Connect with us

الذكاء الاصطناعي

Claude Science يصل للباحثين: كيف يختصر الذكاء الاصطناعي طريق الاكتشاف؟

مراجعة شاملة لمنصة Claude Science الجديدة من Anthropic، وأبرز مزاياها للباحثين، وطريقة استخدامها وحدود الاعتماد عليها في البحث العلمي.

Avatar of عادل ابراهيم

Published

on

Claude Science منصة ذكاء اصطناعي للبحث العلمي وتحليل البيانات

Claude Science هو أحدث تحركات شركة Anthropic لنقل الذكاء الاصطناعي من مربع المحادثات العامة إلى بيئة عمل متخصصة تخدم الباحثين والعلماء. فالمنصة الجديدة لا تكتفي بالإجابة عن الأسئلة، بل تحاول جمع أدوات البحث والتحليل والبرمجة والحوسبة داخل مساحة واحدة، مع الاهتمام بإنتاج مخرجات يمكن تتبعها وتدقيقها بدل الاكتفاء بإجابات يصعب التحقق منها.

أعلنت Anthropic إتاحة المنصة في إصدار تجريبي على نظامي macOS وLinux، لتفتح نقاشًا مهمًا حول مستقبل البحث العلمي: هل يستطيع مساعد ذكي واحد تقليل الوقت الذي يهدره الباحث بين قواعد البيانات ودفاتر Jupyter وبرامج التحليل الإحصائي وأدوات الحوسبة المختلفة؟ في هذا المقال نستعرض فكرة Claude Science، أبرز قدراته، المستخدمين المستهدفين، وحدود الاعتماد عليه.

ما هي منصة Claude Science؟

Claude Science هي مساحة عمل مدعومة بالذكاء الاصطناعي صُممت خصيصًا للباحثين. تصفها Anthropic بأنها «منضدة عمل للعلماء»، أي أنها أقرب إلى بيئة تجمع المساعد الذكي مع الأدوات التي يحتاج إليها الباحث خلال تنفيذ مشروعه، وليست مجرد نافذة دردشة منفصلة عن بقية سير العمل.

الفكرة الأساسية بسيطة: يعمل الباحث عادةً بين عدد كبير من الخدمات والبرامج، مثل قواعد الأوراق العلمية، وبيئات البرمجة، وحزم الإحصاء، وأدوات عرض البيانات، والطرفية، والحوسبة البعيدة. الانتقال المستمر بين هذه الأدوات يستهلك وقتًا ويزيد فرص ضياع السياق. تحاول Claude Science تقليل هذا التشتت من خلال ربط الأدوات والحزم الشائعة بمساعد قادر على التخطيط والتنفيذ وإنتاج ملفات قابلة للمراجعة.

لماذا تعد Claude Science خطوة مهمة للبحث العلمي؟

أصبحت كمية البيانات العلمية أكبر من قدرة أي باحث على متابعتها يدويًا. مراجعة الأدبيات، وتنظيف البيانات، وكتابة الأكواد، واختبار الفرضيات، ثم توثيق كل خطوة؛ أعمال ضرورية لكنها تستهلك جزءًا كبيرًا من عمر المشروع. لذلك لا تكمن قيمة الذكاء الاصطناعي هنا في كتابة ملخص سريع فقط، بل في تنظيم سلسلة العمل كاملة مع إبقاء الإنسان مسؤولًا عن القرار العلمي.

تأتي أهمية Claude Science من محاولة الجمع بين ثلاثة عناصر غالبًا ما تكون منفصلة: نموذج لغوي يفهم التعليمات، وأدوات علمية تنفذ العمليات، وبيئة تحفظ النتائج في صورة مخرجات قابلة للتدقيق. إذا نجحت Anthropic في تحقيق هذا التكامل بصورة موثوقة، فقد تساعد المنصة المختبرات الصغيرة على تنفيذ أعمال كانت تتطلب وقتًا أطول أو خبرات تقنية متعددة.

أبرز مزايا Claude Science

1. مساحة موحدة للأدوات العلمية

تقول Anthropic إن التطبيق يدمج الأدوات والحزم الأكثر استخدامًا لدى الباحثين. وبدل نقل البيانات يدويًا بين عدة نوافذ، يستطيع المستخدم العمل مع المساعد داخل سياق واحد. هذا التصميم قد يكون مفيدًا في المشروعات التي تجمع بين البحث في المصادر، وتحليل ملفات البيانات، وتشغيل الأكواد، وإنشاء الرسوم أو التقارير.

