ديوا تعزز ريادتها في تسريع تبني تطبيقات الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 6th, August 2024 GMT
عززت هيئة كهرباء ومياه دبي "ديوا"، ريادتها في تسريع تبني استخدامات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي، بعدما أثمر توظيفها لأحدث التقنيات الإحلالية ومنها الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنية "تشات جي بي تي"، في توفير تجربة رائدة ذات قيمة مضافة تعزز سعادة المعنيين، وتقدم خدمات نوعية واستباقية مبنية على معرفة المتعامل والفهم الدقيق لاحتياجاته وتخطي توقعاته.
وقالت الهيئة، في بيان صحفي صدر اليوم، انه منذ بدء استخدام موظفها الافتراضي المعتمد على الذكاء الاصطناعي "رمّاس" في 2017، واستخدام النسخة المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي التوليدي والمدعومة بتقنية "تشات جي بي تي" في أبريل 2023، أجاب "رمّاس" عن أكثر من 9.6 مليون استفسار منذ إطلاقه وحتى نهاية النصف الأول من العام 2024.
ووصلت نسبة سعادة المتعاملين عن "رمّاس" إلى 95% خلال النصف الأول من العام الجاري.
أخبار ذات صلةوقال معالي سعيد محمد الطاير، العضو المنتدب الرئيس التنفيذي لهيئة كهرباء ومياه دبي"تنفيذا لتوجيهات سيدي صاحب السمو الشيخ محمد بن راشد آل مكتوم نائب رئيس الدولة رئيس مجلس الوزراء حاكم دبي "رعاه الله"، بجعل دبي الأفضل والأسرع والأكثر استعدادا للمستقبل، وفي إطار استراتيجية الإمارات الوطنية للذكاء الاصطناعي 2031، حرصنا على تسريع تبني استخدامات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي، وتعزيز ريادة دبي وتنافسيتها عالميا في مختلف مجالات الذكاء الاصطناعي، واستخدامها بطرق بنّاءة وإيجابية، لمصلحة الإنسان وتعزيز جودة الحياة وسعادة المعنيين".
وأضاف "تعد هيئة كهرباء ومياه دبي أول مؤسسة خدماتية على مستوى العالم، وأول مؤسسة حكومية في دولة الإمارات العربية المتحدة تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي للتفاعل مع المتعاملين والرد على استفساراتهم".
ويمتاز "رمّاس" المدعوم بتقنية "تشات جي بي تي" بقدرته الفائقة على التفاعل مع المستخدمين وفهم احتياجاتهم واستفساراتهم بطريقة أفضل، إلى جانب التعلم واستيعاب احتياجات المتعاملين وتحليلها بناء على المعطيات والبيانات المتوفرة، ومن ثم اتخاذ القرار اللازم للإجابة والرد بشكل دقيق وفوري.
المصدر: وامالمصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: هيئة كهرباء ومياه دبي ديوا الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی التولیدی
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.
من يمنح الإرهابيين تأشيرة عبور؟