معهد التخطيط القومي يعقد ثاني حلقات سمينار الثلاثاء حول " الذكاء الاصطناعي"
تاريخ النشر: 20th, November 2024 GMT
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
عقد معهد التخطيط القومي الحلقة الثانية لسيمنار الثلاثاء للعام الأكاديمي 2024/2025، بعنوان " الذكاء الاصطناعي وآثاره على مستقبل التنمية في مصر"، تحت مظلة مشروع مصر ما بعد 2025 رؤية تنموية طويلة الأجل.
جاء ذلك بمشاركة الدكتور رضا عبد الوهاب أحمد الخريبي عميد كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي بجامعة القاهرة، وأدار الحلقة،والدكتور علاء زهران الأستاذ بمركز السياسات الاقتصادية الكلية، وبحضور كلٍ من الدكتور أشرف العربي رئيس معهد التخطيط القومي، والدكتور خالد عطية نائب رئيس المعهد لشؤون البحوث والدراسات العليا، وأساتذة التخطيط والمهتمين بهذا الشأن.
وفي مستهل الحلقة أعرب الدكتور أشرف العربي رئيس معهد التخطيط القومي عن خالص التعازي القلبية لأسرة المعهد في وفاة الراحل العظيم أ.د. مصطفي أحمد مصطفي أستاذ الاقتصاد الدولي، ورائد سمينار الثلاثاء على مدار أربعة عقود متتالية، داعيًا المولي عز وجل أن يتغمده بواسع الرحمة والمغفرة، وأن يلهم ذويه الصبر والسلوان.
وفي كلمته أوضح الدكتور علاء زهران أن الحلقة تستهدف تسليط الضوء على أبرز التطورات العالمية في تقنيات الذكاء الاصطناعي، والوقوف علي إمكانية الاستفادة القصوى من إيجابياته والتغلب على سلبياته والحد منها، إلى جانب استعراض المجالات ذات الأولوية لتحقيق التنمية في مصر، وكذلك آفاق مساهمة مصر في ابتكارات الذكاء الاصطناعي المعززة للتنمية، وماهية المتطلبات الضرورية لتحقيقها.
وفي السياق ذاته أكد الدكتور رضا عبد الوهاب أن مؤتمر دارتموث الذي عقد في عام 1956 يعد الحدث الرسمي الذي شهد ولادة الذكاء الاصطناعي كعلم بحثي مستقل يستند إلى مجموعة واسعة من التقنيات التي تسمح للأنظمة الحاسوبية بمعالجة البيانات المتاحة وتحليلها، واستخلاص الأنماط، واتخاذ قرارات بناء على البيانات المتاحة، مشيرا إلى مراحل تطور الذكاء الاصطناعي تاريخيا.
ولفت عميد كلية الحاسبات إلى أن الذكاء الاصطناعي على الرغم من امتلاكه إمكانات هائلة، فإن قيوده وتعقيداته تطغى في كثير من الأحيان على الوعود المبالغ فيها، كتلك المتعلقة بتأثيراته السلبية على الإبداع، وفقدان الوظائف، والمخاطر الأخلاقية والخصوصية، فضلا عن احتمالية زيادة الفجوة بين الدول المتقدمة والنامية، وهو ما يستدعي وضع التدابير الاستباقية واتخاذ قرارات مستنيرة، تمكننا من التغلب على المخاطر والاستفادة من الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي.
وأشار الخريبي إلى أن مصر تمتلك فرصا واعدة تؤهلها لتصبح رائدة في مجالات الرقمنة والذكاء الاصطناعي على المستويين الإقليمي والدولي، نظرًا لموقعها الجغرافي المتميز، ومواردها البشرية الواعدة، والبنية التحتية الرقمية التي تشهد تطورًا ملحوظًا، موضحا أهم الملامح حول أبرز الفرص التي تجلبها التقنيات الحديثة وأساليب الذكاء الاصطناعي والأتمتة.
وبشأن دعم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مصر تم التأكيد على أن الاستثمار في تطوير الكفاءات البشرية في مجال الذكاء الاصطناعي، و تعزيز التعاون بين القطاعين العام والخاص لتطبيق التقنيات الذكية، إلى جانب تطوير إطار تشريعي فعال للذكاء الاصطناعي يضمن استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة وأخلاقية، بما يمكن من تقليل المخاطر المحتملة وضمان استخدامه لصالح البشرية، فضلا عن ضرورة تعزيز الشراكات مع الدول الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي.
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: معهد التخطيط القومي معهد التخطیط القومی 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
العراق: جدل حول تأجيل انتخابات 2025 بسبب تعديل قانون الانتخابات