أحدث الأخبار مع #CornellUniversity
أخبار مصر
١١-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- أخبار مصر
دراسة.. أدوات الذكاء الاصطناعي توحد أساليب الكتابة وتؤثر في التنوع الثقافي #تقنية #الذكاء_الاصطناعي
دراسة.. أدوات الذكاء الاصطناعي توحد أساليب الكتابة وتؤثر في التنوع الثقافي #تقنية #الذكاء_الاصطناعي أظهرت دراسة جديدة أن استخدام أدوات الكتابة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قد يُؤدي إلى توحيد أنماط الكتابة عالميًا دون قصد، مما يدفع المستخدمين من الثقافات غير الغربية إلى تبنّي أسلوب كتابي أقرب إلى الأمريكي. ففي دراسة قارنت بين مستخدمين من الهند والولايات المتحدة، تبين أن اقتراحات الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تروّج لمواضيع وأنماط كتابة غربية، مما يؤدي إلى تهميش التعبيرات الثقافية الهندية.وقد اضطر المستخدمون الهنود إلى إجراء تعديلات كثيرة في النصوص التي قدمتها أدوات الذكاء الاصطناعي؛ مما قلّل الفائدة الإنتاجية المرجوة. ودعا الباحثون مطوري تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى إعطاء الحساسية الثقافية أولوية للحفاظ على تنوع أساليب الكتابة عالميًا. تفاصيل الدراسةكشفت دراسة جديدة أجراها باحثون من جامعة كورنيل (Cornell University) أن أدوات الكتابة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تكون غير فعالة مع مليارات المستخدمين في العديد من بلدان العالم؛ لأنها تكتب بطريقة موحدة تجعلهم يبدون كأنهم أمريكيون.وأظهرت الدراسة أنه عند استخدام الهنود والأمريكيين مساعدَ كتابةٍ بالذكاء الاصطناعي، أصبح أسلوب كتابتهم أكثر تشابهًا، لكن هذا التشابه جاء على حساب الأسلوب الهندي الخاص.ومع أن المساعد ساعد كلتا المجموعتين في الكتابة بنحو أسرع من قبل، فإن المستخدمين الهنود تحسنت إنتاجيتهم بنحو أقل بسبب اضطرارهم المتكرر إلى تصحيح الاقتراحات التي قدمها الذكاء الاصطناعي.وقال المؤلف الرئيسي للدراسة، الأستاذ المساعد في علوم المعلومات Aditya Vashistha: هذه من أُولى الدراسات إن لم تكن الأولى التي تُظهر أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة يمكن أن يؤدي إلى تنميط ثقافي وتوحيد لغوي .وأضاف: يبدأ الناس بالكتابة بالطريقة نفسها عند استخدام هذه الأدوات، وهذا ليس ما نريده، فمن أجمل الأمور في هذا العالم التنوع الثقافي الذي نملكه .إن أدوات مثل ChatGPT وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعمل بنماذج لغوية ضخمة، تطورها شركات تقنية أمريكية، لكنها تُستخدم على نطاق عالمي واسع، إذ يستخدمها نحو 85% من سكان…..لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر 'إقرأ على الموقع الرسمي' أدناه
صراحة نيوز
١٠-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- صراحة نيوز
دراسة.. أدوات الذكاء الاصطناعي توحد أساليب الكتابة
صراحة نيوز ـ أظهرت دراسة جديدة أن استخدام أدوات الكتابة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قد يُؤدي إلى توحيد أنماط الكتابة عالميًا دون قصد، مما يدفع المستخدمين من الثقافات غير الغربية إلى تبنّي أسلوب كتابي أقرب إلى الأمريكي. ففي دراسة قارنت بين مستخدمين من الهند والولايات المتحدة، تبين أن اقتراحات الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تروّج لمواضيع وأنماط كتابة غربية، مما يؤدي إلى تهميش التعبيرات الثقافية الهندية. وقد اضطر المستخدمون الهنود إلى إجراء تعديلات كثيرة في النصوص التي قدمتها أدوات الذكاء الاصطناعي؛ مما قلّل الفائدة الإنتاجية المرجوة. ودعا الباحثون مطوري تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى