أحدث الأخبار مع #آلانتورينج،
العين الإخبارية
منذ 2 ساعات
- علوم
- العين الإخبارية
الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل مستقبل التنبؤات الجوية
تم تحديثه الأربعاء 2025/5/21 12:34 ص بتوقيت أبوظبي بدأ استخدام الحواسيب في تقديم التنبؤات الجوية التشغيلية في المملكة المتحدة عام 1965 من خلال جهاز ضخم يُعرف بـ«كوميت»، وبعد 6 عقود أصبح مكتب الأرصاد الجوية البريطاني في قلب ثورة تكنولوجية جديدة، هذه المرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. ووفقاً لتقرير لصحيفة "فاينشيال تايمز"، تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتعزيز دقة التنبؤات الجوية، من خلال تحليل الأنماط المتغيرة للسحب والأمطار ودرجات الحرارة، والتي يتم عرضها بشكل ديناميكي على شاشة عملاقة في مقر المكتب بمدينة إكستر جنوب غرب بريطانيا. وتكمن قوة الذكاء الاصطناعي في قدرته على اكتشاف الأنماط في كميات هائلة من البيانات، ما يجعله مثالياً للتعامل مع النظم الفيزيائية المعقدة في الغلاف الجوي. كما ان التنبؤات الدقيقة وتحذيرات الطقس الحاد يمكن أن تحسّن السلامة العامة والصحة، وتزيد من كفاءة العديد من القطاعات الاقتصادية. تنبؤات بمدى متعدد وقد أصبح الذكاء الاصطناعي مفيداً ليس فقط في التنبؤات الفورية "Nowcasting"، بل أيضاً في التنبؤات متوسطة المدى (من 3 إلى 15 يوماً) وتحت الموسمية (من أسبوعين إلى شهرين). ووفقا للبروفيسور ريتشارد تيرنر من جامعة كامبريدج ومعهد آلان تورينج، فإن هذا التوجه جذب اهتمام واستثمارات ضخمة من شركات التكنولوجيا مثل غوغل ديب مايند، مايكروسوفت، إنفيديا، آي بي إم، بالإضافة إلى شركات ناشئة متخصصة في الطقس مثل Brightband وSilurian. وتشمل الجهات المهتمة بالمجال مكاتب الأرصاد العامة، والجامعات، وشركات خاصة مثل AccuWeather وThe Weather Company. وحتى الآن، كان التنبؤ الجوي يعتمد على النماذج العددية الفيزيائية التي تتطلب معالجات حاسوبية فائقة. وتبدأ العملية بدمج البيانات لتقدير الحالة الجوية، ثم توقع ما سيحدث لاحقاً. أما الجيل الأول من أنظمة الذكاء الاصطناعي، فيظل يعتمد على نفس البيانات المُدمجة، لكنه يستخدم تعلم الآلة للتنبؤ بالخطوات التالية. وقد أظهرت هذه النماذج نتائج واعدة. فالمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) أطلق أول نموذج تشغيل بالذكاء الاصطناعي في فبراير/شباط الماضي، وحقق تحسناً بنسبة 20% في بعض المؤشرات، مثل مسار الأعاصير المدارية. وقالت فلورانس رابير، المديرة العامة للمركز: "شهدنا تحسناً كبيراً في دقة التنبؤات خلال العقود الماضية، وأتوقع أن تضيف النماذج الجديدة المزيد إلى هذا التقدم." مشيرة إلى أن الفجوة بين دقة التنبؤ في نصفي الكرة الأرضية قد تقلصت مع تطور بيانات الأقمار الصناعية منذ مطلع القرن الحالي. وفي تطور مثير، بدأ الباحثون العمل على ما يُعرف بـ "النماذج الشاملة" end-to-end، والتي لا تحتاج إلى دمج بيانات مسبق بل تعمل مباشرة على البيانات الخام من الأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار. حتى ان نموذج "آردفارك"، الذي طوره معهد تورينج بالتعاون مع شركاء، يمكن تشغيله على حواسيب مكتبية، وهو أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة. هذه النماذج الجديدة قد تُحدث ثورة في إمكانية الوصول للتنبؤات، خصوصاً في الدول النامية والمناطق التي تفتقر للبنية التحتية، لأن تشغيلها لا يتطلب موارد ضخمة. ويقول فلوريان بابنبرغر، نائب مدير ECMWF، بأن النماذج يمكنها بالفعل التنبؤ بأحداث شاذة مثل هطول أمطار قياسية أو تساقط ثلوج في نيو أورلينز. تحديات غير أن هذا التفاؤل يصطدم بتهديدات تتعلق بإمكانية الوصول إلى البيانات التي تحتاجها نماذج الذكاء الاصطناعي. فإدارة الرئيس الأمريكي دونالد ترامب اقترحت تقليص ميزانية الإدارة الوطنية الأمريكية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) بمقدار 1.5 مليار دولار، وهو ما قد يؤثر على البيانات المتوفرة عالمياً. وقد وقّع خمسة من مديري الوكالة السابقين على خطاب مفتوح يحذر من أن نقص الموظفين بسبب هذه التخفيضات قد يؤدي إلى خسائر في الأرواح، نتيجة ضعف خدمات التنبؤ المحلي. كما يخشى البعض من أن التوترات الجيوسياسية قد تعرقل التدفق الحر للبيانات الجوية العامة، وهي أمر حيوي لكل أنظمة التنبؤ العالمية. لكن في المقابل، ظهرت مصادر جديدة للبيانات، مثل الحساسات المحلية من مقاييس حرارة وأمطار يمكن إدماجها سريعاً في النماذج. وقال سكوت هوكينغ من معهد آلان تورينج. إنه يوجد حالياً بين 20 و30 نموذجاً مختلفاً للذكاء الاصطناعي في مراحل تطوير متنوعة، وبعضها يُستخدم فعلياً في العمليات اليومية. ويتوقع أن يتضاعف العدد خلال عام. مع ذلك، يظل الاعتماد على بيانات المراقبة العامة أمراً أساسياً. وتبقى الجهات العامة مثل NOAA والمنظمة الأوروبية للأقمار الصناعية هي المصدر الرئيسي لهذه البيانات، التي تُشارك بحرية حول العالم. يشير تيرنر من جامعة كامبريدج إلى أن هذا التعاون الدولي غير مسبوق، ويشكل أساساً لنجاح التنبؤات. ومعرفة النمط العام لفترة باردة أو عاصفة قد يكون ذا قيمة اقتصادية كبرى، خاصة في ظل اعتماد الدول على مصادر طاقة متجددة تعتمد على الطقس. ويقول روبرت لي، خبير الطقس بجامعة ريدينغ، إن مثل هذه التنبؤات يمكن أن تؤثر على قرارات السوق مثل شراء أو بيع عقود الغاز. aXA6IDgyLjI3LjI0My43NyA= جزيرة ام اند امز GB
اليوم السابع
٠٥-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- اليوم السابع
تقرير: روبوتات الدردشة تجيب بنفس درجة ذكاء البشر
صُممت روبوتات الدردشة الذكية ، مثل ChatGPT، لمحاكاة الكلام البشري بأكبر قدر ممكن لتحسين تجربة المستخدم، ولكن مع تزايد تطور الذكاء الاصطناعي ، أصبح من الصعب التمييز بين هذه النماذج المحوسبة والأشخاص الحقيقيين، حيث كشف علماء في جامعة كاليفورنيا سان دييجو (UCSD) أن اثنين من روبوتات الدردشة الرائدة قد حققا إنجازًا كبيرًا، من خلال اجتياز اختبار تورينج الشهير. وفقا لما ذكرته صحيفة "ديلى ميل" البريطانية، فإن هذه الروبوتات تشمل GPT، الذي يُشغل ChatGPT من OpenAI، وLLaMa، الذي يقف وراء Meta AI على WhatsApp وFacebook. ابتكر آلان تورينج، عالم فك الشفرات البريطاني خلال الحرب العالمية الثانية، اختبار تورينج أو "لعبة المحاكاة" عام 1950، وهو مقياس قياسي لاختبار ذكاء الآلة. يجتاز الذكاء الاصطناعي الاختبار عندما لا يستطيع الإنسان التمييز بشكل صحيح بين استجابة