يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينقذ 840 مليون شخص من براثن الجوع بحلول عام 2030؟
وجدت دراسة جديدة أن دمج تقنية النانو والذكاء الاصطناعي في الزراعة يمكن أن يقدم حلاً عملياً للتحديات التي تهدد الأمن الغذائي العالمي.
وتبحث الدراسة -التي أجراها باحثون في جامعة برمنجهام بالمملكة المتحدة- في الكيفية التي تُمكن من خلالها "الزراعة الدقيقة" المزارعين من الاستجابة في الوقت الفعلي للتغيرات في نمو المحاصيل باستخدام التكنولوجيا. ويشير مصطلح "الزراعة الدقيقة" إلى طرق الزراعة التي تقيس التغير في المحاصيل وتستجيب له، ما يسمح تحسين كفاءة الأرض وتقليل النفايات. وفي هذه الحالة، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي وتقنية النانو للمساعدة في تحسين نواتج كل من المحاصيل والتربة.
يعاني ما يقرب من 9٪ من سكان الأرض من الجوع حالياً، وتقدر الأمم المتحدة أن 840 مليون شخص سيتأثرون بالجوع بحلول عام 2030. لذا، طور مؤلفو الدراسة خارطة طريق لتوظيف الزراعة الذكية والذكاء الاصطناعي بهدف تقليل هذا العدد.
وتقول إيزولت لينش المؤلفة المشاركة في الدراسة، إن "الزراعة الدقيقة، باستخدام تقنية النانو والذكاء الاصطناعي، توفر فرصاً مهمة للإنتاج الغذائي المستدام. ويمكننا ربط نماذج تدوير المغذيات وإنتاجية المحاصيل الحالية بالنظم المعلوماتية النانوية، لمساعدة كل من المحاصيل والتربة على الأداء بشكل أفضل بأمان واستدامة ومسؤولية".
وتوضح الدراسة أن الأسمدة النانوية تتيح إمكانية التركيز على خصوبة المحاصيل، وتعزيز كفاءة استخدام النيتروجين وتقليل انبعاثات أكسيد النيتروز (وهو غاز أقوى 300 مرة من ثاني أكسيد الكربون في التسبب بالاحتباس الحراري)، ما قد يساعد في دعم هدف الوصول بصافي انبعاثات غازات الاحتباس الحراري إلى الصفر بحلول عام 2050، بموجب قانون تغير المناخ في المملكة المتحدة.
ويقول بينج تشانج المؤلف المشارك في الدراسة، إن "دمج الذكاء الاصطناعي وتقنية النانو في الزراعة الدقيقة سيلعب دوراً حيوياً في استكشاف معايير تصميم المواد النانوية، لاستخدامها في توصيل الأسمدة ومبيدات الآفات لضمان الحد الأدنى من التأثير على التربة، ما يساعد على الزراعة بطريقة آمنة ومستدامة".
الرابط (إنجليزي)
كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي إنشاء نفسه بنفسه؟
يصف جيف كلون محاولة بناء ذكاء اصطناعي يتمتع حقاً بالذكاء بأنه السعي العلمي الأكثر طموحاً في تاريخ البشرية. ما زلنا اليوم، وبعد سبعة عقود من الجهود الجادة لإطلاق مجال الذكاء الاصطناعي، بعيدين عن ابتكار آلات تتمتع بمستويات ذكاء تقارب الذكاء البشري، ناهيك عن التفوق عليه. يعتقد كلون أن بويت قد يمثل طريقاً مختصرة لتحقيق تلك الغاية.
ويقول: "نحن في حاجة إلى كسر القيود والتوقف عن إعاقة أنفسنا عن تحقيق التقدم في هذا المجال".
إذا كان كلون مصيباً في كلامه، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في صنع نفسه يمكن أن يشكل خطوة هامة على الطريق التي ستؤدي في يوم من الأيام إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، أي تطوير آلات تتفوق على البشر في قدرتها على التفكير. على المدى القريب، قد تساعدنا هذه التقنية أيضاً في اكتشاف أنواع مختلفة من الذكاء: الذكاء غير البشري الذي يستطيع إيجاد حلول بطرق غير متوقعة، وربما يكون مكمِّلاً لذكائنا بدلاً من استبداله.
