Connect with us

أخبار الانترنت

ميتا تهدف إلى معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية

Avatar of هند عيد

Published

on

24c82adcb942d7f8491dad92b1a5970abbce44c7 291021022500

كمهندس حاسوب أو باحث في مجال الذكاء الاصطناعي، قد تتساءل عن كيفية التغلب على التحيز في الرؤية الحاسوبية. يعد موضوع معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية أحد المجالات المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات.

تعريف موضوع معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية

معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية هي عملية تهدف إلى تقليل أو إزالة التحيزات الموجودة في نظام رؤية حاسوبي. يشير التحيز إلى أخطاء أو انحرافات قد تحدث عند استخدام نظام رؤية حاسوبي لتمثيل وتفسير الصور أو الفيديو.

يمكن أن يكون التحيز ناتجًا عن عدة عوامل مثل تفضيلات جنسية أو عرقية أو اجتماعية.

تهدف معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية إلى تحسين أداء النظم الحاسوبية في تمييز وتصنيف الصور والفيديو بشكل عادل وموضوعي.

من خلال استخدام تقنيات مثل تعديل البيانات التدريبية وتحسين خوارزميات التعلم العميق، يمكن تقليل التحيز وضمان أن يتم معاملة جميع الأشخاص بشكل عادل وعادل في نظام الرؤية الحاسوبية.

مفهوم التحيز في الرؤية الحاسوبية

التحيز في الرؤية الحاسوبية هو مفهوم يشير إلى انحياز أنظمة الكمبيوتر والبرامج إلى اتخاذ قرارات غير عادلة أو غير متوازنة عند تحليل الصور أو الفيديو.

يحدث التحيز عندما تعتمد نتائج تقنية الذكاء الاصطناعي على بيانات مشوهة أو غير متوازنة، مما يؤدي إلى تشويه النتائج وإظهار تفضيلات غير عادلة.

أنواع التحيز في الرؤية الحاسوبية

هناك عدة أنواع من التحيز في الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك:

  1. التحيز الجنسي: يشير إلى تفضيل أو تمييز بعض المجموعات الجنسية على حساب الأخرى. قد يؤدي هذا التحيز إلى اتخاذ قرارات غير عادلة أو تمييز في مجالات مثل التوظيف أو نظام العدالة الجنائية.
  2. التحيز العرقي: يتعلق بتفضيل أو تمييز بعض الأعراق على حساب الأخرى. قد يؤدي هذا التحيز إلى تشويه نتائج التعرف على الوجوه أو تصنيف الأشخاص بطرق غير عادلة.
  3. التحيز الاجتماعي: يشير إلى تفضيل أو تمييز بعض المجموعات الاجتماعية على حساب الأخرى، مثل الطبقة الاجتماعية أو الديانة. قد يؤدي هذا التحيز إلى تشويه نتائج التحليلات الاجتماعية أو تصنيف المستخدمين بطرق غير عادلة.

من المهم أن نكافح التحيز في الرؤية الحاسوبية ونسعى لتطوير تقنيات وبرامج تكون عادلة وغير متحيزة، حتى نتمكن من الاعتماد عليها في مجموعة متنوعة من المجالات بطريقة عادلة وموثوقة.

أهمية معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية

تعد معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية أمرًا حيويًا لتطوير تقنية التعرف على الصور والفيديوهات بشكل أكثر دقة وموضوعية.

تأثير التحيز على دقة الكشف والتشخيص

تعد معالجة التحيز أمرًا ضروريًا لتحسين دقة الكشف والتشخيص في تقنية الرؤية الحاسوبية.

فعندما يكون هناك تحيز في تدريب نماذج التعلم العميق، فإنه يؤثر سلبًا على قدرة النظام على التعرف على الأشخاص أو الأشياء بشكل صحيح.

قد يؤدي التحيز إلى اتخاذ قرارات غير صحيحة أو إلى تجاهل بعض المعلومات المهمة. بالتالي، يجب معالجة التحيز لضمان دقة وموضوعية النتائج.

