check_post_to_show: string(2360) "{"is_valid":1,"global_remaining_posts_to_view":0,"remaining_posts_to_view":0,"number_all_post":0,"number_post_read":0,"exceeded_daily_limit":0,"is_watched_before":0,"sso_id":31544,"user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","user_ip":"3.233.221.90","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-2022-02-15\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"833b30e7bc9782fc-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_CF_CONNECTING_IP":"3.233.221.90","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>","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.17","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"3.233.221.90","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":null,"CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"60916","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-2022-02-15\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":null,"SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1702271110.602322,"REQUEST_TIME":1702271110,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"content_user_category":"paid","content_cookies":{"status":0,"sso":{"content_id":31544,"client_id":"1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224"},"count_read":null},"is_agent_bot":1}"
صباح الخير، إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الثلاثاء 15 فبراير:
تطوير خوارزميات جديدة لتحسين إنشاء مزيفات عميقة وصور بشرية نابضة بالحياة.
باحثون يطورون نماذج لغوية "دائمة التحديث" كل 3 أشهر.
كيف يصبح الذكاء الاصطناعي أخلاقياً في العمليات العسكرية؟
للمشاركة بمقالات أو اقتراح شخصيات، يمكنك التواصل معنا عبر البريد الإلكتروني [email protected].
نتمنى لك يوماً مثمراً، فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو
شهد يوم 5 فبراير الجاري لحظة تاريخية عندما تمكنت شركة سيكورسكي الأميركية للطائرات، بالتعاون مع وكالة مشاريع البحوث المتطورة الدفاعية (داربا)، من إطلاق طائرة هليكوبتر حربية من طراز بلاك هوك دون أن يتواجد أي طيار في قمرة القيادة. وكما نرى في هذا المقطع، استطاعت الطائرة غير المأهولة ذاتية القيادة تنفيذ العديد من المهمات خلال رحلتها التي استمرت 30 دقيقة. الرابط (إنجليزي)
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
إطلاق أكبر نموذج ذكاء اصطناعي متاح للوصول العام المجاني
أعلنت مجموعة الباحثين المتطوعين (EleutherAI) عن إطلاق أحدث نموذج لغوي كبير (LLM)، يتكون من 20 مليار معامل وسيط، ليصبح بذلك أكبر نموذج لغوي متاح للوصول العام وقادر على أداء المهام. وأوضحت المجموعة أن إطلاقها للنموذج المُسمى (GPT-NeoX-20B) مجاناً للجمهور يهدف إلى جعل النماذج بمثل هذه الأحجام في متناول الجميع، ومساعدتهم في أبحاثهم الخاصة بالاستخدام الآمن لأنظمة الذكاء الاصطناعي، ما يشجع أي شخص يعمل في هذا المجال على الوصول إليها. وقد تم تدريب النموذج على قاعدة بيانات مخصصة مبنية على نموذج ميجاترون ومكتبة التعلم العميق مفتوحة المصدر ديب سيد (Deepspeed). الرابط (إنجليزي) رابط الدراسة (إنجليزي)
دبي تستضيف الروبوت البشري "صوفيا" للحديث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي
تستعد دبي لاستضافة "صوفيا"، أول مواطن روبوتي بشري حقيقي في العالم، وذلك على هامش أعمال الدورة العشرين للمؤتمر الإقليمي السنوي للتدقيق الداخلي، الذي سينعقد في دبي في الفترة من 7 حتى 9 مارس المقبل. وستقوم صوفيا بإجراء جلسة تفاعلية حول مستقبل الذكاء الاصطناعي بعنوان "الذكاء الاصطناعي في مهنة التدقيق الداخلي" وذلك في اليوم الثاني من المؤتمر. وأصبحت صوفيا أول مواطن روبوتي في العالم بعدما منحتها المملكة العربية السعودية جنسيتها في أكتوبر من عام 2017، وقد عمل المنظمون على تسهيل تواجد صوفيا في أعمال المؤتمر الذكي كرمز لمستقبل الذكاء الاصطناعي. الرابط
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
باحثون يطورون نماذج لغوية "دائمة التحديث" كل 3 أشهر
هل تريد نموذجاً لغوياً لديه دراية جيدة بجائحة كوفيد؟ إذن، قد يهمك هذا الخبر. قام باحثون من جامعة بورتو البرتغالية وشركة سناب ومجموعة كارديف لمعالجة اللغات الطبيعية (Cardiff NLP) ببناء عائلة من النماذج اللغوية "المدركة للوقت"، والتي تم تدريبها على بيانات من موقع تويتر.
