اكتشف كيف يُمكن للتعلم العميق أن يفهم ويتعلم من البيانات، تمامًا مثل الدماغ البشري.
من خلال تقنيات مثل الشبكات العصبية الاصطناعية، يُمكن للتعلم العميق تحليل البيانات المعقدة، وحل المشكلات الصعبة، واتخاذ القرارات الذكية.
 |
| التعلم العميق : الدماغ الاصطناعي الذي يفكر ويتعلم |
يُقدم هذا المقال نظرة عامة على التعلم العميق، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يُستخدم لحل المشكلات المعقدة. يشرح المقال كيف يعمل التعلم العميق، وتطبيقاته في مختلف المجالات، مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل. وكنا قد شرحنا سابقاً تعلم الآلة كذلك مقالنا هذا يناقش بعض التحديات الأخلاقية التي يثيرها التعلم العميق.
مقدمة عن التعلم العميق
التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لمحاكاة وظائف الدماغ البشري. تُستخدم تقنيات التعلم العميق في العديد من المجالات، مثل الطب والتمويل والنقل، بل وباتت تُستخدم بشكلٍ متزايد في مجالاتٍ جديدةٍ مثل الفنون والتصميم.
تاريخ التعلم العميق:
تعود جذور التعلم الآلي العميق إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما طور العلماء أولى الشبكات العصبية الاصطناعية. ومع ذلك، لم تكن هذه الشبكات ناجحة للغاية بسبب قلة البيانات وقوة الحوسبة المتاحة. في التسعينيات من القرن الماضي، بدأ الباحثون في استخدام تقنيات جديدة لتحسين أداء الشبكات العصبية. أدى ذلك إلى تطوير خوارزميات جديدة، مثل "التعلم الخلفي المنتشر" و "التعلم العميق".
في العقد الأول من القرن الحالي، شهد التعلم العميق قفزة كبيرة في التقدم بسبب توفر كميات هائلة من البيانات، وتطور تقنيات الحوسبة السحابية، وظهور معالجات رسومات قوية. أدى ذلك إلى تطوير تطبيقات جديدة للتعلم العميق في العديد من المجالات.
أهمية التعلم العميق:
يُعد التعلم العميق تقنية قوية لها العديد من المزايا، مثل:
- الدقة: يمكن للشبكات العصبية تحقيق دقة عالية في العديد من المهام، مثل التعرف على الصور والترجمة الآلية.
- القدرة على التعميم: يمكن للشبكات العصبية التعميم من البيانات التي تم تدريبها عليها إلى بيانات جديدة.
- القدرة على التعلم من كميات كبيرة من البيانات: يمكن للشبكات العصبية التعلم من كميات هائلة من البيانات، مما يسمح لها بحل مشكلات معقدة لم يكن من الممكن حلها في الماضي.
التعلم العميق هو تقنية قوية لها العديد من التطبيقات في مختلف المجالات. على الرغم من وجود بعض التحديات التي تواجه التعلم العميق، مثل الحاجة إلى كميات هائلة من البيانات والقدرة الحاسوبية العالية، إلا أن هذه التقنية لديها القدرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات.
التطورات التقنية في التعلم العميق:
التعلم العميق المتطور: ظهرت تقنيات جديدة مثل التعلم العميق المتطور (Transfer Learning) التي تسمح بتدريب الشبكات العصبية على مهمة معينة باستخدام نموذج تم تدريبه على مهمة أخرى.
التعلم العميق القابل للتفسير: يتم التركيز على تطوير تقنيات للتعلم العميق القابل للتفسير (Explainable AI) لفهم كيفية عمل الشبكات العصبية وتفسير نتائجها.
التعلم العميق مع البيانات القليلة: يتم البحث عن تقنيات جديدة للتعلم العميق مع البيانات القليلة (Few-Shot Learning) لتدريب الشبكات العصبية على كميات قليلة من البيانات.
التعلم العميق هو تقنية سريعة التطور لها العديد من التطبيقات في مختلف المجالات. من المتوقع أن تستمر هذه التقنية في إحداث ثورة في العديد من الصناعات في السنوات القادمة.
