منتدى شباب عُمان.. تمكين قادة المستقبل
تاريخ النشر: 24th, October 2024 GMT
فرضت مُخرجات الثورة الصناعية الرابعة- وفي مقدمتها الذكاء الاصطناعي- نفسها على مختلف المجالات، بالتوازي مع التطورات التكنولوجية الهائلة التي يشهدها العالم، والتي عززت الجهود الرامية إلى النمو المُستدام وتطوير القدرات البشرية.
ومن منطلق أن الشباب هم عُماد الأمّة، وأنهم أولى الفئات بالتمكين من التطورات ومواكبتها، فقد سلَّطت النسخة الأولى من منتدى شباب عُمان- الذي نظمته جريدة الرؤية- الضوء على الذكاء الاصطناعي ومستقبل العالم الجديد؛ إذ إنَّ هذا الموضوع يعد من القضايا الحيوية التي تهتم بها هذه الفئة.
ومنذ تأسيسها، دأبت جريدة الرؤية على الاهتمام بقضايا الشباب إيمانًا منها بدورها الفاعل في بناء وتقدُّم هذا الوطن؛ وذلك من خلال المساهمة في تأهيلهم وتسليط الضوء على الملفات التي تعزز من تمكينهم بالمجتمع، وذلك إلى جانب إسهاماتها في جوانب ومجالات أخرى تندرج تحت إعلام المبادرات والمسؤولية الاجتماعية.
ولقد أولت حكومتنا الرشيدة اهتمامًا بالغًا بتقنيات الذكاء الاصطناعي، انطلاقًا من التوجيهات السامية السديدة لحضرة صاحب الجلالة السلطان هيثم بن طارق المعظم- حفظه الله ورعاه- بالاستفادة المُثلى من مُخرجات الثورة الصناعية الرابعة، إلى جانب التطلُّعات المُستقبلية للرؤية الوطنية "عُمان 2040".
إنَّنا اليوم أمام تطوُّرٍ هائلٍ في استخدامات التقنيات المُتقدِّمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي؛ الأمر الذي يتطلب مِنَّا ضخ المزيد من الاستثمارات في هذا المجال، والعمل على دعم الشباب المُبتكر والمُطوِّر لأنظمة الذكاء الاصطناعي، عبر توفير قنوات تمويلية للمشاريع التقنية المُتخصِّصة.
المصدر: جريدة الرؤية العمانية
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
رغم تفوقه في البرمجة.. نماذج الذكاء الاصطناعي تخفق في التاريخ
على الرغم من تميز الذكاء الاصطناعي في بعض المهام مثل البرمجة أو إنشاء البودكاست، إلا أنه يُظهر ضعفًا واضحًا في اجتياز اختبارات التاريخ المتقدمة، وفقًا لدراسة حديثة.
GPT-4 وLlama وGemini: نماذج لغوية فشلت في تقديم إجابات دقيقة
قام فريق من الباحثين بتطوير معيار جديد لاختبار ثلاث نماذج لغوية ضخمة رائدة: "GPT-4" من أوبن إي آي، و"Llama" من ميتا، و"Gemini" من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية. يعتمد هذا المعيار، المعروف باسم "Hist-LLM"، على قاعدة بيانات التاريخ العالمي "Seshat"، وهي قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية.
النتائج التي تم تقديمها الشهر الماضي في مؤتمر "NeurIPS" المرموق، كانت مخيبة للآمال. حيث حقق أفضل نموذج، وهو "GPT-4 Turbo"، دقة بلغت حوالي 46% فقط، وهي نسبة بالكاد تفوق التخمين العشوائي.
اقرأ أيضاً.. هل يتفوق "O3" على البشر؟ قفزة جديدة تُعيد تعريف الذكاء الاصطناعي
وأوضحت "ماريا ديل ريو-تشانونا"، إحدى المشاركات في الدراسة وأستاذة علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن: "الاستنتاج الأساسي من هذه الدراسة هو أن النماذج اللغوية الكبيرة، رغم إمكانياتها المذهلة، لا تزال تفتقر إلى الفهم العميق المطلوب للتعامل مع استفسارات تاريخية متقدمة. يمكنها التعامل مع الحقائق الأساسية، ولكن عندما يتعلق الأمر بالتحليل العميق على مستوى الدكتوراه، فهي غير قادرة على الأداء المطلوب بعد".
القصور في الفهم العميق
من الأمثلة التي فشل فيها النموذج، سؤال عن استخدام الدروع القشرية في فترة معينة من مصر القديمة. أجاب "GPT-4 Turbo" بنعم، بينما الحقيقة أن هذه التقنية لم تظهر في مصر إلا بعد 1500 عام.
يرجع هذا القصور، وفقًا للباحثين، إلى اعتماد النماذج على بيانات تاريخية بارزة، مما يصعّب عليها استرجاع المعلومات النادرة أو الأقل شهرة.
كما أشار الباحثون إلى وجود أداء أضعف للنماذج في مناطق معينة، مثل إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يبرز التحيزات المحتملة في بيانات التدريب.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يفك شيفرة أصوات الطيور المهاجرة
التحديات المستمرة
وأكد "بيتر تيرتشين"، قائد الدراسة وأستاذ بمعهد علوم التعقيد في النمسا، أن هذه النتائج تُظهر أن النماذج اللغوية لا تزال غير بديل عن البشر في مجالات معينة. ومع ذلك، يبقى الأمل في أن تسهم هذه النماذج في مساعدة المؤرخين مستقبلاً. يعمل الباحثون على تحسين المعيار بإضافة بيانات من مناطق غير ممثلة بشكل كافٍ وتضمين أسئلة أكثر تعقيدًا.
واختتمت الدراسة بالقول: "رغم أن نتائجنا تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، إلا أنها تؤكد أيضًا الإمكانيات الواعدة لهذه النماذج في دعم البحث التاريخي".
المصدر: وكالات
محافظ المنوفية يتفقد موقف بركة السبع النموذجي ومستشفى حميات شنتنا الحجر