هاتف Pixel 9 يأتي مزودًا بمساعد الذكاء الاصطناعي Pixie
تاريخ النشر: 16th, December 2023 GMT
تعمل شركة جوجل على إنشاء مساعد Android AI جديد وأكثر تطورًا يسمى Pixie ومن المقرر أن يصل مع هاتف Pixel 9، وفقًا لتقرير صادر عن The Information. استنادًا إلى نموذج اللغة الكبير Gemini الجديد للشركة (LLM)، سيكون قادرًا على أداء "مهام معقدة ومتعددة الوسائط" مثل إعطائك توجيهات إلى أقرب متجر لشراء منتج قمت بتصويره على هاتفك الذكي.
سيكون المساعد حصريًا لأجهزة Pixel من Google وسيستخدم البيانات من منتجات Google مثل Gmail والخرائط. ويشير التقرير إلى أن ذلك من شأنه أن يساعده على "التطور إلى إصدار أكثر تخصيصًا من مساعد Google". يبدو أنه منتج منفصل عن مساعد Google مع Bard الذي تم عرضه في Made By Google في أكتوبر.
إذا كان التقرير دقيقًا، فإن التقرير الخاص بالتحديث يُظهر أن Google تجري تغييرات جذرية على خريطة طريق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لإبقاء OpenAI المنافسة في مرمى البصر. كشفت Google للتو عن Gemini AI الأسبوع الماضي كإجابة على GPT-4، واصفة إياه بأنه "النموذج الأكثر قدرة الذي قمنا ببنائه على الإطلاق". وأعلنت أيضًا أن Gemini سيأتي إلى Android عبر منتج جديد يسمى Nano، مما يمنح هاتفك القدرة على القيام بأشياء مثل تلخيص المحادثات والمكالمات دون الحاجة إلى الاتصال بالإنترنت.
للتذكير، تم إطلاق Gemini الأسبوع الماضي كنموذج ذكاء اصطناعي متكامل متعدد الوسائط، بدلاً من نماذج متعددة مجمعة معًا (ومع ذلك، تم الإبلاغ عن أجزاء من عرض Gemini التجريبي من Google). ومن المفترض أن يسمح ذلك لها "بفهم جميع أنواع المدخلات والتفكير فيها بسلاسة من الألف إلى الياء، وهو أفضل بكثير من النماذج المتعددة الوسائط الحالية". مع Pixie المدعوم من Gemini، يمكن أن يكون مساعدًا شخصيًا أكثر تطورًا بكثير من مساعد Google، على سبيل المثال. ستعمل Gemini أيضًا على تشغيل الجيل القادم من Bard، مساعد Google للدردشة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي.
كما هو الحال مع منتجات Google السابقة، سيكون من الصعب على المستهلكين التعرف على جميع عروض الذكاء الاصطناعي المختلفة (انظر ما فعلته هناك). لدينا الآن Pixie وBard وGemini وGemini Nano (للهواتف الذكية) وGemini Pro (لمتصفح Chrome ومكالمات API والمزيد) وGemini Ultra، التي ستصدر في عام 2024. على النقيض من ذلك، أبقت OpenAI الأمور بسيطة نسبيًا مع GPT-4 كونه LLM، وChatGPT هو مساعد الدردشة، وDALL-E هو منشئ الصور. لقد سمع معظم المستهلكين الأذكياء على الأقل عن هذه الأشياء، لكن جوجل جعلت من الصعب مرة أخرى على الأشخاص مواكبة مجموعة منتجاتها الخاصة.
المصدر: بوابة الوفد
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026