تقنيات ستجعلك لا تصدق أي شيء على الإنترنت

كُتب يوم 3 نوفمبر، 2022 بواسطة Hussam Shaaban

لطالما امتلأ الإنترنت بالمعلومات الخاطئة، ولكن على الأقل لم يكن من الصعب فصل الحقيقة عن الخيال بقليل من الجهد. أدى ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة إلى تغيير هذا الشيء إلى الأبد، مما جعل الشك أكثر أهمية من أي وقت مضى.

التزييف العميق:

تتضمن كلمة التزييف العميق deepfake مجموعة كاملة من التقنيات التي تشترك جميعها في استخدام الشبكات العصبية (العصبونية) للتعلم العميق لتحقيق أهداف فردية.

أصبح التزييف العميق deepfake اهتماماً عاماً عندما أصبح استبدال وجه شخص ما في مقطع فيديو أمراً سهلاً. لذلك يمكن لشخص ما أن يكون ممثلاً مع وجه رئيس الولايات المتحدة أو يستبدل فم الرئيس وحده ويجعله يقول أشياء لم يقلها قط.

لفترة من الوقت، كان يتعين على الشخص التدرب على انتحال الصوت، لكن تقنية التزييف العميق deepfake يمكنها أيضاً تزييف الأصوات.

يمكن الآن استخدام تقنية التزييف العميق deepfake في الوقت الفعلي، مما يفتح إمكانية قيام الأشخاص السيئين بانتحال شخصية شخص ما في مكالمة فيديو أو بث مباشر في الوقت الفعلي.

يجب التعامل مع أي دليل تراه على الإنترنت بشكل فيديو على أنه مزيف محتمل حتى يتم التحقق منه.

توليد الصور بالذكاء الاصطناعي:

تسببت مولدات الصور التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في إثارة ضجة في مجتمع الفنانين بسبب جميع الآثار المترتبة على أولئك الذين يكسبون عيشهم كفنانين وما إذا كان الفنانون معرضون لخطر الاستبدال!

المشكلة الأكبر هي احتمال وجود معلومات مضللة بفضل هذه التقنية.

يمكن أن تنتج أنظمة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي صوراً واقعية باستخدام مطالبات تستند إلى النص، أو إلى الصور، بغرض التلاعب.

على سبيل المثال، يمكنك مسح أجزاء معينة من الصورة الأصلية ثم استخدام تقنية تُعرف باسم الرسم الداخلي Inpainting لجعل الذكاء الاصطناعي يستبدل الجزء الممسوح من الصورة بأي شيء تريده.

من السهل إنشاء صور على جهاز الكمبيوتر باستخدام برنامج مثل Stable Diffusion أو توليد صور باستخدام الذكاء الاصطناعي بواسطة Midjourney.

إذا أردت أن تجعل الأمر يبدو وكأن شخصاً ما كان يحمل مسدساً حقيقياً بدلاً من لعبة، فهذا أمر تافه بالنسبة للذكاء الاصطناعي.

توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي:

إنشاء صور الذكاء الاصطناعي والتزييف العميق هي مجرد البداية. عرضت Meta (الشركة الأم لموقع فيس بوك Facebook) بالفعل إنشاء فيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي AI، وعلى الرغم من أنه يمكن إنشاء بضع ثوانٍ فقط في كل مرة، فإننا نتوقع أن يتوسع طول الفيديو ومقدار التحكم الذي سيحظى به المستخدمون أضعافاً مضاعفة.

لطالما كان من السهل معالجة الفيديو قبل أن يصبح إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي ممكناً. ومع ذلك، لا يمكنك الآن الوثوق بأي فيديو تراه على الإطلاق.

الرد التلقائي بالذكاء الاصطناعي AI Chat Bots:

عندما تدخل في محادثة مع دعم العملاء، فأنت تتحدث إلى آلة وليس إلى إنسان. تعد تقنية الذكاء الاصطناعي (وطرق البرمجة التقليدية) جيدة بما يكفي لإجراء محادثات معقدة، خاصة إذا كانت في نطاق ضيق مثل الحصول على بديل الضمان أو إذا كان لديك سؤال تقني حول شيء ما.

يعد التعرف على الصوت أيضاً في حالة متقدمة. بمجرد إطلاق الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على منصات وسائل التواصل الاجتماعي، تصبح احتمالية حملات التضليل المنسقة ذات العواقب الواقعية عالية.

لكي نكون منصفين، لطالما واجهت منصات الوسائط الاجتماعية مثل تويتر Twitter مشكلة مع بوتات الرد التلقائي، ولكن بشكل عام كانت هذه الروبوتات غير متطورة.

يمكنك إنشاء شخص مختلق على وسائل التواصل الاجتماعي يخدع أي شخص تقريباً. يمكن حتى استخدام التقنيات الأخرى التي ذكرناها في هذه المقالة لإنشاء الصور والصوت والفيديو لإثبات أن كل شيء حقيقي.

كتّاب الذكاء الاصطناعي:

نذهب إلى الإنترنت للحصول على معلومات للتعرف على العالم ومعرفة ما يجري حوله. يعتبر الكتاب البشريون (أي نحن!) مصدراً رئيسياً لتلك المعلومات، لكن كتّاب الذكاء الاصطناعي أصبحوا جيدين بما يكفي لتقديم أعمال ذات جودة مماثلة.

تماماً كما هو الحال مع فناني الذكاء الاصطناعي، هناك جدل حول ما إذا كانت هذه البرامج ستحل محل الأشخاص الذين يكتبون لكسب لقمة العيش.

إذا كان بإمكانك إنشاء وجه حقيقي، وإنشاء بوت شخصي لوسائل التواصل الاجتماعي، وإنشاء فيديو وصوت يبرزان شخصك المختلق، يصبح من الممكن استحضار منشور كامل بين عشية وضحاها.

تعد مواقع الأخبار المشكوك فيها مصدراً لمعلومات مضللة مقنعة للعديد من مستخدمي الإنترنت، ولكن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مثل هذه يمكن أن تزيد من حدة هذه المشكلة.

مشكلة كشف التزييف:

هذه التقنيات ليست مشكلة فقط لأنها تفتح طرقاً جديدة لسوء الاستخدام، بل إنها أيضاً مشكلة لأن اكتشاف التزييف قد يكون صعباً.

لقد وصل التزييف العميق بالفعل إلى النقطة التي يجد فيها الخبراء صعوبة في تقرير ما هو مزيف وما هو ليس كذلك.

هذا هو السبب في أنهم يكافحون النار بالنار ويستخدمون تقنية الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الصور التي تم إنشاؤها أو التلاعب بها، من خلال البحث عن علامات فارقة غير مرئية للعين البشرية.