إعطاء أولوية للحساسية الثقافية للحفاظ على تنوع أساليب الكتابة عالميًا. تفاصيل الدراسة كشفت دراسة جديدة أجراها باحثون من جامعة كورنيل (Cornell University) أن أدوات الكتابة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تكون غير فعالة بالنسبة لمليارات المستخدمين في العديد من بلدان العالم؛ لأنها تكتب بطريقة موحدة تجعلهم يبدون كأنهم أمريكيون. وأظهرت الدراسة أنه عند استخدام الهنود والأمريكيين لمساعد كتابة بالذكاء الاصطناعي، أصبح أسلوب كتابتهم أكثر تشابهًا، لكن هذا التشابه جاء على حساب الأسلوب الهندي الخاص. ومع أن المساعد ساعد كلا المجموعتين في الكتابة بنحو أسرع من قبل، فإن المستخدمين الهنود تحسنت إنتاجيتهم بنحو أقل بسبب اضطرارهم المتكرر إلى تصحيح الاقتراحات التي قدمها الذكاء الاصطناعي. وقال المؤلف الرئيسي للدراسة، الأستاذ المساعد في علوم المعلومات Aditya Vashistha: 'هذه من أولى الدراسات – إن لم تكن الأولى – التي تُظهر أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة يمكن أن يؤدي إلى تنميط ثقافي وتوحيد لغوي'. وأضاف: 'يبدأ الناس بالكتابة بالطريقة نفسها عند استخدام هذه الأدوات، وهذا ليس ما نريده، فمن أجمل الأمور في هذا العالم التنوع الثقافي الذي نملكه'. إن أدوات مثل ChatGPT وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعمل بنماذج لغوية ضخمة، تطورها شركات تقنية أمريكية، لكنها تُستخدم على نطاق عالمي واسع، إذ يستخدمها نحو 85% من سكان العالم الذين يعيشون في دول الجنوب العالمي. ولمعرفة تأثير هذه الأدوات في الثقافات غير الغربية، اختار الباحثون 118 مشاركًا نصفهم من الهند والنصف الآخر من الولايات المتحدة، وطلبوا منهم الكتابة حول مواضيع ثقافية. أنجز المشاركون نصف المهام الكتابية دون مساعدة، ولإكمال النصف الآخر من المهام استخدموا مساعد كتابة بالذكاء الاصطناعي يقدم اقتراحات لإكمال النص بنحو تلقائي. وتتبع الباحثون ضغطات المفاتيح ورصدوا قبول أو رفض كل اقتراح. أظهرت مقارنة عينات الكتابة أن المستخدمين الهنود كانوا أكثر ميلًا لقبول الاقتراحات التي قدمها مساعد الذكاء الاصطناعي، فقد احتفظوا بنسبة 25% من الاقتراحات مقارنة بنسبة 19% فقط من الأمريكيين. ومع ذلك، كان الهنود أكثر عرضة لتعديل الاقتراحات لتناسب الموضوع وأسلوبهم الخاص في الكتابة؛ مما قلل من فاعلية تلك الاقتراحات. فعلى سبيل المثال: عند الكتابة عن الطعام أو العطلة المفضلة، كان الذكاء الاصطناعي يقترح دومًا خيارات متعلقة بالثقافة الأمريكية مثل: 'البيتزا' وعطلة 'عيد الميلاد'. وعندما حاول أحد المشاركين الهنود كتابة اسم 'Shah Rukh Khan'، وهو اسم ممثل هندي الشهير، واقتصر على كتابة الحرف 'S'، كان الذكاء الاصطناعي يقترح أسماء لمشاهير من أمريكا مثل 'Shaquille O'Neil' أو 'Scarlett Johansson'. وقال 'Dhruv Agarwal'، أحد مؤلفي الدراسة: 'عندما يستخدم الهنود اقتراحات الذكاء الاصطناعي، يبدأون بتقليد أساليب الكتابة الأمريكية إلى درجة أنهم يصفون مهرجاناتهم وأطعمتهم وتقاليدهم الثقافية من منظور غربي'. ويرى الباحثون أن هذه الحاجة المستمرة من المستخدمين الهنود لمقاومة الاقتراحات الغربية دليل على ما وصفوه بـ 'الاستعمار الرقمي' للذكاء الاصطناعي. فبطمس الثقافة الهندية وقيمها، يعرض الذكاء الاصطناعي الثقافة الغربية على أنها متفوقة؛ مما قد يؤثر في ما يكتبه الناس، وفي طريقة تفكيرهم أيضًا. وأضاف 'Dhruv Agarwal': 'مع أن هذه التقنيات تُضيف قيمة كبيرة إلى حياة الناس، فإن نجاحها في الأسواق العالمية، يتطلب من شركات التكنولوجيا أن تركز في الجوانب الثقافية، وليس الجوانب اللغوية فقط'.
