يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
نظام ذكاء اصطناعي لتحليل مشاعر الأطفال أثناء تعلمهم عن بعد
مع انتقال المعلمين إلى أسلوب التعليم عن بعد أثناء الوباء، أصبح من الصعب عليهم رصد تفاعل طلابهم ومشاعرهم أثناء الدروس والاختبارات. لذلك لجأت أكثر من 80 مدرسة في هونج كونج إلى استخدام برنامج ( 4 Little Trees) القائم على الذكاء الاصطناعي والذي يقوم بمراقبة مشاعر الأطفال أثناء متابعتهم الدراسة من منازلهم.
وعلى الرغم من انتقاد البعض لاستخدام هذا النوع من البرامج بسبب تهديده للخصوصية، فإن شركة ( Find Solution AI) التي طورته تقول إن من شأنه أن يحسن جودة العملية التعليمية في غرف الصف الافتراضية لتضاهي- أو حتى تتفوق- على غرفة الصف العادية.
خلال دراسة الطلاب، يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بقياس وتتبع مجموعة من نقاط الوجه بالاعتماد على كاميرا الحاسوب أو الجهاز اللوحي الذي يستخدمونه. وبناء على قياساته، يقوم بالتعرف على مجموعة من مشاعر الطلاب بما فيها السعادة والحزن والغضب والمفاجأة والخوف.
كما يتولى النظام مراقبة المدة التي يستغرقها الطالب في الإجابة عن أسئلة الاختبار، ويحفظ درجاتهم وسجل أدائهم، ويقوم بتوليد تقارير عن نقاط قوتهم وضعفهم، ويتنبأ بمعدلاتهم. وعلاوة على ذلك، يتكيف النظام مع مستوى كل طالب ليستهدف سد الفجوات المعرفية لدى كل منهم ويجري اختبارات بأسلوب الألعاب ليجعل عملية التعلم أكثر متعة.
الرابط (إنجليزي)
مقالاتنا في العمق حول الموضوع:
- الصين تطلق تجربة كبرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم. الرابط
- ما هي أبرز تطبيقات وتحديات الذكاء الاصطناعي في التعليم الأساسي؟ الرابط
التعلم الموحَّد أكثر صداقة للبيئة من أساليب التعلم الآلي الأخرى
يتم تدريب نماذج التعلم الآلي عادة لآلاف الساعات باستخدام وحدات معالجة مخصصة في مراكز البيانات، وتتطلب خلال ذلك كميات كبيرة من الموارد الحاسوبية وتستهلك كماً هائلاً من الطاقة. ويرافق ذلك إطلاق كميات كبيرة من الانبعاثات؛ حيث توصل بحث نشرته جامعة ماساتشوستس أمهيرست في عام 2019، إلى أن تدريب بعض النماذج الكبيرة يمكن أن يصدر أكثر من 283,000 كيلوجرام من ثنائي أكسيد الكربون المكافئ، أي ما يعادل تقريباً خمسة أضعاف الانبعاثات التي تطلقها سيارة أميركية متوسطة طوال فترة استخدامها.
هذا ما دفع مجموعة من العلماء من عدة جامعات بما فيها كامبريدج وأوكسفورد وكوليدج لندن إلى البحث عن أساليب لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نحو أكثر كفاءة من حيث استهلاك الطاقة وأقل إصداراً للانبعاثات، وعلى وجه التحديد، قاموا بدراسة أسلوب التعلم الموحد.
ينطوي التعلم الموحد على تدريب الخوارزميات باستخدام عدة أجهزة مختلفة على مجموعات من البيانات ودون تبادل البيانات فيما بينها. ويمكن استخدام مخدم مركزي لتنسيق خطوات الخوارزمية وتوفير التزامن بين الأجهزة. وهكذا، يتم تدريب الخوارزميات المحلية على عينات محلية من البيانات، ويتم تبادل قيم الاوزان بين الخوارزميات بتواتر معين حتى يتم الحصول على النموذج الكامل.
