وفر 50٪ من خلال الاشتراك السنوي في مجرة واحصل على تصفح لا محدود لأفضل محتوى عربي على الإنترنت.

اشترك
check_post_to_show: string(2366) "{"is_valid":1,"global_remaining_posts_to_view":0,"remaining_posts_to_view":0,"number_all_post":0,"number_post_read":0,"exceeded_daily_limit":0,"is_watched_before":0,"sso_id":31553,"user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","user_ip":"44.197.101.251","user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/%D8%A7%D9%84%D9%86%D8%B4%D8%B1%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%A8%D8%B1%D9%8A%D8%AF%D9%8A%D8%A9\/%D9%86%D8%B4%D8%B1%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%AE%D9%88%D8%A7%D8%B1%D8%B2%D9%85%D9%8A%D8%A9-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-2021-07-27\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"833f9ec3ac712d1b-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"44.197.101.251","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"
Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.26","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"44.197.101.251","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":null,"CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"54340","REDIRECT_URL":"\/\u0627\u0644\u0646\u0634\u0631\u0627\u062a-\u0627\u0644\u0628\u0631\u064a\u062f\u064a\u0629\/\u0646\u0634\u0631\u0629-\u0627\u0644\u062e\u0648\u0627\u0631\u0632\u0645\u064a\u0629-\u0630\u0643\u0627\u0621-\u0627\u0635\u0637\u0646\u0627\u0639\u064a-2021-07-27\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":null,"SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1702317553.465541,"REQUEST_TIME":1702317553,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"content_user_category":"paid","content_cookies":{"status":0,"sso":{"content_id":31553,"client_id":"1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224"},"count_read":null},"is_agent_bot":1}"
get_post_type: string(10) "newsletter"
*|MC:SUBJECT|*
صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الثلاثاء 27 يوليو:
  • طلاب من دبي يطورون نظاماً للكشف عن الجرائم قبل وقوعها.
  • كيف يغير الذكاء الاصطناعي مجال تطوير البرمجيات الحاسوبية؟
  • أفضل 4 ممارسات لإنجاح تبني الذكاء الاصطناعي.
للمشاركة بمقالات أو اقتراح شخصيات، يمكنك التواصل معنا عبر البريد الإلكتروني [email protected].
نتمنى لك يوم عمل مثمر،
فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو
قام باحثون من جامعة نورث ويسترن بتطوير ذراع روبوتية خفيفة الوزن وقابلة للتحكم عن بعد وتتميز بدقتها واستقرارها وقدرتها على نقل الإحساس بسطح الأجسام التي تمسكها إلى الشخص الذي يتحكم بها مما يمنحه فهماً للبيئة التي تعمل ضمنها. ويقول الباحثون إن هذه الذراع تفتح الباب لإجراء عمليات جراحية دقيقة عن بعد أو تفكيك الألغام عن بعد. الرابط (إنجليزي- تفاصيل أوفى)
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
سوار قائم على الذكاء الاصطناعي لقياس ضغط الدم على مدار الساعة
أطلقت شركة أكتيا (Aktiia) سواراً مبتكراً لقياس ضغط الدم على مدار الساعة. وأوضحت الشركة السويسرية أن السوار الجديد، الذي يشبه سوار اللياقة البدنية البسيط، يعتمد على تقنية جديدة تعرف باسم "تحليل الموجات النبضية"؛ حيث تتم معالجة الإشارات الضوئية الموجودة على معصم المريض ويتم تقدير ضغط الدم بدقة شديدة. ويتوهج الجزء الداخلي من السوار بضوء أخضر لتحديد كيفية نبض الشرايين تحت سطح الجلد. ولا يقوم السوار بحساب نبضات القلب فحسب، بل يفحص أيضاً تشكيل النبض بواسطة الذكاء الاصطناعي. وتتم عملية قياس ضغط الدم فقط عندما يكون الشخص في حالة راحة. وإذا مارس المستخدمون نشاطا بدنيا أو حركوا معصمهم بخفة فستتوقف القياسات مؤقتاً.
الرابط

