم. هذا أمر حيوي للمهام التي تتضمن نصوصًا مطولة، أو حوارات معقدة متعددة الأدوار، أو تحليلًا تفصيليًا لبيانات واسعة النطاق. على سبيل المثال، يستفيد تلخيص تقرير طويل، أو الحفاظ على التماسك طوال جلسة عصف ذهني مطولة، أو الإجابة على الأسئلة بناءً على دليل تقني كبير، بشكل كبير من نافذة سياق أكبر. من خلال حجز نافذة السياق الأكثر سخاء للمشتركين المدفوعين، تخلق Google عرض قيمة واضحًا لـ Gemini Advanced، مستهدفة المستخدمين المتقدمين والمطورين والشركات التي تحتاج إلى تلك القدرة المعززة.
يسمح هذا الهيكل المتدرج لـ Google بمتابعة أهداف متعددة: فهو يعزز الوعي والتبني على نطاق واسع من خلال الوصول المجاني، ويجمع بيانات استخدام قيمة من جمهور عريض، وفي نفس الوقت يحقق الدخل من التكنولوجيا من خلال تقديم قدرات محسنة لأولئك المستعدين للدفع. إنه نهج عملي يعكس التكاليف الحسابية الكبيرة المرتبطة بتشغيل هذه النماذج القوية مع الاستمرار في جعل أدوات الذكاء الاصطناعي المثيرة للإعجاب في متناول عدد غير مسبوق من الأشخاص. سيؤدي التوفر القادم على الأجهزة المحمولة إلى خفض حاجز الدخول بشكل أكبر، ودمج Gemini بسلاسة أكبر في الحياة الرقمية اليومية للمستخدمين ومن المرجح أن يسرع التبني بشكل كبير.
التأثير المتتالي: هز المشهد التنافسي للذكاء الاصطناعي
يعد إطلاق Google لـ Gemini 2.5 Pro الذي يتصدر المعايير ويمكن الوصول إليه مجانًا أكثر من مجرد تحديث تدريجي؛ إنها خطوة مهمة من المرجح أن ترسل تموجات عبر المشهد التنافسي للذكاء الاصطناعي. التأثير المباشر هو زيادة الضغط على المنافسين مثل OpenAI و Anthropic.
عندما يطلق لاعب رئيسي واحد نموذجًا يظهر أداءً متفوقًا في المعايير الرئيسية، خاصةً الأحدث منها مثل HLE المصممة لتكون أكثر تمييزًا، فإنه يعيد ضبط التوقعات. يواجه المنافسون التحدي الضمني إما لإظهار قدرات مماثلة أو متفوقة في نماذجهم الخاصة أو المخاطرة بأن يُنظر إليهم على أنهم متخلفون. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تسريع دورات التطوير، مما قد يؤدي إلى إصدارات أسرع لنماذج أو تحديثات جديدة من OpenAI (ربما متغير GPT-4 أكثر قدرة أو توقع GPT-5) و Anthropic (ربما تسريع التطوير بما يتجاوز Claude 3.7 Sonnet). تعد ريادة Chatbot Arena جائزة مرئية بشكل خاص؛ غالبًا ما يحفز فقدان المركز الأول استجابات سريعة.
علاوة على ذلك، يمكن أن يؤثر توفير وصول مجاني واسع النطاق، حتى مع وجود حدود للمعدل، على سلوك المستخدم وولاء المنصة. قد يميل المستخدمون الذين يعتمدون بشكل أساسي على ChatGPT أو Claude إلى تجربة Gemini 2.5 Pro، خاصةً بالنظر إلى نقاط قوته المبلغ عنها في الاستدلال والأداء في المهام الصعبة. إذا وجدوا التجربة مقنعة، فقد يؤدي ذلك إلى تحول في أنماط الاستخدام، مما قد يؤدي إلى تآكل قاعدة مستخدمي المنافسين، لا سيما بين المستخدمين غير المدفوعين. تعتمد ‘قابلية الالتصاق’ بمنصات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على الأداء المتصور وسهولة الاستخدام؛ من الواضح أن Google تراهن على أن Gemini 2.5 Pro يمكنه كسب المتحولين.
يشير التركيز على تحسين قدرات الاستدلال والوسائط المتعددة والوكيلة أيضًا إلى الاتجاه الاستراتيجي لـ Google. يُنظر إلى هذه المجالات على نطاق واسع على أنها الحدود التالية في تطوير الذكاء الاصطناعي، والانتقال من مجرد إنشاء النصوص نحو حل المشكلات والتفاعل الأكثر تعقيدًا. من خلال عرض التطورات هنا، لا تتنافس Google فقط على المقاييس الحالية ولكنها تحاول أيضًا تأطير السرد حول قدرات الذكاء الاصطناعي المستقبلية حيث تعتقد أنها يمكن أن تتفوق. قد يدفع هذا المنافسين إلى تسليط الضوء على تقدمهم الخاص في هذه المجالات المحددة بشكل أكثر وضوحًا.
