واتساب يختبر ميزة الذكاء الاصطناعي Meta AI في الإصدار الجديد لتعزيز الخصوصية
تاريخ النشر: 19th, October 2024 GMT
مقالات مشابهة موعد مباراة سلتا فيغو ضد الريال في الدوري الأسباني والقنوات الناقلة له
31 دقيقة مضت
قدم الآن.. خطوات تسجيل قرعة الحج 2025 الجزائر والشروط المطلوبة36 دقيقة مضت
تردد قناة الفجر الجزائرية الجديد على القمر الصناعي نايل سات وعرب سات41 دقيقة مضت
هيونداي تستدعي سيارة “نيكسو” الهيدروجينية بسبب عيب قاتل50 دقيقة مضت
رسميأ إلغاء رخصة عمل قناة mbc ماذا فعلت؟ العراق تعلن السبب الحقيقي56 دقيقة مضت
“استقبل الآن” تردد قناة طيور الجنة HD 2024 الجديد على نايل سات وعرب ساتساعة واحدة مضت
في خطوة جديدة نحو دمج الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في تطبيقاتها، تختبر WhatsApp ميزة جديدة تعتمد على “ذاكرة” لروبوت الدردشة Meta AI، مما يوفر للمستخدمين تحكمًا أكبر في البيانات الشخصية ويساعدهم على تحسين جودة التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، هذه الميزة قيد التطوير حاليًا وظهرت لأول مرة في الإصدار التجريبي v2.
تهدف الميزة إلى إدارة ما يتذكره روبوت الدردشة Meta AI من المحادثات لتقديم ردود ذات صلة بالمستخدمين من خلال هذه الأداة، يمكن للمستخدم طلب الاحتفاظ بمعلومات محددة من المحادثة عن طريق أمر مثل “تذكر هذا”، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتخزين هذه التفاصيل لاستخدامها لاحقًا عند التفاعل مع نفس الموضوع في المستقبل.
سيظهر خيار إدارة الذاكرة ضمن صفحة معلومات الدردشة، وهو قسم جديد يوفر نظرة على الأجزاء التي يحتفظ بها الذكاء الاصطناعي من المحادثة يتوقع أيضًا أن توفر هذه الميزة خيارًا يسمح للمستخدمين بإزالة أي ذاكرة تم تخزينها، مما يعزز الشعور بالسيطرة على البيانات الشخصية.
تعزيز الخصوصية والتحكم في البياناتمع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية، يصبح توفير أدوات خصوصية فعالة أمرًا بالغ الأهمية يسعى WhatsApp من خلال هذه الميزة إلى تحقيق التوازن بين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وحماية خصوصية المستخدمين التحكم في ذاكرة Meta AI يمنح المستخدمين الثقة في كيفية التعامل مع بياناتهم، مما يقلل من المخاوف المرتبطة بجمع المعلومات الشخصية.
تكامل الذكاء الاصطناعي في WhatsAppهذه الميزة تأتي كجزء من سلسلة تحديثات قدمتها Meta لتعزيز تجربة المستخدمين في واتساب شهد التطبيق في الآونة الأخيرة تطويرات في أدوات تحرير الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي، مع تحسينات في إدارة الوسائط. من خلال هذه الخطوات، تسعى Meta إلى جعل WhatsApp منصة متكاملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي في تحسين التفاعل الشخصي.
تأتي ميزة ذاكرة Meta AI في وقت تتسابق فيه الشركات لدمج الذكاء الاصطناعي في منتجاتها من خلال تقديم أداة تتيح التحكم فيما يتذكره الذكاء الاصطناعي، يخطو الواتساب خطوة نحو تحسين تجربة المستخدمين مع الحفاظ على خصوصيتهم ومع تطور هذه الميزة، من المتوقع أن تصبح جزءًا من النسخة الرسمية للتطبيق، مما يعزز WhatsApp كمنصة ذكية وآمنة في الوقت ذاته.
