سباق سيارات بين صخور العلا بالسعودية؟ فنانة تتخيل كيف سيبدو ذلك بالذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 19th, February 2025 GMT
دبي، الإمارات العربية المتحدة (CNN)-- تتخيّل الفنانة السعودية نورة الصعيري كيف سيبدو عليه سباق السيارات بين تضاريس محافظة العلا في المملكة العربية السعودية.
وتهتم الصعيري باستكشاف الإمكانات غير المستغلة بعد لمختلف مناطق المملكة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
Credit: NORAH ALSUAIRY @NORAHDESIGNCO
وقالت الفنانة السعودية في مقابلة مع موقع CNN بالعربية: "فكرة السيارات المسرعة عبر هذه الوديان الملحمية أمر لم أستطع التخلص منه، لذلك كان عليّ ابتكاره".
سباق أيقوني في موقعٍ ملحميوأضافت الصعيري: "أردت نقل الإثارة في سباقات الفورمولا 1 إلى واحدة من أكثر المناظر الطبيعية الخلابة على وجه الأرض في العلا".
ومن ثم أضافت: "تخيل هدير المحركات، ووميض السيارات عالية السرعة التي تشق طريقها عبر الصحراء الذهبية، والغبار الذي تخلّفه خلفها. هذه المشاهد من النوع الذي يجعل قلبك ينبض بسرعة بمجرد التفكير بها".
المصدر: CNN Arabic
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي ذكاء اصطناعي سباقات فنون
إقرأ أيضاً:
بالذكاء الاصطناعي..مُفسر الدماغ يحول الأفكار إلى نصوص
طوّر فريق من الباحثين خوارزمية ثورية تتيح لجهاز ذكاء اصطناعي يُعرف بـ "مُفسر الدماغ" (Brain Decoder)، والمُدرَّب على شخص واحد، أن يفسر أفكار أشخاص آخرين بحد أدنى من التدريب.
اقرأ أيضاً..Grok 3.. مستقبل الذكاء الاصطناعي بين الاستدلال والبحث العميق
وفقًا لدراسة جديدة، فإن هذا التقدم قد يساعد يومًا ما الأشخاص الذين يعانون من الحُبسة (Aphasia)، وهو اضطراب في الدماغ يؤثر على القدرة على التواصل والتحدث والتي تسمى أحيانًا "عسر الكلام" ما يمثل نقلة نوعية في مجال التواصل، خاصة للأفراد الذين يعانون من إعاقات تحول دون قدرتهم على التحدث أو الكتابة. وفق مجلة ."livescience"
كيف يعمل مُفسر الدماغ؟
يعتمد هذا النظام على تعلم الآلة، حيث يترجم أفكار الشخص إلى نصوص بناءً على استجابة دماغه عند الاستماع إلى القصص. لكن الإصدارات السابقة كانت تتطلب من المستخدمين الجلوس لساعات داخل جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من فهم أنماط أدمغتهم.
ما الذي يجعل هذا التطور مميزًا؟
تدريب سريع: يمكن للخوارزمية الجديدة أن تدرب مُفسر الدماغ على أشخاص جدد في وقت قصير جدًا.
توسيع نطاق الاستخدام: لم يعد الجهاز مقتصرًا على الشخص الذي تم تدريبه عليه، بل يمكنه فهم وتفسير أفكار أشخاص آخرين بحد أدنى من البيانات.
اقرأ أيضاً..صياغة مستقبل الذكاء الاصطناعي: حوار مع فابيان ويسترهايد
قد يكون لهذه التكنولوجيا تطبيقات طبية مذهلة، مثل مساعدة المرضى الذين فقدوا القدرة على الكلام بعد السكتات الدماغية أو الإصابات العصبية.
وفقًا للبروفيسور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الحاسوبي في جامعة تكساس بأوستن، فإن الأشخاص المصابين بـ الحبسة يواجهون صعوبة في فهم وإنتاج اللغة. وهذا يعني أنه قد يكون من المستحيل تدريب نموذج ذكاء اصطناعي على أدمغتهم من خلال مراقبة استجاباتهم عند الاستماع إلى القصص.
وقال هوث: "الشيء المثير للدهشة والرائع حقًا هو أننا نستطيع القيام بذلك حتى بدون استخدام بيانات اللغة". "لذلك يمكننا الحصول على البيانات التي نجمعها أثناء مشاهدة شخص ما لمقاطع الفيديو الصامتة، ومن ثم يمكننا استخدامها لبناء وحدة فك تشفير اللغة لدماغهم."
وقال هوث إن الخطوات التالية للفريق هي اختبار المحول على المشاركين الذين يعانون من فقدان القدرة على الكلام و"بناء واجهة من شأنها أن تساعدهم على توليد اللغة التي يريدون توليدها".
أخبار ذات صلةكيف درّب العلماء مُفسر الدماغ؟
درّب الباحثون مفسر الدماغ على مجموعة من المشاركين الأساسيين باستخدام الطريقة التقليدية، حيث تم جمع بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) أثناء استماعهم إلى 10 ساعات من القصص الإذاعية.
استخدم الباحثون خوارزميتين لتحويل البيانات بين المشاركين الأساسيين ومجموعة جديدة من المشاركين المستهدفين.
تم تدريب الخوارزمية على المشاركين المستهدفين أثناء استماعهم إلى 70 دقيقة من القصص الإذاعية.
وبعدها تم تدريب الخوارزمية باستخدام بيانات من 70 دقيقة من مشاهدة أفلام بيكسار الصامتة، والتي لا علاقة لها بالقصص الإذاعية.
ما أهمية هذه النتائج؟
إمكانية نقل المعرفة العصبية: يمكن لمفسر الدماغ المُدرَّب على شخص واحد أن يعمل على أشخاص آخرين دون الحاجة إلى جمع ساعات طويلة من بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي لكل فرد.
أمل جديد لمرضى الحبسة: قد تساعد هذه التقنية الأشخاص الذين لا يستطيعون التحدث أو فهم اللغة بسبب إصابات الدماغ.
تسريع تطوير واجهات الدماغ والآلة: هذه الأبحاث تمهد الطريق نحو تقنيات ترجمة الأفكار إلى نصوص بطريقة أكثر كفاءة ومرونة.
هل سنصل قريبًا إلى تقنية تتيح قراءة العقول بشكل دقيق دون الحاجة إلى تدريب طويل؟ يبدو أن الإجابة تقترب أكثر من أي وقت مضى.
ومع استمرار التطور التكنولوجي، من المحتمل أن نشهد تحسينات إضافية في دقة وسرعة هذه التقنية، مما سيزيد من نطاق تطبيقاتها وفوائدها.
وفي النهاية، فإنه على الرغم من الإنجازات المذهلة التي حققتها هذه التقنية، إلا أن هناك تحديات لا تزال قائمة، ومن أبرز هذه التحديات ضمان خصوصية وأمان البيانات العصبية للمستخدمين، حيث يتطلب الأمر وضع بروتوكولات صارمة لحماية المعلومات الحساسة.
لمياء الصديق(أبوظبي)
سعر الريال مقابل الجنيه اليوم الخميس 20-2-2025 في البنوك المصرية