غوغل تكشف في يومين لغزاً عن الجراثيم استغرق سنوات

في يومين فقط، تمكّن الذكاء الاصطناعي من حل مشكلة معقّدة استمرّ علماء الأحياء الدقيقة والميكروبات الجرثومية عقداً من الزمن للوصول إلى حلها.
كان البروفيسور جوزيه بيناديس يعمل على دراسة علمية معقدة لسنوات، بهدف فهم سبب مقاومة بعض الجراثيم للمضادات الحيوية، حيث سعى لإثبات كيف تتمكن بعض البكتيريا من التحصن ضد العلاجات التقليدية.
وفي محاولة للحصول على مساعدة، طرح سؤاله على أداة ذكاء اصطناعي من غوغل تُسمى "مساعد العالم – كو ساينتيست".
لكنه فوجئ أن الأداة تمكنت من الوصول إلى نفس النتائج التي توصل إليها البروفيسور خلال 48 ساعة فقط، وفقاً لهيئة الإذاعة البريطانية "بي بي سي".
وأصيب بصدمة لأن بحثه لم يكن منشوراً بعد، فتواصل مع غوغل للاستفسار عما إذا كانوا قد اخترقوا جهازه، لكن الشركة نفت ذلك، وأكدت أنها لم تفعل دون إذنه الشخصي.
سنوات مقابل 48 ساعة
قضى البروفيسور بيناديس وفريقه سنوات في إثبات فرضيتهم العلمية، لكنهم اكتشفوا أن الذكاء الاصطناعي كان بإمكانه توفير هذه السنوات من العمل.
وكشف البروفيسور أن الأداة الذكية لم تكرر بحثهم، بل قدّمت 4 فرضيات جديدة، جميعها منطقية حسب التحليل العلمي. المفاجأة كانت أن إحدى هذه الفرضيات لم تكن لتخطر على بال الفريق من قبل.
كيف وصل إلى النتيجة؟
طرح الباحثون تساؤلات حول مدى قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم نشوء الجراثيم المقاومة للمضادات الحيوية، وفي فرضيتهم، اقترحوا أن هذه الجراثيم قد تشكل "ذيلاً" من فيروسات متعددة، مما يساعدها على الانتشار بين الأنواع، وهي فرضية لم تُنشر من قبل. ومع ذلك، تمكن الذكاء الاصطناعي من غوغل من التوصل إلى نفس الفكرة.
وأعرب عن سعادته بهذا الإنجاز، مشيراً إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرّع من تقدم البحث العلمي بشكل غير مسبوق. ومع ذلك، أبدى بعض القلق بشأن تأثير الاعتماد على هذه التقنية، حيث قد يؤدي ذلك إلى تقليص الوظائف البشرية في مجالات البحث العلمي.