2. مخرجات قابلة للتدقيق

إحدى النقاط اللافتة في Claude Science هي التركيز على «المخرجات القابلة للتدقيق». في البحث العلمي لا تكفي إجابة تبدو منطقية؛ يجب معرفة البيانات المستخدمة والخطوات المنفذة وكيفية الوصول إلى النتيجة. لذلك تمثل الملفات والأكواد وسجلات العمل القابلة للمراجعة قيمة أكبر من رد نصي مغلق لا يمكن إعادة إنتاجه.

3. وصول مرن إلى موارد الحوسبة

تتطلب بعض الأبحاث قدرات حوسبية تتجاوز الجهاز الشخصي، خاصةً عند تحليل مجموعات بيانات كبيرة أو تشغيل عمليات متكررة. تشير Anthropic إلى توفير وصول مرن إلى موارد الحوسبة، ما قد يسهّل الانتقال من تجربة صغيرة إلى مهمة أكثر كثافة دون تغيير بيئة العمل بالكامل.

4. التكامل عبر MCP والمهارات

بنت Anthropic جانبًا من تجربتها العلمية على التكاملات والمهارات وبروتوكول MCP، وهو أسلوب يتيح للمساعد الاتصال بأدوات ومصادر بيانات خارجية وفق صلاحيات محددة. هذا يعني أن قيمة Claude Science يمكن أن تنمو كلما أضيفت إليه أدوات موثوقة تناسب تخصصات مختلفة، بدل حصره في مجموعة جامدة من الوظائف.

ما الأعمال التي يمكن أن يساعد فيها Claude Science؟

بحسب طبيعة الإعلان، تبدو المنصة مناسبة لعدد من مراحل العمل البحثي، لكن النتائج ستختلف حسب التخصص وجودة البيانات والأدوات المتصلة. ومن الاستخدامات المحتملة:

  • تنظيم خطة أولية لمراجعة الأدبيات وتحديد الكلمات والمفاهيم المرتبطة بالسؤال البحثي.
  • فهم بنية ملفات البيانات واقتراح خطوات التنظيف والتحقق قبل بدء التحليل.
  • كتابة أكواد أولية للتحليل أو التصور البياني، ثم حفظها كي يراجعها الباحث ويعيد تشغيلها.
  • مقارنة نتائج عدة تجارب واستخراج الأنماط التي تستحق اختبارًا إضافيًا.
  • إنتاج تقارير وملفات توثق ما نُفذ، بدل ترك المعرفة موزعة بين محادثات وأكواد منفصلة.

هذه الاستخدامات لا تعني أن المنصة أصبحت عالمًا مستقلًا أو بديلًا عن الأدوات المتخصصة. القيمة الحقيقية المتوقعة هي تقليل الخطوات اليدوية وربط الأدوات، بينما تظل صحة المنهج والنتائج مسؤولية الفريق البحثي.

Claude Science مقارنة بمساعدات الذكاء الاصطناعي العامة

العنصر Claude Science مساعد دردشة عام
الجمهور الأساسي الباحثون والمختبرات والفرق العلمية جميع المستخدمين والمهام العامة
طبيعة العمل مشروعات بحثية متعددة الخطوات أسئلة وإجابات ومهام منفصلة
التكاملات أدوات وحزم وحوسبة موجهة للعمل العلمي تكاملات عامة تختلف حسب الخدمة
قابلية التدقيق تركيز معلن على إنتاج آثار وملفات قابلة للمراجعة قد تقتصر النتيجة على رد نصي
مرحلة الإتاحة إصدار تجريبي مبكر منتجات مستقرة ومتاحة على نطاق أوسع

كيف تستخدم Claude Science بطريقة مسؤولة؟

وجود أداة قوية لا يلغي قواعد البحث الجيد. يمكن للباحث اتباع الخطوات التالية للاستفادة من المنصة مع تقليل المخاطر:

  1. حدد السؤال بدقة: اكتب الفرضية والقيود ونوع النتيجة المطلوبة قبل مشاركة البيانات.
  2. استخدم بيانات مسموحًا بها: لا ترفع بيانات مرضى أو معلومات سرية قبل مراجعة سياسات المؤسسة والحصول على الموافقات اللازمة.
  3. اطلب خطة قبل التنفيذ: راجع الخطوات المقترحة، ثم اسمح بتشغيل التحليل بعد التأكد من ملاءمة المنهج.
  4. احتفظ بالأكواد والملفات: يجب أن تكون النتيجة قابلة لإعادة التشغيل، لا أن تعتمد على نص المحادثة وحده.
  5. تحقق من المراجع: افتح كل ورقة أو مصدر بنفسك، وتأكد من المؤلف والعنوان والسنة قبل استخدامه.
  6. راجع النتائج بشريًا: أي استنتاج غير متوقع يحتاج إلى فحص إحصائي وعلمي مستقل.