بوابة ماسبيرو
٣٠-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- بوابة ماسبيرو
طفرة في تعليم الروبوتات باستخدام الذكاء الاصطناعي
طور باحثون نظاما جديدا مدعوما بالذكاء الاصطناعي يسمى RHyME، يمكن الروبوتات من تعلم المهام المعقدة من خلال مشاهدة مقطع فيديو واحد فقط يتضمن عرضا لأشخاص ينفذون مهام معينة. وبفضل RHyME، أصبحت الروبوتات قادرة على التكيف مع البيئة المحيطة وأداء المهام الجديدة بالاعتماد على المعرفة المكتسبة من مقاطع الفيديو السابقة. وقد حققت الروبوتات المجهزة بهذا النظام زيادة في نجاح تنفيذ المهام بنسبة تزيد على 50% مقارنة بالأساليب السابقة مما يمثل خطوة كبيرة نحو تطوير مساعدين آليين أذكى وأكثر قدرة على أداء المهام الجديدة. تقليديا، تحتاج الروبوتات الحركية التي تستخدم في المصانع وأماكن العمل الأخرى والروبوتات المنزلية إلى تعليمات دقيقة تتضمن خطوات تفصيلية لإكمال أبسط المهام، وعادة ما تتوقف عن العمل إذا واجهت مواقف غير متوقعة، مثل إسقاط أداة أو فقدان مسمار. ويعود السبب في ذلك إلى افتقار تلك الروبوتات إلى المهارات اللازمة للتعامل مع العالم المادي وتعقيداته اللامتناهية. ومن أجل تسريع تعلم الروبوتات، طور باحثون من جامعة كورنيل (Cornell University) نظام عمل للروبوتات مدعوم بالذكاء الاصطناعي يعرف باسم RHyME، وهو نظام يتيح للروبوتات تعلم أداء المهام من خلال مشاهدة مقطع فيديو تعليمي واحد فقط. وكلمة RHyME هي اختصار لجملة Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution وتعني بالعربية (الاسترجاع لإجراء محاكاة هجينة وتنفيذ غير متطابق). يمكن أن يساهم نظام RHyME في تسريع تطوير ونشر الأنظمة الروبوتية من خلال تقليل الوقت والجهد والتكاليف اللازمة لتدريبها.. مع خفض كبير في كمية بيانات التدريب المطلوبة. ويأمل الباحثون من خلال هذا النهج، الذي يعد فرعا من التعلم الآلي ويعرف باسم "التعلم عبر المحاكاة"، أن تتعلم الروبوتات تسلسل أداء المهام بسرعة أكبر من السابق وتتمكن من التكيف مع البيئات الواقعية. وقال Kushal Kedia، طالب دكتوراه في مجال علوم الحاسوب وواحد من مؤلفي الورقة البحثية الخاصة بنظام RHyME: من أكثر الأمور المزعجة في العمل مع الروبوتات هي الحاجة إلى جمع كميات كبيرة من البيانات للروبوت في أثناء أداء المهام المختلفة. هذا ليس ما يفعله البشر، فنحن نراقب الآخرين ونستوحي منهم طرق أداء المهام. وقال Sanjiban Choudhury، المؤلف الرئيسي للورقة البحثية الخاصة بنظام RHyME: "عملنا يشبه الترجمة، فنحن نترجم مهمة معينة من الأداء البشري إلى الأداء الروبوتي". وقبل تطوير نظام RHyME واجه الباحثون بعض التحديات في أثناء تدريب الروبوتات، فحركات البشر تتم بسلاسة يصعب على الروبوتات تتبعها وتقليدها، كما أن تدريب الروبوتات عبر مقاطع الفيديو كان يتطلب سابقًا الكثير من مقاطع الفيديو. على سبيل المثال: إذا شاهد روبوت مزود بنظام RHyME مقطع فيديو يظهر فيه شخص يلتقط كوبا من على مكتب ويضعه في حوض قريب، فسيبحث في ذاكرته المصورة عن مقطع مشابه، ويستلهم من الحركات التي شاهدها ويؤدي حركات مشابهة.