إلى هنا الخبر عادي وقد لا يستحق الذكر حتى، إلا أن الجزء الأغرب هو أن هؤلاء الباحثون أعلنوا التزامهم "بالاستمرار في تحديث وإصدار نموذج جديد كل ثلاثة أشهر، ما يمكّن المجتمع من استخدام نموذج لغوي محدّث في أي فترة زمنية".
يتم تدريب معظم النماذج اللغوية على إحدى مجموعات البيانات، ثم لا يتم تحديثها مطلقاً، وهو ما يعني أن بعض النماذج اللغوية قد لا تكون لديها معرفة بالأحداث الهامة مثل جائحة كوفيد التي اجتاحت العالم. حل هذه المشكلة بسيط (وإن كان كثيف العمالة): اجمع بيانات جديدة بشكل دوري وأعد تدريب النماذج.
لذلك، قام الباحثون بتدريب النموذج الأساسي (RoBERTa) باستخدام 90 مليون تغريدة نُشرت عام 2019. ولكل ثلاثة أشهر منذ هذا الوقت، أضافوا 4.2 مليون تغريدة إلى مجموعة البيانات وقاموا بتدريب نموذج جديد. وحتى وقتنا هذا كان الباحثون قد دربوا إجمالاً تسعة نماذج، تم إطلاق أخرها في ديسمبر الماضي، حيث تم تدريبه على 123.86 مليون تغريدة. الفكرة هنا هي أنه من المفترض أن تعمل النماذج الأحدث بشكل أفضل في المهام والتقييمات الأكثر تطوراً.
وفي الاختبارات، تفوقت هذه النماذج على نموذج (BERTweet) -الذي تم تدريبه على حوالي 900 مليون تغريدة- في ستة من أصل سبعة معايير، على الرغم من تحقيق (BERTweet) أفضل أداء عام. وترجع أهمية هذه النماذج إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي العادية تجمد المشهد الثقافي الذي تم تدريبها عليه، ما يعني أنه إذا لم نقم بتحديث نماذجنا، فستكون مخرجات العديد من الأنظمة أشياء ترتبط بالعصور السابقة والاتجاهات الثقافية القديمة، وبالتالي فإنها ستكون أقل فائدة. الرابط (إنجليزي)
تطوير خوارزميات جديدة لتحسين إنشاء مزيفات عميقة وصور بشرية نابضة بالحياة
قريباً سيتمكن مستخدمو الإنترنت من مقابلة بعضهم البعض في الفضاء السيبراني على شكل أفاتار (صور رمزية) متحركة ثلاثية الأبعاد، وذلك باستخدام خوارزميات جديدة طورها باحثون في المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ (ETH Zurich).
المفتاح للسماح بتجربة مستخدم طبيعية في تطبيقات الواقع الافتراضي والواقع المعزز هو إنشاء هذه الصور الرمزية، وهي تمثيلات ديناميكية يتم إنشاؤها بواسطة الحاسوب للأشخاص. كلما كان مظهر وسلوك الصور الرمزية أكثر واقعية، زاد احتمال اكتساب الناس إحساساً بالتفاعل الاجتماعي الحقيقي. ومع ذلك، فإن نمذجة الحركات البشرية بالتفصيل لا تزال تمثل تحدياً لمطوري هذه التطبيقات. يمكن لبرامج الرسومات الحالية بالفعل إنشاء صور رمزية ثابتة. ولكن لتحريك وجه مبتسم، على سبيل المثال، يتعين على مصممي الجرافيك تعديل كل صورة تقريباً على الحاسوب بشكل يدوي، لتعديل الفروق الدقيقة مثل التجاعيد والظلال.
