أحدث الأخبار مع #روهيتساكسينا،
الاتحاد
منذ 3 أيام
- علوم
- الاتحاد
ساعة حائط تكشف عجز الذكاء الاصطناعي!
في مفاجأة غير متوقعة، كشفت دراسة حديثة عن قصور ملفت في قدرات الذكاء الاصطناعي، حيث تعجز النماذج المتطورة عن أداء مهام بسيطة يقوم بها البشر بسهولة، مثل قراءة الساعة أو معرفة اليوم الذي يوافق تاريخًا معينًا في التقويم. ورغم قدرات هذه النماذج الهائلة في كتابة الأكواد، وإنشاء صور واقعية، وإنتاج نصوص شبيهة بالبشر، بل وحتى اجتياز بعض الاختبارات، إلا أنها لا تزال ترتكب أخطاء جسيمة عند قراءة الوقت أو حساب الأيام بدقة. عقارب الساعة تكشف الخلل ووفقًا لما نشره موقع Live Science، فإن هذه النتائج جاءت ضمن عرض بحثي قُدم في المؤتمر الدولي لتمثيلات التعلم ICLR لعام 2025، كما نُشرت أيضًا على منصة الأبحاث المفتوحة arXiv. وأوضح الدكتور "روهيت ساكسينا"، الباحث الرئيسي من جامعة إدنبرة أن "معظم الناس يتعلمون قراءة الوقت واستخدام التقويم في سن مبكرة، لكن النتائج أظهرت فجوة كبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ مهارات تُعد بديهية بالنسبة للبشر". وأكد أن هذا القصور قد يُعيق دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات حساسة زمنياً مثل الجداول الزمنية، والأتمتة، والتقنيات المساعدة. اقرأ أيضاً.. كلما اختصر.. اختلق! الوجه الخفي للذكاء الاصطناعي تجربة عملية على نماذج من كبرى الشركات قام الفريق البحثي بتغذية عدد من النماذج الذكية متعددة الوسائط (MLLMs) — مثل Llama 3.2 Vision من Meta، وClaude 3.5 Sonnet من Anthropic، وGemini 2.0 من Google، وGPT-4o من OpenAI — بمجموعة بيانات خاصة تحتوي على صور لساعات وتقويم. لكن النتيجة كانت محبطة وفشل الذكاء الاصطناعي في تحديد الوقت أو اليوم الصحيح في أكثر من نصف الحالات. فعلى سبيل المثال، لم تتجاوز دقة قراءة الساعة 38.7%، بينما تراجعت دقة قراءة التقويم إلى 26.3%. نقص التدريب يعقّد المهمة يُرجّح الباحثون أن أحد الأسباب الجوهرية وراء هذا القصور هو ضعف التدريب على المهام التي تتطلب تفكيرًا مكانيًا، مثل قياس الزوايا بين عقارب الساعة أو التعامل مع تنسيقات الساعات المختلفة. وفي هذا الإطار، يوضح الدكتور روهيت ساكسينا:"قراءة الساعة لا تقتصر على التعرف البصري، بل تتطلب منطقًا مكانيًا حقيقيًا. على النموذج أن يميّز بين العقارب، يحسب الزوايا، ويتعامل مع تصاميم متنوعة، كالأرقام الرومانية أو الواجهات المزخرفة". أما فيما يخص التواريخ، فقد واجهت النماذج صعوبة واضحة في تنفيذ مهام يُفترض أنها بسيطة، مثل تحديد اليوم الذي يوافق اليوم الـ153 من السنة — وهو اختبار أخفقت فيه معظم النماذج المدروسة. نقطة ضعف جوهرية في منطق النماذج السبب الأعمق، بحسب الدراسة، هو أن هذه النماذج لا تُجري عمليات رياضية حقيقية، بل تتنبأ بالإجابات بناءً على الأنماط التي "رأتها" في بيانات التدريب. وهو ما يفسر لماذا تُخطئ في الحسابات، رغم أن الحوسبة التقليدية تتعامل مع الرياضيات ببساطة شديدة. وأضاف: إن الذكاء الاصطناعي لا يُجري الحساب مثل الكمبيوترات التقليدية. هو يتنبأ بناءً على أنماط لغوية، وليس بناءً على قواعد رياضية صارمة. ولذلك فإجاباته قد تكون صحيحة أحيانًا، لكن ليست مبنية على منطق ثابت". اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي.. سلاح ذو حدين أمام تحديات الصحة النفسية قوة الآلة وحدودها تكشف الدراسة عن حاجة ملحّة لإعادة التفكير في كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لا سيما في المهام التي تتطلب تفكيرًا منطقيًا ومكانيًا مركّبًا، والتي نادرًا ما تتكرر في بيانات التدريب التقليدية. كما تُحذّر من أن الاعتماد المفرط على قدرات الذكاء الاصطناعي دون اختبار صارم أو إشراف بشري قد يفضي إلى نتائج غير دقيقة. إسلام العبادي(أبوظبي)
