ميتا تطور ميزة تسمح لمستخدمي واتساب بطرح الأسئلة على Meta AI
تاريخ النشر: 26th, March 2024 GMT
يعيد الذكاء الاصطناعي (AI) تعريف تفاعلنا مع التكنولوجيا، ما يجعل المهام اليومية أبسط وأكثر سهولة، وتأتي شركة Meta، وهي شركة تكنولوجية رائدة، في طليعة هذا التحول، لا سيما في تعزيز تجربة المستخدم على المنصات الشهيرة مثل واتساب ومسنجر وإنستجرام.
ويشهد المستخدمون في الولايات المتحدة بالفعل الراحة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي لهذه التطبيقات، يعد أحدث التطورات من ميتا بدمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة أكبر في واتساب، مما يحدث ثورة في كيفية تفاعل المستخدمين مع التطبيق.
التكامل السلس للذكاء الاصطناعي في واتساب
وفقًا لرؤى من WABetaInfo، تعمل ميتا على تطوير ميزة لتطبيق واتساب ستسمح للمستخدمين بطرح الأسئلة على Meta AI مباشرة من خلال شريط البحث الخاص بالتطبيق، ويهدف هذا الابتكار إلى تبسيط التفاعلات مع الذكاء الاصطناعي، مما يلغي الحاجة إلى بدء محادثات منفصلة للذكاء الاصطناعي يدويًا.
تم رصد مطالبة جديدة بعنوان "Ask Meta AI" أسفل شريط البحث، للإشارة إلى هذه الميزة القادمة، ومن المتوقع أن يؤدي هذا التحسين إلى تبسيط تجربة المستخدم بشكل كبير عن طريق إزالة الخطوات غير الضرورية واختصار Meta AI، الذي كان يعيق الوصول إلى الرسائل في السابق.
Meta AI: مساعد مألوف ومتقدم
بالنسبة لأولئك الذين هم على دراية بـ ChatGPT، يعد Meta AI بتجربة مماثلة، إن لم تكن متفوقة. يضمن تصميمه كمساعد شامل سهولة الاستخدام، حيث يحتاج المستخدمون فقط إلى كتابة استفساراتهم في شريط البحث.
علاوة على ذلك، يخطط واتساب لتقديم مطالبات مقترحة لإلهام تفاعل المستخدم مع الذكاء الاصطناعي، وفي حين أن هذه الميزة لا تزال في مرحلة التطوير، فإن دمجها المحتمل في إصدارات التطبيق المستقبلية يشير إلى التزام واتساب بابتكار الذكاء الاصطناعي.
توسيع ميزات الذكاء الاصطناعي على واتساب
إلى جانب وظيفة الاستعلام المباشر بالذكاء الاصطناعي، حيث يعمل واتساب على تحسين نظامه الأساسي باستخدام أدوات تحرير الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي، كما تؤكد هذه الإضافات الجديدة على طموح واتساب لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل عميق في خدمته، مما يوفر للمستخدمين إمكانات متقدمة تثري تجربة تطبيقاتهم.
وتشير هذه التطورات في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي داخل واتساب إلى مستقبل يتم فيه دمج الذكاء الاصطناعي بشكل معقد في أدواتنا الرقمية اليومية، ومع استمرار ميتا في الابتكار، ومع احتمال أن يحذو عمالقة التكنولوجيا الآخرون حذوها، تبدو إمكانيات التطبيقات المعززة بالذكاء الاصطناعي لا حدود لها، ولا يُظهر هذا التطور تفاني ميتا في الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يمهد الطريق أيضًا لمزيد من الابتكارات المثيرة في صناعة التكنولوجيا.
المصدر: أخبارنا
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحل لغزًا فيزيائيًا استعصى على العلماء لأكثر من قرن
يتميز THOR AI بقدرته على العمل بسلاسة مع النماذج الذرية الحديثة القائمة على التعلّم الآلي، ما يجعله أداة قابلة للتوسّع في مجالات متعددة، تشمل علوم المواد، والفيزياء، والكيمياء. اعلان
نجح باحثون من جامعة نيو مكسيكو ومختبر لوس ألاموس الوطني في تطوير إطار حسابي مبتكر يُمكّن من حل مشكلة ظلت تُشكل تحديًا جوهريًّا أمام علماء الفيزياء الإحصائية لعقود من الزمن.
ويُعد هذا الإطار، المسمّى "إطار عمل الذكاء الاصطناعي للموترات لتمثيل الكائنات عالية الأبعاد" (THOR)، قفزة نوعية في فهم سلوك المواد تحت ظروف ديناميكية حرارية وميكانيكية معقّدة.
