اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك
Article image
مصدر الصورة: ياثيش جاودا عبر بيكساباي



اختبارات جديدة تضع نماذج التعلم الآلي في مواجهة البشر الذين يبذلون كل ما في وسعهم لخداعها.

2022-01-27 20:58:19

05 أكتوبر 2020
عادة ما تُعزى النجاحات الكاسحة التي حققها الذكاء الاصطناعي في العقد الأخير إلى استخدام كميات هائلة من البيانات مع قدرات حاسوبية ضخمة، غير أن المعايير تلعب أيضاً دوراً هاماً في عملية القياس، وهي الاختبارات التي يقوم الباحثون بإخضاع أنظمة الذكاء الاصطناعي إليها لقياس مدى تطورها. وعلى سبيل المثال، فإن قاعدة البيانات العامة إميج نت -التي تضم 14 مليون صورة- وضعت هدفاً يجب تحقيقه في مجال معالجة الصورة. كما أن قاعدة بيانات MNIST (قاعدة البيانات المعدلة للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا) قامت بنفس الشيء بالنسبة للتعرف على الكتابة بخط اليد، وقامت قاعدة بيانات GLUE (تقييم الفهم العام للغة) بنفس الشيء بالنسبة لمعالجة اللغة الطبيعية، ما أدى إلى تحقيق طفرات مذهلة في النماذج اللغوية، مثل جي بي تي 3. غير أن الأهداف الثابتة سرعان ما يتم التغلب عليها؛ ولهذا تخضع قاعدة إميج نت للتحديث، كما استُبدلت جلو بقاعدة البيانات سوبر جلو، وهي مجموعة من المعايير اللغوية الأكثر صعوبة. وعلى الرغم من ذلك، فإن الباحثين سيتمكنون عاجلاً أو آجلاً من إيصال أنظمتهم إلى مستويات خارقة تفوق مستويات البشر في هذا التحدي أو في غيره. وهي مشكلة كبيرة إذا ما رغبنا في أن تستمر المعايير في دفع عملية التطور إلى

أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ المقال مجاناً

أنشئ حساباً مجاناً واقرأ مقالتين مجاناً كل شهر من أوسع تشكيلة محتوى أنتجته ألمع العقول العالمية والعربية.

مصطلح اليوم


QUBIT

كيوبت

عادة ما تكون جسيمات دون ذرية مثل الإلكترونات والفوتونات. يمكن للكيوبتات أن تمثل عدداً كبيراً من التركيبات المحتملة من الواحدات 1 والأصفار 0 في الوقت نفسه.