مواجهة مخاطر المناخ.. دراسة تكشف التأثيرات على القارة الأفريقية
تاريخ النشر: 16th, July 2023 GMT
شاهد المقال التالي من صحافة مصر عن مواجهة مخاطر المناخ دراسة تكشف التأثيرات على القارة الأفريقية، تعتبر القارة الأفريقية من أكثر القارات عرضة لتغير المناخ فى العالم، وستكون الأكثر تضررًا من ارتفاع درجات الحرارة الناجم عن حرق الوقود الأحفوري، .،بحسب ما نشر اليوم السابع، تستمر تغطيتنا حيث نتابع معكم تفاصيل ومعلومات مواجهة مخاطر المناخ.
تعتبر القارة الأفريقية من أكثر القارات عرضة لتغير المناخ فى العالم، وستكون الأكثر تضررًا من ارتفاع درجات الحرارة الناجم عن حرق الوقود الأحفوري، ولكن أفريقيا هى المسؤولة حاليًا عن أقل من 4 ٪ من انبعاثات الاحتباس الحرارى العالمية.
وكشفت دراسة لمركز فاروس للدراسات الأفريقية، أن قارة أفريقيا شهدت المزيد من موجات الجفاف والفيضانات وغيرها من الظواهر المناخية القاسية فى المستقبل، وعلى الرغم من أن هذه التحديات تظهر الآن كحالات طوارئ، إلا أنها بحاجة إلى النظر فى حلول طويلة الأجل لضمان قدرتها على معالجة تغير المناخ والتلوث والنفايات وفقدان التنوع البيولوجي.
ولفتت الدراسة، أنه تتمثل إحدى نقاط التركيز الرئيسية لبرنامج الأمم المتحدة للبيئة في أفريقيا في مساعدة البلدان على إطلاق التمويل لخطط المناخ الوطنية، وما نقوم به هو دعم البلدان الأفريقية لتحويل خطط العمل المناخية إلى خطط استثمارية لأن 72٪ من الدول الأفريقية تفتقر إلى خطط الاستثمار عندما يتعلق الأمر بالمناخ.
المصدر: صحافة العرب
كلمات دلالية: موعد عاجل الدولار الامريكي اليوم اسعار الذهب اسعار النفط مباريات اليوم جدول ترتيب حالة الطقس القارة الأفریقیة
إقرأ أيضاً:
دراسة تكشف ضعف الذكاء الاصطناعي في فهم التفاعلات الاجتماعية
صراحة نيوز ـ كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون في جامعة جونز هوبكينز (Johns Hopkins University) أن البشر يتفوقون على نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية في وصف التفاعلات الاجتماعية وتفسيرها ضمن مشاهد ديناميكية. وتُعد هذه القدرة ضرورية لتطوير السيارات الذاتية القيادة والروبوتات المساعدة التي تعتمد بنحو أساسي على الذكاء الاصطناعي للتنقل الآمن في البيئات الحقيقية.
تُبرز الدراسة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تعاني مشكلة في فهم التفاعلات الاجتماعية الدقيقة والإشارات السياقية الأساسية للتفاعل الفعّال مع البشر. وتشير النتائج إلى أن هذا القصور قد يكون سببه طبيعة البُنية الأساسية لنماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
عُرضت نتائج الدراسة في مؤتمر (International Conference on Learning Representations) للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في 24 أبريل. وقد قالت (Leyla Isik)، المؤلفة الرئيسية للدراسة و الأستاذة المساعدة في قسم علوم الإدراك في جامعة جونز هوبكينز: “على سبيل المثال: نظام الذكاء الاصطناعي في السيارات الذاتية القيادة، يحتاج إلى تعرّف نوايا وأهداف وتصرفات السائقين والمشاة من البشر. نريد منه أن يعرف في أي اتجاه سيبدأ أحد المشاة بالسير، أو كون شخصين يتحدثان معًا أم على وشك عبور الشارع. وفي أي وقت نريد فيه أن يتفاعل الذكاء الاصطناعي مع البشر بنحو مباشر، نحتاج منه أن يفهم ما يقوم به الناس. وهذه الدراسة تسلط الضوء على أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية غير قادرة على ذلك حتى الآن”.
تفاصيل الدراسة
للمقارنة بين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي والبشر في فهم التفاعلات الاجتماعية، طُلب من مشاركين بشريين مشاهدة مقاطع فيديو قصيرة مدتها ثلاث ثوانٍ، وتقييم سمات مهمة لفهم التفاعلات الاجتماعية، وشملت المقاطع مشاهد لأشخاص إما يتفاعلون مع بعضهم بنحو مباشر، أو يقومون بأنشطة تعاونية، أو ينفذون أنشطة مستقلة.
بعد ذلك، طُلب من أكثر من 350 نموذجًا للذكاء الاصطناعي – وقد تضمَّن ذلك نماذج لغوية ونماذج تدربت على مقاطع فيديو وأخرى تدربت على صور ثابتة – التنبؤ بكيفية تقييم البشر للمقاطع، وكيف ستكون استجابات أدمغتهم عند المشاهدة.
قدّم المشاركون البشريون إجابات متقاربة، ولم تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من بلوغ مستوى الدقة نفسه بغض النظر عن حجمها أو نوعية البيانات التي تدربت عليها. فلم تتمكن النماذج المدربة باستخدام مقاطع فيديو من وصف ما يفعله الأشخاص بدقة، وحتى النماذج المعتمدة على الصور الثابتة لم تستطع فهم أن بعض الأشخاص الذين يظهرون في مقاطع الفيديو يتواصلون معًا. وأما النماذج اللغوية فقد أظهرت أداء أفضل في التنبؤ بالسلوك البشري.
فجوة في تطوير الذكاء الاصطناعي
قال الباحثون إن النتائج تُظهر تباينًا كبيرًا مع نجاح الذكاء الاصطناعي في تفسير الصور الثابتة. وقالت Kathy Garcia، طالبة الدكتوراه وإحدى مؤلفات الدراسة: “رؤية صورةٍ وتعرُّف الوجوه والأشياء لم يعد أمرًا كافيًا. كانت تلك خطوة أولى لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، ولكن الحياة الواقعية ليست ثابتة. نحن بحاجة إلى أن يفهم الذكاء الاصطناعي العلاقات والسياق وديناميكيات التفاعلات الاجتماعية، وتشير هذه الدراسة إلى أن هناك فجوة في تطوير النماذج الحالية”.
ويعتقد الباحثون أن سبب هذه الفجوة هو أن الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي استُلهمت من البنية الدماغية المسؤولة عن معالجة الصور الثابتة، وهي مختلفة عن المناطق الدماغية التي تتعامل مع المشاهد الاجتماعية الديناميكية.
وقالت (Leyla Isik): “هناك الكثير من التفاصيل الدقيقة التي يمكن استخلاصها من نتائج الدراسة، لكن الاستنتاج المهم هو أن جميع نماذج الذكاء الاصطناعي المتوفرة حاليًا لا يمكنها مطابقة استجابات الدماغ والسلوك البشري للمشاهد الديناميكية، كما تفعل تلك النماذج مع الصور الثابتة. وأعتقد أن هناك شيئًا أساسيًا في الطريقة التي يعالج بها الإنسان المشاهد تفتقر إليه هذه النماذج”.
انطلاق معرض “صنع في مصر” بطرابلس يوليو المقبل