content_cookies111:string(2040) "{"id":25947,"content_cookies":null,"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-2021-08-31\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"18.232.179.37","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80e3702cdfaa9c1e-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_CDN_LOOP":"cloudflare","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>\n","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.9","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"18.232.179.37","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":"","CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"52562","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-2021-08-31\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":"","SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1695982246.134202,"REQUEST_TIME":1695982246,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"user_ip":"18.232.179.37","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"

check_post_to_show:object(stdClass)#29121 (13) {
  ["is_valid"]=>
  int(1)
  ["global_remaining_posts_to_view"]=>
  int(0)
  ["remaining_posts_to_view"]=>
  int(0)
  ["number_all_post"]=>
  int(0)
  ["number_post_read"]=>
  int(0)
  ["exceeded_daily_limit"]=>
  int(0)
  ["is_watched_before"]=>
  int(0)
  ["user_agent"]=>
  string(40) "CCBot/2.0 (https://commoncrawl.org/faq/)"
  ["user_ip"]=>
  string(13) "18.232.179.37"
  ["user_header"]=>
  object(stdClass)#29129 (40) {
    ["SERVER_SOFTWARE"]=>
    string(22) "Apache/2.4.52 (Debian)"
    ["REQUEST_URI"]=>
    string(258) "/%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-2021-08-31/"
    ["REDIRECT_STATUS"]=>
    string(3) "200"
    ["HTTP_X_FORWARDED_PROTO"]=>
    string(5) "https"
    ["HTTP_CONNECTION"]=>
    string(7) "upgrade"
    ["HTTP_HOST"]=>
    string(19) "technologyreview.ae"
    ["HTTP_CF_CONNECTING_IP"]=>
    string(13) "18.232.179.37"
    ["HTTP_CF_IPCOUNTRY"]=>
    string(2) "US"
    ["HTTP_ACCEPT_ENCODING"]=>
    string(4) "gzip"
    ["HTTP_CF_RAY"]=>
    string(20) "80e3702cdfaa9c1e-IAD"
    ["HTTP_CF_VISITOR"]=>
    string(22) "{\"scheme\":\"https\"}"
    ["HTTP_USER_AGENT"]=>
    string(40) "CCBot/2.0 (https://commoncrawl.org/faq/)"
    ["HTTP_ACCEPT"]=>
    string(63) "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8"
    ["HTTP_ACCEPT_LANGUAGE"]=>
    string(14) "en-US,en;q=0.5"
    ["HTTP_CDN_LOOP"]=>
    string(10) "cloudflare"
    ["PATH"]=>
    string(60) "/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
    ["SERVER_SIGNATURE"]=>
    string(79) "Apache/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80"
    ["SERVER_NAME"]=>
    string(19) "technologyreview.ae"
    ["SERVER_ADDR"]=>
    string(10) "172.18.0.9"
    ["SERVER_PORT"]=>
    string(2) "80"
    ["REMOTE_ADDR"]=>
    string(13) "18.232.179.37"
    ["DOCUMENT_ROOT"]=>
    string(13) "/var/www/html"
    ["REQUEST_SCHEME"]=>
    string(4) "http"
    ["CONTEXT_PREFIX"]=>
    NULL
    ["CONTEXT_DOCUMENT_ROOT"]=>
    string(13) "/var/www/html"
    ["SERVER_ADMIN"]=>
    string(19) "webmaster@localhost"
    ["SCRIPT_FILENAME"]=>
    string(23) "/var/www/html/index.php"
    ["REMOTE_PORT"]=>
    string(5) "52562"
    ["REDIRECT_URL"]=>
    string(98) "/النشرات-البريدية/نشرة-الخوارزمية-ذكاء-اصطناعي-2021-08-31/"
    ["GATEWAY_INTERFACE"]=>
    string(7) "CGI/1.1"
    ["SERVER_PROTOCOL"]=>
    string(8) "HTTP/1.1"
    ["REQUEST_METHOD"]=>
    string(3) "GET"
    ["QUERY_STRING"]=>
    NULL
    ["SCRIPT_NAME"]=>
    string(10) "/index.php"
    ["PHP_SELF"]=>
    string(10) "/index.php"
    ["REQUEST_TIME_FLOAT"]=>
    float(1695982246.1342)
    ["REQUEST_TIME"]=>
    int(1695982246)
    ["argv"]=>
    array(0) {
    }
    ["argc"]=>
    int(0)
    ["HTTPS"]=>
    string(2) "on"
  }
  ["content_user_category"]=>
  string(4) "paid"
  ["content_cookies"]=>
  object(stdClass)#29127 (3) {
    ["status"]=>
    int(0)
    ["sso"]=>
    object(stdClass)#29130 (2) {
      ["content_id"]=>
      int(31655)
      ["client_id"]=>
      string(36) "1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224"
    }
    ["count_read"]=>
    NULL
  }
  ["is_agent_bot"]=>
  int(1)
}

