أحدث الأخبار مع #كوين2
سواليف احمد الزعبي
٢٠-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- سواليف احمد الزعبي
لماذا يعجز الذكاء الاصطناعي عن معرفة الوقت؟
#سواليف أحدث #الذكاء_الاصطناعي #ثورة_كبيرة في #العالم_الرقمي وغيّر الطريقة التي ننظر بها إلى التكنولوجيا، ولكن رغم أن هذه التقنية قادرة على توليد الصور وكتابة الروايات وأداء الواجبات المنزلية والتحليل العاطفي، فإنها غالبا ما تفشل في معرفة الوقت أو تحديده. وفي دراسة نُشرت على موقع 'أركايف' (arXiv) -وهو أرشيف مفتوح المصدر للمقالات العلمية- اختبر باحثون في جامعة إدنبرة قدرات 7 أنواع مختلفة من نماذج اللغة الكبيرة 'إل إل إم' (LLM) لمعرفة قدرتها على تحديد الوقت. وشمل اختبارهم أسئلة متنوعة حول صور لساعات وتقويمات مختلفة، وأظهرت الدراسة التي ستصدر بشكل رسمي في شهر أبريل/نيسان المقبل أن هذه النماذج تواجه صعوبة في فهم ومعرفة هذه المهام والتي تُعتبر أساسية في حياتنا اليومية. وكتب الباحثون في الدراسة: 'إن القدرة على تفسير واستنتاج الوقت من المدخلات البصرية أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات في العالم الحقيقي، بدءا من جدولة الأحداث إلى الأنظمة المستقلة، ورغم التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، فإن معظم الأبحاث ركزت على اكتشاف الأشياء وتسمية الصور وفهم المشاهد، ولكنها لم تُركز على الاستنتاج الزمني وهذا ما جعل عامل الوقت مُهملا بالنسبة لهذه الأنظمة'. واختبر فريق البحث نماذج من مختلف الشركات مثل 'شات جي بي تي -4أو' من أوبن إيه آي و'جيميني' من غوغل و'كلود' من أنثروبيك، و'لاما' من ميتا والنموذج الصيني 'كوين 2″ من علي بابا و'ميني سي بي إم' من مودل بيست، وقدموا صورا ذات ألوان وأشكال مختلفة لساعات جدارية عادية وساعات بأرقام رومانية وساعات دون عقرب الثواني، بالإضافة إلى صور لتقويم يُظهر الأيام والأشهر لآخر 10 سنوات. وفي اختبار الساعات، سأل الباحثون نماذج اللغة الكبيرة: 'ما الوقت الموضح في الصورة المرفقة؟'، أما بالنسبة لاختبار التقويم فقد طرحوا أسئلة بسيطة مثل 'ما اليوم الذي يوافق رأس السنة الميلادية؟' وأسئلة صعبة مثل 'ما اليوم رقم 153 من السنة؟'. وقال الباحثون: 'إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلب خطوات معرفية معقدة، وتحتاج إلى تمييز بصري دقيق -لمعرفة موضع عقارب الساعة وتخطيط التقويم- كما تحتاج إلى تفكير عددي دقيق لحساب عدد الأيام بين تاريخين'. وبشكل عام لم تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج مرضية، فقد قرأت الوقت على الساعة بشكل صحيح في أقل من 25% من الحالات، وواجهت صعوبة في فهم الساعات التي تحمل أرقاما رومانية أو العقارب التي تملك تصميما مُبتكرا بنفس القدر الذي واجهته مع الساعات التي تفتقر إلى عقرب الثواني، وهنا يشير الباحثون إلى أن المشكلة قد تكمن في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا على ميناء الساعة. ومن الجدير بالذكر أن نموذج 'جيميني' حصل على أعلى درجة في اختبار قراءة الساعات، بينما تفوق نموذج 'شات جي بي تي -4أو' في قراءة التقويم وتحديد الوقت بنسبة 80%، وبالمقابل فإن معظم نماذج اللغات الكبيرة الأخرى ارتكبت أخطاء في اختبار التقويم بنسبة 20% تقريبا. وقال روهيت ساكسينا أحد مؤلفي الدراسة وطالب دكتوراه في كلية المعلوماتية بجامعة إدنبرة في بيان صادر عن الجامعة: 'يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات في سن مبكرة، ولكن نتائجنا تُظهر الفجوة الكبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ ما يُعتبر مهارات أساسية جدا للبشر، ويجب ألا نغفل عن هذه المشاكل في حال أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت مثل الجدولة والأتمتة والتكنولوجيا المساعدة'. وأضاف 'رغم أن الذكاء الاصطناعي قادر على إنجاز أغلب واجباتك المنزلية، ولكن لا أنصحك بالاعتماد عليه في الالتزام بأي مواعيد نهائية'.