التحديات التي تواجه معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية

تواجه عملية معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية العديد من التحديات. من أبرز هذه التحديات:

  1. تواجه صعوبة في تمثيل التنوع: يعتبر تمثيل التنوع في بيانات التدريب أمرًا صعبًا، حيث يكون هناك قلة في عينات بعض الفئات أو الأشخاص. هذا يؤدي إلى تحيز النماذج وقدرتها على التعرف على هذه الفئات بشكل صحيح.
  2. التحديات الأخلاقية: قد يؤدي التحيز في تقنية الرؤية الحاسوبية إلى تمييز غير عادل أو ظالم للأشخاص أو المجموعات. يجب أن يتم معالجة هذه التحديات لضمان عدالة وتكافؤ الفرص للجميع.
  3. تحسين الأداء: يتطلب معالجة التحيز جهودًا مستمرة لتحسين أداء نماذج التعلم العميق وزيادة دقتها في التعرف على الأشخاص والأشياء.

باختصار، تعد معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية أمرًا ضروريًا لتطوير تقنية التعرف على الصور والفيديوهات بشكل أكثر دقة وموضوعية، وتواجه هذه المعالجة تحديات تتطلب جهودًا مستمرة للتغلب عليها.

تقنيات معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية

في عالم التكنولوجيا المتقدم، تعد معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية موضوعًا هامًا.

تهدف هذه التقنيات إلى تحسين قدرة الأنظمة الحاسوبية على التعرف على الأشخاص والأشياء بشكل عادل ومتساوٍ، دون أي تحيز أو تمييز.

تقنيات التعلم العميق في معالجة التحيز

تستخدم تقنيات التعلم العميق في معالجة التحيز لتدريب نماذج حاسوبية قادرة على فهم وتصنيف الصور والفيديوهات بشكل أكثر دقة وعدالة.

يتم ذلك من خلال تغذية هذه النماذج بكمية كبيرة من البيانات المتنوعة وتدريبها على التعامل مع حالات مختلفة.

تقنيات التصنيف والتعديل في معالجة التحيز

تستخدم تقنيات التصنيف والتعديل في معالجة التحيز لتحسين الأداء العادل للأنظمة الحاسوبية.

تهدف هذه التقنيات إلى تحقيق توازن بين مختلف المجموعات والفئات، وضمان عدم وجود أي تحيز في تصنيف الأشخاص أو الأشياء.

باستخدام هذه التقنيات المتقدمة، يمكن للأنظمة الحاسوبية أن تكون أكثر عدالة وشمولية في التعرف على الأشخاص والأشياء. وهذا يساهم في خلق بيئة تكنولوجية أكثر توازنًا وتكافؤًا.

التطبيقات العملية لمعالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية

استخدام معالجة التحيز في التعرف على الأوجه

بفضل تقنيات معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية، أصبح من الممكن تطوير نظم قادرة على التعرف على الأوجه بدقة وسرعة.

يتم تدريب هذه النظم باستخدام مجموعة كبيرة من الصور للأشخاص المختلفين، مما يساعدها على التعرف على الأوجه في ظروف متغيرة مثل التغيرات في الإضاءة وزاوية الكاميرا.

يمكن استخدام هذه التقنية في مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك أنظمة التعرف على الوجوه لأغراض الأمان والتحقق من الهوية.

تحسين مهام الروبوت باستخدام معالجة التحيز

تستخدم تقنيات معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية أيضًا لتحسين أداء الروبوتات.

يمكن تدريب الروبوتات باستخدام الصور والفيديوهات للتعرف على الكائنات والمشاهد المختلفة.

هذا يمكن الروبوتات من تحديد مواقع الكائنات بدقة واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. يمكن استخدام هذه التقنية في مجالات مثل الروبوتات المساعدة في المنازل والصناعة.

التحديات والتطورات المستقبلية في معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية

مع تطور التكنولوجيا واستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية الحاسوبية، هناك تحديات وتطورات مستقبلية تهم عملية معالجة التحيز في هذا المجال.

تحسين كفاءة معالجة التحيز

تعد معالجة التحيز أحد التحديات الرئيسية في الرؤية الحاسوبية.

فمعظم الأنظمة الحاسوبية تعتمد على البيانات المتاحة لها لاتخاذ قرارات. ومع ذلك، قد تكون هناك تحيزات في هذه البيانات، مثل التحيز الجنسي أو التحيز العرقي.

لذلك، يهدف الباحثون والمهندسون إلى تطوير تقنيات وأدوات تساعد في اكتشاف وتصحيح هذه التحيزات.

تطوير نماذج أكثر عدالة وتوازنًا هو أحد الأهداف المستقبلية في معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية.