سيعمل هذا لفترة من الوقت، ولكنه قد يؤدي أيضاً إلى إنشاء سباق تسلح غير مقصود للذكاء الاصطناعي والذي قد يدفع بشكل مثير للسخرية التقنيات التي تنشئ محتوى مزيفاً إلى مستويات أعلى من الدقة.

الإستراتيجية الوحيدة العاقلة بالنسبة لنا كبشر هي افتراض أن أي شيء نراه على الإنترنت يجب التعامل معه على أنه مزيف حتى يثبت العكس، ما لم يكن من مصدر تم التحقق منه.

كيفية إنشاء صورة في Midjourney باستخدام الذكاء الاصطناعي

كُتب يوم 24 أكتوبر، 2022 بواسطة Hussam Shaaban

ازدادت شعبية مواقع وتطبيقات توليد الصور القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل DALL-E 2. تعد Midjourney واحدة من أكثر الأدوات تقدماً، ويمكنك تجربتها الآن.

ما هو Midjourney؟

قبل أن نتحدث عن Midjourney، فلنبدأ بـ DALL-E 2، الذي ربما سمعت عنه. يقع DALL-E 2 في نهاية أدوات إنشاء الصور القائمة على الذكاء الاصطناعي.

يمكنه إنشاء صور جديدة تماماً من مطالبة نصية بسيطة. يمكنك إدخال “روبوت يأكل تاكو”، وسيقوم الموقع بإنشاء صورة تصور روبوتاً يأكل تاكو.

لنأخذ مثلاً Craiyon، المعروف سابقاً باسم DALL-E mini. إنها أداة ويب مجانية يمكن لأي شخص استخدامها، ولكنها ليست معقدة مثل DALL-E 2. غالباً ما تكون النتائج غريبة ومخيفة إلى حد ما، ولكن لا يزال اللعب بها ممتعاً للغاية.

يقع Midjourney في مكان ما بين DALL-E 2 و Craiyon. كما أنه يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لإنشاء الصور بناءً على الأوامر النصية.

عادةً ما تكون النتائج جيدة جداً، ولكنها ليست مذهلة مثل DALL-E 2. الشيء المهم هو أنه يمكن لأي شخص تجربة الإصدار التجريبي من Midjourney في الوقت الحالي (اعتباراً من آب 2022) على عكس DALL-E 2. لا توجد فترة انتظار مطلوبة.

كيفية استخدام Midjourney Beta:

الشيء الوحيد الذي تحتاجه لاستخدام Midjourney Beta هو حساب Discord. إنه المكان الذي ستقدم فيه مطالبات نصية إلى الروبوت Midjourney.

يمكنك التسجيل للحصول على حساب مجاني على موقع Discord الإلكتروني. بعد ذلك، يمكنك استخدام Discord في متصفح الويب أو تنزيل التطبيق لأنظمة ويندوز Windows وماك Mac و لينكس Linux و أندرويد Android وآيفون iPhone.

بمجرد الانتهاء من إعداد Discord، انتقل إلى موقع Midjourney على الويب واختر Join the Beta.

سينقلك هذا إلى Discord، حيث يمكننا تحديد Accept Invite.

هناك شيئان يجب معرفتهما حول الإصدار التجريبي. تبدأ بإصدار تجريبي مجاني يتضمن حوالي 25 مطالبة نصية مجانية. بعد ذلك، يمكنك شراء عضوية كاملة إذا كنت ترغب في ذلك.

للبدء، انتقل إلى إحدى قنوات Newcomer Rooms في الشريط الجانبي. سنستخدم #newbies-42 ولكن هناك عدداً آخر من الخيارات.

في مربع النص، أدخل التعليمة /imagine ثم اكتب النص الذي تريده وقم بتأكيده.

يمكنك مشاهدة تقدم العمل أثناء إنشاء الصور الأربع.

عند الانتهاء من الصور، سيتم عرضها في رسالة جديدة. الآن لديك بعض الخيارات الإضافية.

U=Upscale: لإنشاء نسخة أكبر من الصورة.
V=Variation: ينشئ صورة جديدة بناءً على الصورة التي حددتها.
ستحصل على أربع صور جديدة لنفس الطلب.

ستصل النتائج في رسالة جديدة، وسيكون لديك بعض الخيارات الجديدة لإجراء المزيد من الأشكال أو الارتقاء بها إلى أقصى الحدود.

إذا كنت تريد حفظ الصور في أي وقت، فما عليك سوى تحديد الصورة والنقر على رمز التنزيل على الهاتف المحمول أو Open Original على سطح المكتب لمشاهدة الصورة بالحجم الكامل المطلوب حفظها.

هذا إلى حد كبير كل ما في Midjourney Beta! ببساطة اكتب /imagine ويمكنك أن تتبعه بأمر نصي من اختيارك.

ضع في اعتبارك أن بعض الكلمات غير مسموح بها، لكنها في الغالب لعبة عادلة، ويمكنك أن ترى ما يصنعه الآخرون. هناك ذكاء اصطناعي مجنون جداً هذه الأيام، استمتع!

أفضل تطبيقات توليد الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي

كُتب يوم 21 أكتوبر، 2022 بواسطة Hussam Shaaban

تطبيقات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي مثل DALL-E 2 و Midjourney انفجرت فجأة. يبدو أن المزيد من هذه الأدوات تظهر طوال الوقت، لكنها ليست متاحة دائماً للجمهور. إليك ما يمكنك استخدامه الآن.

Midjourney Beta:

يحقق Midjourney توازناً جيداً بين سهولة الاستخدام والنتائج الرائعة. كل ما تحتاجه لاستخدامه هو حساب Discord.

يتم إرسال التعليمات النصية كرسائل في قناة، وستتمكن من رؤية ما يقوم الآخرون بإنشائه أيضاً. تقدم Midjourney بعض الميزات الإضافية الرائعة مثل تكبير الصور.

يمكن استخدام MidJourney Beta مجاناً لأول 25 أمر (تعليمة نصية). بعد ذلك، يمكنك الاختيار من بين عدد من الخطط التي تبدأ من 10 دولارات شهرياً.

Stable Diffusion:

Stable Diffusion هو منشئ صور تعلم آلي مفتوح المصدر. يمكنه إنشاء صور من المطالبات النصية مثل العديد من الأدوات الأخرى، بالإضافة إلى تعديل الصور الحالية والصور الباهتة. يعمل Stable Diffusion محلياً على جهاز الكمبيوتر.

الشيء الرائع في Stable Diffusion هو أنه مجاني تماماً، وتحظى بقدر كبير من التحكم نظراً لأنه يعمل محلياً. ستحتاج إلى التأكد من أن جهاز الكمبيوتر يفي بالمتطلبات.

إذا لم يكن لديك القدرة لتشغيله على نظامك، فيمكنك أيضاً تجربته على الويب. هناك أيضاً مواقع ويب أخرى تستضيف Stable Diffusion عبر الإنترنت.

