عبر الذكاء الاصطناعي.. متوفون يتواصلون مع أقاربهم!
تاريخ النشر: 4th, June 2024 GMT
بغداد اليوم- متابعة
عندما اكتشف ميشائيل بومر أنه مصاب بسرطان القولون في مراحله النهائية، أمضى الكثير من الوقت مع زوجته أنيت يتحدثان عما سيحدث بعد وفاته.
أخبرته أن أحد الأمور التي ستفتقدها بشدة هو القدرة على طرح الأسئلة عليه متى شاءت لأنه واسع الاطلاع ويفيض عليها دائما من معلوماته، حسبما ذكر بومر خلال مقابلة أجرتها معه أسوشيتد برس مؤخرا في منزله في إحدى ضواحي برلين.
أثارت هذه المحادثة فكرة لدى بومر: "لماذا لا يعيد إنشاء صوته باستخدام الذكاء الاصطناعي للبقاء على قيد الحياة بعد وفاته؟"
وتعاون رجل الأعمال البالغ من العمر 61 عاما مع صديقه في الولايات المتحدة، روبرت لوكاسيو، الرئيس التنفيذي لمنصة إيتيرنوس التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
وفي غضون شهرين، قاما ببناء "نسخة تفاعلية شاملة للذكاء الاصطناعي" من بومر، أول عميل للشركة.
وتقول إيتيرنوس، واسمها مشتق من الكلمة الإيطالية واللاتينية التي تعني "الأبدية"، إن تقنيتها ستسمح لعائلة بومر ”بالاستفادة من تجاربه الحياتية وخبرته".
وتعد شركة ستوري فايل واحدة من الشركات الناشئة الأكثر شهرة في هذا المجال، ومقرها كاليفورنيا، وتسمح للأشخاص بالتفاعل مع مقاطع الفيديو المسجلة مسبقا وتستخدم خوارزمياتها للكشف عن الإجابات الأكثر صلة بالأسئلة التي يطرحها المستخدمون.
وتقدم شركة أخرى تسمى "هير أفتر إيه آي" تفاعلات مماثلة من خلال برنامج "لايف ستوري آفاتار" التي يمكن للمستخدمين إنشاؤها من خلال الإجابة على طلبات أو مشاركة روايات شخصية.
هناك أيضا "مشروع ديسمبر"، وهو روبوت محادثة يوجه المستخدمين لملء استبيان للإجابة على الحقائق الرئيسية عن شخص ما وسماته، ثم سداد 10 دولارات لمحاكاة محادثة نصية مع الشخصية.
وتقدم شركة أخرى، هي "ساينس إيه آي"، جلسات روحية خيالية مجانا.
وتوفر ميزات إضافية، مثل إعادة إنشاء صوت أحبائهم بواسطة الذكاء الاصطناعي، مقابل رسوم قدرها 10 دولارات.
وفي حين تبنى البعض هذه التكنولوجيا كوسيلة للتغلب على أحزانهم، يشعر آخرون بعدم الارتياح بشأن الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمحاولة الحفاظ على المحادثات مع أحبائهم الراحلين.
ويشعر آخرون بالقلق من أن يجعل ذلك الحداد عملية أكثر صعوبة لأنه لن تكون هناك نهاية للحزن، وإدراك أن أحباءهم رحلوا إلى الأبد.
المصدر: وكالة بغداد اليوم
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
"الصحة الفلسطينية": الاحتلال يواصل ارتكاب المجازر بحق شعبنا في غزة