content_cookies111:string(2040) "{"id":25926,"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-2021-10-14\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"44.200.101.84","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80e5c7d1aa56829e-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":"44.200.101.84","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":"58620","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-2021-10-14\/","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":1696006807.554356,"REQUEST_TIME":1696006807,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"user_ip":"44.200.101.84","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"
صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الخميس 14 أكتوبر:
كلية طب ماونت سيناي تفتتح القسم "الأول من نوعه" للذكاء الاصطناعي وصحة الإنسان.
الذكاء الصناعي يساعد العلماء في اكتشاف موجات الجاذبية.
إعادة تشكيل العالم واقتصاداته بتأثير الذكاء الاصطناعي.
للمشاركة بمقالات أو اقتراح شخصيات، يمكنك التواصل معنا عبر البريد الإلكتروني [email protected].
نتمنى لك عطلة نهاية أسبوع سعيدة،
فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو
لا مفر من أن يتفوق أداء الطائرات المسيرة مستقبلاً على أداء أفضل الطيارين البشر، لكن التقدم المذهل الذي شهدته تلك الطائرات خلال فترة بسيطة قد يعجل بهذا التفوق. ويظهر مقطع فيديو نشره باحثون بجامعة زيورخ وشركة إنتل كيف تتمتع طائرة مسيرة صغيرة مستقلة تماماً بمهارات طيران رائعة أثناء انطلاقها عبر بيئة معقدة داخل إحدى الغابات بسرعة تصل إلى 40 كم/الساعة. الرابط (إنجليزي)
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
مايكروسوفت وإنفيديا تطوران نموذجاً أكبر بثلاث مرات من جي بي تي-3
أعلنت شركتا مايكروسوفت وإنفيديا أنهما طورتا ما يقولان إنه "أكبر نموذج لغوي مدعوم بالذكاء الاصطناعي والأكثر قدرة حتى الآن". وأطلقت الشركتان على النموذج اسم (Megatron-Turing Natural Language Generation) أو اختصاراً اسم (MT-NLP). ويحتوي النموذج على 530 مليار معامل وسيط، مقارنة بـ 175 مليار معامل يحتوي عليها نموذج جي بي تي-3 (GPT-3) الشهير الذي طورته شركة أوبن إيه آي. كما يحقق النموذج الجديد دقة "لا مثيل لها" في مجموعة واسعة من مهام اللغات الطبيعية، بما في ذلك فهم النص والاستدلال المنطقي واستدلالات اللغة الطبيعية. وقد تم تدريبه باستخدام حاسوب إنفيديا العملاق سيلين (Selene)، لكن بعض الباحثون يشيرون إلى أنه يعاني -كغيره من النماذج اللغوية- من التحيز في بعض الأحيان، بسبب البيانات التي تدرب عليها، على الرغم من تأكيد الشركتين أنهما "ملتزمتان بالعمل على معالجة هذه المشكلة". الرابط (إنجليزي)
كلية طب ماونت سيناي تفتتح القسم "الأول من نوعه" للذكاء الاصطناعي وصحة الإنسان
أعلنت كلية طب ماونت سيناي في مدينة نيويورك الأميركية عن افتتاح قسم "الذكاء الاصطناعي وصحة الإنسان". ويهدف القسم الجديد إلى تعزيز فرص التعاون بين علماء الطب وعلماء الحاسوب. ويعتبر هذا القسم هو الأول من نوعه داخل كلية طب، وسيقوم بتدريب الجيل القادم من علماء الرعاية الصحية، وسيسعى لتحقيق هدف إنشاء إطار عمل للذكاء الاصطناعي يستخدم في جميع المستشفيات والعيادات المتنقلة. وتتضمن استراتيجية القسم أيضاً الاستثمار في بناء بنية تحتية شاملة تهدف إلى تسريع البحوث الطبية الحيوية المدعومة بالبيانات. الرابط (إنجليزي)
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
إعادة تشكيل العالم واقتصاداته بتأثير الذكاء الاصطناعي
في ظل الصراع التكنولوجي والاقتصادي متصاعد الوتيرة بين الولايات المتحدة والصين، يشرح إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق لشركة جوجل ورئيس لجنة الأمن القومي الأميركية للذكاء الاصطناعي، كيف تسعى الإدارة الأميركية الحالية للحفاظ على "ريادتها في المنافسة التكنولوجية العالمية" في ظل حالة "الضعف الاستراتيجي" الذي تعاني منه واشنطن. ويحذر من الخطر الذي يتعرض له "العالم بأسره" بسبب التنافس الحالي على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وبقول المسؤول الأميركي: نعلم الآن أن استخدامات الذكاء الاصطناعي في جميع جوانب الحياة ستتزايد مع استمرار تسارع وتيرة الابتكار. ونعلم أيضاً أن الخصوم مُصممون على تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي ضد بعضهم البعض، ولذلك، يتعين علينا التصرف بشكل فوري؛ نحن في أميركا والغرب عامة والعالم الديمقراطي بمجمله.
