أبرز التطورات في الذكاء الاصطناعي التعلم العميق يساعد الروبوتات على التعلم بدون إعادة برمجة

أبرز التطورات في الذكاء الاصطناعي التعلم العميق يساعد الروبوتات على التعلم بدون إعادة برمجة .. التزييف العميق باستخدام صورة واحدة لعمل فيديو .. وتطبيق التعرف على الوجه في المطارات ومحطات القطار

قبل بضع سنوات ، كان الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجرد أرض خصبة للخيال العلمي الذي رأيناه في أفلام هوليوود ، ولكن بحلول الألفية الثالثة لم يعد هذا هو الحال لأن هذه التقنيات تتجاوز الخيال العلمي لتصبح حقيقة واقعة. حضور متقدم في كل مجال من مجالات حياتنا

فكر في العديد من الأشياء التي لم تكن موجودة قبل بضع سنوات ، مثل سهولة معالجة البيانات الضخمة ، والترجمة الآلية الفورية ، وروبوتات الدردشة التي يمكنها أتمتة المحادثات الشخصية مع العملاء على نطاق واسع ، وحتى تقنية DeepFake الشهيرة غير موجودة. كانت مقاطع الفيديو مزيفة بطرق غير محسوسة ، والتي بدت غريبة قبل بضع سنوات ، ولكن الآن هناك رغبة في المزيد من هذا النوع من التكنولوجيا.

هناك أيضًا أنظمة التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتطبيقاتها ، والتي تعد من أهم الاتجاهات التي هيمنت على مجال التكنولوجيا مؤخرًا ، حيث تعتمد عليها كبرى شركات التكنولوجيا في تطوير خدماتها ، مثل Google للعديد من خدماتها. ، من محركات البحث إلى منصة YouTube ، و “Gmail” ، وخدمات الخرائط ، وحتى المساعدين الصوتيين الذين يتعرفون على اللغات ويقدمون ترجمات فورية ، ويعتمد Facebook عليها في تقديم توصيات سهلة التطبيق في موجز الأخبار الخاص به ، وتعتمد Amazon أيضًا عليه لتطوير المساعد الصوتي Alexa ، إلخ

1- التعلم الآلي والتعلم العميق

التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي واثنين من أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، ويعرف التعلم العميق بتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تسمح للنظام بتحسين وظيفته تلقائيًا من خلال اكتساب المعرفة من التجربة ثم استخدامها من حيث المصطلحات معالجة البيانات والحوسبة المعقدة ، لذلك لا تحتاج الآلات إلى البرمجة بشكل فردي لكل وظيفة ، لأن التعلم العميق أصبح ممكنًا بمساعدة الوصول إلى البيانات التي يجمعها الجهاز ، وبالتالي تعزيز قدرتها على التعلم ، تختار الشركات التعلم العميق من أجل نظامهم لتحسين أدائه والحصول على نتائج دقيقة ، وتحديد المخاطر التي قد تواجهها والعمل على تفاديها.

نظرًا لأن اتجاه الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من اتخاذ قرارات سريعة ، فإن أهم المجالات التي تستخدم فيها الشركات التعلم الآلي تشمل أنظمة التنبؤ والتصنيف ، والتعرف على الكلام ، ورؤية الكمبيوتر ، والمركبات المستقلة.

أحد أهم الأمثلة على التعلم الآلي وتطوير التعلم العميق في عام 2019 كان تدريب OpenAI الناجح لنظام آلي يسمى (Dactyl) لحل ألغاز مكعب روبيك بيد واحدة بناءً على المعرفة المكتسبة من الواقع. في العالم ، يتم تدريب الروبوت بالكامل من خلال المحاكاة وهو قادر على نقل المعرفة بنجاح إلى بيئة جديدة.

كان التحدي الأكبر للباحثين في OpenAI هو إنشاء بيئة متنوعة بما فيه الكفاية في المحاكاة لالتقاط جميع الحركات في العالم الحقيقي ، لذلك استخدموا تقنية تسمى التوزيع العشوائي التلقائي للمجال (ADR) لتحسين قدرة اليد على حل لغز مكعب روبيك ، تصبح محاكاة تدريب الشبكة العصبية تدريجياً أكثر صعوبة مع إنشاء المزيد من البيئات.

2- تقنية Deepfake لتحويل صورة ثابتة واحدة إلى فيديو

في مايو ، طورت Samsung نظامًا يمكنه إنشاء مقطع فيديو مزيف لشخص ما باستخدام صورة ثابتة واحدة.استخدموا تقنية التعلم الآلي المسماة (Generating Conflict Network) GAN لإنشاء مقاطع فيديو مزيفة عن طريق التقاط صورة واحدة فقط كمدخلات. الصور النحوية الطبيعية عالية الدقة ، تمكن الباحثون من عمل فيديو للموناليزا نفسها.

3- اكتب المحتوى

في 14 فبراير ، أصدرت OpenAI نموذجًا للغة يسمى GPT يمكنه إنشاء مقاطع نصية متماسكة ، وتحقيق أداء متقدم عبر العديد من معايير نماذج اللغة ، وإجراء الترجمة الآلية والإجابة على الأسئلة.

في 5 نوفمبر ، أصدرت الشركة النسخة الكاملة من النموذج (GPT-2) ، القادر على الحكم على السياق من تلقاء نفسه وإنشاء نص قوي من خلال كتابة بضع جمل ، وقد تم تدريبه على أكثر من 8 ملايين صفحة ويب ، مما أدى إلى في إنشاء المحتوى ، يصعب تحديد ما إذا كان النص مكتوبًا بواسطة إنسان أو نظام ذكاء اصطناعي.

