Connect with us

الذكاء الاصطناعي

الفرق بين الذاكرة البشرية وذاكرة الذكاء الاصطناعي

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

الفرق بين الذاكرة البشرية وذاكرة الذكاء الاصطناعي

تشهد قدرات الذكاء الاصطناعي، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4، تطورًا ملحوظًا في محاكاة الفهم البشري للغة واستيعابها. لكن، هل يمكن لهذه النماذج أن تتذكر المعلومات وتخزنها بالطريقة ذاتها التي يعمل بها العقل البشري؟ في هذا المقال، سنتناول آليات الذاكرة البشرية ونقارنها بكيفية معالجة النماذج اللغوية للمعلومات، لنكشف أوجه التشابه والاختلاف بينهما.

الفرق بين الذاكرة البشرية وذاكرة الذكاء الاصطناعي

تنقسم الذاكرة البشرية إلى ثلاثة أنواع رئيسية، تتفاوت في كيفية تخزين واسترجاع المعلومات:

الفرق بين الذاكرة البشرية وذاكرة الذكاء الاصطناعي

الفرق بين الذاكرة البشرية وذاكرة الذكاء الاصطناعي

1. الذاكرة الحسية

  • الوصف: تُخزن المؤشرات الحسية العابرة مثل الصور والأصوات لفترة قصيرة جدًا.
  • المدة: تستمر لبضع ثوانٍ فقط، مما يتيح الاستجابة السريعة للمؤثرات البيئية.

2. الذاكرة قصيرة المدى

  • الوصف: تحتفظ بالمعلومات لفترة قصيرة محدودة، مثل تذكر رقم هاتف لفترة وجيزة حتى يتم كتابته.
  • المدة: تدوم لبضع دقائق، وتُستخدم للتعامل مع المعلومات الفورية والمؤقتة.

3. الذاكرة طويلة المدى

  • الوصف: تُعتبر المخزن الرئيسي للذكريات والمعارف، مثل الأحداث الشخصية والمعلومات العامة.
  • الأنواع: تتألف من:
    • الذاكرة التصريحية: لحفظ المعلومات والأحداث (مثل الحقائق والتواريخ).
    • الذاكرة الإجرائية: لتخزين المهارات والعادات (مثل قيادة السيارة).
  • العملية: تُعزز الذكريات من الذاكرة قصيرة المدى إلى الطويلة المدى من خلال عملية التوطيد، التي تعتمد على تكرار وتعزيز المعلومات المهمة.

خصائص الذاكرة البشرية

  • ديناميكية: تتأثر بالعواطف والتجارب، مما يؤدي إلى تعديل الذكريات بمرور الوقت.
  • النسيان التكيفي: يساعد على التركيز على المعلومات ذات الأهمية، مع تجاهل التفاصيل غير الضرورية.

كيف تعمل النماذج اللغوية الكبيرة في معالجة المعلومات؟

تعتمد النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4 على تقنيات متقدمة لتحليل وفهم اللغة من خلال التدريب على كميات ضخمة من البيانات النصية. إليك كيفية تخزين ومعالجة هذه المعلومات:

آلية تخزين المعلومات

  • التدريب: يعتمد النموذج على مجموعة ضخمة من النصوص (كتب، مقالات، مواقع ويب) لاستخلاص الأنماط اللغوية.
  • المعلمات (Parameters): تخزن النماذج المعلومات في صورة معلمات رقمية، تُستخدم لتوليد استجابات بناءً على الأنماط المكتسبة.
  • الذاكرة النمطية: لا تمتلك النماذج ذاكرة تقليدية؛ بل تتذكر الأنماط والعلاقات بين الكلمات، مما يسمح لها بتوليد نصوص ملائمة للسياق دون الحاجة إلى تذكر معلومات سابقة.

