آبل تتعاون مع شترستوك لتدريب الذكاء الاصطناعي على الصور وتطوير أجهزتها
تاريخ النشر: 10th, April 2024 GMT
أعلنت شركة آبل يوم الاثنين الماضي أنها تتعاون مع شركة التصوير الجغرافي العالمية "شترستوك" لتدريب صور الذكاء الاصطناعي، بهدف تطوير أجهزة آبل بأحدث التقنيات، بحسب ما أوردته وكالة الأنباء الألمانية.
ووقعت الشركة العملاقة في مجال التكنولوجيا مؤخرا صفقة بقيمة تصل إلى 50 مليون دولار مع شترستوك، لترخيص ملايين الصور ومقاطع الفيديو والمحتوى الصوتي لتدريب نماذج اللغة الكبيرة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وفقا لموقع "آبل إنسايدر".
ومن الممكن أن تعمل الصفقة على تحسين قدرات إنشاء الصور وتحريرها على أجهزة "آيفون"، وذلك عن طريق تحسين تقنية التعرّف على الصور بالذكاء الاصطناعي.
علاوة على ذلك، يمكن لمستخدمي آيفون الاستفادة من التعرّف على الصوت المُحسَّن والنسخ التلقائي بمساعدة محتوى الفيديو والصوت من "شترستوك"، التي يتم استخدام بياناتها حاليا من قِبل جوجل التابعة لشركة "ألفابيت"، وأمازون ومنصات شركة ميتا لتطوير محركات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
يأتي هذا الإعلان في أعقاب مفاوضات مستمرة مماثلة من قِبل "آبل" مع العديد من الناشرين، مثل "كوندي ناست آي إيه سي"، و"إن بي سي"، لاستخدام محتواها من المقالات الإخبارية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
وألمح نائب الرئيس الأول للتسويق العالمي للشركة، التي تتخذ من كاليفورنيا مقرا لها، جريج جوسوياك، مرارا على منصات التواصل الاجتماعي إلى أن مؤتمر آبل العالمي للمطورين المقبل سيكون "مذهلا تماما"، حيث سيركز بشكل أساسي على ميزات الذكاء الاصطناعي المضافة حديثا إلى الأجهزة.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: رمضان 1445 هـ ترجمات حريات 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.
الجيش الإسرائيلي: عثرنا على منصات إطلاق صواريخ إيرانية في جبل الشيخ ومزارع شبعا