نماذج الـAI تتجاوز الأداء البشري في المهام التقنية

خلال السنوات الأخيرة، تقدمت أنظمة الذكاء الاصطناعي بخطى سريعة، متجاوزة في كثير من المهام الخطوط المرجعية التي حُددت مسبقًا على أساس الأداء البشري. التقرير الصادر ضمن «أسبوع الذكاء الاصطناعي» على منصة Visual Capitalist، والمبني على بيانات «مؤشر الذكاء الاصطناعي» لجامعة ستانفورد 2025، يكشف كيف أصبحت النماذج الذكية قادرة على التفوق في تصنيف الصور، فهم اللغة، التفكير البصري، وحتى الأسئلة العلمية بدرجة الدكتوراه.
تصنيف الصور
تصنيف الصور كان دائمًا مؤشرًا متقدمًا، إذ بدأ من 89.15% عام 2012، وارتفع تدريجيًا حتى بلغ 104.36% في 2022، مما يشير إلى أن النماذج باتت قادرة على التفوق بشكل ثابت في هذا النوع من المهام.
في التفكير البصري، بدأت النماذج من نسبة 80.09% في 2016، وواصلت التحسن حتى بلغت 102.48% في 2021، ثم 104.36% في 2022، متجاوزة بدقة الخط البشري المرجعي.
أما في فهم اللغة الإنجليزية، فقد تطورت من 94.21% في 2019 إلى 99.44% في 2020، ثم إلى 101.56% في 2021، وبلغت 101.67% في 2022، قبل أن تصل إلى 101.78% في عام 2024.
فهم القراءة
في فهم القراءة بمستوى متوسط، حققت النماذج تطورات واضحة، من 82.35% في 2017 إلى 104.15% في 2021، مما يعكس تحسنًا مستمرًا في قدرات المعالجة اللغوية المعمقة.
فهم اللغة
أما فهم اللغة متعددة المهام، وهو أحد الاختبارات الصعبة، فقد تطور من 36.08% عام 2019 إلى 60.02% في 2020، ثم 66.82% في 2021، ثم 83.74% في 2022، ووصل إلى96.21% في 2023، ليبلغ 102.78% في 2024.
مجال الرياضيات
في مجال الرياضيات على مستوى المنافسة، كانت الانطلاقة بطيئة عند 7.67% فقط في 2021، ثم 57.56% في 2022، لكنها تحسنت بشكل مذهل إلى 93.67% عام 2023، وإلى 108.78% في 2024.
أما الأسئلة العلمية بدرجة الدكتوراه، فقد بدأت تظهر في القياس عام 2023 بنتيجة 47.78%، ثم قفزت في 2024 إلى 108.00%، ما يعكس قفزة مفاجأة في قدرة النماذج على المعالجة العلمية عالية المستوى.
الفهم والاستدلال
في الفهم والاستدلال متعدد الوسائط، وهو المجال الذي طالما تخلفت فيه النماذج عن الإنسان، تظهر البيانات كيف أن الفجوة تضيق بشكل سريع. في 2023، بلغت النماذج 71.91% فقط، ثم تحسنت في 2024 إلى 94.67%، مقتربة من الخط البشري المرجعي البالغ 100%.
هذا التقدم النوعي يعكس تحولًا جذريًا في قدرات الذكاء الاصطناعي، الذي بات لا يكتفي بمحاكاة الأداء البشري، بل تجاوزه في عدد من المجالات التقنية، بينما يستعد لسد الفجوة في المجالات المعرفية متعددة التخصصات. وإذا استمرت هذه الوتيرة، فإن السنوات القليلة المقبلة قد تشهد تفوقًا كليًا للذكاء الاصطناعي في كل اختبار معرفي وذهني خُصص أصلاً لقياس الإنسان.
2012
• تصنيف الصور: 89.15%
2013
• تصنيف الصور: 91.42%
2014
• تصنيف الصور: 96.94%
2015
• تصنيف الصور: 99.47%
2016
• تصنيف الصور: 100.74%
• التفكير البصري: 80.09%
2017
• تصنيف الصور: 101.37%
• فهم القراءة (متوسط المستوى): 82.35%
• التفكير البصري: 86.49%
2018
• تصنيف الصور: 102.85%
• فهم القراءة (متوسط المستوى): 96.23%
• التفكير البصري: 86.70%
2019
• تصنيف الصور: 103.75%
• فهم اللغة متعددة المهام: 36.08%
• فهم القراءة (متوسط المستوى): 103.27%
• فهم اللغة الإنجليزية: 94.21%
• التفكير البصري: 90.67%
2020
• تصنيف الصور: 104.11%
• فهم اللغة متعددة المهام: 60.02%
• فهم القراءة (متوسط المستوى): 103.92%
• فهم اللغة الإنجليزية: 99.44%
• التفكير البصري: 91.38%
2021
• تصنيف الصور: 104.34%
• الرياضيات (مستوى المنافسة): 7.67%
• فهم اللغة متعددة المهام: 66.82%
• فهم القراءة (متوسط المستوى): 104.15%
• فهم اللغة الإنجليزية: 101.56%
• التفكير البصري: 102.48%
2022
• تصنيف الصور: 103.98%
• الرياضيات (مستوى المنافسة): 57.56%
• فهم اللغة متعددة المهام: 83.74%
• فهم اللغة الإنجليزية: 101.67%
• التفكير البصري: 104.36%
2023
• أسئلة علمية (مستوى الدكتوراه): 47.78%
• الرياضيات (مستوى المنافسة): 93.67%
• فهم اللغة متعددة المهام: 96.21%
• الفهم والاستدلال متعدد الوسائط: 71.91%
2024
• أسئلة علمية (مستوى الدكتوراه): 108.00%
• الرياضيات (مستوى المنافسة): 108.78%
• فهم اللغة متعددة المهام: 102.78%
• الفهم والاستدلال متعدد الوسائط: 94.67%
• فهم اللغة الإنجليزية: 101.78%

