بايدن وشي يتفقان على عدم ترك استخدام الأسلحة النووية لسيطرة الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 17th, November 2024 GMT
اتفق الرئيس الأمركي جو بايدن، ونظيره الصيني شي جين بينغ، أمس السبت، على "ضرورة استمرار السيطرة البشرية على قرار استخدام الأسلحة النووية"، وذلك أثناء المناقشة بينهما في ليما حول الاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي.
وقال البيت الأبيض إنه خلال الاجتماع الثنائي بين الزعيمين في ليما بعد المشاركة في اجتماع زعماء "أبيك"، أكد الطرفان "ضرورة استمرار السيطرة البشرية على قرار استخدام الأسلحة النووية".
وأشار إلى أنه جرى "حوار صريح وبناء حول الذكاء الاصطناعي"، حيث "أكد الزعيمان على ضرورة معالجة مخاطر أنظمة الذكاء الاصطناعي" وإيجاد صيغ لجعله آمناً.
وشدد بايدن وشي أيضاً على "ضرورة النظر بعناية في المخاطر المحتملة وتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الساحة العسكرية بطريقة حكيمة ومسؤولة".
Biden, Xi agree that humans, not AI, should control nuclear arms, White House says https://t.co/z6Ki4Qgztw
— The Straits Times (@straits_times) November 17, 2024وكانت هذه القضية أحد المواضيع التي تمت مناقشتها في الاجتماع الثنائي بين بايدن وشي في ليما، وهي، في رأي مستشار الأمن القومي بالبيت الأبيض، جيك سوليفان، من بين النتائج الملموسة لهذا الحوار الثالث بين الزعيمين. والتي استمرت في العاصمة البيروانية لمدة ساعة و40 دقيقة تقريباً.
وقال سوليفان: "علينا أن نبدأ من مكان ما، من المبادئ الأساسية، ونبني من هناك فيما يتعلق بالحاجة إلى وضع أساس مشترك للحد من المخاطر النووية والمكان الجيد للبدء هو الاقتراح المباشر بأنه يجب أن تكون هناك سيطرة بشرية على قرارات استخدام الأسلحة النووية”.
وأضاف: "لا أقول إن أحداً ما سيسلم بشكل وشيك السيطرة على الأسلحة النووية إلى الذكاء الاصطناعي"، مشدداً على أن هذه خطوة "في الاتجاه الصحيح" لأن هناك "خطراً استراتيجياً على المدى الطويل" لبلدين يتمتعان "بقدرات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي".
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: عودة ترامب عام على حرب غزة إيران وإسرائيل إسرائيل وحزب الله الانتخابات الأمريكية غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية الذكاء الاصطناعي بايدن شي بايدن شي جين بينغ الذكاء الاصطناعي استخدام الأسلحة النوویة الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026