content_cookies111:string(2094) "{"id":25696,"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-2021-12-20\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"3.237.31.191","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80d57f893b7682a5-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_IF_MODIFIED_SINCE":"Sun, 28 May 2023 18:38:54 GMT","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":"3.237.31.191","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":"41968","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-2021-12-20\/","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":1695836074.672998,"REQUEST_TIME":1695836074,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"user_ip":"3.237.31.191","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"
صباح الخير، إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الاثنين 20 ديسمبر:
أوبن إيه آي تتيح للمطورين إنشاء إصدارات مخصصة من "جي بي تي-3".
شاهد مقتطفات من مؤتمر (Augmenting Life) الذي نظمته مجرة حول الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي يقدم صورة أكثر دقة لمومياوات الحيوانات المصرية.
للمشاركة بمقالات أو اقتراح شخصيات، يمكنك التواصل معنا عبر البريد الإلكتروني [email protected].
نتمنى لك يوماً هادئاً،
فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو
نستعرض في هذا المقطع جزءاً من فعاليات المؤتمر الذي نظمته مجرة وإم آي تي تكنولوجي ريفيو العربية، مؤخراً، بعنوان (Augmenting Life)، بمشاركة مجموعة من الخبراء والباحثين ورواد الأعمال ممن يمثلون العديد من الشركات الكبرى والمؤسسات التعليمية المرموقة. ويتحدث هنا ماثيو وايت، الشريك في بي دبليو سي، عن الأبعاد التي ينبغي تحقيقها حتى نتمكن من تطبيق الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة، وأهمها الأخلاقيات والتنظيم، والتحيز والعدالة، والموثوقية والأمان والخصوصية، والحوكمة. الرابط
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
أوبن إيه آي تتيح للمطورين إنشاء إصدارات مخصصة من "جي بي تي-3"
أعلنت شركة "أوبن إيه آي" أنه بات بالإمكان إنشاء إصدارات مخصصة من نموذجها الشهير "جي بي تي-3". وأضافت أنه يمكن للمطورين استخدام الضبط الدقيق لإنشاء نماذج "جي بي تي-3" مصممة خصيصاً للمحتوى المحدد في تطبيقاتهم وخدماتهم، بدءاً من تحويل اللغة الطبيعية إلى كود برمجي إلى تلخيص كميات كبيرة من النصوص وتوليد إجابات للأسئلة، ما يؤدي إلى مخرجات عالية الجودة عبر المهام وأعباء العمل. وتابعت: "باستخدام سطر واحد من التعليمات البرمجية، يسمح النموذج المخصص للمطورين بتشغيل وتدريب نماذج ذكاء اصطناعي قوية استناداً إلى مجموعات بيانات محددة، ما يلغي الحاجة إلى إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وتدريبها من البداية، وهو الأمر الذي قد يكون مكلفاً للغاية ويستغرق وقتاً طويلاً" الرابط (إنجليزي)
هيئة كهرباء ومياه دبي أول مؤسسة توفر خدماتها عبر أليكسا باللغة العربية
أعلنت هيئة كهرباء ومياه دبي (ديوا) عن توفير خدماتها الذكية عبر أجهزة أليكسا من أمازون باللغة العربية. وبذلك تكون الهيئة أول مؤسسة خدماتية حكومية على مستوى العالم تقدم خدماتها باللغة العربية من خلال هذه التقنية المبتكرة. وبات بإمكان المتعاملين الآن الاطلاع على تفاصيل الفاتورة الشهرية باللغة العربية، وسجل الفواتير السابقة، وتفاصيل استهلاك الكهرباء والمياه، وبصمتهم الكربونية، إلى جانب ربط حساباتهم لدى الهيئة مع حساباتهم الأخرى في أمازون. كما يمكن للمتعاملين الاستفادة من "رماس"، موظف الهيئة الافتراضي المعتمد على الذكاء الاصطناعي، عبر أجهزة أليكسا باللغة العربية، للحصول على أجوبة عن أسئلتهم واستفساراتهم. الرابط
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
دراسة: التعلم الآلي يمكنه التنبؤ بمن سيصاب بالخرف في غضون عامين
توصلت دراسة واسعة النطاق أجراها علماء في جامعة إكستر بالمملكة المتحدة إلى أن التعلم الآلي يمكنه أن يكشف بدقة كبيرة أي الأشخاص قد يصابون بالخرف قريباً.