قيود الذاكرة في النماذج اللغوية

  • عدم الاحتفاظ بالتفاعلات السابقة: على عكس البشر، لا تحتفظ النماذج بسجل لتفاعلاتها مع المستخدمين.
  • ثبات البيانات: بعد تدريبها، تصبح النماذج ثابتة ولا يمكنها تحديث معلوماتها دون إعادة تدريب شامل.

الفروق الجوهرية بين الذاكرة البشرية وذاكرة الذكاء الاصطناعي

1. التكيف والتطور

  • البشر: الذاكرة البشرية تتكيف مع التجارب الجديدة وتتأثر بالعواطف، مما يجعلها ديناميكية ومرنة.
  • النماذج اللغوية: تظل ثابتة بعد مرحلة التدريب، ولا تستطيع التكيف مع البيانات الجديدة دون إعادة تدريبها بالكامل.

2. الانتقائية مقابل التخزين الشامل

  • البشر: يتذكرون المعلومات العاطفية والمهمة، بينما يتجاهلون التفاصيل غير الضرورية.
  • النماذج اللغوية: تحتفظ بجميع الأنماط اللغوية التي تعرضت لها خلال التدريب، دون القدرة على التمييز بين المهم وغير المهم.

3. النسيان التكيفي

 أوجه التشابه بين الذاكرة البشرية والنماذج اللغوية

1. تعرّف الأنماط

  • البشر: يعتمدون على تعرّف الأنماط للتعلم، مثل فهم لغة جديدة أو تعرف على الوجوه.
  • النماذج اللغوية: تتعلم الأنماط اللغوية للتنبؤ بالكلمة التالية في النص، مما يجعلها قادرة على محاكاة المحادثات الطبيعية.

2. السياق

هل يمكن للنماذج اللغوية محاكاة الذاكرة البشرية؟

رغم التطورات الكبيرة في قدرات النماذج اللغوية، لا تزال هناك فجوة كبيرة بينها وبين الذاكرة البشرية. إذ تفتقر النماذج إلى العمق العاطفي والقدرة على التكيف التي تميز العقل البشري. ومع ذلك، تمتلك النماذج اللغوية قدرة هائلة على معالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة، مما يجعلها أدوات قوية لتعزيز قدرات الإنسان.

مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يكمن في محاكاة الذاكرة البشرية تمامًا، بل في تكامل الذكاء الاصطناعي مع القدرات البشرية لتعزيز الابتكار ودفع الحدود في مختلف المجالات.

الذكاء الاصطناعي

سباق الذكاء الاصطناعي في عالم الألعاب هل تتفوق نماذج Google وAnthropic وMeta

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

سباق الذكاء الاصطناعي في عالم الألعاب هل تتفوق نماذج Google وAnthropic وMeta

في الأسبوع الماضي، أثار منشور على منصة إكس (تويتر سابقًا) تفاعلاً واسعًا بعد أن ادعى أن نموذج جيميني من غوغل تغلب على نموذج كلود من شركة أنثروبيك في ثلاثية لعبة بوكيمون الأصلية. فقد وصل جيميني إلى منطقة “لافندر تاون” الشهيرة، بينما كان كلود لا يزال عالقًا في “جبل مون”، وذلك خلال بث مباشر لمطور على منصة تويتش، بحسب ما ذكره موقع TechCrunch.

سباق الذكاء الاصطناعي في عالم الألعاب هل تتفوق نماذج Google وAnthropic وMeta

لفت مستخدمو موقع Reddit الانتباه إلى أن المطور الذي يقف وراء جيميني أنشأ خريطة مصغّرة مخصصة تساعد النموذج على التعرف على العناصر داخل اللعبة، مثل الأشجار القابلة للقطع، مما يقلل من اعتماده على تحليل لقطات الشاشة ويُسرّع اتخاذ قراراته داخل اللعبة.