يمكنك أيضاً عرض معرض صور قابل للبحث تم إنشاؤه بواسطة Stable Diffusion عبر الإنترنت، يشبه استخدام Stable Diffusion ولكن دون انتظار إنشاء كل صورة.

Craiyon (DALL-E Mini):

ارتفعت شعبية DALL-E Mini بعد أن بدأت DALL-E 2 في الظهور. تم تغيير اسمها لاحقاً إلى Craiyon لتجنب الالتباس.

Craiyon هي أداة ويب، وهي ليست مثيرة للإعجاب مثل غيرها في القائمة. ومع ذلك، فمن السهل جداً استخدامها بدون حسابات أو أي شيء آخر.

ما عليك سوى إدخال مطالبة نصية والسماح لها بالقيام بالعمل.

NightCafe:

NightCafe هي أداة ويب تنشئ صوراً من مطالبات نصية في أنماط فنية محددة. على سبيل المثال، يمكنك اختيار أنماط مثل الرسم الزيتي أو التكعيبي أو الخيال أو الألعاب ثلاثية الأبعاد.

يتضمن NightCafe أيضاً القدرة على إنشاء مقاطع فيديو.

أنت مقيد بخمس أوامر مجانية كل يوم، ويمكن أن تكون العملية بطيئة بعض الشيء بسبب حركة المرور الكثيفة. لإنشاء أكثر من ذلك، ستحتاج إلى شراء خطة إضافية تبدأ من 7.99 دولاراً.

Dream by Wombo:

Dream by Wombo هو تطبيق مشابه لـ NightCafe. يتم إقران المطالبات النصية بأنماط فنية، مثل المضلع و الواقعي و meme و الخط الفني.

ومع ذلك، لديك خيار اختيار بلا نمط إذا كنت ترغب في ذلك. يتم الوصول إلى Dream على الويب، وهناك إصدار للجوال أيضاً. Dream مجاني تماماً للاستخدام ولا توجد قيود يومية.

DALL-E 2:

من المحتمل أن يكون DALL-E 2 هو منشئ صور الذكاء الاصطناعي الذي سمعت عنه أولاً. يعتبر الكثيرون أنه أفضل الأدوات، على الرغم من أن المنافسة تزداد بسرعة من أقرانه. يتمتع DALL-E 2 بواجهة سهلة الاستخدام وسوف ينتج لك بعض الإبداعات المذهلة.

لم يكن متاحاً للجمهور لفترة من الوقت، ولكن اعتباراً من أيلول 2022، يمكن لأي شخص الاشتراك بدون انتظار. يحصل كل مستخدم على 50 أمر كرصيد مجاني في الشهر الأول، ثم 15 مرة كل شهر بعد ذلك. كما يمكنك شراء المزيد.

كما ترى، يمكن الوصول إلى بعض مولدات صور الذكاء الاصطناعي هذه أكثر من غيرها. هناك الكثير من هذه الأدوات المتاحة، وسيظهر المزيد بسرعة.

إذا كنت تبحث فقط عن اختبار هذا الشيء وبعض المرح، فستبدأ مع هذه الخيارات.

إنفيديا تكشف عن وحدة معالجة الرسوميات H100 لمهام الذكاء الاصطناعي والتي تتضمن 80 مليار ترانزستور

كُتب يوم 23 مارس، 2022 بواسطة سهيل القاسم

أعلنت شركة إنفيديا Nvidia عن مجموعة كبيرة من المنتجات المخصصة للمؤسسات التي تركز على الذكاء الاصطناعي في مؤتمرها السنوي GTC.

وهي تشمل الكشف عن تفاصيل معمارية السيليكون الجديدة الخاصة بها والتي تحمل الاسم هوبر Hopper، إضافة إلى أول وحدة معالجة رسومات مخصصة لمراكز البيانات تم إنشاؤها باستخدام هذه البنية، وتحمل الاسم H100 .

كما وأعلنت عن وحدة المعالجة المركزية الجديدة Grace، وخطط مستقبلية لبناء ما تدعي الشركة أنه سيكون أسرع كمبيوتر عملاق للذكاء الاصطناعي في العالم، وسيحمل الاسم Eos.

لقد استفادت Nvidia بشكل كبير من طفرة الذكاء الاصطناعي في العقد الماضي، حيث أثبتت وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها أنها تطابق تماماً أساليب التعلم العميق الشائعة كثيفة البيانات.

ومع نمو طلب قطاع الذكاء الاصطناعي على حوسبة البيانات، كما تقول Nvidia، فإنها تريد توفير المزيد من القوة لهذا القطاع.

وعلى وجه الخصوص أكدت الشركة على شعبية نوع من نظام التعلم الآلي المعروف باسم Transformer.

يعتبر هذه النوع مفيد للغاية بشكل لا يصدق، حيث قامت بتشغيل كل شيء بدءاً من النماذج اللغوية مثل GPT-3 من OpenAI إلى الأنظمة الطبية مثل DeepMind’s AlphaFold.

وقال مدير إدارة المنتجات في Nvidia، في مؤتمر صحفي أن تدريب مثل هذه النماذج العملاقة يستغرق شهوراً.

كما اعتبر أن إحدى التحديات الرئيسية لتقليل وقت التدريب تتمحور في أن مكاسب الأداء تبدأ في الانخفاض مع زيادة عدد وحدات معالجة الرسومات في مركز البيانات.

واعتبرت الشركة أن معمارية هوبر Hopper الجديدة سيساعد في تخفيف هذه التحديات.

حيث تم تسميتها على اسم عالم الكمبيوتر الرائد والأدميرال البحري الأمريكي جريس هوبر، وقد تخصص التصميم لتسريع تدريب طرز Transformer على وحدات معالجة الرسومات H100 بمقدار ستة أضعاف مقارنة بشرائح الجيل السابق.

تحتوي وحدة معالجة الرسومات H100 نفسها على 80 مليار ترانزستور وهي أول وحدة معالجة رسومات تدعم PCle Gen5 وتستخدم HBM3، مما يتيح عرض نطاق ذاكرة يبلغ 3 تيرابايت / ثانية.

تقول Nvidia إن وحدة معالجة الرسومات H100 أسرع بثلاث مرات من الجيل السابق A100 في حوسبة FP16 و FP32 و FP64، وست مرات أسرع في حساب الفاصلة العائمة 8 بت.

أعلنت الشركة أيضاً عن وحدة معالجة مركزية جديدة للبيانات، وهي Grace CPU Superchip، والتي تتكون من وحدتي CPU متصلتين مباشرة عبر NVLink-C2C بزمن وصول منخفض جديد.

وحدة المعالجة المركزية **Grace CPU Superchip**

وتمّ تصميم الشريحة “لخدمة تطبيقات HPC و AI على نطاق واسع جنباً إلى جنب مع وحدات معالجة الرسومات الجديدة المستندة إلى Hopper، ويمكن استخدامها لأنظمة وحدة المعالجة المركزية فقط أو الخوادم المسرَّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات.

