يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
إنفيديا تعلن عن منتجات ومبادرات جديدة تدور حول "أومنيفرس"
أعلنت شركة إنفيديا، أمس، عن عدد من المنتجات والمبادرات الجديدة التي تعمل على تطويرها، والتي تشمل مجالات الواقع الافتراضي، والذكاء الاصطناعي للمؤسسات، والأمن السيبراني، والحوسبة الكمومية ومساعدي الذكاء الاصطناعي، وتدريب النماذج اللغوية الكبيرة، وغيرها.
واستعرضت الشركة -في مؤتمرها السنوي (Nvidia"s Fall Graphics Technology Conference (GTC) 2021)- كيف تخطط لمساعدة المؤسسات على دخول العالم الافتراضي من خلال منصة المحاكاة الخاصة بها أومنيفرس (Omniverse). وأوضح الرئيس التنفيذي لإنفيديا، جين-سون هوانج، أن الشركة تستخدم أومنيفرس لإنشاء توائم رقمية للمستودعات والمصانع والأنظمة الطبيعية والبيولوجية والروبوتات والسيارات ذاتية القيادة وحتى الصور الرمزية.
أحد المنتجات الجديدة التي تم الإعلان عنها هي ريبليكتور (Nvidia Omniverse Replicator)، وهو محرك لتوليد البيانات المصطنعة يهدف لمساعدة المؤسسات على بناء توائم رقمية أفضل، وبالتالي أدوات أفضل مدعومة بالذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي. وقدمت الشركة تطبيقين مختلفين تم إنشاؤهما باستخدام محرك ريبليكتور: الأول هو (Nvidia Drive Sim)، وهو عالم افتراضي لاستضافة توائم رقمية للمركبات، والثاني هو (Nvidia Isaac Sim) وهو عالم افتراضي للتوائم الرقمية للروبوتات.
كما أعلنت الشركة عن منصة (Omniverse Avatar) الجديدة، وهي عبارة عن منصة متكاملة لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي مجسدة يتفاعل معها البشر. وتجمع المنصة بين عدد من التقنيات، بما فيها التعرف على الكلام وتتبع الوجه والرؤية الحاسوبية وفهم اللغات الطبيعية وتقنيات المحاكاة. وتقول الشركة إنه يمكن استخدامها لبناء مجموعة من مساعدين للذكاء الاصطناعي يمكن تخصيصهم بسهولة لأي صناعة تقريباً.
ومن ضمن المنتجات الأخرى التي أعلنت عنها الشركة نظام مخصص لشركات صناعة السيارات يُسمى (DRIVE Concierge AI)، وهو مساعد قيادة افتراضي يمكنه ركن سيارة عادية. كما عرضت الشركة (Project Tokkio) وهو مساعد ذكي يمكن استخدامه في العديد من المجالات، منها خدمة العملاء في المطاعم مثلاً، حيث استعرضت الشركة قدرته على رؤية اثنين من العملاء والتحدث معهم وفهمهم أثناء قيامهم بطلب البرجر النباتي والبطاطس المقلية والمشروبات. وتستخدم صورة رمزية داخل التطبيق تقنية تتبع الوجه للحفاظ على التواصل البصري مع العملاء والاستجابة لتعبيرات وجوههم.
بالإضافة إلى ذلك، كشفت إنفيديا خلال المؤتمر أيضاً عما تسميه إطار عمل (Nvidia NeMo Megatron) لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة. كما قدمت نموذج (Megatron LLM)، وهو نموذج يحتوي على 530 مليار معامل وسيط ويمكن تدريبه على مجالات ولغات جديدة.
الرابط (إنجليزي)
هل التحيز الخوارزمي محض صدفة حقاً كما تقول شركات وادي السيليكون؟
في أواخر يونيو الماضي، نشرت إم آي تي تكنولوجي ريفيو تقريراً عن محاولات بعض من أشهر مواقع البحث عن العمل لإزالة التحيز من برمجياتها الخاصة بمقابلات العمل والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
أُطلقت هذه المحاولات بعد عدة حوادث تبين فيها أن برمجيات مقابلات الفيديو التي تعمل بالذكاء الاصطناعي كانت متحيزة ضد الأشخاص المصابين بإعاقات تؤثر على تعابير الوجه، كما أظهرت تحيزاً ضد المرشحين من النساء. وعندما يعطي برنامج الذكاء الاصطناعي نتائج متمايزة وغير متناسبة للمجموعات المهمشة وفق بعض التصنيفات، مثل العِرق والجنس والحالة الاجتماعية-الاقتصادية، فإن شركات الوادي السيليكون تهرع على الفور إلى الاعتراف بالأخطاء، وتطبيق الإصلاحات الفنية، والاعتذار عن التباين في النتائج.
وقد شهدنا كل هذا عندما اعتذرت شركة تويتر بعد أن قامت خوارزمية اقتطاع الصور في منصتها بالتركيز تلقائياً على وجوه الأشخاص بيض البشرة أكثر من وجوه الأشخاص سُمر البشرة، وعندما عبرت شركة تيك توك عن أسفها العميق بسبب خطأ تقني أدى إلى إعاقة انتشار وسم حركة (Black Lives Matter). وتزعم الشركات أن هذه الحوادث ليست سوى لحظات عرضية من التحيز غير المقصود أو بيانات تدريب سيئة تسربت إلى الخوارزمية، أي أن هذا التحيز مجرد خطأ، وليس ميزة أصيلة.