وبحسب الدارسة التي نٌشرت يوم الخميس الماضي في دورية (JAMA Network Open)، فقد وصلت دقة تنبؤ الذكاء الاصطناعي بالأشخاص الذين سيصابون بالخرف في غضون عامين إلى 92٪. ويقول المؤلفون إن هذه الدقة الخوارزمية لتنبؤات الذكاء الاصطناعي قد تكون قادرة على تقليل كمية عمليات التشخيص الخاطئة بالخرف، وربما تساعد الأطباء على التدخل في وقت مبكر.
استندت الدراسة إلى بيانات من أكثر من 15300 مريض حضروا إلى شبكة مكونة من 30 عيادة ذاكرة تابعة للمركز الوطني الأميركي لتنسيق مرض الزهايمر (NACC)، بين عامي 2005 و2015، واستخدم الباحثون خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط المخفية في البيانات، وتحديد الأفراد الأكثر تعرضاً لخطر الإصابة بالخرف في غضون عامين.
وأوضح المؤلفون أن أي من الحاضرين لم يكن مصاباً بالخرف في بداية الدراسة، على الرغم من أن العديد منهم كانوا يعانون من مشاكل في الذاكرة أو وظائف الدماغ الأخرى. وأضافوا أن القدرة على التفريق بين المرضى الذين سيصابون بالخرف ضمن إطار زمني ملائم سريرياً وأولئك الذين لن يصابوا بالمرض يمكن أن تساعد الأطباء في إعطاء الأولوية للمرضى المعرضين لخطر كبير للإصابة بالخرف.
ويقول البروفيسور ديفيد لويلين، الذي أشرف على الدراسة، إنه بالإضافة إلى تعزيز الثقة في قدرات التنبؤ الحاسوبي، فإن النتائج تقدم دليلاً على أن الآلات يمكن أن تساعد في تحديد "المرضى الذين ربما تم تشخيصهم بشكل خاطئ". والتشخيص الخاطئ ليس مشكلة صغيرة عندما يتعلق الأمر بالخرف، إذ يشير الباحثون إلى أن ما يقرب من 8٪ من عمليات التشخيص في عينة البيانات الكبيرة التي استخدموها تم إجراؤها عن طريق الخطأ وتم عكسها لاحقاً. وقد تمكن التعلم الآلي من تحديد أكثر من 80٪ من تلك التشخيصات بدقة. الرابط (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي يقدم صورة أكثر دقة لمومياوات الحيوانات المصرية
على مدى ما لا يقل عن عقد من الزمان، اهتم علماء الآثار بتطبيق تقنيات جديدة لفهم ماضينا بشكل أفضل، وكان التصوير المجهري للإشعاع السنكروتروني بمنزلة معيار ذهبي للوصول إلى الأجزاء الداخلية للبقايا الأثرية دون تدميرها.
والتصوير المجهري للإشعاع السنكروتروني هو تقنية ناجحة جداً في فحص الحفريات، تتيح للباحثين تصور البنية الدقيقة للعظام بشكل ثلاثي الأبعاد، وفحص كمية الأنسجة العظمية في كل عينة. لكن تلك العملية طويلة ومعقدة وتحتاج إلى أسابيع من الجهد البشري، خاصةً بالنسبة للعينات البيولوجية مثل مومياوات الحيوانات التي تتطلب إجراء عمليات تقسيم يدوي للصور الملتقطة.
ومن هنا تأتي أهمية الدور الذي يؤديه الذكاء الاصطناعي في تقليل ذلك الجهد بشكل كبير وتقليل الوقت المتوقع للانتهاء من عمليات تقسيم الصور وتجزئتها إلى بضع ساعات تبعاً لحجم الصورة وتعقيدها، وفق دراسة نشرتها دورية "بلوس ون" (PLOS ONE)، وأجراها فريق بحثي فرنسي-مالطي مشترك؛ بهدف تطوير آلية لتقسيم الصور الخاصة بالحفريات باستخدام التعلم الآلي.
