ورشة عمل حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التراث الثقافي بجامعة الأقصر
تاريخ النشر: 22nd, March 2025 GMT
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
نظمت وكالة الدراسات العليا والبحوث بكلية السياحة والفنادق بجامعة الأقصر، اليوم الأحد، ورشة عمل أونلاين بعنوان "تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال التراث الثقافي والآثار"، بالتعاون مع قسم الإرشاد السياحي بكلية السياحة والفنادق بجامعة الأقصر، وقسم الإرشاد السياحي بجامعة الإسكندرية، وذلك برعاية كريمة من الدكتورة صابرين عبد الجليل، رئيس جامعة الأقصر، وإشراف الدكتور مايكل مجدي زكي، عميد كلية السياحة والفنادق، والدكتورة هبة مهران، وكيل الكلية لشؤون الدراسات العليا والبحوث.
شارك في الورشة ،عدد من الأكاديميين والخبراء، حيث قدمت الدكتورة سارة السيد كتات، رئيس قسم الإرشاد السياحي بكلية السياحة والفنادق بجامعة الإسكندرية، محاضرة بعنوان: "تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال التراث الثقافي؛ الفرص والتحديات "Applying Artificial Intelligence in the Field of Cultural Heritage; opportunities and challenges".
كما قدمت الدكتورة يمنى عادل، أستاذ مساعد الآثار والحضارة المصرية القديمة بقسم الإرشاد السياحي بجامعة الإسكندرية - محاضرة بعنوان: "نشر التراث الثقافي: تأثير الذكاء الاصطناعي في تعزيز السرد القصصي البصري في المتحف المصري بالقاهرة "Cultural Heritage Dissemination: The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Promoting Visual Storytelling at The Egyptian Museum in Cairo (EMC)".
شهدت الورشة حضور كلًا من: الدكتور مايكل مجدي زكي، عميد كلية السياحة والفنادق، والدكتورة هبة مهران، وكيل الكلية لشؤون الدراسات العليا والبحوث، والدكتور محمد زين، وكيل الكلية لشؤون التعليم والطلاب ورئيس قسم الإرشاد السياحي.
ختام الورشة بمجموعة من التوصيات والتحديات المتعلقة بتطبيق الذكاء الاصطناعيواختتمت الفعاليات بجلسة نقاشية، تناولت أبرز التوصيات والتحديات المتعلقة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في التراث الثقافي والآثار، حيث شهدت الجلسة تفاعلًا مثمرًا بين المحاضرين والحضور، مع تبادل الآراء حول سبل توظيف التقنيات الحديثة للحفاظ على التراث ونشره بأساليب مبتكرة.
من جانبه، أعرب الدكتور مايكل مجدي زكي، والدكتورة هبة مهران، والدكتور محمد زين عن تقديرهم للمحاضرين على إسهاماتهم العلمية القيمة، مؤكدين على أهمية استمرار مثل هذه الفعاليات لتعزيز البحث العلمي والتطوير في مجالات الإرشاد السياحي والتراث الثقافي، كما أعرب المشاركون عن تطلعهم لمزيد من التعاون المثمر بين جامعتي الأقصر والإسكندرية في المستقبل، لدعم تبادل الخبرات وتعزيز العمل الأكاديمي المشترك.
ورشة الذكاء الاصطناعي (8) ورشة الذكاء الاصطناعي (7) ورشة الذكاء الاصطناعي (9) ورشة الذكاء الاصطناعي (5) ورشة الذكاء الاصطناعي (4) ورشة الذكاء الاصطناعي (6) ورشة الذكاء الاصطناعي (2) ورشة الذكاء الاصطناعي (3) ورشة الذكاء الاصطناعي (13) ورشة الذكاء الاصطناعي (12) ورشة الذكاء الاصطناعي (1) ورشة الذكاء الاصطناعي (10) ورشة الذكاء الاصطناعي (11)المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: تطبيقات الذكاء الاصطناعى التراث الثقافي والآثار جامعة الاقصر الذكاء الاصطناعي كلية السياحة والفنادق الأقصر ورشة الذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی فی السیاحة والفنادق الإرشاد السیاحی التراث الثقافی
إقرأ أيضاً:
أبرز اتجاهات الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2025
يدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي مرحلةً أكثر نضجًا في عام 2025، حيث يتم تحسين النماذج لزيادة دقتها وكفاءتها، وتقوم الشركات بدمجها في سير العمل اليومي.
يتحول التركيز من ما يمكن أن تفعله هذه الأنظمة إلى كيفية تطبيقها بشكل موثوق وعلى نطاق واسع. ما يبرز هو صورة أوضح لما يتطلبه بناء ذكاء اصطناعي توليدي ليس قويًا فحسب، بل موثوقًا أيضًا.
جيل جديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)
تتخلى نماذج اللغات الكبيرة عن سمعتها كعملاق متعطش للموارد. فقد انخفضت تكلفة توليد استجابة من نموذج بمقدار 1000 ضعف خلال العامين الماضيين، مما جعلها تضاهي تكلفة البحث البسيط على الويب. هذا التحول يجعل الذكاء الاصطناعي الفوري أكثر قابلية للتطبيق في مهام الأعمال الروتينية.