كيف يعمل التعلم العميق
التعلم العميق هو فرع متقدم من فروع الذكاء الاصطناعي يستلهم تركيب الدماغ البشري لبناء نماذج حاسوبية تُعرف باسم الشبكات العصبية الاصطناعية. تتكون هذه الشبكات من طبقات متعددة من الخلايا العصبية الاصطناعية، تُعرف أيضًا باسم العقد، تعمل معًا لمعالجة المعلومات وتحليل البيانات.مراحل عمل التعلم العميق:
1. إدخال البيانات:
- يتم إدخال البيانات المُراد معالجتها إلى الطبقة الأولى من الشبكة العصبية.
- يمكن أن تكون هذه البيانات صورًا أو نصوصًا أو أصواتًا أو أي نوع آخر من البيانات المُنظمة أو غير المُنظمة.
2. معالجة البيانات:
- تمر البيانات عبر الطبقات المخفية للشبكة العصبية.
- في كل طبقة، تتم معالجة البيانات بواسطة العقد التي تقوم بإجراء عمليات حسابية معقدة على البيانات.
- تتعلم هذه العقد كيفية استخراج السمات و الأنماط من البيانات.
- تُستخدم تقنيات مثل "التحويلات اللينية" و "الوظائف غير الخطية" لمعالجة البيانات.
3. إخراج النتائج:
- تخرج النتائج من الطبقة الأخيرة من الشبكة العصبية.
- يمكن أن تكون هذه النتائج تصنيفًا أو تنبؤًا أو قرارًا أو أي نوع آخر من المعلومات.
4. عملية التعلم:
- يتم تدريب الشبكة العصبية على مجموعة بيانات ضخمة من البيانات المُسمّاة.
- خلال عملية التدريب، تتعلم الشبكة العصبية كيفية ضبط معاييرها لتحسين دقة نتائجها.
- تُستخدم تقنيات مثل "التراجع الخلفي" و "انتشار الخطأ" لضبط معايير الشبكة.
- تُستخدم تقنيات جديدة مثل "التعلم العميق المتطور" و "التعلم العميق القابل للتفسير" لتحسين أداء الشبكات العصبية.
5. التنبؤ:
- بمجرد تدريب الشبكة العصبية، يمكن استخدامها للتنبؤ بنتائج جديدة.
- على سبيل المثال، يمكن استخدام شبكة عصبية تم تدريبها على صور القطط للتعرف على القطط في صور جديدة.
- تُستخدم تقنيات مثل "التعلم العميق مع البيانات القليلة" لتدريب الشبكات العصبية على كميات قليلة من البيانات.
أمثلة على تطبيقات التعلم العميق:
- الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: يمكن استخدام التعلم العميق لتشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وعلاج المرضى.
- الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة: يمكن للتعلم العميق مساعدة السيارات ذاتية القيادة على التعرف على الأشياء والأشخاص والتنقل بأمان في الطرق.
- الذكاء الاصطناعي في التصنيع: يمكن للتعلم العميق تحسين كفاءة الإنتاج والتحكم في جودة المنتجات.
- الذكاء الاصطناعي في الزراعة: يمكن للتعلم العميق مساعدة المزارعين على تحسين غلة المحاصيل والحد من استخدام المبيدات الحشرية.
التعلم العميق هو تقنية سريعة التطور لها العديد من التطبيقات في مختلف المجالات. من المتوقع أن تستمر هذه التقنية في إحداث ثورة في العديد من الصناعات في السنوات القادمة.
مميزات وعيوب التعلم العميق
التعلم العميق هو تقنية قوية تسمى التعلم من البيانات الضخمة تُستخدم في العديد من المجالات المختلفة وله ميزات وكذلك عيوب سنوضح بعضاً من المميزات والعيوب:
اولاً: مميزات التعلم العميق
- دقة عالية: يمكن للتعلم العميق تحقيق دقة عالية في العديد من المهام، مثل التعرف على الصور والتنبؤ بالأسعار وترجمة اللغات، بل وباتت تُستخدم في مجالاتٍ جديدةٍ مثل الفنون والتصميم.