*|MC:SUBJECT|*

صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الثلاثاء 31 أغسطس:

شاهد "كائنات الذكاء الاصطناعي".
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بفقدان الجليد البحري في القطب الشمالي؟
واحدة من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي الصينية تسعى للاكتتاب في هونج كونج.

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

تعرف شركة (beingAI) عن نفسها بأنها أول شركة تنتج "كائنات ذكاء اصطناعي"، توفر الشركة خدمة توليد شخصيات افتراضية تسمى (Zbee) مزودة بالذكاء الاصطناعي وقادرة على إجراء حوارات وتفاعلات حية مع البشر على أي تطبيق أو منصة. الرابط (موقع الشركة)

إنستقرام تفرض على المستخدمين التصريح عن تاريخ ميلادهم
أعلنت فيسبوك أن تطبيق إنستقرام سيبدأ في طلب إدخال تاريخ الميلاد من المستخدمين هذا الأسبوع. وفي حين أنه يمكنك تجاهل الطلب لبعض الوقت، فإنه لا مفر من إدخال تاريخ ميلادك بعد طلبه لعدد محدد من المرات. وتقول الشركة إنها تهدف من وراء ذلك حماية المستخدمين الأصغر سناً من المحتوى المسيء والإباحي. وتوضح أنها مدركة لإمكانية قيام البعض بإدخال تاريخ ميلاد خاطئ، لكنها ستستخدم نظام ذكاء اصطناعي يقوم بتحليل التعليقات لتوقع عمر المستخدم، ومن ثم ستطلب منه إدخال التاريخ الصحيح.
الرابط (إنجليزي)

واحدة من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي الصينية تسعى للاكتتاب في هونج كونج
تقدمت شركة سينس تايم (SenseTime) التي تعد واحدة من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي في الصين بطلب لطرح أسهمها في بورصة هونج كونج، رغم تشديد الحكومة الصينية للوائح الخاصة بصناعة التكنولوجيا في البلاد. جدير بالذكر أنه تم وضع سينس تايم في عام 2019 على قائمة الكيانات الأمريكية التي تقيد قدرة الشركات في الوصول إلى تقنيات الشركات في الولايات المتحدة. وأوضحت سينس تايم في ملف الإدراج أنه إذا ظلت شركتها التابعة في قائمة الكيانات لفترة مطولة، فقد لا تتمكن الشركة من المنافسة بفاعلية في مجالات عمل معينة، وقد تتأثر أعمالها ونتائج عملياتها والوضع المالي بشكل جوهري وسلبي. وتجني سينس تايم الأموال عن طريق بيع منصات برمجيات الذكاء الاصطناعي، وتشمل قائمة منتجات الشركة تكنولوجيا القيادة الذاتية.
الرابط

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

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بفقدان الجليد البحري في القطب الشمالي؟
ستُمكن أداة ذكاء اصطناعي جديدة العلماء من التنبؤ بشكل أكثر دقة بأحوال الجليد البحري في القطب الشمالي خلال الشهور التالية. ويمكن أن تدعم التوقعات المحسنة التي توفرها تلك الأداة أنظمة الإنذار المبكر التي تحمي الحياة البرية والمجتمعات الساحلية في القطب الشمالي من آثار فقدان الجليد البحري.

وفي دراسة نُشرت الأسبوع الماضي في دورية نيتشر كومينيكاشنز (Nature Communications)، وصف فريق دولي من الباحثين، تحت قيادة المؤسسة البريطانية لدراسات أنتاركتيكا (BAS) ومعهد آلان تورينج، كيف استخدم نظام الذكاء الاصطناعي يُسمى أيس نت (IceNet) لإنتاج تنبؤات دقيقة عن الجليد البحري في القطب الشمالي في الموسم المقبل، وهو شيء استعصى على العلماء لعقود.