قام الباحثون بتدريب نموذجين باستخدام التعلم الموحد هما: نموذج لتصنيف الصور، ونموذج للتعرف على الكلام، وسجلوا حجم استهلاك الطاقة أثناء هذه العملية. ووجوا أن التعلم الموحد أكثر صداقة للبيئة من أساليب التعلم المركزي ويؤدي إلى مستوى أقل من الانبعاثات رغم كونه أبطأ من الأساليب الأخرى في بعض الحالات. وعلى سبيل المثال، فإن استخدام التعلم الموحد في تدريب نموذج تصنيف الصور على مجموعة بيانات إيماج نت يصدر كمية أقل من الانبعاثات بالمقارنة مع أي أسلوب مركزي. كما أثبت هذا الأسلوب كفاءته من حيث استهلاك الطاقة وتفوق على الأسلوب المركزي في تدريب نموذج التعرف على الكلام.
لكن يؤكد الباحثون أن التعلم الموحد ليس حلاً سحرياً؛ فهو يتضمن بعض القيود التي تقلل من كفاءته؛ حيث إن نوع النموذج ومستوى فعالية المعدات الصلبة المستخدمة ومستوى توزع قواعد البيانات جميعها عوامل قد تؤدي إلى إطالة مدة التدريب وبالتالي إنتاج كميات أكبر من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. ويدعون في بحثهم علماء البيانات إلى تصميم خوارزميات تقلل الانبعاثات إلى أدنى حد ممكن، ويطالبون الشركات المصنعة للشرائح إلى زيادة الشفافية بشأن حجم استهلاك شرائحهم للطاقة.
الرابط (إنجليزي)
مقالاتنا في العمق حول الموضوع:
- تخيل أن الذكاء الاصطناعي يشبه النفط من زاويةٍ ما! والسبب هو التعلم العميق الرابط
الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بوباء كورونا القادم
لجأ علماء من جامعة ليفربول إلى الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالحيوانات الثديية التي قد تكون مصدر سلالات جديدة من الفيروسات التاجية. وقد استخدم الباحثون التعلم الآلي للتنبؤ بالعلاقات الممكنة بين 411 سلالة مختلفة لفيروس كورونا و876 نوع من الثدييات التي يحتمل أن تشكل مضيفات لها. وساعدتهم هذه الطريقة في التعرف على الحيوانات التي ترجح إمكانية إصابتها بسلالات مختلفة من الفيروس والذي قد يؤدي إلى ظهور سلالة جديدة منه، وهذا ما يمثل نقطة البداية المحتملة لانتقال الفيروس الجديد إلى البشر وتفشي الوباء القادم.
حدد الباحثون مجموعة من الأنواع المتورطة في تفشي الفيروسات السابقة بما فيها الخفاش والبنغول، كما اكتشفوا مرشحين جدد. وتنبأت الدراسة أن القنافذ والأرانب والقطط المنزلية قد تشكل مضيفات لأنواع عديدة من الفيروسات التاجية. وقدر الباحثون أن هناك العديد من أنواع الحيوانات التي يمكن أن تصاب بأكثر من أربعة فيروسات تاجية في الوقت نفسه، وأن عدد هذه الأنواع يزيد بأربعين ضعفاً مما كان معروفاً سابقاً.
وتقول الدكتورة مايا وردة، التي قادت الدراسة، إن من شأن هذا البحث أن يوجه برامج المراقبة لاكتشاف السلالات الجديدة من الفيروسات التاجية عند الحيوانات قبل انتقالها إلى البشر، مما يمنحنا أفضلية في مواجهتها. وأوضحت أنها تعتزم مستقبلاً توسيع البحث ليشمل دراسة أنواع الطيور التي يمكن أن تشكل مصدراً لهذه الفيروسات.
الرابط (إنجليزي)
مقالاتنا في العمق حول الموضوع:
- هل يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على القراءة أن (تقرأ) تحولات فيروس كورونا؟ الرابط
|
