كشفت شركة /ميتا/ المالكة لموقعي /فيسبوك/ و/إنستغرام/ للتواصل الاجتماعي عن إضافة الذكاء الاصطناعي إلى نظارتها الذكية التي تصنعها بالشراكة مع شركة النظارات المميزة /راي بان/.
وتختبر الشركة الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط في المرحلة التجريبية عبر برنامج وصول مبكر في الولايات المتحدة، ومن المقرر أن تطلق ميتا في عام 2024 الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط الجديد علنا.


وقال أندرو بوسورث، كبير مسؤولي التكنولوجيا في ميتا: "نطلق في العام المقبل، النسخة المتعددة الوسائط من مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يستفيد من الكاميرا الموجودة ضمن النظارات، من أجل تزويدك بمعلومات بخصوص السؤال الذي طرحته، إلى جانب معلومات بخصوص العالم من حولك".
وصممت ميتا المساعد من أجل التحكم فيه عن طريق الصوت، إذ يمكن لمرتدي النظارة التحدث إلى المساعد كما لو كان مساعدا صوتيا مشابها لأليكسا من أمازون أو سيري من آبل، فقد عرض بوسورث إحدى الإمكانيات الجديدة للإصدار المتعدد الوسائط في منشوره، وشمل ذلك مقطع فيديو لنفسه وهو يرتدي النظارات ويحدق في قطعة فنية جدارية مضاءة تظهر ولاية كاليفورنيا في أحد المكاتب، وبدا وكأنه يحمل هاتفا ذكيا، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يحتاج إلى هاتف ذكي مقترن بالنظارات لكي يعمل.
وأظهرت شاشة تعرض واجهة المستخدم للذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط الجديد أنه أجاب بنجاح عن سؤال بوسورث "انظر وأخبرني بما تراه"، وحدد الفن بأنه "منحوتة خشبية" ووصفها بأنها "جميلة"، موضحا بعض المزايا الأخرى، التي تشمل مطالبة المساعد بالمساعدة في التعليق على الصور التي التقطها أو طلب ترجمتها وتلخيصها.
كما ظهر التحديث في مقطع فيديو عبر /إنستغرام/ من خلال استجابة المساعد عبر الوصف وتقديم بعض الاقتراحات المناسبة، وترجمة النص المكتوب وعرض بعض التعليقات التوضيحية للصور.
وتعد هذه الخطوة متوقعة، نظرا إلى احتضان ميتا الشامل للذكاء الاصطناعي عبر منتجاتها ومنصاتها، وترويجها للذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر من خلال نموذجها اللغوي الكبير Llama 2.

المصدر: العرب القطرية

كلمات دلالية: ميتا

إقرأ أيضاً:

الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة

 لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة. 

وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.

في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.

تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العام

تدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.

 ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.

لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري. 

ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.

 لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.

سامسونج تطلق Galaxy A56 مع دعم ميزات الذكاء الاصطناعيسوفت بنك يضاعف رهانه على الذكاء الاصطناعي باستثمارات ضخمة وسط سباق عالميثورة الذكاء الاصطناعي في الصين.. DeepSeek يثير جدلا في القطاع الطبيAlexa+.. قفزة نوعية في الذكاء الاصطناعي.. أبرز ميزات المساعد الذكي الجديد من أمازون«DeepSeek» تُشعل سباق الذكاء الاصطناعي.. هامش ربح 545% يهز الأسواق وسهم NVIDIA ينهارالقدرات التي يفتقر إليها الذكاء الاصطناعي الحالي

مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.

أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به. 

وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.

ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.

أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة. 

في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.

الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعي

 تستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية. 

تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.

 فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.

تهدف  الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة. 

في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.

تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.

 في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.

بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.

القيود والتحديات

من الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي. 

وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.

في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.

 ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها. 

كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.

مقالات مشابهة

  • الأهلي يسخر من قرعة الذكاء الاصطناعي
  • الهواتف الذكية تقاوم هجمة الاكسسوارات بفضل الذكاء الاصطناعي
  • ذبح الخنازير.. كيف يحوّل الذكاء الاصطناعي الاحتيال المالي إلى كارثة عالمية؟
  • الذكاء الاصطناعي تكلفة عالية على البيئة
  • الخبرات النادرة والمعادلة الجديدة في الذكاء الاصطناعي
  • عندما يلتقي الذكاء الاصطناعي والعاطفي
  • الخوارزمية الأولى: أساطير الذكاء الاصطناعي
  • علامة HONOR تكشف عن استراتيجيتها المؤسسية الجديدة التي تسعى من خلالها لإتمام انتقالها إلى شركة متخصصة في نظام الأجهزة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
  • تأخير مرتقب في تطوير سيري الذكية .. تحديات تواجه الذكاء الاصطناعي في آبل
  • الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة