صور.. بقايا سلحفاة وحوت تجذب زوار مهرجان الروبيان بالقطيف
تاريخ النشر: 21st, October 2023 GMT
استعرض مركز الأبحاث السمكية في محافظة القطيف نماذج طبيعية حقيقية نافقة لأربعة حيوانات مهددة بالانقراض، بسبب الصيد الجائر، منها سلحفاة بحرية عمرها 70 عاماً نفقت بسبب الصيد الجائر، وسمك قرش نمري، ودلفين، وحوت نفق في الخليج العربي، وذلك في مهرجان روبيان الشرقية الذي يقام حاليا على الواجهة البحرية بمحافظة القطيف.
أكد الباحث في الثروة السمكية والبحار عبدالباري الدوسري، أن معظم حالات نفوق الحيوانات البحرية المهددة بالانقراض في المملكة سببها الصيد الجائر، مشيراً إلى أن المركز يستقبل بلاغات عن وجود حيوانات نافقة على السواحل، ويتم التعامل معها ومعرفة أسباب النفوق.عبدالباري الدوسري
أخبار متعلقة مستشفى الدكتور سليمان الحبيب بالخبر.. نجاحات طبية لافتة.. وإقبال كبير على عيادة كبار السنالهلال الأحمر: إسعاف 733 مصاب بأمراض القلب والسكتة الدماغية في 2022ودعا "الدوسري" الصيادين والمتنزهين إلى الإبلاغ عن أي حالات نفوق للحيوانات البحرية، مؤكداً ضرورة الحذر من الصيد الجائر والتعامل مع الحيوانات البحرية المهددة بالانقراض بعناية.
سلحفاة نافقةوأوضح الدوسري أن النموذج الأول هو لظهر سلحفاة نافقة، وجدت في منطقة رحيمة، وعمر هذه السلحفاة 70 عاما، وقد نفقت بسبب اصطيادها من قبل الصيادين عن طريق الخطأ، وعدم معرفة كيفية التعامل معها، مما أدى إلى موتها. أما النموذج الثاني فهو لفك سفلي لسمك قرش نمري، يحتوي على ثلاث طبقات من الأسنان، ويوضح للجمهور تركيبة أسنان القرش النمري، وهو من الأسماك الحساسة التي لا تهاجم البشر.
ظهر السلحفاة أحد الأطفال يستكشف ظهر السلحفاة ظهر السلحفاة var owl = $(".owl-articleMedia"); owl.owlCarousel({ nav: true, dots: false, dotClass: 'owl-page', dotsClass: 'owl-pagination', loop: true, rtl: true, autoplay: false, autoplayHoverPause: true, autoplayTimeout: 5000, navText: ["", ""], thumbs: true, thumbsPrerendered: true, responsive: { 990: { items: 1 }, 768: { items: 1 }, 0: { items: 1 } } });
رأس دولفين وبقايا حوتوبيّن أن النموذج الثالث فهو عمود فقري مع الجمجمة لحيوان الدولفين، الذي يكثر في سواحل المملكة، وغالبًا ما يموت بسبب الصيد الجائر، لافتًا إلى أن النموذج الرابع فهو لفقرتين من ظهر حوت نفق في مياه الخليج العربي، ويبلغ طوله 15 مترا. ويعود سبب نفوق الحوت إلى عدم قدرته على التكيف مع البيئة البحرية في الخليج العربي.
وأكد الدوسري أن مركز الأبحاث السمكية يسعى إلى توعية الصيادين والمتنزهين بأهمية حماية الحيوانات البحرية، وعدم صيدها بالخطأ، أو التعامل معها بطريقة خاطئة، داعيًا الصيادين والمتنزهين إلى اتباع التعليمات المنظمة، وعدم المخالفة، كما دعا إلى ضرورة وجود معرفة في التعامل مع الحيوانات البحرية في حالة صيدها بالخطأ.
المصدر: صحيفة اليوم
كلمات دلالية: بقايا سلحفاة بقايا حوت القطيف الصید الجائر
إقرأ أيضاً:
كيف ينتج الذكاء الاصطناعي معلومات خاطئة؟
#سواليف
تخيّل أنك تخوض امتحان تاريخ دون استعداد كافٍ، وتعتمد فقط على الحدس في الإجابة، فتربط “1776” بالثورة الأمريكية و”هبوط القمر” بعام 1969. هذا تقريباً ما تفعله نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT: إنها لا تفهم أو تفكر، بل “تخمّن” الكلمة التالية بناءً على أنماط شاهدتها في كميات هائلة من النصوص.
