ما هو رأي إلهام شاهين بتوثيق تاريخها الفني بالذكاء الاصطناعي؟
تاريخ النشر: 29th, March 2024 GMT
متابعة بتجــرد: أكدت الفنانة إلهام شاهين حماستها لمشروع توثيق تاريخ الفنانين بالذكاء الاصطناعي، مبررةً الأمر بأن لديها تاريخاً فنياً طويلاً يهمها توثيقه.
وأوضحت إلهام أن لديها أكثر من 100 فيلم و50 مسلسلاً و23 مسرحية، وهو رصيد فني كبير يجب الحفاظ عليه، مضيفةً أن كل جائزة وتكريم حصلت عليه في مهرجانات داخل مصر وخارجها، جزء مهم منها، قائلةً: “في كل مرة كنت بتكرّم بمثّل بلدي وبرفع اسم مصر وده جزء مهم من وطنيتي تجاه مصر”.
وكشفت إلهام شاهين عن أبرز ذكرى تسعى لتوثيقها، وهي تكريمها في “مهرجان قرطاج السينمائي” عن فيلم “يا دنيا يا غرامي”.
وعن رأيها في الذكاء الاصطناعي، قالت إلهام: “الذكاء الاصطناعي في العالم كله بقى هو ده المستقبل وفي أشياء مكنّاش نتخيلها بقت موجودة دلوقتي وهو يخوّف لأنه ممكن يبقى في استغناء عن البشر في مجالات كتيرة أوي”.
يُذكر أن عدداً من الفنانين والنجوم تعاقدوا على فكرة مشروع مبتكرة لتجديد أرشيفهم الفني والحفاظ على ذكريات مشوارهم من خلال الرقمنة والذكاء الاصطناعي، أبرزهم: إلهام شاهين، محمود حميدة، بشرى، بسمة أحمد زاهر، وشيري عادل.
ويهدف هذا المشروع الى الحفاظ على التراث الفني بتكنولوجيا متماشية مع عصر الذكاء الاصطناعي، كما سيتم من خلاله الكشف عن أرشيف صور وذكريات خاصة لم تُنشر من قبل.
main 2024-03-29 Bitajarodالمصدر: بتجرد
كلمات دلالية: إلهام شاهین
إقرأ أيضاً:
ثورة في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي.. أداة جديدة أسرع 9 مرات وتعمل على هاتفك
تمكن باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وشركة NVIDIA من تطوير أداة جديدة لتوليد الصور تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تمتاز بسرعة فائقة وجودة عالية مع استهلاك أقل للطاقة، ويمكن تشغيلها محليًا على أجهزة الحاسوب المحمولة أو الهواتف الذكية.
الأداة الجديدة التي تحمل اسم HART (اختصارًا لـ Hybrid Autoregressive Transformer) تمثل دمجًا مبتكرًا بين تقنيتين شائعتين في هذا المجال: النماذج التوليدية التسلسلية (autoregressive) ونماذج الانتشار (diffusion). حيث تعتمد HART على النموذج التسلسلي لرسم الصورة بشكل سريع وإجمالي، ثم تستخدم نموذج الانتشار صغير الحجم لتوضيح التفاصيل الدقيقة وتحسين جودة الصورة.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يهدد مستقبل التصوير الفوتوغرافي
السرعة والكفاءة
وتتميز HART بقدرتها على إنتاج صور تضاهي أو تتفوق على الصور التي تولدها نماذج الانتشار المتقدمة، لكنها تفعل ذلك بسرعة أكبر بنحو تسع مرات، مع تقليل استهلاك الموارد الحاسوبية بنسبة تصل إلى 31% مقارنةً بأحدث النماذج. ويكفي أن يدخل المستخدم وصفًا نصيًا بسيطًا لتقوم الأداة بتوليد الصورة المطلوبة.
ويُتوقع أن تفتح هذه التقنية آفاقًا واسعة في عدة مجالات، مثل تدريب السيارات الذاتية القيادة في بيئات افتراضية واقعية، وتصميم مشاهد غنية لألعاب الفيديو، وحتى مساعدة الروبوتات على إتمام مهام معقدة في العالم الحقيقي.
يقول الباحث هاوتيان تانغ، المؤلف المشارك في الدراسة: "تمامًا كما يرسم الفنان لوحة من خلال تحديد الشكل العام أولًا، ثم يعود لإضافة التفاصيل الدقيقة بضربات فرشاة صغيرة، هذا ما تفعله HART بالضبط".
أخبار ذات صلة
تحسين الجودة
وقد واجه الباحثون تحديات أثناء تطوير الأداة، خاصة في كيفية دمج نموذج الانتشار بطريقة تكمّل عمل النموذج التسلسلي دون أن تؤدي إلى تراكم الأخطاء. وخلصوا إلى أن أفضل طريقة هي استخدام نموذج الانتشار فقط في المرحلة النهائية لمعالجة التفاصيل الدقيقة.
ومن أبرز ما يميز HART أنها تعتمد بشكل أساسي على نموذج تسلسلي مشابه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، مما يسهل دمجها مستقبلاً مع نماذج توليدية متعددة الوسائط تجمع بين الرؤية واللغة، وهو ما يمهد الطريق لتطبيقات جديدة مثل شرح خطوات تركيب قطعة أثاث بالصوت والصورة.
مستقبل HART
ويطمح الفريق البحثي إلى تطوير HART مستقبلًا ليشمل مجالات أوسع مثل توليد الفيديوهات والتنبؤ بالأصوات، مستفيدين من قابلية الأداة للتوسع والعمل عبر وسائط متعددة.
وقد تم تمويل هذا البحث من قبل عدة جهات منها مختبر MIT-IBM Watson للذكاء الاصطناعي، ومركز MIT وAmazon Science Hub، وبرنامج MIT لتقنيات الذكاء الاصطناعي، ومؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، كما تبرعت NVIDIA بالبنية التحتية اللازمة لتدريب النموذج.
إسلام العبادي(أبوظبي)
محافظ بني سويف يؤدي صلاة عيد الفطر الميارك بساحة مسجد عمر بن عبدالعزيز