يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
أشخاص يؤجرون وجوههم لبناء نسخ تسويقية تعتمد على التزييف العميق
على غرار الكثير من الطلاب، عملت ليري -23 عاماً- في عدة وظائف بدوام جزئي. وتعمل حالياً في خدمة المطاعم والمقاهي في مكان قريب من جامعتها. كما تبيع أيضاً السيارات، وتعمل في مجال التجارة بالتجزئة، وتجري مقابلات العمل وتقود جلسات تعريف الموظفين الجدد بالشركة والعمل كممثلة عن الموارد البشرية في ألمانيا.
أما قدرة ليري العجيبة على القيام بكل هذه الأعمال في عدة بلدان، فتعود إلى أنها أجّرت وجهها لآور وَن، وهي شركة ناشئة تعتمد على الأشكال البشرية لبناء شخصيات قائمة على الذكاء الاصطناعي للظهور في مقاطع فيديو تسويقية وتعليمية للمنظمات حول العالم. وتمثل هذه الشركة جزءاً من موجة من الشركات التي بدأت بإحداث تغيير شامل في طريقة إنتاج المحتوى الرقمي. وسيؤثر هذا بدرجة كبيرة على القوى العاملة من البشر.
تقول ليري: "لا شك في أنه من الغريب التفكير بأن وجهي يمكن أن يظهر في مقاطع فيديو أو إعلانات لشركات مختلفة".
ليست آور وَن الشركة الوحيدة التي تستخدم تكنولوجيا التزييف العميق على هذا المستوى لإنتاج مقاطع فيديو تجمع لقطات حقيقية مع مقاطع مولدة بالذكاء الاصطناعي. فقد استخدمت شركات أخرى ممثلين محترفين لإضفاء مسحة إضافية من الحياة على شخصيات المواد عميقة التزييف. غير أن آور ون لا تطلب وجود أي مهارات محددة. وليس مطلوباً منك سوى التخلي عن حقوق استخدام وجهك.
هل أنت مستعد لتأجير وجهك؟ اقرأ مقالتنا للمزيد من التفاصيل: الرابط
ناسا تسعى لاستخدام "ذكاء السرب" في مراقبة الظواهر الجوية المعقدة
حظيت أسراب الطائرات المسيرة بالكثير من الاهتمام خلال الفترة الأخيرة، لاسيما بسبب استخدامها في التجارب العسكرية، حيث يختبر الجيش الأميركي تلك الأسراب في عمليات محاكاة، بينما يستخدمها الجيش البريطاني أثناء عمليات التدريب الفعلية. وتتمتع أسراب الطائرات المسيرة بالكثير من المزايا، منها القدرة على التكيف. فحتى لو تم إسقاط العديد من طائرات السرب أثناء القتال، فإن ذلك لا يقلل من الفعالية القتالية للسرب، ولا من التكتيكات التي يستخدمها.
بيد أن أهم ما يميز الأسراب ويجعلها مذهلة فعلياً في كل من التطبيقات العسكرية والمدنية هو ما يُطلق عليه ذكاء السرب (مصطلح اليوم). يتيح ذكاء السرب للطائرات المسيرة التصرف بشكل مشابه لأسراب الحشرات في الطبيعة. فالنحلة مثلاً عندما تجد شيئاً هاماً، مثل مجموعة من الزهور المتفتحة، تبلغ باقي السرب بالمعلومات الخاصة بمسافة واتجاه وارتفاع هذه الزهور بالإضافة إلى أي أخطار قد تكون موجودة في الطريق. ومن ثم، يتخذ السرب قرارات جماعية ويتابع مهمته بناءً على نقاط مختلفة من البيانات التي لا يمكن لفرد واحد توفيرها.
تسعى وكالة ناسا إلى دفع مفهوم ذكاء السرب إلى آفاق جديدة، من خلال إضافته إلى شبكة من الأقمار الصناعية الصغيرة الخاصة بالطقس، التي يمكن تنسيق عملها وتغيير مسارات طيرانها وارتفاعاتها حسب الحاجة لدراسة الأحداث الجوية من زوايا متعددة. ويجري العمل على هذا البرنامج بالفعل في مركز جودارد لرحلات الفضاء في ولاية ماريلاند الأميركية.
سيستخدم البرنامج أسراباً من الأقمار الصناعية الصغيرة، التي تُسمى (SmallSats) أو (CubeSats)، لمراقبة الظواهر الجوية المترابطة والتي تحدث في وقت واحد في مختلف أنحاء الكوكب، وتحديد كيفية تأثيرها على بعضها البعض. وبهذه الطريقة، قد تتمكن الأقمار الصناعية المتعددة التي تعمل معاً كسرب من تجميع صورة شاملة عن الطقس بطريقة لا يستطيع أي قمر صناعي منفرد القيام بها.