يتعين على الديمقراطيات أن تستثمر كل ما يلزم للحفاظ على ريادتها في المنافسة التكنولوجية العالمية، واستخدام الذكاء الاصطناعي على نحو مسؤول للدفاع عن الشعوب والمجتمعات الحرة، والنهوض بالعلوم لصالح البشرية جمعاء. حقاً، سيُعيد الذكاء الاصطناعي تنظيم العالم وسيُغير مجرى التاريخ البشري. يجب أن يقود العالم الديمقراطي هذه العملية.
ويضيف أن تقنيات الذكاء الاصطناعي ستخلق موجات من التقدم في البنية التحتية الأساسية، والتجارة، والنقل، والصحة، والتعليم، والأسواق المالية، وإنتاج الأغذية، والاستدامة البيئية. ومن شأن النجاح في اعتماد الذكاء الاصطناعي أن يدفع الاقتصادات إلى الأمام ويُعيد تشكيل المجتمعات ويُحدد البلدان التي ستضع القواعد للقرن القادم.
تتزامن هذه الفرصة المُتاحة أمام الذكاء الاصطناعي مع لحظة من الضعف الاستراتيجي. وقد جادل الرئيس الأميركي جو بايدن بأن أميركا في "منافسة استراتيجية طويلة الأمد مع الصين". وهو على حق. ومع ذلك، ليست الولايات المتحدة وحدها المُعرضة للخطر، بل العالم بأسره، حيث تُشكل ثورة الذكاء الاصطناعي أساس التنافس الحالي. يجب أن نثبت أن الديمقراطيات يمكن أن تنجح في عصر الثورة التكنولوجية.
وتابع: لقد أضحت الصين اليوم منافساً تكنولوجياً قوياً، فهي مُنظمة ومُجهزة بالموارد ومُصمِّمة على الفوز بهذه المنافسة التكنولوجية وإعادة تشكيل النظام العالمي لخدمة مصالحها. يُعد الذكاء الاصطناعي وغيره من التكنولوجيات الناشئة أمراً محورياً في الجهود التي تبذلها الصين لتوسيع نفوذها العالمي، وتجاوز القوة الاقتصادية والعسكرية للولايات المتحدة، وتأمين الاستقرار المحلي.
يتعين على الولايات المتحدة والعالم الديمقراطي الاستمرار في التعامل مع الصين في مجالات مثل الرعاية الصحية وتغير المناخ. لن يكون وقف التجارة والعمل مع الصين مساراً مُجدياً للمضي قدماً. هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به لضمان قدرة الولايات المتحدة والعالم الديمقراطي على ربط التكنولوجيا العملية من الناحية الاقتصادية بالدبلوماسية والمساعدات الخارجية والتعاون الأمني للتنافس مع الصين. الرابط
التعلم الآلي يحلل 100 ألف دراسة حول تغير المناخ ويكشف "نقطة عمياء" في فهمنا للمشكلة
كشف تحليل حديث تم إجراؤه باستخدام التعلم الآلي أن 85٪ من سكان العالم يعانون بالفعل من آثار تغير المناخ.