وفقًا للتقرير ، “إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات وتقليد البشر لاتخاذ قرارات بناءً على تلك البيانات ، فقد يكون أفضل من ذلك ، لأن الآلات ذات القدرات العالية يمكن أن تمتلك أكثر من أي إنسان”. لا يستطيع أن يكتب هل هو نفسه أو أفضل من البشر؟

حدث هذا بالفعل في الصحافة في عام 2015 ، عندما نشرت وكالة أسوشيتيد برس قصة اقتصادية بعنوان “أبل تتفوق على توقعات وول ستريت في الربع الأول”. بواسطة شخص حقيقي ، ولكن إذا قرأت حتى النهاية ، فسترى أنه تم إنشاؤه باستخدام التحليل الآلي ، بمعنى آخر: تم كتابة العبارة (أو تم إنشاؤها ، إذا صح التعبير) من قبل ما يسمى بالمراسل الآلي.

4- معالج يعتمد على الذكاء الاصطناعي

يتمثل الاتجاه الشائع في عام 2019 في تطوير معالجات الأجهزة القائمة على رقائق الذكاء الاصطناعي ، والتي تمكن الشركات من دمج اتجاهات الذكاء الاصطناعي في أنظمتها ، مثل: التعرف على الوجه والكلام والتعلم الآلي.

من أجل توفير هذه المعالجات للمستهلكين ، تعمل الشركات الكبرى مثل Intel و Nvidia و Qualcomm و ARM و AMD على تطوير قوة المعالجة الخاصة بهم من خلال الاعتماد على الذكاء الاصطناعي ، حتى يتم دمج ميزات مثل التعرف على الصوت والوجه في الأجهزة ، والتي ستعتمد بشكل كبير على هذه المعالجة. ومن أهم الصناعات بالنسبة للأجهزة: السيارات والرعاية الصحية ، والتي يمكن أن تساعد في إنقاذ العديد من الأرواح.

5- تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الملائمة للاستخدام البشري

شهد عام 2019 أيضًا منافسة شديدة بين أجهزة مكبر الصوت ، خاصة بين Google Home و Amazon Alexa ، وذلك أساسًا على مزايا الذكاء الاصطناعي المضافة لكلا الجهازين ، مثل: (Google Assistant) وهو يدعم الآن تنفيذ 3 أوامر على التوالي ، والترجمة الفورية في مختلف اللغات والمحادثات الفورية بما يصل إلى 27 لغة ، بينما تدعم Alexa العديد من الميزات التي تسهل عملية الطلب والدفع مقابل العناصر من Amazon عبر الأوامر الصوتية.

كانت المساعدين الصوتيين هي الفئة الأكثر إثارة في العام ، حيث نمت بسرعة كبيرة بحيث أصبحت تقريبًا على مستوى الفئات سريعة النمو سابقًا مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر وأجهزة التلفزيون الذكية.

6- تحسين تقنية التعرف على الوجه

تطورت تقنية التعرف على الوجه أيضًا كثيرًا في السنوات القليلة الماضية وهي الآن منتشرة في كل مكان من المطارات ومحطات القطارات ومراكز التسوق والخدمات المالية وحتى وكالات إنفاذ القانون ، وبالتالي فإن سوق هذه التكنولوجيا ينمو بسرعة ، ولكن تقنية التعرف على الوجه يواجه العديد من المشاكل ، أبرزها: التحديد غير الدقيق ، والمخاوف من التحيز العنصري ، يحاول الباحثون التغلب عليها بالذكاء الاصطناعي.

7- الحوسبة السحابية

بالإضافة إلى ذلك ، نما مجال الحوسبة السحابية بشكل كبير خلال السنوات القليلة الماضية بسبب تكامله مع تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تسهل التحليل والتنبؤ واستخراج البيانات ، مما ساعد على تقليل التكاليف وزيادة النشر.

الآن ؛ تشمل قائمة أكبر الشركات في مجال الحوسبة السحابية: “علي بابا” ، وجوجل ، وأمازون ، ومايكروسوفت ، والتي يعتقد الخبراء أنها ستكون أكثر تأثيرًا في عام 2020 مع استمرارها في التوسع عالميًا.

8- الأمن السيبراني

يشير التقرير إلى أن نمو الخدمات السحابية وشعبيتها سيؤديان إلى زيادة الخروقات الأمنية ، مما سيؤدي إلى تعرض بيانات المستخدم للخطر وسيجبر الشركات التي تعتمد على الحوسبة السحابية على البحث عن طرق أكثر ذكاءً للأمان.

تعتمد شركات الأمن السيبراني على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتطوير برامجها لتصبح أكثر ذكاءً ، وقد ظهرت مؤخرًا آليات دفاع إلكتروني تركز على توفير استجابات في الوقت المناسب للهجمات أو التهديدات التي تتعرض لها البنية التحتية للمعلومات ، وتستخدم الآن الشبكات العصبية المتكررة ، والقدرة على المعالجة تسلسل الإدخال باستخدام تقنيات التعلم الآلي لإنشاء تقنيات تعلم خاضعة للإشراف يمكنها اكتشاف نشاط المستخدم المشبوه ويمكنها اكتشاف ما يصل إلى 95٪ من جميع الهجمات الإلكترونية.

بالإضافة إلى ذلك ، سيصبح الذكاء الاصطناعي مكونًا رئيسيًا في تقديم وإدارة خدمة شبكة 5G اللاسلكية ، الأمر الذي سيتطلب اعتمادًا أكبر على تقنية الذكاء الاصطناعي للتأمين ، ولكن من المتوقع أن تصبح البرامج الضارة أكثر تعقيدًا بسبب القرصنة في 2020 ‘التبعية أيضًا. سيؤدي تطويرها إلى زيادة عدد التهديدات التي ستواجهها الشركات في السنوات القادمة.