إجابات الذكاء الاصطناعي “قد تكون وهمية”/ “تشات جي بي تي” على وشك النجاح في الطب

صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الاثنين 13 فبراير:

وظائف المستقبل: الذكاء الاصطناعي سينشئ وظائف تحتاج إلى البشر.
معيار تصميم جديد قد يقلب صناعة الرقائق الإلكترونية رأساً على عقب.
كيف سيعمل الذكاء الاصطناعي مع البشر لمستقبل أفضل في الرعاية الصحية؟

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

جوجل تحذر: بوتات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقدم إجابات مقنعة لكن وهمية تماماً

حذر رئيس قسم البحث في شركة جوجل برابهاكار راغافان، من الاعتماد على بوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي للحصول على معلومات دقيقة دائماً. وأوضح راغافان لصحيفة (Welt Am Sonntag) الألمانية أن هذه البوتات يمكنها في بعض الأحيان تقديم إجابات خاطئة ولكنها مقنعة، مضيفاً: "هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الذي نتحدث عنه حالياً يمكن أن يؤدي في بعض الأحيان إلى هلوسة... يتم التعبير عن ذلك بطريقة تجعل الآلة تقدم إجابة مقنعة ولكنها وهمية تماماً". تأتي هذه التصريحات في أعقاب الخسارة الكبيرة التي لحقت بجوجل، الأسبوع الماضي، بسبب إجابة غير دقيقة أنتجها بوت الدردشة الجديد بارد (Bard) رداً على سؤال حول تليسكوب جيمس ويب الفضائي.

الرابط (إنجليزي)

"تشات جي بي تي" اقترب من النجاح بامتحان أميركي في الطب

حصل بوت تشات جي بي تي (ChatGPT) على درجة قريبة من تلك المطلوبة لاجتياز امتحان طبي صعب في الولايات المتحدة، على ما أفادت دراسة نُشرت الخميس الماضي. وأوضحت الدراسة المنشورة في مجلة "بلوس ديجيتل هيلث" أن باحثين من شركة "أنسيبل هيلث" اختبروا أداء البرنامج في امتحان يُجرى عادة لطلاب الطب في الولايات المتحدة، ويتضمن اسئلة في مجالات مختلفة، كالمعارف العلمية والمنطق السريري وأخلاقيات علم الأحياء، وغير ذلك. وراوحت نسبة إجابات "تشات جي بي تي" الصحيحة بين 52.4% و75%، علماً أن النسبة المطلوبة عموماً للنجاح في الامتحان هي 60%. وخلصت الدراسة إلى أن البوت يقترب من هامش النجاح.

الرابط

تقدم شركة جوجل دورة تدريبية على الإنترنت بعنوان "مقدمة في تأطير مشكلة التعلم الآلي". الرابط (إنجليزي)
متصفح "أوبرا" يعتزم تقديم خدمات قائمة على الذكاء الاصطناعي. الرابط (إنجليزي)
وسائل نقل ذاتية القيادة تحاكي الخيال العلمي. الرابط
InsideSales منصة تساعد موظفي المبيعات على إتمام المزيد من الصفقات من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في عملهم. الرابط (إنجليزي)

معيار تصميم جديد قد يقلب صناعة الرقائق الإلكترونية رأساً على عقب

في العقود السبعة أو نحو ذلك التي تلت اختراع الحاسوب، طوّر البشر العديد من لغات البرمجة، من بايثون (Python) وجافا (Java) إلى سي ++ (C++) وآر (R). تتألف هذه اللغات في معظمها من مزيج من الكلمات الإنجليزية والرموز الرياضية التي تُستخدم لصياغة التعليمات التي تطبقها أشباه النواقل.

