أوبن إيه آي تُطلق واجهة جديدة منفصلة للبرمجة في شات جي بي تي
تاريخ النشر: 6th, October 2024 GMT
أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الأمريكية، أوبن أيه.آي، طريقة جديدة للتفاعل مع منصة محادثة الذكاء الاصطناعي شات جي.بي.تي بواجهة "كانفاس".
وتفتح هذه الواجهة نافذة منفصلة، إلى جانب نافذة المحادثة العادية، مع مساحة عمل لكتابة النصوص أو شفرات البرمجة، ويمكن للمستخدم توليد النصوص أو الشيفرات على واجهة كانفاس، ثم تحديد الأجزاء التي عدلها نموذج اللغة الكبير.منصة تجريبية
وأشار موقع تك كرانش المتخصص في التكنولوجيا إلى إطلاق الواجهة "كانفاس" بشكل تجريبي على منصة شات جي.بي.تي بلس، وتطبيق مؤتمرات الفيديو عبر الإنترنت تيمز، قبل إطلاقها في الأسبوع المقبل لمستخدمي خدمتي إنتربرايز، وإديو.
وتتجه العديد من شركات خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير مساحات العمل القابلة للتعديل، بما يتيح للمستخدمين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وتوفر الواجهة الجديدة ميزات مماثلة للموجودة في برنامج أرتيكفاكتس، لشركة أنثروبيك لتقنيات الذكاء الاصطناعي منذ يونيو(حزيران) الماضي.
زيادة عدد المستخدمينوتسعى أوبن أيه.بي لمواجهة خصائص ومزايا الشركات المنافسة، وطرحت العديد خصائص إضافية للإصدار مدفوع الثمن من منصة شات جي.بي.تي لزيادة قاعدة مستخدمي هذا الإصدار.
يذكر أن منصات محادثة الذكاء الاصطناعي الآلية لا تستطيع إتمام مشاريع كبيرة في مساحة واحدة لكتابة أوامر المستخدم، في حين تكون قادرة على توفير نقطة بداية جيدة. ولكن مساحة العمل الإضافية الجديدة مثل كانفاس، تعديل مخرجات منصة المحادثة وتصحيح الأخطاء، دون حاجة إلى إنشاء جزء جديد بالكامل من المشروع لتنفيذ التعديل.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: عام على حرب غزة إيران وإسرائيل إسرائيل وحزب الله رفح أحداث السودان الانتخابات الأمريكية غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي شات جي بي تي الذکاء الاصطناعی شات جی بی تی
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.
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026