فيسبوك تكشف عن خوارزمية رؤية حاسوبية جديدة لا تحتاج إلى بيانات موسومة
أعلنت فيسبوك عن تطوير خوارزمية تسمى (DINO) تتيح تدريب نماذج التعلم الآلي دون الحاجة إلى بيانات تدريب موسومة. وقالت الشركة إن هذه الخوارزمية تمثل أحدث طريقة لتدريب النماذج على استكشاف الصور والفيديوهات وتجميع وتصنيف الأشياء الموجودة فيها، وعلى سبيل المثال، تستطيع التمييز بين أنواع الحيوانات وبينها وبين أشياء أخرى في الصورة. وأضافت أنها تساهم في حل مشكلة أساسية تواجهها عملية التدريب ألا وهي وسم البيانات. وأوضحت أنه يمكن استخدام الخوارزمية في اكتشاف النسخ المتطابقة من الصور والفيديوهات، مما يفتح المجال لإمكانية استخدامها على المنصة مستقبلاً في مواجهة المعلومات المزيفة. (الصورة أدناه من تعرف الخوارزمية على صورة قرد)
الرابط (إنجليزي)

وقد حصلوا في النتيجة على وتيرة تجارب مخبرية أسرع بعدة مرات مما سبق؛ حيث قاموا بتكثيف العمليات التي استغرقت في السابق ستة أشهر أو سنة ليتم إنجازها في غضون أسبوعين. وعلى سبيل المثال، يمكن الآن تحليل أطياف انكسار الأشعة السينية -الذي كان يتطلب ساعتين إلى ثلاث ساعات- في غضون 5.5 دقيقة.

في الماضي، كان العلماء الذين يحاولون اكتشاف أو اختراع مادة جديدة يبدؤون ببعض التخمينات المبنية على دراسات. وكانوا ينشئون بعض المواد في المختبر ويختبرونها، ثم يستخدمون ما تعلموه للمحاولة مرة أخرى. وقد يستغرق العثور على خيار جيد واحد فقط عاماً أو أكثر. يقول بوناسيسي: "من الناحية الإحصائية، فإن الأمر يشبه القرود التي تضرب على آلة كاتبة"، تستمر في الضرب على المفاتيح حتى تحدث المصادفة وتكتب كلمة ذات معنى. 

لكن اليوم يلجأ باحثو مختبر الخلايا الكهروضوئية إلى استخدام الخوارزميات المدربة على الدراسات النظرية والنتائج السابقة لمساعدتهم في اقتراح تخمينات أكثر ذكاءً. كما أن التجارب عالية الإنتاجية والتحليل الآلي يسمح لهم باختبار تلك التخمينات بشكل أسرع وإجراء العديد من الاختبارات بالتوازي. مع كل هذه التطورات، "نحن قادرون على تسريع العملية برمتها"، كما تقول عالمة الأبحاث شيجينغ صن، رئيسة فريق برنامج تطوير المواد المسرَّع في المختبر. 

وعلى سبيل المثال، في عام 2018، شرع فريق صن بالبحث عن مادة بيروفسكايت أكثر استقراراً. وبعد عدة جولات من استخدام الخوارزميات، وجدوا مجموعة من المواد التي كانت أكثر استقراراً بمقدار 17 ضعفاً من مادة البيروفسكايت الأكثر استخداماً، بالإضافة إلى أنها أكثر استقراراً بثلاث مرات من المادة السابقة الأفضل التي اكتشفوها في المختبر بالاعتماد على وسائل أكثر تقليدية.

تابع قراءة المقالة على موقعنا: الرابط
 

باحثون يطورون كلباً آلياً لمساعدة المكفوفين
ابتكر باحثون في جامعة كاليفورنيا بيركلي روبوتاً رباعي الأرجل مزود بمقود (لجام) يمكن أن يلعب دور كلب الإرشاد لضعاف البصر. ويمكن لهذا الروبوت أن يساعد البشر على التنقل بأمان داخل المباني دون الاصطدام بالأشياء والجدران وغيرها من العقبات.

ويقول شونجيو لي، الباحث الذي أجرى الدراسة، إن تدريب كلاب الإرشاد يستغرق وقتاً طويلاً ويحتاج إلى عمالة كثيفة، كما أنه لا يمكن نقل المهارات من كلب إلى آخر. في المقابل، يمكن بسهولة نقل الخوارزميات التي تم تطويرها على أحد كلاب الإرشاد الآلية إلى روبوت آخر.