Source link ذات صلة
المصدر: الميدان اليمني
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی فی هذه المیزة دقیقة مضت من خلال
إقرأ أيضاً:
كيف تمكنت ديب سيك من بناء الذكاء الاصطناعي الخاص بها بأموال أقل؟
نشرت صحيفة "نيويورك تايمز" تقريرًا يسلط الضوء على كيفية نجاح شركة "ديب سيك" الصينية الناشئة في بناء أحد أقوى أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم باستخدام عدد أقل بكثير من الرقائق الحاسوبية مقارنة بالشركات الكبرى.
وقالت الصحيفة، في هذا التقرير الذي ترجمته "عربي21"، إن شركات الذكاء الاصطناعي عادة ما تقوم بتدريب روبوتات الدردشة الآلية الخاصة بها باستخدام أجهزة كمبيوتر عملاقة مزودة بـ16,000 شريحة متخصصة أو أكثر، لكن شركة "ديب سيك" قالت إنها تحتاج إلى حوالي 2,000 شريحة فقط.
وأوضح مهندسو الشركة بالتفصيل في ورقة بحثية؛ فقد استخدمت الشركة الناشئة العديد من الحيل التكنولوجية لتقليل تكلفة بناء نظامها؛ حيث احتاج مهندسوها إلى حوالي 6 ملايين دولار فقط من قوة الحوسبة الخام، أي ما يعادل عُشر ما أنفقته شركة ميتا في بناء أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.
كيف يتم بناء تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
وأوضحت الصحيفة أن تقنيات الذكاء الاصطناعي الرائدة تعتمد على ما يسمى بالشبكات العصبية، وهي أنظمة رياضية تتعلم مهاراتها من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات.
وتقضي أقوى الأنظمة شهورًا في تحليل جميع النصوص الإنجليزية على الإنترنت، بالإضافة إلى العديد من الصور والأصوات والوسائط المتعددة الأخرى، مما يتطلب كميات هائلة من القدرة الحاسوبية.
وقد أدرك باحثو الذكاء الاصطناعي منذ حوالي 15 سنة أن رقائق الكمبيوتر المتخصصة التي تسمى وحدات معالجة الرسومات تعد وسيلة فعالة للقيام بهذا النوع من تحليل البيانات، وقد صممت شركات مثل شركة إنفيديا هذه الرقائق لعرض رسومات ألعاب الفيديو على الكمبيوتر في الأصل، ولكن وحدات معالجة الرسومات كانت لديها القدرة أيضًا على تشغيل العمليات الحسابية التي تدعم الشبكات العصبية.
ومع قيام الشركات بتعبئة المزيد من وحدات معالجة الرسومات في مراكز بيانات الحواسيب الخاصة بها، أصبح بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل المزيد من البيانات.
ولكن أفضل وحدات معالجة الرسومات تكلف حوالي 40,000 دولار، وتحتاج إلى كميات هائلة من الكهرباء.
كيف تمكنت "ديب سيك" من خفض التكاليف؟
أشارت الصحيفة إلى أن أبرز ما فعلته الشركة هو اعتمادها على طريقة تسمى "خليط الخبراء".
وقد كانت الشركات سابقًا تنشئ شبكة عصبية واحدة تتعلم جميع الأنماط في جميع البيانات الموجودة على الإنترنت، وكان ذلك مكلفا لأنه يتطلب كميات هائلة من البيانات للتنقل بين رقاقات وحدة معالجة الرسومات.
ومن خلال طريقة "خليط الخبراء"، حاول الباحثون حل هذه المشكلة عن طريق تقسيم النظام إلى العديد من الشبكات العصبية، وهكذا يكون هناك 100 من هذه الأنظمة "الخبيرة" الأصغر حجمًا، ويمكن لكل منها التركيز على مجاله الخاص.
لقد عانت العديد من الشركات لتنفيذ هذه الطريقة، لكن شركة "ديب سيك" تمكنت من القيام بذلك بشكل جيد؛ حيث قامت بإقران تلك الأنظمة "الخبيرة" الأصغر حجمًا مع نظام "عام".
فقد كانت الأنظمة الخبيرة لا تزال بحاجة إلى تبادل بعض المعلومات مع بعضها البعض، وكان بإمكان النظام "العام" المساعدة في تنسيق هذه التفاعلات بينها.
