شارك
الرئيسية
4 دقيقة
تطبيقات عملية
- يتوقع 79% من المسؤولين التنفيذيين أن يسهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في إيرادات شركاتهم بحلول عام 2030 مقارنة بـ40% حالياً، رغم أن 24% فقط لديهم رؤية واضحة لمصادر هذه الإيرادات، وفقاً لدراسة صادرة عن معهد "آي بي إم لقيمة الأعمال". تتوقع الدراسة أن ترتفع الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي بنحو 150% حتى عام 2030، لكن هذا الارتفاع يتزامن مع مخاوف لدى 68% من التنفيذيين من فشل هذه الجهود بسبب ضعف دمج الذكاء الاصطناعي في الأنشطة التشغيلية. وتظهر النتائج تحولاً استراتيجياً من التركيز على الكفاءة إلى الابتكار، إذ يُتوقع أن ترتفع حصة الإنفاق على الابتكار من 47% حالياً إلى 62% بحلول 2030، بينما يرى 64% من التنفيذيين أن الميزة التنافسية المستقبلية ستعتمد على الابتكار لا على تحسين استخدام الموارد. كما يخطط 70% لإعادة استثمار مكاسب الإنتاجية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في مبادرات النمو، مع توقعات بزيادة الإنتاجية بنسبة 42% بحلول 2030. وتوضح الدراسة أن الشركات الرابحة ستكون تلك التي تدمج الذكاء الاصطناعي في جميع قراراتها وعملياتها وتمتلك أصولاً تقنية قوية وتحسن اختيار رهاناتها التكنولوجية لتحقيق نتائج أعمال ملموسة. المزيد من التفاصيل عبر هذا الرابط (إنجليزي)
- تختبر شركة "أوبن أيه آي" طريقة جديدة تزيد من شفافية النماذج اللغوية الكبيرة عبر ما يسمى "الاعترافات"، وهي نصوص ينتجها النموذج يشرح فيها كيفية تنفيذه للمهام ويقر بسلوكيات مثل الكذب أو الغش عند حدوثها، بهدف فهم أسباب انحراف هذه النماذج وبناء ثقة أكبر قبل نشرها على نطاق واسع. وتبين التجارب أن هذه الاعترافات تساعد الباحثين على كشف سلوكيات مخفية ناتجة عن تعارض الأهداف داخل النموذج، لكنها في الوقت نفسه تثير تساؤلات بحثية حول مدى صدقها وحدود الاعتماد عليها، إذ تبقى النماذج اللغوية الكبيرة أنظمة معقدة لا يمكن الجزم بأن توصيفها الذاتي يعكس بدقة عمليات التفكير الداخلية الفعلية. المزيد من التفاصيل على موقعنا عبر هذا الرابط
- كشفت دراسة جديدة عن ضعف جوهري في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، إذ أظهرت أن أكثر النماذج متعددة الوسائط تقدماً تعجز عن أداء مهام بصرية أساسية يتقنها الأطفال قبل تعلم الكلام، رغم تحقيقها نتائج تتجاوز 90% في اختبارات المعرفة المتخصصة. ووفق الدراسة التي قادها باحثون من شركة يونيبت أيه آي (UniPat AI) وجامعة بكين، سجل أفضل نموذج خضع للاختبار، وهو "جيميناي 3 برو بريفيو"، نسبة 49.7% فقط في معيار "بيبي فيجن"، مقابل 94.1% لدى البالغين. ويضم المعيار 388 مهمة تقيس قدرات بصرية تتشكل خلال الأشهر الأولى من حياة الإنسان، مثل التمييز البصري الدقيق وتتبع الخطوط في المتاهات والإدراك المكاني والتعرف على الأنماط البصرية مع الدوران والانعكاس. وأظهرت مقارنة مع 80 طفلاً أن معظم النماذج جاءت نتائجها دون متوسط أداء الأطفال بعمر 3 سنوات، في حين تفوق "جيميناي" على هذه الفئة فقط، لكنه ظل متأخراً بنحو 20% عن متوسط أداء الأطفال بعمر 6 سنوات. المزيد من التفاصيل عبر هذا الرابط (إنجليزي)
تلميح اليوم
تحويل الشرائح إلى تصاميم احترافية باستخدام "نانو بانانا برو" من جوجل
يمكنك استخدام نموذج الصور المتقدم نانو بانانا برو (Nano Banana Pro) ضمن منتجات جوجل، وخصوصاً جوجل سلايدز (Google Slides)، لتحويل كل شريحة إلى تصميم احترافي أو إنشاء صور جديدة مباشرة داخل العرض. عبر الوصف النصي فقط، يقوم النموذج بتحسين العناصر البصرية وتنسيق المحتوى وبناء صور متناسقة مع فكرة الشريحة. النتيجة العملية: عروض تقديمية أقوى بصرياً وأسرع في الإعداد دون الحاجة لأدوات تصميم خارجية.
من د. فادي عمروش، خبير في الذكاء الاصطناعي التوليدي
أداة مفيدة
أوبن وورك (Openwork)
وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر مخصص لأتمتة المهام اليومية على أجهزة ماك. يعتمد الوكيل على التشغيل المحلي لقراءة الملفات وإنشاء المستندات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي يختارها المستخدم، كما يمكنه إعادة تسمية الملفات وتنظيمها وفق محتواها وتوليد أو إعادة كتابة المستندات وتلخيص محتويات المجلدات.
