يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
التعلم العميق يصنف القطع الأثرية بنفس مستوى الخبراء
استخدم اثنان من الباحثين في جامعة شمال أريزونا خوارزميات التعلم العميق القائمة على وحدات المعالجة الرسومية ( GPU) لتصنيف أجزاء صغيرة من الفخار الأثري، بنفس مستوى -أو أفضل من- أربعة من علماء الآثار الخبراء في هذا المجال.
تم استخدام التقنية الجديدة على نوع معين من الفخار الملون القديم، الذي يتميز بتصميمات هندسية سوداء مرسومة على سيراميك أبيض، ويُعرف باسم توسايان وايت وير. وصنعت هذه الأواني الفخارية خلال الفترة الممتدة بين عامي 825 و1300م في المنطقة التي توجد حالياً في جنوب غرب الولايات المتحدة.
وفي عشرينيات القرن الماضي، اكتشف علماء الآثار كيفية استخدام التصميمات لتصنيف الفخار حتى يتمكنوا من فهم متى صنع الحرفيون كل قطعة فخارية. وترجع أهمية هذه القطع إلى أنها تمثل نافذة هامة على الثقافات التي استعمرت منطقة الجنوب الغربي الأميركي قديماً.
تكمن المشكلة حالياً في أن قلة قليلة من العلماء لديهم ما يكفي من التدريب والخبرة اللازمة لفهم ما يبحثون عنه. لذا، فإن رقمنة مئات الآلاف من صور هذه الأواني، إلى جانب المعلومات الجغرافية الخاصة بها، ستكون أداة فعالة.
قام باولوفيتش بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في الدراسة، في غضون ساعات قليلة، على جهاز الحاسوب الخاص به، والذي تم تجهيزه بوحدة معالجة رسومية من صناعة شركة إنفيديا، يمكنها تشغيل اثنين من نماذج الشبكات العصبونية الالتفافية هما ( VGG16) و( ResNet50).
ويرى الباحثان أن النظام، بدلاً من التنافس مع علماء الآثار الحاليين، يمكن أن يمثل أداة قيمة لتدريب علماء الآثار الجدد. وثمة ميزة أخرى يتمتع بها الذكاء الاصطناعي وهي الاتساق. ففي كثير من الأحيان قد يصنف خبير بشري قطعة أثرية بشكل مختلف عن خبير آخر، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم بعملية التصنيف بشكل متسق. وبالتالي، حتى فإنه حتى مع وجود أداة قياس معيبة، تظل المقارنات التي تتم باستخدام الذكاء الاصطناعي بين كميات هائلة من العينات ممكنة وقيمة.
ويخطط باولوفيتش حالياً للانتقال إلى أنظمة طورتها شركة إنفيديا، موجودة في جامعة شمال أريزونا، لتحليل مجموعات أكبر من العينات باستخدام نماذج أكثر تعقيداً.
الرابط (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي يبقي الناس "أحياء" بعد الموت
بدأ الباحثون ورجال الأعمال في دراسة إمكانية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لإنشاء نسخ من الأشخاص بعد وفاتهم، ليس فقط على شكل نسخ متماثلة ثابتة، بل كيانات رقمية متطورة يمكنها إدارة الشركات أو حتى التأثير على الأحداث العالمية.
وقد نشرت صحيفة وول ستريت جورنال مقالاً تشير فيه إلى أن العديد من الشركات الناشئة تتوقع بالفعل تزايد الطلب على الشخصيات الرقمية، بما فيهم تطبيق ريبلكا (Replika) وهيرافتر (HereAfter AI)، الذي يسجل قصص حياة الأشخاص ويستخدمها لإنشاء نسخة طبق الأصل مدمجة في مكبر صوت ذكي.
