اضطرابات من التدخل الحكومي بقطاع الذكاء الاصطناعي في الصين
تاريخ النشر: 16th, July 2024 GMT
الاقتصاد نيوز - متابعة
بينما تتربع شركات التكنولوجيا الأميركية العملاقة على عرش مجال الذكاء الاصطناعي، تستخدم الصين موارد الدولة لتعزيز شركاتها في هذا القطاع، إلا أنها في نفس الوقت تفرض أيضاً لوائح صارمة قد تعيق تقدمها.
وتهدف الضوابط الصارمة التي تفرضها الحكومة الصينية إلى ضمان الامتثال للقيود السياسية، مما يؤثر على إمكانات صناعة الذكاء الاصطناعي لديها.
وبحسب تقرير نشرته "وول ستريت جورنال" واطلعت عليه سكاي نيوز عربية، فقد تفوقت الصين في البداية ببعض مجالات الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، لم تكن على استعداد بعد لطفرة نمو الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT الخاص بشركة "أوبن إيه آي".
و أعلن المطورون الصينيون، بما في ذلك شركات Baidu وSenseTime، مؤخراً عن تقدم يفوق في قدراته الإمكانيات التي يوفرها تطبيق "تشات جي بي تي 4" في بعض المقاييس.
وتدعم الحكومة الصينية هذا التقدم من خلال دعم قوة الحوسبة وجمع البيانات لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، وهي مجالات متروكة للقطاع الخاص في الولايات المتحدة.
على الرغم من ريادتها في تبني الذكاء الاصطناعي، فإن القواعد التنظيمية الصارمة في الصين، مثل اشتراط اختبارات مكثفة للسلامة السياسية، تحد من قدرات شركات الذكاء الاصطناعي.
وتخلق هذه اللوائح تحديات، بما في ذلك حاجة الشركات إلى إيقاف الخدمات للمستخدمين الذين يطرحون أسئلة "غير مناسبة".
وقد ظهر مستشارون للمساعدة في التعامل مع هذه الأنظمة، وغالباً ما يقومون بتوظيف مسؤولين سابقين لاختبار نماذج الذكاء الاصطناعي.
كما تمتد القيود الصينية التي تفرضها الصين إلى الحد من بيانات التدريب، وخاصة البيانات باللغة الصينية، مما يعيق الشركات الناشئة.
ويأتي ذلك بجانب القيود المفروضة على الشركات الصينية من الجانب الغربي، إذ تؤثر قيود التصدير الأميركية لأشباه الموصلات المتقدمة على تطوير الذكاء الاصطناعي الصيني.
وعلى الرغم من هذه العقبات، تركز الصين على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التصنيع المتقدم والروبوتات، حيث تتمتع بميزة تنافسية.
ومع ذلك، فإن النهج الحكومي المتمثل في القيود يهدد باستنزاف الموارد، الحكومية أيضا، بشكل غير فعال، فضلا عن إشعال حرب أسعار بين شركات الذكاء الاصطناعي.
وفي حين تعمل الصين بقوة على الترويج للذكاء الاصطناعي، فإن تدابيرها التنظيمية والرقابية، جنباً إلى جنب مع التحديات الجيوسياسية، قد تقوض إمكاناتها في السباق العالمي للذكاء الاصطناعي.
المصدر: وكالة الإقتصاد نيوز
كلمات دلالية: كل الأخبار كل الأخبار آخر الأخـبـار الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
ترحيب كبير من لاعبي سيراميكا بـ عمرو السولية...صور