تحتوي هذه الوحدة على 144 نواة ذراع و 1 تيرابايت / ثانية من عرض النطاق الترددي للذاكرة.

بالإضافة إلى أخبار الأجهزة والبنية التحتية، فقد أعلنت الشركة أيضاً عن تحديث خدمات برامج الذكاء الاصطناعي المختلفة الخاصة بها، بما في ذلك Maxine وذلك لتقديم تحسينات في الصوت والفيديو.

حيث تهدف إلى تشغيل أشياء مثل الصور الرمزية الافتراضية وبرمجية Riva التي تستخدم للتعرف على الكلام وتحويل النص إلى كلام.

أخيراً فقد سلطت الشركة الضوء أيضاً على بناء حاسوب عملاق جديد يعمل بالذكاء الاصطناعي، والذي تدعي أنه سيكون الأسرع في العالم عند نشره.

سيتم بناء الكمبيوتر العملاق، المسمى Eos، باستخدام بنية Hopper ويحتوي على حوالي 4600 وحدة معالجة رسومات H100 لتقديم 18.4 exaflops من أداء الذكاء الاصطناعي.

وسيتم استخدام النظام في البحث الداخلي لشركة Nvidia فقط، وقالت الشركة إنه سيكون متاحًا على الإنترنت في غضون بضعة أشهر.

مقالات قد تعجبك

واتساب تطرح ميزة ردود الفعل التعبيرية على التطبيق التجريبي في أندرويد

إنستغرام ستتيح لجميع المستخدمين تمييز المنتجات التجارية في منشوراتهم من خلال وضع علامة

ريلمي تكشف عن هاتف GT Neo3 المتميز بسرعة شحن 150 واط

كيفية إلغاء اشتراك نتفليكس Netflix

لماذا ترتفع أسعار خدمات البث التلفازي مثل نتفليكس Netflix؟

ما فائدة تطبيقات أندرويد الخفيفة Lite؟ وما أفضلها؟

أداة الذكاء الاصطناعي لتحسين الصور الضبابية أظهرت تحيزاً عرقياً

كُتب يوم 25 يونيو، 2020 بواسطة Hussam Shaaban

إنها صورة مثيرة للجدل توضح ما يمكن تسميته بالتحيّز المتأصل في أبحاث الذكاء الاصطناعي. تم إدخال صورة منخفضة الدقة لباراك أوباما، أول رئيس أسود للولايات المتحدة، في خوارزمية مصممة لتوليد الوجوه لصور مبكسلة، وظهرت النتيجة رجل أبيض!

إنه ليس أوباما، وإذا قمت بتطبيق نفس الخوارزمية لإنشاء صور عالية الدقة للممثلة Lucy Liu أو عضوة الكونجرس Alexandria Ocasio-Cortez من صور منخفضة الدقة، ستبدو الوجوه الناتجة بيضاء بشكل واضح.

وكما ورد في إحدى التغريدات الشهيرة نقلاً عن مثال صورة أوباما: “هذه الصورة تتحدث عن مخاطر التحيز في الذكاء الاصطناعي”.

ولكن ما الذي يسبب هذه النتائج وما الذي يخبروننا به حقاً عن تحيز الذكاء الاصطناعي؟

Here is my wife @shan_ness pic.twitter.com/EehsSHW6se
— 🔥囧Robert Osazuwa Ness囧🔥 (@osazuwa) June 20, 2020

أولاً، نحتاج إلى معرفة القليل عن التكنولوجيا المستخدمة هنا، البرنامج الذي يولد هذه الصور هو خوارزمية تسمى PULSE، والتي تستخدم تقنية تعرف باسم رفع مستوى (ترقية) معالجة البيانات المرئية Upscaling to process visual data.

Upscaling أو الترقية هي مثل التكبير والتحسين التي تراها في التلفاز والأفلام، ولكن على عكس هوليوود، لا يمكن للبرامج الحقيقية إنشاء بيانات جديدة من لا شيء.

فمن أجل تحويل صورة منخفضة الدقة إلى صورة عالية الدقة، يجب على البرنامج ملء الفراغات باستخدام التعلم الآلي.

في حالة PULSE، فإن الخوارزمية التي تقوم بهذا العمل هي StyleGAN، والتي تم إنشاؤها بواسطة باحثين من شركة إنفيديا NVIDIA.

على الرغم من أنك ربما لم تسمع عن StyleGAN من قبل، فمن المحتمل أنك على دراية بعملها. إنها الخوارزمية المسؤولة عن جعل هذه الوجوه البشرية الواقعية جداً التي يمكنك رؤيتها على مواقع مثل ThisPersonDoesNotExist.com؛ وجوه واقعية جداً لدرجة أنها تُستخدم غالباً لإنشاء ملفات شخصية وهمية لوسائل التواصل الاجتماعي.

ما تفعله PULSE هو استخدام خوارزمية StyleGAN لتخيل النسخة عالية الدقة من المدخلات المبكلسة (ضبابية على شكل بكسلات). وهي لا تفعل ذلك من خلال تحسين الصورة الأصلية منخفضة الدقة، ولكن من خلال إنشاء وجه عالي الدقة جديد تماماً، بحيث عندما يتم بكسلته (تحويله إلى بكسلات كبيرة)، سيبدو نفس الوجه الذي أدخله المستخدم.

هذا يعني أنه يمكن تطبيق الخوارزمية الترقية وإنتاج كل صورة بعدة طرق، بنفس الطريقة التي تصنع بها مجموعة واحدة من المكونات أطباق مختلفة من الطعام.

ولهذا أيضاً يمكنك استخدام PULSE لمعرفة ما يبدو عليه رجل Doom ، أو بطل Wolfenstein 3D، أو حتى الرموز التعبيرية التي تبكي بدقة عالية.

لا يعني أن الخوارزمية تبحث عن تفاصيل جديدة في الصورة كما هو الحال في التكبير والتحسين؛ ولكن بدلاً من ذلك، يخترع وجوهاً جديدة استناداً إلى بيانات الإدخال.

With default settings, I got this result. pic.twitter.com/mRkqqTwhJF
— Denis (@tg_bomze) June 20, 2020

كان هذا النوع من العمل ممكناً نظرياً لبضع سنوات سابقة من الآن، ولكن، كما هو الحال غالباً في عالم الذكاء الاصطناعي، وصل إلى جمهور أكبر عندما تمت مشاركة نسخة سهلة التشغيل من الكود عبر الإنترنت في نهاية هذا الأسبوع. وذلك عندما بدأت التفاوتات العرقية في الظهور.

يقول منشئو PULSE أن الاتجاه واضح: عند استخدام الخوارزمية لتوسيع الصور المنقطة، غالباً ما تولد الخوارزمية وجوهاً ذات ميزات قوقازية.