حدود ومخاطر يجب الانتباه إليها

لا تزال Claude Science في مرحلة تجريبية، ولذلك من الطبيعي أن تتغير الوظائف وحدود الاستخدام مع وصول ملاحظات الباحثين. كما أن النموذج اللغوي، مهما بلغت قدرته، قد يسيء تفسير البيانات أو يقترح منهجًا غير مناسب أو ينشئ مرجعًا غير دقيق. ولهذا يجب التعامل معه كمساعد يسرّع العمل، لا كجهة اعتماد للنتائج.

توجد أيضًا أسئلة تتعلق بخصوصية البيانات، وحقوق الملكية الفكرية، وإمكانية إعادة إنتاج التحليل، وتحيز البيانات التي تدربت عليها النماذج. المؤسسات التي تعمل في الطب أو الأدوية أو المجالات الحساسة ستحتاج إلى قواعد واضحة تحدد ما يمكن مشاركته، ومن يراجع المخرجات، وكيف تُحفظ سجلات الاستخدام.

من يمكنه تجربة Claude Science؟

أعلنت Anthropic أن الإصدار التجريبي متاح على macOS وLinux لمشتركي خطط Pro وMax وTeam وEnterprise. ويحتاج مستخدمو خطتي Team وEnterprise إلى قيام مسؤول المؤسسة بتفعيل التطبيق. كما تحدثت الشركة عن مقاعد مخفضة للمختبرات الأكاديمية النشطة والمؤسسات البحثية غير الربحية، ضمن جهودها لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في العلوم.

تناسب المنصة حاليًا الباحثين القادرين على تقييم المخرجات بأنفسهم، والفرق التي تريد اختبار سير عمل جديد دون استبدال أنظمتها المعتمدة مباشرة. أما المستخدم الذي يبحث عن إجابات علمية جاهزة دون مراجعة، فلن تحميه أداة متخصصة من أخطاء المنهج أو المصادر.

هل تغيّر Claude Science مستقبل المختبرات؟

من المبكر الحكم على نجاح المنصة قبل استخدامها على نطاق واسع وقياس أثرها في مشروعات حقيقية. لكن اتجاهها واضح: شركات الذكاء الاصطناعي لم تعد تكتفي بتقديم روبوت دردشة واحد للجميع، بل تبني بيئات متخصصة ترتبط بأدوات كل مهنة. وفي حالة البحث العلمي، ستكون المعركة الحقيقية حول الثقة، وقابلية التدقيق، وحماية البيانات، وجودة التكامل مع الأدوات الموجودة بالفعل.

إذا استطاعت Claude Science توفير سجل واضح للخطوات والأكواد والمصادر، فقد تختصر وقتًا كبيرًا في الأعمال المتكررة وتمنح الباحث مساحة أكبر لتصميم التجارب وتفسير النتائج. لكن أفضل سيناريو ليس مختبرًا بلا علماء؛ بل مختبر يعمل فيه العلماء مع أدوات ذكية تحت رقابة منهجية صارمة.

أسئلة شائعة عن Claude Science

هل Claude Science متاح مجانًا؟

الإصدار التجريبي معلن لمشتركي خطط Claude المدفوعة Pro وMax وTeam وEnterprise، وقد تختلف حدود الاستخدام حسب الخطة.

هل يعمل Claude Science على ويندوز؟

ذكرت Anthropic عند الإعلان أن النسخة التجريبية متاحة على macOS وLinux، ولم تعلن في المصدر نفسه إتاحة نسخة ويندوز.

هل يمكن الاعتماد على نتائجه في الأبحاث المنشورة؟

يمكن استخدامه للمساعدة في سير العمل، لكن يجب مراجعة الأكواد والبيانات والمراجع والنتائج وفق قواعد المؤسسة والمجلة العلمية. المنصة لا تستبدل التحكيم العلمي أو المسؤولية البشرية.

ما الفرق بين Claude Science وClaude العادي؟

Claude Science موجه إلى سير العمل البحثي ويجمع أدوات وحزمًا وموارد حوسبة مع مخرجات قابلة للتدقيق، بينما يخدم Claude العام نطاقًا أوسع من المحادثات والمهام اليومية.