يتعين على الباحثين والمطورين تطوير نماذج تعتمد على بيانات متنوعة وشاملة لضمان عدم وجود تحيزات غير مرغوب فيها. يتطلب ذلك جهودًا مستمرة لتحسين الخوارزميات والتقنيات المستخدمة في معالجة التحيز.

ضمان الشفافية والمساءلة هو أيضًا جزء من التطورات المستقبلية في معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية.

يجب أن يكون هناك نظام شفاف يسمح للأفراد بفهم كيفية عمل النظام وكيفية التعامل مع التحيزات المحتملة.

كما يجب أن يكون هناك آليات للمساءلة تضمن أن تتخذ الإجراءات المناسبة عند اكتشاف التحيزات.

باختصار، معالجة التحيز في الرؤية الحاسوبية تواجه تحديات وتطورات مستقبلية، ويعمل الباحثون والمهندسون على تطوير تقنيات وأدوات لتحسين كفاءة معالجة التحيز وضمان نماذج أكثر عدالة وشفافية.

أخبار الانترنت

فايرفوكس 159 يصلح 167 ثغرة أمنية ويضيف ميزة ذكاء اصطناعي

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

فايرفوكس 159 يصلح 167 ثغرة أمنية ويضيف ميزة ذكاء اصطناعي 1

أطلقت موزيلا الإصدار الجديد فايرفوكس 159 لأنظمة ويندوز وماك أو إس ولينكس وأندرويد، مع إصلاح 167 ثغرة أمنية، من بينها 13 ثغرة قد تسمح بتجاوز نظام العزل الأمني للمتصفح. ويضيف التحديث أيضًا تحسينات للشريط الجانبي وميزة Smart Window المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمتابعة التغييرات على مواقع الويب.

وشملت التحديثات إصدارات الدعم الممتد Firefox ESR، بينما حددت موزيلا موعد 10 نوفمبر المقبل لإطلاق الإصدار الرئيسي التالي، فايرفوكس 160.

فايرفوكس 159 يقدم ميزات جديدة للمستخدمين

أصبح الوصول إلى كلمات المرور المحفوظة أسهل في فايرفوكس 159، إذ فعّلت موزيلا أداة كلمات المرور افتراضيًا في الشريط الجانبي، ما يتيح للمستخدمين الوصول إليها دون الحاجة إلى تفعيل الأداة يدويًا.

كما أضافت الشركة ميزة Smart Window، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة التغييرات على مواقع الويب، مثل نشر مقالات جديدة أو تغير الأسعار. وتُطرح الميزة تدريجيًا، لذلك قد لا تظهر لجميع المستخدمين في الوقت نفسه.

فايرفوكس 159 يصلح 167 ثغرة أمنية ويضيف ميزة ذكاء اصطناعي

فايرفوكس 159 يصلح 167 ثغرة أمنية ويضيف ميزة ذكاء اصطناعي

فايرفوكس 159 يعالج 167 ثغرة أمنية

أصلحت موزيلا 167 ثغرة أمنية في فايرفوكس 159، وأفادت النشرة الأمنية بأن باحثين مستقلين أبلغوا الشركة عن 65 ثغرة منها.

وصنفت الشركة 108 ثغرات ضمن مستوى المخاطر المرتفعة، و52 ضمن المستوى المتوسط، و7 ضمن المستوى المنخفض. وشملت الإصلاحات 97 ثغرة من نوع «استخدام الذاكرة بعد تحريرها» (Use-After-Free)، وهي أخطاء قد تتيح تنفيذ تعليمات برمجية ضارة في ظروف معينة.

وتبرز 13 ثغرة من بين الإصلاحات، إذ قد تسمح بتجاوز نظام العزل الأمني الذي يحد من قدرة المحتوى الضار على التأثير في النظام أو الوصول إلى موارده. لذلك، يمثل تثبيت التحديثات الأمنية خطوة مهمة للحد من مخاطر استغلال هذه الأخطاء.

تحديثات إصدارات Firefox ESR

أصدرت موزيلا أيضًا تحديثي Firefox ESR 153.6.0 وFirefox ESR 115.44.0 لمعالجة ثغرات أمنية في إصدارات الدعم الممتد.

ويستهدف Firefox ESR 115.44.0 الأجهزة التي تعمل بنظامي ويندوز 7 وويندوز 8.1، وإصدارات ماك أو إس من 10.12 إلى 10.14، مع استمرار الدعم حتى مارس 2027.