كتب منشئو الخوارزمية على Github:

يبدو أن خوارزمية PULSE تنتج وجوهاً بيضاء بشكل متكرر أكثر بكثير من وجوه الأشخاص الملونين، من المرجح أن هذا التحيز موروث من مجموعة البيانات StyleGAN التي تم تدريبها، على الرغم من أنه قد تكون هناك عوامل أخرى لا ندركها.

بمعنى آخر، نظراً للبيانات التي تم تدريب StyleGAN عليها، عندما تحاول ابتكار وجه يشبه صورة الإدخال المنقطة، يتم تعيينها افتراضياً على الميزات البيضاء.

هذه المشكلة شائعة للغاية في التعلم الآلي، وهي أحد أسباب أداء خوارزميات التعرف على الوجه بشكل أسوأ على الوجوه غير البيضاء والأنثوية.

غالباً ما تنحرف البيانات المستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي نحو الرجال الديموغرافيين البيض، وعندما يرى البرنامج البيانات ليست في هذه الديموغرافية، فإن أداءه يضعف. ليس من قبيل الصدفة، فالرجال البيض هم الذين يسيطرون على أبحاث الذكاء الاصطناعي.

في الواقع، إن هذه الصورة المفردة أثارت خلافات شديدة بين أكاديميين ومهندسين وباحثين في الذكاء الاصطناعي.

على المستوى الفني، بعض الخبراء ليسوا على يقين من أن هذا مثال على تحيز مجموعة البيانات، حيث يقترح عالم الذكاء الاصطناعي Mario Klingemann أن اللوم يقع على خوارزمية اختيار PULSE نفسها، بدلاً من البيانات.

يلاحظ Klingemann أنه كان قادراً على استخدام StyleGAN لتوليد المزيد من النتائج غير البيضاء من نفس صورة أوباما المنقطة، كما هو موضح أدناه:

I had to try my own method for this problem. Not sure if you can call it an improvement, but by simply starting the gradient descent from different random locations in latent space you can already get more variation in the results. pic.twitter.com/dNaQ1o5l5l
— Mario Klingemann💧💦 (@quasimondo) June 21, 2020

تم إنشاء هذه الوجوه باستخدام نفس المفهوم ونموذج StyleGAN نفسه ولكن طرق البحث المختلفة لـ Pulse، كما يقول Klingemann، الذي يقول إنه لا يمكننا الحكم على خوارزمية من عينات قليلة فقط.

وقال:

ربما هناك الملايين من الوجوه المحتملة التي ستختزل جميعها إلى نفس النمط المبكسل وكلها صحيحة على حد سواء.

بالمناسبة، هذا أيضاً هو السبب في أنه من غير المرجح أن تستخدم مثل هذه الأدوات لأغراض المراقبة. الوجوه التي تم إنشاؤها بواسطة هذه العمليات خيالية، وكما توضح الأمثلة أعلاه، ليس لها علاقة تذكر بالحقيقة الأساسية للمدخلات. إنها ليست مثل العيوب التقنية الضخمة التي منعت الشرطة من تبني التكنولوجيا في الماضي).

ولكن بغض النظر عن السبب، تبدو مخرجات الخوارزمية متحيزة، وهو أمر لم يلاحظه الباحثون قبل أن تصبح الأداة متاحة على نطاق واسع.

وفي تصريح لـ Deborah Raji، باحثة في الذكاء الاصطناعي، قالت أن هذا النوع من التحيز نموذجي جداً في عالم الذكاء الاصطناعي.

حقيقة أن بعض الباحثين يبدو أنهم حريصون على معالجة جانب البيانات فقط من مشكلة التحيز هو ما أثار جدالات أكبر حول صورة أوباما.

أصبح كبير علماء الذكاء الاصطناعي في فيسبوك Yann LeCun نقطة مضيئة في المحادثات بعد أن غرد رداً على الصورة قائلاً إن أنظمة ML متحيزة عند انحياز البيانات، مضيفاً أن هذا النوع من التحيز يمثل مشكلة أكثر خطورة في منتج منتشر من ورقة أكاديمية المعنى الضمني: لا تقلق كثيراً بشأن هذا المثال بالذات.

العديد من الباحثين، من بينهم راجي، اعترضوا على تأطير LeCun، مشيرين إلى أن التحيز في الذكاء الاصطناعي يتأثر بالظلم والتحيزات الاجتماعية الأوسع.

وأشار آخرون إلى أنه حتى من وجهة نظر تقنية بحتة، فإن مجموعات البيانات العادلة غالباً ما تكون غير ذلك.

على سبيل المثال، ستكون مجموعة بيانات من الوجوه التي تعكس بدقة التركيبة السكانية للمملكة المتحدة بيضاء في الغالب لأن المملكة المتحدة بيضاء في الغالب.

إن أداء خوارزمية تم تدريبها على هذه البيانات أفضل على الوجوه البيضاء من الوجوه غير البيضاء. وبعبارة أخرى، لا يزال بإمكان مجموعات البيانات العادلة إنشاء أنظمة متحيزة. (في سلسلة رسائل لاحقة على تويتر Twitter، أقر LeCun بوجود أسباب متعددة لتحيز الذكاء الاصطناعي).

صرحت راجي أنها فوجئت أيضاً بتصريح LeCun بأن على الباحثين أن يقلقوا من التحيز أقل من المهندسين الذين ينتجون أنظمة تجارية، وأن هذا يعكس نقص الوعي في أعلى مستويات الصناعة.

This is @LucyLiu pic.twitter.com/DRWyyoS8tP
— 🔥囧Robert Osazuwa Ness囧🔥 (@osazuwa) June 20, 2020

تقول راجي: Yann LeCun يقود مختبراً صناعياً معروفاً بالعمل على العديد من مشاكل البحث التطبيقي التي يسعون بانتظام إلى إنتاجها، أنا حرفياً لا أستطيع أن أفهم كيف لا يعترف شخص في هذا المنصب بالدور الذي يلعبه البحث في وضع معايير للنشر الهندسي.

عندما تم الاتصال بها بشأن هذه التعليقات، أشار LeCun إلى أنه ساعد في إنشاء عدد من المجموعات، داخل فيسسبوك Facebook وخارجه، والتي تركز على عدالة وسلامة الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، يتم بناء العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التجارية مباشرة من بيانات وخوارزميات البحث دون أي تعديل للتفاوت العرقي أو النوعي، الفشل في معالجة مشكلة التحيز في مرحلة البحث يديم فقط المشاكل القائمة.

وبهذا المعنى، فإن قيمة صورة أوباما ليست أنها تكشف عن خلل واحد في خوارزمية واحدة؛ إنها توصل، على مستوى بديهي، الطبيعة المنتشرة لتحيز الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن ما تخفيه هو أن مشكلة التحيز أعمق من أي مجموعة بيانات أو خوارزمية، إنها مشكلة منتشرة تتطلب أكثر من الإصلاحات التقنية.