البوابة العربية للأخبار التقنية
٢٩-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- البوابة العربية للأخبار التقنية
تطور جديد في تعليم الروبوتات.. نظام ذكاء اصطناعي يُمكّنها من التعلم عبر مقطع فيديو واحد
طوّر باحثون نظامًا جديدًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يُسمى RHyME، يمكّن الروبوتات من تعلّم المهام المعقدة من خلال مشاهدة مقطع فيديو واحد فقط يتضمن عرضًا لأشخاص ينفذون مهام معينة. وبفضل RHyME، أصبحت الروبوتات قادرة على التكيف مع البيئة المحيطة وأداء المهام الجديدة بالاعتماد على المعرفة المكتسبة من مقاطع الفيديو السابقة. وقد حققت الروبوتات المجهزة بهذا النظام زيادة في نجاح تنفيذ المهام بنسبة تزيد على 50% مقارنة بالأساليب السابقة؛ مما يمثل خطوة كبيرة نحو تطوير مساعدين آليين أذكى وأكثر قدرة على أداء المهام الجديدة. إليك المزيد من التفاصيل عن هذا الابتكار التقني الجديد: نظام RHyME لتحسين عملية تعليم الروبوتات تقليديًا، تحتاج الروبوتات الحركية التي تُستخدم في المصانع وأماكن العمل الأخرى والروبوتات المنزلية إلى تعليمات دقيقة تتضمن خطوات تفصيلية لإكمال أبسط المهام، وعادةً ما تتوقف عن العمل إذا واجهت مواقف غير متوقعة، مثل إسقاط أداة أو فقدان مسمار. ويعود السبب في ذلك إلى افتقار تلك الروبوتات إلى المهارات اللازمة للتعامل مع العالم المادي وتعقيداته اللامتناهية. ومن أجل تسريع تعلم الروبوتات، طور باحثون من جامعة كورنيل (Cornell University) نظام عمل للروبوتات مدعوم بالذكاء الاصطناعي يُعرف باسم RHyME، وهو نظام يتيح للروبوتات تعلم أداء المهام من خلال مشاهدة مقطع فيديو تعليمي واحد فقط. كلمة RHyME هي اختصار لجملة Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution وتعني بالعربية (الاسترجاع لإجراء محاكاة هجينة وتنفيذ غير متطابق)، وفيما يلي توضيح تفصيلي للمعنى: Retrieval (الاسترجاع): يشير إلى عملية اختيار مقطع فيديو من قاعدة بيانات تحتوي على مقاطع فيديو لأشخاص يقومون بأداء مهمة معينة. Hybrid Imitation (المحاكاة الهجينة): تعني أن النظام لا يعتمد فقط على تقليد مباشر لما يفعله الإنسان، بل يمزج بين التقليد والتكيّف الذكي، إذ يستخدم مزيجًا من التعلم من مصدر خارجي والمراجعة الذاتية للتصرف بطريقة تناسب قدرات الروبوت. Mismatched Execution (التنفيذ غير المتطابق): يشير إلى التحدي الأساسي في مجال تعليم الروبوتات، وهو أن ما يستطيع الإنسان فعله جسديًا قد لا يتطابق تمامًا مع قدرات الروبوت (من حيث الشكل أو المهارات الحركية). لكن النظام الجديد يتعامل مع هذا الاختلاف ليترجم المهام البشرية إلى