- قدرة على التعلم من كميات هائلة من البيانات: يُعد التعلم العميق تقنية مناسبة للمهام التي تتطلب معالجة كميات هائلة من البيانات المُتغيرة، مثل تحليل البيانات المالية والتنبؤ بالطقس.
- قدرة على التعميم: يمكن للتعلم العميق التعميم من البيانات التي تم تدريبه عليها إلى بيانات جديدة لم يرَها من قبل، مما يجعله تقنية قوية لحل مشكلات جديدة.
- قدرة على اكتشاف الأنماط المعقدة: يمكن للتعلم العميق اكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات التي قد لا يتمكن الإنسان من اكتشافها، مثل الأنماط في سلوك المستهلكين أو الأنماط في البيانات الطبية.
- سهولة الاستخدام: أصبحت أدوات التعلم العميق أكثر سهولة في الاستخدام، مما يجعلها في متناول المستخدمين ذوي الخبرة المحدودة.
- التعلم العميق المتطور: يُمكن استخدام تقنيات مثل التعلم العميق المتطور (Transfer Learning) لتدريب الشبكات العصبية على مهمة معينة باستخدام نموذج تم تدريبه على مهمة أخرى.
- التعلم العميق القابل للتفسير: يتم التركيز على تطوير تقنيات للتعلم العميق القابل للتفسير (Explainable AI) لفهم كيفية عمل الشبكات العصبية وتفسير نتائجها.
- التعلم العميق مع البيانات القليلة: يتم البحث عن تقنيات جديدة للتعلم العميق مع البيانات القليلة (Few-Shot Learning) لتدريب الشبكات العصبية على كميات قليلة من البيانات.
ثانياً: عيوب التعلم العميق
- قد يتطلب كميات كبيرة من البيانات: قد تتطلب بعض مهام التعلم العميق كميات كبيرة من البيانات لتدريب الشبكات العصبية، مما قد يكون صعبًا أو مُكلفًا في بعض الحالات.
- قد يكون معقدًا: قد يكون فهم كيفية عمل التعلم العميق وتصميم الشبكات العصبية أمرًا صعبًا، خاصةً للمبتدئين.
- قد يكون مُكلفًا: قد يكون تدريب الشبكات العصبية مُكلفًا، خاصةً للشبكات الكبيرة التي تتطلب كميات كبيرة من الموارد الحاسوبية.
- الحاجة إلى معالجة قوية: تتطلب بعض مهام التعلم العميق معالجة قوية وبطاقات رسومات متقدمة، مما قد يحد من إمكانية الوصول إلى هذه التقنية.
- التحيز في البيانات: يمكن أن تُعاني الشبكات العصبية من التحيز في البيانات التي تم تدريبها عليها، مما قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة أو غير عادلة.
التعلم العميق هو تقنية قوية لها العديد من المزايا والعيوب. مع التطورات التقنية الحديثة، أصبح التعلم العميق أكثر سهولة في الاستخدام وأقل تكلفة، مما يجعله تقنية مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات.
تعرف على الروبوتات آلات المستقبل
تطبيقات التعلم العميق
هناك العديد من تطبيقات التعلم العميق منها:
تطبيقات التعلم العميق في الرؤية الحاسوبية:
- قيادة السيارات ذاتية القيادة: تُستخدم الشبكات العصبية لتحليل الصور من الكاميرات الأمامية والخلفية للسيارة لتحديد العوائق والمشاة والسيارات الأخرى.
- التحكم في الروبوتات: تُستخدم الشبكات العصبية للتحكم في حركة الروبوتات، مما يسمح لها بأداء مهام مُعقدة مثل التقاط الأشياء وفرزها.
- الكشف عن الاحتيال: تُستخدم الشبكات العصبية للكشف عن المعاملات الاحتيالية في بطاقات الائتمان والتحويلات المالية.
- تحليل الصور الطبية: تُستخدم الشبكات العصبية لتحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي لتشخيص الأمراض.
- فحص المنتجات الصناعية: تُستخدم الشبكات العصبية العميقة لفحص المنتجات الصناعية مثل الإلكترونيات والسيارات بحثًا عن العيوب.
