يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
لماذا يُعد تطوير نموذج "بالم" الجديد من جوجل حدثاً هاماً؟
أعلنت شركة جوجل، الأسبوع الماضي، عن تطوير نموذج لغوي ضخم يستخدم بنية الذكاء الاصطناعي الجديدة باثويز (Pathways). تكمن أهمية هذا الإعلان في أنه بالإضافة إلى التحسينات الكبيرة في الأداء التي حققها هذا النموذج مقارنة بالنماذج المقاربة له في الحجم، فإن ثمة مؤشرات على أن زيادة حجمه يمكن أن تؤدي إلى تحسينات إضافية.
يتكون النموذج الجديد -الذي يُسمى (Pathways Language Model) أو اختصاراً "بالم" (PaLM)- من 540 مليار معامل وسيط (أكثر بـ 10 مليار معامل من نموذج تورنج (Turing NLG) الذي طورته مايكروسوفت وإنفيديا). ويسهل نظام باثويز على الشركة تدريب النماذج اللغوية الضخمة بطريقة فعالة وموزعة عبر مجموعات كبيرة من أجهزة الحاسوب، وهو ما سمح للنموذج بتحقيق أداء جيد في العديد من المهام الصعبة، مثل شرح النكات، وتحديد الأسباب والتأثيرات، وإصلاح الأخطاء في التعليمات البرمجية. وقد تمكن "بالم" من تحقيق كفاءة تدريب مرتفعة، وصلت إلى 57.8٪ وفقاً لمقياس فلوبس (FLOPs) "وهي أعلى نسبة تم تحقيقها حتى الآن لنموذج لغوي ضخم (LLM) بهذا الحجم".
أحد الأشياء الغريبة التي تحدث نتيجة لزيادة أحجام النماذج اللغوية هو الظهور المفاجئ لقدرات غير متوقعة، ومنها ما أظهره "بالم" من تحسن كبير في أشياء مثل التفكير. على سبيل المثال، عند سؤاله "كم عدد التفاحات التي يمكن أن يأكلها الباب؟" بدلاً من أن يقول النموذج "صفر" فقط، فإنه يقول "صفر، لأن الأبواب لا تأكل الأشياء".
يرى الخبراء أنه يمكن جعل النماذج التي تماثل طريقة تدريب "بالم" أكثر قوة إذا تم تدريبها على المزيد من البيانات. كما يوضح هذا النموذج أنه بينما لا يزال تدريب هذه النماذج الكبيرة غير متاح للأفراد أو المؤسسات الأصغر (تشير التقديرات إلى أن الحد الأدنى لتكلفة تدريب "بالم" يبلغ حوالي 9 ملايين دولار)، فإن استخدامها الأكاديمي والتجاري سيصبح أكثر انتشاراً.
الرابط (إنجليزي)
رسائل من عالم الموتى: استخدام البيانات لبناء تجسيدات كاملة بالتزييف العميق للمتوفين
لقي خواكين أوليفر مصرعه سنة 2018 في حادثة إطلاق النار في مدرسة في باركلاند بفلوريدا، ولكنه كان يشجع الناس مؤخراً على التصويت في انتخابات العام 2020. فقد استخدام والدا أوليفر الذكاء الاصطناعي لتشكيل مقطع فيديو لابنهما المتوفي وهو يشجع الناس على التصويت للمسؤولين الذين يدعمون قوانين تنظيم السلاح، وذلك في إطار منظمة تشينج ذا ريف (Change the Ref) اللاربحية التي يديرانها.
قام التقنيون بطباعة صورة أوليفر بشكل ثلاثي الأبعاد، ومن ثم قاموا بإنشاء مقطع فيديو له وهو يتحدث ضد عنف السلاح، وهو مقطع يستطيع أهله أخذه إلى المظاهرات في جميع أنحاء البلاد. وفي مقطع الفيديو، يتحدث تجسيد أوليفر قائلاً: "ما أقصده هو أنه يجب أن تصوتوا نيابة عني، لأنني عاجز عن التصويت".
يحمل مقطع الفيديو اسم "التصويت غير المكتمل"، ويعتمد على تكنولوجيا التزييف العميق من استوديوهات لايتفارم (Lightfarm). وعند تشكيل المواد عميقة التزييف -وهي صور ومقاطع فيديو يتم تشكيلها باستخدام الذكاء الاصطناعي- للمشاهير والمؤثرين والسياسيين وغيرهم من الشخصيات العامة، يستطيع فريق الإنتاج عادة الحصول على الآلاف من الصور ومقاطع الفيديو التي يمكن أن يستخدموها لتدريب الذكاء الاصطناعي. ولكن في حالة هذا المراهق الذي اشتهر بعد وفاته أكثر مما في حياته، لم يكن لدى التقنيين الكثير من المواد التي يمكن استخدامها. ولهذا، قاموا ببناء صورة واحدة لوجهه باستخدام ثلاث صور فوتوغرافية مختلفة. ولكن الفيديو ما زال مقنعاً بما يكفي على أي حال. أما فيما يتعلق بتأثير الشبه الغريب، فهو لا يظهر إلا بعد أن تدرك أن الشاب الذي في الفيديو، والذي يتحدث إليك، ليس سوى صورة متحركة.