فيديو اليوم
تحذير من عقل بلا تفكير في عصر الذكاء الاصطناعي
تناقش هذه المحاضرة كيفية الحفاظ على مهارات التفكير النقدي في عصر الذكاء الاصطناعي، وتحذر من تحول البشر إلى مجرد "مديرين متوسطين للأفكار" عبر الاعتماد الكلي على الآلة في صياغة الرسائل والتقارير، ما يؤدي إلى تراجع الإبداع الجماعي وضعف الذاكرة والقدرات التحليلية. يقترح المحاضر مفهوماً جديداً يسمى "الذكاء الاصطناعي كأداة للتفكير" بدلاً من كونه مجرد مساعد ينوب عن البشر، حيث يستعرض نموذجاً بحثياً من مايكروسوفت يسمى "الاستفزازات" (Provocations) والذي يشجع المستخدم على التفاعل بعمق مع المواد عبر تقديم بدائل وانتقادات وتحديات للأفكار بدلاً من مجرد إتمام المهام تلقائياً.
اقرأ أيضاً: هل يتجسس عليك كوبايلوت؟ الموازنة بين الإنتاجية ومخاطر الخصوصية
أهم الأخبار
- يثير تصاعد استخدام المساعدات الشخصية مخاوف متزايدة بشأن الخصوصية بسبب اعتمادها على جمع بيانات شخصية حساسة والاحتفاظ بها، ما يدفع إلى البحث عن بدائل أكثر أماناً. لذلك، أطلق موكسي مارلينسبايك، الشريك المؤسس لتطبيق سيغنال، مشروعاً جديداً يحمل اسم كونفر (Confer) يقدم تجربة شبيهة بخدمات الدردشة الذكية الشائعة، لكن ببنية تقنية مصممة لمنع جمع البيانات أو الاطلاع عليها من قبل الجهة المشغلة. يعتمد النظام على تشفير المحادثات، وتشغيل المعالجة داخل بيئات تنفيذ موثوقة، واستخدام نماذج مفتوحة المصدر، بما يضمن عدم استخدام المحتوى في تدريب النماذج أو الإعلانات. تقتصر النسخة المجانية من "كونفر" على 20 رسالة يومياً و5 محادثات، بينما سيحصل المستخدمون الراغبون في دفع 35 دولاراً شهرياً على وصول غير محدود. ورغم تعقيد البنية التقنية وارتفاع كلفة الاشتراك مقارنة بالخدمات المنافسة، يطرح المشروع نموذجاً بديلاً يؤكد أن الخصوصية في خدمات الذكاء الاصطناعي ممكنة، لكنها تأتي بثمن.
- أطلقت شركة جوجل تحديثاً جديداً لميزة لمحات باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI Overviews) في محرك البحث، يعتمد على نموذج جيميناي 3 برو (Gemini 3 Pro) للتعامل مع الاستفسارات المعقدة، مع توجيه الأسئلة البسيطة تلقائياً إلى نماذج أسرع وأخف، وفقاً لما أوضحه مدير المنتجات في جوجل روبي شتاين. يطبق هذا التوجيه الذكي بالفعل في وضع الذكاء الاصطناعي (AI Mode) داخل البحث، قبل أن يتوسع الآن ليشمل "لمحات الذكاء الاصطناعي" التي تظهر أعلى نتائج البحث مباشرة. ويتوافر التحديث حالياً على مستوى العالم باللغة الإنجليزية، لكنه يقتصر على المشتركين في خطتي الذكاء الاصطناعي "برو" و"ألترا".
- كشفت شركة "سناب" عن نموذج توليد صور جديد يعتمد على بنية "المحول الانتشاري"، يتيح إنتاج صور عالية الدقة مباشرة على الهواتف الذكية بجودة تقارب النماذج التي تعمل باستخدام الخوادم. ورغم أن حجم نموذج "سناب جين بلس بلس" (SnapGen++) لا يتجاوز 0.4 مليار معامل وسيط، فإنه يتفوق في الأداء على نماذج أكبر منه بنحو 30 مرة، وفقاً لورقة بحثية نشرتها الشركة. ويمكن للنموذج توليد صور بدقة 1024×1024 بكسل خلال 1.8 ثانية فقط على هاتف "آيفون 16 برو ماكس"، في سابقة لأجهزة الهاتف. ويعد النموذج أول تطبيق لبنية "المحول الانتشاري" على الأجهزة المحمولة بعد أن كانت مقتصرة على نماذج خوادم ضخمة بسبب متطلباتها الحاسوبية العالية.
مصطلح اليوم
خوارزمية تعلم موجه ذات بنية شجرية تشبه بنية المخططات التدفقية (Flowcharts)، وتستخدم في تطبيقات التصنيف والانحدار. تتألف شجرة القرار من عُقد القرار (Decision Nodes) المسؤولة عن تمثيل ميزات مجموعة البيانات والأفرع (Branches) التي تمثل قواعد اتخاذ القرار وأخيراً عُقد الأوراق (Leaves) التي تعبر عن النتيجة النهائية أو القرار الذي تم اتخاذه.
