وزيرة التضامن تزور محافظة قنا.. وتكرم 5 من أبناء مصر لحصولهم على مراكز متقدمة في الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 28th, January 2024 GMT
أجرت نيفين القباج وزيرة التضامن الإجتماعي، صباح اليوم الأحد، زيارة لمحافظة قنا استهلتها بلقاء السيد اللواء أشرف الداودي محافظ قنا بالقاعة الزجاجية للمحافظة، وذلك بحضور الدكتور أحمد عكاوي رئيس جامعة جنوب الوادي، والدكتور حازم عمر نائب المحافظ، والسادة أعضاء مجلسي النواب والشيوخ عن المحافظة.
وقامت وزيرة التضامن الاجتماعي بتكريم خمسة أطفال من أبناء مصر من دور الرعاية لحصولهم على مراكز متقدمة في مسابقة الذكاء الاصطناعي" الروبوت" مما أدي إلى تصعيدهم للمشاركة في مسابقة دولية تقام في الأول من مارس المقبل.
ومن المقرر أن تشهد وزيرة التضامن الاجتماعي خلال الزيارة إعلان نتائج بحث تحت عنوان "جرائم الثأر في صعيد مصر.. آليات التدخل وسبل المواجهة "تحت مظلة المركز القومي للبحوث الاجتماعية والجنائية، وكذلك افتتاح مجمع خدمات الأسرة والطفولة بقنا الجديدة.
كما ستطلق وزيرة التضامن الاجتماعي ومحافظ قنا قافلة وزارة التضامن الاجتماعي "بالوعي مصر بتتغير للأفضل" في قرى ومراكز محافظة قنا، حيث تشتمل مراكز " قنا وقوص ونجع حمادي"، وذلك بالتعاون مع وزارة الصحة وبنك ناصر الاجتماعي وعدد من الجمعيات الأهلية والشركاء من المحليات بهدف إيصال الخدمات للمناطق الأولى بالرعاية.
IMG-20240128-WA0030 IMG-20240128-WA0029 IMG-20240128-WA0027 IMG-20240128-WA0028المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: وزيرة التضامن الاجتماعي وزارة التضامن الاجتماعي الذكاء الاصطناعي وزارة التضامن أعضاء مجلسي النواب والشيوخ المركز القومي للبحوث الاجتماعية والجنائية ى مصر
إقرأ أيضاً:
رغم تفوقه في البرمجة.. نماذج الذكاء الاصطناعي تخفق في التاريخ
على الرغم من تميز الذكاء الاصطناعي في بعض المهام مثل البرمجة أو إنشاء البودكاست، إلا أنه يُظهر ضعفًا واضحًا في اجتياز اختبارات التاريخ المتقدمة، وفقًا لدراسة حديثة.
GPT-4 وLlama وGemini: نماذج لغوية فشلت في تقديم إجابات دقيقة
قام فريق من الباحثين بتطوير معيار جديد لاختبار ثلاث نماذج لغوية ضخمة رائدة: "GPT-4" من أوبن إي آي، و"Llama" من ميتا، و"Gemini" من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية. يعتمد هذا المعيار، المعروف باسم "Hist-LLM"، على قاعدة بيانات التاريخ العالمي "Seshat"، وهي قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية.
النتائج التي تم تقديمها الشهر الماضي في مؤتمر "NeurIPS" المرموق، كانت مخيبة للآمال. حيث حقق أفضل نموذج، وهو "GPT-4 Turbo"، دقة بلغت حوالي 46% فقط، وهي نسبة بالكاد تفوق التخمين العشوائي.
اقرأ أيضاً.. هل يتفوق "O3" على البشر؟ قفزة جديدة تُعيد تعريف الذكاء الاصطناعي
وأوضحت "ماريا ديل ريو-تشانونا"، إحدى المشاركات في الدراسة وأستاذة علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن: "الاستنتاج الأساسي من هذه الدراسة هو أن النماذج اللغوية الكبيرة، رغم إمكانياتها المذهلة، لا تزال تفتقر إلى الفهم العميق المطلوب للتعامل مع استفسارات تاريخية متقدمة. يمكنها التعامل مع الحقائق الأساسية، ولكن عندما يتعلق الأمر بالتحليل العميق على مستوى الدكتوراه، فهي غير قادرة على الأداء المطلوب بعد".
القصور في الفهم العميق
من الأمثلة التي فشل فيها النموذج، سؤال عن استخدام الدروع القشرية في فترة معينة من مصر القديمة. أجاب "GPT-4 Turbo" بنعم، بينما الحقيقة أن هذه التقنية لم تظهر في مصر إلا بعد 1500 عام.
يرجع هذا القصور، وفقًا للباحثين، إلى اعتماد النماذج على بيانات تاريخية بارزة، مما يصعّب عليها استرجاع المعلومات النادرة أو الأقل شهرة.
كما أشار الباحثون إلى وجود أداء أضعف للنماذج في مناطق معينة، مثل إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يبرز التحيزات المحتملة في بيانات التدريب.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يفك شيفرة أصوات الطيور المهاجرة
التحديات المستمرة
وأكد "بيتر تيرتشين"، قائد الدراسة وأستاذ بمعهد علوم التعقيد في النمسا، أن هذه النتائج تُظهر أن النماذج اللغوية لا تزال غير بديل عن البشر في مجالات معينة. ومع ذلك، يبقى الأمل في أن تسهم هذه النماذج في مساعدة المؤرخين مستقبلاً. يعمل الباحثون على تحسين المعيار بإضافة بيانات من مناطق غير ممثلة بشكل كافٍ وتضمين أسئلة أكثر تعقيدًا.
واختتمت الدراسة بالقول: "رغم أن نتائجنا تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، إلا أنها تؤكد أيضًا الإمكانيات الواعدة لهذه النماذج في دعم البحث التاريخي".
المصدر: وكالات
وزيرة التنمية المحلية ومحافظ القاهرة يتفقدان مشروع زراعة وتشجير الطريق الدائري بالقاهرة