الخلاصة

تمثل Claude Science محاولة جادة لتحويل الذكاء الاصطناعي إلى شريك عملي داخل دورة البحث، وليس مجرد أداة تلخيص. ويمنحها الجمع بين الأدوات العلمية والحوسبة والمخرجات القابلة للمراجعة فرصة لتقليل التشتت وتسريع المراحل المتكررة. ومع ذلك، ستعتمد قيمتها الفعلية على دقة التكاملات وشفافية النتائج وقدرة الباحثين والمؤسسات على استخدامها ضمن ضوابط واضحة.

المصدر: الإعلان الرسمي عن Claude Science من Anthropic.

أخبار تقنية

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

ديدان الذكاء الاصطناعي. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة 1

حذّرت شركة أنثروبيك من تزايد مخاطر ديدان الذكاء الاصطناعي، وهي برامج خبيثة قد تنسخ نفسها وتنتشر تلقائيًا بين الأجهزة المتصلة بالإنترنت.

وأشار باحثون إلى تجربة استخدمت أجهزة تلفاز ذكية لتوزيع أجزاء من العمليات الحاسوبية على 15 جهازًا، ما يسلط الضوء على مخاطر استغلال الأجهزة محدودة الموارد في الهجمات الإلكترونية.

ديدان الذكاء الاصطناعي قد تتجاوز الفيروسات التقليدية

تختلف الديدان الإلكترونية عن الفيروسات التقليدية بقدرتها على الانتشار بين الأجهزة دون الحاجة إلى تدخل المستخدم في كل مرحلة. وقد تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه البرامج على التكيف مع بيئات مختلفة واكتشاف فرص جديدة لاستغلال الثغرات الأمنية.

وتشمل الأجهزة المعرضة للخطر منتجات إنترنت الأشياء، مثل التلفاز الذكي والأجهزة المنزلية المتصلة بالشبكة، خصوصًا عندما تتأخر تحديثاتها الأمنية أو تستمر فيها ثغرات غير معالجة.

ويرى باحثو أنثروبيك أن تطور النماذج الحالية قد يجعل تنفيذ هذه الهجمات أكثر سهولة مستقبلًا، وربطوا احتمالية ظهور تهديدات أكثر تطورًا بنهاية عام 2026، إذا استمر تقدم التقنية بالمعدل الحالي.

من موريس إلى نوت بيتيا.. تاريخ من الهجمات واسعة النطاق

شهدت العقود الماضية هجمات بارزة اعتمدت على الانتشار الذاتي، من بينها دودة موريس عام 1988، التي عطلت عددًا كبيرًا من الحواسيب، وهجوم ستوكسنت الذي استهدف أنظمة صناعية في المنشآت النووية الإيرانية.

كما تسببت هجمات مثل WannaCry وNotPetya في خسائر اقتصادية واسعة. ويخشى خبراء أن تجعل ديدان الذكاء الاصطناعي احتواء الهجمات أكثر تعقيدًا إذا تمكنت من التكيف مع ثغرات جديدة والانتقال بين منصات مختلفة.

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

هل الخطر وشيك أم مبالغ فيه؟

لا يتفق الخبراء على حجم التهديد الفعلي. فقد أشار جوناس غوان، الباحث بجامعة تورنتو، إلى سرعة تطور القدرات التقنية، لكنه لفت إلى أن التجربة التي عرضتها أنثروبيك أظهرت انتشارًا بطيئًا.

كما شكك خوان أندريس غيريرو سايد، نائب رئيس الأبحاث في SentinelOne، في القيمة العملية للتجربة، معتبرًا أنها لا تثبت امتلاك نماذج الذكاء الاصطناعي إرادة مستقلة أو قدرة واسعة على إحداث الضرر.

وتظل القدرة على رصد السلوك غير المعتاد وحظر الاتصالات المشبوهة عاملًا مهمًا في احتواء الديدان الإلكترونية قبل انتشارها على نطاق واسع.

إجراءات الحماية تقلل فرص الانتشار

يمكن للمستخدمين تقليل مخاطر الهجمات عبر تحديث الأجهزة والبرامج باستمرار، واستخدام كلمات مرور قوية وفريدة، وتفعيل المصادقة الثنائية حيثما تتوفر، إلى جانب تغيير كلمات المرور الافتراضية لأجهزة إنترنت الأشياء.

