يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
ما الذي يعرفه نموذج الذكاء الاصطناعي جي بي تي 3 عني؟
بالنسبة لمراسلة صحفية تغطي أخبار الذكاء الاصطناعي، فقد كانت كل القصص الإخبارية المهمة لهذه السنة حول النماذج اللغوية الكبيرة. وهي نماذج ذكاء اصطناعي تقوم بإنتاج نص يبدو كأنه من تأليف البشر، ويمكن أن يصل إتقان هذه النصوص إلى درجة كافية لخداع البعض وجعلهم يعتقدون أن هذه الأنظمة واعية.
ولكن القدرات العالية لهذه النماذج تعود إلى كميات ضخمة من النصوص التي كتبها البشر، والمتاحة للعامة، والتي تم جمعها بالجملة من الإنترنت. وقد دفعني هذا إلى التفكير: ما البيانات التي تمتلكها هذه النماذج عني؟ وكيف يمكن أن يساء استخدامها؟
إنه ليس مجرد سؤال فارغ. فقد كنت أشعر بالخوف من نشر أي شيء عن حياتي الشخصية علناً منذ أن مررت بتجربة أليمة تعود إلى عقد من الزمن تقريباً. فقد تم نشر صوري ومعلوماتي الشخصية ضمن منتدى على الإنترنت، وتعرضت إلى السخرية من قبل أشخاص لم يعجبهم عمود كتبته لجريدة فنلندية.
وحتى تلك الفترة، وعلى غرار الكثير من الأشخاص، كنت أنشر بياناتي على الإنترنت دون أي اكتراث، مثل منشورات مدوناتي الشخصية، وألبومات صور محرجة من السهرات في الخارج، ومنشورات حول موضعي، وحالتي العاطفية، وآرائي السياسية، فقد كانت كلها منشورة في العلن ويمكن لأي كان رؤيتها. وحتى الآن، ما زلت شخصية عامة نسبياً، بما أنني صحافية ويمكن العثور على سجلي الاحترافي الكامل بمجرد عملية بحث واحدة.
لقد أتاحت أوبن أيه آي (OpenAI) وصولاً محدوداً إلى نموذجها اللغوي الكبير الشهير جي بي تي 3 (GPT-3)، كما أن ميتا (Meta) تسمح للجميع بالعبث بنموذجها "أو بي تي 175 بي" (OPT-175B) عبر بوت دردشة متاح للجميع باسم بليندربوت.
وقررت أن أجرب كلا النموذجين، وبدأت بتوجيه السؤال التالي إلى جي بي تي 3: من تكون ميليسا هيكيلا؟
وعندما قرأت النتيجة، أصيبت بالجمود. فقد كانت شهرة هيكيلا تحتل المرتبة الثامنة عشر في قائمة أسماء العائلات الأكثر شيوعاً في بلدي الأصلي فنلندا في عام 2022، ولكنني واحدة من الصحفيين القلائل الذين يكتبون بالإنجليزية ويحملون هذه الشهرة. وليس من المستغرب أن النموذج وجد صلة تجمعني بالصحافة. فالنماذج اللغوية الكبيرة تستخرج كميات هائلة من البيانات من الإنترنت، بما فيها المقالات الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، والتي تظهر فيها أسماء الصحفيين والمؤلفين كثيراً. وعلى الرغم من هذا، فقد كانت رؤية معلومة صحيحة أمراً يبعث على الصدمة. ما المعلومات الأخرى التي يعرفها؟
للمزيد حول هذا الموضوع، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
ما هي الشبكات العصبونية الاصطناعية؟
أصبح الذكاء الاصطناعي في كل مكانٍ من حولنا: يقوم يوتيوب باقتراح فيديوهاتٍ جديدة علينا اعتماداً على تاريخ المشاهدة الخاص بنا ونوعية الفيديوهات التي نشاهدها؛ وذلك عبر خوارزميةٍ ذكية تقوم باستمرار بحساب الاقتراحات الممكنة، وهو الأمر نفسه الذي يقوم به فيسبوك من أجل عرض القصص والأخبار على صفحة نيوز فيد، فضلاً عن خوارزميته الذكية للتعرف على الأشخاص ضمن الصور. تعتمد المساعدات الرقمية الذكية مثل أليكسا وسيري وجوجل أسيستنت على برمجيات الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأوامر الصوتية التي نُمليها عليها، وهو ما يمكنها من تنفيذ ما يتم طلبه منها. ببساطة: الأمثلة لا تنتهي، يمكن الحديث مطولاً عن أثر الذكاء الاصطناعي في كل المجالات التي تحيط بنا، من التواصل الاجتماعيّ وصولاً لأنظمة التشخيص المرضي في المستشفيات.
