تطبيق Pixel Screenshots يستخدم الذكاء الاصطناعي لفحص لقطات الشاشة
تاريخ النشر: 15th, August 2024 GMT
حوالي 50 بالمائة من ألبوم الصور الخاص بك عبارة عن إيصالات. أي لقطات شاشة لكل شيء تعتبره مثيرًا للاهتمام إلى حد ما. سواء كان سائقو أوبر الذين يبدو أنهم لا يقتربون أبدًا، أو الشاي الساخن من قصص Instagram الخاصة بصديقك أو سلاسل البريد الإلكتروني التي لا يمكن فهمها، فإن معرضك مليء ببقايا الإنترنت التي لا يمكن تفسيرها.
يتم إطلاق تطبيق Screenshots جنبًا إلى جنب مع Pixel 9 وPixel 9 Pro وPixel 9 Pro Fold، ويستخدم Gemini AI للمساعدة في تحديد صور معينة. بعد منح التطبيق حق الوصول إلى صورك، لن يستوعب الذكاء الاصطناعي الملفات التي يعتقد أنها لقطات شاشة فحسب، بل سيبدأ أيضًا في تحديد ما بداخل كل صورة.
في الصفحة الرئيسية، سترى صفًا في الأعلى يسمى "المجموعات"، مع سلسلة من اللقطات المنظمة مسبقًا مثل "أفكار الهدايا" أو "الأحذية" أو "الأماكن التي يجب زيارتها". يمكن تنظيم هذه الصور بنفسك أو اقتراحها بواسطة النظام.
توجد أسفل هذا الصف شبكة تحتوي على أحدث الصور التي التقطتها، وفي الأسفل يوجد شريط بحث ورمز زائد بجواره. سيسمح لك الضغط على هذا الرمز بتشغيل الكاميرا أو استيراد صورة من ألبومك. وهذا مفيد للصور التي التقطتها لعلامات العالم الحقيقي التي تحتوي على معلومات تريد أن يساعدك تطبيق Gemini AI في تذكرها.
سيؤدي النقر فوق كل لقطة شاشة في هذا التطبيق إلى توسيع الصورة وإظهار عنوان وملخص وأزرار بناءً على محتوياتها. يتم إنشاء كل هذه الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي، لذلك إذا كنت تنظر إلى صورة لمنشور على Instagram لمهرجان موسيقي حول التواريخ القادمة، فقد يقول العنوان "أعمال Lollapalooza الرئيسية" مع أزرار لإضافة أحداث معينة من تلك الصورة إلى التقويم الخاص بك. إذا قمت بسحب صورة لموقع ويب لمطعم، فقد تقدم لك Screenshots اختصارات للاتصال بالمتجر أو الانتقال إلى عنوان العمل عبر الخرائط.
من الصفحة الرئيسية، يمكنك إما الكتابة في شريط البحث أو النقر على أيقونة الميكروفون فيه وطلب أشياء من Google مثل "ما هي كلمة مرور WiFi الخاصة بسام؟" أو "كم أدين لشيرلين؟" سيقوم التطبيق بفحص معرض الصور الخاص بك ولن يعرض الصور التي تحتوي على معلومات ذات صلة فحسب، بل سيحاول أيضًا الإجابة على سؤالك في الأعلى. في العرض التوضيحي الذي شاهدته في حدث عملي مؤخرًا، سأل أحد ممثلي Google التطبيق "متى تبدأ مبيعات تذاكر المهرجان؟"
استجابت Screenshots على الفور تقريبًا من خلال سحب صورة لمنشور Instagram لمهرجان شعبي، وبعد ثوانٍ أظهرت الكلمات "ستبدأ مبيعات تذاكر المهرجان في 5 أغسطس". كان هذا المثال مثيرًا للإعجاب بشكل خاص حيث تم ذكر تواريخ متعددة في لقطة الشاشة، تاريخ واحد لبدء مبيعات التذاكر وتاريخ آخر لبدء المهرجان نفسه. من نفس الواجهة، تمكن ممثل الشركة من جعل Pixel 9 يضبط تذكيرًا لشراء التذاكر في الوقت المناسب.
