لقد اعتدنا بالفعل على عبارة "الذكاء الاصطناعي"، وما يقدمه الهاتف الذكي أو التلفزيون
ولكن هذا لا يعني أن قدرات التكنولوجيامرهقة أو محدودة فقط بالحياة اليومية البسيطة. لقد أحدث الوباء قفزة جديدة في تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML)، وذلك أيضًا بسبب الظروف الاقتصادية المتغيرة بشكل كبير وعادات الناس. لقد ارتفع استهلاك وسائل الإعلام بشكل كبير، مع مساعدة العزلة الاجتماعية. وقد تطلب كل هذا تفاعلات أكثر تخصيصًا مع العملاء ووسائل الإعلام والترفيه (M&E). على سبيل المثال، لم تتمكن Netflix، بمساعدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، من الحفاظ على جودة البث فحسب، بل تمكنت أيضًا من تحسينها بشكل كبير: تتنبأ المنصة بالاحتياجات المستقبلية للمشاهدين وتضع الموارد في مواقع الخادم ذات الأهمية الاستراتيجية. ومن خلال وضع أصول الفيديو مسبقًا بالقرب من المشتركين، يمكن للمستخدمين بث فيديو عالي الجودة حتى أثناء ساعات الذروة. ولكن بطبيعة الحال، فإن إمكانيات الذكاء الاصطناعي أوسع بكثير وليس لها حدود تقريبا: من أنظمة الحوسبة الكمومية المتقدمة والتشخيص الطبي إلى الإلكترونيات الاستهلاكية والمساعدين الشخصيين الأذكياء. إذا كنت في شك، اسأل أليس أو سيري.
ويعتقد الخبراء أن 80٪ من التقنيات التيسيتم تطويرها في السنوات القادمة، وسوف تعتمد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يستمر عدد وتنوع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في النمو، ويجد الباحثون والعلماء باستمرار طرقًا جديدة لاستخدامها. وفقًا للأبحاث، فإن 77% من الأجهزة التي نستخدمها في الحياة اليوم تحتوي على ذكاء اصطناعي مدمج.
ينتشر الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعةسواء على مستوى الشريحة أو على مستوى البرامج. علاوة على ذلك ، يرتبط كلا الاتجاهين ارتباطًا وثيقًا ببعضهما البعض. تعمل الشركات المصنعة مثل NVIDIA و Intel و Qualcomm بنشاط على تحسين الأجهزة ، مما يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر تعقيدًا. هذا يؤدي إلى إضفاء المزيد من الديمقراطية على الذكاء الاصطناعي. المزيد والمزيد من مطوري البرامج وموظفي تكنولوجيا المعلومات في الشركات يمكنهم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي عند العمل مع البيانات. تم ملاحظة ذلك بالفعل من قبل العديد من مزودي الخدمات السحابية: AWS و Azure و Google و Oracle و IBM. إنهم يقومون بتضمين وتوسيع عروض الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لعمليات النشر السحابية العامة والمختلطة. في النهاية ، يعني هذا توفرًا أكبر لقوة الحوسبة وأطر العمل والخوارزميات اللازمة لتطبيق الذكاء الاصطناعي على كل شيء بدءًا من السماعات الذكية إلى الأجهزة المحمولة إلى مبيعات المؤسسات وبرامج الجدولة.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي مع النصوص ولماذا يساعد كبار السن
تعتمد النماذج التوليدية علىمحادثة الذكاء الاصطناعي ، في عصر الوباء ، أصبح الطلب أكثر من أي وقت مضى. السبب بسيط - العيش والعمل عن بُعد جعل الناس يطلبون التخصيص عند استخدام الموارد الرقمية. حتى وقت قريب ، كان بإمكان الشخص فقط إنشاء مثل هذه التجربة. الآن تم استبدالها بروبوتات المحادثة وتقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
تقرير أبحاث وأسواق حديث أظهرتأنه من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي للمحادثات العالمية من 4.8 مليار دولار في عام 2020 إلى 13.9 مليار دولار في عام 2025.
