الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على معرفة الوقت وفهم التقويم

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.
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

الوئام

منذ 3 أيام

• الوئام

الذكاء الاصطناعي يتعثر في قراءة الساعة والتاريخ

أظهرت دراسة جديدة قُدّمت في مؤتمر التعلم التمثيلي الدولي لعام 2025 (ICLR) أنّ أنظمة الذكاء الاصطناعي تعاني في مهام تبدو بديهية للبشر، مثل قراءة الساعات التناظرية (الآنالوج) وتحديد اليوم الذي يقع عليه تاريخ معيّن في التقويم السنوي. نشر نتائج هذه الدراسة مسبقًا على منصة arXiv (خادم ما قبل الطباعة)، فريق بحثي، بقيادة روهيت ساكسينا من جامعة إدنبرة، قبل خضوعها لمراجعة الأقران. وأشار ساكسينا إلى أن قدرة الإنسان على استخدام الساعات والتقاويم تتكوّن منذ الطفولة، ما يسلّط الضوء على فجوة كبيرة في مهارات الذكاء الاصطناعي الأساسية. جرّب الباحثون مجموعة بيانات مخصّصة لصور الساعات والتقاويم على خمسة نماذج لغوية متعددة الوسائط (MLLMs)، وهي نماذج قادرة على فهم الصور والنصوص معًا، بما في ذلك: Llama 3.2-Vision من ميتا Claude‑3.5 Sonnet من أنثروبيك Gemini 2.0 من جوجل GPT‑4o من أوبن إيه آي أظهرت النتائج أن هذه النماذج نجحت في قراءة الساعة التناظرية بنسبة 38.7% فقط، وفي تحديد اليوم الأسبوعي لتواريخ مثل 'اليوم رقم 153 من السنة' بنسبة 26.3%، ما يعكس إخفاقًا متكررًا في مهام تتطلّب استدلالًا مكانيًا ورياضيًا بسيطًا. ويرجع الباحثون هذا الإخفاق إلى أنّ قراءة الساعة تتطلب: – التعرّف على التداخل بين عقارب الساعة وقياس الزوايا. – التعامل مع تصاميم متنوعة (مثل الأرقام الرومانية أو الواجهات الفنية). أما في حساب التواريخ، فالأنظمة اللغوية الكبيرة لا تنفّذ خوارزميات حسابية فعلية، بل تتنبّأ بالنتائج استنادًا إلى الأنماط في بيانات التدريب، ما يؤدي إلى تباين وضعف في الدقة. تسلّط هذه النتائج الضوء على الحاجة إلى: – إدراج أمثلة مستهدفة أكثر عددًا وتنوعًا في بيانات التدريب. – إعادة التفكير في كيفية دمج المنطق (العمليات الحسابية) والاستدلال المكاني داخل نماذج الذكاء الاصطناعي. – الاعتماد على آليات احتياطية (fallback logic) وتواجد الإنسان في الحلقة عند تعقّد المهام أو تنفيذها في تطبيقات حساسة للوقت، كأنظمة الجدولة والمساعدة الآلية. وفي ختام دراستهم، نبه ساكسينا إلى أنّ الثقة المفرطة في مخرجات الذكاء الاصطناعي قد تكون محفوفة بالمخاطر عندما تندمج رؤية الآلة الدقيقة مع قدرات استدلالية تحتاج إلى تحقق بشري.

الشرق الأوسط

١٨-٠٣-٢٠٢٥

• الشرق الأوسط

الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على معرفة الوقت وفهم التقويم

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. 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».

الشرق الأوسط

٢٣-٠٢-٢٠٢٥

• الشرق الأوسط

بينها الطهي وطي الملابس... توقعات بتطوير روبوتات للأعمال المنزلية خلال 5 سنوات

كشف العلماء أن الروبوتات التي يمكنها أداء مهام الطبخ وطي الملابس وتفريغ غسالة الأطباق قد تصبح موجودة بالمنازل في غضون خمس سنوات، وفقاً لصحيفة «التلغراف». ويتم بناء آلات بشرية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا مجهزة بأدمغة ذكاء اصطناعي خفيفة الوزن. والهدف هو إنشاء آلات بأيدٍ وأذرع وأرجل للقيام بالأعمال المنزلية ومهام يدوية. وابتكر المهندسون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نوعاً جديداً من الذكاء الاصطناعي يعتمد على أدمغة الديدان، والتي يعتقدون أنها يمكن أن تساعد في تسريع تطوير الروبوتات المنزلية في الحياة الواقعية. وألهمت الرياضيات الخاصة بكيفية عمل دماغ هذا المخلوق البسيط العلماء لإنشاء شكل أكثر كفاءة من الذكاء الاصطناعي. ويقوم البروفيسور بولكيت أجراوال، الأستاذ المشارك في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر (EECS) في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، بتدريب الروبوتات لأداء مهام غير جذابة وتستغرق وقتاً طويلاً. وقال أجراوال إن «شركات وادي السليكون تعد هذا العام بإصدار روبوت، ولكنني أعتقد أن تقديري سيكون أقرب لخمس إلى عشر سنوات... لا شك أن التكنولوجيا تتقدم، ولكن من الجيد أن نكون واقعيين في أن الأمر سيستغرق بعض الوقت لنشرها». أوضح أجراوال أن الروبوتات الموجودة المستخدمة بالفعل في الصناعة، مثل تلك المستخدمة في بناء السيارات في المصانع، يمكنها القيام بمهام بسيطة ومتكررة بشكل جيد للغاية، ولكنها «غبية»، ولا يمكنها التعامل حتى مع قدر ضئيل من التغيير. كما أنهم يكافحون مع الفروق الدقيقة والدقة. على سبيل المثال، وضع علبة مشروبات غازية على طاولة، قد يؤدي إلى بعثرتها. ويأمل أن يؤدي عمله في بناء القدرة على التكيف وإحساس اللمس إلى إصلاح هذه العيوب. كما يأمل أن تتمكن الروبوتات من استبدال مهام العمل اليدوي، وكذلك مساعدة السكان المسنين على إكمال الوظائف اليومية في المنزل. وأضاف البروفيسور أجراوال: «الهدف النهائي هو الحصول على روبوت يتمتع بنفس قدرة الإنسان في القيام بالأشياء المادية». ويعتقد أن مفتاح إتقان ذلك يرتبط بإتقان نسخة من اليد البشرية. وأشار إلى أن امتلاك روبوت متحرك ومستقل يشكل تحدياً رئيسياً أيضاً، وكذلك ضمان سلامة الآلات حول البشر. وقال العالم إن الروبوتات المنزلية قد تكون القفزة التكنولوجية التالية لتحويل الحياة اليومية، على نحو مماثل للكهرباء والإنترنت والسيارات. ويتفق أيضاً مع مؤسس شركة «تسلا»، إيلون ماسك، على أنه عندما يتم طرح هذه الروبوتات المنزلية في الأسواق، فمن المرجح أن تتشابه تكلفتها مع تلك الخاصة بالسيارات؛ ما بين 20 ألفاً و50 ألف دولار.