سباق الذكاء الاصطناعي في عالم الألعاب هل تتفوق نماذج Google وAnthropic وMeta

سباق الذكاء الاصطناعي في عالم الألعاب هل تتفوق نماذج Google وAnthropic وMeta

بوكيمون تصبح مقياسًا جديدًا لاختبار الذكاء الاصطناعي

رغم أن استخدامها لا يُعد معيارًا رسميًا، إلا أن لعبة بوكيمون أصبحت رمزًا غير تقليدي لقياس قدرات الذكاء الاصطناعي في تحليل السياقات التفاعلية واتخاذ القرار السريع.

Claude 3.7 Sonnet يحقق تقدماً في اختبارات SWE-bench

وفي الجهة الأخرى، أكدت شركة Anthropic أن نموذجها Claude 3.7 Sonnet حقق دقة بنسبة 62.3% في اختبار SWE-bench Verified، المخصص لتقييم كفاءة النماذج في مهام البرمجة.
وعند استخدام أداة مخصصة طورتها الشركة، ارتفعت دقة النموذج إلى 70.3%، ما يُظهر تأثير الأدوات الداعمة على كفاءة الأداء.

تحسين أداء Llama 4 من Meta في اختبار LM Arena

كما دخلت شركة Meta على خط المنافسة، بعد تحسين نسخة من طراز Llama 4 Maverick لتؤدي بشكل أفضل في اختبار LM Arena، أحد مقاييس تقييم قدرات النماذج.
ورغم التحسين، فإن النسخة الأساسية من النموذج ما زالت تُحقق نتائج أقل في نفس الاختبار، مما يسلط الضوء على فجوة الأداء بين النماذج المُعدلة وتلك الأصلية.

مقاييس الأداء تحت المجهر: هل هي دقيقة؟

يشير الخبراء إلى أن معظم اختبارات أداء الذكاء الاصطناعي تظل غير مثالية، وأن اعتماد تطبيقات خاصة أو أدوات مساعدة قد يزيد من تعقيد الصورة ويُصعّب مهمة المقارنة الشفافة بين النماذج المختلفة.

خلاصة المشهد: المنافسة تزداد تعقيدًا لا وضوحًا

في ظل تزايد استخدام معايير مخصصة وتجارب غير تقليدية، يبدو أن مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي لن تصبح أكثر سهولة في المستقبل القريب، بل قد يشوبها مزيد من الغموض نتيجة التعديلات والظروف المتغيرة لكل تجربة.

Continue Reading

أخبار تقنية

ستارلينك تغيّر قواعد اللعبة في نيجيريا الإنترنت الفضائي يشعل المنافسة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

ستارلينك تغيّر قواعد اللعبة في نيجيريا الإنترنت الفضائي يشعل المنافسة

في قلب أكبر سوق للإنترنت في القارة الإفريقية، تتقدم ستارلينك — شركة الأقمار الصناعية التابعة للملياردير إيلون ماسك — بخطى ثابتة نحو الهيمنة، وسط سباق تكنولوجي محموم يبدو أنها الأقرب لحسمه لصالحها.

ستارلينك تغيّر قواعد اللعبة في نيجيريا الإنترنت الفضائي يشعل المنافسة

من الأحياء الراقية في لاغوس وحتى القرى النائية، باتت الأطباق البيضاء الخاصة بستارلينك مشهداً مألوفاً، ترمز إلى الأمان والسرعة والموثوقية، في بلد لطالما عانى من ضعف البنية التحتية وسوء خدمات الإنترنت.

ستارلينك تغيّر قواعد اللعبة في نيجيريا الإنترنت الفضائي يشعل المنافسة

ستارلينك تغيّر قواعد اللعبة في نيجيريا الإنترنت الفضائي يشعل المنافسة

يقول كوادري عبد الفتاح، بائع أجهزة إلكترونية في نيجيريا:

“لديّ 20 وحدة في المتجر، وأتوقع أن تُباع كلها خلال ساعات”.
ويعزو هذا الطلب الكبير إلى سهولة التركيب وسرعة الاتصال والاستقرار العالي للخدمة، حسب تقرير نشره موقع Rest of World.