تتيح لك تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تقليد الإنسانيتحدث. وتعد روبوتات الدردشة التي تعمل على أساسها اليوم واحدة من أكثر الطرق شيوعًا للتخصيص وتحسين التكلفة: حيث يتيح تنفيذها للعديد من المؤسسات تقليل التكاليف بنسبة تصل إلى 90٪. لكن القيمة الأكبر للذكاء الاصطناعي للمحادثة هي أنه يتيح التواصل الشخصي. يمكن تدريبه ليكون متعدد اللغات أو حتى يقدم دعمًا متعاطفًا للمستخدم. على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة الذكية أن تساعد كبار السن على التعامل مع الوحدة. على سبيل المثال، قاد أوسمار زيان، خبير الذكاء الاصطناعي في جامعة ألبرتا، مشروعًا يهدف إلى تطوير روبوت محادثة يمكنه محاكاة المحادثة الديناميكية وتوفير الإشباع الاجتماعي لكبار السن الذين يعانون من الوحدة.
أحد أكثر النماذج اللغوية فاعلية هومحول. تعمل Google بنشاط على تجربة طريقة إنشاء النص هذه في وقت سابق من هذا العام ، أعلنت الشركة أنها تمكنت من تدريب نموذج يحتوي على 1.6 تريليون معلمة. في أبريل 2021 ، تم كسر سجل Google بواسطة مجموعة الأبحاث التابعة لشركة Huawei الصينية ، والتي أعلنت عن إنشاء المكافئ الصيني لـ GPT-3: نموذج 750 جيجا بايت ، المسمى PanGu-Alpha ، يحتوي على ما يصل إلى 200 مليار معلمة - 25 مليون أكثر من GPT-3. وتم تدريبه على 1.1 تيرابايت من الكتب الإلكترونية والموسوعات والأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي وصفحات الويب.
الطريقة "نادرًا ما يتم تنشيطها" المستخدمة فيتوحد طرازيها Google و Huawei عدة نماذج في نموذج أكثر عالمية ، كما يسمح لك بالبناء في شبكة قوية ، والتي تقرر النموذج الذي سيتم تطبيقه في كل حالة.
خلال التجربة ، سأل الباحثوننماذج مدربة مهمة التنبؤ بالكلمات في الفقرات. في الوقت نفسه ، كان حوالي 15٪ من الكلمات مفقودة في النص. ومع ذلك ، لا تنكر Google أن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نص لا يزال غير مناسب تمامًا للعالم الحقيقي. بادئ ذي بدء ، بسبب وجود التحيزات وأنواع مختلفة من كره الأجانب ، والتي تسبب التفكير النمطي في الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي وضع صفة "المشاغب" بجانب كلمة "امرأة" أو إخبار المريض بقتل نفسه ، كما حدث أثناء تجربة شركة نابلا الفرنسية.
لقد نجح نموذج GPT-3 ، الذي تم طرحه العام الماضيلقد تعاملت مع ما كان يُعتبر في السابق صندوقًا إنسانيًا حصريًا للعمل - كتبت مقالًا في صحيفة The Guardian ، أوضحت فيه سبب عدم تهديد الذكاء الاصطناعي للبشرية ، وتعلمت أيضًا كيفية ترجمة النصوص ، والإجابة على الأسئلة ، وكتابة الشعر والنثر.
طبق سبير منهجية تدريس مماثلةنموذج اللغة لمساعدك. تم تدريب النموذج على الأدب الروسي ، مكملاً معرفته بمجموعة بيانات مع حوارات. بالإضافة إلى ذلك ، يمتلك مساعد Joey آلية تصنيف مدمجة تسمح له باختيار الإجابات الأكثر إثارة للاهتمام. علاوة على ذلك ، لا يختار Joy النسخ المتماثلة المعدة مسبقًا ، بل يقوم ببناء العبارات في الوقت الفعلي. لذلك ، يبدو التواصل معه مثل التواصل مع شخص ما.