لكن الوقائع تقول إن استمرار وقوع هذه الحوادث في منتجات وشركات مختلفة يشير إلى أن التمييز ضد الفئات المهمشة أصبح ركيزة أساسية في عمل هذه التكنولوجيا. وقد حان الوقت لننظر إلى تطوير المنتجات التكنولوجية التمييزية على أنه فعل متعمد من قبل المسؤولين التنفيذيين في وادي السيليكون، الذين ينتمي معظمهم إلى فئة بيض البشرة، وذلك لتعزيز أنظمة العنصرية ومعاداة المرأة والتصنيف وفق القدرات والفئات الاجتماعية وغير ذلك من محاور القمع الذي يدعم مصالحهم ويغدق على هذه الشركات أرباحاً خيالية.
يوجد لدى الشركات التكنولوجية العديد من الحوافز المالية والاجتماعية التي تدفعها إلى تصميم منتجات تمييزية. ويمكننا أن نأخذ كمثال على هذا نظام أمازون ريكوغنيشن، وهو نظام تعرّف على الوجوه من تصميم الشركة العملاقة في التجارة الإلكترونية، وأحد منتجاتها التي تبيعها للعديد من الجهات الأخرى. فقد قامت أمازون، وبشكل علني للغاية، بفرض حظر مؤقت على استخدام الشرطة لأنظمة التعرف على الوجوه في يونيو من العام 2020 بعد اندلاع الاحتجاجات في أعقاب مقتل جورج فلويد. ولكن، قبل أن يحدث هذا، قامت الشركة بتطوير وبيع هذا المنتج على الرغم من العديد من الأدلة التي تشير إلى أن استخدام أنظمة التعرف على الوجوه من قبل أقسام الشرطة يعزز من الأذى الذي يتعرض إليه أصحاب البشرة السمراء.
للمزيد حول أسباب استمرار التحيز الخوارزمي، يمكنك متابعة القراءة على موقعنا عبر الرابط
دراسة: الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بالميول الانتحارية لدى المراهقين
مع ارتفاع معدلات الانتحار بين المراهقين في الولايات المتحدة، والتي أصبحت السبب الثاني للوفاة في هذه المرحلة العمرية بعد الحوادث أو الإصابات غير المتعمدة، قام فريق بحثي من جامعة جونز هوبكنز في بالتيمور بولاية ماريلاند الأميركية بتطوير خوارزمية جديدة تعتمد على التعلم الآلي، يمكنها تحديد المراهقين الذين مروا بأفكار أو سلوكيات انتحارية بدقة عالية.
قام أوريون ويللر، الباحث المساعد في قسم معالجة اللغات الطبيعية والتعلم الآلي بالجامعة، وزملاؤه بتطبيق تحليل التعلم الآلي على بيانات دراسة استقصائية أُجريت على طلاب المرحلة الثانوية في ولاية يوتا الواقعة غرب الولايات المتحدة. تتم تلك الدراسة الاستقصائية بشكل روتيني لرصد بعض الظواهر مثل تعاطي المخدرات والصحة العقلية، وتضمنت البيانات إجابات 179 ألفاً و384 طالباً في المرحلة الثانوية عن أكثر من 300 سؤال، وذلك في الفترة ما بين 2011 وحتى 2017.
اكتشف الباحثون إمكانية استخدام بيانات الدراسة الاستقصائية للتنبؤ بدقة بلغت 91% بما تمثله إجابات المراهقين كل على حدة من ميول انتحارية، وكذلك أي الأسئلة المطروحة تكون أكثر قابليةً للتنبؤ. وقد ثبت أن دقة الخوارزمية الجديدة أعلى من طرق التنبؤ السابقة، ما يشير الى إمكانية اللجوء إليها لتحسين فهم الأفكار والسلوكيات المرتبطة بانتحار المراهقين، وبالتالي تصميم برامج وسياسات وقائية.
ويقول ويللر إن الخوارزمية الجديدة تستخدم بشكل رئيسي تحليل "الانحدار الخطي"، وهو تحليل أكثر تعقيداً من الأساليب السابقة، ويمكنه الربط بين الأسئلة المختلفة، وهو أمرٌ حيوي في مجموعة البيانات المستخدمة التي تحتوي على عدد كبير من الأسئلة، وهو ما جعل هذه الخوارزمية أكثر دقةً في التنبؤ.
ويشير الباحثون في البيان الصحفي المصاحب للدراسة -التي نُشرت في دورية بلوس وان (PLOS ONE)- إلى أنها "تتناول مناهج التعلم الآلي المطبقة على مجموعة بيانات كبيرة من استبانات المراهقين، من أجل التنبؤ بالأفكار والسلوكيات الانتحارية من خلال إجاباتهم عن الأسئلة"، وأنهم "نجحوا في تحديد المعرضين للخطر بدقة كبيرة، وقاموا بتحليل النموذج المستخدم بما يتوافق مع التطور الحديث في مجال التعلم الآلي".
ووجد الباحثون أن "العوامل التي تؤثر بقوة في هذا النموذج تتضمن التعرض للتنمر والتحرش كما هو متوقع، بالإضافة إلى جوانب من الحياة العائلية مثل الوجود في عائلة تتسم بالصراخ أو الجدال الحاد، ونأمل أن تقدم هذه الدراسة رؤيةً واضحةً للتعريف بجهود الوقاية المبكرة".
الرابط
|
