تحسين لغة الإشارة عالمياً بواسطة الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 16th, January 2025 GMT
قام فريق بحثي بواسطة الذكاء الاصطناعي بتحسين دقة التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات، من خلال إضافة بيانات مثل يد الشخص الذي يستخدم لغة الإشارة وتعبيرات وجهه، إضافة إلى معلومات هيكلية عن موضع اليدين بالنسبة للجسم.
الإضافة الجديدة تحسن دقة التعرف على كلمات لغة الإشارة بنسبة 10-15%
وتم تطوير لغات الإشارة من قبل دول في جميع أنحاء العالم لتناسب أسلوب الاتصال المحلي، وتتكون كل لغة من آلاف الإشارات.
وقد جعل هذا من الصعب تعلم لغات الإشارة وفهمها.
والآن، اكتسب استخدام الذكاء الاصطناعي لترجمة الإشارات تلقائياً إلى كلمات، والمعروف باسم التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات، الآن دفعة في الدقة من خلال عمل مجموعة بحثية بقيادة جامعة أوساكا متروبوليتان باليابان.
ووفق "ساينس دايلي"، كانت طرق البحث السابقة تركز على التقاط المعلومات حول الحركات العامة للشخص الذي يستخدم لغة الإشارة.
مشاكل الدقةلكن نشأت مشاكل الدقة من المعاني المختلفة التي يمكن أن تنشأ بناءً على الاختلافات الدقيقة في شكل اليد، والعلاقة بين موضع اليدين والجسم.
لذا، عمل الباحثان كاتسوفومي إينوي وماساكازو إيوامورا مع زملاء، بما في ذلك في المعهد الهندي للتكنولوجيا في روركي، لتحسين دقة التعرف بالذكاء الاصطناعي.
وأضاف الباحثون بيانات مثل تعبيرات اليد والوجه، فضلاً عن معلومات هيكلية عن وضع اليدين بالنسبة للجسم، إلى المعلومات المتعلقة بالحركات العامة للجزء العلوي من جسم الشخص الذي يستخدم لغة الإشارة.
وقال الدكتور إينوي: "لقد تمكنا من تحسين دقة التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات بنسبة 10-15% مقارنة بالطرق التقليدية. ونتوقع أن يتم تطبيق الطريقة التي اقترحناها على أي لغة إشارة، ما يؤدي على أمل تحسين التواصل مع الأشخاص الذين يعانون من ضعف الكلام والسمع في مختلف البلدان".
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: اتفاق غزة سقوط الأسد عودة ترامب إيران وإسرائيل غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية الذكاء الاصطناعي لغة الإشارة التعرف على
إقرأ أيضاً:
أخطاء الذكاء الاصطناعي تربك ملخصات برايم فيديو
لم تبدأ تجربة أمازون مع تقديم ملخصات المسلسلات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بالطريقة التي كانت الشركة تأملها. فبدلًا من تسهيل مهمة المشاهدين وتقديم محتوى مختصر ودقيق، كشفت أولى التجارب عن مشكلات واضحة في الدقة والفهم، كان أبرزها ما حدث مع ملخص الموسم الأول من مسلسل Fallout على منصة برايم فيديو.
وبحسب ما أورده موقع GamesRadar+، فإن الملخص المُولّد بالذكاء الاصطناعي يحتوي على عدد من الأخطاء الجوهرية، من بينها معلومات غير صحيحة تتعلق بأحداث العمل وسياقه الزمني، وهو ما أثار تساؤلات حول مدى جاهزية هذه الأدوات للاستخدام الواسع دون مراجعة بشرية.
يمكن للمشاهدين الاطلاع على هذا الملخص من خلال قسم “الإضافات” الموجود ضمن صفحة الموسم الثاني من مسلسل Fallout على برايم فيديو. وعلى الرغم من أن الفيديو يبدو من الناحية التقنية متماسكًا، حيث يجمع بين المقاطع المصورة والموسيقى والحوار في قالب واحد، إلا أن محتواه يعاني من سطحية واضحة وسوء فهم لتفاصيل أساسية في القصة.
