يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
كيف تجني صناعة الذكاء الاصطناعي الأرباح من الكوارث؟
كان من المفترض أن يكون هذا مجرد عمل مؤقت، ووسيلة لكسب قدر إضافي من المال وحسب. سجلت أوسكارينا فوينتيس أنايا اشتراكها في أبين (Appen)، وهي منصة لتصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، عندما كانت ما تزال تدرس في الجامعة بهدف الحصول على منصب جيد الأجر في صناعة النفط. إلا أنه بعد ذلك، انهار الاقتصاد الفنزويلي. ووصل التضخم إلى مستويات فائقة الارتفاع، أما العمل المستقر الذي كان مضموناً فلم يعد خياراً متاحاً على الإطلاق. وهكذا، تحولت وظيفتها الإضافية إلى وظيفة بدوام كامل، وامتد ما كان مؤقتاً ليشمل المستقبل المنظور بالكامل.
واليوم، تعيش فوينتيس في كولومبيا، وهي واحدة من ملايين الفنزويليين المهاجرين واللاجئين الذين تركوا بلادهم بحثاً عن فرص أفضل. ولكنها مُحتَجَزة في المنزل، بسبب مرض مزمن أصابها بعد تأخرها في الحصول على الرعاية الصحية، وبسبب خوارزمية غامضة تملي عليها أوقات العمل ومقدار الأجر.
وعلى الرغم من تهديدات أبين بالردود الانتقامية، قررت أن تقول ما عندها كمصدر علني. وترغب في أن يفهم الناس طبيعة حياتها كجزء مهم من سلسلة تطوير الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، مع التعرض في نفس الوقت للاستغلال والطمس على الرغم من الفوائد التي يقدمها عملها. وترغب في أن يصبح الناس الذين يقومون بهذا العمل معروفين.
ليست أبين سوى واحدة من عشرات الشركات التي تقدم خدمات تصنيف البيانات لصناعة الذكاء الاصطناعي. فإذا اشتريت بعض البقالة على منصة إنستاكار (Instacar) أو بحثت عن عمل على غلاسدور (Glassdoor)، فمن المرجح أنك استفدت من عملية التصنيف هذه، والتي تجري في الخفاء. تعتمد معظم الخوارزميات التي تضخم الأرباح، والتي تمثل أساس مواقع التجارة الإلكترونية والمساعدات الصوتية والسيارات ذاتية القيادة، على التعلم العميق.
وقد أدى الطلب الذي لا يمكن إشباعه إلى الحاجة لقاعدة عريضة من العمالة زهيدة التكاليف لتنفيذ العمل اليدوي في وضع العلامات على مقاطع الفيديو وتصنيف الصور وتحويل الصوت إلى كتابة. وتبلغ القيمة السوقية لتجميع وتنسيق هذا "العمل الشبحي"، وهو اسم شهير من ابتكار عالمة الأنثروبولوجيا ماري غراي وعالم الحوسبة الاجتماعية سيدهارت سوري، قيمة يُتَوَقع أن تصل إلى 13.7 مليار دولار بحلول العام 2030.
للمزيد حول هذا الموضوع، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
باحثو إم آي تي يطورون نموذج تعلم آلي يربط بين الصوت والصورة والنص
يراقب البشر العالم من خلال مجموعة من الأساليب المختلفة، مثل الرؤية والسمع وفهم للغة. في المقابل، ترى الآلات العالم من خلال البيانات التي يمكن للخوارزميات معالجتها. لذلك، عندما "يرى" الجهاز صورة، يجب عليه ترميز تلك الصورة في بيانات يمكنه استخدامها لأداء مهمات مثل تصنيف الصور. وتصبح هذه العملية أكثر تعقيداً عندما تأتي المدخلات بتنسيقات متعددة، مثل مقاطع الفيديو ومقاطع الصوت والصور.
يقول ألكسندر ليو، طالب الدراسات العليا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) والمؤلف الأول لورقة بحثية تعالج هذه المشكلة، إن التعلم الآلي ليس بهذه البساطة، مضيفاً: "التحدي الرئيسي هنا هو: كيف يمكن للآلة المواءمة بين هذه الصيغ المختلفة؟ كبشر، هذا سهل بالنسبة لنا. نرى سيارة ثم نسمع صوت سيارة، فنفهم أن هذين هما نفس الشيء.