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

صحيفة الخليج

منذ 4 ساعات

• صحيفة الخليج

بفضل الذكاء الاصطناعي.. التنبؤ بالعواصف وموجات الحر يتقدّم

باريس - أ ف ب يشكّل تحسين دقّة توقعات موجات الحر و العواصف ، والحدّ من القدر الكبير من الطاقة الذي يستلزمه وضعها، هدفاً لمختلف هيئات الأرصاد الجوية، وهي باتت تعوّل في ذلك على التقدم السريع في نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتيح التحوّط للكوارث المتفاقمة بسبب التغير المناخي. وبعد تحقيق تقدّم أوّلي عام 2023 مع نموذج تعلّم من شركة «هواوي»، ابتكرت كل من «غوغل» و«مايكروسوفت» أدوات ذكاء اصطناعي قادرة في بضع دقائق على إنتاج توقعات أفضل من تلك التي تنتجها الأجهزة الحاسبة التقليدية التابعة للهيئات الدولية الكبرى والتي تستغرق بضع ساعات لإنجاز هذه المهمة. «أورورا» ويشكّل هذا الأداء التجريبي وغير المتاح بعد للعامّة أو حتى للمحترفين، مؤشراً إلى التقدم السريع في الأبحاث. وكانت «غوغل» أعلنت في كانون الأول/ ديسمبر الفائت، أنّ نموذجها «جين كاست» الذي دُرّب على بيانات تاريخية، أظهر قدرة على التنبؤ بالطقس والعوامل المناخية المتطرفة على فترة 15 يوماً بدقة لا مثيل لها. ولو كان «جين كاست» قيد التشغيل عام 2019، لكان تجاوز في 97% من الحالات توقعات المرجع العالمي، وهو المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى (ECMWF)، لأكثر من 1300 كارثة مناخية. وأصبح نموذج آخر يسمى «أورورا»، ابتكره مختبر تابع لـ«مايكروسوفت» في أمستردام باستخدام بيانات تاريخية أيضاً، أول نموذج للذكاء الاصطناعي يتنبأ بمسار الأعاصير لخمسة أيام بشكل أفضل من سبعة مراكز توقعات حكومية، بحسب نتائج نُشرت خلال هذا الأسبوع في مجلة «نيتشر» العلمية. بالنسبة إلى إعصار دوكسوري عام 2023، وهو الأكثر كلفة في المحيط الهادئ حتى اليوم (أضرار بأكثر من 28 مليار دولار)، تمكن «أورورا» من التنبؤ قبل أربعة أيام من وصول العاصفة إلى الفلبين، في حين كانت التوقعات الرسمية آنذاك تشير إلى أنها تتجه شمال تايوان. ويقول باريس بيرديكاريس، المبتكر الرئيسي لـ«أورورا»، في مقطع فيديو نشرته مجلة «نيتشر»: «في السنوات الخمس إلى العشر المقبلة، سيكون الهدف الأسمى هو بناء أنظمة قادرة على العمل مباشرة مع عمليات رصد»، سواء أكانت أقماراً اصطناعية أو غير ذلك، «من أجل وضع توقعات عالية الدقة حيثما نريد»، في حين تفتقر بلدان كثيرة حالياً إلى أنظمة تحذير موثوقة. وكان من المتوقع أن تنافس نماذج الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام النماذج الكلاسيكية، لكن «ما كان أحد يظن أن ذلك سيحدث بهذه السرعة»، على ما تقول لور راينو، الباحثة في مجال الذكاء الاصطناعي لدى هيئة «ميتيو فرانس» الفرنسية للأرصاد الجوية، في حديث إلى وكالة فرانس برس، في خضم تطوير نسختين قائمتين على الذكاء الاصطناعي من نموذجي «أربيج» و«أروم». وتعمل النماذج المسماة «فيزيائية» والتي تم ابتكارها على مدى عقود، من خلال إدخال كميات هائلة من البيانات الرصدية أو أرشيفات الطقس في أجهزة كمبيوتر قوية، ثم تطبيق قوانين الفيزياء المحوَّلة إلى معادلات رياضية، لاستنتاج التوقعات. وتتمثل سيئاتها في أنها تتطلب ساعات من العمليات الحسابية على أجهزة كمبيوتر تستهلك كميات كبيرة من الطاقة. ويجمع نموذج تعلّم قائم على الذكاء الاصطناعي البيانات نفسها، لكن شبكته العصبية تغذي نفسها وتستنتج التوقعات بطريقة «إحصائية تماماً»، من دون إعادة احتساب كل شيء، وفق لور راينو. وتقول الباحثة: «قد نتمكّن بفضل مكاسب في السرعة والجودة، من احتساب توقعاتنا بشكل أكثر تكراراً يومياً»، خصوصاً بالنسبة إلى العواصف التي تُعدّ مدمرة ويصعب التنبؤ بها. تسعى هيئة «ميتيو فرانس» للأرصاد الجوية إلى تقديم توقعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق بضع مئات من الأمتار. ويعمل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى على ابتكار نموذج ذكاء اصطناعي خاص به، وهو «أقل كلفة لناحية الحساب بنحو ألف مرة من النموذج التقليدي»، وفق ما تقول لوكالة فرانس برس فلورنس رابيه، المديرة العامة للمركز الذي يوفر توقعات لـ35 دولة أوروبية. ينتج نموذج الذكاء الاصطناعي هذا حالياً توقعات على مقياس يبلغ نحو 30 كيلومتراً مربعاً، وهو بالتأكيد أقل تفصيلاً من الخاص بـ«أورورا» (نحو 10 كيلومترات مربعة)، لكن نسخته الأولى تشغيلية أصلاً، ويستخدمها منذ شباط / فبراير خبراء الأرصاد الجوية المحليون المسؤولون عن إعداد التنبيهات للسكان. ولن تختفي هذه التوقعات بشكل سريع، بحسب لور راينو التي تقول: «سنحتاج دائماً إلى خبراء في الأرصاد الجوية لتقييم البيانات».