- مراقبة حركة المرور: تُستخدم الشبكات العصبية لمراقبة حركة المرور وتحليلها لتحديد الاختناقات المرورية وتحسين تدفق المرور.
- التعرف على اللوحات الإعلانية: تُستخدم الشبكات العصبية للتعرف على اللوحات الإعلانية وتحديد المحتوى المُعروض عليها.
- التعرف على المشاعر من تعبيرات الوجه: تُستخدم الشبكات العصبية للتعرف على المشاعر من تعبيرات الوجه.
تطبيقات التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية:
- الترجمة الآلية: تُستخدم الشبكات العصبية لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
- التلخيص النصي: تُستخدم الشبكات العصبية لإنشاء ملخصات نصية قصيرة للنصوص الطويلة.
- الإجابة على الأسئلة: تُستخدم الشبكات العصبية للإجابة على الأسئلة المُطرحة بلغة طبيعية.
- كتابة النصوص الإبداعية: تُستخدم الشبكات العصبية لكتابة النصوص الإبداعية مثل القصائد والروايات.
- تحليل المشاعر من النصوص: تُستخدم الشبكات العصبية لتحليل المشاعر من النصوص لتحديد المشاعر السائدة.
- تصنيف النصوص: تُستخدم الشبكات العصبية لتصنيف النصوص حسب الموضوع أو نوع المحتوى.
- استخراج المعلومات من النصوص: تُستخدم الشبكات العصبية لاستخراج المعلومات من النصوص مثل أسماء الأشخاص والتواريخ والأماكن.
تطبيقات التعلم العميق في الطب:
- تشخيص الأمراض: تُستخدم الشبكات العصبية لتشخيص الأمراض من الصور الطبية والبيانات الطبية.
- تطوير الأدوية: تُستخدم الشبكات العصبية لتطوير أدوية جديدة واكتشاف علاجات جديدة للأمراض.
- التنبؤ بالنتائج الطبية: تُستخدم الشبكات العصبية للتنبؤ بنتائج المرضى ومساعدتهم في اتخاذ قرارات العلاج.
- تحليل الصور الطبية: تُستخدم الشبكات العصبية لتحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي لتشخيص الأمراض.
- اكتشاف الجينات المرتبطة بالأمراض: تُستخدم الشبكات العصبية لاكتشاف الجينات المرتبطة بأمراض معينة.
- تطوير أدوات جراحية روبوتية: تُستخدم الشبكات العصبية لتطوير أدوات جراحية روبوتية أكثر دقة وأمانًا.
تطبيقات التعلم العميق في التمويل:
- الكشف عن الاحتيال: تُستخدم الشبكات العصبية للكشف عن المعاملات الاحتيالية في بطاقات الائتمان والتحويلات المالية.
- التنبؤ بالأسعار: تُستخدم الشبكات العصبية للتنبؤ بأسعار الأسهم والعملات والسلع.
- إدارة المخاطر: تُستخدم الشبكات العصبية لإدارة المخاطر المالية وتحديد المخاطر المحتملة.
- اتخاذ قرارات الاستثمار: تُستخدم الشبكات العصبية لمساعدة المستثمرين في اتخاذ قرارات الاستثمار.
- تطوير أدوات تداول آلية:
- تُستخدم الشبكات العصبية لتطوير أدوات تداول آلية تتخذ قرارات التداول تلقائيًا.
- تُحلل الشبكات العصبية بيانات السوق وتُحدد أنماطًا تُشير إلى فرص التداول.
- تُستخدم هذه المعلومات لتنفيذ الصفقات تلقائيًا.
- خدمة العملاء:
- تُستخدم الشبكات العصبية لتحسين خدمة العملاء من خلال تقديم تجارب مُخصصة للعملاء.
- تُحلل الشبكات العصبية بيانات العملاء مثل سلوكهم في التداول وتفضيلاتهم.
- تُستخدم هذه المعلومات لتقديم خدمات مُخصصة تلبي احتياجات العملاء الفردية.