كما رد أحد الباحثين، Vidushi Marda، على تويتر Twitter على الوجوه البيضاء التي تنتجها الخوارزمية: هذه ليست دعوة إلى التنوع في مجموعات البيانات أو الدقة المحسنة في الأداء، إنها دعوة لإعادة النظر بشكل أساسي في المؤسسات والأفراد الذين يقومون بتصميم هذه التقنية وتطويرها ونشرها في المقام الأول.

مقالات قد تعجبك:

واتساب أضاف ميزة الملص قات المتحركة إلى النسخة التجريبية ثم أزالها

إصدار جديد قادم لسلسة ألعاب Crash Bandicoot بعد أكثر من 20 عاماً!

خدمة الدفع الجديدة في واتساب توقفت في البرازيل

ما هي تقنية بلوتوث 5.1 الجديدة ؟ و ما ميزاتها ؟

بلوتوث 5.1 هو مستقبل المنزل الذكي SmartHome

لماذا تحسن إعادة التشغيل من أداء الهاتف وتحل المشاكل العامة؟

أمازون استخدمت الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التباعد الاجتماعي داخل منشآتها

كُتب يوم 21 يونيو، 2020 بواسطة Hussam Shaaban

كشفت شركة أمازون Amazon، التي تتم مقاضاتها حالياً بسبب فشلها المزعوم في حماية العمال من فيروس كورونا COVID-19، عن أداة جديدة للذكاء الاصطناعي تقول إنها ستساعد الموظفين على اتباع قواعد المباعدة الاجتماعية.

يجمع برنامج مساعد المسافة Distance Assistant الخاص بالشركة بين شاشة التلفزيون وأجهزة استشعار العمق وكاميرا مزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي لتتبع تحركات الموظفين وإعطائهم ملاحظات في الوقت الحقيقي (الفعلي).

عندما يقترب العمال أكثر من ستة أقدام (تقريباً 1.83 متر) من بعضهم البعض، تومض الدوائر حول أقدامهم باللون الأحمر على التلفاز، مما ينبّه الموظفين إلى ضرورة الانتقال إلى مسافة آمنة متباعدة. كما الأجهزة مستقلة، مما يعني أنه يمكن نشرها بسرعة عند الحاجة ونقلها.

تقارن أمازون النظام بفحوصات السرعة الخاصة بالرادار التي تعطي للسائق ملاحظات فورية على قيادته.

وقال Brad Porter -نائب رئيس شركة Amazon Robotics- في منشور له:

تم اختبار المساعدين (يقصد البرامج) في عدد من مباني الشركة، وتخطط الشركة لطرح مئات أخرى في مواقع جديدة في الأسابيع المقبلة.

والأهم من ذلك، تقول أمازون أيضاً إنها ستعمل على توفير مصادر مفتوحة لهذه التكنولوجيا، مما يسمح للشركات الأخرى بتكرار هذه الأجهزة ونشرها بسرعة في مجموعة من المواقع.

أمازون Amazon ليست الشركة الوحيدة التي تستخدم التعلم الآلي بهذه الطريقة، حيث أن عدد كبير من الشركات التي تقدم تحليلات ومراقبة بالفيديو بالذكاء الاصطناعي أنشأت أدوات مماثلة للتباعد الاجتماعي منذ بدء تفشي الفيروس التاجي Covid-19.

تحولت بعض الشركات الناشئة أيضاً إلى حلول مادية، مثل أجهزة شبيهة بأساور تستخدم إشارات البلوتوث لاستشعار القرب ثم الطنين أو الصفير لتذكير العمال عندما يخالفون إرشادات المباعدة الاجتماعية.

على الرغم من أن هذه الحلول ستكون ضرورية للعمال للعودة إلى المرافق المزدحمة مثل المستودعات، إلا أن العديد من خبراء الخصوصية قلقون من أن إدخالها سيؤدي إلى تطبيق مستويات أكبر من المراقبة.

ستنتج العديد من هذه الحلول بيانات تفصيلية عن تحركات العمال طوال اليوم، مما يسمح للمديرين بتعقب الموظفين لمراقبة الإنتاجية، ولن يكون أمام العمال أي خيار سوى أن يتم تعقبهم بهذه الطريقة إذا أرادوا الاحتفاظ بعملهم.

ستؤدي مشاركة أمازون في هذا النوع من التكنولوجيا إلى إثارة الشكوك، حيث يتم انتقاد الشركة في أغلب الأحيان بسبب ظروف العمل القاسية في منشآتها.

في عام 2018، حصلت الشركة على براءة اختراع لسوار من شأنه تتبع حركات العمال في الوقت الحقيقي، وتوجيه ليس فقط المهمة التي يجب عليهم القيام بها بعد ذلك، ولكن إذا كانت أيديهم تتحرك نحو الرف أو الصندوق الخاطئ!

يوحي وصف الشركة لمساعد المسافة Distance Assistant بأنه وحدة قائمة بذاتها تتطلب فقط تغذية تيار، وهي لا تخزن أي بيانات حول حركة العمال.

مقالات قد تعجبك:

ليغو Lego أطلقت مجموعة Mindstorms الجديدة لبناء الروبوتات

جوجل أطلقت مجموعة أجهزة لتشغيل خدمة ستاديا على التلفاز

لعبة جديدة من بوكيمون تحوّل تنظيف الأسنان إلى مغامرة

كيفية استخدام مدير مقاطع الفيديو في يوتيوب

كيفية إصلاح صوت الكمبيوتر إذا قام تحديث ويندوز بتعطيله

ما هي العملية LockApp.exe في ويندوز 10 ؟

ذكاء اصطناعي يمكنه تحويل الصور الضبابية إلى صور بجودة عالية

كُتب يوم 14 يونيو، 2020 بواسطة Hussam Shaaban

حتى أفضل المصورين قد يحصلون على لقطات ضبابية بشكل عرضي. لكن هواة التصوير المتواضعون قد يحصلون عليها طوال الوقت.

لحسن الحظ، يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي الجديدة أن تجعل حتى الصور غير الواضحة المعالم تماماً إلى صور ذات جودة عالية؛ فهي بالفعل تقوم بعمل مثير للإعجاب.

تم تطوير الأداة من قبل باحثين في جامعة Duke كنهج جديد لتصحيح الصور، تعمل عن طريق البحث من خلال الصور التي يتم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي للوجوه عالية الدقة حتى يجد تلك التي تشبه الصورة المدخلة عند ضغطها بنفس الحجم.

يتم إنشاء الصور باستخدام شبكات توليدية متضادة تسمى generative adversarial networks أو اختصاراً (GANs)، التي تنتج صوراً جديدة عن طريق تحليل شبكتين عصبونيتين ضد بعضهما البعض.

