Connect with us

الذكاء الاصطناعي

مايكروسوفت تكشف عن نماذج ذكاء اصطناعي مبتكرة تعزز قدرات التحليل والمعالجة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

مايكروسوفت تكشف عن نماذج ذكاء اصطناعي 1

أعلنت مايكروسوفت عن إطلاق ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي جديدة، مما يمثل خطوة هامة نحو تعزيز استخدام هذه التكنولوجيا المتقدمة على نطاق عالمي. تم تصميم هذه النماذج لتلبية احتياجات متنوعة ومعقدة، وستكون متاحة قريبًا لعدد كبير من المستخدمين حول العالم، مما يعزز من إمكانيات معالجة البيانات والتفاعل مع المعلومات بشكل غير مسبوق.

إطلاق ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي جديدة

Phi 3.5 Mini Instruct: الأداء العالي في بيئات محدودة الموارد

النموذج الأول من نماذج ذكاء اصطناعي الجديدة الذي كشفت عنه مايكروسوفت هو Phi 3.5 Mini Instruct، والذي صُمم خصيصًا لتنفيذ مهام معقدة في بيئات ذات موارد حاسوبية محدودة. على الرغم من صغر حجمه وتأثيره الضئيل على ذاكرة الأجهزة، فإن هذا النموذج يُظهر أداءً استثنائيًا في حل المسائل الرياضية وتحليل البيانات التي تتطلب استنتاجات منطقية. ما يميز هذا النموذج هو تفوقه على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى، مثل Llama 3.1 8B و Mistral 7B، مما يجعله اختيارًا مثاليًا للأجهزة ذات الموارد المحدودة.

Phi 3.5 MoE: قوة معالجة غير مسبوقة للمهام المعقدة

النموذج الثاني، Phi 3.5 MoE، يُعد بمثابة قفزة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث تم تصميمه لتقديم أداء عالٍ في معالجة المهام المعقدة التي تشمل تحليل البيانات، وفهم اللغات الطبيعية، وترجمتها، وكذلك العمليات الرياضية المعقدة. يدعم هذا النموذج مجموعة كبيرة من الرموز البرمجية، مما يتيح له منافسة نماذج ذكاء اصطناعي الكبيرة في السوق مثل Gemini Flash. بفضل هذا النموذج، يمكن للمستخدمين الاستفادة من قدرات تحليلية متقدمة في مجالات متعددة، مما يسهم في تحسين كفاءة العمل وزيادة الإنتاجية.

مايكروسوفت تكشف عن نماذج ذكاء اصطناعي

مايكروسوفت تكشف عن نماذج ذكاء اصطناعي

Phi 3.5 Vision Instruct: الحل الأمثل لمعالجة الصور والفيديو

النموذج الثالث، Phi 3.5 Vision Instruct، يُعد من بين أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي التي طورتها مايكروسوفت حتى الآن. تم تدريبه على أكثر من 500 مليار رمز برمجي، مما يجعله قادرًا على معالجة الصور ومقاطع الفيديو بكفاءة عالية. يتميز هذا النموذج بقدرته على فهم وتحليل المحتوى البصري بشكل دقيق، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات تعتمد على معالجة الصور والفيديو، مثل التعرف على الأنماط، وتحليل المشاهد، وغيرها من الاستخدامات المتقدمة.

إمكانيات غير محدودة ومستقبل واعد

مع إطلاق ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي جديدة تضع مايكروسوفت نفسها في مقدمة الشركات التي تساهم في تطوير الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. من المتوقع أن توفر هذه النماذج إمكانيات غير محدودة للمستخدمين، بدءًا من حل المسائل الرياضية المعقدة إلى تحليل البيانات الضخمة، ومعالجة المحتوى المرئي بطرق لم تكن ممكنة من قبل.

وستساهم هذه النماذج في دفع حدود ما يمكن تحقيقه في مجالات متعددة، مما يجعل المستقبل يبدو أكثر واعدًا ومليئًا بالإمكانيات التقنية المتقدمة.

الذكاء الاصطناعي

بين الإقناع والمحاكاة هل خدع الذكاء الاصطناعي عقول البشر

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

بين الإقناع والمحاكاة هل خدع الذكاء الاصطناعي عقول البشر

أثارت دراسة حديثة جدلاً واسعًا في الأوساط التقنية بعد أن نجح أحد نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة في اجتياز اختبار تورينج الشهير. الدراسة، التي أجراها باحثان من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو، أعادت إلى الواجهة نقاشًا قديمًا حول مدى فعالية هذا الاختبار كمؤشر على “الذكاء الحقيقي” للآلة، خصوصًا في ظل تباين الآراء حول طبيعته ومنهجيته.