بدلاً من نمذجة كل التفاصيل، يسعى باحثو المعهد السويسري للقيام بذلك بسهولة أكبر من خلال خوارزميات ذكية تتعلم عرض الصور الرمزية المتحركة تلقائياً في كل وضع يمكن تصوره، من خلال مراقبة الصور ثلاثية الأبعاد للبشر في عدد قليل من الأوضاع. وتتعلم هذه البرامج تصوير أوضاع الجسم المختلفة بشكل واقعي باستخدام عمليات مسح ثلاثية الأبعاد لشخص حقيقي، يتم تسجيلها مسبقاً باستخدام نظام كاميرا معقد.
تعالج خوارزميات الذكاء الاصطناعي العادية عمليات المسح عن طريق قياس عدد لا يحصى من النقاط داخل وخارج جسم الشخص لتحديد معالمه كوظيفة رياضية. وبهذه الطريقة، تبني الخوارزميات قالباً لشكل الشخص. ومع ذلك، بالنسبة للوضعيات غير المألوفة، فإن هذه الخوارزميات لا تملك المعرفة وتتنبأ بمسارات خاطئة، ما يؤدي إلى آثار مرئية بوضوح، مثل فصل الذراعين عن الجسم. وهذا هو السبب في أن نماذج اليوم يتم تدريبها على أكبر عدد ممكن من الأوضاع المختلفة، ما يستلزم جهداً كبيراً لإجراء المسح ثلاثي الأبعاد، ويتطلب قوة حاسوبية هائلة.
الطريقة الجديدة التي طورها الفريق تجعل النموذج يقوم بحوسبة المسار من القالب إلى الوضعيات المتحركة. ونظراً لأن هذا يعني أن الحسابات لها دائماً نفس نقطة البداية، فإنها تتيح للخوارزميات الذكية تعلم كيفية تعميم الحركات بشكل أفضل. وبالتالي، يمكن أن تنتج حركات جديدة بسهولة مثل الشقلبة أو "الجسر الخلفي". الرابط (إنجليزي)
كيف يصبح الذكاء الاصطناعي أخلاقياً في العمليات العسكرية؟
تكمن قوة الذكاء الاصطناعي في قدرته على التعلم والتكيف مع المواقف المختلفة، لكن أجواء المعارك تمثل بيئة ديناميكية متغيرة باستمرار، تجعل الذكاء الاصطناعي عرضة لارتكاب الأخطاء أحياناً، ما قد تكون له عواقب خطيرة، ولهذا يسعى البنتاغون إلى التوافق مع المبادئ الأخلاقية التي اعتمدها بعدما ساوره الشك حول مدى الثقة في التطبيقات الأوسع للذكاء الاصطناعي وسط العمليات العسكرية، إذ كيف يعرف المُشغل ما إذا كان الذكاء الاصطناعي خاطئاً.
لهذا السبب، بدأت شركات الصناعات الدفاعية في تطوير تخصص تقني يُعرف باسم "الذكاء الاصطناعي المسؤول"، يمكن من خلاله استخدام معايير العدالة والمساءلة والشفافية في تطوير واختبار وفحص أنظمة الذكاء الاصطناعي من أجل تجنب الأخطاء، فما الأساس الذي تعتمده هذه التكنولوجيا وما مدى التقدم الذي حققته حتى الآن؟
على عكس العديد من التطبيقات التجارية، يركز الذكاء الاصطناعي في المجالات العسكرية على السرعة والحجم، ويمكن أن تكون لسرعة المعلومات تأثيرات استراتيجية وتكتيكية حاسمة، إذ إنه يعمل على تقديم المعلومات بسرعة إلى مراكز القيادة والمقاتلين حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات قبل أن يتمكن العدو من بدء التصرف.