ويبدو أن شركات التكنولوجيا الكبرى تدرك أفق الإمكانات، إذ حصلت شركة مايكروسوفت مؤخراً على براءة اختراع طريقة لاستخدام روبوتات المحادثة لتجسيد الشخصيات التاريخية والأشخاص. وتتخذ الشخصيات الرقمية أشكالاً عديدة، من روبوتات المحادثة إلى الروبوتات المتحركة التي تشير وتتحدث مثل الكائنات الحقيقية. ويستند كل ذلك على الذكاء الاصطناعي أساساً من أجل بناء تلك الروبوتات وتدريبها على التفاعل مع الناس. وبالفعل، عرضت عروضاً تشبه الهولوغرام لفنانين موسيقيين راحلين على خشبة المسرح.
ومع اقتراب الشخصيات الرقمية من الشيء الحقيقي تصبح قادرة على التعلم والتطور بعد وفاة الأصل، والتكيف مع الأحداث الجديدة فور حدوثها وهذا من شأنه أن يمنح نوعاً من الخلود الرقمي، ليس فقط الحفاظ على الشخصية، بل السماح لها أيضاً بالعيش في شكل افتراضي.ويمكن أن تستمر هذه الشخصيات «الخالدة» في التفاعل مع عائلاتها وأصدقائها وأحفادها لفترة طويلة بعد وفاتهم، والحفاظ على التاريخ والأنساب. ويمكن أيضاً استخدامها على متن مركبة فضائية لاستكشاف الكون على سبيل المثال.
الرابط
استطلاع: الشركات تخشى من استخدام "ذكاء اصطناعي هجومي" في الحملات الإلكترونية
كشف استطلاع حديث نشره باحثون في شركة مايكروسوفت وعدد من الجامعات أن الشركات تخشى استخدام نوع من الذكاء الاصطناعي الهجومي لتنفيذ عمليات التصيد الاحتيالي وانتحال الهوية وتوسيع الهجمات الإلكترونية.
ويستكشف الاستطلاع التهديدات التي يمثلها هذا النوع من الذكاء الاصطناعي على الشركات، والقدرات المختلفة التي يمكن للخصوم استخدامها لتعزيز هجماتهم، ويصنف كل منها حسب الشدة. كما يبحث في ردود الشركات على هذه الهجمات، بما في ذلك شركات آي بي إم وأيرباص وهواوي.
وحدد الاستطلاع ثلاثة دوافع أساسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي: التغطية والسرعة والنجاح. وأوضح أن الذكاء الاصطناعي يُمكِّن المهاجمين من "تسميم" نماذج التعلم الآلي عن طريق إفساد بيانات التدريب الخاصة بها، فضلاً عن استخدامه لاكتشاف نقاط الضعف واختبار عمليات الاختراق.
وعبرت الشركات عن قلقها بشكل خاص من استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات انتحال الهوية، مثل استخدام الهندسة العكسية والمزيفات العميقة لارتكاب هجمات التصيد الاحتيالي. علاوة على ذلك، تخشى الشركات من أن قدرة الذكاء الاصطناعي على أتمتة العمليات قد تدفع الخصوم إلى التحول من استخدام عدد قليل من الحملات السرية البطيئة إلى العديد من الحملات سريعة الوتيرة لإرباك الدفاعات وزيادة فرص نجاحهم.
ومع ذلك، فإن تلك المخاوف لم تحفز الاستثمار في الدفاعات. فوفقاً لاستطلاع أخر أجرته شركة أتسيتف (Attestiv)، قالت أقل من 30٪ من المؤسسات إنها اتخذت خطوات للتخفيف من تداعيات هجوم باستخدام المزيفات العميقة.
ويتوقع الباحثون حدوث تحول ملحوظ في استراتيجيات الهجوم على الشركات، وأن تصبح حملات التصيد الاحتيالي أكثر انتشاراً مع اكتساب الروبوتات القدرة على إجراء مكالمات تصيد احتيالي مقنعة. كما يتوقعون زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي الهجومي في مجالات جمع البيانات وتطوير النماذج والتدريب والتقييم على مدى الأعوام القليلة المقبلة.
الرابط (إنجليزي)
|