- تحليل المخاطر الائتمانية:
- تُستخدم الشبكات العصبية لتحليل المخاطر الائتمانية وتحديد احتمالية تخلف المقترض عن سداد القرض.
- تُحلل الشبكات العصبية البيانات المالية للمقترض مثل سجله الائتماني ودخله.
- تُستخدم هذه المعلومات لتحديد ما إذا كان المقترض يُمثل مخاطر عالية أم منخفضة.
- اكتشاف غسل الأموال:
- تُستخدم الشبكات العصبية للكشف عن غسل الأموال ومعاملات التمويل غير المشروع.
- تُحلل الشبكات العصبية البيانات المالية مثل المعاملات المالية وسجلات العملاء.
- تُستخدم هذه المعلومات لتحديد المعاملات المُشبوهة التي قد تشير إلى غسل الأموال.
- تحسين العمليات:
- تُستخدم الشبكات العصبية لتحسين العمليات المالية مثل الاكتتابات العامة الأولية وإدارة المخاطر.
- تُحلل الشبكات العصبية البيانات المالية مثل التقارير الإخبارية وبيانات السوق.
- تُستخدم هذه المعلومات لتحسين كفاءة العمليات المالية.
- التنبؤ بالطلب على المنتجات المالية:
- تُستخدم الشبكات العصبية للتنبؤ بالطلب على المنتجات المالية مثل القروض والودائع.
- تُحلل الشبكات العصبية البيانات المالية مثل سلوك العملاء والبيانات الاقتصادية.
- تُستخدم هذه المعلومات لمساعدة المؤسسات المالية على تطوير منتجات تلبي احتياجات العملاء.
تطبيقات التعلم العميق في الصناعة:
- فحص المنتجات الصناعية: تحليل دقيق للمنتجات الصناعية مثل الإلكترونيات والسيارات بحثًا عن العيوب باستخدام الشبكات العصبية.
- التحكم في العمليات الإنتاجية: تحسين كفاءة العمليات الإنتاجية وضبطها بدقة عبر استخدام أنظمة التعلم العميق.
- تحسين كفاءة الطاقة: خفض استهلاك الطاقة في المصانع والمباني من خلال تقنيات التعلم العميق مثل التحكم الذكي في الإضاءة والتكييف.
- التنبؤ بالصيانة: توقع متى تحتاج المعدات إلى صيانة مُسبقًا لتجنب الأعطال المفاجئة، مما يُقلل من التكاليف ويزيد من الإنتاجية.
- تطوير منتجات جديدة: ابتكار منتجات جديدة وتحسين المنتجات الموجودة باستخدام تقنيات التعلم العميق، مثل تحسين التصميمات واختيار المواد.
تطبيقات التعلم العميق في التسويق:
- استهداف العملاء: تحديد العملاء المُحتملين الذين قد يكونون مهتمين بمنتج أو خدمة معينة بدقة عالية، مما يُحسّن من عائد الاستثمار في الإعلانات.
- تحليل سلوك المستهلكين: فهم احتياجات المستهلكين ورغباتهم بشكل أفضل من خلال تحليل سلوكهم عبر الإنترنت، مما يُساعد في تطوير حملات تسويقية أكثر فعالية.
- تطوير حملات إعلانية مُخصصة: تصميم حملات إعلانية تلبي احتياجات العملاء المُختلفين بدقة، مما يُؤدي إلى زيادة معدلات التحويل.
- تحسين تجربة العملاء: تقديم خدمات مُخصصة لتحسين تجربة العملاء بشكل مُلفت، مما يُعزز الولاء للعلامة التجارية.
- قياس فعالية الحملات التسويقية: تقييم فعالية الحملات التسويقية وتحديد ما إذا كانت تحقق النتائج المرجوة، مما يُساعد في تحسين استراتيجية التسويق.
تطبيقات التعلم العميق في الترفيه:
- إنشاء محتوى إبداعي: ابتكار محتوى إبداعي مثل الموسيقى والرسومات والصور بدقة عالية، مما يُثري تجربة المستخدم ويُلهم الفنانين.
