الذكاء الاصطناعي يتفق مع ميسي في توقعاته للفائز بكأس العالم/ تطوير سترة تمنع الكاميرات الذكية من التعرف على الأشخاص

صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الخميس 24 نوفمبر:

فريق الروبوتات الاستهلاكية في أمازون ينجو من عمليات التسريح الجماعي للموظفين.
دعوى قضائية ضد "مايكروسوفت" و"أوبن إيه آي" بسبب الذكاء الاصطناعي.
كيف ستغيّر الحواسيب الكمومية مستقبلنا؟

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

اضغط على الصورة لمشاهدة الفيديو
تم تصميم هذا الروبوت في الجامعة الجنوبية للعلوم والتكنولوجيا (SUSTech) بالصين ليكون بمثابة منصة أولية لأبحاث الروبوتات الشبيهة بالبشر. وسيتم إضافة أجزاء أخرى للروبوت منها الأقدام والأطراف العلوية. يُظهر هذا المقطع كيف يمكن للطرف السفلي للروبوت اجتياز التضاريس غير المستوية بدون وجود مفصل للكاحل.

تطوير سترة تمنع كاميرات الذكاء الاصطناعي من التعرف على الأشخاص

ابتكر باحثون بجامعة ماريلاند الأميركية سترة "تعطل" قدرة أنظمة التعرف على الأشخاص، وتجعل الشخص "غير مرئي" بالنسبة لكاميرات الذكاء الاصطناعي. كان الهدف الأصلي للعلماء -الذين عملوا بالتعاون مع قسم الذكاء الاصطناعي بشركة فيسبوك- يتمثل في اختبار أنظمة التعلم الآلي بحثاً عن نقاط ضعفها. ومع ذلك، كانت النتيجة تطوير مطبوعات ملونة على الملابس لا تستطيع كاميرات الذكاء الاصطناعي رؤيتها. تعمل أجهزة الكشف القائمة على الذكاء الاصطناعي عن طريق النظر في الآلاف من "المربعات المحيطة المحتملة" داخل الصورة. لخداع جهاز الكشف، يجب أن يخدع مثال عدائي (مصطلح اليوم) كل من هذه المربعات. لذلك، استخدم الباحثون مجموعة بيانات يتم تدريب خوارزمية الرؤية الحاسوبية عليها وحددوا نمطاً يساعد في التعرف على الشخص، ثم ابتكر الفريق نمطاً معاكساً وحوّله إلى صورة مطبوعة على السترة.

الرابط (إنجليزي)

فريق الروبوتات الاستهلاكية في أمازون ينجو من عمليات التسريح الجماعي للموظفين

يبدو أن فريق الروبوتات الاستهلاكية في أمازون قد نجا من عمليات التسريح الجماعي التي أثرت على بعض الإدارات الأخرى في الشركة التكنولوجية العملاقة. يشتهر هذا الفريق المكون من حوالي 1000 موظف بعمله على الروبوت المنزلي أسترو (Astro). وفي رسالة بريد إلكتروني تم تسريبها مؤخراً، أخبر نائب رئيس شركة أمازون للروبوتات الاستهلاكية كين واشنطن، الموظفين أن رؤية أمازون للروبوتات المنزلية "لا تزال على حالها". وأضاف أن الشركة "ملتزمة بمستقبل الروبوتات الاستهلاكية". يأتي هذا في الوقت الذي تجري فيه أمازون تخفيضات كبيرة في الوظائف في قسم الأجهزة، بما في ذلك مجموعة المساعد الصوتي الذكي "أليكسا".

الرابط (إنجليزي)

يُعقد مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبونية (NeurIPS)، خلال الفترة من 24 نوفمبر وحتى 4 ديسمبر، على أرض الواقع في مدينة نيو أورليانز الأميركية وعبر الإنترنت. الرابط (إنجليزي)
تجربة شخصية: سأغادر منصة تويتر رغم نجاحي الكبير عليها. رابط المقالة على موقعنا
مايكروسوفت تسجل براءة اختراع لاستخدام الأصوات التي يولدها الذكاء الاصطناعي في الألعاب والأفلام. الرابط (إنجليزي)
Mov.ai منصة لمحركات الروبوتات توفر لشركات تصنيع الروبوتات المستقلة البرمجيات اللازمة لبناء روبوتات للمؤسسات ونشرها وتشغيلها. الرابط (إنجليزي)