أحد أبرز الأخطاء يتمثل في تحديد الفترة الزمنية لمشاهد الفلاش باك التي تدور في مدينة لوس أنجلوس. إذ يشير الملخص إلى أن هذه المشاهد تعود إلى خمسينيات القرن الماضي، بينما الحقيقة أن أحداثها تقع في عام 2077، وهو العام المحوري في عالم Fallout. وتدور السلسلة في خط زمني بديل انفصل عن تاريخنا الحقيقي بعد عام 1945، وهي نقطة أساسية لفهم أجواء المسلسل ورسائله.
ولم يتوقف الأمر عند هذا الحد. فقد أشار موقع Gizmodo إلى أن الملخص يُسيء أيضًا فهم نهاية الموسم الأول، وهي نهاية تمهّد بوضوح لأحداث الموسم الثاني، وخاصة العلاقة التي تتشكل بين شخصية لوسي، ساكنة الملجأ، وشخصية “الغول”، أحد سكان الأراضي القاحلة المشعة. هذه العلاقة ليست مجرد تحالف عابر، بل ترتبط بشكل وثيق بالغموض الذي يدور حوله الموسم الأول بأكمله، وهو ما تجاهله الملخص أو عرضه بصورة مشوشة.
المفارقة أن الفيديو نفسه يعطي انطباعًا تقنيًا جيدًا، إذ يثبت أن نظام الذكاء الاصطناعي لدى أمازون قادر على تحرير المقاطع ودمج العناصر السمعية والبصرية بسلاسة. غير أن المشكلة الحقيقية تكمن في غياب الفهم العميق للسرد الدرامي، وهو ما يجعل هذه الملخصات غير موثوقة كمصدر لتذكير المشاهد بالأحداث أو تمهيده لموسم جديد.
ورغم أن هذه الأخطاء قد لا تؤثر بشكل مباشر على استمتاع الجمهور بالموسم الثاني من Fallout، فإنها تطرح علامات استفهام كبيرة حول استراتيجية أمازون في الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي دون رقابة بشرية كافية. ويبدو أن حل هذه المشكلة لم يكن معقدًا، إذ كان من الممكن ببساطة عرض الفيديو على موظف شاهد المسلسل لمراجعته قبل نشره.
ولا تُعد هذه الواقعة الأولى التي تكشف عن ضعف مراقبة الجودة في محتوى الذكاء الاصطناعي لدى أمازون. ففي وقت سابق من هذا الأسبوع، اضطرت الشركة إلى سحب مقاطع دبلجة صوتية مُولّدة بالذكاء الاصطناعي لعدد من مسلسلات الأنمي، من بينها Banana Fish، بعد شكاوى واسعة من رداءة الصوت وعدم ملاءمته لطبيعة العمل.
هذا السياق يجعل من المرجح أن تقوم أمازون بسحب ملخص Fallout الحالي، وتصحيحه، ثم إعادة نشره لاحقًا. لكن المشكلة الأعمق تتعلق بالاتجاه العام للشركة نحو إدخال المزيد من المحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي إلى منصتها، في وقت لم تصل فيه هذه التقنيات بعد إلى مستوى يضمن الدقة والموثوقية.
ومع قاعدة مستخدمين ضخمة مثل التي تمتلكها برايم فيديو، يصبح أي خطأ صغير مضخمًا، ويؤثر على ثقة الجمهور في المنصة. فالذكاء الاصطناعي قد يكون أداة فعالة لتسريع الإنتاج وخفض التكاليف، لكنه لا يزال، حتى الآن، بحاجة ماسة إلى إشراف بشري حقيقي، خاصة عندما يتعلق الأمر بأعمال درامية معقدة تعتمد على التفاصيل والسياق بقدر اعتمادها على الصورة والصوت.
الظهور الأول لـ هدير عبد الرازق وطليقها أوتاكا أمام المحكمة