الدويري: هكذا يوظف الاحتلال الذكاء الاصطناعي في ارتكاب المجازر بغزة
تاريخ النشر: 24th, February 2024 GMT
#سواليف
أكد الخبير العسكري والإستراتيجي اللواء فايز الدويري أن جيش الاحتلال الإسرائيلي يستخدم الذكاء الاصطناعي في تحديد الأهداف، لكنه يوظفه في البعد السلبي بقطاع غزة، حيث يقوم بتعمد الإجرام.
وجاء كلام الدويري في سياق تعليقه على الصور التي حصلت عليها الجزيرة من كاميرا مسيّرة للجيش الإسرائيلي تظهر عملية اقتحام الاحتلال مستشفى العودة شمال غزة، واعتقال أطباء ونازحين بالمستشفى وتجريدهم من ملابسهم.
كما تظهر الصور جثثا لمدنيين قنصتهم قوات الاحتلال بعد تتبعهم ورصدهم، بالإضافة إلى إطلاق مسيّرات النارَ على فلسطيني كان يحاول إنقاذ مصابين، وتفجير مربع سكني في منطقة تل الزعتر شمالي قطاع غزة.
مقالات ذات صلة جيش الاحتلال يعترف بوجود قتال عنيف في خان يونس وغزة 2024/02/24وتحدث الخبير العسكري والإستراتيجي عن نظام للذكاء الاصطناعي يستخدم في غزة، قال إنه يستقبل المعلومات من الطائرات المسيّرة ومن تتبع الاتصالات وكاميرات الأبراج، وقد وضع لتعقب 40 ألف شخص مطلوب داخل غزة، مشيرا إلى أن قاعدة البيانات لديه باتت واضحة، بحيث يعرف عدد الأشخاص داخل المبنى السكني المحدد.
ويفترض أن يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي -حسب الدويري- لتحديد الأهداف من أجل تقليل الخسائر وتجنب الأضرار الجانبية، لكن الاحتلال يوظّف هذا النظام في ارتكاب مجازر بحق الفلسطينيين في قطاع غزة، فإذا كان مربعا سكنيا بداخله 500 شخص مثلا يقوم بتدميره فهو يتعمد الإجرام، كما قال الدويري.
وفي تعليقه على الصور التي حصلت عليها الجزيرة من المسيّرة الإسرائيلية، شدد الدويري على أن الاحتلال الإسرائيلي “يستهدف المدنيين بشكل ممنهج ومقصود، وهو يرتكب عمليات إبادة جماعية وعمليات ضد الإنسانية”.
وأشار إلى أن اتفاقيات جنيف عام 1949 تتحدث عن التهجير القسري وعن الإبادة الجماعية وعن البعد الإنساني، وجميع هذه الأمور ارتكبتها إسرائيل في غزة. وقال إن ما يجري في غزة أدوات لتحقيق هدف التهجير القسري.
كما أكد أن قوات الاحتلال لم تقدم أي دليل على أن حركة المقاومة الإسلامية (حماس) تستخدم المستشفيات والمراكز الصحية لأهداف عسكرية أو تستخدمها كدروع بشرية، بينما وظّف جيش الاحتلال -يضيف الدويري- المستشفيات والمدارس دروعا بشرية، حيث يقوم بإيقاف آلياته ودباباته على مقربة من العزل.
وخلص الدويري إلى أن التدمير الممنهج الذي تمارسه إسرائيل في غزة ليس له مثال في تاريخ البشرية، فقد تعرضت مدينتا هيروشيما وناغازاكي اليابانيتان إجمالا لـ35 ألف طن من المتفجرات، بينما تتعرض غزة منذ 7 أكتوبر/تشرين الأول، في الحد الأدنى، إلى 500 طن من المتفجرات يوميا.
المصدر: سواليف
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
مظاهرات حاشدة في إيران تطالب بالرد على إسرائيل والثأر لدماء القادة