نمو مذهل خلال عامين فقط

منذ دخولها السوق النيجيرية في يناير 2023، حققت “ستارلينك” قفزات مذهلة، إذ أصبحت في أقل من عامين ثاني أكبر مزود لخدمات الإنترنت في البلاد، بعد شركة “سبيكترانت” المحلية التي تملك خبرة تفوق 16 عامًا.

بحسب تقديرات المحللين، ستتربع ستارلينك على عرش السوق النيجيرية بحلول منتصف 2026 إذا استمر النمو على نفس الوتيرة.

سوق عطشى وجودة مفقودة

يؤكد الخبراء أن نجاح ستارلينك ليس مفاجئًا، بل نتيجة لبيئة محلية تعاني من التحديات: ضعف البنية التحتية، الضرائب المرتفعة، البيروقراطية المعقدة، والمشاكل الأمنية.

يقول تيميدايو أونيوسون، مدير شركة “سبيس إن أفريكا”:

“رغم أن ستارلينك ليست الأرخص، إلا أنها تفهم السوق الإفريقية وتلبي احتياجاته”.

استراتيجية توسع ذكية وبنية تحتية متطورة

عززت “ستارلينك” وجودها عبر إنشاء محطة رئيسية في لاغوس، مع خطط لتوسيع الشبكة في مدن مثل أبيوكوتا وبورت هاركورت، ما منح المستخدمين إنترنتًا أكثر استقرارًا.

ورغم هذا النجاح، واجهت الشركة بعض الانتقادات، خاصة بعد رفع الأسعار. لكن مقارنة بالخدمات المحلية، بقيت صورتها إيجابية في أعين المستخدمين.

شركات محلية في مأزق

من بين 241 مزودًا لخدمة الإنترنت في نيجيريا، أكثر من نصفهم لا يملكون مستخدمين نشطين حتى الربع الثالث من عام 2024.

كما أن “سبيكترانت” خسرت أكثر من 8400 مشترك في عام واحد، مما يكشف حجم التحدي الذي تواجهه الشركات التقليدية في مواجهة ستارلينك.

صعود ستارلينك يفتح باب المخاوف السيادية

مع توسع “ستارلينك”، بدأت التحذيرات تتزايد حول الاعتماد على مزود أجنبي للبنية التحتية الحساسة.
قال يوسف تيميتوب، مستشار تقني في شركة الاتصالات الحكومية “نيغكوم سات”:

“مؤسسات مثل الجيش تتجنب استخدام ستارلينك خوفًا من تسريب البيانات”.

ومع ذلك، تتبنى الحكومة سياسات انفتاحية تُسهّل دخول الشركات العالمية، دون فرض قيود حقيقية.

المنافسة المحلية: تطور أو انسحاب

في مواجهة هذا الواقع الجديد، بدأت شركات محلية مثل “تيزيتي” بإعادة هيكلة استراتيجياتها عبر تقديم خدمات الألياف الضوئية، في محاولة للبقاء في السوق.

فالمعادلة اليوم باتت واضحة:
إما التطوير ومجاراة الابتكار… أو الانسحاب من المشهد.

Continue Reading

أخبار تقنية

نحو عقول رقمية ابتكار توأم رقمي لدماغ الفأر باستخدام الذكاء الاصطناعي

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

الذكاء الاصطناعي بين الخوف والتأمل هل نخشاه لأنه مرآتنا

في إنجاز علمي يُعد خطوة متقدمة في مجال أبحاث الدماغ والذكاء الاصطناعي، نجح فريق من العلماء في جامعة ستانفورد في تطوير نموذج توأم رقمي عالي الدقة للقشرة البصرية في دماغ الفأر، باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. ويشبه هذا الابتكار أجهزة محاكاة الطيران التي يستخدمها الطيارون، حيث يتيح إجراء تجارب متقدمة على الدماغ دون تدخل مباشر في الكائن الحي.