حيث يتم بالفعل استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي بنشاط
- السينما والتلفزيون.
- إضفاء الطابع الشخصي على تجربة المستخدم ؛
- وسائل التواصل الاجتماعي
- الصحافة.
- موسيقى؛
- ألعاب؛
- رياضة؛
- دواء؛
- الأمن الإلكتروني؛
- محاربة التزييف العميق
- أتمتة وتخصيص الإنتاج ؛
- جمع ومعالجة المعلومات.
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي البشر في إنشاء المحتوى
تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأشخاص على تطوير مهاراتهمالمواهب والإبداع. ما يتم انتقاد النماذج الآلية دائمًا بسببه هو افتقارها إلى القدرة على خلق ما لا يستطيع الشخص فعله. لكنها تسمح للشخص بسهولة بتوسيع نطاق خياله. في فضاء الإنترنت، يفكر المستخدمون الآن في الصورة التي يقدمونها للناس، وفي المحتوى. لجمع أكبر عدد ممكن من المشتركين، تحتاج إلى منتج عالي الجودة، على عكس أي شيء آخر، وفي نفس الوقت مميز للمؤلف. في PicsArt، نستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل فعال حتى يتمكن المستخدمون من العمل مع الصور دون أي قيود. تساعدنا الخوارزميات في إجراء تغييرات معقدة، مثل تغيير الخلفية وإزالة الكائنات غير الضرورية وتحسين جودة الصور وتغيير أسلوبها. وهذا يسمح لنا أيضًا بتحسين تجربة المستخدم الشاملة.
يتم استخدام جميع البيانات الوصفية التي نجمعهالتحسين تجربة المستخدم بشكل مباشر. إنها دورة حميدة: تساعدنا بيانات المستخدم المجهولة والمتوافقة مع الخصوصية على تحسين منتجنا ، ويزيد المنتج الأفضل من الاستخدام ، ويؤدي المزيد من الاستخدام إلى توليد المزيد من البيانات ، مما يجعل الذكاء الاصطناعي لدينا أكثر ذكاءً. هذه الدورة ضرورية للنمو الهائل لشركة مثل أعمالنا.
بالإضافة إلى ذلك ، يساعد الذكاء الاصطناعي مستخدمي PicsArtلتبسيط عملهم: لهذا الغرض ، تنفذ الخدمة أنظمة للبحث عن المحتوى بالعلامات ، والتوصية بالملصقات والبحث عن صور مماثلة ، والتي تختار الصور بأكثر الألوان شيوعًا أو عن طريق وصف الحبكة في الصور هناك نماذج قاموا ببساطة بتقييم الصور للتشابه.
إذا تحدثنا بشكل مباشر عن غير عاديطرق العمل مع الصور ، إذن ، بالطبع ، هذه معالجة شائعة الآن - تحويل الصورة إلى رسوم متحركة أو أنمي ، وتطبيق التأثيرات والحلول المرئية ، مثل Canvas أو Sketch Effect أو Style Transfer أو Upscale أو تحسين الصورة وفقًا لـ المعايير الفنية والفنية. الهدف ، على أي حال ، هو نفسه - إنشاء محتوى يجذب المزيد من الاهتمام.
يحب المستخدمون أنه يمكنهم استخدامهاأدوات سهلة الاستخدام لرسم لوحات من صورك تشبه أعمال فنانين عظماء. في الأساس ، كن فنانًا رقميًا. لكن وراء ذلك يكمن عمل نماذج التعلم العميق.