ووفقًا للمعلومات الواردة في التقرير، أصلح Firefox ESR 153.6.0 نحو 145 ثغرة، بينما عالج Firefox ESR 115.44.0 نحو 80 ثغرة أمنية.

Continue Reading

عالم الكمبيوتر

تقنية APX في ويندوز 11.. تحديث قد يعزز أداء الكمبيوتر بشرط

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

تقنية APX في ويندوز 11. تحديث قد يعزز أداء الكمبيوتر بشرط 1

تختبر مايكروسوفت ميزة جديدة تعتمد على تقنية APX في ويندوز 11، بهدف تحسين كفاءة المعالجات المتوافقة وتقليل العمليات المطلوبة لتنفيذ المهام. لكن الاستفادة من هذه التقنية تتطلب معالجات تدعمها وبرامج مهيأة للاستفادة من إمكاناتها، ما يعني أن التحسينات لن تشمل جميع أجهزة الكمبيوتر.

تقنية APX في ويندوز 11 وكيف تساعد على تحسين الأداء

رصد مستخدم يُعرف باسم Xeno، ضمن مجتمع Windows Insider، إعدادًا جديدًا باسم Advanced Performance Extensions (APX) في إصدار المعاينة التجريبي من ويندوز 11، الذي يحمل الرقم 29695.

ويتيح الإعداد للنظام الاستفادة من تقنية طورتها إنتل، مع الحاجة إلى إعادة تشغيل الكمبيوتر بعد تفعيلها. ولا تزال الميزة ضمن الاختبارات، ولم تؤكد مايكروسوفت موعد طرحها رسميًا.

كيف تعمل تقنية APX من إنتل؟

تعتمد المعالجات على وحدات تخزين صغيرة وسريعة تُعرف باسم السجلات (Registers)، تحتفظ بالبيانات مؤقتًا أثناء تنفيذ العمليات الحسابية. وتساعد زيادة عدد هذه السجلات على تقليل الحاجة إلى نقل البيانات باستمرار بين المعالج والذاكرة.

وكشفت إنتل عن تقنية APX عام 2023، وتضاعف عدد السجلات العامة المتاحة للتطبيقات ذات بنية 64 بت من 16 إلى 32 سجلًا.

وبحسب تقديرات إنتل، يمكن للبرامج المحسّنة لهذه التقنية تقليل عمليات قراءة الذاكرة بنحو 10%، وعمليات الكتابة بأكثر من 20%، وعدد التعليمات التي ينفذها المعالج بنحو 10%.

لكن هذه الأرقام تستند إلى تحليلات تقنية، ولا تمثل نتائج اختبارات فعلية لأداء الألعاب أو التطبيقات على ويندوز 11.

تقنية APX في ويندوز 11.. تحديث قد يعزز أداء الكمبيوتر بشرط

تقنية APX في ويندوز 11.. تحديث قد يعزز أداء الكمبيوتر بشرط

لماذا لن تستفيد جميع أجهزة الكمبيوتر؟

رغم الإمكانات التي توفرها تقنية APX في ويندوز 11، فإن تفعيل الإعداد وحده لا يكفي لتحسين الأداء. إذ يحتاج المستخدم إلى معالج يدعم التقنية على مستوى العتاد، إلى جانب برامج جرى تطويرها للاستفادة من إمكاناتها.

لذلك، لن يؤدي تفعيل الميزة على جهاز قديم لا يدعم APX إلى إضافة قدرات جديدة إلى معالجه، كما لن تصبح جميع الألعاب والتطبيقات أسرع تلقائيًا.

موعد الإطلاق لا يزال غير مؤكد

تختبر مايكروسوفت الميزة ضمن فرع التطوير Rubidium، لكن ظهورها في إصدار تجريبي لا يضمن وصولها إلى النسخة المستقرة من النظام.

وتوضح الشركة أن بعض الميزات التجريبية قد لا تصل إلى المستخدمين نهائيًا. وحتى الآن، لم تعلن موعدًا رسميًا لإطلاق دعم APX، أو تؤكد طرحه للجمهور.

Continue Reading

أخبار تقنية

الحماية المعززة في رسائل غوغل.. ميزة جديدة لمكافحة الاحتيال بالذكاء الاصطناعي

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

الحماية المعززة في رسائل غوغل. ميزة جديدة لمكافحة الاحتيال بالذكاء الاصطناعي 1

بدأت غوغل طرح ميزة الحماية المعززة في رسائل غوغل لمستخدمي أندرويد، بهدف اكتشاف الرسائل الاحتيالية التي تعتمد على كسب ثقة الضحايا تدريجيًا، بدلًا من استخدام روابط مشبوهة أو عروض مزيفة يسهل اكتشافها.