نحو عقول رقمية ابتكار توأم رقمي لدماغ الفأر باستخدام الذكاء الاصطناعي

نحو عقول رقمية ابتكار توأم رقمي لدماغ الفأر باستخدام الذكاء الاصطناعي

نحو عقول رقمية ابتكار توأم رقمي لدماغ الفأر باستخدام الذكاء الاصطناعي

اعتمد العلماء على تسجيلات واسعة من النشاط العصبي لفئران حقيقية أثناء مشاهدتها مقاطع فيديو واقعية، ثم استخدموا هذه البيانات لتدريب نموذج يمكنه التنبؤ باستجابة عشرات الآلاف من الخلايا العصبية لمحفزات بصرية جديدة.

ويُعد هذا التوأم الرقمي نموذجًا من فئة “النماذج الأساسية” (Foundation Models) القادرة على التعميم خارج نطاق البيانات التدريبية، وهو ما يجعلها أداة فائقة القوة في محاكاة الدماغ وفهم سلوكياته.

آلية التدريب: أفلام حركية لمخاطبة حاسة الفأر البصرية

لتطوير النموذج، عرض الباحثون على الفئران مشاهد من أفلام بشرية تم اختيارها بعناية لتلائم نظامها البصري، الذي يتميز برؤية جانبية منخفضة الدقة تستجيب بشدة للحركة. من خلال أكثر من 900 دقيقة من التسجيلات، أنشئ نموذج أساسي قابل للتخصيص ليصبح توأمًا رقميًا لأي فأر بعد تدريب إضافي محدود.

نتائج دقيقة وتنبؤات مذهلة

أظهرت التوائم الرقمية دقة لافتة في التنبؤ باستجابات الدماغ لمحفزات جديدة، سواء كانت صورًا أو مقاطع فيديو. وقد ساهم حجم البيانات الكبير في تحقيق هذه النتائج المتقدمة، إلى جانب قدرة النموذج على استنتاج خصائص بنيوية وأنماط الترابط بين الخلايا العصبية، وهي جوانب لم يتلقّ تدريبًا مباشرًا عليها.

التوأم الرقمي يفتح آفاقًا غير مسبوقة في علم الأعصاب

واحدة من أهم مزايا التوأم الرقمي أنه لا يتأثر بعوامل الزمن والعمر البيولوجي، ما يُتيح إجراء ملايين التجارب في وقت قياسي. وبفضل هذا، تمكن الباحثون من اكتشاف رؤى جديدة حول كيفية تفاعل الخلايا العصبية مع بعضها البعض.

على سبيل المثال، كشفت النماذج أن الخلايا العصبية تُفضل التواصل مع خلايا تشاركها نفس نوع الاستجابة البصرية (مثل اللون أو الحركة) بدلًا من القرب المكاني داخل الدماغ، وهو ما يشبه اختيار البشر لأصدقائهم بناءً على الاهتمامات المشتركة لا الموقع الجغرافي.

الخطوة القادمة: توسيع النطاق ليشمل دماغ الإنسان

يخطط الفريق العلمي لتوسيع نطاق التجارب لتشمل مناطق أخرى من دماغ الفأر، بالإضافة إلى تطوير نماذج لتوأم رقمي لأدمغة الرئيسيات، تمهيدًا للوصول إلى أجزاء من دماغ الإنسان مستقبلاً.

ويختتم الدكتور أندرياس تولياس، قائد الفريق، بقوله:
“نحن في بداية طريق طويل، لكن ما حققناه حتى الآن يفتح الأفق لبناء توائم رقمية دقيقة لأدمغة الكائنات الأكثر تعقيدًا، وربما يومًا ما… دماغ الإنسان ذاته.”

Continue Reading

Trending

Copyright © 2023 High Tech. Powered By DMB Agency.