في قلب هذا الإنجاز يكمن التكامل التكويني — وهو معادلة رياضية تُستخدم لوصف التفاعلات بين الجسيمات في الأنظمة الفيزيائية. ويُعد حساب هذا التكامل بدقة أمرًا بالغ الصعوبة، خصوصًا في التطبيقات التي تتضمّن ضغوطًا شديدة أو تحولات طورية، نظرًا لتعقيداته الحسابية الهائلة.
ويقول بويان ألكساندروف، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في مختبر لوس ألاموس الوطني والقائد الرئيسي للمشروع: "التكامل التكويني يلتقط تفاعلات الجسيمات، لكن تقييمه دقيقًا كان دائمًا أمرًا بطيئًا ومعقّدًا. إن التحديد الدقيق للسلوك الديناميكي الحراري لا يعمّق فهمنا العلمي للميكانيكا الإحصائية فحسب، بل يزوّدنا أيضًا برؤى حاسمة في مجالات مثل علم المعادن."
تجاوز "لعنة الأبعاد"لعقود، اعتمد الباحثون على طرق تقريبية مثل الديناميكيات الجزيئية ومحاكاة مونت كارلو لتقدير التكامل التكويني. ومع ذلك، فإن هذه الطرق تعاني من ما يُعرف بـ"لعنة الأبعاد"، حيث يزداد التعقيد الحسابي بشكل أُسي مع كل متغير إضافي، حتى إن أسرع الحواسيب العملاقة كانت تفشل في إنتاج نتائج دقيقة في أوقات معقولة. وغالبًا ما كانت هذه المحاكاة تستغرق أسابيع دون أن تحقق دقة كافية.
من جهته لاحظ ديميتر بيتسيف، أستاذ في قسم الهندسة الكيميائية والبيولوجية بجامعة نيو مكسيكو والشريك البحثي لألكساندروف، أن الاستراتيجيات الحسابية الجديدة التي طوّرها الفريق تتيح حلاً مباشرًا للتكامل التكويني — وهي خطوة كانت تُعتبر مستحيلة في سياق الميكانيكا الإحصائية.
ويوضح بيتسيف: "تقليديًا، كان حل التكامل التكويني بشكل مباشر مستحيلًا لأن التكامل غالبًا ما ينطوي على أبعاد تصل إلى الآلاف. التقنيات الكلاسيكية كانت تتطلب أوقاتًا حسابية تتجاوز عمر الكون، حتى باستخدام أحدث الحواسيب. لكن تقنيات شبكة الموتر وضعت معيارًا جديدًا للدقة والكفاءة، يمكن من خلاله قياس جميع الأساليب الأخرى."
ثورة في السرعة والدقةويعتمد THOR AI على تمثيل مكعب البيانات عالي الأبعاد للمتكامل كسلسلة من المكونات الأصغر عبر تقنية رياضية تُعرف بـ"الاستيفاء المتقاطع لقطار الموتر". ويُطبّق البديل المخصّص لهذه الطريقة تماثلات بلورية جوهرية، ما يسمح بحساب التكامل التكويني في ثوانٍ، بدلًا من آلاف الساعات، دون أي تنازل عن الدقة.
وأظهرت الاختبارات أن THOR AI قادر على إعادة إنتاج نتائج أفضل عمليات محاكاة مختبر لوس ألاموس — لكن بسرعة تفوقها بأكثر من 400 مرة. وقد طُبّق الإطار بنجاح على معادن مثل النحاس، وعلى غازات نبيلة تحت ضغط عالٍ مثل الأرجون في حالته البلورية، وكذلك في حساب انتقال الطور الصلب إلى الصلب للقصدير.
أداة متعددة التخصصاتويتميز THOR AI بقدرته على العمل بسلاسة مع النماذج الذرية الحديثة القائمة على التعلّم الآلي، ما يجعله أداة قابلة للتوسّع في مجالات متعددة، تشمل علوم المواد، والفيزياء، والكيمياء.
ويقول دوك ترونج، عالم في مختبر لوس ألاموس والمؤلف الرئيسي للدراسة المنشورة في مجلة "Physical Review Materials": "هذا الاختراق يستبدل عمليات المحاكاة والتقديرات التقريبية للتكامل التكويني التي يعود تاريخها إلى قرن من الزمان بحسابات قائمة على المبادئ الأولى. ويُفتح THOR AI الباب أمام اكتشافات أسرع وفهم أعمق للمواد."
انتقل إلى اختصارات الوصول شارك هذا المقال محادثة
عاجل |تل أبيب تقرر فتح معبر رفح من الجانب الفلسطيني كما كان مقررا والسماح بنقل المساعدات لغزة