لشرح كيف ذلكالنموذج ، يمكن إجراء تشبيه. تخيل موقفًا عندما تحصل على صورتين: صورتك ولوحة لفنان ، ثم يُطلب منك رسم صورة ، ولكن بمساعدة الدهانات والألوان من الصورة. كيف يمكنك أن تفعل ذلك؟ على سبيل المثال ، سأحاول الرسم بقلم رصاص ، ثم أحاول تلوينه بأسلوب الفنان ، لكن دون أن أنسى الرسم نفسه.
أحد تأثيرات PicsArt الفنية - قماش - يعتمد علىتختار خوارزميات الذكاء الاصطناعي لوحة أو منحوتة شهيرة من العصور القديمة أو العصور الوسطى أو عصر النهضة لصورة قام المستخدم بتحميلها. باستخدام تقنية التعرف على الوجه ، يخلق التأثير الفني صورة مزدوجة لشخص وعمل فني. لإنشاء اللوحة القماشية ، تم إجراء أكثر من 6000 تجربة إمالة ووجه للعثور على التركيبة المثلى من العناصر. لتدريب الشبكة العصبية ، تطلب الأمر مجموعة بيانات تحتوي على أكثر من 2000 قطعة فنية.
يساعد الذكاء الاصطناعي والمصورين المحترفين الذين يتعين عليهم معالجة مئات الصور. يستخدم عملاق تكنولوجيا المعلومات Adobe محرك ذكاء اصطناعي في منتج Sensei الخاص به. إنه قادر على تحليل الصور ومقارنتها بقاعدة بيانات لآلاف الصور المحررة باحتراف. بناءً على هذا التحليل ، فإنه يوصي بذكاء بأكثر عمليات التحرير والتعديلات ملاءمةً لقطتك.
يستخدم محرر الصور Luminar AI أيضًا AI ذلكيمكن رؤيته مباشرة من اسمه. صحيح أن بعض المستخدمين يعتبرون أسلوب المحرر آليًا للغاية ، لكن أدوات المحرر ، وفقًا للمطورين ، ستسمح لك بتنقيح الوجوه دون عمليات صعبة ومتطلبة ، وإضافة ظروف الطقس إلى الصورة وضبط الألوان والإضاءة لها. يقوم نموذج Composition AI بمحاذاة الصور تلقائيًا ويقترح الاقتصاص بناءً على إرشادات التركيب والتعليقات من المصورين المحترفين.
كيف يحدد الذكاء الاصطناعي ما إذا كانت الصورة أو مقطع الفيديو مزيفًا عميقًا
أنجبت خوارزميات الذكاء الاصطناعي التزييف العميق والآن هم أنفسهمإنهم يتعاركون. هذا المجال هو أحد الأولويات في الأمن السيبراني. يعد استخدام وجوه أو أصوات كبار المديرين نوعًا جديدًا من الاحتيال. ولكن على عكس التقنيات المتطورة مثل برامج الفدية ، تعتمد هجمات التزييف العميق على الهندسة الاجتماعية: فهي تعتمد على الخداع. وفقًا لـ ZDnet ، فإن متوسط الخسارة لكل شكوى لمثل هذه الهجمات هو 75000 دولار. متوسط الخسارة من البرامج الضارة لكل شكوى هو 4400 دولار. وهذا هو السبب في أن الباحثين في مركز Dawes Future Crimes Center في يونيفيرسيتي كوليدج لندن صنفوا التزييف العميق باستخدام صور بشرية وفيديو محاكية باعتباره أخطر تهديد إجرامي مرتبط بالذكاء الاصطناعي.
التاريخ يلعب حقا الحيلمطورو الذكاء الاصطناعي. ساعد مانيش أجراوالا من جامعة ستانفورد قبل عامين في تطوير تقنية مزامنة الشفاه التي سمحت لمحرري الفيديو بتغيير كلمات المتحدثين بسلاسة تقريبًا. ويمكن للأداة بسهولة إدراج كلمات لم يقلها الشخص من قبل، حتى في منتصف الجملة، أو حذف الكلمات التي قالها الشخص. بالنسبة للعين المجردة، وحتى بالنسبة للعديد من أنظمة الكمبيوتر، بدا كل شيء عضويًا.