ولكننا نعلم أن الذكاء الاصطناعي نفسه هو توصيف لنمطٍ من البرمجيات الحاسوبية الذكية، ولا يمثل خوارزميةً بحد ذاتها؛ فهنالك العديد من الطرق التي يمكن استخدامها لإعطاء الآلة صفة "الذكاء". في السنوات الأخيرة، تزايد استخدام مُصطلح الشبكات العصبونية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) عند الحديث عن تطبيقات الذكاء الاصطناعيّ في شتى المجالات، إلى الدرجة التي أصبحت فيها الشبكات العصبونية تعني الذكاء الاصطناعيّ عند الكثيرين، وهو أمرٌ غير دقيق؛ إذ إن الشبكات العصبونية تندرج فعلياً تحت مصطلح التعلم العميق الذي يعتبر أحد أشكال التعلم الآلي، وهو بدوره أحد فروع الذكاء الاصطناعي.
الشبكات العصبونية الاصطناعية عبارة عن برامج أو أنظمة حاسوبية تعتمد من حيث المبدأ على محاكاة عمل عصبونات الدماغ من أجل معالجة البيانات وإنجاز مهامٍ في مجالاتٍ متنوعة، وهي أشهر أنماط وطرق التعلم الآلي الهادف لتوفير خوارزمياتٍ وبرمجياتٍ قادرة على التعلم بالخبرة. عندما يتم القول إن الشبكات العصبونية تحاكي آلية عمل العصبونات الحيوية في الدماغ فهذا يعني أمرين: الأول بنيوي معني بتشكيل الشبكة العصبونية لتتكون من عددٍ معينٍ من العقد تُدعى كل منها "عصبون" مرتبطة مع بعضها البعض عبر وصلاتٍ اصطناعية. والأمر الثاني هو الناحية السلوكية؛ أي أن العصبونات الاصطناعية تقلد العصبونات الحيوية في كيفية توليدها للإشارات ونقلها فيما بينها، كما أن الشبكة العصبونية ككل يجب أن تحاكي عمل الدماغ من حيث قدرته على التعلم من الخبرة، وكلما ازدادت الخبرة المكتسبة ازدادت قوة المشابك بين العصبونات الحيوية، وبالتالي يصير أداؤنا في تنفيذ مهمةٍ ما أفضل. هذا الأمر نفسه يجب أن ينطبق على الشبكات العصبونية الاصطناعية.
للمزيد حول الشبكات العصبونية الاصطناعية، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
من شاهد عيان: كيف ساعد الذكاء الاصطناعي على ابتكار اللقاحات؟
تم نشر التسلسل الجيني لفيروس كوفيد-19 لأول مرة في يناير 2020، وهو ما ساهم في بداية سباق دولي لتطوير لقاح له، ومثّل تعاوناً غير مسبوق بين قطاع صناعة الأدوية والحكومات في جميع أنحاء العالم. وقد نجح الأمر. فبعد أشهر، وافقت حكومة الولايات المتحدة على إعطاء تراخيص طارئة للقاحات متعددة.
تعرض هذه المقالة نص إحدى حلقات برنامج "كنت هناك عندما"، وهو برنامج للتاريخ الشفوي يستعرض قصصاً عن كيفية حدوث النجاحات واللحظات الفاصلة في مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة، كما رواها أولئك الذين شاهدوها.
في هذه الحلقة تلتقي مقدمة البرنامج جينيفر سترونج، بكبير مسؤولي البيانات والذكاء الاصطناعي في شركة موديرنا (Moderna) ديف جونسون.
اسمي ديف جونسون، أنا مدير البيانات ومسؤول الذكاء الاصطناعي في شركة موديرنا. إن الحمض النووي الريبي المرسال (mRNA) في الأساس جزيء معلوماتي. هذا الجزيء مشفر، وهو سلسلة من الأحماض الأمينية التي تدخل الخلية في جسمك فتنتج بروتيناً. يمكن لهذا البروتين أن يؤدي مجموعة متنوعة من الوظائف المختلفة في الجسم من علاج مرض نادر، أو ربما مهاجمة السرطان، أو حتى استخدامه كلقاح لمحاربة الفيروسات كما هو الحال مع فيروس كورونا.
إن هذا النهج هو أكثر من نهج تصميمي، وهو ما يجعله مختلفاً اختلافاً جوهرياً عن تطوير المستحضرات الصيدلانية النموذجي. نحن نقول إننا نعرف ما نريد أن نفعل. ثم نحاول تصميم الجزيء المعلوماتي الصحيح، والبروتين المناسب، والذي سيكون له ذلك التأثير في الجسم.
وإذا كنت على دراية بتطوير المستحضرات الصيدلانية، فهي عملية تسلسلية للغاية. نبدأ بمفهوم أولي، وبعض الأفكار المبدئية ونختبرها في أطباق بتري أو من خلال تجارب صغيرة. ثم ننتقل إلى الاختبار قبل السريري. وإذا سارت المراحل السابقة بشكل جيد، ننتقل أخيراً للاختبار البشري وسنمر بعدة مراحل مختلفة من التجارب السريرية، حيث المرحلة الثالثة هي المرحلة الأكبر والتي نثبت فيها فعالية هذا الدواء.
لقراءة النص الكامل للحوار الذي دار في هذه الحلقة، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
|