العين الإخبارية

منذ 4 أيام

• العين الإخبارية

مايكروسوفت تحدث ثورة في الأرصاد الجوية بنموذج ذكاء اصطناعي

نجح نموذج ذكاء اصطناعي من شركة مايكروسوفت في إنتاج توقعات جوية لمدة 10 أيام أكثر دقة وبتكلفة أقل من النماذج التقليدية التي تعتمدها الهيئات الدولية المختصة الكبرى، وفقًا لنتائج نشرتها الأربعاء مجلة "نيتشر" العلمية. وفقا لوكالة "فرانس برس"، تشكّل هذه النتائج التجريبية غير المتاحة للعامة إنجازا في العصر الذي بدأه عام 2023 نموذج الذكاء الاصطناعي "بانغو-ويذر" من شركة هواوي، فيما تسعى الهيئات الكبرى المختصة إلى إنتاج توقعات أكثر موثوقية لظواهر الطقس الحادة التي تتسبب بأضرار بشرية ومادية وتفاقمت بفعل الاحترار المناخي العالمي. وأعلنت غوغل أيضا في العام الماضي أنها تغلبت على النماذج التقليدية بنموذج قائم على الذكاء الاصطناعي. وأوضح الباحثون في نتائج دراستهم المنشورة في "نيتشر" أن نموذج التعلم الآلي "أورورا" من مايكروسوفت "تفوق على التوقعات التشغيلية في التنبؤ بجودة الهواء، وأمواج المحيط، ومسارات الأعاصير المدارية، وظروف الطقس العالية الدقة، وكل ذلك بتكلفة حسابية" أدنى بكثير. وشرح مصممو "أورورا" أنه بات، من خلال إعادة محاكاة حالات من الماضي القريب، أول نموذج ذكاء اصطناعي يتوصل إلى توقعات لمسار الأعاصير المدمرة على امتداد 5 أيام، تبيّن أنها أفضل من تلك التي توصلت إليها سبعة مراكز للأرصاد الجوية، من بينها مركز الأعاصير الأمريكي. فقبل 4 أيام من إعصار "دوكسوري" في المحيط الهادئ، تنبأ "أورورا" في محاكاته بأن هذا الإعصار سيضرب الفيليبين، وهو ما حصل فعلا، في حين كانت التوقعات الرسمية في ذلك الوقت، عام 2023، تشير إلى أنه سيتجه شمال تايوان. كذلك تفوّق نموذج الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت في 92% من الحالات على توقعات نموذج المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى العالمية لمدة 10 أيام، وعلى مقياس يبلغ نحو 10 كيلومترات مربعة. ويُعد المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى الذي يوفر توقعات لـ35 دولة في أوروبا، المرجع العالمي للدقة في مجال الأرصاد الجوية. وفي ديسمبر/كانون الأول، أعلنت شركة غوغل أن نموذجها "جنكاست" GenCast تجاوز دقة المركز الأوروبي في أكثر من 97% من الكوارث المناخية البالغ عددها 1320 كارثة المسجلة عام 2019. aXA6IDIwNC45My4xNDcuNjcg جزيرة ام اند امز US