بين الإقناع والمحاكاة هل خدع الذكاء الاصطناعي عقول البشر

الدراسة اختبرت أربعة نماذج لغوية:

بين الإقناع والمحاكاة هل خدع الذكاء الاصطناعي عقول البشر

بين الإقناع والمحاكاة هل خدع الذكاء الاصطناعي عقول البشر

  • ELIZA (نموذج قديم من الستينيات)

  • GPT-4o

  • LLaMa-3.1-405B

  • GPT-4.5 (من شركة OpenAI)

من خلال محادثات نصية تفاعلية امتدت لخمس دقائق، حاول المشاركون التمييز بين إنسان حقيقي ونموذج ذكاء اصطناعي دون معرفة مسبقة بهويتهما. أظهرت النتائج تفوق GPT-4.5، إذ اعتقد المشاركون أنه الإنسان الحقيقي بنسبة 73%، تلاه LLaMa بنسبة 56%.

اختبار تورينج: من فكرة فلسفية إلى مقياس للذكاء الآلي

اقترح عالم الرياضيات البريطاني آلان تورينج عام 1950 ما عُرف لاحقًا بـ”لعبة المحاكاة”، حيث يقيس المحقق قدرة آلة على تقليد البشر نصيًا دون أن يميز بينها وبين الإنسان. لم يكن الهدف هو تقييم “تفكير الآلة”، بل ببساطة مدى قدرتها على خداع المتلقي.

أربع انتقادات رئيسية تلاحق اختبار تورينج

رغم شهرته، يواجه الاختبار انتقادات جوهرية، من أبرزها:

  1. الخلط بين المحاكاة والفهم الحقيقي: نجاح النموذج في التفاعل لا يعني أنه “يفهم” مثل الإنسان.

  2. افتراض اختزالي للعقل البشري: العقل البشري أكثر تعقيدًا من أن يُختزل في أداء مشابه للآلة.

  3. إهمال العمليات الداخلية: يُقوّم الاختبار النتيجة النهائية فقط، دون النظر إلى كيفية الوصول إليها.

  4. محدودية في نطاق الذكاء: يركز على المحادثة النصية ويتجاهل جوانب الذكاء الأخرى كالإبداع أو التفكير النقدي.

هل يعني النجاح ذكاءً بشريًا حقيقيًا؟

الباحثون أنفسهم كانوا حذرين في تفسير نتائجهم، إذ وصفوا النجاح في اختبار تورينج بأنه “مؤشر على قابلية الاستبدال” وليس إثباتًا للذكاء الحقيقي. فالاختبار يقيس قدرة النموذج على أداء وظيفة إنسانية محددة (المحادثة النصية) دون أن يُكشف أمره، وليس على امتلاك عقل بشري فعلي.

قيود منهجية في تصميم التجربة

من الجدير بالذكر أن:

ما بين خداع ذكي وذكاء حقيقي

بالنظر إلى طبيعة الاختبار، وقيوده، وتفسير الباحثين، يمكن القول إن نماذج مثل GPT-4.5 أظهرت تقدمًا كبيرًا في تقليد البشر، لكنها ما تزال في مرحلة “المحاكاة المقنعة” لا “الذكاء الأصيل”. فحتى الآن، لا تزال الفجوة قائمة بين الأداء الخارجي المشابه للبشر والقدرات الإدراكية الحقيقية التي تميز العقل البشري.

Continue Reading

الذكاء الاصطناعي

ابتكار علمي يدمج الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي للكشف المبكر عن التوحد

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

ابتكار علمي يدمج الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي للكشف المبكر عن التوحد

في خطوة علمية واعدة، طوّر باحثون نظامًا متقدمًا يجمع بين تقنيتي الواقع الافتراضي والذكاء الاصطناعي، يهدف إلى الكشف المبكر عن اضطراب طيف التوحد (ASD) لدى الأطفال، بدقة تتجاوز 85%، متفوقًا على الأساليب التقليدية المعتمدة على الملاحظة اليدوية والاستبيانات.

ابتكار علمي يدمج الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي للكشف المبكر عن التوحد

يعتمد النظام على تتبّع أنماط حركة الأطفال وتركيزهم البصري خلال تنفيذهم لمهام داخل بيئات افتراضية غامرة تحاكي مواقف الحياة الواقعية. وتسمح هذه البيئات التفاعلية بتحليل أكثر دقة واستجابة طبيعية من الأطفال، مقارنةً بجلسات التشخيص التقليدية.