لكن هذه التكنولوجيا خلقت فرصًا هائلةللمحتالين والابتزاز السياسي والجريمة. على سبيل المثال ، في روسيا ، أنشأ المحتالون نسخة مزيفة لمؤسس Flocktory و Dbrain Dmitry Matskevich. لما يقرب من نصف ساعة من الفيديو ، تحدث Deepfake-Matskevich عن منصة بنظام ربح جديد. بالطبع ، النطاق المرتبط في هذا الفيديو ينتمي إلى مجرمي الإنترنت.
لذلك ، بعد عام من انتهاء التنميةقدمت تقنيات مزامنة الشفاه من Agrawal خوارزمية ذكاء اصطناعي يمكنها اكتشاف التزييف العميق في الفيديو. يكتشف البرنامج بدقة أكثر من 80٪ من الملفات المقلدة ، مع التعرف على أصغر التناقضات بين الأصوات التي يصدرها الأشخاص وشكل أفواههم.
لكن ، وفقًا لأجراوال ، طويل الأمدلا يوجد حل تقني للعثور على التزييف العميق والتعرف عليه. كما أن التقنيات الخاصة بإنشائها لا تقف مكتوفة الأيدي: اليوم ، بالنظر إلى عدد كافٍ من عينات وجه الشخص وصوته ، يمكن لمنشئ فيديو التزييف العميق أن يجعل الشخص "يقول" أي شيء.
تعمل أداة Agrawal على أساسخوارزمية الذكاء الاصطناعي التي تبحث عن التناقضات بين "البصمات" أو أشكال الفم و "الصوتيات" ، الأصوات الصوتية. على وجه الخصوص ، نظر الباحثون إلى فم الشخص عندما أصدر الأصوات "B" أو "M" أو "P" ، لأنه يكاد يكون من المستحيل إصدار هذه الأصوات دون إغلاق الشفاه بإحكام.
ستستمر خوارزميات الذكاء الاصطناعي في التطور بنشاط ،تقديم المزيد والمزيد من الخيارات لمستخدمي الخدمات الرقمية: من ضمان السلامة وتحسين جودة الدواء إلى الإبداع والمساعدين الصوتيين. سيستمر إدخال الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر نشاطًا ، وسيتطور السوق.
في العام الماضي ، حققت OpenAI أكبر قفزة فيمعالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك ، فإن هذا النموذج من الذكاء الاصطناعي يتطلب قدرًا هائلاً من الموارد الحسابية. تخطط Microsoft لمساعدة OpenAI في العمل معًا للاستفادة من أجهزة الكمبيوتر العملاقة للشركة لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة وموثوقية. على الأرجح ، سيتم التركيز بشكل أكبر على الذكاء الاصطناعي ، والذي سيساعد أيضًا في تحسين وتقليل استهلاك الطاقة لهذه الأجهزة المتعطشة للبيانات.
جوجل ديب مايند، الذكاء الاصطناعي من أجل الخير من مايكروسوفت،الفيسبوك AI، أبحاث جامعة إنتل & تعد Collaboration Office (URC) وNVIDIA AI وOpenAI من بين أبرز الشركات والمنظمات التي تجري أبحاث الذكاء الاصطناعي. سوف يساعدون الناس على حل العديد من المشكلات المتعلقة بالصحة والفقر والتعليم والبيئة وكل شيء آخر يتعلق بحياتنا.
اقرأ أيضًا:
حفر العلماء اليابانيون قاع المحيط بالقرب من فوكوشيما على عمق 8000 متر
سيسمح النموذج الرياضي للدماغ للذكاء الاصطناعي بالتفكير مثل الإنسان
حصل أورانوس على مكانة أغرب كوكب في المجموعة الشمسية. لماذا؟