يقول جوهان بريفا، الأستاذ المشارك بقسم الاتصال والحاسب والهندسة بجامعة مالطا، والباحث الرئيسي في الدراسة: البرنامج التي طورناه متاح للاستخدام مجاناً، ويعتمد على التعلم الآلي لبناء نموذج للمواد التي يتم تقسيمها يدوياً؛ إذ يتم استخدام هذا النموذج لتقسيم الصورة بأكملها وتجزئتها. على سبيل المثال، يقوم مرفق الإشعاع السنكروتروني الأوروبي حالياً بتوليد كميات هائلة من بيانات الأعضاء البشرية تصل إلى 2 تيرابايت للفحص الواحد، ويمكن لأساليب الذكاء الاصطناعي فقط تجزئة هذه البيانات وتقسيمها. ففي لغة الحاسوب، تُعد تجزئة الصورة خطوةً مهمة في توفير المدخلات لفهم الصورة، عن طريق تقسيم الصورة إلى مناطق ذات معنى.
ويضيف بريفا: تم خلال الدراسة تطبيق هذه التقنية على دراسات أثرية خاصة ببقايا حيوانات محنطة تعود إلى العصرين البطلمي والروماني في مصر القديمة (حوالي القرن الثالث قبل الميلاد إلى القرن الرابع الميلادي)، التي لا نعرف سوى القليل عن أصولها التاريخية والأثرية.
ويتابع: أجرينا عمليات تشريح افتراضية، ما ساعدنا في الحصول على معلومات حول حياة الحيوانات وموتها في الحضارات الماضية، وقد حققت التقنية المستخدمة لفحص مجموعة من أربع عينات من مومياوات الحيوانات المصرية القديمة، دقةً إجماليةً تبلغ ما بين 94 إلى 98% عند مقارنتها بالشرائح التي تم تقسيمها يدوياً، وزادت نسبة الدقة إلى ما بين 97 إلى 99% عند استخدام التعلم العميق، ما يؤكد أهمية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج دقيقة. الرابط
عالم ما بعد الأتمتة
في البدء كانت الأتمتة، كأولى ثمار الابتكار في عصر الصناعة، وما بعده. وبموجبها تم استبدال العمل الآلي بالعمل البشري، والتحول إلى ما سُمي بالصناعة الآلية أو الأتمتة الصناعية. واليوم، فإن عصراً جديداً أكثر أتمتة بكثير من سابقه، هو ما صار يسمى بعصر «أمة الابتكار»، سِمته الأساسية، الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة والطابعات ثلاثية الأبعاد، وغيرها من منتجات التكنولوجيا التي ستغير الحياة بسرعة مذهلة، كما لم نعهدها من قبل.
والأخطر، أن ذلك سيتم بأثمان باهظة تتضاءل معها تلك التي دفعت عمّال مصانع النسيج الإنجليز في القرن التاسع عشر، لتدمير آلات النسيج احتجاجاً على أصحاب المصانع في نوتنجهام الذين استجلبوا الآلات لتحل محلهم، والتي انتهت بقيام أصحاب المصانع والمطاحن بإطلاق النار على المحتجين وقمع حركتهم التي استمرت زهاء 6 سنوات (من 1811 إلى 1816)، بالقوة العسكرية.
والحال إن معظم الناس لا يخشون الذكاء الاصطناعي لأنهم ببساطة ليسوا على علم بعد بما ينطوي عليه من تداعيات، لعل أبرزها وأخطرها أتمتة الوظائف. وقد خلُص بحث أجرته شركة "ديلويت" البريطانية وجمعية محترفي الموارد البشرية، الكندية، إلى أن ما بين 35% و42% من الوظائف ستتأثر بأتمتة الوظائف.
هذه التغيرات لن تحدث في المستقبل، بل إنها تحدث الآن. كما أن تقريراً آخر صادراً عن معهد بروكفيلد للابتكار، الكندي، أشار إلى أن البلدات والمدن الصغيرة التي تعتمد على التصنيع والتعدين والزراعة ستكون من بين المناطق الأكثر تضرراً من الأتمتة، تليها المدن الكبيرة. وستكون المدن الكبرى، الأقل تضرراً.