وبغض النظر عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال العسكري، يجب في النهاية أن يكون آمناً وأخلاقياً، لأن ارتكاب الأخطاء قد تكون له تداعيات كارثية، فعلى سبيل المثال، إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه طائرة ذاتية القيادة، في مراقبة وتحليل مواقع صواريخ العدو وتفسير ما ترصده الطائرة، فقد يؤدي ذلك إلى خسائر في الأرواح أو إلحاق ضرر لا يمكن إصلاحه في العلاقات الدولية.
لكن التطبيق الأوسع للذكاء الاصطناعي في عمليات البنتاغون يثير أسئلة عديدة منها، كيف يعرف المُشغل ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ارتكب خطأ ولم يتصرف على النحو المنشود؟ تكمن الإجابة في "الذكاء الاصطناعي المسؤول"، الذي أشارت إليه وحدة الابتكار الدفاعي التابعة للبنتاغون في تقرير أصدرته قبل أسابيع بعنوان "إرشادات الذكاء الاصطناعي المسؤول في الممارسة العملية" التي تتناول مطلباً في قانون تفويض الدفاع الوطني الأميركي، يقتضي ضمان أن تطوير أي تكنولوجيا ذكاء اصطناعي يجب أن يتم بشكل أخلاقي ومعقول.
توفر إرشادات الذكاء الاصطناعي المسؤول إطاراً للشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي وأصحاب المصلحة في وزارة الدفاع للمساعدة في ضمان بناء برامج الذكاء الاصطناعي، وفقاً لمبادئ العدالة والمساءلة والشفافية في كل خطوة من خطوات دورة تطوير نظام الذكاء الاصطناعي، حسب ما يقول جاريد دنمون، مدير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في وحدة الابتكار الدفاعي بالبنتاغون. الرابط
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
ورشة عمل على الإنترنت، يوم 28 فبراير الجاري، حول بناء أنظمة تعلم آلي دون تعليمات برمجية. الرابط (إنجليزي)
معهد بروكنجز: بوادر توافق أميركي أوروبي على الإجراءات التنظيمية للذكاء الاصطناعي. الرابط (إنجليزي)
- YAKE! نظام مفتوح المصدر لاستخراج الكلمات الرئيسية من النصوص المكتوبة بلغات مختلفة. وتستخدم الأداة نهج التعلم غير الموجَّه لتطوير الفهارس، وإجراء مهام البحث الأخرى. يمكن تجربة الأداة باللغة العربية عبر هذا الرابط
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
891.74 مليون دولار
القيمة المتوقعة لسوق البيانات والذكاء الاصطناعي في السعودية بحلول 2026، لتحقق نمواً سنوياً يقدر بـ32.6% على مدار الأعوام الخمسة القادمة، بحسب شركة (Artefact). الرابط
منصة "ساهم" تفتح الباب أمام الباحثين والكتّاب والخبراء لنشر أبحاثهم وخبراتهم العلمية لتصل إلى مئات الآلاف من القراء عبر كافة منصات مجرة.
قدّم فكرتك وشارك بحثك الآن: sahim.majarra.com
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 موقع لينكدإن أحمد عبدالقادر
خبير تقني مصري راحل. شغل منصب عالم بحث وتطوير في شركة ميتا، والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في شركة فويسيرا، كما كان قائداً تقنياً في فيسبوك، ومديراً للتطوير ومهندساً للنظم في مايكروسوفت. حصل على درجة الماجستير في علوم الحاسوب عام 2000 من جامعة واشنطن، والبكالوريوس في الهندسة الالكترونية عام 1990 من جامعة القاهرة، وساهم خلال حياته المهنية في تعزيز الاستفادة من التكنولوجيا لتحقيق الازدهار الاقتصادي للفقراء، واستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة البشرية، واستكشاف الحلول الإبداعية لمشاكل التعلم الآلي.