إنه نوع من المصادفة أن تطلق Google هذا التطبيق اليوم، مع الأخذ في الاعتبار أن إعادة تصميم Apple لتطبيق Photos الخاص بها تولي أيضًا اهتمامًا إضافيًا لتنظيم وتصفية لقطات الشاشة. تجربتي في كلا النهجين محدودة للغاية في الوقت الحالي، لكنني أفضل حاليًا تطبيق Screenshots من Google قليلاً. يبدو وكأنه طريقة أكثر تركيزًا ومتعمدًا للبحث عن المعلومات والحصول على المساعدة من الذكاء الاصطناعي، بدلاً من تشتيت انتباهي بمليون صورة شخصية في تطبيق Photos على جهاز iPhone الخاص بي عندما أحاول البحث عن كشف حساب مصرفي، ربما.
يبدو استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم لقطات الشاشة الخاصة بنا ذكيًا، على الرغم من وجود مخاوف تتعلق بالخصوصية بالطبع. كان على Microsoft بالفعل الضغط على إيقاف مؤقت لطرح ميزة Recall التي كان من المفترض أن تتذكر كل ما كنت تفعله على جهاز الكمبيوتر الخاص بك عن طريق التقاط لقطات شاشة كل بضع ثوانٍ. يستخدم تطبيق لقطات الشاشة من Google نظام Gemini Nano، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز للمعالجة المحلية، وتقول الشركة إن هذه الميزة لن تشارك لقطات الشاشة الخاصة بك دون اتصال بالإنترنت (بخلاف النسخ الاحتياطية التي ربما اخترتها بالفعل عبر Google Photos).
سيكون تطبيق Pixel Screenshots متاحًا على عائلة Pixel 9 عند الإطلاق، وليس لدى الشركة ما تشاركه بشأن التوفر الأوسع في الوقت الحالي. ولكن بناءً على كيفية إطلاق Google وطرح تطبيقات مثل Recorder في الماضي، فمن المحتمل أن تحصل أجهزة Pixel القديمة على لقطات الشاشة في الوقت المناسب، طالما أنها متوفرة.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی لقطات الشاشة فی الوقت الخاص بک
إقرأ أيضاً:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يكون طوق النجاة للمحتاجين؟
نشرت مجلة نيتشر العلمية تقريراً حديثاً يستعرض كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة فعالة في مكافحة الفقر حول العالم، وذلك من خلال تحليل البيانات وتحديد المستحقين للمساعدات بطرق أكثر دقة وسرعة من الأساليب التقليدية.
في أواخر عام 2020، خلال جائحة كوفيد-19، تلقى عشرات الآلاف من القرويين الفقراء في توغو مساعدات مالية مباشرة عبر هواتفهم المحمولة، بفضل نظام ذكاء اصطناعي مبتكر. تم تحويل حوالي 10 دولارات كل أسبوعين إلى حساباتهم الرقمية، وهي مبالغ قد تبدو صغيرة، لكنها ساعدت العديد منهم على تلبية احتياجاتهم الأساسية وتجنب الجوع.
اقرأ أيضاً.. هل يشيخ الذكاء الاصطناعي كالبشر؟ خفايا التقادم الرقمي
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في تحديد الفقراء؟
اعتمدت حكومة توغو، بالتعاون مع علماء من جامعة كاليفورنيا في بيركلي ومنظمة GiveDirectly غير الربحية، على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية وبيانات شبكات الهواتف المحمولة لتقدير مستوى الدخل والفقر في مناطق مختلفة. وبدلاً من استخدام المسوحات الميدانية التقليدية التي تستغرق وقتاً طويلاً وتحتاج إلى موارد ضخمة، استطاع النظام الجديد تحديد الأشخاص الأكثر حاجة بسرعة ودقة أكبر.