تليكسبريس
١٩-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- تليكسبريس
الذكاء الاصطناعي يرسب في امتحاني 'الوقت'و 'التقويم'
رغم الضجة الكبرى حول قدرات الذكاء الاصطناعي فالحقيقة ليست كاملة: فهذه البرامج المبنية على برمجيات وخوارزميات لم تبلغ الكمال كما يروج لها وتبقى عاجزة عن أمور كثيرة أساسية وبديهية. وفي هذا الصد قال باحثون إن الذكاء الاصطناعي لا يزال عاجزاً عن أداء «المهام الأساسية» مثل معرفة الوقت أو فهم التقويم، بحسب صحيفة التلغراف البريطانية. وقال فريق من جامعة أدنبره في المملكة المتحدة، إن نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة غير قادرة على تفسير مواقع عقارب الساعة بشكل موثوق، أو الإجابة بشكل صحيح عن أسئلة حول التواريخ في التقويم. وأبرز 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 يساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في 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. وقام الفريق بدراسة تصاميم مختلفة للساعات، بما في ذلك بعض الساعات المزودة بأرقام رومانية، مع أو من دون عقارب للثواني، وأقراص ملونة مختلفة. وأظهرت الخلاصات والنتائج 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. وصرحت روهيت ساكسينا، من كلية المعلوماتية بجامعة أدنبره، والتي قادت الدراسة، أن هناك «فجوة كبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتساب مهارات أساسية للغاية». وأضافت ساكسينا : «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
١٨-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- 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».
اليوم السابع
١٨-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- اليوم السابع
الروبوتات مش زي البشر.. لماذا تعجز الروبوتات عن قراءة الساعة ومعرفة الوقت؟
على الرغم من القدرات الفائقة والمهام العديد التي نجحت في تنفيذها نماذج الذكاء الاصطناعي ، والتي خلقت تنافسًا شديدًا مع العنصر البشري، لكن هناك خلااً بسيطًا يعيق قدرة الروبوتات ، مما يمثل ضربة قوية لشركات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. وكشف تقرير نشر في صحيفة The Sun، أن أجهزة الكمبيوتر المُزوّدة بالذكاء الاصطناعي لا تزال تُخفق في الإجابة عن أسئلة تتعلق بصور ساعات الحائط والتقويمات، مما يعني أنها تعانى بخلل بسيط في تحديد الوقت، وتجد صعوبة في الإجابة لأن ذلك يتطلب مزيجًا من معالجة الصور والوعي المكاني وفهم السياق والرياضيات. ومن جانبه قال الباحث روهيت ساكسينا، من جامعة إدنبرة: "تُظهر نتائجنا فجوة كبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على أداء ما يُعتبر مهارات أساسية للبشر، حيث يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات منذ الصغر. وأوصي الباحث بضرورة معالجة هذه النواقص إذا أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بنجاح في التطبيقات العملية، وقد أحرز الذكاء الاصطناعي تقدمًا في جمع المعلومات والكتابة و إنشاء الصور ومقاطع الفيديو. وهناك آمال عريضة أن تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي في تعزيز الإنتاجية في الخدمات العامة، بحيث يمكن للخوارزميات تحليل النتائج ومسحها ضوئيًا واختبارها بسرعة ودقة.
سرايا الإخبارية
١٧-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- سرايا الإخبارية
الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على معرفة الوقت وفهم التقويم
سرايا - 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. أسئلة تتعلق بالتقويم 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».
