روبوت جوجل يلعب البينج بونج/ سائقو توصيل الطلبات يقودون سياراتهم عن بعد

Preview

صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الاثنين 24 أكتوبر:

الذكاء الاصطناعي يساعد الطلاب على كتابة واجباتهم المنزلية بسرعة.
روبوت يحطم الرقم القياسي في سرعة طي الملابس.
كيف سيكون مستقبل علم البيانات؟

نتمنى لك يوماً ممتعاً.
فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو

تكنولوجيا جديدة تسمح لسائقي التوصيل بالعمل عن بعد

وافقت السلطات الإستونية على منح ترخيص لشركة تأجير السيارات إلمو لتبدأ تجاربها على طرقات البلاد، بعد أن طورت نموذجاً جديداً من السيارات التي يمكن قيادتها عن بعد. للوهلة الأولى، تبدو السيارات كأنها مركبات ذاتية القيادة، لكن في الواقع سيتم التحكم بها من قبل سائق يقودها عن بعد عبر الإنترنت، حيث يستخدم كاميرات موجودة في السيارة ليرى الطرقات أمامه. تعتبر الشركة أن وجود سائق عن بعد، أي إنسان حقيقي خلف عجلة القيادة وإن لم يكن داخل السيارة، قادراً على تجنب الخطر المحتمل للمركبات ذاتية القيادة. تسعى الشركة إلى الاستفادة اقتصاديا من هذه الخدمة، عبر إيصال الطلبات إلى زبائنها بسيارات لا تحتاج إلى سائقي توصيل فيها.

الرابط

روبوت يحطم الرقم القياسي في سرعة طي الملابس

استخدم باحثون روبوتاً يملك أذرعاً مصنوعة بتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد للقيام بأسرع عملية طي ملابس يقوم بها روبوت حتى الآن، يستطيع هذا الروبوت طي 30 - 40 قطعة ملابس موضوعة بشكل عشوائي في الساعة، وعادةً ما ينهي كل قطعة خلال دقيقتين. هذه مدة طويلة بالمقارنة مع قدرة البشر، لكنها تعتبر رقماً قياسياً لروبوت، يبلغ سعر الروبوت 58 ألف دولار أميركي، لذا فإنه لن يكون متاحاً للاستخدام في أي منزل، لكن التكنولوجيا القائمة على هذا الروبوت سيتم دمجها بكل تأكيد مع الروبوتات المنزلية. ويقول المطورون أن شركات صناعة المنسوجات والخدمات والغسيل الصناعي والمنزلي ومؤسسات الرعاية الصحية والضيافة سيكونون أكثر المستفيدين من مثل هذه التكنولوجيا. كما أنها يمكن أن تكون مفيدة للأشخاص الذين لا يستمتعون بطي الملابس وفرزها، أو لا يستطيعون القيام بذلك بسبب معاناتهم من إعاقة ما.

الرابط (إنجليزي)

دورة "الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية" مقدمة من جامعة ستانفورد الأميركية (مترجمة للغة العربية). الرابط
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تغيّر جنس المشاهير. الرابط (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي أصبح قادراً على قراءة أفكار البشر. الرابط (إنجليزي)
حزب سياسي في الدنمارك بقيادة الذكاء الاصطناعي. الرابط

الذكاء الاصطناعي يساعد الطلاب على كتابة واجباتهم المنزلية بسرعة

يتفوق بعض طلاب السنة الأولى في الكيمياء الحيوية وينال بعضهم علامة تامة. لكن ما لا يعرفه أساتذتهم عنهم هو أنهم يستخدمون نموذجاً من الذكاء الاصطناعي لإنهاء معظم الواجبات المنزلية، ولم يكتفي هؤلاء بالغش بتلك الطريقة فلا بد لهم من الاستمتاع بذلك، والتباهي بما فعلوه على إحدى الشبكات الاجتماعية.
بحسب أحد الطلاب، بدون الذكاء الاصطناعي، الواجب المنزلي سيستغرق ساعتين على الأقل. لكن فروض الواجبات المنزلية بفضله تستغرق 20 دقيقة فقط.
ومنذ أن كشفت شركة أوبن إيه آي (OpenAI) النقاب عن أحدث واجهة لبرمجة التطبيقات (API) لنموذجها اللغوي المستخدم على نطاق واسع (GPT-3)، بدأ العديد من الطلاب في استخدامه لإنشاء النصوص التي تبدو طبيعية وغالباً لا يمكن تمييزها عن النص المكتوب من قبل البشر.
ورغم وجود أدوات للتحقق من الانتحال وكشف السرقات الأدبية ونسخ النصوص، إلا أن ما يولده الذكاء الاصطناعي لا يعتبر نصوصاً مسروقة ولا يمكن كشفها بهذه الأدوات.
من المفارقات أن الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم من قبل الطلاب لأداء واجباتهم وقد يستخدمه الأساتذة لتقييم عمل الطلاب وتم استخدامه سابقاً من قبل الموظفين في الموارد البشرية لاختيار الموظفين المناسبين وربما سيستخدم من قبل مديري الشركات في المستقبل لتسريح موظفين واستبدالهم بروبوتات وأدوات أخرى مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
الرابط (إنجليزي)

كيف تستخدم الشركات والمؤسسات البيانات الضخمة؟

من خلال جمع كميات كبيرة من بيانات العملاء، تستطيع الشركات معرفة رغباتهم وتفضيلاتهم، هذا يجعل التسويق أحد أكثر استخدامات البيانات الضخمة شيوعاً. لذلك،تكون الشركات التي تقدم خدمات التسويق قادرة على جمع الكثير من بيانات العملاء، مثل شركتي جوجل وميتا الرائدتين في التسويق، كلتا الشركتين تمتلكان قاعدة مستخدمين ضخمة تضم مليارات الأشخاص، ويمكن بفضل تطبيقاتهما وأدواتهما منح الشركات فرصة تسويق عالية الجودة، والوصول إلى العملاء بدقة.

