جوجل تطرح تقنية “فائقة الواقعية” للدردشة بالذكاء الاصطناعي/ تطوير مادة ذكية يمكنها تغيير سلوكياتها تبعاً للظروف

Preview

صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الأحد 23 أكتوبر:

دراسة يابانية: تركيب عيون بلاستيكية متحركة في السيارات ذاتية القيادة يجعلها أكثر أماناً للمشاة.
كيف يمكن للنحل الروبوتي وخلايا النحل الروبوتية أن تساعدا النحل على الصمود؟
ما أبرز طرق وأدوات تحليل البيانات الضخمة؟

نتمنى لك عطلة نهاية أسبوع سعيدة.
فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو

جوجل تطرح تقنية للدردشة بالذكاء الاصطناعي "فائقة الواقعية"
طرحت شركة جوجل إصداراً بريطانياً من تطبيق يتيح للمستخدمين دردشة تفاعلية مع نظام للذكاء الاصطناعي قال أحد مهندسي الشركة إنه يمتلك "وعياً ذاتياً". ولا تزال التجربة محدودة للغاية، مع توافر ثلاثة سيناريوهات فقط للاختيار من بينها. وفي الوقت الذي تسعى فيه جوجل إلى معرفة ردود الفعل بشأن تقنية "نموذج لغة تطبيقات الحوار (المعروفة اختصارا بتقنية لامدا)، لا يستطيع مستخدمو التطبيق تعليمه أي حيل جديدة. ويستطيع المستخدمون تحميل تطبيق (AI Test Kitchen) والتسجيل فيه، باستخدام حساب جوجل، سواء على أجهزة أندرويد أو أبل، والانضمام إلى قائمة انتظار من أجل استخدامه.

الرابط

تطوير مادة ذكية يمكنها تغيير سلوكياتها وشكلها تبعاً للظروف

طور مهندسون بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس فئة جديدة من المواد الذكية التي يمكنها تغيير سلوكياتها وشكلها استجابةً لظروف مختلفة. يمكن استخدام هذه المادة في أجنحة الطائرات لتغير شكلها بناءً على نمط الرياح في الرحلة لتحقيق كفاءة أفضل أثناء الطيران. كما يمكن لمبنى يحتوي على هذه المادة تعديل صلابته في مناطق معينة أثناء الزلزال. تتكون هذه الفئة الجديدة من المواد، التي يُطلق عليها اسم الشبكة العصبية الميكانيكية (MNN)، من نظام هيكلي مكون من "حزم قابلة للضبط بشكل مستقل". وتحتوي كل من الحزم على "ملف صوتي ومقاييس إجهاد" تسمح للحزم بتغيير طولها، وتغيير خصائص وسلوكيات المواد مع تعرضها للظروف المحيطة. ويوضح الأستاذ بجامعة كاليفورنيا جوناثان هوبكنز، الذي قاد البحث، إن نفس المبادئ المستخدمة في التعلم الآلي "تمنح هذه المواد خصائصها الذكية والتكيفية".
الرابط (إنجليزي)

تستضيف شركة سامسونج إلكترونيكس (Samsung Electronics) الكورية الجنوبية، منتدى سامسونج للذكاء الاصطناعي (Samsung AI Forum 2022)، يومي 8 و9 نوفمبر القادم. الرابط (إنجليزي)
4 طرق لإصلاح خط الغاز الحيوي "نورد ستريم". رابط المقالة على موقعنا
غضب بين الفنانين بعد اكتشاف أن عملهم كان يُستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي. الرابط (إنجليزي)
Descript شركة ناشئة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحرير مقاطع الصوت والفيديو "بنفس سهولة تحرير المستندات". الرابط (إنجليزي)

ما أبرز طرق وأدوات تحليل البيانات الضخمة؟

وفقاً لتقرير من شركة فورتشن بيزنس إن سايتس (fortunebusinessinsights)، بلغت قيمة سوق تحليلات البيانات الضخمة العالمية 240 مليار دولار في عام 2021، ومن المتوقع أن تنمو لتصل إلى 655 مليار دولار بحلول عام 2029، وهذا يعود إلى صعود عملية إنتاج المزيد من البيانات كل يوم. على سبيل المثال، يتم إنتاج نحو 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم، ومن المتوقع أن يتم إنتاج أضعاف هذه الأرقام في المستقبل القريب.