واحدة منهما تولد صوراً جديدة وتتحقق الأخرى من الشكل؛ تصبح الشبكة الأولى أفضل بتدريبها عن طريق خوارزمية معينة حتى تعتقد الثانية أن الصورة يمكن أن تكون النتيجة الحقيقية.

يقول فريق الباحثين أنه يمكن تحويل عدد قليل من وحدات البكسل إلى وجوه واقعية بدقة تصل إلى 64 ضعف دقة الإدخال. يزعمون أنه يمكن حتى تخيل ملامح جديدة غير ظاهرة في الأصل، مثل التجاعيد والرموش وقصبة الرقبة.

كما يعتقدون أنه يمكن إنشاء صور لمجموعة من التطبيقات الأخرى، مثل الفحص المجهري وصور الأقمار الصناعية.

قالت عالمة الكمبيوتر في جامعة Duke ، Cynthia Rudin، التي قادت فريق البحث:

“لم يتم أبداً إنشاء صور فائقة الدقة من قبل بهذه التفاصيل الكبيرة”.

مثال توضيحي:

لقد قمنا بتجربة صورة لوجه، حيث قمنا في المرحلة الأولى بتشويهها قليلاً ثم إعادة الحصول عليها باستخدام الأداة، وإليك النتيجة (تمثل الصورة الأولى بعد السهم الثاني النتيجة، والثانية تمثل الصورة الأصلية لمقارنتها مع النتيجة):

نعتقد أن النتائج جيدة إلى حد ما، بالرغم من فقدان بعض الشعر، لكن بالتأكيد سترضينا هذه النتائج مقارنة بالصورة المشوّهة.

دعنا نرى كيف سيتم ذلك عندما نقوم بالتشويه بشكل كبير:

الآن قد تكون معجباً حقاً بالنتيجة. الصور قد لا تبدو متشابهة تماماً، لكنها بالتأكيد نتيجة مبهرة وهناك تشابه كبير.

يمكنك تجربة الأداة بنفسك من خلال الضغط على هذا الرابط، كما يمكنك زيارة موقع الفريق على الويب من خلال هذا الرابط.

مقالات قد تعجبك:

جافا تفوقت على بايثون لتتربع على عرش أكثر لغات البرمجة شيوعاً

واتساب يختبر ميزات جديدة للبحث بحسب التاريخ وإدارة التخزين

ارتفاع في مبيعات ألعاب الفيديو وأجهزتها في الفترة الأخيرة

ما هو وضع موفر البطارية في ويندوز 10 ؟ وكيف يتم استخدامه ؟

ما سبب سرعة تلف بطارية حاسبك المحمول ، وما الحل ؟

كيفية حذف الخلفية من صورة في مايكروسوفت وورد

مايكروسوفت أنهت عمل بعض موظفيها لاستبدالهم بالذكاء الاصطناعي

كُتب يوم 1 يونيو، 2020 بواسطة Hussam Shaaban

تقوم مايكروسوفت Microsoft بإقالة عشرات الصحفيين والعاملين في مجال التحرير في أخبار مايكروسوفت Microsoft News ومؤسسات MSN.

يعتبر إقالة الموظفين جزءاً من إجراءات مايكروسوفت Microsoft للاعتماد على الذكاء الاصطناعي لاختيار الأخبار والمحتوى المقدم على MSN.com ، داخل متصفح Microsoft Edge ، وفي تطبيقات أخبار مايكروسوفت Microsoft News المتنوعة للشركة.

يعد العديد من العمال المتأثرين جزءً من قسم SANE (البحث والإعلانات والأخبار وإيدج Edge) من مايكروسوفت Microsoft ، ويتم التعاقد معهم كمحررين بشريين للمساعدة في اختيار القصص Stories.

يقول المتحدث باسم مايكروسوفت Microsoft في بيان: “مثل جميع الشركات، نقوم بتقييم أعمالنا بشكل منتظم”. “يمكن أن يؤدي هذا إلى زيادة التوظيف في بعض الأماكن من وقت لآخر، والعكس في أماكن أخرى. هذه القرارات ليست نتيجة الوباء الحالي “.

بينما تقول مايكروسوفت Microsoft أن عمليات الإقالة من العمل ليست مرتبطة بشكل مباشر بجائحة فيروسات كورونا التاجية الحالية، فقد تضررت الشركات الإعلامية في جميع أنحاء العالم بشدة بسبب انخفاض عائدات الإعلانات عبر التلفزيون والصحف والإنترنت.

كما أن عملية الإقالة بين وظائف أخبار مايكروسوفت Microsoft News أثرت أيضاً على بعض فرقها الدولية.

حيث تفيد صحيفة The Guardian أن حوالي 27 موظف تم إقالتهم في المملكة المتحدة بعد أن قررت مايكروسوفت Microsoft التوقف عن توظيف البشر لتنظيم المقالات على صفحاتها الرئيسية.

تعمل مايكروسوفت Microsoft في مجال الأخبار منذ أكثر من 25 عاماً، بعد إطلاق MSN عام 1995. وعند إطلاق أخبار مايكروسوفت Microsoft News قبل عامين تقريباً، كشفت مايكروسوفت Microsoft عن وجود “أكثر من 800 محرر يعملون من 50 موقعًا حول العالم“.

تتجه مايكروسوفت Microsoft تدريجياً نحو الذكاء الاصطناعي في أخبار مايكروسوفت Microsoft News في الأشهر الأخيرة، وتشجع الناشرين والصحفيين على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي أيضاً.

كما تستخدم مايكروسوفت Microsoft الذكاء الاصطناعي للبحث عن المحتوى ثم تقوم بمعالجته وتصفيته وحتى اقتراح صور للمحرر البشري لإقران المحتوى.

كانت مايكروسوفت Microsoft تستخدم المحررين البشريين لتنظيم أفضل الأخبار من مجموعة متنوعة من المصادر لعرضها على أخبار مايكروسوفت Microsoft News و MSN و Microsoft Edge.

مقالات قد تعجبك:

تطبيق جديد استنسخ تيك توك وتفوق عليه وأصبح الأفضل بين التطبيقات

إيلون مسك ربح للتو 780 مليون دولار تقريباً من شركة تيسلا

إكس بوكس سيريس إكس Xbox Series X سيشغل الألعاب القديمة بشكل أجمل من السابق

كيفية تحديد معالج الرسوميات المشغل لأي برنامج أو لعبة في ويندوز 10

كيفية تحسين عدد الإطارات في الثانية FPS في الألعاب

هل من الآمن شراء بطاقة رسوميات مستعملة؟

الذكاء الاصطناعي نجح في صناعة دواء لعلاج الوسواس القهري

كُتب يوم 5 فبراير، 2020 بواسطة محمد عبد الرحمن بركات

استطاع الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة أن يدخل العديد من المجالات وأن يبدع فيها بكل تأكيد، ولا سيما المجالات المتعلقة بالتشخيصات الطبية.