وأضافت الصحيفة أن هذا ليس الشيء الوحيد الذي قامت به "ديب سيك"؛ حيث أتقنت أيضًا خدعة بسيطة تتضمن الكسور العشرية التي يمكن لأي شخص يتذكر درس الرياضيات في المدرسة الابتدائية أن يفهمها.
واستخدمت الشركة طريقة تبسيط الأرقام التي يستخدمها دارسو الرياضيات عند التعامل مع الأرقام التي لا تنتهي مثل رمز باي، والذي يُشار إليه أيضًا بـ π، وهو عدد لا ينتهي أبدًا: 3.14159265358979…
يمكن استخدام باي لإجراء عمليات حسابية مفيدة، ولكن عند إجراء هذه الحسابات، يمكنك اختصار باي إلى بضعة أعداد عشرية فقط: 3.14.
وقد قامت "ديب سيك" بشيء مماثل - ولكن على نطاق أوسع بكثير - في تدريب تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
وبيّنت الصحيفة أن العمليات الحسابية التي تسمح للشبكة العصبية بتحديد الأنماط في النص هي في الحقيقة مجرد عمليات ضرب، الكثير والكثير من عمليات الضرب.
وعادة ما تقوم الرقائق بضرب الأرقام التي تتناسب مع 16 بت من الذاكرة، لكن "ديب سيك" ضغطت كل رقم في 8 بتات فقط من الذاكرة، أي أنها اقتطعت عدة كسور عشرية من كل رقم.
وهذا يعني أن كل عملية حسابية كانت أقل دقة، لكن ذلك لم يكن مهمًا لأن العمليات الحسابية كانت دقيقة بما فيه الكفاية لإنتاج شبكة عصبية قوية جدًا.
وتابعت الصحيفة بأن الشركة أضافت خدعة أخرى؛ حيث اتخذ مهندسوها مسارًا مختلفًا عند ضرب الأرقام معًا بعد ضغطها، فعند تحديد إجابة كل مسألة ضرب، كانوا يقومون بتمديد الإجابة عبر 32 بت من الذاكرة، أي أنهم احتفظوا بالعديد من الكسور العشرية، مما جعل الإجابة أكثر دقة.
لقد أظهر مهندسو "ديب سيك" في ورقتهم البحثية أنهم كانوا بارعين جدًا في كتابة التعليمات البرمجية الحاسوبية المعقدة للغاية التي تخبر وحدات معالجة الرسومات بما يجب القيام به، وكانوا على مقدرة من جعل هذه الرقائق المزيدة أكثر كفاءة.
ورغم أن قليلًا من الناس يملكون هذا النوع من المهارة، لكن مختبرات الذكاء الاصطناعي الجادة لديها المهندسين الموهوبين اللازمين لمضاهاة ما قامت به "ديب سيك"، وربما يستخدم بعضهم الحيل نفسها بالفعل.
لكن من الواضح أن الكثيرين فوجئوا بعمل "ديب سيك"، وهذا لأن ما قامت به الشركة الناشئة ليس بالأمر السهل؛ فالتجارب اللازمة للتوصل إلى إنجاز كهذا تكلف ملايين الدولارات - إن لم يكن المليارات - من الطاقة الكهربائية.
وقد أشار العديد من النقاد إلى أن مبلغ الـ 6 ملايين دولار الذي أنفقته الشركة لم يغط سوى تدريب النسخة النهائية من النظام، وقال مهندسو "ديب سيك" في ورقتهم البحثية إنهم أنفقوا أموالاً إضافية على الأبحاث والتجارب قبل إجراء التدريب النهائي، ولكن الأمر نفسه ينطبق على أي مشروع متطور للذكاء الاصطناعي.
وختمت الصحيفة بأن شركة "ديب سيك" خاطرت مخاطرة أتت بثمارها، ومع مشاركة الشركة الصينية الناشئة لأساليبها مع باحثين آخرين في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن حيلها التكنولوجية ستقلل تكلفة بناء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
مخلفات محطة الهارثة الحرارية تسبب حالات إغماء بين الطلبة والتدريسيين