مع ذلك، لا تفهم أنصاف النواقل المصنوعة من السيليكون والموجودة في الحواسيب الكلمات مثل "for" أو الرموز مثل "=". حتى تتمكن رقاقة إلكترونية من تنفيذ رمز برمجي مكتوب بلغة بايثون على سبيل المثال، يجب أن تُترجم البرمجيات هذه الكلمات والرموز إلى تعليمات تستطيع الرقاقة استخدامها.
يخصص المهندسون سلاسل ثنائية محددة لمساعدة الأجهزة الصلبة على تنفيذ إجراءات معينة. على سبيل المثال، قد يحتوي الرمز "100000" على تعليمات تخص جمع رقمين، بينما يمكن استخدام الرمز "100100" لنسخ قطعة من البيانات. تشكّل هذه السلاسل الثنائية المفردات الأساسية التي تستخدمها الرقائق الإلكترونية، وهي تحمل اسم مجموعة تعليمات الحاسوب.
لسنوات، اعتمد قطاع الرقائق الإلكترونية على مجموعة متنوعة من مجموعات التعليمات المحمية بحقوق الملكية. يهيمن نوعان من مجموعات التعليمات على السوق حالياً، وهما مجموعة إكس 86، والتي تستخدمها شركتا إنتل (Intel) وأيه إم دي (AMD)، ومجموعة آرم (Arm) التي طوّرتها شركة تحمل الاسم نفسه. يجب أن ترخّص الشركات مجموعات التعليمات هذه، وهي عملية قد تكلف ملايين الدولارات لكل إصدار منها. ونظراً لأن الرقائق التي تعمل باستخدام مجموعتي إكس 86 وآرم تعمل وفق لغتين مختلفتين، يجب على مطوري البرمجيات تصميم نسخ مختلفة من برامجهم تتوافق مع كل مجموعة من مجموعات البيانات.
مع ذلك، بدأت مؤخراً العديد من شركات الأجهزة الصلبة والبرمجيات حول العالم بالاتفاق على مجموعة تعليمات متاحة للجمهور تحمل اسم مجموعة التعليمات المختزلة الخامسة (RISC-V، أو آر آي إس سي-في اختصاراً). يمكن أن يؤدي هذا التحول إلى تغيير هائل في قطاع الرقائق الإلكترونية. يقول مؤيدو مجموعة التعليمات هذه إنها ستجعل تصميم رقائق الحاسوب أكثر سهولة بالنسبة للشركات الصغيرة ورواد الأعمال الناشئين من خلال تحريرهم من رسوم الترخيص مرتفعة التكلفة.
تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

وظائف المستقبل: الذكاء الاصطناعي سينشئ وظائف تحتاج إلى البشر

منذ أن استحوذ بوت "تشات جي بي تي" على اهتمام العالم في الخريف الماضي، دخل الناس في نقاشات ساخنة حول تأثير الذكاء الاصطناعي وتقنيات الأتمتة الجديدة الأخرى على سوق العمل في أميركا. وتعززت نظرة "الروبوتات تستولي على وظائفنا" بشكل أكبر عبر مقاطع الفيديو المنتشرة التي تظهر مطاعم جديدة "مؤتمتة بالكامل".

رد الفعل المتسرع على مقاطع الفيديو هذه هو القول إن الروبوتات ستسرق وظائفنا. ومع ذلك، وعلى الرغم من التقدم الذي حدث للذكاء الاصطناعي وغيره من تقنيات الأتمتة، فإن هذا لا يعني بالضرورة أنها تلغي الوظائف.
بدلاً من ذلك، تعمل التكنولوجيا الجديدة ببساطة على تغيير طريقة عملنا وأنواع الوظائف الحالية. أدخلت تكنولوجيا الأتمتة جيش من العمال السريين خلف الشاشات والآلات والوجوه الروبوتية المبتسمة. لا تحل الروبوتات وبوتات المحادثة محل البشر، وإنما تُبقي الناس فقط بعيداً عن الأنظار وبعيداً عن الأذهان. وعلى الرغم من أن فصل العملاء عن الموظفين الذين يخدمونهم قد يكون مفيداً للشركات، إلا أن هناك أدلة متزايدة على أنه أمر سيئ للغاية للموظفين.
تابع قراءة المقالة عبر هذا الرابط (إنجليزي)