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
آلة متجه الدعم | SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
هي واحدة من خوارزميات أو نماذج التعلم الآلي التي غالباً ما تُستخدم في المسائل التي تتطلب تصنيف البيانات إلى مجموعتين. وتعتبر آلة متجه الدعم من نماذج التعلم الموجه، حيث يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة من البيانات الموسومة على تصنيف الأمثلة الجديدة اعتماداً على ميزتين فقط، ولذلك تسمى "مصنف خطي ثنائي غير احتمالي". ومن أهم تطبيقاتها تصنيف الصور والنصوص والتعرف على النصوص المكتوبة بخط اليد.
اقرأ المزيد حول هذا المصطلح على منصة تكنوضاد.
صباح الخير، إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الثلاثاء 15 فبراير:
تطوير خوارزميات جديدة لتحسين إنشاء مزيفات عميقة وصور بشرية نابضة بالحياة.
باحثون يطورون نماذج لغوية "دائمة التحديث" كل 3 أشهر.
كيف يصبح الذكاء الاصطناعي أخلاقياً في العمليات العسكرية؟
للمشاركة بمقالات أو اقتراح شخصيات، يمكنك التواصل معنا عبر البريد الإلكتروني [email protected].
نتمنى لك يوماً مثمراً، فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو
شهد يوم 5 فبراير الجاري لحظة تاريخية عندما تمكنت شركة سيكورسكي الأميركية للطائرات، بالتعاون مع وكالة مشاريع البحوث المتطورة الدفاعية (داربا)، من إطلاق طائرة هليكوبتر حربية من طراز بلاك هوك دون أن يتواجد أي طيار في قمرة القيادة. وكما نرى في هذا المقطع، استطاعت الطائرة غير المأهولة ذاتية القيادة تنفيذ العديد من المهمات خلال رحلتها التي استمرت 30 دقيقة. الرابط (إنجليزي)
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
إطلاق أكبر نموذج ذكاء اصطناعي متاح للوصول العام المجاني
أعلنت مجموعة الباحثين المتطوعين (EleutherAI) عن إطلاق أحدث نموذج لغوي كبير (LLM)، يتكون من 20 مليار معامل وسيط، ليصبح بذلك أكبر نموذج لغوي متاح للوصول العام وقادر على أداء المهام. وأوضحت المجموعة أن إطلاقها للنموذج المُسمى (GPT-NeoX-20B) مجاناً للجمهور يهدف إلى جعل النماذج بمثل هذه الأحجام في متناول الجميع، ومساعدتهم في أبحاثهم الخاصة بالاستخدام الآمن لأنظمة الذكاء الاصطناعي، ما يشجع أي شخص يعمل في هذا المجال على الوصول إليها. وقد تم تدريب النموذج على قاعدة بيانات مخصصة مبنية على نموذج ميجاترون ومكتبة التعلم العميق مفتوحة المصدر ديب سيد (Deepspeed). الرابط (إنجليزي) رابط الدراسة (إنجليزي)
دبي تستضيف الروبوت البشري "صوفيا" للحديث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي
تستعد دبي لاستضافة "صوفيا"، أول مواطن روبوتي بشري حقيقي في العالم، وذلك على هامش أعمال الدورة العشرين للمؤتمر الإقليمي السنوي للتدقيق الداخلي، الذي سينعقد في دبي في الفترة من 7 حتى 9 مارس المقبل. وستقوم صوفيا بإجراء جلسة تفاعلية حول مستقبل الذكاء الاصطناعي بعنوان "الذكاء الاصطناعي في مهنة التدقيق الداخلي" وذلك في اليوم الثاني من المؤتمر. وأصبحت صوفيا أول مواطن روبوتي في العالم بعدما منحتها المملكة العربية السعودية جنسيتها في أكتوبر من عام 2017، وقد عمل المنظمون على تسهيل تواجد صوفيا في أعمال المؤتمر الذكي كرمز لمستقبل الذكاء الاصطناعي. الرابط
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
باحثون يطورون نماذج لغوية "دائمة التحديث" كل 3 أشهر
هل تريد نموذجاً لغوياً لديه دراية جيدة بجائحة كوفيد؟ إذن، قد يهمك هذا الخبر. قام باحثون من جامعة بورتو البرتغالية وشركة سناب ومجموعة كارديف لمعالجة اللغات الطبيعية (Cardiff NLP) ببناء عائلة من النماذج اللغوية "المدركة للوقت"، والتي تم تدريبها على بيانات من موقع تويتر.