الذكاء الاصطناعي يتفق مع ميسي في توقعاته للفائز بكأس العالم 2022

إذا كنت من المهتمين بأخبار كرة القدم، فلا بُدّ أنك تتذكر الأخطبوط بول، الذي سطع نجمه خلال مباريات كأس العالم التي أقيمت في جنوب إفريقيا عام 2010. تمكن هذا الأخطبوط، الذي كان يعيش في مركز للأحياء البحرية في ألمانيا، من توقع نتائج 8 مباريات بشكلٍ صحيح خلال البطولة. وقد بلغت نسبة نجاح توقعاته نحو 85.7%، والأهم أنه تنبأ بشكلٍ صحيح بأن إسبانيا ستفوز بالمباراة النهائية على حساب هولندا.

وخلال الأشهر الأخيرة، حفلت المواقع والقنوات الرياضية بتوقعات المحللين ونجوم كرة القدم حول المنتخب الذي يرجّحون فوزه بالبطولة. وقد حظيت توقعات النجم الأرجنتيني ليونيل ميسي، على وجه الخصوص، بالكثير من الاهتمام بعدما رجّح كفة البرازيل وإنجلترا وفرنسا.
في كأس العالم 2022، الأمر أصبح أعقد من مجرد دفع أحد الحيوانات للاختيار بين فريقين فقط، وإنما تحاول التقنيات الجديدة المبنية على الإحصاءات الدقيقة وعلم البيانات التنبؤ بالفائز من بين 32 فريقاً قبل بدء البطولة. وبالتالي، فإن فرصة نجاح التخمينات العشوائية المعتمدة على الحظ فقط تتضاءل بشدة.
أحد النماذج التي قدمت توقعات مهمة في هذا الشأن هو نموذج تنبؤي طوّره باحثون من معهد آلان تورينج في لندن. يرجّح النموذج -المتاح للجمهور- كفة البرازيل في الفوز بهذه النسخة من كأس العالم. عندما قام الباحث نيك بارلو وزملاؤه بالمعهد بتشغيل البطولة 100 ألف مرة باستخدام نموذجهم، وجدوا أن البرازيل فازت في 25% من الوقت، وكان أقرب منافسيهم بلجيكا بنسبة 19%، والأرجنتين بنسبة 13%، ثم المنتخب الإنجليزي في 10% من الوقت.
ويمكن لأي شخص تشغيل هذا النموذج على الحاسوب الخاص به في المنزل، حيث تستغرق محاكاة 1000 بطولة متتالية 15 دقيقة فقط على جهاز حاسوب محمول عادي.
للمزيد حول التوقعات المختلفة للفائز بكأس العالم، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

دعوى قضائية ضد "مايكروسوفت" و"أوبن إيه آي" بسبب الذكاء الاصطناعي

في أواخر يونيو الماضي، أصدرت شركة مايكروسوفت نوعاً جديداً من تقنيات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها كتابة تعليمات برمجية حاسوبية بنفسها.

تم تصميم الأداة المسماة كوبايلوت (Copilot) لتسريع عمل المبرمجين المحترفين. أثناء قيامهم بكتابة التعليمات على أجهزة الحاسوب الخاصة بهم، تقترح هذه الأداة مجموعات جاهزة من التعليمات البرمجية التي يمكنهم إضافتها على الفور إلى برامجهم.

أحب العديد من المبرمجين هذه الأداة الجديدة أو أثارت اهتمامهم على الأقل. لكن ماثيو باتريك، وهو مبرمج ومصمم وكاتب ومحامي في لوس أنجلوس، لم يكن من بين هؤلاء. في بداية هذا الشهر، رفع هو وفريق من المحامين الآخرين دعوى قضائية جماعية ضد مايكروسوفت والشركات البارزة الأخرى التي صممت ونشرت "كوبايلوت".