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

الوطن

منذ 20 ساعات

• الوطن

نماذج الـAI تتجاوز الأداء البشري في المهام التقنية

خلال السنوات الأخيرة، تقدمت أنظمة الذكاء الاصطناعي بخطى سريعة، متجاوزة في كثير من المهام الخطوط المرجعية التي حُددت مسبقًا على أساس الأداء البشري. التقرير الصادر ضمن «أسبوع الذكاء الاصطناعي» على منصة Visual Capitalist، والمبني على بيانات «مؤشر الذكاء الاصطناعي» لجامعة ستانفورد 2025، يكشف كيف أصبحت النماذج الذكية قادرة على التفوق في تصنيف الصور، فهم اللغة، التفكير البصري، وحتى الأسئلة العلمية بدرجة الدكتوراه. تصنيف الصور تصنيف الصور كان دائمًا مؤشرًا متقدمًا، إذ بدأ من 89.15% عام 2012، وارتفع تدريجيًا حتى بلغ 104.36% في 2022، مما يشير إلى أن النماذج باتت قادرة على التفوق بشكل ثابت في هذا النوع من المهام. في التفكير البصري، بدأت النماذج من نسبة 80.09% في 2016، وواصلت التحسن حتى بلغت 102.48% في 2021، ثم 104.36% في 2022، متجاوزة بدقة الخط البشري المرجعي. أما في فهم اللغة الإنجليزية، فقد تطورت من 94.21% في 2019 إلى 99.44% في 2020، ثم إلى 101.56% في 2021، وبلغت 101.67% في 2022، قبل أن تصل إلى 101.78% في عام 2024. فهم القراءة في فهم القراءة بمستوى متوسط، حققت النماذج تطورات واضحة، من 82.35% في 2017 إلى 104.15% في 2021، مما يعكس تحسنًا مستمرًا في قدرات المعالجة اللغوية المعمقة. فهم اللغة أما فهم اللغة متعددة المهام، وهو أحد الاختبارات الصعبة، فقد تطور من 36.08% عام 2019 إلى 60.02% في 2020، ثم 66.82% في 2021، ثم 83.74% في 2022، ووصل إلى96.21% في 2023، ليبلغ 102.78% في 2024. مجال الرياضيات في مجال الرياضيات على مستوى المنافسة، كانت الانطلاقة بطيئة عند 7.67% فقط في 2021، ثم 57.56% في 2022، لكنها تحسنت بشكل مذهل إلى 93.67% عام 2023، وإلى 108.78% في 2024. أما الأسئلة العلمية بدرجة الدكتوراه، فقد بدأت تظهر في القياس عام 2023 بنتيجة 47.78%، ثم قفزت في 2024 إلى 108.00%، ما يعكس قفزة مفاجأة في قدرة النماذج على المعالجة العلمية عالية المستوى. الفهم والاستدلال في الفهم والاستدلال متعدد الوسائط، وهو المجال الذي طالما تخلفت فيه النماذج عن الإنسان، تظهر البيانات كيف أن الفجوة تضيق بشكل