إلى هنا الخبر عادي وقد لا يستحق الذكر حتى، إلا أن الجزء الأغرب هو أن هؤلاء الباحثون أعلنوا التزامهم "بالاستمرار في تحديث وإصدار نموذج جديد كل ثلاثة أشهر، ما يمكّن المجتمع من استخدام نموذج لغوي محدّث في أي فترة زمنية".
يتم تدريب معظم النماذج اللغوية على إحدى مجموعات البيانات، ثم لا يتم تحديثها مطلقاً، وهو ما يعني أن بعض النماذج اللغوية قد لا تكون لديها معرفة بالأحداث الهامة مثل جائحة كوفيد التي اجتاحت العالم. حل هذه المشكلة بسيط (وإن كان كثيف العمالة): اجمع بيانات جديدة بشكل دوري وأعد تدريب النماذج.
لذلك، قام الباحثون بتدريب النموذج الأساسي (RoBERTa) باستخدام 90 مليون تغريدة نُشرت عام 2019. ولكل ثلاثة أشهر منذ هذا الوقت، أضافوا 4.2 مليون تغريدة إلى مجموعة البيانات وقاموا بتدريب نموذج جديد. وحتى وقتنا هذا كان الباحثون قد دربوا إجمالاً تسعة نماذج، تم إطلاق أخرها في ديسمبر الماضي، حيث تم تدريبه على 123.86 مليون تغريدة. الفكرة هنا هي أنه من المفترض أن تعمل النماذج الأحدث بشكل أفضل في المهام والتقييمات الأكثر تطوراً.
وفي الاختبارات، تفوقت هذه النماذج على نموذج (BERTweet) -الذي تم تدريبه على حوالي 900 مليون تغريدة- في ستة من أصل سبعة معايير، على الرغم من تحقيق (BERTweet) أفضل أداء عام. وترجع أهمية هذه النماذج إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي العادية تجمد المشهد الثقافي الذي تم تدريبها عليه، ما يعني أنه إذا لم نقم بتحديث نماذجنا، فستكون مخرجات العديد من الأنظمة أشياء ترتبط بالعصور السابقة والاتجاهات الثقافية القديمة، وبالتالي فإنها ستكون أقل فائدة. الرابط (إنجليزي)
تطوير خوارزميات جديدة لتحسين إنشاء مزيفات عميقة وصور بشرية نابضة بالحياة
قريباً سيتمكن مستخدمو الإنترنت من مقابلة بعضهم البعض في الفضاء السيبراني على شكل أفاتار (صور رمزية) متحركة ثلاثية الأبعاد، وذلك باستخدام خوارزميات جديدة طورها باحثون في المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ (ETH Zurich).
المفتاح للسماح بتجربة مستخدم طبيعية في تطبيقات الواقع الافتراضي والواقع المعزز هو إنشاء هذه الصور الرمزية، وهي تمثيلات ديناميكية يتم إنشاؤها بواسطة الحاسوب للأشخاص. كلما كان مظهر وسلوك الصور الرمزية أكثر واقعية، زاد احتمال اكتساب الناس إحساساً بالتفاعل الاجتماعي الحقيقي. ومع ذلك، فإن نمذجة الحركات البشرية بالتفصيل لا تزال تمثل تحدياً لمطوري هذه التطبيقات. يمكن لبرامج الرسومات الحالية بالفعل إنشاء صور رمزية ثابتة. ولكن لتحريك وجه مبتسم، على سبيل المثال، يتعين على مصممي الجرافيك تعديل كل صورة تقريباً على الحاسوب بشكل يدوي، لتعديل الفروق الدقيقة مثل التجاعيد والظلال.
