«جيميناي».. تعرف على جديد الذكاء الاصطناعي في غوغل
تاريخ النشر: 12th, December 2023 GMT
بدأت شركة «غوغل» في إدماج أحدث برامجها للذكاء الاصطناعي «جيميناي» في تطبيقاتها المختلفة، والذي سيكون منافسا بارزا لروبوت «تشات جي بي تي» الذي أحدث طفرة في عالم التكنولوجيا منذ إطلاقه العام الماضي.
ومن بين إصدارات البرنامج الجديد «جيميناي برو» الذي تم إدماجه في (Bard chat bot) والذي سينافس «تشات جي بي تي» في ردوده على الاستفسارات اعتمادا على الذكاء الاصطناعي.
متاح مجاناً
اسم «جيميناي برو» قد يوحي باشتراط اشتراك للخدمة، لكنه متاح للاستخدام مجانا عبر «بارد»، كما يمكنك استخدام النسخة من «بارد» التي تستخدم «تشات جي بي تي» المجانية، أو قد يحتاج المستخدم لدفع رسوم اشتراك لمن يريد استخدام الإصدار الرابع من «تشات جي بي تي»، بحسب تقرير نشرته موقع «وايرد». كما تجري غوغل التجارب على نسخة محدثة من «جيميناي ألترا» والذي ستنقل فيها روبوت «بارد» إلى مستوى آخر، إذ لم تعلن حتى الآن ما إذا سيكون باشتراك مدفوع أم مجاني.
كيفية استخدامه؟
ببساطة كل ما تريده أن يكون لديك حساب عبر غوغل واستخدام المتصفح العادي للولوج إلى «بارد»، ولكن تذكر أنه حتى الآن تعد نسخة جيميناي تجريبية، وقد تواجه بعض الأخطاء البرمجية في استجابة روبوت الدردشة «بارد». وروبوت «بارد» قد لا يختلف عن روبوتات الدردشة الأخرى، إذ قد تجد فيه عيوبا مثل اختلاق بعض المعلومات.
نوع جديد
كما تقول غوغل إن «جيميناي» يمثل نوعا جديدا من نماذج الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه العمل مع النصوص والصور والفيديو، وهو ما قد يمثل الخوارزمية الأكثر أهمية في تاريخ غوغل بحسب تقرير سابق لموقع «وايرد».
وسيكون جيميناي قادرا على العمل بنماذج أكثر مرونة بدءا من مراكز البيانات وحتى الأجهزة المحمولة، بحسب غوغل، إذ سيطرح ضمن ثلاثة نماذج: جيميناي ألترا: مخصص لنماذج العمل الكبيرة والأكثر تعقيدا.
جيميناي برو: مخصص للعمل ضمن نماذج واسعة المهام.
جيميناي نانو: مخصص للعمل ضمن نطاق المهام على الأجهزة بحد ذاتها. وتؤكد غوغل أن إصدار «جيميناي ألترا» الذي ما زالت تختبره مصمم للتعامل مع المهام المعقدة عبر النصوص والصور والفيديو وأكواد البرمجة المختلفة.
المصدر: صحيفة الأيام البحرينية
كلمات دلالية: فيروس كورونا فيروس كورونا فيروس كورونا تشات جی بی تی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)