يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
كيف استفاد الممثل الأميركي فال كيلمر من الذكاء الاصطناعي لإنشاء صوته في فيلم (Top Gun)؟
يعتبر الممثل الأميركي فال كيلمر أحد أشهر الممثلين في هوليود، وقد لعب أدواراً في العديد من الأفلام الشهيرة، لكن في عام 2014، شخص الأطباء إصابته بسرطان الحلق، وخضع لعملية شق في القصبة الهوائية أدت لتغيير صوته وجعلته غير قادر على التحدث والتواصل بشكلٍ جيد.
منذ ذلك الحين، واجه كيلمر صعوبة كبيرة في أداء الأدوار السينمائية، لكن مسيرته الفنية لم تنتهِ بفضل التكنولوجيا التي منحته فرصةً جديدة، حيث استعان علماء وخبراء تقنيين بالذكاء الاصطناعي لإنشاء نسخة طبق الأصل عن صوته. منذ أغسطس 2021، تعمل شركة سونانتيك (Sonantic) الناشئة والتي يقع مقرها في العاصمة البريطانية لندن مع الممثل لإنشاء نسخة من صوته، هذا الصوت الذي تم إنشاؤه بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مكّن كيلمر من أداء دوره الجديد في فيلم "توب غان: المنشق" (Top Gun: Maverick).
تستخدم شركة سونانتيك الذكاء الاصطناعي لإنشاء أصوات تكون إما اصطناعية أو تحاكي صوت أشخاص حقيقيين. وقد تم استخدام الأصوات التي أنشأتها في ألعاب الفيديو والأفلام وفي علاج صعوبات النطق. صوت الممثل فان كيلمر الذي تم إنشاؤه هو صوت اصطناعي وهو يشبه صوت الممثل الأصلي تماماً، وتم الحصول عليه من خلال محاكاة التسجيلات القديمة للممثل.
الخطوة الأولى من العمل هي جمع التسجيلات الصوتية السابقة للممثل. ومن أجل جعل هذه التسجيلات جيدة، كان من الضروري تنظيفها، أي إزالة الضوضاء الموجودة في الخلفية والإبقاء على صوت الممثل فقط. كان عدد التسجيلات التي أرسلت للشركة من أجل معالجتها قليلاً نسبياً، وهذا يعتبر مشكلة بالنسبة لمن يستخدم الذكاء الاصطناعي، فهذه التكنولوجيا تحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات من أجل تدريبها، وكلما كان عدد البيانات المتوفرة قليلاً، تكون النتيجة أقل جودة والعمل المطلوب أكثر صعوبة. وبعد الانتهاء من تنظيف المقاطع الصوتية، تم إنشاء نصوص من الصوت، وتم تقسيم الصوت إلى أجزاء صغيرة وإقران كل جزء بالنص الذي يتضمنه.
استخدمت هذه الأجزاء الصغيرة من المقاطع الصوتية والنصوص المقترنة بها من أجل تدريب النموذج في محرك صوتي، كان عدد المقاطع أقل بنحو 10 مرات من عدد المقاطع التي تستخدم عادةً في أي مشروع.
للمزيد حول الكيفية التي أعاد بها الذكاء الاصطناعي لكيلمر صوته، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
لانا إيه آي: تطبيق جديد يساعدك في تحليل نتائج البحث على الإنترنت
يعاني العديد من الطلاب للعثور على معلومات حول موضوعات معينة، مثل العثور على إجابة لمسألة رياضية صعبة أو معرفة كيفية الاستشهاد بورقة بحثية بشكل صحيح. ومع وجود ملايين المصادر على الإنترنت، من الصعب استيعاب هذه المكونات في وقت واحد.
يسعى تطبيق جديد -أطلقه طالب الدراسات العليا في علوم الحاسوب بجامعة هاواي كلارك وايتهيد، في 30 أبريل الماضي- للتعامل مع هذه المشكلة. بدأ وايتهيد تطوير هذا التطبيق المُسمى لانا إيه آي (Lana AI) لنفسه، كأداة لمساعدته على الدراسة دون الحاجة إلى تحليل نتائج البحث بنفسه. لتزويد الطلاب بالمساعدة التي يحتاجون إليها دون الحاجة إلى قضاء الكثير من الوقت، تقوم "لانا" بدمج الإجابات الأكثر دقة في إجابة واحدة، بحيث يمكن الإجابة على أسئلة المستخدمين على الفور.
يقول وايتهيد: "وجدت نفسي أستخدمه كثيراً، واعتقدت أنه سيكون تطبيقاً مفيداً للناس". ويصف البرنامج بأنه مشابه لصديق افتراضي يمكنك التفاعل معه، مع التأكد من الإجابة على سؤالك إلى أقصى حد دون دفعك إلى البحث. ويختلف تطبيق "لانا" عن معظم محركات البحث بسبب العدد اللامتناهي من الردود والمعلومات التي يتم العثور عليها عند طرح سؤال.