وتقول سابرينا طومسون، المهندسة في ناسا: "نحن نعلم أن الغبار الصحراوي الذي ينتقل إلى غابات الأمازون المطيرة يؤثر على تكوين السحب فوق المحيط الأطلسي خلال أوقات معينة من العام. كيف يمكننا التقاط تشكيل السحابة هذا؟" الإجابة هي أن علماء المناخ يجب أن ينشئوا مجموعة من المعايير لأحداث الطقس البارزة والقواعد العامة التي سيتبعها سرب من الأقمار الصناعية عند جمع بيانات الطقس. وبعد ذلك، سيكون الأمر متروكاً للذكاء الاصطناعي للتصرف بالشكل الذي يراه لجمع تلك المعلومات وتنسيق عمل أقمار صناعية متعددة لالتقاط البيانات الأكثر فائدة بأسرع ما يمكن وبكفاءة.
الرابط (إنجليزي)
لماذا لا تستطيع الحواسيب التفكير مثل البشر؟
أعادت التطورات الحديثة التي شهدتها تقنية التعلم العميق إحياء الاهتمام بقرب وصول الآلات إلى مستوى التفكير والتصرف البشري، أو ما يعرف بالذكاء الاصطناعي العام (AGI). وثمة نظرة بأننا من خلال بناء شبكات عصبونية أكبر وأفضل، سنتمكن من الاقتراب أكثر فأكثر من إنشاء نسخة رقمية من الدماغ البشري.
بيد أن عالم الحاسوب إريك لارسون يرى أن هذه خرافة، موضحاً أن جميع الأدلة تشير إلى أن ذكاء الإنسان والآلة مختلفان تماماً. ويناقش كتاب جديد أصدره لارسون تحت عنوان "أسطورة الذكاء الاصطناعي: لماذا لا تستطيع أجهزة الحاسوب التفكير كما يفكر البشر"، كيف أدت المفاهيم الخاطئة المنتشرة على نطاق واسع حول الذكاء والاستدلال إلى قيادة أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى مسارات ضيقة تحد من الابتكار والاكتشافات العلمية. وحذر لارسون من أنه ما لم يغير العلماء والباحثون والمؤسسات مسارهم، فإن النتيجة ستكون "تهميش الاختراع الحقيقي لصالح الحديث المستقبلي الذي يدافع عن النُهج المتبعة حالياً".
ويرى لارسون أن أسطورة الذكاء الاصطناعي تفترض أننا سنحقق الذكاء الاصطناعي العام من خلال إحراز تقدم في التطبيقات ضيقة النطاق، مثل تصنيف الصور أو فهم الأوامر الصوتية أو ممارسة الألعاب. لكن التقنيات الكامنة وراء هذه الأنظمة هذه لا تعالج التحديات الأوسع التي يجب حلها للوصول إلى القدرات العامة للذكاء، مثل إجراء المحادثات الأساسية، أو إنجاز المهام البسيطة في المنزل، أو المهام الأخرى التي تتطلب المنطق السليم. ويشير الكاتب إلى أننا لا نحقق تقدماً تدريجياً، بل ننتقي ثماراً سهلة المنال.
ويوضح لارسون أن الفارق بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي هو نوع "الاستدلال"، أي الانتقال من الملاحظات إلى الاستنتاجات. نحن نستنتج الأشياء باستمرار بناءً على ما نعرفه وما ندركه. يحدث هذا الأمر في الغالب دون وعي دون تركيز واهتمام مباشر. فعندما تخرج من المنزل ونلاحظ أن الشارع مبلل، ستكون فكرتنا الأولى أن السماء كانت تمطر. لكن الجو مشمس والرصيف جاف، لذلك يمكنك على الفور استبعاد احتمال هطول الأمطار. وعندما ننظر إلى الجانب، ونرى سيارة غسيل الشارع متوقفة تستنتج أن الطريق مبلل لأنها غسلته.
يبني باحثو الذكاء الاصطناعي أنظمتهم على نوعين من آلات الاستدلال: الاستنتاجي والاستقرائي. يستخدم الاستدلال الاستنتاجي المعرفة المسبقة لتفسير العالم، وهو ما يشير إليه كثيرون بامتلاك "الحس السليم". هذا هو أساس الذكاء الاصطناعي الرمزي، وهو المحور الرئيسي الذي اعتمد عليه الباحثون خلال العقود الأولى للذكاء الاصطناعي. أما الاستدلال الاستقرائي، الذي اكتسب المزيد من الجاذبية بين باحثي الذكاء الاصطناعي وشركات التكنولوجيا في العقد الماضي، فهو اكتساب المعرفة من خلال الخبرة. وتعد خوارزميات التعلم الآلي مثالاً على محركات الاستدلال الاستقرائي.
الرابط (إنجليزي)
|