طور ليو وزملاؤه تقنية ذكاء اصطناعي تتعلم تمثيل البيانات بطريقة تلتقط المفاهيم المشتركة بين الصيغ المرئية والصوتية. على سبيل المثال، يمكن أن تتعلم أن فعل طفل يبكي في مقطع فيديو مرتبط بالكلمة المنطوقة "بكاء" في مقطع صوتي. وبذلك، يمكن لنموذج التعلم الآلي هذا تحديد مكان حدوث فعل معين في مقطع فيديو ووسمه.
يتميز النموذج الجديد -الذي سيتم تقديمه في الاجتماع السنوي لجمعية اللغويات الحاسوبية (ACL)- بأداء أفضل مقارنة بأساليب التعلم الآلي الأخرى في مهام الاسترجاع العابرة للوسائط، والتي تتضمن العثور على جزء من البيانات، مثل مقطع فيديو، يتطابق مع استعلام المستخدم المقدم في شكل آخر، مثل اللغة المنطوقة. ويمكن استخدام هذه التقنية يوماً ما لمساعدة الروبوتات في التعرف على المفاهيم في العالم من خلال الإدراك، مثل البشر.
الرابط (إنجليزي)
كيف تساعد إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي في رسم ملامح المدن الذكية؟
مع توقع ارتفاع عدد الأشخاص الذين سيهاجرون إلى المدن والمناطق الحضرية من أجل حياة أفضل خلال السنوات القادمة، قد تلجأ العديد من المدن إلى التكنولوجيا والشبكات المتقدمة لمساعدتها على إدارة الموارد المتاحة لها من أجل توفير نوعية حياة جيدة لقاطنيها.
وتلبيةً لمتطلبات هذه الهجرة المتوقعة، يمكن للمدن الحالية أن تتحول إلى مدن ذكية أكثر استدامة من خلال استخدام مزيج من تكنولوجيا إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبيانات الضخمة، أو ما يُعرف باسم حلول المدن الذكية (Smart City Solutions)، لجمع البيانات وتحليلها، ثم استخدام هذه البيانات لتنفيذ مبادرات مثل تحسين البنية التحتية والمرافق العامة والخدمات.
من بين جميع التطورات التكنولوجية الحديثة، لتكنولوجيا "إنترنت الأشياء" التأثير الأكبر على تنمية المدن وإحداث ثورة في الحياة فيها، والآن مع تزايد اعتماد مفهوم المدينة الذكية فإنه من المتوقع استخدام أعداد هائلة من أجهزة إنترنت الأشياء لمراقبة كل جانب من جوانب عمليات ووظائف المدينة والتحكم فيها. وفيما يلي أبرز تكنولوجيات المدن الذكية التي تستخدم حلول تكنولوجيا إنترنت الأشياء:
1- البنية التحتية الذكية
تعد البنية التحتية الذكية جزءاً مهماً جداً من إنشاء أي مدينة ذكية، ويتضمن ذلك استخدام تكنولوجيا إنترنت الأشياء جنباً إلى جنب مع مستشعرات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن توفر الوقت والتكلفة. ومن ضمن هذه التطبيقات: الطرق الذكية، والأضواء الذكية، وإشارات المرور الذكية.
2- المباني الذكية
تحتوي المدن الذكية على الكثير من المباني الضخمة، ومن ثم فإن التحدي هو استخدام حلول أنظمة إنترنت الأشياء بحيث يمكن التحكم في مثل هذه المباني من مصدر مركزي واحد، وتتضمن بعض هذه التطبيقات: عدادات القياس الذكية، وأجهزة مراقبة جودة الهواء الذكية، وأنظمة السلامة والأمن.
3- أنظمة توزيع وإنتاج الطاقة
لا يمكن تسمية المدن الذكية بأنها ذكية إذا لم يكن لديها مصدر لإمداد الكهرباء يعمل على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع، حيث تستخدم الشبكات الذكية والعدادات الذكية حلول إنترنت الأشياء لتمكين إنشاء نظام نقل وتوزيع قوي. علاوة على ذلك، تسمح حلول إنترنت الأشياء لشركات توليد الطاقة بتحسين عمليات إنتاج الطاقة لديها، لتلبية المتطلبات المتغيرة باستمرار للمستهلكين النهائيين، ومن أبرز تطبيقاتها إدارة مصادر الطاقة.
للمزيد حول كيفية مساهمة إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي في إنشاء المدن الذكية، تابع القراءة على موقعنا عبر هذا الرابط
|