سريع. في 2023، بلغت النماذج 71.91% فقط، ثم تحسنت في 2024 إلى 94.67%، مقتربة من الخط البشري المرجعي البالغ 100%. هذا التقدم النوعي يعكس تحولًا جذريًا في قدرات الذكاء الاصطناعي، الذي بات لا يكتفي بمحاكاة الأداء البشري، بل تجاوزه في عدد من المجالات التقنية، بينما يستعد لسد الفجوة في المجالات المعرفية متعددة التخصصات. وإذا استمرت هذه الوتيرة، فإن السنوات القليلة المقبلة قد تشهد تفوقًا كليًا للذكاء الاصطناعي في كل اختبار معرفي وذهني خُصص أصلاً لقياس الإنسان. 2012 • تصنيف الصور: 89.15% 2013 • تصنيف الصور: 91.42% 2014 • تصنيف الصور: 96.94% 2015 • تصنيف الصور: 99.47% 2016 • تصنيف الصور: 100.74% • التفكير البصري: 80.09% 2017 • تصنيف الصور: 101.37% • فهم القراءة (متوسط المستوى): 82.35% • التفكير البصري: 86.49% 2018 • تصنيف الصور: 102.85% • فهم القراءة (متوسط المستوى): 96.23% • التفكير البصري: 86.70% 2019 • تصنيف الصور: 103.75% • فهم اللغة متعددة المهام: 36.08% • فهم القراءة (متوسط المستوى): 103.27% • فهم اللغة الإنجليزية: 94.21% • التفكير البصري: 90.67% 2020 • تصنيف الصور: 104.11% • فهم اللغة متعددة المهام: 60.02% • فهم القراءة (متوسط المستوى): 103.92% • فهم اللغة الإنجليزية: 99.44% • التفكير البصري: 91.38% 2021 • تصنيف الصور: 104.34% • الرياضيات (مستوى المنافسة): 7.67% • فهم اللغة متعددة المهام: 66.82% • فهم القراءة (متوسط المستوى): 104.15% • فهم اللغة الإنجليزية: 101.56% • التفكير البصري: 102.48% 2022 • تصنيف الصور: 103.98% • الرياضيات (مستوى المنافسة): 57.56% • فهم اللغة متعددة المهام: 83.74% • فهم اللغة الإنجليزية: 101.67% • التفكير البصري: 104.36% 2023 • أسئلة علمية (مستوى الدكتوراه): 47.78% • الرياضيات (مستوى المنافسة): 93.67% • فهم اللغة متعددة المهام: 96.21% • الفهم والاستدلال متعدد الوسائط: 71.91% 2024 • أسئلة علمية (مستوى الدكتوراه): 108.00% • الرياضيات (مستوى المنافسة): 108.78% • فهم اللغة متعددة المهام: 102.78% • الفهم والاستدلال متعدد الوسائط: 94.67% • فهم اللغة الإنجليزية: 101.78%

الوطن

٠١-٠٥-٢٠٢٥

• الوطن

الصين تقترب من كسر الهيمنة الأمريكية في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي

