حصاد الذكاء الاصطناعي اليوم: «سدايا» و«كاوست» تُطلقان نموذجاً لمساعدة الأطباء و«أوبن أيه آي» تهدد هيمنة جوجل عبر «سيرش جي بي تي»

4 دقيقة
حصاد الذكاء الاصطناعي اليوم 3 يوليو 2024
حقوق الصورة: إم آي تي تكنولوجي ريفيو العربية. تصميم: مهدي أفشكو.

إليكم أحدث أخبار الذكاء الاصطناعي كما وردت في نشرة حصاد الذكاء الاصطناعي اليوم. يمكنكم التسجيل في النشرة من هنا.

إذا فاتك مقال الحصاد أمس يمكنك الاطلاع عليه من هنا.

فيديو

تجربة مبتكرة لزيادة أمان القيادة الذاتية

تمكنت كلية الهندسة بجامعة ستانفورد بالتعاون مع معهد تويوتا للأبحاث من تنفيذ أول انجراف متزامن لسيارتين ذاتيتي القيادة في العالم. تسعى التجربة إلى أتمتة عملية الانجراف (drift) باستخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في جعل القيادة الذاتية أكثر أماناً.

 

يجب أن تعلم

"أوبن أيه آي" تهدد هيمنة جوجل على سوق البحث عبر أداة "سيرش جي بي تي"

تخوض شركة "أوبن أيه آي" في مجال تهيمن عليه شركة جوجل منذ فترة طويلة من خلال الإطلاق المحدود لأداتها الجديدة سيرش جي بي تي (SearchGPT)، وهي محرك بحث يعمل بالذكاء الاصطناعي مع إمكانية الوصول إلى المعلومات من الإنترنت في الوقت الفعلي. تضع هذه الخطوة "أوبن أيه آي" أيضاً في منافسة مع شركة "مايكروسوفت"، أكبر داعميها ومالكة محرك البحث "بينغ". وقالت الشركة الناشئة إنها فتحت إمكانية التسجيل لاستخدام الأداة الجديدة التي لا تزال في المرحلة الأولية ومتاحة فقط لمجموعة صغيرة من المستخدمين. ولا يوجد جدول زمني محدد لطرح "سيرش جي بي تي" حتى الآن، لكنها ستكون متاحة أولاً للمستخدمين الموجودين في قائمة الانتظار. الرابط (إنجليزي)

"سدايا" و"كاوست" تُطلقان نموذجاً لمساعدة الأطباء على تشخيص الأشعة الطبية

أطلق مركز التميز المشترك لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي في الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي "سدايا" وجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست)، نموذج (MiniGPT-Med)، وهو نموذج لغوي ضخم متعدد الوسائط يساعد الأطباء على تشخيص الأشعة الطبية بسرعة ودقة عاليتين باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. وقال رئيس الفريق العلمي في سدايا، الدكتور أحمد بن زكي السنان: إن النموذج مُصمم بطريقة تُتيح للمستخدم إدخال صور طبية إليه وإجراء عدد من المهام منها: توليد التقارير الطبية والإجابة عن الأسئلة البصرية الطبية والتحديد الوصفي للأمراض واكتشاف موقع المرض والتعرف على الأمراض. الرابط

اقرأ أيضاً: كيف يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي على توسيع حدود إبداعنا؟

في صُلب الموضوع

توجهات متباينة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في بث الألعاب الأولمبية

ستكون دورة الألعاب الأولمبية المقامة حالياً في باريس بمثابة استعراض لقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي بالنسبة للمشاهدين الأميركيين، لكن الجماهير الأوروبية لن ترى الأمر نفسه، في تباين يعكس كيف تتعامل شركات الإعلام العالمية مع استخدام هذه التكنولوجيا.

ستستخدم شبكة إن بي سي يونيفرسال (NBCUniversal) التابعة لشركة "كومكاست" الذكاء الاصطناعي في بثها للألعاب الأوليمبية في الولايات المتحدة، بما في ذلك استخدامه لإنشاء صوت أحد معلقيها الرياضيين الأسطوريين، بينما قال قسم الرياضة في شبكة وارنر برذرز. ديسكفري (Warner Bros. Discovery) في أوروبا إن التكنولوجيا لا تزال ناشئة للغاية لأداء أدوار مثل التعليق الرياضي.

وقال نائب الرئيس الأول في القسم الأوروبي من الشبكة، سكوت يونغ، إن "وارنر برذرز. ديسكفري"، التي ستبث الألعاب الأوليمبية على منصات البث (Max) و(discovery+) في مختلف أنحاء أوروبا، تلقت عروضاً تجريبية من شركات التكنولوجيا لترجمة الكلام إلى لغات أخرى، لكن هذه العروض تفتقر إلى المشاعر التي تحتاج إليها مثل هذه اللحظات الرياضية الحماسية.

