الذكاء الاصطناعي يخدع آلاف الإيرلنديين: حشود ضخمة بانتظار موكب هالوين مزيّف!
تاريخ النشر: 1st, November 2024 GMT
عمت حالة من الفوضى في شوارع دبلن، الليلة الماضية، بعد أن احتشد الآلاف من الإيرلنديين بانتظار موكب للهالوين، ليتبيّن لاحقاً أن الإعلانات التي انتشرت حول الموكب كانت مزّيفة ومن صنع الذكاء الاصطناعي.
تم الإعلان عن تفاصيل انطلاق الموكب من قبل موقع ”ماي سبيريت هالوين“ في حدث كان من المفترض أن تنظمه فرقة ”ماكناس“ للفنون في غالواي.
نشر الموقع المعلومات في وقت مبكر من صباح يوم 31 تشرين الأول/ أكتوبر، مدعياً أن الموكب سيبدأ في الساعة السابعة مساءً. ولم يذكر بتاتاً أنه كان يجمع معلومات تستند إلى الذكاء الاصطناعي، كما لم يُشر إلى أن الحدث غير حقيقي.
وبعد أن اصطفّ الآلاف على طول الطريق من شارع بارنيل إلى كاتدرائية كرايستشيرش، وقد ارتدى بعضهم ملابس الهالوين، اضطرت قوات الشرطة الإيرلندية ”جارداي“ إلى تفريق التجمع.
Relatedبأزياء تنكرية مُخيفة: حيوانات أليفة في الفلبين تحتفل بعيد الهالوينشاهد: بمناسبة عيد الهالوين.. آلاف الزوار يتوافدون إلى قلعة دراكولا المرعبةهي أيضا تحتفل بهذه المناسبة.. الحيوانات بين المرح واليقطين في الهالوينونشر الحساب الرسمي للشرطة الإيرلندية على مواقع التواصل الاجتماعي الليلة الماضية: ”يرجى أخذ العلم أنه على عكس المعلومات التي يتم تداولها عبر الإنترنت، ليس من المقرر إقامة أي موكب هالوين في وسط مدينة دبلن هذا المساء".
وأضاف: "يُرجى من كل الذين تجمعوا في شارع أوكونيل توقعًا لمثل هذا العرض التفرق بأمان".
وتسبّبت الحشود الضخمة في تعطّل شبكة ترام لوا التي تمر وسط مدينة دبلن لمدة نصف ساعة. وقد أثار هذا العرض الوهمي القلق لجهة مدى تأثير المعلومات المضللة، فإنّ تجمع الآلاف من الناس وسط مدينة رئيسية في غضون ساعات قليلة من إشعار مسبق هو دليل على التأثير الهائل الذي يمكن أن تحدثه الأخبار الكاذبة على الجمهور.
Go to accessibility shortcutsشارك هذا المقالمحادثة مواضيع إضافية بايدن وجيل يحتفلان بعيد الهالوين للمرة الأخيرة في البيت الأبيض هي أيضا تحتفل بهذه المناسبة.. الحيوانات بين المرح واليقطين في الهالوين مزيج من الأساطير والرعب.. مهرجان الهالوين في رومانيا يجذب الزوار إلى جزيرة "مسكونة" الذكاء الاصطناعي هالويين أخبار مزيفة وسائل التواصل الاجتماعي دبلن ايرلنداالمصدر: euronews
كلمات دلالية: الانتخابات الرئاسية الأمريكية 2024 إسرائيل دونالد ترامب كامالا هاريس فيضانات سيول الحرب في أوكرانيا الانتخابات الرئاسية الأمريكية 2024 إسرائيل دونالد ترامب كامالا هاريس فيضانات سيول الحرب في أوكرانيا الذكاء الاصطناعي أخبار مزيفة وسائل التواصل الاجتماعي دبلن ايرلندا الانتخابات الرئاسية الأمريكية 2024 إسرائيل دونالد ترامب كامالا هاريس فيضانات سيول الصراع الإسرائيلي الفلسطيني حزب الله قطاع غزة ضحايا جو بايدن الحرب في أوكرانيا لبنان الذکاء الاصطناعی یعرض الآن Next
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.
زلزال نحر الأضحية نيابة عن المغاربة يسقط مسؤولين كبار بالمجلس العلمي ووزارة الأوقاف