ابتكار علمي يدمج الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي للكشف المبكر عن التوحد

ابتكار علمي يدمج الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي للكشف المبكر عن التوحد

ويستخدم النظام نموذج تعلم عميق لتحليل البيانات السلوكية الحركية، مقدمًا نتائج فورية بتكلفة منخفضة، معتمداً على شاشات وكاميرات تجارية متوفرة في الأسواق، مما يجعله قابلاً للتطبيق في مراكز التشخيص حول العالم.

نظام 3DCNN ResNet: نقلة نوعية في تحليل الحركة والتشخيص

أطلق الباحثون من معهد Human-Tech بجامعة البوليتكنيك في فالنسيا (UPV) هذا الابتكار تحت اسم 3DCNN ResNet، وهو نظام قائم على شبكات عصبونية عميقة مخصصة لتحليل الحركة. وقد حقق أداءً دقيقًا فاق 85% في الكشف عن أعراض التوحد، وفقًا لما نشر في مجلة Expert Systems with Applications.

خلال التجارب، تم تسجيل وتحليل حركات الأطفال أثناء تفاعلهم مع البيئة الافتراضية، مما سمح للنظام بالتقاط مؤشرات بصرية وحركية تُعد دلائل قوية على وجود التوحد.

ميزة بيئة التشخيص: واقعية تعكس السلوك الطبيعي للأطفال

بحسب Mariano Alcañiz، مدير معهد Human-Tech، فإن البيئة الافتراضية المستخدمة تُسهم في تحفيز ردود فعل طبيعية تمثّل بدقة سلوك الأطفال في حياتهم اليومية، مما يزيد من مصداقية النتائج. وقال:

“البيئة الافتراضية تتيح لنا محاكاة مواقف مألوفة، فنحصل على استجابات طبيعية بعيدًا عن التصنع الذي تُسببه البيئات السريرية”.

تكلفة أقل، فعالية أكبر، وقابلية للتطبيق العملي

يتكوّن النظام من شاشة عرض كبيرة أو غرفة إسقاط محيطية، يتم خلالها دمج صورة حية للطفل أثناء أدائه للمهام، ثم تُسجل الكاميرات حركته وتحللها باستخدام نموذج التعلم العميق. ويؤكد الباحثون أن هذه التقنية أقل تكلفة مقارنةً بالاختبارات اليدوية، وتُعد بديلاً واقعيًا يمكن دمجه بسهولة في مراكز التأهيل والتشخيص.

8 سنوات من البحث والتعاون لتطوير أداة تشخيصية دقيقة

على مدى ثماني سنوات، عمل فريق معهد Human-Tech بالتعاون مع مركز Red Cenit لتنمية القدرات الإدراكية، على تحسين أدوات التشخيص المبكر. ويأمل الفريق في تطوير النموذج لاستخدامه في تحليل أنماط حركية أخرى، مثل المشي والتحدث، لدعم فهم أوسع لأعراض التوحد في سياقات متعددة.

الباحث Alberto Altozano، أحد المطورين، أشار إلى أن المقارنة بين النماذج التقليدية والنموذج الجديد أظهرت تفوقًا واضحًا في الدقة والتنوع، مؤكدًا:

“النموذج الجديد قادر على تحليل التفاعل داخل بيئة افتراضية بدقة أعلى ومن خلال عدد أكبر من المهام، مما يجعله أداة واعدة في تشخيص التوحد مستقبلاً”.

Continue Reading

أخبار تقنية

عصر جديد من المعرفة كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي تشكيل فهمنا للعالم

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

عصر جديد من المعرفة كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي تشكيل فهمنا للعالم

تُعدّ المعرفة الدعامة التي ارتكزت عليها مسيرة الحضارة البشرية عبر العصور. فمنذ فجر التاريخ، كانت المعرفة المحرك الأساسي وراء كل إنجاز علمي أو إنساني، سواء كان صعود الإنسان إلى الفضاء أو ابتكار علاج يغيّر حياة ملايين المرضى. فقد تطورت هذه المعرفة عبر سلسلة طويلة من التراكم، التبادل، والتحقق، ما جعلها رأس مال لا يُقدّر بثمن.

عصر جديد من المعرفة كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي تشكيل فهمنا للعالم

نحن اليوم على مشارف تحوّل جذري في الطريقة التي ننتج بها المعرفة ونستهلكها. وإذا كانت الطباعة قد أحدثت انقلابًا في نشر الأفكار، والعصر الرقمي قد فتح أبوابًا جديدة للوصول إلى المعلومات، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يُبشر بثورة معرفية لا تقل أهمية، بل قد تتجاوز كل ما سبقها من حيث التأثير والسرعة.