طلاب من دبي يطورون نظاماً للكشف عن الجرائم قبل وقوعها
طوَّر فريق من طلاب الهندسة في الجامعة الكندية دبي، نظاماً متكاملًا قادراً على اكتشاف السلوك الإجرامي والتنبؤ به بل ومنعه من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي. ويهدف النظام، المعروف باسم (تتبع 3)، إلى تقديم الدعم التقني إلى سلطات تطبيق القانون من أجل تسريع تحقيقاتها ووقف الأنشطة الإجرامية المستقبلية بين المجرمين المعروفين والسابقين. ويعتمد التطبيق على استخدام رؤية حاسوبية مطورة لاكتشاف تعابير الوجه في الوقت الفعلي ولغة الجسد التي يمكن أن تشير إلى ارتكاب جريمة أو على وشك ارتكابها. وعند اكتشاف سلوك مشبوه، يتم إطلاق إنذار لتنبيه الأفراد والسلطات الأمنية.
الرابط

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم


كيف يغير الذكاء الاصطناعي مجال تطوير البرمجيات الحاسوبية؟
يمتلك النموذج اللغوي العملاق جي بي تي-3 (GPT-3)، الذي طورته شركة أوبن أيه آي (OpenAI) قيمة تجارية عالية. وقد بدأت العديد من الشركات، منذ العام الماضي، في استخدامه لأغراض تتضمن تقديم إجابات للأسئلة المكتوبة حول منتجاتها، وتعزيز كلام الشخصيات الخيالية في العوالم الافتراضية. لكن الأهم من ذلك، أن هذا النموذج يمكن استخدامه لكتابة التعليمات البرمجية.

تستخدم العديد من الشركات بالفعل جي بي تي-3 لإدخال الذكاء الاصطناعي إلى البرمجيات التي يستخدمها المبرمجون لكتابة التعليمات البرمجية، وذلك اعتماداً على حقيقة أن الكثير مما يكتبه هؤلاء المبرمجون قد تمت كتابته بالفعل في مكان آخر في وقت سابق. وهذا يعني أنه من خلال تغذية النموذج بالكثير من التعليمات البرمجية المكتوبة مسبقاً، يمكن تدريبه على التنبؤ بالتعليمات التي يحتاجها المبرمج بعد ذلك، وذلك من خلال ظهور ميزة "إكمال التعليمات البرمجية" المحتملة لسطر واحد أو بضعة أسطر من التعليمات على الشاشة.

وفي 17 يونيو الماضي، أصدرت شركة مايكروسوفت إصداراً جديداً من ميزة الإكمال المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، التي قامت بتضمينها في منصة البرمجة (Visual Studio). كان الإصدار الأصلي من النظام، الذي أطلقته الشركة عام 2018، قد تم تدريبه على عدة آلاف من مستودعات البرمجيات المتاحة على الإنترنت. في المقابل، دربت الشركة نظامها المحدث على أكثر من نصف مليون من هذه المستودعات. وتقول أماندا سيلفر، أحد المديرين التنفيذيين المسؤولين عن (Visual Studio)، إن هذه البيانات التدريبية الإضافية تسمح للإصدار الجديد بالتنبؤ بنية المبرمج بشكل أفضل، من خلال التعليمات البرمجية التي كتبها بالفعل.

ولا يقتصر استخدام الذكاء الاصطناعي على هذا فقط، وإنما يمتد إلى تصحيح الأخطاء البرمجية أيضاً. فالمطورون يقضون وقتاً في البحث عن الأخطاء فيما كتبوه يساوي تقريباً الوقت المستغرق في كتابته. لذا، يطور الدكتور بريندان دولان جافيت من جامعة نيويورك نموذج تعلم آلي يهدف إلى تسريع عملية تصحيح الأخطاء. ويدرب جافيت نموذجه على التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر، التي تحتوي على أخطاء، والموجودة على موقع جيت هاب (GitHub). ووفقاً لأحد التقديرات، يحتوي الموقع على ما لا يقل عن مليار قصاصة من التعليمات البرمجية التي تحتوي على أخطاء.
 