وهكذا فإن أرباب العمل، في سعيهم الدؤوب لخفض كلفة الإنتاج، وزيادة إنتاجية العمل قد تسببوا بتقليص الطلب على قوة العمل، فضلاً عن تقليص أعدادها. ووفقاً لبيانات هيئة الإحصاء الكندية، فقد انخفض عدد الوظائف اللازمة لتوليد مليون دولار في أعمال التصنيع إلى النصف من عام 1980 إلى عام 2013.
بعض المؤسسات التكنوقراطية، تحاول التخفيف من أخطار هذا الشبح، مثل شركة "ديلويت" التي حاولت في دراسة حالة طمأنة العاملين بالقول إن فرص العمل ستنمو، لكن من يقوم بالعمل سيتغير، مع ترك الأنشطة القائمة على الحكم للبشر، فيما سيُخصص المزيد من المهام المتكررة للذكاء الاصطناعي. بينما ذهب بعضها الآخر للقول إن الأتمتة ستحرر الإنسان من المهام الرتيبة، أو المملة، أو حتى الخطرة. بل إن بعضها ذهب لحد القول إن الأتمتة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تجعل الإنسان أكثر سعادة، من خلال توفير الوقت، وإن مكان العمل المستقبلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، قد لا يكون في نهاية المطاف، سيئاً للغاية. الرابط
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
استمع إلى بودكاست "كيف يحدث الذكاء الاصطناعي" (How AI Happens)، حيث يتحدث باحثو الذكاء الاصطناعي وقادة الشركات حول أحدث التطورات والتحديات في هذا المجال. الرابط (إنجليزي)
بدء توحيد القنوات الحكومية الالكترونية بالسعودية وإسناد التشغيل لهيئة الذكاء الاصطناعي. الرابط
كوريا الجنوبية تستخدم الذكاء الاصطناعي لكشف محاولات الانتحار. الرابط
كورسيرا: 1.6 مليون مصري استفادوا من دورات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات. الرابط
Signal AI منصة ذكاء اصطناعي وتحليلات تنبؤية تساعد الشركات على "تعزيز قراراتها" الخاصة بتتبع العلامة التجارية ومشاعر العملاء ومخاطر سلاسل التوريد والتطورات التنظيمية. الرابط (إنجليزي).
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
1.7 مليار دولار
مقدار التمويل الذي اقترحته إدارة الرئيس الأميركي جو بايدن لأبحاث الذكاء الاصطناعي وتطويره في الوكالات المدنية، في موازنة العام المالي 2022، بزيادة نسبتها 8.8٪ عن الاستثمارات التي تم إقرارها العام الماضي والتي تبلغ 1.5 مليار دولار. 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:
مصدر الصورة: الصفحة الشخصية على لينكدإن همام الغامدي
محاضر في جامعة جدة، وباحث دكتوراه في معالجة الصور الطبية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في جامعة وارويك البريطانية، وصانع محتوى على يوتيوب، حيث يسعى من خلال فيديوهاته إلى نشر المعرفة حول التعلم الآلي والتعلم العميق. وهو كذلك مدرس مساعد في جامعة الملك عبدالعزيز، وسبق له أن عمل أخصائياً بتكنولوجيا المعلومات بالجامعة ذاتها. حاصل على درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب عام 2016 من جامعة كوينز الكندية، ودرجة البكالوريوس عام 2010 من جامعة الملك عبدالعزيز. مهتم بالبحث في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
وسم البيانات | DATA LABELING
يشير مصطلح وسم البيانات في مجال التعلم الآلي إلى عملية تعريف البيانات الخام مثل الصور ومقاطع الفيديو والملفات النصية، وإضافة وسم واحد أو أكثر لها لإعطائها سياق محدد ومنح نماذج التعلم الآلي القدرة على التعلم الموجه منها. فقد يشير الوسم مثلاً إلى محتويات صورة ما أو فيما إذا كانت تحتوي على عنصر معين، أو إلى الكلمات التي يتم نطقها في تسجيل صوتي أو مقطع فيديو.
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.