سلوكيات آلية قابلة للتنفيذ. يمكن أن يساهم نظام RHyME في تسريع تطوير ونشر الأنظمة الروبوتية من خلال تقليل الوقت والجهد والتكاليف اللازمة لتدريبها. ويأمل الباحثون من خلال هذا النهج، الذي يُعد فرعًا من التعلم الآلي ويُعرف باسم 'التعلم عبر المحاكاة'، أن تتعلم الروبوتات تسلسل أداء المهام بسرعة أكبر من السابق وتتمكن من التكيف مع البيئات الواقعية. وقال Kushal Kedia، طالب دكتوراه في مجال علوم الحاسوب وواحد من مؤلفي الورقة البحثية الخاصة بنظام RHyME: 'من أكثر الأمور المزعجة في العمل مع الروبوتات هي الحاجة إلى جمع كميات كبيرة من البيانات للروبوت في أثناء أداء المهام المُختلفة. هذا ليس ما يفعله البشر، فنحن نراقب الآخرين ونستوحي منهم طرق أداء المهام'. وقال Sanjiban Choudhury، المؤلف الرئيسي للورقة البحثية الخاصة بنظام RHyME: 'عملنا يشبه الترجمة، فنحن نترجم مهمة معينة من الأداء البشري إلى الأداء الروبوتي'. وقبل تطوير نظام RHyME واجه الباحثون بعض التحديات في أثناء تدريب الروبوتات، فحركات البشر تتم بسلاسة يصعب على الروبوتات تتبعها وتقليدها، كما أن تدريب الروبوتات عبر مقاطع الفيديو كان يتطلب سابقًا الكثير من مقاطع الفيديو. وأشار الباحثون إلى أن مقاطع الفيديو التوضيحية التي تتضمن كيفية القيام ببعض المهام مثل التقاط منديل أو ترتيب أطباق الطعام، كانت بحاجة إلى تنفيذ بطيء ودقيق، وأي اختلاف بسيط في الحركات بين الإنسان والروبوت كان كافيًا لإفشال عملية التعلم بأكملها. وقال Sanjiban Choudhury: 'إذا تحرك الإنسان بطريقة تختلف ولو قليلًا عن حركة الروبوت، فإن الطريقة التقليدية كانت تنهار فورًا'. وتابع: 'تساءلنا: هل يمكننا إيجاد طريقة منهجية للتعامل مع هذا الفرق بين أداء البشر والروبوتات؟، وكانت الإجابة هي RHyME، نظام قابل للتوسّع يجعل الروبوتات أقل تطلبًا وأكثر قدرة على التكيف؛ إذ يعزز هذا النظام قدرة الروبوتات على استخدام ذاكرتها وربط المعلومات ببعضها في أثناء أداء المهام التي شاهدتها مرة واحدة فقط، من خلال الرجوع إلى مكتبة مقاطع الفيديو المخزنة لديها'. على سبيل المثال: إذا شاهد روبوت مزود بنظام RHyME مقطع فيديو يظهر فيه شخص يلتقط كوبًا من على مكتب ويضعه في حوض قريب، فسيبحث في ذاكرته المصورة عن مقطع مشابه، ويستلهم من الحركات التي شاهدها ويؤدي حركات مشابهة. وقد أكد الباحثون أن RHyME يمهد الطريق أمام الروبوتات لتعلم تسلسل المهام المتعددة مع خفض كبير في كمية بيانات التدريب المطلوبة. وعندما اختبر الباحثون النظام الجديد، أظهرت الروبوتات المدربة عبر نظام RHyME تحسنًا بنسبة تفوق 50% في تنفيذ المهام بنجاح مقارنةً بالطرق التقليدية.