إنسان آخر واستجابة الذكاء الاصطناعي. يقول علماء جامعة كاليفورنيا سان دييجو: "تُشكل هذه النتائج أول دليل تجريبي على أن أي نظام اصطناعي يمكنه يجتاز اختبار تورينج القياسي ثلاثي الأطراف". إذا لم يتمكن المحققون من التمييز بشكل موثوق بين الإنسان والآلة، فيُقال إن الآلة قد نجحت. واستخدم الباحثون أربعة نماذج ذكاء اصطناعي، GPT-4.5، وإصدار سابق يُسمى GPT-4o، ونموذج Meta الرائد LLaMa، وبرنامج دردشة من حقبة الستينيات يُسمى ELIZA. النماذج الثلاثة الأولى هي "نماذج لغوية كبيرة" (LLMs)، وهي خوارزميات تعلم عميق يمكنها التعرف على النصوص وتوليدها بناءً على المعرفة المكتسبة من مجموعات بيانات ضخمة. اختار الخبراء 126 طالبًا جامعيًا من جامعة كاليفورنيا في سان دييجو و158 شخصًا من مجموعة البيانات عبر الإنترنت Prolific. أجرى المشاركون محادثات عبر الإنترنت لمدة خمس دقائق في وقت واحد مع مشارك بشري آخر وأحد أنظمة الذكاء الاصطناعي، لكنهم لم يعرفوا أيهما كان، وكان عليهم الحكم على أيهما اعتقدوا أنه بشري. عندما طلب منه تبني شخصية بشرية، اعتُبر GPT-4.5 هو الإنسان بنسبة 73%، أكثر من اختيار المشارك البشري الحقيقي، في الوقت نفسه، عندما طُلب من ميتا أيضًا تبني شخصية بشرية، اعتُبر LLaMa-3.1 هو الإنسان بنسبة 56%. فيما حققت النماذج الأساسية (ELIZA وGPT-4o) معدلات فوز أقل بكثير من الصدفة - 23% و21% على التوالي.
ليبانون 24
٠٥-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- ليبانون 24
تقرير: روبوتات الدردشة تجيب بنفس درجة ذكاء البشر
صُممت روبوتات الدردشة الذكية، مثل ChatGPT، لمحاكاة الكلام البشري بأكبر قدر ممكن لتحسين تجربة المستخدم، ولكن مع تزايد تطور الذكاء الاصطناعي، أصبح من الصعب التمييز بين هذه النماذج المحوسبة والأشخاص الحقيقيين، حيث كشف علماء في جامعة كاليفورنيا سان دييجو (UCSD) أن اثنين من روبوتات الدردشة الرائدة قد حققا إنجازًا كبيرًا، من خلال اجتياز اختبار تورينج الشهير. وفقا لما ذكرته صحيفة "ديلى ميل" البريطانية، فإن هذه الروبوتات تشمل GPT، الذي يُشغل ChatGPT من OpenAI، وLLaMa، الذي يقف وراء Meta AI على WhatsApp وFacebook. ابتكر آلان تورينج، عالم فك الشفرات البريطاني خلال الحرب العالمية الثانية، اختبار تورينج أو "لعبة المحاكاة" عام 1950، وهو مقياس قياسي لاختبار ذكاء الآلة. يجتاز الذكاء الاصطناعي الاختبار عندما لا يستطيع الإنسان التمييز بشكل صحيح بين استجابة إنسان آخر واستجابة الذكاء الاصطناعي. يقول علماء جامعة كاليفورنيا سان دييجو: "تُشكل هذه النتائج أول دليل تجريبي على أن أي نظام اصطناعي يمكنه يجتاز اختبار تورينج القياسي ثلاثي الأطراف". إذا لم يتمكن المحققون من التمييز بشكل موثوق بين الإنسان والآلة، فيُقال إن الآلة قد نجحت. واستخدم الباحثون أربعة نماذج ذكاء اصطناعي، GPT-4.5، وإصدار سابق يُسمى GPT-4o، ونموذج Meta الرائد LLaMa، وبرنامج دردشة من حقبة الستينيات يُسمى ELIZA. النماذج الثلاثة الأولى هي "نماذج لغوية كبيرة" (LLMs)، وهي خوارزميات تعلم عميق يمكنها التعرف على النصوص وتوليدها بناءً على المعرفة المكتسبة من مجموعات بيانات ضخمة. اختار الخبراء 126 طالبًا جامعيًا من جامعة كاليفورنيا في