آبل تُشغّل الذكاء الاصطناعي بدون إنترنت.. نقلة تاريخية في عالم التطبيقات
تاريخ النشر: 10th, June 2025 GMT
كشفت آبل خلال مؤتمر المطورين WWDC 2025 عن إطار عمل جديد يحمل اسم Foundation Models، يتيح للمطورين تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على أجهزة المستخدمين دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت أو الاعتماد على خوادم سحابية، في خطوة تُعد تحولًا جوهريًا في طريقة بناء التطبيقات الذكية على أنظمة آبل، وذلك وفقاً لموقع "TechCrunch".
يندرج هذا الإطار ضمن منظومة Apple Intelligence، وهي مجموعة من النماذج الذكية التي تدعم ميزات متعددة في نظام iOS. ويتيح Foundation Models للمطورين دمج هذه النماذج مباشرة في تطبيقاتهم، مع الحفاظ على الخصوصية وضمان الأداء حتى في وضع عدم الاتصال.
خلال كلمته في المؤتمر، أوضح كريغ فيدريغي نائب رئيس هندسة البرمجيات في آبل أن هذه التقنية تفتح آفاقًا واسعة للتطبيقات التعليمية والترفيهية، مشيرًا إلى إمكانية أن يقوم تطبيق مثل Kahoot بإنشاء اختبارات مخصصة استنادًا إلى ملاحظات الطالب، دون الحاجة إلى إرسال البيانات إلى السحابة، ما يوفّر تجربة أكثر أمانًا وسرعة، وبتكاليف أقل.
في منشور رسمي، أكدت آبل أن الإطار الجديد يدعم لغة Swift بشكل مباشر، مما يسهّل على المطورين عملية الدمج، إذ يمكن الوصول إلى نماذج Apple Intelligence باستخدام ثلاثة أسطر برمجية فقط. كما يتضمن الإطار أدوات متقدمة مثل الجيل الموجّه واستدعاء الأدوات ضمن بنية متكاملة لتطوير تجارب ذكية بسهولة وفعالية.
أخبار ذات صلةبعض الشركات بدأت بالفعل بتبني هذا الإطار، إذ يستخدم تطبيق Day One التقنية لتوليد اقتراحات ذكية أثناء التدوين، بينما يستفيد تطبيق AllTrails منها لتقديم توصيات مخصصة لمسارات التنزه، بناءً على تفضيلات المستخدم وسياق الاستخدام.
وأصبح إطار Foundation Models متاحًا بدءًا من اليوم عبر برنامج مطوري آبل، على أن تُطرح النسخة التجريبية العامة في وقت مبكر من الشهر القادم، ما يتيح للمطورين فرصة مبكرة لاستكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي المحلي على أجهزة آبل.
المصدر: الاتحاد - أبوظبيالمصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: آبل الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
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.
ترحيب كبير من لاعبي سيراميكا بـ عمرو السولية...صور