وفي دراسة نُشرت يوم الاثنين الماضي، في دورية نيتشر كلايمت تشينج (Nature Climate Change)، استخدم العلماء التعلم الآلي لتحليل أكثر من 100 ألف دراسة تم نشرها بين عامي 1951 و2018 حول تغير المناخ. وقد تم نشر ما بين 75000 و85000 دراسة من هذه الدراسات خلال السنوات الخمس الماضية فقط.
وقام العلماء -بقيادة ماكس كالاهان من "معهد أبحاث مركاتور حول الموارد العالمية المشتركة وتغير المناخ" في برلين- بتدريب خوارزمية التعلم الآلي لإيجاد وإنشاء قائمة بدراسات المناخ. وباستخدام بيانات الموقع، قاموا برسم خرائط للأماكن التي تتطابق فيها التأثيرات الموثقة للاحترار العالمي مع الاتجاهات في درجات الحرارة المتغيرة وهطول الأمطار.
وكشف تجميع نتائج كل هذه الدراسات أن 80٪ من مساحة اليابسة في العالم، حيث يقيم 85٪ من الناس، تشهد آثار أزمة المناخ في الوقت الحالي. كما أوضح التحليل أن الدراسات الخاصة بالتغير المناخي تركز على البلدان ذات الدخل المرتفع، مثل الولايات المتحدة وأوروبا، أكثر من البلدان منخفضة الدخل مثل تلك الموجودة في إفريقيا وجزر المحيط الهادئ، ما يسبب "نقطة عمياء" في فهمنا للمشكلة، خاصة وأن جنوب الكرة الأرضية يتأثر بشدة بأزمة المناخ أكثر من البلدان الأكثر ثراءً.
ويؤكد مؤلفو الدراسة أن نهج التعلم الآلي "ليس بديلاً عن إجراء تقييم دقيق من قبل الخبراء". ومع ذلك، فإن تحديد أعداد كبيرة من الدراسات الخاصة بمنطقة ما قد يشير إلى العواقب الناجمة عن تغير المناخ الذي يتسبب فيه الإنسان. الرابط (إنجليزي)
الذكاء الصناعي يساعد العلماء في اكتشاف موجات الجاذبية
تشير دراسة جديدة إلى أن العلماء الذين يبحثون عن موجات الجاذبية عبر الكون قد يتمكنون من تسريع اكتشافاتهم باستخدام الذكاء الصناعي.
وموجات الجاذبية هي تموجات في الزمكان تنشأ عندما تزداد سرعة جسم ضخم أو تضطرب، مثلما يحدث عندما يصطدم ثقب أسود مع نجم نيوتروني. وقد وضع ألبرت أينشتاين النظرية الخاصة بها، وتم التأكد من وجودها عام 2015 مع أول اكتشاف لموجة الجاذبية من قبل الباحثين باستخدام مرصد موجات الجاذبية بالليزر المتقدم (LIGO). والآن، وبعد ست سنوات فقط، تم رصد ما لا يقل عن 50 حدثًا لموجات الجاذبية.
يعتقد بعض الباحثين أنه يمكن اكتشاف هذه الموجات بشكل أسرع باستخدام الذكاء الصناعي. وفي دراسة جديدة، أظهر الباحثون كيف يمكن أن يكون ذلك ممكناً باستخدام تقنية الحوسبة الفائقة والذكاء الصناعي. وقال إليو هويرتا، عالم الحاسوب في مختبر أرجون الوطني التابع لوزارة الطاقة الأميركية، والذي قاد هذا البحث جنباً إلى جنب مع باحثين من أرجون وجامعة شيكاغو وجامعة إلينوي، في بيان: "استخدمنا في هذه الدراسة القوة المشتركة للذكاء الصناعي والحوسبة الفائقة للمساعدة في حل تجارب البيانات المهمة وتلك التي تستغرق الكثير من الوقت. نحن الآن نجعل دراسات الذكاء الصناعي قابلة لإعادة الإنتاج بالكامل، وليس فقط من أجل التأكد مما إذا كان الذكاء الصناعي قد يوفر حلاً جديداً للتحديات الكبرى".