عصر جديد من المعرفة كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي تشكيل فهمنا للعالم

عصر جديد من المعرفة كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي تشكيل فهمنا للعالم

هذه التقنية الجديدة لا تجمع فقط كميات هائلة من البيانات، بل تعيد تنظيمها وتلخيصها وتقديمها للمستخدم بضغطة زر، ما يجعلها أقرب إلى “آلة عقلية” تُعيد رسم خريطة الفهم البشري.

من غوتنبرغ إلى جوجل: الطباعة كبوابة للديمقراطية المعرفية

لعل أبرز التحولات التاريخية التي أعادت تشكيل الوعي البشري تمثلت في اختراع الطباعة على يد يوهانس غوتنبرغ في القرن الخامس عشر. فقد ساهمت في إتاحة الكتب والمعارف لشرائح واسعة من المجتمع، ووضعت حدًا لاحتكار النخب للمعلومة، مما مهد الطريق لعصور النهضة والإصلاح العلمي والثقافي.

ومع ذلك، لا يمكن إغفال أهمية التقاليد الشفهية القديمة ونسخ المخطوطات اليدوية، التي حفظت التراث البشري لآلاف السنين، وجعلت من الكتّاب حراسًا للمعرفة وقنواتها الشرعية.

الإنترنت.. من النخبة إلى الجماهير

ثم جاءت الثورة الرقمية، التي نقلت المعرفة من نموذج “واحد إلى كثيرين” إلى نموذج “كثيرين إلى كثيرين”، حيث أصبح لكل فرد القدرة على إنتاج المعرفة ومشاركتها. وقد شكلت شبكة الإنترنت مكتبة مفتوحة لا حدود لها، جعلت الوصول إلى المعلومات ممكنًا للجميع، بغض النظر عن الموقع أو الخلفية الاجتماعية.

لكن هذا الانفتاح تطلب أيضًا آليات لضبط الجودة والتأكد من مصداقية المحتوى، في مواجهة الفوضى المعرفية والمعلومات المضللة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي.. بين التمكين والتحدي

اليوم، يُدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي بُعدًا جديدًا إلى المعادلة. فهو لا يكتفي بنقل أو تنظيم المعرفة، بل يُعيد إنتاجها بأشكال متعددة: نصوصًا، صورًا، مقاطع فيديو، أو حتى أصواتًا. ويكفي أن نذكر نماذج مثل ChatGPT وGemini وDall-E وDeepSeek لنفهم حجم التقدم الحاصل.

هذه النماذج قادرة على تلخيص ملايين الصفحات، وتخصيص الإجابات وفق اللغة أو الأسلوب المفضل للمستخدم، مما يجعل المعرفة أكثر قربًا، ومرونة، وسرعة.

لكن في المقابل، تبرز تحديات حقيقية، من أبرزها ظاهرة “هلوسة الذكاء الاصطناعي”، أي إنتاج معلومات غير دقيقة، فضلًا عن تساؤلات عميقة حول تأليف المعرفة وملكية محتواها، وكيفية التحقق من مصداقيتها.

مستقبل المعرفة: هل نتجه نحو صوت واحد مهيمن؟

الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي يُنذر بإمكانية تضييق آفاق التفكير الإنساني بدلاً من توسيعها. فبدلًا من التفاعل مع أصوات متعددة وأفكار متباينة، قد يواجه المستخدم محتوى موحدًا يُقدمه نموذج واحد مهيمن، مما يُضعف التنوع الفكري والإبداعي الذي ميز الحضارة البشرية.

ويثور هنا سؤال مصيري: هل يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي قوة تمكين معرفي حقيقية، أم أنه يختصر الرحلة البشرية الطويلة نحو التعددية الفكرية في مسار واحد ضيق وسريع؟

المفارقة المعرفية.. هل يُحفز الذكاء الاصطناعي التفكير أم يُعطله؟

لقد بُنيت المعرفة البشرية على النقاش، الجدل، والتفاعل العميق مع الأفكار. فهل تستمر هذه الديناميكية في ظل اعتمادنا المتزايد على أدوات تقدم لنا المعرفة جاهزة ومُعالجة مسبقًا؟ أم أننا نخاطر بتراجع مهارات التفكير النقدي والتحليلي، مقابل الراحة الفورية في الوصول إلى المعلومة؟

هذه الأسئلة المفتوحة تُشكل محورًا رئيسيًا للنقاش الأكاديمي والتقني اليوم، وهي ما سيحدد ملامح علاقتنا المستقبلية بالمعرفة، ومكانة الذكاء الاصطناعي داخلها.

Continue Reading

Trending

Copyright © 2023 High Tech. Powered By DMB Agency.