سان دييجو و158 شخصًا من مجموعة البيانات عبر الإنترنت Prolific. أجرى المشاركون محادثات عبر الإنترنت لمدة خمس دقائق في وقت واحد مع مشارك بشري آخر وأحد أنظمة الذكاء الاصطناعي، لكنهم لم يعرفوا أيهما كان، وكان عليهم الحكم على أيهما اعتقدوا أنه بشري. عندما طلب منه تبني شخصية بشرية، اعتُبر GPT-4.5 هو الإنسان بنسبة 73%، أكثر من اختيار المشارك البشري الحقيقي، في الوقت نفسه، عندما طُلب من ميتا أيضًا تبني شخصية بشرية، اعتُبر LLaMa-3.1 هو الإنسان بنسبة 56%. فيما حققت النماذج الأساسية (ELIZA وGPT-4o) معدلات فوز أقل بكثير من الصدفة - 23% و21% على التوالي. (اليوم السابع)
نافذة على العالم
٠٥-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- نافذة على العالم
أخبار التكنولوجيا : تقرير: روبوتات الدردشة تجيب بنفس درجة ذكاء البشر
السبت 5 أبريل 2025 03:00 مساءً نافذة على العالم - صُممت روبوتات الدردشة الذكية، مثل ChatGPT، لمحاكاة الكلام البشري بأكبر قدر ممكن لتحسين تجربة المستخدم، ولكن مع تزايد تطور الذكاء الاصطناعي، أصبح من الصعب التمييز بين هذه النماذج المحوسبة والأشخاص الحقيقيين، حيث كشف علماء في جامعة كاليفورنيا سان دييجو (UCSD) أن اثنين من روبوتات الدردشة الرائدة قد حققا إنجازًا كبيرًا، من خلال اجتياز اختبار تورينج الشهير. وفقا لما ذكرته صحيفة "ديلى ميل" البريطانية، فإن هذه الروبوتات تشمل GPT، الذي يُشغل ChatGPT من OpenAI، وLLaMa، الذي يقف وراء Meta AI على WhatsApp وFacebook. ابتكر آلان تورينج، عالم فك الشفرات البريطاني خلال الحرب العالمية الثانية، اختبار تورينج أو "لعبة المحاكاة" عام 1950، وهو مقياس قياسي لاختبار ذكاء الآلة. يجتاز الذكاء الاصطناعي الاختبار عندما لا يستطيع الإنسان التمييز بشكل صحيح بين استجابة إنسان آخر واستجابة الذكاء الاصطناعي. يقول علماء جامعة كاليفورنيا سان دييجو: "تُشكل هذه النتائج أول دليل تجريبي على أن أي نظام اصطناعي يمكنه يجتاز اختبار تورينج القياسي ثلاثي الأطراف". إذا لم يتمكن المحققون من التمييز بشكل موثوق بين الإنسان والآلة، فيُقال إن الآلة قد نجحت. واستخدم الباحثون أربعة نماذج ذكاء اصطناعي، GPT-4.5، وإصدار سابق يُسمى GPT-4o، ونموذج Meta الرائد LLaMa، وبرنامج دردشة من حقبة الستينيات يُسمى ELIZA. النماذج الثلاثة الأولى هي "نماذج لغوية كبيرة" (LLMs)، وهي خوارزميات تعلم عميق يمكنها التعرف على النصوص وتوليدها بناءً على المعرفة المكتسبة من مجموعات بيانات ضخمة. اختار الخبراء 126 طالبًا جامعيًا من جامعة كاليفورنيا في سان دييجو و158 شخصًا من مجموعة البيانات عبر الإنترنت Prolific. أجرى المشاركون محادثات عبر الإنترنت لمدة خمس دقائق في وقت واحد مع مشارك بشري آخر وأحد أنظمة الذكاء الاصطناعي، لكنهم لم يعرفوا أيهما كان، وكان عليهم الحكم على أيهما اعتقدوا أنه بشري. عندما طلب منه تبني شخصية بشرية، اعتُبر GPT-4.5 هو الإنسان بنسبة 73%، أكثر من اختيار المشارك البشري الحقيقي، في الوقت نفسه، عندما طُلب من ميتا أيضًا تبني شخصية بشرية، اعتُبر LLaMa-3.1 هو الإنسان بنسبة 56%. فيما حققت النماذج الأساسية (ELIZA وGPT-4o) معدلات فوز أقل بكثير من الصدفة - 23% و21% على التوالي.