- تحسين تجربة المستخدم: تحسين تجربة المستخدم في ألعاب الفيديو والأفلام والبرامج التلفزيونية بشكل مُلفت، مما يُزيد من تفاعل المستخدم ورضاه.
- تطوير ألعاب الفيديو: تصميم ألعاب الفيديو أكثر ذكاءً وتفاعلية باستخدام تقنيات التعلم العميق، مما يُساهم في خلق تجارب لعب أكثر إثارة.
- إنشاء موسيقى وفنون بصرية: ابتكار موسيقى وفنون بصرية جديدة ومبتكرة بدقة عالية، مما يُثري عالم الفن والثقافة.
- التوصية بالمحتوى: تَوْصِيَة المستخدمين بالمحتوى الذي قد يكونون مهتمين به بدقة، مما يُساعدهم على اكتشاف محتوى جديد يُناسب ذوقهم.
ملاحظة:
هذه مجرد أمثلة قليلة على تطبيقات ذكاء الآلة العميق. مع استمرار تطوير تقنية التعلم العميق، يتم اكتشاف تطبيقات جديدة كل يوم في مختلف المجالات، مما يُبشر بمستقبل مُشرق للذكاء الاصطناعي.
تحديات التعلم العميق
- الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات:
- قد يكون جمع هذه البيانات مكلفًا و صعبًا.
- يمكن أن يؤدي نقص البيانات إلى نتائج غير دقيقة أو متحيزة.
- الحاجة إلى قوة حاسوبية كبيرة:
- تتطلب عملية تدريب نماذج التعلم العميق قدرات حاسوبية هائلة.
- قد تكون تكلفة استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) و وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (AI accelerators) مرتفعة.
- قد لا يكون لدى بعض الباحثين أو الشركات الصغيرة إمكانية الوصول إلى هذه الموارد.
- صعوبة تفسير نتائج التعلم العميق:
- قد يكون من الصعب فهم كيفية عمل نماذج التعلم العميق واتخاذ قراراتها.
- قد يجعل هذا من الصعب تفسير نتائجها و دقة تنبؤاتها.
- قد يؤدي ذلك إلى مخاوف بشأن شفافية و مسؤولية هذه النماذج.
حلول
- تقنيات نقل التعلم
- تقنيات تقليل البيانات
- التركيز على كفاءة الحوسبة
- تطوير أدوات تفسير أفضل
- معالجة التحيز
- وضع معايير أخلاقية
على الرغم من التحديات، فإن التعلم التمثيلي العميق هو مجال سريع التطور مع إمكانيات هائلة.
من خلال معالجة هذه التحديات، يمكننا ضمان استخدام التعلم العميق بطريقة مسؤولة و فعالة لتحسين حياتنا.
مستقبل التعلم العميق
التعلم القائم على البيانات (التعلم العميق) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لحل المشكلات المعقدة. حقق التعلم العميق تقدمًا كبيرًا في العديد من المجالات، مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل.الاتجاهات الحالية في التعلم العميق
- الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
- نقل التعلم
- التعلم العميق Generative
- التعلم العميق متعدد الوسائط
التطبيقات المستقبلية للتعلم العميق
- الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض، تطوير أدوية جديدة، تحسين رعاية المرضى.
- التمويل: اكتشاف الاحتيال، تحليل المخاطر، إدارة الاستثمارات.
- التصنيع: تحسين كفاءة الإنتاج، التنبؤ بالأعطال، مراقبة الجودة.
- الزراعة: تحسين غلة المحاصيل، إدارة الموارد، مكافحة الآفات.
- التعليم: تخصيص التعلم، تقييم الطلاب، إنشاء محتوى تعليمي.
تأثير التعلم العميق على المجتمع
- زيادة الإنتاجية
- تحسين جودة الحياة
- خلق فرص عمل جديدة
- التحديات الأخلاقية
الخاتمة
التعلم التجريبي هو تقنية ثورية لديها القدرة على تحويل العديد من المجالات في حياتنا. من خلال معالجة التحديات الأخلاقية والاستفادة من الاتجاهات الحالية، يمكننا ضمان استخدام التعلم العميق بطريقة إيجابية لتحسين مستقبلنا.