نتيجة لكمية البيانات الهائلة التي يتم إنتاجها كل يوم، يصعب على أدوات تحليل البيانات المتوفرة الآن تحليل هذا الكم الهائل من البيانات، ما أدى إلى ظهور قطاع جديد تماماً يسمى تحليلات البيانات الضخمة (Big Data Analytics)، للمساعدة في معالجة هذا الكم الكبير من البيانات بالكفاءة والسرعة اللازمتين. فما أبرز طرق وأدوات تحليل البيانات الضخمة؟

تحليلات البيانات الضخمة هي عملية تصف كيفية التعامل مع كمية بيانات هائلة للغاية ومعالجتها لاستخلاص رؤى قيمة منها، والتي لا يمكن تنفيذها بأدوات التحليل التقليدية، بمعنى آخر هي شكل من أشكال التحليلات المتقدمة، التي تتضمن استخدام تطبيقات معقدة مدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع دمج عناصر مثل النماذج التنبؤية والخوارزميات الإحصائية، وذلك من أجل الكشف عن المعلومات الجديدة والأكثر تعقيداً، مثل الأنماط المخفية والارتباطات، واتجاهات السوق، وتفضيلات العملاء، بطريقة يمكن أن تساعد الأعمال التجارية على اتخاذ قرارات ورؤى لتحقيق النجاح والتفوق على المنافسين.

يمكن للشركات استخدام أنظمة وبرامج تحليلات البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بطريقة يمكنها تحسين النتائج المتعلقة بالأعمال، وقد تشمل النتائج تسويقاً أكثر فعالية، أو فرصاً جديدة لتوليد الإيرادات، وتخصيص تجربة العملاء، وتحسين الكفاءة التشغيلية. ومن ثم مع وجود استراتيجية فعّالة لتحليل البيانات الضخمة، يمكن أن توفر هذه النتائج مزايا تنافسية على المنافسين، ما يُمكّن الشركة من النمو وتحقيق الأرباح بشكل مستمر.

للمزيد حول هذا الموضوع، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

دراسة يابانية: تركيب عيون بلاستيكية متحركة في السيارات ذاتية القيادة يجعلها أكثر أماناً للمشاة

بغض النظر عن عدد الكاميرات أو أجهزة الاستشعار التي تستخدمها السيارات ذاتية القيادة، فإنها لن تكون مثالية أبداً. لكن دراسة يابانية تشير إلى أن ترقية بسيطة يمكن أن تساعد في تقليل مخاطر اصطدام السيارات ذاتية القيادة بالمارة: زوج من العيون البلاستيكية المتحركة (googly eyes) التي توضح من الشخص الذي رصدته السيارة ومن لم ترصده.

بحلول الوقت الذي تبلغ فيه من العمر ما يكفي لتخرج بمفردك، فإن إجراء اتصال بالعين مع سائق سيارة تقترب والتأكد من أن السيارة تتباطأ حتى تتوقف عند محاولتك عبور الطريق يكون بمثابة تصرف صادر من اللاوعي تقريباً. ولكن مع السيارات ذاتية القيادة، التي تعتمد على الكاميرات وأجهزة الاستشعار المخبأة في جميع أنحاء السيارة، لا توجد علامة واضحة على العقبات التي اكتشفتها والتي سيتم التعامل معها على أنها خطر يتطلب التوقف.

في دراسة تم تقديمها مؤخراً في المؤتمر الدولي الرابع عشر حول واجهات مستخدم السيارات (International Conference on Automotive User Interfaces)، قام باحثون من جامعتي طوكيو وكيوتو بعرض تجربة تمت فيها إضافة زوج من العيون المتحركة كبيرة الحجم التي يتم التحكم بها في سيارة غولف يقودها سائق بشري ولكن غير مرئي.

وضع الباحثون أربعة سيناريوهات تقترب فيها السيارة من المشاة الذين يعتزمون عبور الشارع: في السيناريو الأول تلاحظ السيارة الشخص وتنوي التوقف، والثاني لم تلاحظ الشخص وتستمر في القيادة. ثم إعادة نفس السيناريوهين مع إضافة العيون إلى السيارة، والنظر إلى المشاة مرة وبعيداً عنهم مرة أخرى.

تفاجأ الباحثون عندما اكتشفوا أن المشاركين الذكور في التجربة يميلون إلى اتخاذ قرارات أكثر خطورة بشأن عبور الطريق، واختيار العبور عندما لا تشير السيارة إلى أنها ستتوقف، بينما التزمت المشاركات الحذر، فغالباً ما اخترن العبور عندما كانت السيارة على وشك التوقف فعلياً. ومع ذلك، في كلتا الحالتين، لاحظ المشاركون أنه عندما كانت السيارة تمتلك عينين تنظران بعيداً، زاد الشعور بأن العبور أقل أماناً، ولكن عندما بدا أن العيون منتبهة إلى المشاة، فإنهم شعروا بأن العبور أكثر أماناً.