ومن المعروف أن التنبؤ بشكل الجليد البحري -وهو طبقة شاسعة من مياه البحر المتجمدة في القطبين الشمالي والجنوبي- أمر صعب بسبب علاقته المعقدة مع الغلاف الجوي أعلاه والمحيط أدناه. وقد تسببت حساسية الجليد البحري لارتفاع درجات الحرارة في تراجع منطقة الجليد البحري الصيفي في القطب الشمالي إلى النصف على مدار العقود الأربعة الماضية، أي ما يعادل خسارة مساحة تبلغ حوالي 25 ضعف مساحة بريطانيا. وهذه التغييرات المتسارعة لها عواقب وخيمة على مناخنا والنظم البيئية في القطب الشمالي والمجتمعات الأصلية والمحلية التي ترتبط سبل عيشها بدورة الجليد البحري الموسمية.

ويقول العلماء إن (أيس نت) تتمتع بدقة تبلغ 95٪ تقريباً في التنبؤ بما إذا كان الجليد البحري سيكون موجوداً. وعلى عكس أنظمة التنبؤ التقليدية التي تحاول نمذجة قوانين الفيزياء بشكل مباشر، صمم مؤلفو الدراسة نظامهم الجديد اعتماداً على التعلم العميق. ومن خلال هذا النهج، "يتعلم" النموذج كيف يتغير الجليد البحري استناداً إلى آلاف السنين من بيانات محاكاة المناخ، إلى جانب عقود من بيانات الرصد، للتنبؤ بشكل الجليد لأشهر في المستقبل.

ويضيف توم أندرسون المؤلف الرئيسي للدراسة: "لقد أثبتنا الآن أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بدقة بالجليد البحري، وهدفنا التالي هو تطوير نسخة يومية من النموذج وإتاحته للجمهور في الوقت الفعلي، تماماً مثل تنبؤات الطقس. ويمكن أن يعمل هذا النموذج بمثابة نظام إنذار مبكر للمخاطر المرتبطة بالفقدان السريع للجليد البحري".

الرابط (إنجليزي)

(SensiCut).. نظام ذكي للقطع بالليزر يمكنه اكتشاف المواد المختلفة
بمساعدة الحواسيب، أصبحت أدوات القطع باستخدام الليزر بسيطة وقوية نسبياً، وبات بإمكان البرمجيات التحكم في الآلات التي تقطع المعادن والأخشاب والأوراق والبلاستيك. ومع ذلك، لا يزال المستخدمون يواجهون صعوبات في التمييز بين المواد المتشابهة بصرياً، ويمكن لأخطاء القطع أن تتسبب في مشكلات كبيرة تبدأ بانبعاث روائح كريهة وتصل حتى توليد مواد كيميائية ضارة.

وللتعامل مع المواد التي قد لا تكون واضحة تماماً للعين المجردة، ابتكر علماء من مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) التابع لجامعة إم آي تي، منصة تسمى سينسي كات (SensiCut)، وهي منصة ذكية لاستشعار المواد مخصصة لأدوات القطع بالليزر. وعلى عكس الأساليب التقليدية القائمة على الكاميرا والتي يمكنها أن تخطئ بسهولة في التعرف على المواد، تدمج سينسي كات المعلومات بشكل أكثر دقة.

وتحدد المنصة -التي سيتم الإعلان عن تفاصيلها في ورقة بحثية ستُعرض خلال ندوة تعقدها جمعية آلات الحوسبة (ACM) في شهر أكتوبر القادم- ماهية المواد باستخدام تقنية التعلم العميق ووسيلة بصرية تسمى "استشعار البقع"، وهي طريقة تستخدم الليزر لاستشعار البنية المجهرية لسطح المادة. وتساعد المنصة على حماية المستخدمين من النفايات الخطرة، وتوفر معلومات عن كل مادة على حدة، وتقترح تعديلات دقيقة للقطع للحصول على نتائج أفضل.

ولتدريب سينسي كات، قام الفريق البحثي بتدريب الشبكة العصبونية العميقة التي تستخدمها على صور 30 نوعاً مختلفاً من المواد، بما يزيد عن 38000 صورة. ويقول مصطفى دوجان، باحث الدكتوراه في المختبر، والمشارك في الدراسة: "من خلال تعزيز أدوات القطع بالليزر بأجهزة استشعار للصور لا تعتمد على الكاميرا، يمكننا بسهولة تحديد المواد المتشابهة بصرياً التي توجد بشكل شائع في ورش العمل، وتقليل النفايات. وبدون هذا الأمر، فسنضطر على الأرجح إلى تخمين اسم المادة الصحيح من قاعدة بيانات كبيرة".