هذه الحقيقة تؤكد قوة #نماذج #اللغة_الكبيرة وحدودها، وهذا يقودنا إلى السؤال الأهم: إذا كانت النماذج بهذه الذكاء، فلماذا لا تزال ترتكب الأخطاء، أو تهلوس الحقائق، أو تظهر تحيزاً؟ لفهم ذلك، علينا التعمق في كيفية تعلمها، وفق “إنتريستينغ إنجينيرنغ”.
كيف تعمل هذه النماذج؟
تُقسّم اللغة إلى وحدات صغيرة (رموز) مثل “wash” و”ing”، وتخصص لكل منها وزناً في شبكة عصبية ضخمة، ثم تعدّل هذه الأوزان باستمرار خلال التدريب لتقليل الأخطاء. بمرور الوقت، تتقن هذه النماذج التعرف على الأنماط، لكنها لا “تعرف” الحقائق، فهي فقط تتوقع ما يبدو صحيحاً.
مقالات ذات صلةلماذا تخطئ أو تهلوس؟
لأنها تخمّن. هذا التخمين يؤدي أحياناً إلى “هلوسة” معلومات خاطئة أو مفبركة بثقة، كاختراع مصادر أو استشهادات.
هذه ليست أكاذيب متعمّدة، بل نتيجة لعدم تمييز النموذج بين الصحيح والمزيف.
وفي التطبيقات العملية، يمكن للهلوسة أن تؤدي إلى عواقب وخيمة، وفي البيئات القانونية والأكاديمية والطبية، يمكن للذكاء الاصطناعي اختلاق قوانين ومصادر أو تشخيص الحالات بثقة تامة دون معرفة تاريخ صحة المريض، وهذا يوضح ضرورة مراجعة البشر لأي محتوى ينتجه الذكاء الاصطناعي والتحقق منه، خاصةً في المجالات التي تعدّ فيها الدقة أمراً بالغ الأهمية.
التحيّز والمعرفة القديمة
نظراً لأن النماذج تتعلم من بيانات الإنترنت، فهي معرضة لاكتساب التحيزات الثقافية والجندرية والسياسية المتأصلة في تلك البيانات.
كما أن “معرفتها” مجمّدة زمنياً، فإذا تغير العالم بعد آخر تدريب لها، تصبح استنتاجاتها قديمة.
لماذا يصعب إصلاح هذه الأخطاء؟
يعمل مدربو الذكاء الاصطناعي مع مليارات الاحتمالات، وتدريبهم مرة أخرى من الصفر مكلف من حيث المال والقدرة الحاسوبية، والأسباب متشعبة، منها:
تكلفة تحديث البيانات: تدريب نموذج جديد يتطلب موارد هائلة.
غموض “الصندوق الأسود”: لا يمكن دائماً تفسير لماذا أعطى النموذج استجابة معينة.
محدودية الرقابة البشرية: لا يمكن فحص كل إجابة يخرج بها النموذج.
الحلول المطروحة
وللتغلب على هذه المشكلات، يلجأ المطورون إلى:
التعلّم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية (RLHF)، حيث يقيّم البشر مخرجات النموذج لتحسينه.
الذكاء الاصطناعي الدستوري، كما لدى Anthropic، لتدريب النماذج على الالتزام بمبادئ أخلاقية.
مبادرة Superalignment من OpenAI، لتطوير ذكاء اصطناعي يتماشى مع القيم الإنسانية دون إشراف دائم.
قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي، الذي يضع قواعد صارمة للأنظمة عالية المخاطر.
ما دور المستخدمين؟
#الذكاء_الاصطناعي أداة قوية، لكنه ليس معصوماً. لذا، تظل المراجعة البشرية ضرورية، خاصة في المجالات الحساسة كالقانون والطب والتعليم، فالخطأ الذي يصدر عن الذكاء الاصطناعي، تقع مسؤوليته على البشر، لا على الخوارزميات.
تأجيل محاكمة عاطل بتهمة قتل سيدة فى القناطر الخيرية للخميس المقبل