بنك JPMorgan Chase يدعم موظفيه ببرنامج AI من OpenAI
تاريخ النشر: 10th, August 2024 GMT
الاقتصاد نيوز - متابعة
أطلقت JPMorgan Chase مساعدًا للذكاء الاصطناعي التوليدي لعشرات الآلاف من موظفيها في الأسابيع الأخيرة، وهي المرحلة الأولية من خطة أوسع لدمج التكنولوجيا في جميع أنحاء العملاق المالي المترامي الأطراف.
البرنامج، المسمى LLM Suite، متاح بالفعل لأكثر من 60 ألف موظف، ويساعدهم في مهام مثل كتابة رسائل البريد الإلكتروني والتقارير.
بدلاً من تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة به، صممت جي بي مورجان LLM Suite لتكون بوابة تسمح للمستخدمين بالاستفادة من النماذج الخارجية الكبيرة - البرامج المعقدة التي تدعم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية - وأطلقتها مع LLM من OpenAI، صانع ChatGPT، وفقًا للأشخاص.
قالت تيريزا هيتسينريثر، رئيسة قسم البيانات والتحليلات في جي بي مورجان، في مقابلة: "في النهاية، نود أن نكون قادرين على التحرك بسلاسة عبر النماذج اعتمادًا على حالات الاستخدام". "إن الخطة لا تهدف إلى الالتزام بنموذج محدد من مقدمي الخدمات."
وتُظهِر الخطوة التي اتخذها بنك جي بي مورجان، أكبر بنك أمريكي من حيث الأصول، مدى سرعة انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر الشركات الأمريكية منذ وصول ChatGPT في أواخر عام 2022.
وقد أصدر بنك مورجان ستانلي المنافس بالفعل زوجًا من الأدوات التي تعمل بتقنية OpenAI لمستشاريه الماليين.
وقالت شركة التكنولوجيا العملاقة أبل في يونيو/حزيران إنها كانت تدمج نماذج OpenAI في نظام التشغيل لمئات الملايين من أجهزتها الاستهلاكية، مما أدى إلى توسيع نطاقها بشكل كبير.
المصدر: وكالة الإقتصاد نيوز
كلمات دلالية: كل الأخبار كل الأخبار آخر الأخـبـار
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
مشروبات كحولية كتبت نهاية مأساوية لأسرة كاملة.. ماذا حدث في المقطم؟