الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على معرفة الوقت وفهم التقويم

سرايا - وجد باحثون أن الذكاء الاصطناعي لا يزال عاجزاً عن أداء «المهام الأساسية» مثل معرفة الوقت أو فهم التقويم، بحسب صحيفة «التلغراف».
ووفقاً لفريق من جامعة أدنبره في المملكة المتحدة، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة غير قادرة على تفسير مواقع عقارب الساعة بشكل موثوق، أو الإجابة بشكل صحيح عن أسئلة حول التواريخ في التقويم.
وأوضح الفريق أن فهم الساعات والتقويمات التناظرية يتطلب مزيجاً من الوعي المكاني والسياق والرياضيات الأساسية، وهو أمر لا يزال يمثل تحدياً للذكاء الاصطناعي.
وأشار الباحثون إلى أن التغلب على هذا التحدي يمكن أن يُمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تشغيل تطبيقات حساسة للوقت مثل مساعدي الجدولة، والروبوتات ذاتية التشغيل، وأدوات للأشخاص ذوي الإعاقات البصرية.
واختبر الفريق ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعالج النصوص والصور - المعروفة باسم نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) - قادرة على الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالوقت من خلال النظر إلى صورة ساعة أو تقويم.
أسئلة تتعلق بالتقويم
درس الفريق تصاميم مختلفة للساعات، بما في ذلك بعض الساعات المزودة بأرقام رومانية، مع أو من دون عقارب للثواني، وأقراص ملونة مختلفة.
وأظهرت نتائجهم أنه في أحسن الأحوال، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي تُصيب مواقع عقارب الساعة في أقل من ربع الحالات. وكانت الأخطاء أكثر شيوعاً عندما كانت الساعات تحمل أرقاماً رومانية أو عقارب منمقة.
وأضاف الفريق أن أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي لم يكن
أفضل عند إزالة عقرب الثواني، مما يشير إلى وجود مشاكل عميقة في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا.
وطلب الباحثون من نماذج الذكاء الاصطناعي الإجابة عن مجموعة من الأسئلة المتعلقة بالتقويم، مثل تحديد العطلات وحساب التواريخ الماضية والمستقبلية. ووجد الفريق أنه حتى أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي أداءً أخطأت في حسابات التواريخ في خُمس الحالات.
وقالت روهيت ساكسينا، من كلية المعلوماتية بجامعة أدنبره، والتي قادت الدراسة، إن هناك «فجوة كبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتساب مهارات أساسية للغاية».
وأضافت: «يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات منذ سن مبكرة. يجب معالجة هذه النواقص إذا أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بنجاح في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت، مثل الجدولة والأتمتة والتقنيات المساعدة».

