الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في تصميم الأزياء
تاريخ النشر: 9th, January 2024 GMT
مع بزوغ فجر حقبة جديدة في تصميم الأزياء، يخطو الذكاء الاصطناعي (AI) خطوات كبيرة في إحداث ثورة في هذه الصناعة. تكرارًا لمشهد من فيلم المراهقين "Clueless" عام 1995، حيث تستخدم شير هورويتز خزانة محوسبة لاختيار ملابسها، تقدمت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى درجة أنها تستخدم الآن من قبل الشركات الأسترالية الناشئة لتقديم خدمات التصميم.
إحدى أبرز معالم ثورة الموضة الرقمية هذه هي خدمة Threadicated، وهي خدمة أسستها دانييل جوهانسن، وهي مصممة أزياء ومشترية تتمتع بخبرة تقارب 20 عامًا. لقد جمعت شركة Threadicated، التي بدأت كمشروع جانبي في عام 2019، الآن قاعدة بيانات تضم 25000 عميل، تلبي أحجامًا تتراوح من 6 إلى 26. والسؤال الرئيسي الذي يطرح نفسه هو ما إذا كان الكمبيوتر يمكن أن يساوي قدرات مصفف شعر بشري محترف مع قدرات حقيقية. المؤهلات العالمية.
حدود الموضة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في أمازون
على المستوى العالمي، تستخدم أمازون تقنية الذكاء الاصطناعي لتعزيز تجربة تسوق الملابس عبر الإنترنت للعملاء، مع التركيز بشكل خاص على تحسين ملاءمة الملابس وتقليل معدل العائد المرتفع لطلبات الملابس عبر الإنترنت. يتم تسليط الضوء على نشر نماذج اللغات الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي في تشغيل أربع ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد العملاء في العثور على الملابس التي تناسبهم.
تشمل التطبيقات الرئيسة للذكاء الاصطناعي في تعزيز تجربة التسوق عبر الإنترنت إنشاء خوارزميات التعلم العميق التي تقدم توصيات مخصصة للحجم، واستخراج التفاصيل الملائمة من مراجعات العملاء، وتحسين الرسوم البيانية لحجم موقع الويب، وتوفير رؤى للبائعين لتعزيز أوصاف المنتج. والصور. تساعد هذه الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في التعامل مع متوسط معدل العائد لطلبات الملابس عبر الإنترنت وتعمل على تغيير مشهد تصميم الأزياء.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الأزياء الذكاء الاصطناعى التسوق عبر الإنترنت موقع الويب الذکاء الاصطناعی عبر الإنترنت
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026