كيف سيعمل الذكاء الاصطناعي مع البشر لمستقبل أفضل في الرعاية الصحية؟

إن ظهور "الذكاء الاصطناعي كخدمة" أو ما يعرف بمنصات (Artificial Intelligence as a Service) (AIaaS)، سيمكّن البشر من إشراك الذكاء الاصطناعي في كل جانب من جوانب عملهم، وعلى كل مستوى، وفي كل مجال. حيث إن الشراكة مع الذكاء الاصطناعي ستصبح مطلباً في بعض المجالات. فعلى سبيل المثال، أعتقد أنه في المستقبل سيكون إجراء تشخيص طبي دون الاستعانة بالذكاء الاصطناعي من الممارسات الخاطئة. يتم نشر ما يقارب من 5000 ورقة علمية طبية يومياً، فكم ورقة منها باعتقادك قد يكون طبيبك قد قرأ هذا الصباح؟

كما أن الذكاء الاصطناعي يسبب موجة هائلة من التغيير في مجال الرعاية الصحية. يتمثل أحد الجوانب الرئيسية لهذا التغيير في المشاركة بين العلماء والمهنيين الطبيين مع الذكاء الاصطناعي بهدف تحسين الرعاية الصحية وتحسين النتائج على حدٍ سواء. وإليك بعض الأمثلة:
يساعد الذكاء الاصطناعي الفرق الطبية في تحديد أمراض الرئة بشكل أسرع وأكثر دقة
فغالباً ما يتطلب مرض السل والالتهاب الرئوي والالتهابات الأخرى التي تؤثر على الرئتين، إجراء فحوصات بالأشعة المقطعية، أو اختبارات الدم، أو صور الأشعة السينية، أو الموجات فوق الصوتية. وقد يتطلب الحصول على نتائج هذه الاختبارات أحياناً فترات طويلة من الانتظار. لذلك لجأ الباحثون في اسكتلندا إلى استخدام تقنية قائمة على الذكاء الاصطناعي تم إنشاؤها في الأصل للكشف عن كوفيد-19، وتتكون من صور الأشعة السينية وذلك للمساعدة في تحديد مجموعة من أمراض الرئة المختلفة في غضون دقائق، بدقة تصل إلى نحو 98%.
يسمح الذكاء الاصطناعي للأطباء بالتفريق بين الأمراض الجلدية بسهولة
حيث تستخدم شركة ستارت آب بيكشن هيلث (Startup Piction Health)، التعلم الآلي لمساعدة الأطباء في التعرف على أمراض الجلد ومعالجتها، وذلك من خلال التقاط صورة. يمكن للتطبيق الذي يحدد الأمراض الجلدية التي تتراوح من حب الشباب إلى سرطان الجلد، تقليل الوقت الذي يستغرقه الأطباء لتقييم الحالة بنسبة تصل إلى 30%.
تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

شحاده خليل القريني

رئيس قسم النظم الذكية في كلية الذكاء الاصطناعي بجامعة البلقاء التطبيقية في المملكة الأردنية الهاشمية. وهو أستاذ مشارك في كلية الذكاء الاصطناعي في الجامعة ذاتها. سبق له العمل كأستاذ مساعد في جامعة تبوك وأستاذ مشارك في الجامعة السعودية الإلكترونية. وهو حاصل على درجة الدكتوراة في الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات من جامعة دي مونتفورت في المملكة المتحدة، وعلى درجة الماجستير والبكالوريوس من جامعة اليرموك الأردنية. تشمل اهتماماته البحثية الذكاء الاصطناعي لاسيما معالجة اللغة الطبيعية وهندسة البرمجيات.

البيانات غير المهيكلة | UNSTRUCTURED DATA

عبارة عن بيانات بأشكال مختلفة لم يتم تنسيقها وفقاً لنموذج بيانات أو مخطط محدد مسبقاً، وبالنتيجة لا يمكن تخزينها في قواعد البيانات العلائقية التقليدية. تنمو البيانات غير المهيكلة بشكل سريع جداً نظراً لتزايد الاعتماد على التطبيقات والخدمات الرقمية. وتشير التقديرات إلى أن ما نسبته 80 إلى 90% من البيانات التي يتم توليدها وجمعها من قبل الشركات هي بيانات غير مهيكلة.

منصات مجرة

تواصل معنا

الاستمرار بالحساب الحالي