ويوضح لي أن كلب الإرشاد الذي طوره الباحثون يعتمد على روبوت رباعي الأرجل يسمى (Mini Cheetah)، وأنه مجهز بتكنولوجيا الاستشعار عن بُعد (ليدار) لاستشعار البيئة المحيطة، وكاميرا مثبتة على محور لتتبع وضعية الشخص الذي يقوده، ومقود للتوجيه، وطوق استشعار للقوة على المقود.

وبالإضافة إلى الكلب الآلي، طور لي وزملاؤه نموذجاً هجيناً للتفاعل الجسدي بين الإنسان والروبوت يبين العلاقات الديناميكية بين الكلب الآلي والمستخدم البشري أثناء العملية. وباستخدام هذا النموذج، طور الباحثون بعد ذلك مخططاً تفاعلياً يمكنه التبديل بين أوضاع تراخي المقود أو شده بإحكام لتوجيه المستخدمين البشريين بشكل أكثر فاعلية في الأماكن الضيقة.

على سبيل المثال، عندما يدخل الكلب الآلي إلى مساحة ضيقة، مثل زاويا الممرات، يمكنه أن يترك المقود يتراخى، وبالتالي يتمكن من تغيير وضعيته وإعادة توجيه نفسه دون التأثير بشكل مباشر على الشخص نفسه. وبعد ذلك، يمكن للروبوت أن يشد المقود مرة أخرى لقيادة الإنسان عبر هذه المنطقة الضيقة.

وقد جاءت نتائج التجارب الواقعية التي أجراها لي وزملاؤه واعدة للغاية، حيث نجح الروبوت في توجيه أشخاص معصوبي الأعين إلى المواقع المطلوبة دون أي اصطدامات. ويأمل الفريق حالياً في تطوير قدرات الكلب الآلي وتمكينه من مساعدة الأشخاص على التنقل في بيئات خارجية أكثر تعقيداً، ومساعدة ضعاف البصر على التنقل في الشوارع.

الرابط (إنجليزي- يحتوي فيديوهات لعمية تدريب الكلب الروبوتي)
اطلع على مصطلحاتنا ومقالاتنا ذات الصلة:

• ما هي تقنية ليدار؟ الرابط
• زرعة جديدة للمكفوفين تتصل مباشرة بالدماغ. الرابط

هل ينبغي استبدال الرؤساء التنفيذيين الذين يتقاضون رواتب باهظة بالذكاء الاصطناعي؟
شهدت رواتب الرؤساء التنفيذيين للشركات ارتفاعات هائلة خلال السنوات الأخيرة. فوفقاً لتقرير نشره معهد السياسات الاقتصادية الأميركي عام 2020 حول أجر الرؤساء التنفيذيين، كان متوسط ​​ربح الرئيس التنفيذي الأميركي 320 ضعف ما يكسبه الموظف العادي، وقد ارتفع هذا الرقم باستمرار على مدى عقود.

يمكن أن تشكل هذه المبالغ الكبيرة حجة جيدة لاستبدال الرؤساء التنفيذيين بتقنيات ذكاء اصطناعي رخيصة نسبياً. وعلى الرغم من أن الرؤساء التنفيذيين يكونون في الغالب أكثر حرصاً على أتمتة وظائف العاملين في أدنى درجات السلم الوظيفي، إلا أن استبدال أنفسهم بالآلات قد يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة، وقد يجعل الأعمال أكثر استدامة أيضاً.

وعلى الرغم من أن جعل الذكاء الاصطناعي مسؤولاً عن وضع وتنفيذ استراتيجية الشركة قد يكون خطوة محفوفة بالمخاطر، إلا أن له جوانب إيجابية هامة أبرزها إخراج التحيزات البشرية والنقاط العمياء (التي لا يمكن للبشر ملاحظتها) من المعادلة. ويفترض لهذا بالطبع أن تكون الخوارزمية قد تم بناؤها وتدريبها بشكل صحيح.

كما يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة تدقيق الشركة في كيفية تعاملها مع القرارات، ويدفع بها إلى تنفيذ ثقافة تعاونية ومسار عمل مدروس جيداً.

إحدى التجارب الناجحة في هذا الإطار هي وضع شبكة سكك حديد هونج كونج خوارزمية مسؤولة عن جدول الصيانة الخاص بها منذ عام 2004. والآن، وبعد مرور سنوات على هذا، تشتهر هونج كونج بامتلاكها أحد أفضل أنظمة النقل في العالم، ويرجع ذلك جزئياً إلى أنها أبعدت الأيدي البشرية المعرضة للخطأ عن الإدارة.