إن تجديد صور المتوفين عبر هذه التكنولوجيات يتعلق بتساؤلات رتيبة وعادية حول الميراث، إضافة إلى معنى الحزن عندما تختلط آثار الموتى بالأحياء. ومن الخيالات المرتبطة بهذه الفكرة هي أنها يمكن أن تقترب من الشخصية البشرية، بل وربما تعبر عن الروح. إذا كانت البيانات بمجموعها قادرة على استيعاب وفهم وتقليد شخص بشكل كامل عندما يكون حياً، وذلك عبر المعلومات المجمعة عن طريق أجهزة التتبع القابلة للارتداء والمنازل الذكية وسلوكيات التواصل الاجتماعي، والبيانات المحيطة عبر نظام تحديد الموقع العالمي وبعض الخدمات مثل خدمة سكوير (Square)، فمن المحتمل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي بطريقة ما من التقاط وتمديد جوهر ذلك الشخص بعد الوفاة، ويعتمد على المعلومات الماضية لوضع توقعات حول ما يمكن أن يقوله هذا الشخص أو يفعله في المستقبل.
للمزيد حول استخدام التزييف العميق لبناء تجسيدات للمتوفين، تابع القراءة على موقعنا عبر هذا الرابط
هل يسرع الذكاء الاصطناعي عملية البحث عن أدوية جديدة؟
في يناير 2020، بينما كافح الأطباء لعلاج أول المصابين بفيروس كورونا، اتجه علماء البيانات والكيمياء الحيوية في "بينيفولنت أيه آي" إلى الذكاء الاصطناعي للبحث عن دواء لمساعدتهم.
لم يكن لدى الباحثين سوى القليل من الأدلة حول كيفية عمل الفيروس الجديد. قاموا بإدخالها إلى الخوارزميات الخاصة بهم وبدأوا البحث ووجدت الخوارزميات 50 مليون مقال في المجلات الطبية في غضون ساعات قليلة. قام العلماء والخوارزميات معا بتعميق فهمهم للمسارات البيولوجية التي ينبغي أن يستهدفها الدواء والبحث عن الأدوية المعتمدة لإعادة استخدامها.
خلال أربعة أيام فقط، ضيقوا نطاق بحثهم حتى توصلوا إلى دواء الباريسيتينيب. دواء من شركة "إيلي ليلي" يستخدم عادة لعلاج التهاب المفاصل الروماتيزمي ويتصدى للفيروس ورد فعل الجسم الالتهابي. كانت هذه هي المرة الأولى التي يكتشف فيها الذكاء الاصطناعي دواء لإعادة استخدامه، كان يستخدم على نطاق واسع.
أثناء الجائحة، تم استخدام الذكاء الاصطناعي في المقام الأول كأداة لتوفير وقت العلماء، وتسريع عملية الاكتشاف البطيئة، مع استخدام الأدوية واللقاحات المصممة لفيروسات مشابهة مثل "ميرس" كنقطة انطلاق. لكن المدافعين عن الذكاء الاصطناعي يعتقدون أن استخدامه على نطاق واسع خلال الأزمة هو مجرد بداية لثورة في اكتشاف الأدوية من شأنها تسخير النمو في البيانات البيولوجية والكيميائية، وقوة الحوسبة والخوارزميات الأكثر ذكاء التي يمكن أن تقلل من فواتير الرعاية الصحية المرتفعة وتوجد أدوية للحالات التي لا علاج لها.
إنهم يجادلون بأن الذكاء الاصطناعي قد أثبت نفسه خلال الأزمة. قامت شركة "أبسيليرا" بفرز ستة ملايين خلية في ثلاثة أيام للعثور على جسم مضاد يمكن إنتاجه بكميات كبيرة -في هذه الحالة بوساطة إيلي ليلي- كما ساعد دواء يسمى "باملانيفيماب" أكثر من مليون مصاب بكوفيد. وساعد حاسوب خارق في سعي شركة فايزر للحصول على مضاد للفيروسات يمكن تناوله عن طريق الفم.
ويراهن أصحاب رؤوس الأموال المغامرة على أن هذه مجرد البداية. إذ ارتفع تمويل الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية 3800% خلال الأعوام الخمسة الماضية إلى ملياري دولار، وفقا لبيانات شركة بيتشبوك، ووقعت الشركات الناشئة المدعومة من رأس المال المغامر عشرات الشراكات مع شركات الأدوية الكبرى.
تابع قراءة المقال عبر هذا الرابط
|