وتعتمد الميزة الاختيارية على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط المحادثات وفحص الروابط غير المألوفة، مع تقديم تحذيرات إضافية تساعد المستخدم على تجنب مشاركة بياناته الشخصية أو تحويل الأموال إلى المحتالين.

الحماية المعززة في رسائل غوغل تكشف أساليب الاحتيال المعقدة

يحتوي تطبيق رسائل غوغل بالفعل على أدوات لاكتشاف الرسائل المزعجة والاحتيالية، لكن الوضع الجديد يضيف قدرات أكثر تطورًا لفهم سياق المحادثات.

وتستعين الميزة بنماذج جيميناي السحابية لتحليل المحادثات مع أشخاص غير مسجلين في جهات اتصال المستخدم، بهدف اكتشاف مؤشرات الاحتيال حتى عندما تبدو الرسائل الأولى طبيعية.

فعلى سبيل المثال، قد ينتحل المحتال صفة مندوب توصيل أو موظف في بنك، ثم يطلب لاحقًا تحويل الأموال أو مشاركة معلومات حساسة. وتستهدف التقنية اكتشاف هذه الأنماط مبكرًا قبل أن يستجيب المستخدم للطلب.

فحص الروابط المشبوهة باستخدام الذكاء الاصطناعي

لا تقتصر الحماية المعززة في رسائل غوغل على تحليل المحادثات، بل تشمل أيضًا فحص الروابط غير المألوفة على الأجهزة المدعومة.

وتستخدم غوغل نموذج جيميناي نانو، الذي يعمل مباشرة على الهاتف، إلى جانب معلومات من الويب لتقييم الروابط واكتشاف مواقع خطرة قد لا تكون مدرجة بعد في قوائم الحظر المعروفة.

كما تعرض الميزة تحذيرات أوضح عندما يرسل شخص غير موجود في جهات اتصال المستخدم رابطًا، ما يمنحه فرصة للتحقق قبل فتحه.

الحماية المعززة في رسائل غوغل.. ميزة جديدة لمكافحة الاحتيال بالذكاء الاصطناعي

الحماية المعززة في رسائل غوغل.. ميزة جديدة لمكافحة الاحتيال بالذكاء الاصطناعي

كيف تحمي غوغل خصوصية الرسائل؟

تقول غوغل إن الميزة تعتمد على تقنية Private AI Compute لمعالجة البيانات في بيئة سحابية معزولة، مع توفير ضمانات تهدف إلى منع الشركة من الوصول إلى البيانات أثناء المعالجة.

ومع ذلك، ينبغي للمستخدم معرفة أن الميزة تستخدم نماذج سحابية لتحليل بعض المحادثات، بينما يعمل فحص الروابط الأكثر تطورًا على الجهاز نفسه في الأجهزة المدعومة.

خطوات تفعيل الحماية المعززة

يمكنك البحث عن الإعداد داخل تطبيق رسائل غوغل باتباع الخطوات التالية:

  1. افتح تطبيق رسائل غوغل (Google Messages).
  2. اضغط على صورة ملفك الشخصي.
  3. اختر إعدادات الرسائل (Messages settings).
  4. انتقل إلى الحماية والأمان (Protection & safety).
  5. افتح الحماية من الرسائل المزعجة والاحتيال (Spam & scam protection).
  6. اختر الحماية المعززة (Enhanced Protection) بدلًا من الحماية القياسية.

وقد لا تظهر هذه الخيارات لدى جميع المستخدمين حتى الآن، لأن غوغل تطرح الميزة تدريجيًا.

ما الهواتف التي تدعم فحص الروابط المتقدم؟

بحسب التقرير، يظل فحص الروابط الأكثر تطورًا متاحًا على مجموعة محدودة من الأجهزة، تشمل هواتف Pixel 10 والإصدارات الأحدث، وسلسلة Galaxy S26، وهاتفي Galaxy Z Flip 8 وGalaxy Z Fold 8، إلى جانب أجهزة أخرى مؤهلة.

ويعني ذلك أن ظهور إعداد الحماية المعززة لا يضمن بالضرورة توفر جميع خصائص فحص الروابط على كل هاتف.

Continue Reading

Trending