يسخن سباق الذكاء الاصطناعي العالمي يومًا بعد يوم، متحولًا إلى معركة استراتيجية تغطي مجالات تتجاوز تطوير النماذج لتشمل أشباه الموصلات، والبيانات، واكتساب المواهب. ويعد أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مؤشرًا رئيسيًا لقوة أي دولة في هذا القطاع. ووفقًا لتقرير نشره موقع (Visual Capitalist) ضمن «أسبوع الذكاء الاصطناعي» برعاية (Terso)، اعتمد التحليل على أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية والصينية في (Chatbot Arena)، وهي منصة مفتوحة تابعة لـ(LMSYS) تعتمد على تصويت المستخدمين لتقييم النماذج، البيانات مأخوذة من تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي 2025 الصادر عن جامعة ستانفورد. وقد غطى التقرير الفترة من يناير 2024 إلى فبراير 2025، وجاءت النتائج كما يلي: يناير 2024 1112 1215 103 فبراير 2024 1147 1254 107 مارس 2024 1148 1254 105 أبريل 2024 1154 1261 107 مايو 2024 1239 1289 50 يونيو 2024 1240 1287 47 يوليو 2024 1241 1287 47 أغسطس 2024 1240 1317 77 سبتمبر 2024 1257 1355 98 أكتوبر 2024 1287 1340 54 نوفمبر 2024 1287 1365 78 ديسمبر 2024 1315 1379 64 يناير 2025 1358 1382 24 فبراير 2025 1362 1385 23 وبذلك تقلصت الفجوة من 103 نقاط إلى 23 نقطة فقط خلال 13 شهرًا، وهو ما وصفه التقرير بـ«اللحاق السريع». ويُعزى هذا التقدم المفاجئ إلى إطلاق الصين لنموذج (Deepseek R1)، وهو نموذج مفتوح المصدر يتميز بأداء مرتفع رغم استخدامه موارد حوسبة أقل بكثير من النماذج الأمريكية، ويُقال إن هذا النموذج تسبب في زعزعة الثقة بقيادة الولايات المتحدة لهذا المجال، وحتى في اضطراب سوق الأسهم الأمريكي في لحظة الإعلان عنه. خطة وطنية من جهة أخرى، ووفقًا لتقرير Stanford AI) Index)، تواصل الصين استثمارها في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي منذ عام 2017، حين أطلقت خطة وطنية تهدف إلى جعلها «المركز العالمي للابتكار في الذكاء الاصطناعي» بحلول 2030. وتشير الأرقام إلى أن الصين تستحوذ على 70% من براءات اختراع الذكاء الاصطناعي المسجلة عالميًا حتى عام 2023. منافسة مستمرة يشير مراقبون في تقارير متعددة، مثل (Epoch AI وMIT Tech Review) إلى أن المنافسة لم تعد فقط على مستوى الأداء، بل تمتد إلى التكاليف والبنية التنظيمية، فبينما تعتمد النماذج الأمريكية على موارد ضخمة في مراكز بيانات مدعومة من (Microsoft) و(NVIDIA)، تحاول الصين تحقيق الكفاءة من خلال بنية محسّنة تعتمد على نماذج أصغر وفعالة. كما أن تركيز الصين على النماذج مفتوحة المصدر يمثّل تحديًا لاحتكار الشركات الغربية، مما يعزز احتمالات نشوء سوق ذكاء اصطناعي متعدد الأقطاب خلال السنوات القليلة القادمة.

الوطن

٢٩-٠٤-٢٠٢٥

• الوطن

تسليم جائزة رئيس الجمهورية للعلوم للتلاميذ المتفوقين في أولمبياد ورالي 2025

أشرف رئيس الجمهورية، محمد ولد الشيخ الغزواني، صباح اليوم بقصر المؤتمرات في نواكشوط، على حفل تسليم 'جائزة رئيس الجمهورية للعلوم' للتلاميذ المتفوقين في المسابقة الوطنية للأولمبياد ورالي العلوم لسنة 2025. التتويجات جاءت على النحو التالي: رالي العلوم: - السنة الثالثة إعدادية: فريق الامتياز رقم 4 بنواكشوط الغربية، وتسلمها التلميذ الشيخ عبد الله محمد عبد الجليل مصطفى. - السنة الخامسة ثانوية: فريق رواد بولاية لعصابه، وتسلمتها التلميذة فيطمات محمد محمد براهيم. - السنة السادسة ثانوية: فريق الثانوية العسكرية بنواكشوط الغربية، وتسلمها التلميذ نصر الله سيدي محمد الطلبه. الأولمبياد: - مسار الرياضيات – الروابع: التلميذ محمد طارق إبراهيم سيدي عبد الله، من ثانوية الامتياز رقم 4، نواكشوط الغربية. - مسار الرياضيات – السوابع: التلميذ محمد الأمين الحسن المقرئ، من ثانوية الامتياز رقم 1. - مسار الفيزياء والكيمياء – السوابع: التلميذ محمد عبد الرحمن أبنو، من الثانوية العسكرية بنواكشوط الغربية. - مسار العلوم الطبيعية – السوابع: التلميذة كريمة السيد أبنو، من ثانوية الامتياز رقم 3 بنواكشوط الجنوبية. - جائزة الامتياز الجمهوري: التلميذة الزينه الصبار العيد، من ثانوية الامتياز رقم 1 بنواكشوط الغربية، لتميزها في المواد العلمية وحسن السلوك. الجائزة من أهدافها تشجيع التفوق والإبداع في التخصصات العلمية، والمساهمة في تحسين جودة التعليم ومواءمته مع حاجات التنمية وسوق العمل.