الرابط (إنجليزي)
 

الذكاء الاصطناعي... بين حانا ومانا
كتب فارس القنيعير (شخصية اليوم) في مدونته:

من خلال متابعتي للنقاشات التي تدور في وسائل التواصل حول الذكاء الاصطناعي لاحظت التباين الكبير في التصور عن المجال وفهم كيف يعمل وإمكاناته وحدوده، والسبيل الأمثل لدخول المجال وتعلمه. ما بين تبسيط مُخِل وإغراق في التعمق. مجموعة تصف أخرى بـ “الهواة” و “الدخلاء”، بينما تصم الثانية الأولى بـ “الغيرة” و “الخوف” وأنهم “حراس البوابة إشارة لتصور البعض بأنهم لا يشجعون المبتدئين في الدخول للمجال.

ما يزيد الموضوع تعقيداً دخول “علم البيانات” في الصورة. علم البيانات مصطلح خرج من قطاع الأعمال وليس من الجانب الأكاديمي، وهو يرتكز على تحليل البيانات باستخدام الأدوات الإحصائية (وأحياناً الذكاء الاصطناعي) لحل مشاكل الأعمال بطريقة عملية بالاستفادة من البيانات المتاحة. ويتضمن ذلك جانبي التقنية وفهم نطاق العمل وحاجة العميل. فهو يجمع بين عمل الباحثين والمطورين والمستشارين.

في الحقيقة يصعب أن تضع يدك على المشكلة إذا نظرت لها من زاوية واحدة فقط، هل يجب فقط قصر الذكاء الاصطناعي على المواضيع العميقة؟ وهذا هو مجال اهتمام الباحثين الأكادميين، أم نركز على التطوير؟ ولا مانع من استخدام المكتبات والأكواد الجاهزة؟ وهو ما يهم قطاع الأعمال. قبل قرابة العشر سنوات كان كل من يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي هم من الباحثين، ولكن إتاحة التقنية وتسهيل استخدامها للمطورين تدريجياً أتاح لغير الباحثين الاستفادة من المجال، وهذا أحد أسباب تعدد النظرات بخصوص الذكاء الاصطناعي.

الرابط


أفضل 4 ممارسات لإنجاح تبني الذكاء الاصطناعي
أظهر استطلاع رأي نُشر في شهر أبريل الماضي، شارك فيه 700 شخص من المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات والمديرين التنفيذيين، أنه بالرغم من اعتقاد 95٪ من المشاركين أن شركاتهم ستستفيد من تضمين الذكاء الاصطناعي في عملياتها، إلا أن 6٪ منها فقط استخدمت الذكاء الاصطناعي عملياً.

تبين هذه النتائج التردد الواضح لدى الشركات في استخدام الذكاء الاصطناعي. لذا، نستعرض هنا بعضاً من أفضل الممارسات الناجحة التي يمكنها تسريع تبني الذكاء الاصطناعي:
 

  1. معالجة مشكلة عدم الثقة في الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر: من المهم دائما تذكر أن الذكاء الاصطناعي هو أداة وليس بديلاً تشغيلياً كاملاً. ومع أنه يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة بعض المجالات التشغيلية، إلا أن أفضل نتائجه يحققها عندما يتفاعل مع البشر الذين لديهم معرفة فريدة بما يفعلونه، والذين يكونون صناع القرار النهائيين في أي عملية. لذا، فإن النهج الجيد هو تصميم إجراءات عمل جديدة منقحة يشترك فيها الموظفين، ويفهموا الدور الذي سيلعبه الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي سيقلل من مخاوفهم.
  2.  تغذية الذكاء الاصطناعي بالبيانات الصحيحة: جودة نظام الذكاء الاصطناعي هي انعكاس لمدى جودة البيانات التي تم تزويده بها. وللأسف، فإن القليل من المؤسسات تمتلك بيانات تم فحصها بدقة وإعدادها لضمان دقتها. أحد الأمثلة التي توضح تأثير البيانات هو الاختبار الذي أجراه الاتحاد الأميركي للحريات المدنية عام 2020 على برنامج التعرف على الوجوه الذي طورته شركة أمازون. تم إجراء الاختبار على وجوه الرياضيين المحترفين في إقليم نيو إنجلاند، والنتيجة كانت تمييز واحد من كل ستة لاعبين بشكل خاطئ، وتحديد 25 لاعباً كمجرمين. فهل المشكلة هنا كانت بسبب خطأ الذكاء الاصطناعي أم بسبب البيانات؟
  3.  تصميم حالات استخدام قوية تحقق نتائج مؤثرة: كما في حالة استخدام شركة كونتيننتال الألمانية -التي تعمل في مجال توريد السيارات- الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالنقاط المثلى لتغيير الإطارات في أساطيلها التجارية، وهو ما مكّنها من تحسين مخزون الإطارات لديها، وزيادة وقت التشغيل، وتقليل تكاليف الصيانة. قصص نجاح مثل هذه تلهم الشركات والمسؤولين وتجعلهم يرغبون في الاستثمار أكثر في هذا المجال.
  4.  لا تنسَ رضا العملاء: تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تحسين أدائها في مجال خدمة العملاء. فلا أحد يحب أن يتم توجيهه الكثير من المرات إلى أسئلة روبوتية قبل أن يتمكن من الوصول إلى وكيل بشري حقيقي قادر على التعامل مع سؤال معقد لديه. لذا، ينبغي تعيين موظفين ماهرين حقاً في خدمة العملاء، لتأدية أدوار تكاملية ضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي.

