منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي… تنافس ونمو متسارع
تاريخ النشر: 31st, August 2024 GMT
شمسان بوست / متابعات:
يستمر استخدام منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي من جانب عامة الناس في النمو بوتيرة متسارعة، على ما تظهر أحدث الأرقام لجهات فاعلة رئيسية في القطاع، وفق «وكالة الصحافة الفرنسية».
وقال رئيس مجموعة «ميتا» مارك زاكربرغ، أمس (الجمعة)، إن أداة «ميتا إيه آي» القادرة على الإجابة على أسئلة يطرحها المستخدمون بلغة بسيطة أو على إنشاء الصور، باتت تضم 400 مليون مستخدم شهرياً.
وقد أُطلقت «ميتا إيه آي» في أبريل (نيسان)، ودُمجت في شبكات التواصل الاجتماعي «فيسبوك» و«إنستغرام» و«واتساب» و«ماسنجر»، ويمكن الوصول إليها أيضاً عبر موقع مخصص.
وتعتمد هذه البرمجية على نموذج لغة «لاما 3» (Llama 3) المطور من «ميتا»، والذي أنشئ من خلال تراكم كميات هائلة من البيانات للسماح للبرنامج باختيار أفضل الإجابات عن الاستعلامات المطروحة.
وكانت منافستها «أوبن إيه آي» أوضحت الخميس لوسائل إعلام أميركية أن عدد مستخدمي واجهتها «تشات جي بي تي» ChatGPT العاملة بالذكاء الاصطناعي التوليدي يتخطى 200 مليون شخص أسبوعياً، وهو ضعف عدد المستخدمين الأسبوعيين المعلن عنه في نوفمبر (تشرين الثاني).
وقد أُطلقت «تشات جي بي تي» في نوفمبر (تشرين الثاني) 2022، وكانت أول برمجية محادثة «chatbot» تُحدث ثورة في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وفي نهاية يوليو (تموز)، أفادت «مايكروسوفت» أن 77 ألف عميل من أوساط الأعمال يستخدمون مساعد الذكاء الاصطناعي التابع للمجموعة، المسمى «كوبايلوت» Copilot.
وفيما تضم «تشات جي بي تي» و«كوبايلوت» نسخاً مدفوعة، فإن واجهات الذكاء الاصطناعي التوليدية الثلاث الرئيسية متاحة بنسخ مجانية.
وقد اختارت «ميتا»، في الوقت الراهن، عدم تقديم واجهتها في المملكة المتحدة والاتحاد الأوروبي والبرازيل.
وفي منتصف يوليو، أعلنت المجموعة تأجيل إطلاق الإصدار الجديد من برنامج «لاما 3» الخاص بها في الاتحاد الأوروبي كإجراء احترازي، بدعوى افتقارها إلى الرؤية فيما يتعلق بتفسير السلطات الأوروبية لقانونها الجديد لحماية البيانات.
يتطلب تطوير نماذج اللغات الكبيرة (LLM) استخدام كمية هائلة من البيانات، يرتبط بعضها بمستخدمي الاتحاد الأوروبي، مما قد يتعارض مع أحكام النظام العام لحماية البيانات.
ومن بين واجهات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر استخداماً أيضاً، واجهة «جيميناي» Gemini من «غوغل».
المصدر: شمسان بوست
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی التولیدی
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.
الدفاع المدني بميسان يخمد حريقًا في أشجار وأعشاب في جبل بثرة