الذكاء الاصطناعي سلاح رئيس COP28 للتغلب على تحديات الطاقة
تاريخ النشر: 28th, June 2024 GMT
أعرب الدكتور سلطان بن أحمد الجابر، وزير الصناعة والتكنولوجيا المتقدمة الإماراتي ورئيس مؤتمر الأطراف COP28، عن تصميمه على تنفيذ "اتفاق الإمارات" التاريخي بسرعة لإنقاذ الكوكب، مشددا على أن "معيار نجاح أي اتفاق هو تنفيذ بنوده".
يتضمن "اتفاق الإمارات" التزامات غير مسبوقة من الدول تجاه المناخ، مركزا على الطاقة بجميع أشكالها.
وأكد الدكتور الجابر على احترامه العميق للعلم ودعا العالم لتعزيز الإبداع والابتكار لإيجاد حلول جديدة، مسلطا الضوء على العلاقة الوثيقة بين الذكاء الاصطناعي والطاقة، وكيف يمكن لكل منهما دعم الآخر.
خلال حديثه مع براد سميث من شركة "مايكروسوفت"، أوضح الدكتور الجابر أن دمج الذكاء الاصطناعي مع الطاقة يمكن أن يحقق قيمة اقتصادية واجتماعية هائلة، مشيرا إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يسرع التغيير فحسب، بل يحدد وتيرته.
وقد أثبتت الإمارات نجاحها في استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة الطاقة وتقليل الانبعاثات الكربونية من خلال شركات مثل "مصدر" و"أدنوك"، ودعا الدكتور الجابر جميع أصحاب المصلحة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحقيق التنمية المستدامة.
وأشار تقرير لوكالة الطاقة الدولية إلى الحاجة المتزايدة لتبادل المعلومات وأدوات أقوى لتخطيط وتشغيل أنظمة الطاقة، مما يؤكد على أهمية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وفي مقاله بمنصة "بروجكت سنديكيت"، تناول الدكتور الجابر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين القطاعات الصناعية والنقل والزراعة، بالإضافة إلى زيادة الطلب على الطاقة، وأكد أن التعاون بين شركات التكنولوجيا والطاقة ضروري لتلبية هذا الطلب بطرق مبتكرة.
وختم الدكتور الجابر بإعلان خطط أبوظبي لاستضافة جلسة لـ"مجلس صناع التغيير" في نوفمبر، لتشجيع تبادل وجهات النظر حول دور الذكاء الاصطناعي في الانتقال الطاقي وتحقيق النمو الاقتصادي الشامل.
المصدر: الأسبوع
كلمات دلالية: رئيس COP28 استغلال الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی الدکتور الجابر
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
جنين ومخيمها.. سماع دوي انفجار كبير بمخيم جنين