حيث أثبتت خوارزميات الذكاء الاصطناعي أنها قادرة في بعض الأحيان على إعطاء تشخيص دقيق بقدر التشخيص الذي يعطيه طبيب مختص، أما في بعض الأحيان الأخرى فقد تفوق تشخيص الذكاء الاصطناعي على تشخيص الطبيب نفسه!

اليوم يبدو أن الذكاء الاصطناعي قرر الدخول في فرع جديد من المجال الطبي، وهو فرع تركيب الأدوية المخصصة لحالات علاجية مختلفة.

حيث أعلنت شركة تركيب الأدوية Exscientia عن أن نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها قد نجح في تركيب دواء مخصص لعلاج الوسواس القهري.

وبحسب الشركة فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي اختبرت على مدى 12 شهراً جميع التركيبات العلاجية المستمرة ووصلت في النهاية إلى التركيب الأفضل.

في حين أن العملية كانت لتستغرق 4 سنوات ونصف فيما لو تمت بالطريقة التقليدية من خلال الأطباء البشريين المختصين.

وكانت مهمة خوارزميات الذكاء الاصطناعي البحث في قاعدة بيانات ضخمة من التركيبات العلاجية الممكنة والعديد من العوامل الأخرى مثل الجينات الوراثية للمريض، حتى تم التوصل في النهاية إلى دواء DSP-1181.

وفي مقابلة مع وكالة BBC الإخبارية قال Andrew Hopkins الرئيس التنفيذي للشركة البريطانية أنه كان على خوارزميات النظام الذكية أن تتخذ ملايين القرارات بمفردها في عملية البحث عن التركيب العلاجي الناجح.

سيبدأ اختبار الدواء بشكل فعلي خلال الشهر القادم، وإذا أثبتت التجارب نجاح العقار الجديد فهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قد نجح في الدخول إلى فرع جديد من فروع الطب.

الأمر الذي يرسم ملامح المستقبل القريب حيث سيزداد الاعتماد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي وسيخسر المزيد من البشر وظائفهم بكل تأكيد بعد أن يتم الاستغناء عنهم.

مقالات قد تعجبك:

كيفية ضبط مخرج وشدة الصوت بشكل منفصل للبرامج في ويندوز 10

كيفية تجميع وتنظيم جميع ألعاب الكمبيوتر داخل برنامج واحد

ما هي العناوين المنطقية لبروتوكول الإنترنت IP؟ وكيف تعمل؟

كيف يعلم أندرويد إن كانت شبكة الواي فاي سريعة أم بطيئة قبل الاتصال؟

كيفية أخذ لقطات شاشة لألعاب الكمبيوتر

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يواجه فيروس كورونا؟

كُتب يوم 26 يناير، 2020 بواسطة محمد عبد الرحمن بركات

أصبح من الواضح أن العام الجديد 2020 لا يريد أن يبدأ بداية جيدة أو هادئة، نحن ما زلنا في الشهر الأول فقط والأخبار السيئة والمخيفة تزادا يوماً بعد يوم من إشاعات الحرب العالمية الثالثة إلى حرائق استراليا وصولاً إلى الأمراض والأوبئة.

حيث أعلنت الصين قبل أيام حالة الطوارئ في مواجهة فيروس كورونا الذي يُشتبه أنه انتقل من الحيوان إلى الإنسان ومن ثم بدأ رحلته المخيفة بالانتقال من انسان إلى آخر في حالات عدوى سريعة الانتشار.

سجّلت الصين آلاف الحالات المؤكدة الخاصة بالفيروس الخطير وظهرت حالات أخرى في العديد من البلدان لا سيما في آسيا بالإضافة إلى أوروبا وكندا والولايات المتحدة.

تبدأ أعراض المرض بالظهور بشكل مشابه لحالات الزكام الشديد لكن سرعان ما تتحول إلى أعراض خطيرة قد تنتهي بالموت وهو ما حصل بالفعل مع أكثر من 50 حالة في الصين.

اليوم يقف العالم مستنفراً كل جهوده من أجل محاولة إيقاف انتشار الفيروس، فهل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في هذا الأمر؟

بحسب العلماء والمختصين فإن الجواب هو نعم، حيث أن تقنيات الذكاء الاصطناعي لن يكون لها دور في معالجة الحالات المصابة، وإنما أهميتها تبرز في مكان آخر.

في مثل هذه الحالات يكون عامل الوقت هو أحد أهم العوامل التي يجب دراستها، وفي حالة انتشار فيروس خطير مثل هذه الحالة فإن السؤال دائماً سيكون هو أين سيظهر المرض غداً؟

من أجل الإجابة على هذا السؤال بدأ العلماء بالاعتماد على خوارزمية BlueDot التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أجل التنبؤ بأماكن انتشار الفيروس.

تعتمد الخوارزمية الجديدة على متابعة التقارير العالمية بشكل تلقائي وبمختلف اللغات ومن مناطق مختلفة حول العالم بالإضافة لمتابعتها لشبكات ومنتديات الأمراض والأوبئة.

المشكلة الأهم التي تواجهها الخوارزمية هو أن مركز انتشار المرض يقع داخل الصين، حيث تبدو الحكومة الصينية أكثر تشدداً في موضوع مشاركة البيانات والأرقام الصحيحة مع أطراف خارجية.

لذلك يقول العلماء المشرفون على تطوير الخوارزمية أنه لن يكون هنالك اعتماد كبير على المعلومات المقدمة من الحكومة الصينية الرسمية، بل سيتم محاولة جمع المعلومات من النشطاء المتواجدين على الأرض.

يمكن للخوارزمية في حال حصلت على المعلومات الكافية أن تتنبأ بشكل صحيح بالمنطقة التالية التي سيبدأ انتشار الفيروس فيها، وهو أمر هام جداً من أجل فرض الإجراءات الوقائية السريعة ومحاولة تخفيف عدد الضحايا قدر الإمكان.

تعتمد الخوارزمية الذكية أيضاً على مراقبة حركة المسافرين حول العالم وخاصة المسافرين من الصين أو من الدول التي ظهرت فيها حالات إصابة مؤكدة.

حيث تتم مراقبة حركة المطارات العالمية وعملية قطع التذاكر وحركة السفر العالمية لإصدارات تنبيهات مبكرة إلى المناطق المرشح أن يظهر فيه الفيروس.

يصف العلماء الخوارزمية الذكية بأنها الطريقة الأفضل لمواجهة انتشار الفيروس ولتخفيف عدد الإصابات، ويأمل المطورون لتلك الخوازرمية أن تساعد على تجنب وقوع كارثة وأن تمنع من تحول الفيروس إلى وباء يصعب السيطرة عليه.