الرابط (إنجليزي)

فيسبوك تكشف عن خوارزمية رؤية حاسوبية جديدة لا تحتاج إلى بيانات موسومة
أعلنت فيسبوك عن تطوير خوارزمية تسمى (DINO) تتيح تدريب نماذج التعلم الآلي دون الحاجة إلى بيانات تدريب موسومة. وقالت الشركة إن هذه الخوارزمية تمثل أحدث طريقة لتدريب النماذج على استكشاف الصور والفيديوهات وتجميع وتصنيف الأشياء الموجودة فيها، وعلى سبيل المثال، تستطيع التمييز بين أنواع الحيوانات وبينها وبين أشياء أخرى في الصورة. وأضافت أنها تساهم في حل مشكلة أساسية تواجهها عملية التدريب ألا وهي وسم البيانات. وأوضحت أنه يمكن استخدام الخوارزمية في اكتشاف النسخ المتطابقة من الصور والفيديوهات، مما يفتح المجال لإمكانية استخدامها على المنصة مستقبلاً في مواجهة المعلومات المزيفة. (الصورة أدناه من تعرف الخوارزمية على صورة قرد)
الرابط (إنجليزي)

وقد حصلوا في النتيجة على وتيرة تجارب مخبرية أسرع بعدة مرات مما سبق؛ حيث قاموا بتكثيف العمليات التي استغرقت في السابق ستة أشهر أو سنة ليتم إنجازها في غضون أسبوعين. وعلى سبيل المثال، يمكن الآن تحليل أطياف انكسار الأشعة السينية -الذي كان يتطلب ساعتين إلى ثلاث ساعات- في غضون 5.5 دقيقة.

في الماضي، كان العلماء الذين يحاولون اكتشاف أو اختراع مادة جديدة يبدؤون ببعض التخمينات المبنية على دراسات. وكانوا ينشئون بعض المواد في المختبر ويختبرونها، ثم يستخدمون ما تعلموه للمحاولة مرة أخرى. وقد يستغرق العثور على خيار جيد واحد فقط عاماً أو أكثر. يقول بوناسيسي: "من الناحية الإحصائية، فإن الأمر يشبه القرود التي تضرب على آلة كاتبة"، تستمر في الضرب على المفاتيح حتى تحدث المصادفة وتكتب كلمة ذات معنى. 

لكن اليوم يلجأ باحثو مختبر الخلايا الكهروضوئية إلى استخدام الخوارزميات المدربة على الدراسات النظرية والنتائج السابقة لمساعدتهم في اقتراح تخمينات أكثر ذكاءً. كما أن التجارب عالية الإنتاجية والتحليل الآلي يسمح لهم باختبار تلك التخمينات بشكل أسرع وإجراء العديد من الاختبارات بالتوازي. مع كل هذه التطورات، "نحن قادرون على تسريع العملية برمتها"، كما تقول عالمة الأبحاث شيجينغ صن، رئيسة فريق برنامج تطوير المواد المسرَّع في المختبر. 

وعلى سبيل المثال، في عام 2018، شرع فريق صن بالبحث عن مادة بيروفسكايت أكثر استقراراً. وبعد عدة جولات من استخدام الخوارزميات، وجدوا مجموعة من المواد التي كانت أكثر استقراراً بمقدار 17 ضعفاً من مادة البيروفسكايت الأكثر استخداماً، بالإضافة إلى أنها أكثر استقراراً بثلاث مرات من المادة السابقة الأفضل التي اكتشفوها في المختبر بالاعتماد على وسائل أكثر تقليدية.

تابع قراءة المقالة على موقعنا: الرابط
 

باحثون يطورون كلباً آلياً لمساعدة المكفوفين
ابتكر باحثون في جامعة كاليفورنيا بيركلي روبوتاً رباعي الأرجل مزود بمقود (لجام) يمكن أن يلعب دور كلب الإرشاد لضعاف البصر. ويمكن لهذا الروبوت أن يساعد البشر على التنقل بأمان داخل المباني دون الاصطدام بالأشياء والجدران وغيرها من العقبات.

ويقول شونجيو لي، الباحث الذي أجرى الدراسة، إن تدريب كلاب الإرشاد يستغرق وقتاً طويلاً ويحتاج إلى عمالة كثيفة، كما أنه لا يمكن نقل المهارات من كلب إلى آخر. في المقابل، يمكن بسهولة نقل الخوارزميات التي تم تطويرها على أحد كلاب الإرشاد الآلية إلى روبوت آخر.