الرابط (إنجليزي)

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

  • المنتدى السعودي الأول حول الثورة الصناعية الرابعة. الرابط (المنتدى يعقد يومي 28 و29 يوليو)
  • رجل يستخدم الذكاء الاصطناعي لإعادة خطيبته المتوفاة. الرابط
  • هل يعيد الذكاء الاصطناعي الانتعاش إلى أسعار "بيتكوين"؟ الرابط
  • خوارزميات تحاكي نكهة اللحوم المشوية في عالم النباتات. الرابط
  • Beautiful.ai: منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء عروض تقديمية احترافية. الرابط

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

 
36 مليار دولار
التكلفة المتوقعة لتطبيق القانون الأوروبي الجديد لتنظيم الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الخمسة المقبلة.
الرابط
هل وصلتك هذه الرسالة من صديق؟ هل أعجبك المحتوى وترغب في مواكبة آخر أخبار الذكاء الاصطناعي؟ ما عليك إلا الضغط هنا للاشتراك في نشرة الخوارزمية اليومية:
اشترك في ثوان

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

فارس القنيعير
مصدر الصورة:الحساب الشخصي على لينكدإن
فارس القنيعير
مستشار الذكاء الاصطناعي في الشركة السعودية لتقنية المعلومات (سايت)، وشغل منصب أستاذ مساعد في جامعة الملك عبدالعزيز للعلوم والتكنولوجيا، كما شغل منصب مدير المركز الوطني لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في المملكة العربية السعودية. وهو حاصل على درجة الدكتوراه في مجال هندسة تصميم الأنظمة (الرؤية الحاسوبية) من جامعة واترلو في عام 2014، وعلى درجة الماجستير في علوم الحاسوب من جامعة الملك فهد للبترول والمعادن عام 2014. ويمتلك خبرة 15 عاماً في مجال التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية.

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

 
بيانات التدريب | TRAINING DATA
مجموعة البيانات الضخمة الأولية التي تُستخدم لتدريب نماذج التعلم الآلي على إجراء عمليات التنبؤ أو أداء مهمة ما مطلوبة. يعتمد نموذج التعلم الآلي على مجموعة بيانات التدريب لإيجاد العلاقات واكتشاف الأنماط...
اقرأ المزيد حول هذا المصطلح على منصة تكنوضاد.
تابعنا على وسائل التواصل الاجتماعي:
تويتر
فيسبوك
موقع الويب
يوتيوب
لينكدإن
إنستقرام
Copyright © *|CURRENT_YEAR|* *|LIST:COMPANY|*, All rights reserved.
*|IFNOT:ARCHIVE_PAGE|* *|LIST:DESCRIPTION|*

Our mailing address is:
*|HTML:LIST_ADDRESS_HTML|* *|END:IF|*

Want to change how you receive these emails?
You can update your preferences or unsubscribe from this list.

*|IF:REWARDS|* *|HTML:REWARDS|* *|END:IF|*