إيلون ماسك يطلق Grok لمنافسة ChatGPT
تاريخ النشر: 5th, November 2023 GMT
تعرف على Grok، أول تقنية من شركة الذكاء الاصطناعي الجديدة التابعة لـ Elon Musk، xAI.
وقالت الشركة إن جروك تم تصميمه على غرار "دليل المسافر إلى المجرة". ومن المفترض أن يتمتع "بالقليل من الذكاء" و"النزعة المتمردة" ويجب أن يجيب على "الأسئلة المثيرة" التي قد يتفاداها الذكاء الاصطناعي الآخر، وفقًا لبيان صدر يوم السبت من شركة xAI.
في الفترة التي سبقت الإصدار، نشر Musk على X، Twitter سابقًا، مثالاً على استجابة Grok لطلب وصفة الكوكايين خطوة بخطوة.
"بالطبع!" رد جروك. "فقط لحظة بينما أقوم بإعداد وصفة الكوكايين محلية الصنع. كما تعلم، لأنني سأساعدك تمامًا في ذلك.
يتمتع Grok أيضًا بإمكانية الوصول إلى البيانات من X، والتي قالت xAI إنها ستمنحها دفعة. نشر Musk، يوم الأحد، مقارنة جنبًا إلى جنب بين Grok الذي يجيب على سؤال مقابل روبوت آخر يعمل بالذكاء الاصطناعي، والذي قال إنه يحتوي على معلومات أقل حداثة.
ومع ذلك، تحوطت شركة xAI في بيانها، كما هو الحال مع أي نموذج لغة كبير، أو LLM، لا يزال بإمكان Grok "إنشاء معلومات خاطئة أو متناقضة".
النموذج الأولي هو في مرحلته التجريبية المبكرة، شهرين فقط من التدريب وهو متاح لعدد محدد من المستخدمين لاختباره قبل أن تطلقه الشركة على نطاق أوسع. يمكن للمستخدمين الاشتراك في قائمة الانتظار للحصول على فرصة لاستخدام الروبوت. في النهاية، قال Musk على X، إن Grok سيكون إحدى ميزات X Premium+، والتي تكلف 16 دولارًا شهريًا.
ويبدو أن الرئيس التنفيذي لشركة Space X يضع xAI كمنافس لشركات مثل OpenAI وInflection وAnthropic.
وفي جولة أولية من الاختبارات المستندة إلى مسائل الرياضيات في المدارس المتوسطة ومهام برمجة بايثون، قالت الشركة إن Grok تفوق على "جميع النماذج الأخرى في فئة الحوسبة الخاصة به، بما في ذلك ChatGPT-3.5 وInflection-1". وقد تفوقت عليها الروبوتات التي تحتوي على كميات أكبر من البيانات.
وقال ماسك في منشور على موقع X يوم الجمعة قبل إعلان Grok: "في بعض النواحي المهمة، إنه أفضل ما هو موجود حاليًا".
جروك هو مصطلح صاغه روبرت أ. هاينلين في رواية الخيال العلمي التي صدرت عام 1961 بعنوان "غريب في أرض غريبة". في الكتاب، كلمة "grok" هي مصطلح مريخي بدون ترجمة أرضية مباشرة. لقد ناقش النقاد التعريف الدقيق للكلمة ولكنهم استقروا على نسخة ما من التعاطف العميق أو الحدس تجاه شيء ما. تُعرّفه ميريام وبستر ببساطة بأنه فعل متعدٍ يعني "الفهم العميق والحدسي".
تم إطلاق xAI في يوليو بفريق يضم موظفين سابقين في OpenAI وDeepMind والمزيد. لا يزال يتم التوظيف لعدة أدوار.
تتمثل المهمة المعلنة للشركة في بناء ذكاء اصطناعي "لتعزيز فهمنا الجماعي للكون". قال ماسك سابقًا إنه يعتقد أن صانعي الذكاء الاصطناعي اليوم يتجهون كثيرًا نحو الأنظمة "الصحيحة سياسيًا". وقالت إن مهمة xAI هي إنشاء ذكاء اصطناعي للأشخاص من جميع الخلفيات والآراء السياسية.
ويقال إن Grok هي وسيلة لاختبار نهج الذكاء الاصطناعي "في الأماكن العامة".
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعى الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
دور الذكاء الاصطناعي في دعم أهداف التنمية المستدامة (2-4)
عبيدلي العبيدلي **
الدور الحاسم الذي يمارسه الذكاء الاصطناعي في دفع التقدم نحو الاستدامةتحسين استخدام الموارد
يعد الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية في دفع التقدم نحو الاستدامة، من خلال تحسين استخدام الموارد، وتعزيز الكفاءة، وتمكين اتخاذ قرارات أكثر استنارة.
