حصاد الذكاء الاصطناعي اليوم: «ديب مايند» تتنبأ ببنية مليوني مادة جديدة ومايكروسوفت تستثمر 3.2 مليار دولار في بريطانيا

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

• استخدمت شركة جوجل ديب مايند (Google DeepMind) الذكاء الاصطناعي للتنبؤ ببنية أكثر من مليوني مادة جديدة، وهو إنجاز قالت إنه يمكن استخدامه قريباً لتحسين تقنيات العالم الحقيقي.
• أعلن مكتب أبوظبي للاستثمار تعاونه مع 3 شركات عالمية متخصصة في تقنيات وخدمات القيادة الذاتية والسيارات الطائرة، والتي تتطلع للانضمام إلى مجمّع صناعة المركبات الذكية والذاتية القيادة (SAVI). والشركات الثلاث هي: "وي رايد" و"جوبي للطيران" و"مراكب تكنولوجيز".
• باع صندوق "بروسبيرتي 7" التابع لشركة أرامكو السعودية أسهمه في شركة "رين نيورومورفيكس"، المدعومة من المؤسس المشارك لشركة "أوبن أيه آي" سام ألتمان، وهي شركة ناشئة تصمم رقائق تحاكي الطريقة التي يعمل بها الدماغ.
• قال الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، جينسن هوانغ، إنه لا يزال أمام الولايات المتحدة 20 عاماً لإنهاء اعتمادها على صناعة الرقائق من الخارج.
• انطلقت أمس المسابقة العالمية للذكاء الاصطناعي للشباب (WAICY)، التي تنظّمها الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) بالتعاون مع جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست)، وذلك في مقر جامعة (كاوست) في ثول بمحافظة جدة.

إذا فاتك مقال الحصاد يوم الخميس يمكنك الاطلاع عليه من هنا.

يجب أن تعلم

"ديب مايند" تستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ ببنية مليوني مادة جديدة

استخدمت شركة جوجل ديب مايند (Google DeepMind) الذكاء الاصطناعي للتنبؤ ببنية أكثر من مليوني مادة جديدة، وهو إنجاز قالت إنه يمكن استخدامه قريباً لتحسين تقنيات العالم الحقيقي. وقالت شركة الذكاء الاصطناعي المملوكة لشركة ألفابت، في ورقة بحثية نُشرت في دورية نيتشر يوم الأربعاء الماضي، إن باحثيها طوّروا أداة ذكاء اصطناعي تُسمَّى (GNoME). وخلال 17 يوماً فقط، حددت هذه الأداة 2.2 مليون بنية بلورية غير عضوية يُحتمل أن تكون مستقرة. وأوضحت الشركة أن ما يقرب من 400 ألف من تصميماتها الافتراضية للمواد يمكن إنتاجها قريباً في ظروف معملية. ومن المتوقع أن يؤدي هذا الإنجاز إلى تسريع تطوير مواد جديدة في مجالات مثل تخزين الطاقة والخلايا الشمسية ورقائق الموصلات الفائقة.

اقرأ أيضاً: جوجل ديب مايند ترغب في وضع تعريفها الخاص للذكاء الاصطناعي العام

مايكروسوفت تستثمر 3.2 مليار دولار في المملكة المتحدة لدفع نمو الذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة مايكروسوفت استثماراً بقيمة 2.5 مليار جنيه استرليني (3.2 مليار دولار) في المملكة المتحدة، وهو أكبر استثمار لها حتى الآن في البلاد، لدعم نمو الذكاء الاصطناعي وتوسيع قدرات مراكز البيانات. ووصف رئيس الوزراء البريطاني ريشي سوناك، هذا الاستثمار بأنه "نقطة تحول" للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتطويره في المملكة المتحدة. وتضغط بريطانيا، حيث من المتوقع أن يتباطأ الاقتصاد خلال السنوات المقبلة، من أجل جذب الاستثمارات الخاصة للمساعدة على تمويل البنية التحتية، خاصة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.

فيديو

هل يمكنك كشف المقطع المزيف؟

خلال إحدى حلقات برنامج (The Whole Story) الذي يقدّمه مذيع شبكة "سي إن إن"، أندرسون كوبر، عُرض مقطع فيديو يظهر نسخة مزيفة لكوبر أنشأها أحد الطلاب من ولاية كاليفورنيا بالذكاء الاصطناعي، لإظهار قدرات هذه التكنولوجيا.

في صُلب الموضوع

البيانات غير المهيكلة: ما هي؟ ومن أين تأتي؟ وكيف نستخدمها؟

البيانات موجودة في كل مكان، وتأتي بأشكال عديدة. فهناك بيانات تكون مهيكلة (Structured Data)؛ أي منظمة وتأتي بتنسيق محدد ويمكن تخزينها ومعالجتها وتحليلها بسهولة، مثل جداول البيانات وقواعد البيانات، وبيانات أخرى تكون غير مهيكلة (Unstructured data)؛ ما يعني أنها لا تكون بتنسيق معين وقد يكون من الصعب فهمها، وقد تشمل النصوص والصور والأصوات والفيديوهات ومنشورات التواصل الاجتماعي.