طور الفريق إطار عمل للذكاء الصناعي يأملون في إمكانية استخدامه لاكتشاف موجات الجاذبية السريعة. ويقترح الفريق أن هذا الإطار يمكن أن يكون أسرع بكثير من الأساليب الحالية، وسيتطلب فقط وحدة معالجة رسوميات (GPU) أساسية وغير مكلفة لمعالجة البيانات. وباستخدام إطار عمل الذكاء الصناعي، عالج الفريق بيانات شهراً كاملاً من بيانات (ليجو) من عام 2017 في أقل من سبع دقائق، ثم حدد جميع إشارات موجات الجاذبية الأربعة الناتجة عن عمليات اندماج الثقوب السوداء.
ويرى إيان فوستر، مدير قسم علوم البيانات والتعلم في أرجون، أن "الشيء المثير في هذا المشروع هو أنه يوضح كيف يمكن دمج أساليب الذكاء الصناعي بشكل طبيعي في سير عمل العلماء باستخدام الأدوات المناسبة، ما يسمح لهم بأداء عملهم بشكل أسرع وأفضل، وليس استبدال الذكاء البشري". الرابط
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
إم آي تي تكنولوجي ريفيو تقدم سلسلة حلقات بودكاست بعنوان "كنت هناك عندما"، تستعرض تاريخ أبرز تطورات الذكاء الاصطناعي والحوسبة كما يرويها الأشخاص الذين شهدوها. الرابط (إنجليزي)
آي بي إم تطور برنامج ذكاء بيئي يسهل على المؤسسات فهم تأثيرها البيئي والامتثال للوائح. الرابط (إنجليزي)
تقنية "تزييف عميق" للأصوات تخدع البشر والأجهزة الذكية. الرابط
Meta Description Generator أداة تجعل النموذج اللغوي جي بي تي 3 (GPT-3) يكتب الأوصاف التعريفية لصفحات الويب الخاصة بك. الرابط (إنجليزي)
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
٪34.5
نسبة النمو في عدد المؤلفات المنشورة في دوريات الذكاء الاصطناعي بين عامي 2019 و2020، ارتفاعاً من 19.6٪ بين عامي 2018 و2019، بحسب تقرير لجامعة ستانفورد. الرابط (إنجليزي)
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:
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
مصدر الصورة: الصفحة الشخصية على تويتر
لطيفة العبد الكريم
أستاذة مساعدة في قسم تقنية المعلومات التابع لكلية علوم الحاسب والمعلومات في جامعة الملك سعود، وباحثة زائرة في جامعة ليفربول، وعضوة في مجلس الشورى السعودي منذ أكتوبر 2020، وفي مجلس المستقبل العالمي للذكاء الاصطناعي للبشرية في المنتدى الاقتصادي العالمي. سبق لها العمل كمستشارة للذكاء الاصطناعي في وزارة الاتصالات وتقنية المعلومات، وكعضوة في فريق الخبراء الخاص بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي التابع لليونسكو. وهي حاصلة على درجة الدكتوراه في أنظمة الذكاء الاصطناعي في القانون من جامعة ليفربول، وعلى ودرجة الماجستير من الجامعة ذاتها. مهتمة بالبحث في مجال الذكاء الاصطناعي وأخلاقياته واستخداماته في القانون والأعمال الخيرية.
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
المعاملات الفائقة | HYPERPARAMETERS
عبارة عن معاملات تستخدم في مجال التعلم الآلي للتحكم بعملية التعلم. وبكلمات أخرى هي متغيرات تُحدد بُنية الشبكة العصبونية الاصطناعية وكيفية تدريبها. يتم تحديد قيمة المعاملات الفائقة قبل بداية عملية التعلم، ولهذه المعاملات تأثير مباشر على تدريب خوارزميات ونماذج التعلم الآلي. ونظراً لأهميتها فإنه من الضروري فهم آليات واستراتيجيات أمثلتها بهدف تحقيق أفضل أداء ممكن لتلك النماذج.
اقرأ المزيد حول هذا المصطلح على منصة تكنوضاد.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك، استمرار استخدامك للموقع يعني موافقتك على ذلك. سياسة الخصوصيةأوافقX
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.