يُعدّ التوسع مع التحكم أيضًا من أولويات هذا العام. لا تزال النماذج الرائدة (Claude Sonnet 4، وGemini Flash 2.5، وGrok 4، وDeepSeek V3) كبيرة الحجم، ولكنها مصممة للاستجابة بشكل أسرع، والتفكير بوضوح أكبر، والعمل بكفاءة أكبر. لم يعد الحجم وحده هو العامل المميز. المهم هو قدرة النموذج على التعامل مع المدخلات المعقدة، ودعم التكامل، وتقديم مخرجات موثوقة، حتى مع ازدياد التعقيد.
شهد العام الماضي انتقادات كثيرة لهلوسة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في إحدى القضايا البارزة، واجه محامٍ من نيويورك عقوبات لاستشهاده بقضايا قانونية من اختراع ChatGPT. هذا أمرٌ تكافحه نماذج اللغات الكبيرة هذا العام. حيث تُستخدم معايير جديدة لتتبع هذه الإخفاقات وتحديد كميتها، مما يُمثل تحولًا نحو التعامل مع الهلوسة كمشكلة هندسية قابلة للقياس بدلاً من كونها عيبًا مقبولًا.
مواكبة الابتكار السريع
أحد الاتجاهات الرئيسية لعام 2025 هو سرعة التغيير. تتسارع إصدارات النماذج، وتتغير القدرات شهريًا، ويخضع ما يُعتبر أحدث التقنيات لإعادة تعريف مستمرة. بالنسبة لقادة المؤسسات، يُنشئ هذا فجوة معرفية قد تتحول بسرعة إلى منافسة.
البقاء في الطليعة يعني البقاء على اطلاع دائم. تُتيح فعاليات، مثل معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، فرصة نادرة للاطلاع على مستقبل التكنولوجيا من خلال عروض توضيحية واقعية، ومحادثات مباشرة، ورؤى من القائمين على بناء هذه الأنظمة ونشرها على نطاق واسع.
تبني المؤسسات
في عام 2025، سيتجه التحول نحو الاستقلالية. تستخدم العديد من الشركات بالفعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في أنظمتها الأساسية، لكن التركيز الآن منصبّ على الذكاء الاصطناعي الوكيل. هذه نماذج مصممة لاتخاذ الإجراءات، وليس فقط توليد المحتوى.
وفقًا لاستطلاع رأي حديث، يتفق 78% من المديرين التنفيذيين على ضرورة بناء منظومات رقمية لوكلاء الذكاء الاصطناعي بقدر ما هي للبشر خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة. يُشكّل هذا التوقع كيفية تصميم المنصات ونشرها. هنا، يُدمج الذكاء الاصطناعي كمشغل؛ فهو قادر على تشغيل سير العمل، والتفاعل مع البرامج، ومعالجة المهام بأقل قدر من التدخل البشري.
كسر حاجز البيانات
تُعدّ البيانات أحد أكبر العوائق أمام التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. اعتمد تدريب النماذج الكبيرة تقليديًا على استخراج كميات هائلة من النصوص الواقعية من الإنترنت. ولكن في عام 2025، سيجفّ هذا النبع. أصبح العثور على بيانات عالية الجودة ومتنوعة وقابلة للاستخدام أصعب أخلاقيًا، ومعالجتها أكثر تكلفة.
لهذا السبب، أصبحت البيانات الاصطناعية أصلًا استراتيجيًا. بدلاً من استخراج البيانات من الإنترنت، تُولّد البيانات الاصطناعية بواسطة نماذج لمحاكاة أنماط واقعية. حتى وقت قريب، لم يكن واضحًا ما إذا كانت البيانات الاصطناعية قادرة على دعم التدريب على نطاق واسع، لكن أبحاث مشروع SynthLLM، التابع لشركة مايكروسوفت، أكدت قدرتها على ذلك (إذا استُخدمت بشكل صحيح).
تُظهر نتائجهم إمكانية ضبط مجموعات البيانات الاصطناعية لتحقيق أداء يمكن التنبؤ به. والأهم من ذلك، اكتشفوا أيضًا أن النماذج الأكبر حجمًا تحتاج إلى بيانات أقل للتعلم بفعالية، مما يسمح للفرق بتحسين نهج التدريب الخاص بها بدلًا من إهدار الموارد على حل المشكلة.
جعله يعمل
يشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي نموًا متزايدًا في عام 2025. أصبحت نماذج اللغات الكبيرة الأكثر ذكاءً، ووكلاء الذكاء الاصطناعي المنظمون، واستراتيجيات البيانات القابلة للتطوير، الآن عوامل أساسية للتبني العملي. وللقادة الذين يخوضون هذا التحول، يقدم معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في أوروبا رؤية واضحة لكيفية تطبيق هذه التقنيات وما يتطلبه نجاحها.
مصطفى أوفى (أبوظبي)
لجنة أمن محلية الخرطوم.. طوف أمني مشترك بالسوق المحلي والمركزي بقوة مشتركة من الشرطة وجهاز المخابرات والاستخبارات