مثل العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي، طورت "كوبايلوت" مهاراتها من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات. وفي هذه الحالة، اعتمدت الأداة على مليارات الأسطر من التعليمات البرمجية الموجودة على الإنترنت. ويساوي باتريك هذه العملية بالقرصنة، لأن النظام لا يقر بدينه لهذه البيانات التي تدرب عليها. وتزعم دعواه القضائية أن مايكروسوفت والشركات المتعاونة معها، مثل جيت هاب (GitHub) -المملوكة لمايكروسوفت- و"أوبن إيه آي"، قد انتهكت الحقوق القانونية لملايين المبرمجين الذين أمضوا سنوات في كتابة التعليمات البرمجية الأصلية.

للمزيد، الرابط (إنجليزي)

كيف ستغيّر الحواسيب الكمومية مستقبلنا؟

تضخ بعض الشركات مليارات الدولارات على أبحاث الحوسبة الكمومية، ولم يأتِ هذا الضخ الهائل عن عبث، إذ سرعان ما تطورت الحواسيب الكمومية وأثبتت قدراتها على تحليل البيانات الضخمة، ما يساعد على حل أكثر المشكلات تعقيداً بسرعة هائلة قد تصل إلى دقائق، مقارنة بالحواسيب التقليدية التي تحتاج سنوات لإتمامها.

بسبب سرعتها العالية، وعمليات المحاكاة الدقيقة التي تُجريها، أصبحت الحواسيب الكمومية أداة حيوية لتسريع اكتشاف المواد الجديدة، ولها تطبيقات أخرى مختلفة ستسهم في تغيير وجه المستقبل.
إليك بعضاً من المجالات التي ستعمل الحوسبة الكمومية على تغييرها مستقبلاً:
اكتشاف أدوية جديدة
يعتمد اكتشاف الأدوية الجديدة جزئياً على مجال علمي يُعرف باسم المحاكاة الجزيئية، والذي يتكون من نمذجة الطريقة التي تتفاعل بها الجسيمات داخل الجزيء لمحاولة إنشاء تكوين قادر على محاربة مرض معين. تتخذ هذه التفاعلات أشكالاً مختلفة، ويتطلب التنبؤ بسلوك الجزيء بناءً على بنيته كميات هائلة من الحسابات لا يمكن القيام بها يدوياً، وحتى الحواسيب التقليدية الحالية لا يمكنها التعامل معها، إذ تحتاج نمذجة جزيء مكون من 70 ذرة فقط على حاسوب تقليدي ما يصل إلى 13 مليار سنة.
في المقابل، يمكن للحواسيب الكمومية حل هذه المشكلة في دقائق، فهي قادرة على محاكاة جميع التفاعلات المعقدة بين الذرات التي تتكون منها الجزيئات، ما يتيح للعلماء تحديد الأدوية الناجحة بسهولة.
معالجة اللغات الطبيعية
يحاول الباحثون تعليم الحواسيب التقليدية ربط الكلمات بمعانيها لفهم معنى جمل كاملة، وليس فهم معنى الكلمات المفردة فقط، وهذا ما لم تتمكن منه الخوارزميات الكلاسيكية الحديثة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يدرس الباحثون الآن قدرة الحواسيب الكمية على تمثيل اللغة كشبكة ومعالجتها بطريقة أسهل. يُعرف هذا المجال بمعالجة اللغة الطبيعية الكمومية (QNLP).
للمزيد حول هذه الاستخدامات، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

التعلم الآلي التنافسي | ADVERSARIAL MACHINE LEARNING

عبارة عن تقنية تُستخدم في التعلم الآلي لخداع أو تضليل النماذج بالاعتماد على مدخلات خبيثة تُعرف باسم الأمثلة التنافسية أو العدائية (Adversarial Examples). يُستخدم التعلم الآلي التنافسي في مجال واسع من التطبيقات، لكن أكثر استخداماته شيوعاً تنفيذ الهجمات الهادفة إلى تخريب وتعطيل أنظمة التعلم الآلي عن العمل. وتكمن خطورة هذه الهجمات في أن نفس الصنف منها يمكن تغييره بسهولة للعمل مع نماذج متعددة ذات بُنى مختلفة ومدربة بمجموعات بيانات مختلفة أيضاً.

منصات مجرة

تواصل معنا

الاستمرار بالحساب الحالي