جوجل تتحول للطاقة النووية.. 7 مفاعلات لدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي|تفاصيل
تاريخ النشر: 15th, October 2024 GMT
وقعت شركة جوجل صفقة تاريخية لشراء مفاعلات نووية صغيرة لتلبية الطلب المتزايد على الطاقة اللازمة لتشغيل مراكز البيانات العملاقة التي تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي.
تهدف الشركة من هذه الصفقة إلى إيجاد حل مستدام ومنخفض الانبعاثات الكربونية، مما يعزز جهودها في تحقيق استدامة بيئية.
. جوجل تعمل على ميزة قوية من الذكاء الاصطناعي
أعلنت جوجل عن توقيع اتفاقية مع شركة "كايروس باور" في كاليفورنيا لشراء 7 مفاعلات نووية صغيرة، حيث من المقرر أن يبدأ تشغيل أول مفاعل في عام 2030، بينما سيتم تشغيل المفاعلات الستة المتبقية بحلول عام 2035.
تأتي هذه الخطوة كجزء من استراتيجية جوجل للتعامل مع الاحتياجات الهائلة للطاقة التي تتطلبها مراكز البيانات الخاصة بها حول العالم، والتي أصبحت أكثر اعتماداً على تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
تحديات وانتقاداتعلى الرغم من أن الصفقة تمثل تحولًا نوعيًا في عالم التكنولوجيا والطاقة، إلا أنها لاقت انتقادات واسعة. يشكك مراقبون في جدوى استخدام المفاعلات النووية الصغيرة، مؤكدين أنها قد تكون باهظة التكلفة مقارنة بالمحطات النووية الكبيرة، مما يضع تساؤلات حول قدرتها على توفير الطاقة بنفس الكفاءة والفاعلية.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي الطاقة جوجل شركة جوجل مفاعلات نووية مراكز البيانات الذکاء الاصطناعی
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