ناسا وIBM تعملان على بناء ذكاء اصطناعي لتطبيقات الطقس والمناخ
تاريخ النشر: 30th, November 2023 GMT
تعاونت وكالة ناسا وشركة IBM لبناء نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي لتطبيقات الطقس والمناخ. إنهم يجمعون بين معارفهم ومهاراتهم في مجالات علوم الأرض والذكاء الاصطناعي، على التوالي، من أجل النموذج، الذي يقولون إنه ينبغي أن يقدم "مزايا كبيرة مقارنة بالتكنولوجيا الحالية".
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، مثل GraphCast وFourcastnet، على توليد توقعات الطقس بسرعة أكبر من نماذج الأرصاد الجوية التقليدية.
كما يوحي الاسم، فإن النماذج الأساسية هي التقنيات الأساسية التي تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية. يمكن لمحاكيات الذكاء الاصطناعي إجراء تنبؤات بالطقس بناءً على مجموعات من بيانات التدريب، لكن ليس لديهم تطبيقات أبعد من ذلك. وتقول آي بي إم إنها لا تستطيع أيضًا تشفير الفيزياء التي تشكل جوهر التنبؤ بالطقس.
ناسا وآي بي إم لديهما عدة أهداف لنموذجهما التأسيسي. ومقارنة بالنماذج الحالية، فإنهم يأملون في أن يكون لديها إمكانية وصول موسعة، وأوقات استدلال أسرع، وتنوع أكبر في البيانات. الهدف الرئيسي الآخر هو تحسين دقة التنبؤ للتطبيقات المناخية الأخرى. تشمل القدرات المتوقعة للنموذج التنبؤ بظواهر الأرصاد الجوية، واستنتاج معلومات عالية الدقة بناءً على بيانات منخفضة الدقة و"تحديد الظروف المؤدية إلى كل شيء بدءًا من اضطرابات الطائرات وحتى حرائق الغابات".
ويأتي هذا بعد نموذج تأسيسي آخر نشرته وكالة ناسا وشركة IBM في شهر مايو. إنه يسخر البيانات من أقمار ناسا الصناعية للذكاء الجغرافي المكاني، وهو أكبر نموذج جغرافي مكاني على منصة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر Hugging Face، وفقًا لشركة IBM. حتى الآن، تم استخدام هذا النموذج لتتبع وتصور أنشطة زراعة الأشجار وزراعتها في مناطق أبراج المياه (المناظر الطبيعية للغابات التي تحتفظ بالمياه) في كينيا. والهدف هو زراعة المزيد من الأشجار ومعالجة مشاكل ندرة المياه. ويتم استخدام النموذج أيضًا لتحليل الجزر الحرارية الحضرية في دولة الإمارات العربية المتحدة.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي مجرد وهم.. باحثون يكشفون السبب
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
في تطور جديد يعيد تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي، أعلن باحثون بإحدى شركات التكنولوجيا العملاقة أن الذكاء الاصطناعي، وخصوصًا النماذج اللغوية الكبيرة، يُظهر سلوكًا يُوحي بالذكاء ولكنه في الواقع مجرد وهم، هذه النماذج تُظهر قدرة على الاستجابة والتفاعل مع المستخدمين، إلا أنها تفتقر إلى التفكير المنطقي الحقيقي وفهم السياق العميق.
ووفقا لموقع techxplore أن الباحثون يقولون رغم التقدم الكبير الذي حققته تطبيقات الذكاء الاصطناعي، توضح دراسة باحثي شركة التكنولوجيا أن هذه التقنيات ما زالت بعيدة عن تحقيق ذكاء حقيقي، والنماذج الحالية تعتمد على تقنيات تحليل الأنماط بدلاً من الفهم العميق أو التفكير المنطقي، مما يجعلها أداة مفيدة ولكنها ليست بديلاً عن العقل البشري، ونُشر البحث عبر منصة arXiv preprint.
نقاط البحث الأساسية:
• أجريت الدراسة على نماذج لغوية كبيرة، مثل تلك المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.
• أظهرت النتائج أن هذه النماذج لا تفهم الأسئلة المطروحة فهمًا حقيقيًا، بل تعتمد على بنية الجمل والخوارزميات المكتسبة.
الفرضية الأساسية للدراسة:
افترض الباحثون أن الذكاء الحقيقي، سواء للكائنات الحية أو الآلات، يتطلب القدرة على:
1. التمييز بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة: مثال ذلك، إذا سأل طفل والده عن عدد التفاح في حقيبة تحتوي على تفاح صغير الحجم، يمكن للعقل البشري تجاهل حجم التفاح كعامل غير ذي صلة بالإجابة.
2. إظهار التفكير المنطقي: القدرة على استخلاص الاستنتاجات الصحيحة بناءً على المعطيات المتاحة.
اختبار النماذج اللغوية الكبيرة:
• استخدم الباحثون مئات الأسئلة التي استُخدمت سابقًا لتقييم قدرة النماذج اللغوية.
• أضيفت معلومات غير ذات صلة إلى هذه الأسئلة لقياس قدرة الذكاء الاصطناعي على تجاهلها.
• النتيجة: أدى وجود معلومات زائدة إلى إرباك الذكاء الاصطناعي، مما نتج عنه إجابات خاطئة أو غير منطقية.
نتائج البحث:
1. عدم الفهم الحقيقي للسياق
النماذج اللغوية الكبيرة لا تفهم الأسئلة فهمًا عميقًا. بدلاً من ذلك، تستند إلى التعرف على الأنماط وتوليد إجابات تعتمد على البيانات السابقة.
2. إجابات مضللة
أعطت النماذج إجابات بدت صحيحة ظاهريًا، لكنها عند الفحص الدقيق تبين أنها خاطئة أو غير متسقة مع المنطق.
3. الوهم الذكي
النماذج تظهر وكأنها “تفكر” أو “تشعر”، لكنها في الواقع تعتمد على خوارزميات تعليم الآلة للتفاعل مع المستخدم، دون وجود ذكاء حقيقي أو إدراك.
أمثلة توضيحية من البحث:
• سؤال بسيط: عند طرح سؤال على الذكاء الاصطناعي يتضمن معلومات غير ضرورية، غالبًا ما يدمجها في إجابته بدلاً من تجاهلها.
• الشعور والإحساس: عند سؤال الذكاء الاصطناعي عن “شعوره” تجاه أمر معين، قد يقدم إجابات تُوحي بأنه يشعر، لكن هذه مجرد خدعة لغوية تعتمد على بيانات التدريب.
دلالات البحث:
• النتائج تعزز وجهة النظر التي ترى أن الذكاء الاصطناعي ليس “ذكاءً” حقيقيًا بالمعنى البشري، بل هو نموذج إحصائي معقد.
• تؤكد الدراسة أن الذكاء الاصطناعي الحالي غير قادر على التفكير المنطقي أو فهم السياق كما يفعل الإنسان.
التحديات المستقبلية:
• تحسين قدرة النماذج اللغوية على الفصل بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة.
• تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تفهم السياق بشكل أفضل وتُظهر منطقًا أقرب للإنسان.
• تقليل الاعتماد على الأنماط الإحصائية وزيادة التركيز على التفاعل الديناميكي.
نص خطبة الجمعة اليوم 22 نوفمبر 2024