بدلاً من نمذجة كل التفاصيل، يسعى باحثو المعهد السويسري للقيام بذلك بسهولة أكبر من خلال خوارزميات ذكية تتعلم عرض الصور الرمزية المتحركة تلقائياً في كل وضع يمكن تصوره، من خلال مراقبة الصور ثلاثية الأبعاد للبشر في عدد قليل من الأوضاع. وتتعلم هذه البرامج تصوير أوضاع الجسم المختلفة بشكل واقعي باستخدام عمليات مسح ثلاثية الأبعاد لشخص حقيقي، يتم تسجيلها مسبقاً باستخدام نظام كاميرا معقد.
تعالج خوارزميات الذكاء الاصطناعي العادية عمليات المسح عن طريق قياس عدد لا يحصى من النقاط داخل وخارج جسم الشخص لتحديد معالمه كوظيفة رياضية. وبهذه الطريقة، تبني الخوارزميات قالباً لشكل الشخص. ومع ذلك، بالنسبة للوضعيات غير المألوفة، فإن هذه الخوارزميات لا تملك المعرفة وتتنبأ بمسارات خاطئة، ما يؤدي إلى آثار مرئية بوضوح، مثل فصل الذراعين عن الجسم. وهذا هو السبب في أن نماذج اليوم يتم تدريبها على أكبر عدد ممكن من الأوضاع المختلفة، ما يستلزم جهداً كبيراً لإجراء المسح ثلاثي الأبعاد، ويتطلب قوة حاسوبية هائلة.
الطريقة الجديدة التي طورها الفريق تجعل النموذج يقوم بحوسبة المسار من القالب إلى الوضعيات المتحركة. ونظراً لأن هذا يعني أن الحسابات لها دائماً نفس نقطة البداية، فإنها تتيح للخوارزميات الذكية تعلم كيفية تعميم الحركات بشكل أفضل. وبالتالي، يمكن أن تنتج حركات جديدة بسهولة مثل الشقلبة أو "الجسر الخلفي". الرابط (إنجليزي)
كيف يصبح الذكاء الاصطناعي أخلاقياً في العمليات العسكرية؟
تكمن قوة الذكاء الاصطناعي في قدرته على التعلم والتكيف مع المواقف المختلفة، لكن أجواء المعارك تمثل بيئة ديناميكية متغيرة باستمرار، تجعل الذكاء الاصطناعي عرضة لارتكاب الأخطاء أحياناً، ما قد تكون له عواقب خطيرة، ولهذا يسعى البنتاغون إلى التوافق مع المبادئ الأخلاقية التي اعتمدها بعدما ساوره الشك حول مدى الثقة في التطبيقات الأوسع للذكاء الاصطناعي وسط العمليات العسكرية، إذ كيف يعرف المُشغل ما إذا كان الذكاء الاصطناعي خاطئاً.
لهذا السبب، بدأت شركات الصناعات الدفاعية في تطوير تخصص تقني يُعرف باسم "الذكاء الاصطناعي المسؤول"، يمكن من خلاله استخدام معايير العدالة والمساءلة والشفافية في تطوير واختبار وفحص أنظمة الذكاء الاصطناعي من أجل تجنب الأخطاء، فما الأساس الذي تعتمده هذه التكنولوجيا وما مدى التقدم الذي حققته حتى الآن؟
على عكس العديد من التطبيقات التجارية، يركز الذكاء الاصطناعي في المجالات العسكرية على السرعة والحجم، ويمكن أن تكون لسرعة المعلومات تأثيرات استراتيجية وتكتيكية حاسمة، إذ إنه يعمل على تقديم المعلومات بسرعة إلى مراكز القيادة والمقاتلين حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات قبل أن يتمكن العدو من بدء التصرف.
وبغض النظر عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال العسكري، يجب في النهاية أن يكون آمناً وأخلاقياً، لأن ارتكاب الأخطاء قد تكون له تداعيات كارثية، فعلى سبيل المثال، إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه طائرة ذاتية القيادة، في مراقبة وتحليل مواقع صواريخ العدو وتفسير ما ترصده الطائرة، فقد يؤدي ذلك إلى خسائر في الأرواح أو إلحاق ضرر لا يمكن إصلاحه في العلاقات الدولية.