يستفيد قطاع النقل البري والبحري والجوي من البيانات الضخمة أيضاً، لأن النقل يعتمد على عدد كبير من العوامل المتغيرة التي يجب أن نجمع معلومات عنها، مثل حالة الطقس وحالة الطرق وحالات الطوارئ والازدحام المروري وأوقات الذروة، وحين يكون الوصول إلى هذه المعلومات متاحاً، سيكون النقل أفضل وأكثر كفاءة.

الزراعة أيضاً تعتمد على الكثير من العوامل المتغيرة، ويؤدي التنبؤ بهذه العوامل إلى تحسين الإنتاج والتوقعات. لكن لا يطبق تحليل البيانات الضخمة على نطاق واسع في الزراعة حتى الآن، ولا يزال في مرحلة مبكرة من التطور.

وفي قطاع الرعاية الصحية، يمكن تخزين سجلات ملايين المرضى على حاسوب واحد والبحث عن أي ملف وإيجاده خلال ثوانٍ فقط.
في المؤسسات الحكومية، يمكن الاستفادة من البيانات الضخمة في عدة مجالات، فمن خلال جمع بيانات السكان، يمكن التنبؤ باحتياجات كل تجمع سكاني بدقة، سواء كان مدينة أو بلدة أو قرية، بهذه الطريقة، تستطيع الحكومة توفير الموارد التي يحتاجها السكان، مثل الكهرباء والوقود والمياه، كما تستطيع التنبؤ باحتياجات السكان في المستقبل، وتكون قادرة على وضع ميزانية وخطط حكومية واقعية وقابلة للتحقيق.
وبفضل البيانات الضخمة عن الهجمات السيبرانية، تستطيع أدوات الأمن السيبراني مثل برامج مكافحة الفيروسات وجدار الحماية أن تتعرف على الهجمات المحتملة، وتساعد الأفراد والشركات على تجنب عمليات الدخول غير المصرح بها والتسلل والاختراق من خلال مراقبة السلوك، كما تستطيع تحليل النصوص التي تصل عبر البريد الإلكتروني وتطبيقات المراسلة للكشف عن أي سلوك احتيالي.

رابط المقال من موقعنا

ما هو مستقبل علم البيانات؟

يعتقد البعض أن التطور التقني سيلغي وظيفة عالم البيانات، بينما يرى آخرون أن لعلم البيانات مستقبلاً مشرقاً، لكن في الحقيقة سيجمع مستقبل علم البيانات بين وجهتي النظر هاتين.

من الضروري اليوم وجود عالم بيانات في كل شركة، وستزداد الحاجة إلى علماء البيانات المؤهلين في المستقبل، إذ سيجدون فرصهم في مجالات مختلفة من الأعمال المصرفية والتمويل والتأمين والترفيه والاتصالات السلكية واللاسلكية والسيارات وغيرها. وذلك لأن المستقبل يبدو كمكان تتحكم فيه البيانات بكل قرار نتخذه على مستوى الأفراد، كما سيكون لعالم البيانات دور في تنمية الشركات من خلال مساعدتها في اتخاذ قرارات أفضل.
لكن علم البيانات يستفيد من هذه التكنولوجيا المتطورة، ويبدو أنه مستقبلاً سيكون عالِم البيانات كالوسيط الذي يمكنه التواصل مع أجهزة الحاسوب والبشر، وسيكون الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجرد أدوات يستخدمها للتعامل مع البيانات الضخمة، أي أن علم البيانات سيتحسن بوجود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ولن يستغني عن دور عالم البيانات البشري.
رابط المقال من موقعنا

تحليل البيانات في الزمن الحقيقي | REAL-TIME ANALYTICS
مصطلح يشير إلى عمليات تحضير البيانات والمصادر المتعلقة بها واستخدامها بمجرد دخولها إلى قاعدة البيانات، وبكلمات أخرى يعني استخلاص الرؤى والأفكار المفيدة من تلك البيانات بشكل فوري أو سريع جداً بعد دخولها إلى النظام. وفي بعض حالات الاستخدام يشير مفهوم الزمن الحقيقي إلى انتهاء عمليات التحليل في غضون ثوانٍ أو دقائق بعد وصول بيانات جديدة. يسمح تحليل البيانات في الزمن الحقيقي باتخاذ الإجراءات والقرارات المناسبة دون تأخير. وبالتالي يتيح للأعمال إمكانية استغلال الفرص بالشكل الأمثل وتجنب المشكلات قبل وقوعها حتى.

منصات مجرة

تواصل معنا

الاستمرار بالحساب الحالي