ويوضح لي أن كلب الإرشاد الذي طوره الباحثون يعتمد على روبوت رباعي الأرجل يسمى (Mini Cheetah)، وأنه مجهز بتكنولوجيا الاستشعار عن بُعد (ليدار) لاستشعار البيئة المحيطة، وكاميرا مثبتة على محور لتتبع وضعية الشخص الذي يقوده، ومقود للتوجيه، وطوق استشعار للقوة على المقود.

وبالإضافة إلى الكلب الآلي، طور لي وزملاؤه نموذجاً هجيناً للتفاعل الجسدي بين الإنسان والروبوت يبين العلاقات الديناميكية بين الكلب الآلي والمستخدم البشري أثناء العملية. وباستخدام هذا النموذج، طور الباحثون بعد ذلك مخططاً تفاعلياً يمكنه التبديل بين أوضاع تراخي المقود أو شده بإحكام لتوجيه المستخدمين البشريين بشكل أكثر فاعلية في الأماكن الضيقة.

على سبيل المثال، عندما يدخل الكلب الآلي إلى مساحة ضيقة، مثل زاويا الممرات، يمكنه أن يترك المقود يتراخى، وبالتالي يتمكن من تغيير وضعيته وإعادة توجيه نفسه دون التأثير بشكل مباشر على الشخص نفسه. وبعد ذلك، يمكن للروبوت أن يشد المقود مرة أخرى لقيادة الإنسان عبر هذه المنطقة الضيقة.

وقد جاءت نتائج التجارب الواقعية التي أجراها لي وزملاؤه واعدة للغاية، حيث نجح الروبوت في توجيه أشخاص معصوبي الأعين إلى المواقع المطلوبة دون أي اصطدامات. ويأمل الفريق حالياً في تطوير قدرات الكلب الآلي وتمكينه من مساعدة الأشخاص على التنقل في بيئات خارجية أكثر تعقيداً، ومساعدة ضعاف البصر على التنقل في الشوارع.

الرابط (إنجليزي- يحتوي فيديوهات لعمية تدريب الكلب الروبوتي)
اطلع على مصطلحاتنا ومقالاتنا ذات الصلة:

• ما هي تقنية ليدار؟ الرابط
• زرعة جديدة للمكفوفين تتصل مباشرة بالدماغ. الرابط

هل ينبغي استبدال الرؤساء التنفيذيين الذين يتقاضون رواتب باهظة بالذكاء الاصطناعي؟
شهدت رواتب الرؤساء التنفيذيين للشركات ارتفاعات هائلة خلال السنوات الأخيرة. فوفقاً لتقرير نشره معهد السياسات الاقتصادية الأميركي عام 2020 حول أجر الرؤساء التنفيذيين، كان متوسط ​​ربح الرئيس التنفيذي الأميركي 320 ضعف ما يكسبه الموظف العادي، وقد ارتفع هذا الرقم باستمرار على مدى عقود.

يمكن أن تشكل هذه المبالغ الكبيرة حجة جيدة لاستبدال الرؤساء التنفيذيين بتقنيات ذكاء اصطناعي رخيصة نسبياً. وعلى الرغم من أن الرؤساء التنفيذيين يكونون في الغالب أكثر حرصاً على أتمتة وظائف العاملين في أدنى درجات السلم الوظيفي، إلا أن استبدال أنفسهم بالآلات قد يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة، وقد يجعل الأعمال أكثر استدامة أيضاً.

وعلى الرغم من أن جعل الذكاء الاصطناعي مسؤولاً عن وضع وتنفيذ استراتيجية الشركة قد يكون خطوة محفوفة بالمخاطر، إلا أن له جوانب إيجابية هامة أبرزها إخراج التحيزات البشرية والنقاط العمياء (التي لا يمكن للبشر ملاحظتها) من المعادلة. ويفترض لهذا بالطبع أن تكون الخوارزمية قد تم بناؤها وتدريبها بشكل صحيح.

كما يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة تدقيق الشركة في كيفية تعاملها مع القرارات، ويدفع بها إلى تنفيذ ثقافة تعاونية ومسار عمل مدروس جيداً.

إحدى التجارب الناجحة في هذا الإطار هي وضع شبكة سكك حديد هونج كونج خوارزمية مسؤولة عن جدول الصيانة الخاص بها منذ عام 2004. والآن، وبعد مرور سنوات على هذا، تشتهر هونج كونج بامتلاكها أحد أفضل أنظمة النقل في العالم، ويرجع ذلك جزئياً إلى أنها أبعدت الأيدي البشرية المعرضة للخطأ عن الإدارة.

الرابط (إنجليزي)