إليكم أحدث أخبار الذكاء الاصطناعي كما وردت في نشرة الخوارزمية اليوم. يمكنكم التسجيل في النشرة من هنا.
- أعلنت شركة "كروز" خفض معدل تشغيل سيارات الأجرة ذاتية القيادة التابعة لها في مدينة سان فرانسيسكو الأميركية بنسبة 50%، بعد حوادث متفرقة تورطت فيها.
- كشفت منصة يوتيوب، المملوكة لشركة جوجل، عن مبادئ توجيهية أساسية في نهجها تجاه الذكاء الاصطناعي، تقول إنها ضرورية لحماية مجتمع الموسيقى.
- طوّر علماء من جامعة أوساكا ميتروبوليتان اليابانية نموذج ذكاء اصطناعي يستخدم الصور الشعاعية للصدر لتقدير العمر الزمني للمريض بدقة. وفي حالة التفاوتات، فإنه يمكن أن يشير إلى وجود مرض مزمن.
- توصلت دراسة من جامعة بوردو إلى أن بوت الدردشة "تشات جي بي تي" ليس جيداً في البرمجة كما كان يعتقد. واكتشفت الدراسة أن "52% من إجابات تشات جي بي تي تحتوي على معلومات غير دقيقة و77% منها مطولة.
- أعلنت شركة ماكنزي أنها ستُطلق أداة ذكاء اصطناعي توليدي تُسمّى (Lilli)، تُتيح للموظفين إمكانية البحث وطرح الأسئلة، والحصول على إجابات مستقاة من مخزون المعلومات الهائل الذي تمتلكه الشركة.
إذا فاتك مقال الحصاد يوم أمس يمكنك الاطلاع عليه من هنا.
يجب أن تعلم
ميتا تستعد لإصدار برنامج ذكاء اصطناعي متخصص في كتابة التعليمات البرمجية
ذكرت تقارير صحفية أن شركة ميتا تستعد لإطلاق برنامج مجاني لمساعدة المطورين على توليد التعليمات البرمجية تلقائياً، في تحدٍ لبرمجيات مهيمنة أطلقتها شركات مثل "أوبن أيه آي" وجوجل. تم تطوير البرنامج -الذي يُسمّى (Code Llama)- بالاعتماد على النموذج اللغوي لاما 2 (Llama 2)، ومن المتوقع أن يصدر هذا الأسبوع.
وسيمكّن البرنامج الشركات من استخدامه لإنشاء مساعدات للذكاء اصطناعي تقدّم اقتراحات لكتابة التعليمات البرمجية. وطوّرت ميتا أيضاً (CodeCompose)، وهي أداة لإنشاء التعليمات البرمجية مشابهة لأداة "كوبايلوت" الخاصة بـ "غيت هاب"، ولم يتم إطلاقها للعامة بعد.
اقرأ أيضاً: ميتا تنافس جوجل ومايكروسوفت عبر «كاميلين» وإصدار مفتوح المصدر من «لاما»
خفض تشغيل السيارات ذاتية القيادة في سان فرانسيسكو بعد حوادث متكررة
أعلنت شركة "كروز" المتخصصة في السيارات ذاتية القيادة، خفض معدل تشغيل سيارات الأجرة ذاتية القيادة في سان فرانسيسكو بولاية كاليفورنيا الأميركية بنسبة 50%، بعد تقارير عن حوادث متفرقة تورطت فيها سيارات تابعة لها.
وقالت الشركة، في بيان، إن "هناك تحقيقاً في الحوادث الأخيرة التي تورطت فيها سيارات كروز"، مشيرة إلى أنها قللت عدد السيارات المشغلة بنسبة 50%، مع "عدم تشغيل أكثر من 50 سيارة دون سائق خلال النهار و150 خلال الليل".
فيديو
كيف تعمل الروبوتات في المستودعات؟
تستعرض شركة الروبوتات (Covariant)، في هذا المقطع، كيف تفهم الروبوتات العاملة في المستودعات محيطها، وكيف تقرر ما يجب التقاطه من الصناديق.
في صُلب الموضوع
كيف تنشئ بيانات وهمية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو قدرة الآلات على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً، مثل التفكير المنطقي والتعلم واتخاذ القرارات وحل المشكلات. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات للتعلم وتحسين أدائها بمرور الوقت، فالبيانات هي القلب النابض لنماذج الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن تحدد جودة البيانات وكميتها نجاح أو فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي.
لكن في كثيرٍ من الحالات، يكون الحصول على بيانات حقيقية وذات صلة لتدريب الذكاء الاصطناعي أمراً صعباً أو مكلفاً أو حتى مستحيلاً. على سبيل المثال، قد يحتاج المطورون إلى بعض البيانات الحساسة أو النادرة أو التي تخضع لقيود قانونية. في مثل هذه الحالات، يمكن أن يكون إنشاء بيانات وهمية، والمعروفة أيضاً باسم البيانات الاصطناعية، بديلاً قابلاً للتطبيق.