الرابط (إنجليزي)

الوكالات الحكومية الأميركية تخطط لزيادة استخدام تكنولوجيا التعرف على الوجوه
يتحدث تقرير حديث مؤلف من 90 صفحة لمكتب المسؤولية الحكومية الأميركية (اختصاراً: جاو GAO) بالتفصيل حول الاستخدام الحالي لأنظمة التعرف على الوجوه من قبل الوكالات الفدرالية، والخطط الرامية إلى توسيع هذا الاستخدام. وتخطط عشر وكالات من الوكالات التي شملها الاستبيان لتوسيع استخدامها للتكنولوجيا بحلول العام 2023. كما تستثمر عشر وكالات في البحث والتطوير لهذه التكنولوجيا.

يمثل هذا التقرير نتاجاً لدراسة طلبها الكونجرس حول استخدام الوكالات الفدرالية للتعرف على الوجوه خلال السنة المالية 2020. ويصف التقرير استخدام هذه التكنولوجيا بأنه “أصبح متزايد الانتشار”؛ حيث تعتمد عليه معظم الوكالات التي شملها الاستبيان في مسائل الأمن السيبراني، وفرض القانون المحلي، والحماية الجسدية. كما سأل التقرير جميع الوكالات المشاركة في الدراسة حول خططها المستقبلية للتعرف على الوجوه.

ومن أصل 24 وكالة فدرالية شملها الاستبيان، توجد 18 وكالة تستخدم حالياً أحد أشكال أنظمة التعرف على الوجوه، كما توجد الكثير من الوكالات التي تمتلك أكثر من نظام. وتخطط كل من وزارة الزراعة، والتجارة، والدفاع، والأمن الوطني، والصحة، والخدمات البشرية، والداخلية، والعدل، والخارجية، والخزينة، وشؤون المحاربين القدماء، للتوسع في استخدام تكنولوجيا التعرف على الوجوه بين 2020 و2023. وتقوم هذه الوكالات العشر باستخدام 17 نظاماً مختلف للتعرف على الوجوه.

تعرف على الجدل بشأن هذه التكنولوجيا في الولايات المتحدة في مقالتنا: الرابط

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

ملتقى افتراضي بعنوان "مهارات ومهن المستقبل" يتناول الذكاء الاصطناعي في أحد محاوره. الرابط (إعلان على تويتر- يعقد اليوم)
السعودية تعزز دور الذكاء الاصطناعي في تسريع الأعمال. الرابط
تقنية التعرف على الوجوه تساعد في القبض على مجرم هارب على مدى 15 عاماً. الرابط (إنجليزي)
لمنع النوم أثناء القيادة.. ميناء كوري يستعين بالذكاء الاصطناعي. الرابط
Paint Transformer: أداة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحويل أي صورة إلى لوحة فنية. الرابط

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

204 مليار دولار
القيمة المتوقعة للإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025.
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

مصدر الصورة: إم آي تي تكنولوجي ريفيو
تقى الهنائي
أستاذة مساعدة في قسم هندسة الحاسوب ومشرفة رئيسية على مختبر الذكاء الحاسوبي البشري في جامعة نيويورك أبو ظبي، وشريكة مؤسسة في شركة غامت المطورة لواجهات الذكاء الاصطناعي والتفاعل البشري. سبق لها العمل كباحثة مساعدة في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في جامعة إم آي تي. وهي حاصلة على درجة الدكتوراه والماجستير في الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب من الجامعة ذاتها، وعلى درجة البكالوريوس في الهندسة الكهربائية من المعهد البترولي في الإمارات. وهي أحد الفائزين بجائزة "مبتكرون دون 35" من إم آي تي تكنولوجي ريفيو العربية لعام 2018 لتطويرها نظام ذكاء اصطناعي قابل للارتداء يمكنه رصد المزاج السائد في محادثة ما.

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

التعلم العميق | DEEP LEARNING

نوع من أنواع التعلم الآلي يحاكي بنية وطريقة عمل الدماغ البشري بالاعتماد على شبكات عصبونية اصطناعية تستخدم عدداً كبيراً من الطبقات الخفية -أكثر من 6 عادةً- لذلك يمكن القول بأنه تعلم آلي محقون بالمنشطات. وقد أتت صفة العمق انطلاقاً من تعدد الطبقات التي تعمل معاً لدراسة كميات ضخمة من البيانات والعثور على أصغر الأنماط وتضخيمها وإعطاء نتيجة نهائية على شكل توقُّع.
اقرأ المزيد حول هذا المصطلح على منصة تكنوضاد.