استخدامات دفاعية محتملة

قد تُستخدم بعض التقنيات نفسها في تطبيقات دفاعية، مثل اكتشاف الثغرات الأمنية ومعالجتها تلقائيًا. لكن نجاح هذه الاستخدامات يتطلب ضوابط تمنع تحول أدوات الحماية إلى مصدر خطر إضافي.

وتعيد التحذيرات فتح النقاش حول مسؤولية شركات التكنولوجيا والجهات التنظيمية في الحد من المخاطر السيبرانية، مع ضرورة التمييز بين الإمكانات المستقبلية والقدرات التي أثبتتها التجارب فعليًا.

Continue Reading

أخبار تقنية

روبوتات OpenAI البشرية.. سام ألتمان يستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

روبوتات OpenAI البشرية. سام ألتمان يستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

تستعد شركة OpenAI لتطوير روبوتات OpenAI البشرية، إذ يتوقع الرئيس التنفيذي سام ألتمان الوصول إلى نموذج أولي مثير للاهتمام خلال عام 2027، في خطوة تعكس توسع الشركة نحو تطوير الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

روبوتات OpenAI البشرية تستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

كشف ألتمان، خلال مشاركته في بودكاست «Sources»، أن الشركة تعتزم تطوير روبوت بشري، معتبرًا أن التصميم الشبيه بالإنسان منطقي لأن العالم المحيط، من الأبواب ولوحات المفاتيح إلى الأدوات اليومية، صُمم ليتناسب مع البشر.

وقال ألتمان إنه يتوقع عرض نموذج تجريبي في عام 2027، لكنه استبعد انتشار الروبوتات في الشوارع خلال السنوات القليلة المقبلة. ولم تكشف OpenAI حتى الآن عن التصميم النهائي أو المهام المحددة التي سينفذها النموذج الأولي.

عقل الروبوت هو التحدي الأكبر

يحتاج الروبوت البشري إلى أكثر من كاميرات ومحركات وأطراف متحركة؛ إذ يجب أن يفهم المعلومات التي تجمعها مستشعراته، ويحدد خطوات تنفيذ الأوامر، وينسق حركته، ويتعامل مع المواقف غير المتوقعة.

فعلى سبيل المثال، يتطلب رفع كوب تحديد موقعه والتعرف على مقبضه وتقدير قوة الإمساك المناسبة، لتجنب إسقاطه أو إتلافه.

وتستقطب OpenAI متخصصين في التحكم الحركي وتقدير حالة الروبوت وإدارة المحركات والمشغلات، إلى جانب تطوير أنظمة التدريب والبنية التحتية اللازمة لتعليم الذكاء الاصطناعي التعامل مع العالم المادي.

روبوتات OpenAI البشرية.. سام ألتمان يستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

روبوتات OpenAI البشرية.. سام ألتمان يستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

خبرات سابقة ومنافسة متزايدة

سبق للشركة العمل على مشروع Dactyl، الذي درّبت خلاله يدًا روبوتية على التعامل مع الأجسام الحقيقية، كما استخدمت تقنيات مشابهة لتعليمها التعامل مع مكعب روبيك. وأظهرت هذه التجارب صعوبة نقل المهارات من المحاكاة إلى العالم الحقيقي، حيث تفرض قوانين الفيزياء تحديات إضافية.

ولا يقتصر المشروع على تطوير البرمجيات؛ إذ تشير إعلانات التوظيف إلى اهتمام OpenAI بالمشغلات الكهروميكانيكية والمحركات وأنظمة نقل الحركة والاستشعار وإدارة الحرارة، إلى جانب التصنيع وسلاسل الإمداد.

وتواجه الشركة منافسة من تسلا، التي تطور روبوت Optimus، ومن شركة XPENG الصينية التي تعمل على روبوتها البشري IRON.

من مساعدة العمال إلى الروبوت الشخصي

تشير الوظائف المعلنة إلى أن OpenAI تستهدف تطوير روبوتات متعددة الاستخدامات يمكنها مساعدة العمال المهرة، مع طموح طويل الأجل لبناء روبوت شخصي ينفذ مهام متنوعة.

ومع ذلك، لم تعلن الشركة عن موعد إطلاق تجاري أو سعر متوقع أو تفاصيل نهائية بشأن الخصوصية. وستزداد أهمية هذه الجوانب إذا عملت الروبوتات مستقبلًا داخل المنازل، مع اعتمادها على الكاميرات والميكروفونات لفهم محيطها.

ويعتمد نجاح روبوتات OpenAI البشرية على قدرتها على الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتحكم الحركي والتصميم الميكانيكي، وليس على محاكاة شكل الإنسان فحسب.