للبدء، يحتاج المستخدمون إلى إنشاء حساب يطلب اسمك وبريدك الإلكتروني وإنشاء كلمة مرور. ثم يمكن للمستخدمين ببساطة إدخال أي سؤال لديهم في مربع الدردشة، وفي أقل من بضع ثوان، ستجيب لانا. لطرح سؤال جديد، ما عليك سوى الضغط على "إعادة التشغيل" الموجود أعلى الشاشة. ويمكن للتطبيق قبول جميع الأسئلة، باستثناء الأسئلة المتعلقة بالعنف أو النشاط غير القانوني.
الرابط (إنجليزي)
رابط التطبيق (إنجليزي)
ما هي المتطلبات الحالية والمستقبلية التي تضمن عمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على النحو الأمثل؟
تلعب التقنيات المتقدمة دوراً بالغ الأهمية في رسم ملامح مشهد الحياة اليومية وتسهيل أداء المهام مهما بلغت درجة تعقيدها. وقد يخيل لكم أن استخدام الهواتف الذكية هو أمر بسيط وبديهي في عام 2022، لكن في الحقيقة، يتطلب عملها في يومنا هذا استخدام مجموعة كبيرة من التطبيقات التي طورها آلاف المبرمجين حول العالم. ودون أدنى شك، يجسّد عمل الهواتف الذكية بهذه الكفاءة إنجازاً بالغ الأهمية يكاد يرقى لمستوى المعجزات.
وأثناء عملها المستمر، تجمع التطبيقات وتستخدم كميات هائلة من البيانات لإنجاز مختلف الأعمال والمهام في حياتنا اليومية. وتتسم تجربة الاستخدام بمستويات مذهلة من الجودة لدرجة أننا بالكاد قادرون على إدراك الحجم الهائل للعمليات الجارية خلف ما نراه على الشاشة، ومقدار العمليات التي يقوم بها نظام تشغيل الهاتف لجعل كل ذلك ممكناً.
ولا تمثل أنظمة التشغيل بحد ذاتها مفهوماً جديداً. وحتى في حالة الحوسبة المتنقلة، تخضع أنظمة تشغيل الهواتف المتنقلة لعمليات تطوير مستمرة منذ تسعينيات القرن الماضي على الأقل. لكن دون تمكين أنظمة التشغيل من العمل بأقصى مستويات الانسيابية، سيكون من الصعب علينا رؤية الهواتف الذكية تحقق مستويات الانتشار الهائلة التي نراها اليوم.
لم تتمكن أجهزة المساعد الرقمي الشخصي (PDAs) من مواكبة احتياجات المستخدمين نتيجة لعدد من الأسباب، أبرزها قلة تطبيقاتها وسوء أدائها. ولكن على الجهة الأخرى، وفي ضوء ما تتمتع به من قدرات حوسبة متنامية واتصال محسّن بشبكة الإنترنت ونظام تشغيل قوي، تمكنت الهواتف الذكية من تقديم تجربة استخدام في غاية السلاسة، وباتت اليوم من أساسيات حياتنا.
إن القفزة النوعية التي حققتها الهواتف الذكية منذ نشأتها حتى يومنا هذا تدفعنا لتساؤل مهم: لماذا لم يحذُ مجتمع تطوير الذكاء الاصطناعي حذو نظرائه في عالم الهواتف والأجهزة الذكية؟
على غرار أنظمة تشغيل الأجهزة المتنقلة، يجري العمل على تطوير أنظمة تشغيل الذكاء الاصطناعي بهدف الوصول إلى أنظمة سلسة وفق عملية تتسم بأعلى درجات الفعالية والكفاءة. ومن بين أهم المناصرين لهذه المنهجية، يبرز اثنان من أعضاء هيئة التدريس في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي والمؤسسين المشاركين لشركة بيتوم (Petuum) الناشئة والمتخصصة بمجال الذكاء الاصطناعي، وهما رئيس الجامعة البروفيسور إريك زينغ، والبروفيسور شيرونغ هو.
ويشكل كل من البروفيسور زينغ والبروفيسور هو، إلى جانب نخبة من أفضل الباحثين والمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي، ما يعرف باسم مجتمع "أنظمة تعلم الآلة التلقائي القابلة للتركيب والتطوير" (CASL)، وهو منصة مكرسة لإيجاد أفضل الحلول لمثل هذه التساؤلات وفق نموذج البرمجيات مفتوحة المصدر.
للمزيد حول المتطلبات الحالية لعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
|
