تعاون بين سامسونج وجوجل لدمج ميزات الذكاء الاصطناعي في هواتفهما
تاريخ النشر: 27th, April 2024 GMT
تعمل شركتا سامسونج وجوجل على عدد من ميزات الذكاء الاصطناعي المخصصة لهواتفهما الذكية التي تعمل بنظام أندرويد، وذلك من أجل تقديم أفضل نظام بيئي من منتجات وخدمات أندرويد المختلفة.
وكانت الشركتان قد أعلنتا في يناير الماضي عن شراكة جديدة تستمر لعدة سنوات من أجل تقديم تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي من خدمات جوجل السحابية Google Cloud لمستخدمي هواتف الشركتين.
وأكدت شركة سامسونج أن التعاون مع جوجل، يأتي من أجل العمل على تحقيق رؤية مشتركة لتقديم أفضل نظام بيئي من منتجات وخدمات أندرويد، وهناك أشياء مثيرة قادمة لمستقبل تجارب Android وGalaxy المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
وقال نائب الرئيس الأول لشركة جوجل للمنصات والأجهزة، "إن الشراكة بين سامسونج وجوجل "لم تكن أقوى من أي وقت مضى"، وهو "سعيد" بشأن تعاونهما في مجال الذكاء الاصطناعي و"العديد من الفرص المتاحة لكلتا الشركتين".
Our collaboration with @Google continues as we work towards a shared vision of delivering the best Android ecosystem of products and services. Exciting things are coming up for the future of AI-powered Android and Galaxy experiences. https://t.co/QNvFEiSq9u
— Samsung Mobile (@SamsungMobile) April 25, 2024المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: سامسونج جوجل ميزات الذكاء الاصطناعي نظام أندرويد خدمات أندرويد الذکاء الاصطناعی
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
هذه حالة الطقس لنهار اليوم الأربعاء