العثور على المئات من خطوط نازكا في بيرو بفضل الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 24th, September 2024 GMT
عثر علماء الآثار على المئات من الرسومات القديمة في صحراء بيرو بفضل استخدام الذكاء الاصطناعي.
وتعد خطوط نازكا، التي تعود إلى 2000 عام مضت، رسومات لنباتات وحيوانات، يمكن رؤيتها فقط من السماء.
أخبار متعلقة "تسونامي" يضرب جزيرة جنوب طوكيواليابان ترفع التحذير من "تسونامي" بعد زلزال بقوة 5.9 درجةوقد تم إعلانها ضمن مواقع التراث العالمي لليونسكو في عام 1994، وقد قام العلماء بتدريب نموذج ذكاء اصطناعي على قراءة الصور الجوية للموقع.
تعد الرسومات أو الجيوغليف، التي تم اكتشافها مؤخرا أصغر وأقدم من خطوط النازكا والرسومات الأخرى التي تم العثور عليها حتى الآن.
وقد تم العثور على 303 رسمة لأشكال بشر وحيوانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
وبعد ذلك أمضى الباحثون أكثر من 2600 ساعة لفحص الصور يدويا والقيام بعمليات تفتيش ميداني في المواقع.
وقال الباحث كارستين لامبيرس لدورية نيو ساينتست "تحليل بيانات الاستشعار عن بعد بناء على الذكاء الاصطناعي تعد خطوة كبيرة للأمام نظرا لأن الخريطة الكاملة للرسومات في منطقة النازكا ما زالت غير متاحة ".
المصدر: صحيفة اليوم
كلمات دلالية: اليوم الوطني 94 اليوم الوطني 94 اليوم الوطني 94 بوينس آيرس الذكاء الاصطناعي اليونسكو صحراء بيرو الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي في يد الهاكرز.. ديب سيك R1 يمكنه تطوير برامج الفدية الخبيثة
كشف باحثو الأمن السيبراني، عن كيفية استغلال نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني من ديب سيك Deepseek-R1، في محاولات تطوير متغيرات من برامج الفدية والأدوات الرئيسية مع قدرات عالية على التهرب من الكشف.
ووفقا لتحذيرات فريق Tenable، فأن النتائج لا تعني بالضرورة بداية لحقبة جديدة من البرامج الضارة، حيث يمكن لـ Deepseek R-1 "إنشاء الهيكل الأساسي للبرامج الضارة" ولكنه يحتاج إلى مزيدا من الهندسة الموجهة ويتطلب إخراجها تعديلات يديوية لاخراج الشيفرة البرمجية الضارة بشكل كامل.
ومع ذلك، أشار نيك مايلز، من Tenable، إلى أن إنشاء برامج ضارة أساسية باستخدام Deepseek-R1، يمكن أن يساعد "شخص ليس لديه خبرة سابقة في كتابة التعليمات البرمجية الضارة" من تطوير أدوات تخريبية بسرعة، بمل في ذلك القدرة على التعرف بسرعة على فهم المفاهيم ذات الصلة.
في البداية، انخرط ديب سيك في كتابة البرامج الضارة، لكنها كانت على استعداد للقيام بذلك بعد أن طمأن الباحثين من أن توليد رمز ضار سيكون "لأغراض تعليمية فقط".
ومع ذلك، كشفت التجربة عن أن النموذج قادر على تخطي بعض تقنيات الكشف التقليدية، على سبيل المثال حاول Deepseek-R1 التغلب على آلية اكتشاف مفتاح Keylogger، عبر تحسين الكود لاستخدام Setwindowshookex وتسجيل ضربات المفاتيح في ملفات مخفية لتجنب الكشف من قبل برامج مكافحة الفيروسات.
وقال مايلز إن النموذج حاول التغلب على هذا التحدي من خلال محاولة “موازنة فائدة السنانير والتهرب من الكشف”، اختار في النهاية مقاضاة Setwindowshookex وتسجيل ضربات المفاتيح في ملف مخفي.
وقال مايلز: “بعد بعض التعديلات مع ديب سيك، أنتجت رمزا لمفتاح Keylogger الذي كان يحتوي على بعض الأخطاء التي تطلبت تصحيحا يدويا”.
وأضاف أن النتيجة كانت أربعة "أخطاء في إيقاف العرض بعيدا عن مفتاح التشغيل الكامل".
في محاولات أخرى، دفع الباحثون نموذج R1 إلى إنشاء رمز الفدية، حيث أخبر Deepseek-R1 بالمخاطر القانونية والأخلاقية المرتبطة بإنشاء مثل هذا الكود الضار، لكنه استمر في توليد عينات من البرمجيات الخبيثة بعد أن تأكد من نوايا الباحثون الحسنة.
على الرغم من أن جميع العينات كانت بحاجة إلى تعديلات يدوية من أجل التجميع، تمكنا الباحثون من إنشاء عدة عينات، وقال مايلز إن هناك احتمالية كبيرة بأن يسهم Deepseek-R1 في المزيد من تطوير البرمجيات الضارة التي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من قبل مجرمي الإنترنت في المستقبل القريب.
غضب يمني عارم إزاء استهداف الأعيان المدنية