للمزيد حول هذه الدراسة، تابع قراءة المقالة عبر هذا الرابط (إنجليزي)

كيف يمكن للنحل الروبوتي وخلايا النحل الروبوتية أن تساعدا النحل على الصمود؟

شعر توماس شميكل بوجود مشكلة ما، ولكنه لم يتمكن من تحديدها. ففي عام 2007، كان هذا البيولوجي النمساوي يمضي جزءاً من السنة في جامعة تينيسي الحكومية. وخلال مسيره اليومي عبر بعض الحقول وصولاً إلى حرم الجامعة، "بدا الجو العام بغيضاً"، كما يقول. ويكمل قائلاً: "ولم أدرك السبب إلى أن سمعت صوت نحلة".

وعندها، أدرك أن الحشرات –باستثناء هذه النحلة- بدت غائبة بشكل واضح. ويستذكر قائلاً: "لقد جررت أساتذة البيولوجيا إلى خارج المبنى وأنا أقول لهم: انظروا إلى السماء، إنها خالية من أي شيء يطير".

لم يكن شميكل، الذي يترأس حالياً مختبر الحياة الاصطناعية في جامعة غراتس في النمسا، مخطئاً. فقد وجدت عدة دراسات في مختلف أنحاء العالم، منذ ذلك الحين، أن تعداد الحشرات يتراجع أو يتغير. وبعد العمل في مجال الأسراب الروبوتية لعدة سنوات، مستلهمين الطبيعة في تصميم الروبوتات، قرر شميكل أن يقلب توجه عمله، ويصمم الروبوتات لمساعدة الطبيعة، وهو مفهوم يسميه قرصنة النظام البيئي.

ويركز في عمله على النحل. ويواجه النحل، وغيره من الحشرات الناقلة لغبار الطلع، العديد من المشكلات، مثل فقدان الموطن، والتعرض للمبيدات، وغيرها، ويعتقد شميكل أن مساعدتها يمكن أن تساهم في تقوية النظام البيئي بأسره. وقد بدأت بعض الشركات ببيع خلايا نحل معززة تقوم بمراقبة الظروف في الداخل، بل وحتى العناية بالنحل باستخدام الروبوتات. والآن، يريد شميكل وزملاؤه أن ينتقلوا إلى المستوى التالي، ويستخدموا التكنولوجيا للتلاعب بسلوك هذه الحشرات.

يقوم فريق شميكل ببناء خلايا نحل تجريبية في إطار مشروع يحمل اسم هايفوبوليس (Hiveopolis)، وهو من تمويل الاتحاد الأوروبي. وتشبه إحدى الخلايا التي صممتها المجموعة جذع شجرة غريب الشكل، بشكل مماثل لجذع الشجرة الأجوف، والذي قد يسكن النحل فيه في الطبيعة. وفي محاولة لاستخدام المواد المستدامة، تم صنع هذه الخلية بالطباعة المجسمة من الصلصال، ومن الفطور المستنبتة على رواسب القهوة المعاد تدويرها.

كما تم تزويد الخلايا التجريبية بمستشعرات وكاميرات، إضافة إلى أجهزة تستطيع بث الاهتزازات ضمن الخلية وتعديل درجة الحرارة وتدفق الهواء. ويمكن لهذه الأجهزة في نهاية المطاف أن تتحكم بأنماط حركة النحل. بينت تجارب شميكل أن الاهتزازات تبطئ النحل، على حين أن الهواء المتدفق يشجّع النحل على المغادرة.

للمزيد حول هذا المشروع، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

دانا زكارنة

مهندسة ذكاء اصطناعي في مجموعة كلاود سولوشن (Cloud Solution) المتخصصة في الحلول التقنية في مجال الرعاية الصحية. عملت سابقاً كعالمة بيانات متدربة في شركة زينة لتكنولوجيا المعلومات في العاصمة الأردنية عمان. حاصلة على درجة البكالوريوس في الميكاترونيكس والروبوتات من جامعة البلقاء التطبيقية بالأردن. تهتم في أبحاثها بالذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية.

جي بي تي-3 | GPT-3
يُعد جي بي تي-3 (GPT-3) اختصاراً للعبارة (Generative Pre-trained Transformer 3) أو المحول التوليدي مسبق التدريب-3، وهو عبارة عن نموذج لغوي يستخدم تقنية التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه تلك التي يكتبها البشر من خلال أخذ الدخل وتحويله إلى ما يتوقع أنّه الخرج الأكثر فائدةً. وقد تم إصدار هذا النموذج في شهر يونيو من عام 2020، وهو يمثل الإصدار الثالث من هذه الأداة التي يطورها مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي (OpenAI).

منصات مجرة

تواصل معنا

الاستمرار بالحساب الحالي