يعد التكامل مع الأجهزة المحمولة بعدًا تنافسيًا حاسمًا آخر. إن إتاحة الذكاء الاصطناعي القوي بسهولة على الهواتف الذكية يقلل من الاحتكاك ويدمج التكنولوجيا بشكل أعمق في سير العمل اليومي. الشركة التي توفر تجربة الذكاء الاصطناعي المحمولة الأكثر سلاسة وقدرة وسهولة في الوصول إليها ستحصل على ميزة كبيرة في تبني المستخدمين وتوليد البيانات. تتمتع Google، بنظامها البيئي Android، بوضع جيد للاستفادة من ذلك، مما يضع مزيدًا من الضغط على المنافسين لتعزيز عروضهم المحمولة الخاصة.
في نهاية المطاف، يكثف إطلاق Gemini 2.5 Pro السباق، مما يجبر جميع اللاعبين الرئيسيين على الابتكار بشكل أسرع، وإظهار القيمة بشكل أكثر وضوحًا، والتنافس بقوة على اهتمام المستخدمين واعتماد المطورين. إنه يؤكد أن الريادة في مجال الذكاء الاصطناعي سائلة وتتطلب تقدمًا مستمرًا وقابلاً للإثبات.
نظرة إلى الأمام: مسار تطوير الذكاء الاصطناعي
يعد وصول Gemini 2.5 Pro، على الرغم من أهميته، مجرد معلم واحد في رحلة الذكاء الاصطناعي المتسارعة بسرعة. يقدم إصداره وادعاءات أدائه ونموذج إمكانية الوصول أدلة حول المستقبل القريب ويثير تساؤلات حول المسار طويل الأجل.
يمكننا أن نتوقع استمرار حروب المعايير، ومن المرجح أن تصبح أكثر تطوراً. مع تحسن النماذج، تصبح الاختبارات الحالية مشبعة، مما يستلزم إنشاء تقييمات جديدة وأكثر تحديًا مثل HLE. قد نرى تركيزًا أكبر على إكمال المهام في العالم الحقيقي، والتماسك الحواري متعدد الأدوار، والمتانة ضد المطالبات العدائية كعوامل تمييز رئيسية، متجاوزة المقاييس الأكاديمية البحتة. ستظل قدرة النماذج على إظهار الفهم والاستدلال الحقيقيين، بدلاً من مطابقة الأنماط المتطورة، هدفًا بحثيًا مركزيًا.
سوف يتسارع الاتجاه نحو تعزيز تعددية الوسائط بلا شك. ستصبح النماذج المستقبلية بارعة بشكل متزايد في دمج النصوص والصور والصوت والفيديو والتفكير عبرها بسلاسة، مما يفتح تطبيقات جديدة في مجالات مثل التعليم التفاعلي وإنشاء المحتوى وتحليل البيانات والتفاعل بين الإنسان والحاسوب. تخيل مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم مشاهدة فيديو تعليمي وإرشادك خلال الخطوات، أو تحليل مخطط معقد جنبًا إلى جنب مع تقرير نصي لتقديم رؤى مركبة.
تمثل القدرات الوكيلة متجه نمو رئيسي آخر. من المرجح أن تتطور نماذج الذكاء الاصطناعي من أدوات سلبية إلى مساعدين أكثر استباقية قادرين على التخطيط وتنفيذ المهام متعددة الخطوات والتفاعل مع البرامج الأخرى أو الخدمات عبر الإنترنت لتحقيق أهداف المستخدم. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحويل سير العمل، وأتمتة العمليات المعقدة التي تتطلب حاليًا تدخلًا بشريًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي آمنين وموثوقين يمثل تحديات تقنية وأخلاقية كبيرة تحتاج إلى دراسة متأنية.
سيستمر التوتر بين الوصول المفتوح وتحقيق الدخل. في حين أن المستويات المجانية تدفع التبني وتوفر بيانات قيمة، فإن التكلفة الحسابية الهائلة لتدريب وتشغيل أحدث النماذج تتطلب نماذج أعمال قابلة للتطبيق. قد نرى مزيدًا من التنويع في هياكل التسعير، ونماذج متخصصة مصممة لصناعات معينة، ونقاشًا مستمرًا حول التوزيع العادل لقدرات الذكاء الاصطناعي.
أخيرًا، مع ازدياد قوة النماذج ودمجها في حياتنا، ستصبح قضايا السلامة والتحيز والشفافية والتأثير المجتمعي أكثر أهمية. يعد ضمان استمرار تطوير الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، مع ضمانات قوية ومبادئ توجيهية أخلاقية، أمرًا بالغ الأهمية. إن إطلاق نماذج ‘تجريبية’ للجمهور، على الرغم من فائدته للتكرار السريع، يؤكد الحاجة إلى اليقظة المستمرة والتدابير الاستباقية للتخفيف من الأضرار المحتملة. تعد خطوة Google مع Gemini 2.5 Pro خطوة جريئة، تعرض براعة تكنولوجية رائعة، لكنها تعمل أيضًا كتذكير بأن ثورة الذكاء الاصطناعي لا تزال في مراحلها المبكرة والديناميكية والتي قد تكون مزعزعة للاستقرار. ستستمر التحركات التالية من Google ومنافسيها في تشكيل مسار هذه التكنولوجيا التحويلية.