سكاي نيوز عربية

١٢-٠٥-٢٠٢٥

• سكاي نيوز عربية

ما أسباب تفاقم هلوسة الذكاء الاصطناعي بعد كل تحديث؟

فقد تبين أنه كلما أصبحت برامج الذكاء الاصطناعي التوليدي أقوى بفضل التحديثات التي تخضع لها، كلما زادت جرأتها على الكذب بثقة واختلاق معلومات وتقديمها على أنها حقائق مُطلقة، حيث تُعرف هذه الظاهرة بـ" هلوسة الذكاء الاصطناعي"، وهي تجعل الآلة تتحدث عن معلومات لا وجود لها. وهذه الظاهرة لم تعد مجرد خلل هامشي تعاني منه برامج الذكاء الاصطناعي كما في السابق، بل أصبحت مشكلة تتسع وتزداد تعقيداً في مشهد مثير للقلق، إذ تقف كبرى شركات التقنية عاجزة عن فهم أسباب هذه "الهلوسات"، مما يثير تساؤلات كبيرة حول موثوقية واستدامة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. وبحسب تقرير أعدته "صحيفة نيويورك تايمز" واطلع عليه موقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، فإنه ولأكثر من عامين، دأبت شركات مثل OpenAI وغوغل ، على تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بشكل مطرد، وخفّضت وتيرة الأخطاء الناتجة عن "الهلوسة"، ولكن المفارقة تكمن في أنه عند خضوع هذه الأنظمة للتحديثات، فإنها تُصاب بالهلوسة بمعدل أعلى من السابق، وذلك وفقاً لاختبارات قامت بها الشركات المطورة لهذه الأنظمة، إضافة إلى اختبارات أجراها شركات وباحثون مستقلون. فمثلاً وجدت شركة OpenAI أن "o3" وهو أقوى نظام لدى الشركة يُصاب بالهلوسة بنسبة 33 في المئة عند خضوعه لاختبار "PersonQA" المعياري، والذي يتضمن الإجابة عن أسئلة حول شخصيات عامة، وهذه النسبة هي ضعفيْ معدل الهلوسة، الذي كانت تسجّله النسخة القديمة من النظام والتي تحمل إسم " o1". أما نظام o4-mini الجديد من OpenAI، فقد سجّل مُعدّل هلوسة بلغت نسبته 48 في المئة أي أكثر من 3 أضعاف المعدل، عند خضوعه لاختبار "PersonQA" وهي نسبة مرتفعة جداً. كما أنه وعند خضوع أنظمة OpenAI لاختبار آخر يحمل إسم "SimpleQA" مخصص لطرح أسئلة أكثر عمومية، كانت معدلات الهلوسة لنظامي "o3" و o4-miniمرتفعة جداً، ووصلت إلى 51 في المئة و79 في المئة على التوالي. أما نظام "o1" القديم، فقد سجّل مُعدّل هلوسة بلغ 44 في المئة. وفي ورقة بحثية تتناول تفاصيل هذه الاختبارات، ذكرت شركة OpenAI أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث لفهم أسباب هذه النتائج. وفي مشهد حديث لظاهرة "هلوسة الذكاء الاصطناعي"، تسبب روبوت دعم فني، تابع لأداة البرمجة الناشئة Cursor في أزمة غير متوقعة الشهر الماضي، عندما نَبّه المستخدمين إلى تغيير مزعوم في سياسة الشركة، زاعماً أنه لم يعد يُسمح لهم باستخدام Cursor على أكثر من جهاز واحد، حيث أشعل هذا القرار غضب الكثير من المستخدمين الذي عمدوا إلى التهديد بإلغاء اشتراكاتهم مع الشركة. ولكن المفاجأة الكبرى كانت في اكتشاف أن هذا التغيير لم يكن حقيقياً على الإطلاق، فقد تبيّن أن روبوت الذكاء الاصطناعي اخترع هذه السياسة من تلقاء نفسه، وذلك بحسب مايكل ترول، المؤسس والرئيس التنفيذي لـCursor. هلوسة مستعصية ومنذ ظهور ChatGPT لأول مرة في نهاية عام 2022، أثارت ظاهرة "هلوسة الذكاء الاصطناعي"، مخاوف بشأن موثوقية هذه التكنولوجيا، وبما أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم من كميات ضخمة من البيانات، تفوق ما يمكن للبشر فهمه، فإن خبراء التكنولوجيا يجدون صعوبة في تحديد لماذا تتصرف هذه البرامج بهذه الطريقة. والمقلق أن هذه الهلوسات موجودة في أغلب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل تلك التي تطورها شركات ديب مايند وديب سيك وأنثروبيك وغيرها. ويرى بعض الخبراء أن "هلوسة الذكاء الاصطناعي" قد تكون متأصلة في التقنية نفسها، مما يجعل التغلب على هذه المشكلة أمراً شبه مستحيل، خصوصاً أن روبوتات الذكاء الاصطناعي تعتمد على أنظمة رياضية معقدة، تساعدها في تخمين أفضل إجابة ممكنة، حيث يقول عمرو عوض الله، الرئيس التنفيذي لشركة فيكتارا المختصة بتطوير أدوات ذكاء اصطناعي للشركات، إن "الهلوسة" لن تزول ابداً رغم أن الشركات تبذل قصارى جهدها لحل هذه المشكلة. بدورها تقول لورا بيريز-بيلتراشيني، الباحثة في جامعة إدنبرة وعضو الفريق الذي يجري دراسة معمّقة، حول مشكلة هلوسة الذكاء الاصطناعي، إنه نظراً لطريقة تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي فإن هذه البرامج، تميل إلى التركيز على القيام بمهمة