تابع قراءة المقالة عبر هذا الرابط (إنجليزي)

كيف تستخدم ميتا بياناتك لتدريب الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يمكن منع ذلك؟

تعتبر شركة ميتا (Meta)، المعروفة سابقاً باسم فيسبوك، شركة تكنولوجيا عملاقة أسهمت بشكلٍ كبير في تشكيل المشهد الرقمي العالمي. إذ يستخدم مليارات الأشخاص في أنحاء العالم كافة منصاتها الشهيرة، مثل فيسبوك وإنستغرام وواتساب، التي أصبحت جزءاً لا يتجزأ من حياتنا اليومية.

لكن ممارسات ميتا في جمع البيانات أثارت منذ سنوات مخاوف تتعلق بالخصوصية. في هذه المقالة، سنتعمق في ممارسات جمع البيانات الخاصة بشركة ميتا واستخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والآثار المترتبة على هذه الممارسات، وكيف يمكن للمستخدمين حماية خصوصيتهم في أثناء استخدام منصات ميتا.

تجمع ميتا كميات هائلة من البيانات عن مستخدميها، يشمل ذلك المعلومات الشخصية مثل الأسماء وعناوين البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف، كما تتعقب ميتا سلوك المستخدم على منصاتها، وتجمع البيانات حول التفاعلات والتفضيلات وحتى الأنشطة خارج المنصة من خلال ملفات تعريف الارتباط والعلاقات مع التطبيقات والمنصات الخارجية.

هذه البيانات لا تُقدّر بثمن لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تستخدم ميتا تفاعلات المستخدم لتحسين خوارزميات التوصية الخاصة بها، ما يجعلها قادرة على التنبؤ برغبات المستخدم وتقديم محتوى وإعلانات تتوافق مع اهتماماته وتحقق لها عائدات كبيرة.

تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

هل تتفوق أنظمة الذكاء الاصطناعي على البشر في كشف الكذب؟

هل تستطيع كشف الكاذب؟ أعتقد أن هذا السؤال كان يدور في أذهان الكثيرين في الآونة الأخيرة، وذلك على إثر المناظرات السياسية المتنوعة التي عُرضِت على التلفاز (في الولايات المتحدة). وقد بينت الأبحاث أن قدرتنا على التمييز بين الحقيقة والكذب رديئة للغاية عموماً.

يعتقد البعض أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد على تحسين قدراتنا هذه، والحصول على أداء أفضل من أداء الأساليب القديمة والمشكوك بأمرها مثل اختبارات كشف الكذب. ومن الممكن أن تساعدنا أنظمة كشف الكذب التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، يوماً ما، على التمييز بين الحقائق والأخبار المزيفة، وتقييم المزاعم، بل وربما حتى كشف الأكاذيب والمبالغات في طلبات التوظيف. غير أن السؤال الحقيقي هو إن كنا سنثق بها، وإن كان يجب أن نثق بها.

في دراسة حديثة، طوّرت أليسيا فون شينك وزملاؤها أداة تفوقت على البشر بفارق كبير في كشف الأكاذيب. بعد ذلك، أجرت خبيرة الاقتصاد في جامعة فورتسبورغ بألمانيا، فون شينك، بعض الاختبارات مع فريقها لاكتشاف كيفية استخدام الناس هذه الأداة. كانت الأداة مفيدة في بعض الجوانب، فقد أصبح مستخدموها أكثر قدرة على كشف الأكاذيب، غير أنها دفعت بهم أيضاً إلى إطلاق الكثير من الاتهامات.

تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

اقرأ أيضاً: تعرّف إلى ميزات الذكاء الاصطناعي في حواسيب كروم بوك بلس (Chromebooks Plus)

مصطلح اليوم

التعلم الآلي المؤتمت | AUTOMATED MACHINE LEARNING (AUTOML)

يشير هذا المصطلح إلى عملية أتمتة المهام المستهلكة للوقت اللازمة لتطوير نماذج التعلم الآلي. فتطوير النماذج بشكلٍ يدوي يتطلب مصادر هائلة ووقتاً وخبرة كبيرة لبناء وتجربة الكثير من تلك النماذج والمقارنة بينها.

رقم اليوم

100 مليار يوان (13.79 مليار دولار)

أعلنت بلدية شنغهاي الصينية تخصيصها لتعزيز صناعات الدوائر المتكاملة والطب الحيوي والذكاء الاصطناعي.