ما هي البيانات غير المهيكلة؟

البيانات غير المهيكلة هي البيانات التي ليس لها ترتيب أو تنسيق محدد، تنشأ من قِبل البشر أو الآلات، ويمكن أن تكون بتنسيقات مختلفة مثل النصوص والصور والأصوات والفيديوهات. يمكن أن تحتوي البيانات غير المهيكلة على معلومات قيمة، ولكنها قد تكون مشوشة وغير كاملة.

تشير التقديرات إلى أن البيانات غير المهيكلة تمثّل 80-90% من البيانات كلها في العالم.

تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

كيف تساعد بوتات الدردشة على جعل منصات التواصل الاجتماعي أقل سمية؟

على الرغم من أن بوتات الدردشة لديها القدرة على جعل منصات التواصل الاجتماعي بيئة أكثر إيجابية وشمولية، فإنها ليست حلاً سحرياً، فقد تكون متحيزة أو يُساء تفسيرها، أو تكون عُرضة للتلاعب بها إذا لم تُصمَّم وتُنفَّذ بعناية، ومن ثَمَّ من الضروري تكثيف البحث والتطوير لضمان استخدام بوتات الدردشة بشكلٍ فعّال ومسؤول لمكافحة السمية على منصات التواصل الاجتماعي.

تُعرف السمية أو السلوك السام (Toxicity) على منصات التواصل الاجتماعي بأنها نشر سلبية غير ضرورية أو كراهية تؤدي في النهاية إلى التأثير سلباً في الأشخاص الذين يواجهونها. على سبيل المثال، وجد تحقيق أجرته صحيفة وول ستريت جورنال عام 2021 أن شركة ميتا كانت على علم بمخاطر الصحة العقلية المرتبطة باستخدام تطبيق مشاركة الصور إنستغرام المملوك لها، لكنها مع ذلك أبقت هذه الدراسة سرية.

حيث وجدت الأبحاث الداخلية التي أجراها مسؤولو شركة التواصل الاجتماعي الكبيرة أن منصة إنستغرام قد أدّت إلى تفاقم مشكلات صورة الجسم لدى واحدة من كل ثلاث فتيات مراهقات، وربط مستخدمو التطبيق المراهقون بينه وبين تجارب القلق والاكتئاب.

تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط

دراسة: الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يصبح ضاراً على الرغم من حواجز الحماية

وجد الباحثون طريقة سهلة لإعادة تدريب الشبكات العصبونية المتاحة للعامة حتى تتمكن من الإجابة عن أسئلة من نوعية كيفية الغش في الامتحان أو العثور على مواد إباحية أو حتى قتل أحد الجيران.

تستثمر الشركات التي تطوّر أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل أوبن أيه آي، بشكلِ كبير في تدابير السلامة، خاصة فيما يُعرف باسم المواءمة (alignment)، حيث يُحسَّن البرنامج باستمرار من خلال الملاحظات البشرية لتجنب الاقتراحات المرتبطة بالتهديدات بما في ذلك طرق إيذاء النفس، أو إنتاج خطابات الكراهية.

لكن الحواجز المضمنة في هذه البرامج قد تُكسر بسهولة، كما يقول باحثون من جامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا، في دراسة نُشرت الشهر الماضي على خادم (arXiv) لأبحاث ما قبل النشر، وذلك عن طريق إخضاع البرنامج لكمية صغيرة من البيانات الإضافية.

من خلال تغذية الحاسوب بأمثلة على محتوى ضار، تمكن العلماء من جعل البرامج تولّد نصائح لتنفيذ أنشطة غير قانونية، وإنشاء خطابات كراهية، والتوصية بموضوعات إباحية معينة، وإنتاج العديد من المخرجات الضارة الأخرى.

اقرأ أيضاً: كيف يغيّر الذكاء الاصطناعي التوليدي الطريقة التي نتسوق بها عبر الإنترنت؟

مصطلح اليوم

اللغويات الحاسوبية | COMPUTATIONAL LINGUISTICS (CL)

مجال علمي يهتم بدراسة وفهم اللغة المكتوبة والمقروءة من منظور حاسوبي، ويهدف إلى استكشاف آليات تجعل الحواسيب قادرة على معالجة اللغات البشرية وتفسيرها بشكلٍ تلقائي. تسعى معظم الأبحاث في مجال اللغويات الحاسوبية إلى دراسة الخصائص المنطقية والرياضية للغات الطبيعية من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، وذلك لتطوير خوارزميات ونماذج إحصائية تفهم وتولد مثل هذه اللغات. ويتم ذلك بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق.

رقم اليوم

24 مليار

عدد زيارات مواقع ومنصات أفضل 50 أداة ذكاء اصطناعي، خلال الفترة من سبتمبر 2022 إلى أغسطس 2023، بمتوسط نمو شهري قدره 236.3 مليون زيارة.