واحدة فقط، وتبدأ تدريجياً في نسيان المهام الأخرى، مشيرة إلى أن هذه الأنظمة خلال فترة "التفكير" أو"المعالجة" التي تسبق التوصل إلى الإجابة، تكون عرضة للهلوسة في كل خطوة، ومع ازدياد مدة "التفكير"، تزداد احتمالية تراكم الأخطاء وتفاقمها. من جهتها تقول مستشارة الذكاء الاصطناعي المعتمدة من أوكسفورد هيلدا معلوف، في حديث لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، إن "هلوسة الذكاء الاصطناعي" ترجع إلى الطريقة التي تعمل بها هذه البرامج، التي لا "تفهم" المعلومات كما يفعل البشر، بل تختار الكلمات أو الإجابات بناءً على ما يبدو لها أنه صحيح، وليس بناءً على ما هو حقيقي فعلاً، وهذه الطبيعة "الاحتمالية" لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وGemini هي ناتجة عن أنماط التدريب التي خضعت لها، لافتة إلى أن ظاهرة "هلوسة الذكاء الاصطناعي" تثير قلقاً كبيراً، ويمكن أن تُؤدي إلى عواقب وخيمة في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والقانون والتعليم. لماذا يهلوس الذكاء اصطناعي؟ وبحسب معلوف فإن "هلوسة الذكاء الاصطناعي" تحدث لعدة أسباب، منها أن هذه الأنظمة تُدرَّب أحياناً على بيانات غير دقيقة أو متناقضة، كما أنها تعتمد بشكل كبير على "الارتباطات الإحصائية"، أي على الربط بين الكلمات بدلاً من فهم الحقيقة، إضافة إلى ذلك هناك بعض القيود التي يتم وضعها على طريقة عمل برامج الذكاء الاصطناعي، والتي تجعلها أكثر عرضة للأخطاء، مشيرة إلى أنه رغم أن شركات الذكاء الاصطناعي تستخدم تقنيات متقدمة، مثل "التعلم من ملاحظات البشر"، لمحاولة تقليل هذه الأخطاء، إلا أن النتائج لا تكون دائماً مضمونة، في حين أن انعدام قدرة المهندسين على فهم عمليات صنع القرار في برامج الذكاء الاصطناعي، يُعقّد مسار اكتشاف الهلوسة وتصحيحها. وشددت معلوف على أن معالجة "هلوسة الذكاء الاصطناعي" تتطلب اتباع نهج شامل ومتكامل، يشمل إعطاء الأولوية لدمج أدوات التحقق من الحقائق داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع العمل على تحسين البرامج على فهم هذه الأدوات والتفاعل معها، كما ينبغي على صانعي السياسات وضع إرشادات لنشر الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة، مع ضمان بقاء الرقابة البشرية جزءاً لا يتجزأ منها، تفادياً لأي كارثة قد تحدث، مشددة على ضرورة إطلاع المعلمين والمستخدمين على حدود قدرات الذكاء الاصطناعي، وتعزيز التقييم النقدي للمحتوى المُنتج باستخدامه، إذ لا يُمكن ترسيخ موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي وتسخير إمكاناتها بمسؤولية إلا من خلال الجهود التعاونية. لماذا تتفاقم "الهلوسة" بعد التحديثات؟ من جهته يقول رئيس شركة "تكنولوجيا" مازن الدكاش، في حديث لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، إن "هلوسة الذكاء الاصطناعي" ليست عيباً في الكود يمكن إصلاحه أو خللاً سطحياً يمكن تجاوزه بتحديث أو تعديل تقني سريع، بل هي نتيجة طبيعية لطريقة عمل برامج الذكاء الاصطناعي، وللأسف فإن إنتاج معلومات غير صحيحة أو مختلقة، سيبقى احتمالاً قائماً ما لم يحدث تحول جذري في طريقة بناء هذه الأنظمة. ويكشف الدكاش أن ارتفاع نسب "هلوسة برامج الذكاء الاصطناعي" بعد التحديثات التي تخصع لها، يعود لعدة أسباب، فبعض التحديثات تركز مثلاً على تحسين الأداء في مهام معينة أو على بيانات محددة، مما قد يُضعف أداء البرنامج في مهام أخرى ويفقده شيئاً من التوازن في إنتاج المعرفة، كما أنه بعد التحديثات تزداد قدرة برامج الذكاء الاصطناعي، على توليد نصوص أكثر تعقيداً من السابق، وهذا يساعدها على ابتكار إجابات تبدو صحيحة ومقنعة من حيث الشكل ولكنها خاطئة من حيث المضمون، أي أن النموذج يصبح أكثر قدرة على الإقناع وليس بالضرورة أكثر مصداقية. هلوسات المستقبل أخطر وشدد الدكاش على أنه إذا بقيت البنية المعتمدة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي ذاتها، فسيظل العالم يواجه نفس النوع من الهلوسات، وربما تكون أكثر خطراً في المستقبل، كونها ستصدر من أنظمة قادرة على اتخاذ قرارات ذات طابع تنفيذي، وذلك مع ظهور الذكاء الاصطناعي العام، أو ما يُعرف بالذكاء الاصطناعي الخارق، ولذلك فإن الحل يكمن في إعادة هندسة الجوانب المعمارية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، لتصبح قادرة على "التحقق" من المعلومات وليس فقط "الإجابة".