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

سواليف احمد الزعبي

٢٠-٠٣-٢٠٢٥

• سواليف احمد الزعبي

لماذا يعجز الذكاء الاصطناعي عن معرفة الوقت؟

#سواليف أحدث #الذكاء_الاصطناعي #ثورة_كبيرة في #العالم_الرقمي وغيّر الطريقة التي ننظر بها إلى التكنولوجيا، ولكن رغم أن هذه التقنية قادرة على توليد الصور وكتابة الروايات وأداء الواجبات المنزلية والتحليل العاطفي، فإنها غالبا ما تفشل في معرفة الوقت أو تحديده. وفي دراسة نُشرت على موقع 'أركايف' (arXiv) -وهو أرشيف مفتوح المصدر للمقالات العلمية- اختبر باحثون في جامعة إدنبرة قدرات 7 أنواع مختلفة من نماذج اللغة الكبيرة 'إل إل إم' (LLM) لمعرفة قدرتها على تحديد الوقت. وشمل اختبارهم أسئلة متنوعة حول صور لساعات وتقويمات مختلفة، وأظهرت الدراسة التي ستصدر بشكل رسمي في شهر أبريل/نيسان المقبل أن هذه النماذج تواجه صعوبة في فهم ومعرفة هذه المهام والتي تُعتبر أساسية في حياتنا اليومية. وكتب الباحثون في الدراسة: 'إن القدرة على تفسير واستنتاج الوقت من المدخلات البصرية أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات في العالم الحقيقي، بدءا من جدولة الأحداث إلى الأنظمة المستقلة، ورغم التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، فإن معظم الأبحاث ركزت على اكتشاف الأشياء وتسمية الصور وفهم المشاهد، ولكنها لم تُركز على الاستنتاج الزمني وهذا ما جعل عامل الوقت مُهملا بالنسبة لهذه الأنظمة'. واختبر فريق البحث نماذج من مختلف الشركات مثل 'شات جي بي تي -4أو' من أوبن إيه آي و'جيميني' من غوغل و'كلود' من أنثروبيك، و'لاما' من ميتا والنموذج الصيني 'كوين 2″ من علي بابا و'ميني سي بي إم' من مودل بيست، وقدموا صورا ذات ألوان وأشكال مختلفة لساعات جدارية عادية وساعات بأرقام رومانية وساعات دون عقرب الثواني، بالإضافة إلى صور لتقويم يُظهر الأيام والأشهر لآخر 10 سنوات. وفي اختبار الساعات، سأل الباحثون نماذج اللغة الكبيرة: 'ما الوقت الموضح في الصورة المرفقة؟'، أما بالنسبة لاختبار التقويم فقد طرحوا أسئلة بسيطة مثل 'ما اليوم الذي يوافق رأس السنة الميلادية؟' وأسئلة صعبة مثل 'ما اليوم رقم 153 من السنة؟'. وقال الباحثون: 'إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلب خطوات معرفية معقدة، وتحتاج إلى تمييز بصري دقيق -لمعرفة موضع عقارب الساعة وتخطيط التقويم- كما تحتاج إلى تفكير عددي دقيق لحساب عدد الأيام بين تاريخين'. وبشكل عام لم تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج مرضية، فقد قرأت الوقت على الساعة بشكل صحيح في أقل من 25% من الحالات، وواجهت صعوبة في فهم الساعات التي تحمل أرقاما رومانية أو العقارب التي تملك تصميما مُبتكرا بنفس القدر الذي واجهته مع الساعات التي تفتقر إلى عقرب الثواني، وهنا يشير الباحثون إلى أن المشكلة قد تكمن في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا على ميناء الساعة. ومن الجدير بالذكر أن نموذج 'جيميني' حصل على أعلى درجة في اختبار قراءة الساعات، بينما تفوق نموذج 'شات جي بي تي -4أو' في قراءة التقويم وتحديد الوقت بنسبة 80%، وبالمقابل فإن معظم نماذج اللغات الكبيرة الأخرى ارتكبت أخطاء في اختبار التقويم بنسبة 20% تقريبا. وقال روهيت ساكسينا أحد مؤلفي الدراسة وطالب دكتوراه في كلية المعلوماتية بجامعة إدنبرة في بيان صادر عن الجامعة: 'يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات في سن مبكرة، ولكن نتائجنا تُظهر الفجوة الكبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ ما يُعتبر مهارات أساسية جدا للبشر، ويجب ألا نغفل عن هذه المشاكل في حال أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت مثل الجدولة والأتمتة والتكنولوجيا المساعدة'. وأضاف 'رغم أن الذكاء الاصطناعي قادر على إنجاز أغلب واجباتك المنزلية، ولكن لا أنصحك بالاعتماد عليه في الالتزام بأي مواعيد نهائية'.

سرايا الإخبارية

١٧-٠٣-٢٠٢٥

• سرايا الإخبارية

الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على معرفة الوقت وفهم التقويم

سرايا - وجد باحثون أن الذكاء الاصطناعي لا يزال عاجزاً عن أداء «المهام الأساسية» مثل معرفة الوقت أو فهم التقويم، بحسب صحيفة «التلغراف». ووفقاً لفريق من جامعة أدنبره في المملكة المتحدة، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة غير قادرة على تفسير مواقع عقارب الساعة بشكل موثوق، أو الإجابة بشكل صحيح عن أسئلة حول التواريخ في التقويم. وأوضح الفريق أن فهم الساعات والتقويمات التناظرية يتطلب مزيجاً من الوعي المكاني والسياق والرياضيات الأساسية، وهو أمر لا يزال يمثل تحدياً للذكاء الاصطناعي. وأشار الباحثون إلى أن التغلب على هذا التحدي يمكن أن يُمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تشغيل تطبيقات حساسة للوقت مثل مساعدي الجدولة، والروبوتات ذاتية التشغيل، وأدوات للأشخاص ذوي الإعاقات البصرية. واختبر الفريق ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعالج النصوص والصور - المعروفة باسم نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) - قادرة على الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالوقت من خلال النظر إلى صورة ساعة أو تقويم. أسئلة تتعلق بالتقويم درس الفريق تصاميم مختلفة للساعات، بما في ذلك بعض الساعات المزودة بأرقام رومانية، مع أو من دون عقارب للثواني، وأقراص ملونة مختلفة. وأظهرت نتائجهم أنه في أحسن الأحوال، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي تُصيب مواقع عقارب الساعة في أقل من ربع الحالات. وكانت الأخطاء أكثر شيوعاً عندما كانت الساعات تحمل أرقاماً رومانية أو عقارب منمقة. وأضاف الفريق أن أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي لم يكن أفضل عند إزالة عقرب الثواني، مما يشير إلى وجود مشاكل عميقة في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا. وطلب الباحثون من نماذج الذكاء الاصطناعي الإجابة عن مجموعة من الأسئلة المتعلقة بالتقويم، مثل تحديد العطلات وحساب التواريخ الماضية والمستقبلية. ووجد الفريق أنه حتى أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي أداءً أخطأت في حسابات التواريخ في خُمس الحالات. وقالت روهيت ساكسينا، من كلية المعلوماتية بجامعة أدنبره، والتي قادت الدراسة، إن هناك «فجوة كبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتساب مهارات أساسية للغاية». وأضافت: «يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات منذ سن مبكرة. يجب معالجة هذه النواقص إذا أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بنجاح في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت، مثل الجدولة والأتمتة والتقنيات المساعدة».