البيانات الوهمية هي بيانات يتم إنشاؤها بشكلٍ مصطنع وتشبه البيانات الحقيقية، لكنها لا تحتوي على أي معلومات حقيقية حول أشخاص أو كيانات أو أحداث حقيقية. يمكن أن تختلف هذه البيانات حسب الغرض منها وسبب استخدامها. على سبيل المثال، قد تكون عشوائية تماماً، مثل سلاسل الأرقام أو الحروف، أو واقعية جزئياً، مثل الأسماء أو العناوين غير الحقيقية، أو واقعية تماماً، مثل الصور أو النصوص التي لا يمكن تمييزها عن تلك الحقيقية.
تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
باحثو "إم آي تي" يجمعون بين التعلم العميق والفيزياء لإصلاح فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي التي تفسدها الحركة
مقارنة بطرق التصوير الأخرى مثل الأشعة السينية أو الأشعة المقطعية، توفّر فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي تبايناً عالي الجودة للأنسجة الرخوة. ولكن للأسف فإن التصوير بالرنين المغناطيسي حساس للغاية للحركة، حتى إن أصغر الحركات تؤدي إلى خلل في الصورة. تُعرض هذه العيوب المرضى لخطر التشخيص الخاطئ أو العلاج غير المناسب عندما يتم حجب التفاصيل المهمة عن الطبيب.
لذلك طوّر باحثون من جامعة إم آي تي نموذج تعلم عميق قادراً على تصحيح الحركة في التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ.
يمكن أن تستغرق جلسات التصوير بالرنين المغناطيسي من بضع دقائق إلى ساعة، اعتماداً على نوع الصور المطلوبة. وحتى خلال أقصر عمليات المسح، يمكن أن تكون للحركات الصغيرة تأثيرات هائلة على الصورة الناتجة.
تستخدم الطريقة الجديدة الحاسوب لإنشاء "صورة دون حركة" من البيانات التالفة بسبب الحركة، دون تغيير في أي شيء يتعلق بخطوات الفحص. وتقول ناليني سينغ، طالبة الدكتوراة في عيادة عبداللطيف جميل للتعلم الآلي في مجال الصحة، والمؤلفة الرئيسية للورقة البحثية: "كان هدفنا هو الجمع بين النمذجة القائمة على الفيزياء والتعلم العميق للحصول على أفضل ما في العالمين".
اقرأ أيضاً: فريق دولي من العلماء يطوّر خوارزمية ذكاء اصطناعي يمكنها تشخيص الصرع
صراع عالمي على البيانات بوصفها غذاء الذكاء الاصطناعي التوليدي
في ظل التقدم المستمر في الذكاء الاصطناعي، لا سيّما التوليدي منه، صارت هذه التكنولوجيا أشبه بالغول الذي لا يشبع. ولأن هذا الغول يتغذى على البيانات، أخذت الشركات تتدافع من أجل الاستحواذ على ما يكفي منها بغية تدريب نماذجها الذكية. ولكن بئر البيانات ربما تنفد، أو تتراجع إلى أقصى حد، أو ربما تقرر الجهة المالكة منع استغلالها.
في تقرير نشرته مجلة "إيكونوميست" قبل أيام، تحدثت المجلة عن الصراع العالمي الشرس على البيانات الذي يغذّيه التطور السريع للذكاء الاصطناعي، والمعارك القانونية التي يشعلها الاغتراف من البيانات دون إذن مسبق ضارباً بحقوق الملكية الفكرية عرض الحائط، مشيرة إلى ضرورة التوصل إلى حلول مبتكرة للمضي قدماً.
تذكر المجلة أنه منذ وقتٍ ليس بعيداً، طرح محللون متخصصون في التكنولوجيا أسئلة عن قدرة الذكاء الاصطناعي على إنهاء أبدي لمسار أدوبي (Adobe) الشركة الأميركية الشهيرة في صناعة برمجيات الحواسيب المتخصصة في الطباعة والتصميم والأنيميشن والغرافيكس، إذ بدا أن التطبيقات الذكية الجديدة على شاكلة ميدجورني (Midjourney) التي تتمتع بالقدرة على إنشاء صور عالية الجودة لكل ما يوصف لها كتابة، ستجعل عروض تحرير الصور من "أدوبي" عديمة الفائدة.
مصطلح اليوم
تعني تنفيذ الإجراءات أو العمليات بالاعتماد على التكنولوجيا بهدف تقليص التدخل البشري إلى أدنى المستويات. الأتمتة أو كما تُسمّى التحكم الآلي قد تعني أيضاً تنفيذ العمليات المختلفة من خلال نظام يعمل تلقائياً. وقد ظهر مصطلح الأتمتة لأول مرة عام 1946 في قطاع صناعة السيارات، وذلك لوصف الاستخدام المتزايد للأجهزة الآلية وأدوات التحكم في خطوط الإنتاج الميكانيكية.
رقم اليوم
%40
من الموظفين سيضطرون إلى إعادة تأهيل مهاراتهم خلال السنوات الثلاث المقبلة بسبب الذكاء الاصطناعي.