Continue Reading

أخبار الشركات

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي.. كيف تنشئ مهام تلقائية باستخدام Apple Intelligence؟

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي. كيف تنشئ مهام تلقائية باستخدام Apple Intelligence؟ 1

تتيح ميزة اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي للمستخدمين إنشاء مهام تلقائية بمجرد وصف المطلوب بلغة طبيعية، إذ تساعد Apple Intelligence على بناء الاختصار وتجميع الإجراءات اللازمة دون الحاجة إلى إعداد كل خطوة يدويًا.

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي تبدأ بوصف المهمة

يمكن لمستخدمي أجهزة آيفون المتوافقة مع Apple Intelligence إنشاء اختصارات مخصصة عبر تطبيق Shortcuts، الذي يأتي مثبتًا مسبقًا على الهاتف.

لبدء الاستخدام، افتح التطبيق واضغط على علامة (+)، ثم اكتب وصفًا للمهمة التي تريد تنفيذها. بعد أن ينشئ الذكاء الاصطناعي الاختصار، شغّله لاختبار النتيجة والتأكد من أن الإجراءات تعمل كما تتوقع.

هل تنشئ Apple Intelligence اختصارات موثوقة؟

رغم سهولة إنشاء الاختصارات بهذه الطريقة، فإن النتائج ليست مضمونة دائمًا. فقد ينشئ التطبيق إجراءات قريبة من المطلوب، لكنها لا تحقق الهدف بالكامل، ما يستلزم تعديل الاختصار يدويًا أو إعادة صياغة الأمر.

على سبيل المثال، قد ينجح اختصار في تغيير ألوان الشاشة إلى التدرجات الرمادية عند فتح إنستغرام، لكنه يفشل في إعادتها إلى طبيعتها بعد مغادرة التطبيق. وفي هذه الحالة، قد يكون إنشاء اختصارين منفصلين حلًا عمليًا.

كما يمكن أن يسيء التطبيق فهم بعض الأوامر؛ فعند طلب إيقاف تشغيل آيفون عندما تنخفض البطارية إلى أقل من 20%، قد ينشئ إجراءً لقفل الشاشة بدلًا من تنفيذ الطلب حرفيًا.

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي.. كيف تنشئ مهام تلقائية باستخدام Apple Intelligence؟

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي.. كيف تنشئ مهام تلقائية باستخدام Apple Intelligence؟

استخدام Apple Intelligence لتلخيص المقالات

لا تقتصر اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي على إنشاء المهام من الأوامر النصية، إذ يتيح تطبيق Shortcuts استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص وتحليل البيانات واستخلاص المعلومات.

ويمكن للمستخدم إضافة إجراء Use Model إلى الاختصار، ثم إرسال طلب إلى نموذج ذكاء اصطناعي واستخدام النتيجة في خطوات لاحقة. كما يتيح التطبيق الاختيار بين النماذج التي تعمل على الجهاز والنماذج السحابية، مع إمكانية استخدام ChatGPT.

ومن التطبيقات العملية لهذه الميزة إنشاء اختصار يجلب مقالًا من رابط محدد، ويلخص محتواه، ثم يحفظ الملخص في تطبيق Notes.

إضافة الاختصارات إلى قائمة المشاركة

يمكنك أيضًا إظهار الاختصار داخل قائمة المشاركة للوصول إليه من التطبيقات الأخرى. ولتفعيل ذلك، افتح الاختصار واضغط على زر المعلومات (i)، ثم فعّل خيار Show in Share Sheet.

وتساعد هذه الميزة على تشغيل الاختصارات مباشرة عند مشاركة رابط أو محتوى متوافق، بدلًا من فتح التطبيق والبحث عن الاختصار في كل مرة.

راجع الاختصار قبل الاعتماد عليه

رغم أن اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي توفر وقتًا وجهدًا في إعداد المهام، فمن الأفضل مراجعة الإجراءات التي ينشئها التطبيق قبل استخدامها بصورة متكررة، خصوصًا إذا كانت المهمة تتطلب خطوات دقيقة.

اضغط على Edit، وافحص كل إجراء، ثم اختبر الاختصار أكثر من مرة. فسهولة الإنشاء لا تعني أن النتيجة ستكون صحيحة دائمًا، وقد تحتاج بعض المهام إلى تعديلات يدوية حتى تعمل بالشكل المطلوب.

Continue Reading

Trending