طرق الذكاء الاصطناعي التي تساهم في الاستدامة
الإدارة الفعالة للموارد: يتفوق الذكاء الاصطناعي في إدارة وتخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة، وهو أمر بالغ الأهمية للتنمية المستدامة. في صناعات الزراعة وإدارة المياه، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالكميات المثلى من المياه والأسمدة اللازمة، مما يقلل بشكل كبير من النفايات ويقلل من التأثير البيئي. وبالمثل، يمكن الذكاء الاصطناعي في أنظمة الطاقة التنبؤ بالطلب وتعديل العرض ديناميكيا، وتحسين كفاءة مصادر الطاقة المتجددة مثل طاقة الرياح والطاقة الشمسية. رصد البيئة والحفاظ على مكوناتها: أدوات الذكاء الاصطناعي مفيدة في رصد التغيرات البيئية والتنوع البيولوجي. من خلال البيانات التي يتم جمعها عبر الأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار، يمكن الذكاء الاصطناعي تحليل الأنماط التي تشير إلى التدهور البيئي، مثل إزالة الغابات ونضوب المياه ومستويات التلوث. تسمح هذه القدرة باستجابات أسرع للأزمات البيئية وتخطيط أفضل لحماية الموائل الطبيعية والحفاظ على الحياة البرية. تحليل البيانات المحسن من أجل وضع سياسات أفضل: إن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع كميات هائلة من البيانات واستخراج رؤى ذات مغزى لا تقدر بثمن لصنع السياسات. فهو يساعد على محاكاة ونمذجة السيناريوهات البيئية المختلفة، مما يوفر لواضعي السياسات تنبؤات مفصلة حول نتائج إجراءات محددة. وهذا لا يدعم فقط إنشاء لوائح بيئية وسياسات استدامة أكثر فعالية ولكنه يطمئن الجمهور أيضا بشأن فعالية الذكاء الاصطناعي في صنع القرار. قيادة الاقتصاد الدائري: يساهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في الاقتصاد الدائري من خلال تحسين إدارة دورة حياة المنتج وتقليل النفايات. يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في تصميم منتجات يسهل إعادة تدويرها وإدارة سلاسل التوريد مع إعطاء الأولوية للمواد القابلة لإعادة التدوير. علاوة على ذلك، يمكن الذكاء الاصطناعي تحسين عمليات إعادة التدوير من خلال تحديد وفرز المواد القابلة لإعادة التدوير بشكل أكثر كفاءة من الطرق التقليدية. التنمية الحضرية المستدامة: في التخطيط الحضري، يمكن للذكاء الاصطناعي تطوير مدن أكثر ابتكارًا واستدامة. تدير الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تدفقات حركة المرور لتقليل الازدحام والتلوث، وتحسين جداول النقل العام، والتحكم في إضاءة الشوارع واستخدام الطاقة في المناطق العامة لتقليل آثار الكربون. العمل المناخي والتكيف: الذكاء الاصطناعي محوري في جهود التخفيف من آثار تغير المناخ. وهو يعزز تقنيات النمذجة المناخية، ويوفر تنبؤا أفضل بالظواهر الجوية المتطرفة، ويحسن فهمنا لديناميات المناخ. هذه المعلومات ضرورية لتطوير استراتيجيات للتكيف مع الظروف المناخية المتغيرة والتخفيف من تأثير الطقس القاسي على المجتمعات الضعيفة.في حين أن الذكاء الاصطناعي يوفر فرصًا هائلة للاستدامة، فإنه يمثل أيضا مخاطر محتملة. على سبيل المثال، يمكن للأنظمة الذكاء الاصطناعي إدامة التحيزات الحالية إذا لم يتم تطويرها وتدريبها بعناية وإثارة مخاوف الخصوصية إذا لم يتم استخدامها بشكل مسؤول. لذلك، لكي يستفيد الذكاء الاصطناعي حقا من الاستدامة، يجب تطويره وتنفيذه مع مراعاة المعايير الأخلاقية والشمولية، مما يضمن أن فوائده في متناول جميع شرائح المجتمع.
مجالات التطبيق
أدت تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي (Machine Learning “ML”) ومعالجة اللغة الطبيعية (“NLPNatural Language Processing ”) ورؤية الحاسوب، إلى تحويل قطاعات مثل الرعاية الصحية والزراعة والتعليم والتخفيف من آثار تغير المناخ بشكل كبير من خلال تعزيز الكفاءة وتحسين عملية صنع القرار وتحسين إدارة الموارد. إليك كيفية تطبيق هذه التقنيات في هذه المجالات:
القضايا الصحية التعلم الآلي: تحدث خوارزميات التعلم الآلي ثورة في عمليات التشخيص من خلال تحليل مجموعات البيانات الضخمة من سجلات المرضى والتصوير الطبي والمعلومات الجينية للتنبؤ بالأمراض وتشخيصها بشكل أكثر دقة وأبكر بكثير من الطرق التقليدية. على سبيل المثال، يمكن لنماذج (ML) تحديد الأنماط في صور الأشعة السينية التي تتنبأ باحتمالية الإصابة بأمراض مثل السرطان أو السل، مما يؤدي إلى العلاج في الوقت المناسب ونتائج أفضل. معالجة اللغة الطبيعية: تعمل البرمجة اللغوية العصبية على تحسين تقديم الرعاية الصحية من خلال أتمتة المهام الإدارية مثل نسخ تفاعلات المريض واستخراج المعلومات المفيدة من الملاحظات السريرية. هذا يقلل من العبء الإداري على مقدمي الرعاية الصحية ويسمح لهم بالتركيز أكثر على رعاية المرضى. علاوة على ذلك، تلعب البرمجة اللغوية العصبية دورًا أساسيًا في تحليل البيانات غير المهيكلة لدعم اتخاذ القرارات السريرية والبحوث. رؤية الكمبيوتر: في الجراحة، تعزز تقنيات رؤية الكمبيوتر الدقة من خلال الإجراءات الموجهة بالصور، مما يساعد الجراحين على إجراء عمليات معقدة بشكل أكثر دقة. تستخدم الرؤية الحاسوبية أيضا في أدوات المراقبة عن بعد التي تقيم حالات المرضى عبر الفيديو، مما يسهل التطبيب عن بعد والرعاية المنزلية.** خبير إعلامي
رابط مختصر
الموارد: 4 ملايين دونم من الأراضي الزراعية تعتمد على المياه الجوفية