عمون

١٠-٠٢-٢٠٢٥

• عمون

شوارع تعمل بالذكاء الاصطناعي وتوفر التكاليف الباهظة لــ"الحُفر"

عمون - تمكن علماء بريطانيون من ابتكار شوارع ذكية تعتمد على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وذلك من أجل التغلب على "الحُفر" التي تُسبب الكثير من التكاليف والخسائر التي تنتج على الأضرار التي تصيب السيارات. وبحسب دراسة جديدة فيمكن أن تقدم "الطرق الإسفلتية ذاتية الشفاء" حلاً قريباً لأزمة الحُفر التي تعاني منها شوارع بريطانيا، وهو حل مبتكر وغير مسبوق وهو الأول من نوعه في العالم. وبحسب تقرير نشرته جريدة "ديلي تلغراف" البريطانية، فقد تم تصميم نوع جديد من الأسفلت المصنوع من نفايات الكتلة الحيوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويمكنه إصلاح شقوقه دون الحاجة إلى الصيانة أو التدخل البشري. وتوصل العلماء في جامعة "سوانسي" في لندن إلى طرق "لخياطة" الأسفلت وإغلاق الحُفر التقليدية التي تنتج فيه بشكل ذاتي، على أمل إنشاء طرق أكثر استدامة. ويُعرف الأسفلت أيضاً باسم "البيتومين"، وهو مادة سوداء لزجة مشتقة من النفط الخام، وتستخدم على نطاق واسع لبناء الطرق والطرق السريعة ومدرجات المطارات، بحسب ما أورد تقرير "التلغراف". ومع تصلب هذه المادة في الشوارع من خلال الأكسدة، تصبح عرضة للتشقق، لكن الباحثين طوروا طرقاً "لخياطة" الأسفلت معاً مرة أخرى، مما يوفر طرقاً أكثر متانة. وقال الباحث الرئيسي والخبير في مجال الأسفلت بجامعة "سوانسي" البريطانية الدكتور جو نورامبوينا كونتريراس، إن هذا النهج من شأنه أن يساعد في تطوير الطرق حيث يمكن ربط الانبعاثات الكربونية على الطرق إلى حد كبير بإنتاج الأسفلت. ودعا كونتريراس حكومة بريطانيا والقطاع الخاص إلى الاستثمار في المبادرة لتحقيق الأهداف. وقال الدكتور فرانسيسكو مارتن مارتينيز من "كينجز كوليدج لندن" إن البحث يهدف إلى محاكاة خصائص الشفاء التي لوحظت في الطبيعة. وقال "إن إنشاء الأسفلت الذي يمكنه علاج نفسه سيزيد من متانة الطرق ويقلل من الحاجة إلى الناس لملء الحفر". وأضاف أن الدراسة ستستخدم أيضاً مواد مستدامة في الأسفلت الجديد، بما في ذلك نفايات الكتلة الحيوية، مما يقلل من الاعتماد على الموارد الطبيعية. وبينما لا يزال في مرحلة التطوير، قال فريق البحث إنه لديه القدرة على تحسين البنية التحتية وتعزيز الاستدامة على مستوى العالم. وكانت حالة الطرق المحلية في إنجلترا وويلز في أدنى مستوياتها على الإطلاق في عام 2024 بسبب "عقود من نقص التمويل"، وفقاً لمسح سنوي أجراه تحالف صناعة الأسفلت. وقد قدر أن تكلفة معالجة تراكم الإصلاحات ستتجاوز 16 مليار جنيه إسترليني (20 مليار دولار أميركي). واتخذت العديد من التجمعات السكانية في منطقة "ريكسهام" مؤخراً خطوات لجعل بلداتهم المليئة بالحفر منطقة جذب سياحي، واصفة إياها بـ "أرض الحفر". ويقول السكان هناك إن الظروف أصبحت سيئة للغاية لدرجة أن الزوار وسائقي التوصيل يرفضون القيادة إلى منازلهم.