رئيس الجامعة البريطانية: الذكاء الاصطناعي يشكل تحديًا وفرصة لتحضير الخريجين لمستقبل التكنولوجيا
تاريخ النشر: 23rd, April 2024 GMT
قال الدكتور محمد لطفي رئيس الجامعة البريطانية في مصر، إن وزارة العدل حرصت على اعتماد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كثير من مجالات عملها، مشيرًا إلى وجود طفرة في استعمال الوزارة لأدوات التحول الرقمي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
جاء ذلك خلال كلمة رئيس الجامعة البريطانية في مؤتمر "الذكاء الاصطناعي التوليدي وأثره على حقوق الملكية الفكرية"، والذي تنظمه وزارة العدل بالتعاون مع المنظمة العالمية للملكية الفكرية "وايبو" والجامعة البريطانية بالقاهرة.
وأشار إلى أن الجامعة البريطانية بالقاهرة تضطلع بدور وتولي اهتمامًا كبيرًا بجميع الموضوعات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي لا سيما وأن مستقبل الأجيال القادمة يقوم في أساس على التكنولوجيا وهو ما يتعين معه تحضير الخريجيين وتمكينهم من أدوات الذكاء الاصطناعي.
جاء ذلك خلال الجلسة الافتتاحية للمؤتمر الذى تنظمه وزارة العدل تحت إشراف المستشار عمر مروان وزير العدل، بالتعاون مع المنظمة العالمية للملكية الفكرية (wipo) والجامعة البريطانية بالقاهرة، حول الذكاء الاصطناعي التوليدي وأثره علي حقوق الملكية الفكرية، وذلك بمشاركة دولية من المتخصصين في هذا المجال.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي وزارة العدل حقوق الملكية الفكرية رئيس الجامعة الجلسة الافتتاحية المستشار عمر مروان الجامعة البريطانية المنظمة العالمية للملكية الفكرية المستشار عمر مروان وزير العدل الجامعة البريطانية في مصر تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحول الرقمي الجامعة البریطانیة الذکاء الاصطناعی
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.