وفقاً للمجلة، فإن هذا النهج ساعد في التغلب على تحديات مثل عدم توفر بيانات دقيقة عن الفقراء، وهي مشكلة تواجه الحكومات والمنظمات الإنسانية عند توزيع المساعدات.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الطرق التقليدية؟
حالياً، يعيش نحو 700 مليون شخص حول العالم في فقر مدقع، حيث يحصلون على أقل من 2.15 دولار يومياً وفقاً للبنك الدولي. ومع ذلك، يواجه قياس الفقر وتوزيع المساعدات مشكلات عديدة، منها التكاليف العالية لجمع البيانات وعدم شمول بعض الفئات مثل المشردين أو الأشخاص الذين لا يملكون هواتف محمولة.
يقول الباحث جوشوا بلومنستوك، المتخصص في علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التغلب على هذه المشكلات عبر تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعل عملية تحديد المستفيدين من المساعدات أكثر كفاءة.
من جهة أخرى، يُحذر خبراء مثل أولا هال، الباحث في جامعة لوند في السويد، من أن الذكاء الاصطناعي ليس مثالياً، فقد تعاني بعض النماذج من التحيز أو عدم الدقة، مما قد يؤدي إلى استبعاد بعض الأشخاص المستحقين للمساعدة.
كيف تطور قياس الفقر عبر الزمن؟
تاريخياً، حاول الباحثون تطوير معايير لقياس الفقر منذ أواخر القرن التاسع عشر. على سبيل المثال، في عام 1901، أجرى عالم الاجتماع البريطاني سيبوم راونتري دراسة ميدانية حول الفقر في مدينة يورك بالمملكة المتحدة، حيث تم تحديد الفقر بناءً على قدرة الأسر على تلبية الحد الأدنى من الاحتياجات الغذائية.
لاحقاً، في عام 1964، اعتمدت الولايات المتحدة مقياس الفقر الرسمي الذي حدد الحد الأدنى من الدخل اللازم لتغطية الطعام والمسكن والنفقات الأساسية، وهو ما تبنته أيضاً دول مثل الهند.
لكن هذه المقاييس لم تعكس الواقع المعقد للفقر، حيث إن امتلاك دخل معين لا يعني بالضرورة القدرة على تأمين الصحة، التعليم، أو المياه النظيفة. ولهذا السبب، طورت الباحثة سابينا ألكاير بالتعاون مع جيمس فوستر ما يُعرف بمؤشر الفقر متعدد الأبعاد MPI عام 2008، والذي يقيس الفقر بناءً على عشرة عوامل مختلفة، مثل التغذية، التعليم، وسهولة الوصول إلى مياه الشرب.
اقرأ أيضاً.. عندما تتحدث الأرض.. هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل؟
هل الذكاء الاصطناعي هو الحل؟
مع التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأ الباحثون في استخدام صور الأقمار الصناعية وتحليل البيانات الرقمية لتحديد الفقر بشكل أكثر دقة. على سبيل المثال، أظهرت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد عام 2016 أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بمعدلات الفقر بدقة مماثلة للمسوحات الميدانية التقليدية، ولكن بتكلفة أقل وبسرعة أكبر.
تتوسع هذه التجارب حالياً، حيث يتم تحليل بيانات الهاتف المحمول، حركة المرور، والإضاءة الليلية لتحديد المناطق الأكثر فقراً، ما يسمح للحكومات والمنظمات الإنسانية بتوجيه المساعدات بشكل أكثر كفاءة.
هل نحن مستعدون للاعتماد على الذكاء الاصطناعي بالكامل؟
رغم الإمكانات الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر، إلا أن هناك تحديات يجب معالجتها، مثل ضمان العدالة في توزيع المساعدات، حماية البيانات الشخصية، وتجنب التحيزات الخوارزمية التي قد تؤثر على دقة التحديد.
في نهاية التقرير، تشير مجلة نيتشر إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر لا يزال في مراحله الأولى، لكن التجارب مثل مشروع توغو تثبت أنه يمكن أن يكون أداة قوية وفعالة إذا تم استخدامه بطريقة مدروسة ومنصفة.
إسلام العبادي(أبوظبي)
جنبلاط: سأزور دمشق مجدداً وطلبت موعداً للقاء الشرع