لكن التطبيق الأوسع للذكاء الاصطناعي في عمليات البنتاغون يثير أسئلة عديدة منها، كيف يعرف المُشغل ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ارتكب خطأ ولم يتصرف على النحو المنشود؟ تكمن الإجابة في "الذكاء الاصطناعي المسؤول"، الذي أشارت إليه وحدة الابتكار الدفاعي التابعة للبنتاغون في تقرير أصدرته قبل أسابيع بعنوان "إرشادات الذكاء الاصطناعي المسؤول في الممارسة العملية" التي تتناول مطلباً في قانون تفويض الدفاع الوطني الأميركي، يقتضي ضمان أن تطوير أي تكنولوجيا ذكاء اصطناعي يجب أن يتم بشكل أخلاقي ومعقول.
توفر إرشادات الذكاء الاصطناعي المسؤول إطاراً للشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي وأصحاب المصلحة في وزارة الدفاع للمساعدة في ضمان بناء برامج الذكاء الاصطناعي، وفقاً لمبادئ العدالة والمساءلة والشفافية في كل خطوة من خطوات دورة تطوير نظام الذكاء الاصطناعي، حسب ما يقول جاريد دنمون، مدير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في وحدة الابتكار الدفاعي بالبنتاغون. الرابط
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
ورشة عمل على الإنترنت، يوم 28 فبراير الجاري، حول بناء أنظمة تعلم آلي دون تعليمات برمجية. الرابط (إنجليزي)
معهد بروكنجز: بوادر توافق أميركي أوروبي على الإجراءات التنظيمية للذكاء الاصطناعي. الرابط (إنجليزي)
– YAKE! نظام مفتوح المصدر لاستخراج الكلمات الرئيسية من النصوص المكتوبة بلغات مختلفة. وتستخدم الأداة نهج التعلم غير الموجَّه لتطوير الفهارس، وإجراء مهام البحث الأخرى. يمكن تجربة الأداة باللغة العربية عبر هذا الرابط
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
891.74 مليون دولار
القيمة المتوقعة لسوق البيانات والذكاء الاصطناعي في السعودية بحلول 2026، لتحقق نمواً سنوياً يقدر بـ32.6% على مدار الأعوام الخمسة القادمة، بحسب شركة (Artefact). الرابط
منصة "ساهم" تفتح الباب أمام الباحثين والكتّاب والخبراء لنشر أبحاثهم وخبراتهم العلمية لتصل إلى مئات الآلاف من القراء عبر كافة منصات مجرة.
قدّم فكرتك وشارك بحثك الآن: sahim.majarra.com
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 موقع لينكدإن أحمد عبدالقادر
خبير تقني مصري راحل. شغل منصب عالم بحث وتطوير في شركة ميتا، والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في شركة فويسيرا، كما كان قائداً تقنياً في فيسبوك، ومديراً للتطوير ومهندساً للنظم في مايكروسوفت. حصل على درجة الماجستير في علوم الحاسوب عام 2000 من جامعة واشنطن، والبكالوريوس في الهندسة الالكترونية عام 1990 من جامعة القاهرة، وساهم خلال حياته المهنية في تعزيز الاستفادة من التكنولوجيا لتحقيق الازدهار الاقتصادي للفقراء، واستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة البشرية، واستكشاف الحلول الإبداعية لمشاكل التعلم الآلي.
يجب أن تعلم |في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
آلة متجه الدعم | SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
هي واحدة من خوارزميات أو نماذج التعلم الآلي التي غالباً ما تُستخدم في المسائل التي تتطلب تصنيف البيانات إلى مجموعتين. وتعتبر آلة متجه الدعم من نماذج التعلم الموجه، حيث يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة من البيانات الموسومة على تصنيف الأمثلة الجديدة اعتماداً على ميزتين فقط، ولذلك تسمى "مصنف خطي ثنائي غير احتمالي". ومن أهم تطبيقاتها تصنيف الصور والنصوص والتعرف على النصوص المكتوبة بخط اليد.
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.