تابع القراءة على موقعنا: الرابط
علماء يطورون نموذجاً للتنبؤ بمدى إمكانية الوثوق بالبشر والروبوتات
عندما يتعاون البشر مع بعضهم البعض لأداء مهمة معينة، فإنهم عادةً ما يراقبون الأشخاص الذين يتعاونون معهم ويحاولون معرفة أي المهام يمكنهم إنجازها بكفاءة وأيها لا يمكنهم تنفيذها. ومن خلال معرفة أي الأشياء يمكن للأخرين القيام بها بشكل أفضل أو أسوأ، فإنهم ينشئون علاقة من نوع ما.
بيد أن هذا الأمر لا يمكن للروبوتات فعله. لذا، طور باحثون في جامعة ميشيغان مؤخراً نموذجاً ثنائي الاتجاه يمكنه التنبؤ بمدى إمكانية الوثوق بكل من البشر والوكلاء الروبوتيين في المواقف التي تتضمن تعاونًا بين الإنسان والروبوت.
ويمكن أن يساعد هذا النموذج -الذي تم الإعلان عنه في ورقة بحثية نُشرت في دورية (IEEE Robotics and Automation Letters)- في تخصيص المهام لوكلاء مختلفين بشكل أكثر موثوقية وكفاءة.
ويقول هربرت أزيفيدو سا، أحد الباحثين الذين أجروا الدراسة، إن "هناك الكثير من الأبحاث التي تهدف إلى فهم لماذا ينبغي أو لا ينبغي على البشر أن يثقوا في الروبوتات. ولكن لسوء الحظ، نحن لا نعرف الكثير عن الأسباب التي توجب على الروبوتات الثقة أو عدم الثقة في البشر". وأضاف "في العمل التعاوني، يجب أن تكون الثقة في كلا الاتجاهين. لذلك، أردنا إنشاء روبوتات يمكنها التفاعل وبناء الثقة في البشر أو في الوكلاء الآخرين، على غرار زملاء العمل الذين يتعاونون معاً".
ويوضح أزيفيدو سا أنه وزملاؤه أنشأوا نموذجاً حاسوبياً يمكنه محاكاة العملية التي يتعلم البشر من خلالها أي المهام يمكنهم أن يتعاونوا فيها مع بعضهم البعض وأي المهام لا يمكنهم فيها ذلك. ويمكن للنموذج أن يمثل ثقة الإنسان والروبوت على حد سواء، وبالتالي يمكنه إجراء تنبؤات حول مدى ثقة البشر به ومدى ثقته بالبشر لإكمال مهمة معينة.
ويشير أزيفيدو سا إلى أن "أحد الاختلافات الكبيرة في هذا الإطار هو أن البشر يمكن أن يكون لديهم القدرة على أداء المهمة بشكل جيد لكنهم يفتقرون إلى الاستقامة وحسن النية لأدائها. وبالتالي يجب أن يدمج الروبوت هذا في تقديره للثقة في الإنسان، بينما يحتاج الإنسان فقط إلى التفكير فيما إذا كان الروبوت لديه القدرة على أداء المهمة بشكل جيد".
ولحل هذه المشكلة، يوفر النموذج الجديد صورة عامة لقدرات الوكيل، يمكن أن تتضمن معلومات حول قدراته واستقامته وغيرها من العوامل المماثلة، مع الأخذ في الاعتبار متطلبات المهمة التي من المفترض أن يقوم الوكلاء بتنفيذها. ثم تتم مقارنة قدرات الوكيل بمتطلبات المهمة، وتقدير مدى إمكانية الثقة فيه لأداء هذه المهمة تحديداً.
ويمكن استخدام هذا النموذج ثنائي الاتجاه في المستقبل لتعزيز التعاون بين الإنسان والروبوت في مجموعة متنوعة من البيئات، بما في ذلك المساعدة في توزيع المهام بشكل أكثر موثوقية بين الفرق المكونة من بشر وروبوتات.
الرابط (إنجليزي)
|
