غوغل تدعم بناء 7 محطات نووية لدعم الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 15th, October 2024 GMT
قالت صحيفة "وول ستريت جورنال"، الاثنين، إن شركة غوغل ستدعم بناء سبعة مفاعلات نووية صغيرة في الولايات المتحدة الأميركية لتلبية احتياجات شركات التكنولوجية من الطاقة الكهربائية.
ووفقاً للصحيفة، هذه هي أول صفقة من نوعها وتهدف إلى المساعدة في سد الحاجة المتزايدة للكهرباء لتشغيل الذكاء الاصطناعي، وبدء إحياء الطاقة النووية في أميركا.
وبموجب شروط الصفقة، التزمت غوغل بشراء الطاقة المولدة من سبعة مفاعلات، سيتم بناؤها بواسطة شركة الطاقة النووية الناشئة "كايروس بور" التي قالت للصحيفة إن "الاتفاق يستهدف إضافة 500 ميغاواط من الطاقة النووية بدءاً من نهاية العقد الحالي".
وهذا هو الترتيب الأول الذي من شأنه أن يدعم البناء التجاري للمفاعلات النووية المعيارية الصغيرة في الولايات المتحدة، وفقا للصحيفة.
المصدر: الحرة
إقرأ أيضاً:
سباق نحو الذكاء العام.. اختبار جديد يتحدى أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي
أطلقت مؤسسة Arc Prize، وهي منظمة شارك في تأسيسها الباحث البارز في الذكاء الاصطناعي فرانسوا شوليه، عن اختباراً جديداً وصعباً لقياس الذكاء العام الاصطناعي (AGI). بحسب موقع techcrunch
الاختبار الجديد، المسمى "ARC-AGI-2"، صُمم لاختبار قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مشكلات لم تواجهها من قبل. حيث يُجبر هذا الاختبار الذكاء الاصطناعي على التفكير المجرد والتعلم الفوري، بدلاً من الاعتماد على الحفظ أو الحسابات المكثفة.
اختبار يعجز عنه الذكاء الاصطناعي
الاختبار الجديد، المسمى ARC-AGI-2، أثبت حتى الآن أنه عقبة صعبة لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة. إذ لم تتجاوز النماذج المتقدمة في "الاستدلال"، مثل o1-pro من OpenAI و R1 من DeepSeek، نسبة 1.3% في الأداء، بينما حصلت النماذج القوية غير المعتمدة على الاستدلال، مثل GPT-4.5 و Claude 3.7 Sonnet و Gemini 2.0 Flash، على 1% فقط.
كيف يعمل الاختبار؟
يتكون اختبار ARC-AGI من ألغاز بصرية حيث يتعين على الذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط معينة داخل شبكة من المربعات الملونة وإنتاج الإجابة الصحيحة. هذه التحديات مصممة لإجبار الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مشكلات جديدة لم يسبق له رؤيتها.
لمعرفة مدى تعقيد الاختبار، قامت المؤسسة بتجربته على 400 شخص، وحقق المشاركون متوسط أداء بلغ 60%، وهو أفضل بكثير من أي نموذج ذكاء اصطناعي حتى الآن.
ما الجديد في ARC-AGI-2؟
وفقًا لـ شوليه، فإن الإصدار الجديد من الاختبار أكثر دقة في قياس الذكاء العام الاصطناعي مقارنة بالإصدار الأول ARC-AGI-1، حيث يمنع النماذج من الاعتماد على القوة الحسابية لإيجاد الحلول.
قدم ARC-AGI-2 مقياسًا جديداً حيث يتطلب من النماذج فهم الأنماط الفورية بدلاً من الاعتماد على الحفظ.
أخبار ذات صلةوأكد غريغ كامرادت، الشريك المؤسس لمؤسسة Arc Prize، أن الذكاء لا يُقاس فقط بالقدرة على حل المشكلات، بل بالكفاءة في اكتساب هذه القدرات وتطبيقها. والسؤال الأساسي ليس فقط: هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتساب المهارة لحل المهمة؟ ولكن أيضاً: بأي كفاءة أو تكلفة؟".
هل اقتربنا من الذكاء العام الاصطناعي؟
استمر اختبار ARC-AGI-1 من دون أن يُهزم لمدة خمس سنوات حتى ديسمبر 2024، عندما أطلقت OpenAI نموذجها المتقدم للاستدلال o3، الذي تجاوز جميع النماذج الأخرى وحقق أداءً مماثلًا للبشر. لكن عندما تم اختبار الإصدار الأول من النموذج على ARC-AGI-2، حصل فقط على 4% رغم استهلاكه 200 دولار لكل مهمة حسابية.
تحدي Arc Prize 2025: سباق نحو الذكاء العام
مع إطلاق المعيار الجديد، أعلنت مؤسسة Arc Prize عن مسابقة Arc Prize 2025، حيث يتحدى المطورين للوصول إلى 85% دقة في اختبار ARC-AGI-2، مع إنفاق 0.42 دولار فقط لكل مهمة.
وعلى مدى العقود الماضية، تطور الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة، مما دفع الباحثين إلى التساؤل: هل يمكن أن يصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء البشري العام؟..و يُعرف هذا المفهوم باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، أي قدرة الآلة على التفكير والتعلم وحل المشكلات الجديدة كما يفعل الإنسان، من دون الاعتماد على بيانات محددة مسبقًا.
لمياء الصديق (أبوظبي)
هيئة البث الأوكراني: وفد كييف في السعودية يلتقي بالفريق الأمريكي في الرياض