أول حاسب آلي محمول في العالم: من النماذج الأولية إلى الابتكارات الحديثة
تاريخ النشر: 19th, September 2024 GMT
في ظل السباق العالمي لتطوير أسرع كمبيوتر في العالم، مثل «Fugaku Next» من اليابان، الذي يتوقع أن يسجل سرعات غير مسبوقة على مقياس «زيتافلوبس»، تتطور الأجهزة التكنولوجية بشكل سريع.
بينما تشهد أجهزة الحاسب المحمول تقدمًا ملحوظًا في الأداء والتقنيات، يتجدد الاهتمام بالابتكارات الأولى التي وضعت الأسس لهذه الأجهزة.
نموذج آلان كاي (1968)
في عام 1968، بدأ العالم الأمريكي آلان كاي في تطوير نموذج أولي لحاسب آلي محمول مخصص للأطفال، والذي كان أبسط وأصغر حجمًا من الحاسبات التقليدية.
على الرغم من أنه لم يدخل مرحلة الإنتاج النهائي، كان هذا النموذج خطوة هامة نحو اختراع أجهزة الحاسب المحمول الحديثة.
أول حاسب آلي محمول في الأسواق (1981)
بينما كان نموذج آلان كاي الأساس، فإن أول حاسب آلي محمول في الأسواق كان "Osborne 1" الذي تم تطويره بواسطة آدم أوزبورن في عام 1981.
هذا الجهاز، الذي يُعتبر أول حاسب محمول تجاري، كان يحتوي على شاشة صغيرة بحجم 5 بوصات وكان يزن نحو 11 كيلوجرامًا.
تحسينات وابتكارات لاحقة
بعد "Osborne 1"، تطورت أجهزة الحاسب المحمولة بشكل كبير. حصل العالم ويليام غرانت موغريدج على براءة اختراع لجهاز الحاسب المحمول بشكله الحالي مع "غطاء" قابلة للطي.
مع مرور الوقت، بدأت الشركات في تحسين الأجهزة المحمولة، مما أدى إلى انخفاض الوزن إلى نحو 0.98 كيلوجرام وتقديم مواصفات أفضل وأداء محسّن.
مواصفات أول حاسب آلي محمولOsborne 1
الشاشة: 5 بوصات.الوزن: نحو 11 كيلوجرامًا.الميزات: يحتاج إلى تيار متردد للطاقة، ويحتوي على منافذ محدودة.التكلفة: كان سعره مرتفعًا ولم يكن متاحًا بشكل واسع للأفراد أو المنظمات الصغيرة.تطور أجهزة الحاسب المحمولشهدت أجهزة الحاسب المحمول تحسينات ملحوظة في السنوات التالية، مع تقليل الوزن وتحسين الأداء.
أصبحت اليوم أجهزة اللابتوب جزءًا أساسيًا من حياة العديد من الأشخاص، وتستمر الشركات في العمل على رفع جودة الأداء وتخفيف الوزن، مع التركيز على تحسين عمر البطارية والتقنيات المستخدمة في هذه الأجهزة.
المصدر: بوابة الفجر
إقرأ أيضاً:
نماذج ذكاء اصطناعي تغير إجاباتها تبعا لطريقة تحدث المستخدم
أظهرت دراسة جديدة من جامعة أكسفورد أن نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر تتأثر بإفتراضات حول هوية المستخدم، مثل العرق والجنس والعمر، مما يغير إجاباتها على أسئلة واقعية تتعلق بالرواتب، النصائح الطبية، الحقوق القانونية، والمزايا الحكومية.
إجابات متغيرة بناء على هوية المستخدموجد الباحثون أن نموذجين من نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر، مثل Llama3 من Meta وQwen3 من Alibaba، يقدمان إجابات مختلفة بناء على افتراضات حول الهوية العرقية والجنسية للمستخدم. على سبيل المثال، قد يوصي أحد النماذج براتب مبدئي أقل للمتقدمين غير البيض.
وأكد الباحثون أن هذه التغيرات في الإجابات تظهر حتى عندما تكون الأسئلة موضوعية وينبغي أن تكون الإجابة عليها محايدة وغير مرتبطة بهوية الشخص.
التأثيرات الخطيرة على نصائح الصحة والقانونأظهرت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي لا يقدم نصائح حيادية في مجالات هامة مثل الرعاية الصحية، النصائح القانونية، وتقديم مزايا حكومية.
فحتى عندما يصف المستخدمون الأعراض نفسها، تختلف الإجابات بناء على هوية المستخدم، على سبيل المثال، قد ينصح الأشخاص من خلفيات عرقية مختلفة بزيارة الطبيب بناء على نفس الأعراض.
كما لاحظ الباحثون أن بعض الخدمات الصحية النفسية بدأت تستخدم روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد ما إذا كان الشخص بحاجة لمساعدة إنسانية، وهذا يشير إلى أن هناك قلقا متزايدا بشأن تأثير هذه التحيزات على قرارات الصحة النفسية.
التحيزات الخفية في الذكاء الاصطناعيمن المهم أن نلاحظ أن هذه التحيزات لا تظهر من إشارات واضحة مثل ذكر المستخدم لجنسه أو عرقه، بل تنشأ من أنماط لغوية خفية يتم استخلاصها من طريقة الكتابة، وهذه الأنماط تكون سهلة التجاهل، مما يجعل من الصعب اكتشاف هذا النوع من التحيزات.
دعوة لمراجعة الأساليب وأدوات مكافحة التحيزدعا الباحثون إلى تطوير أدوات جديدة لاكتشاف هذا السلوك الخفي قبل أن يتم استخدام هذه النماذج على نطاق واسع، وقدموا مرجعا جديدا لمساعدة الأبحاث المستقبلية في هذا المجال.
وأشاروا إلى أنه من الضروري تطوير معايير لمكافحة التحيزات اللغوية في نماذج الذكاء الاصطناعي لضمان عدم تأثيرها على القرارات الهامة في الحياة اليومية.
نتائج الدراسة: التحيزات على أساس العرق والجنسأظهرت الدراسة أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت أكثر حساسية لعرق وجنس المستخدم عند الإجابة على الأسئلة، على سبيل المثال، كانت هناك تغييرات كبيرة في الإجابات بالنسبة للأشخاص السود مقارنة بالبيض، وللإناث مقارنة بالذكور.
التأثيرات على الرواتب والنصائح الطبيةفيما يتعلق بالرواتب، وجد الباحثون أن النماذج تميل إلى تقديم رواتب أقل للأشخاص غير البيض مقارنة بالبيض، أما في مجال النصائح الطبية، فقد تم إخبار الأشخاص من العرق الأسود بزيارة الطبيب أكثر من الأشخاص البيض، حتى وإن كانت الأعراض هي نفسها.
أوصت الدراسة بتوسيع هذه الاختبارات لتشمل المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تلك المدعومة عبر واجهات التطبيقات فقط مثل ChatGPT.
ويشير الباحثون إلى أن التخصيص الذي تقوم به نماذج الذكاء الاصطناعي قد يتضمن افتراضات غير مرحب بها حول هوية المستخدمين، مما قد يؤثر سلبا على نوعية الاستجابة المقدمة لهم.
توضح الدراسة من أكسفورد أن النماذج الحالية من الذكاء الاصطناعي لا تقدم دائما إجابات محايدة وتكشف عن التحديات التي تواجه الباحثين في توجيه هذه الأنظمة بشكل أخلاقي ومتوازن.
تعزيز الشفافية والمشاركة.. مذكرة تفاهم جديدة بين مفوضية الانتخابات ومؤسسة بحثية وطنية