الوكيل
١٩-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- الوكيل
لماذا يعجز الذكاء الاصطناعي عن معرفة الوقت؟
الوكيل الإخباري- اضافة اعلان يتغير إدراكنا للزمن في بعض الأحيان، فيبدو أحيانًا بطيئًا وأحيانًا سريعًا (بيكسابي).يقول الباحثون إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلبان خطوات معرفية معقدة وتحتاجان إلى تمييز بصري دقيق (بيكسابي).أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة كبيرة في العالم الرقمي وغيّر الطريقة التي ننظر بها إلى التكنولوجيا، ولكن رغم أن هذه التقنية قادرة على توليد الصور وكتابة الروايات وأداء الواجبات المنزلية والتحليل العاطفي، فإنها غالبًا ما تفشل في معرفة الوقت أو تحديده.وفي دراسة نُشرت على موقع "أركايف" (arXiv) - وهو أرشيف مفتوح المصدر للمقالات العلمية - اختبر باحثون في جامعة إدنبرة قدرات 7 أنواع مختلفة من نماذج اللغة الكبيرة "إل إل إم" (LLM) لمعرفة قدرتها على تحديد الوقت.وشمل اختبارهم أسئلة متنوعة حول صور لساعات وتقويمات مختلفة، وأظهرت الدراسة التي ستصدر بشكل رسمي في شهر أبريل/نيسان المقبل أن هذه النماذج تواجه صعوبة في فهم ومعرفة هذه المهام، والتي تُعتبر أساسية في حياتنا اليومية.وكتب الباحثون في الدراسة: "إن القدرة على تفسير واستنتاج الوقت من المدخلات البصرية أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات في العالم الحقيقي، بدءًا من جدولة الأحداث إلى الأنظمة المستقلة.ورغم التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، فإن معظم الأبحاث ركزت على اكتشاف الأشياء وتسمية الصور وفهم المشاهد، ولكنها لم تُركز على الاستنتاج الزمني، وهذا ما جعل عامل الوقت مُهملًا بالنسبة لهذه الأنظمة".اختبر فريق البحث نماذج من مختلف الشركات، مثل:"شات جي بي تي -4أو" من أوبن إيه آي"جيميني" من غوغل"كلود" من أنثروبيك"لاما" من ميتاالنموذج الصيني "كوين 2" من علي بابا"ميني سي بي إم" من مودل بيستوقدموا صورًا ذات ألوان وأشكال مختلفة لساعات جدارية عادية، وساعات بأرقام رومانية، وساعات دون عقرب الثواني، بالإضافة إلى صور لتقويم يُظهر الأيام والأشهر لآخر 10 سنوات.🕰️ نتائج اختبار الساعات والتقويموفي اختبار الساعات، سأل الباحثون نماذج اللغة الكبيرة: "ما الوقت الموضح في الصورة المرفقة؟" أما بالنسبة لاختبار التقويم، فقد طرحوا أسئلة بسيطة مثل: "ما اليوم الذي يوافق رأس السنة الميلادية؟" وأسئلة صعبة مثل: "ما اليوم رقم 153 من السنة؟"وقال الباحثون: "إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلبان خطوات معرفية معقدة، وتحتاجان إلى تمييز بصري دقيق - لمعرفة موضع عقارب الساعة وتخطيط التقويم - كما تحتاجان إلى تفكير عددي دقيق لحساب عدد الأيام بين تاريخين".وبشكل عام، لم تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج مرضية، فقد قرأت الوقت على الساعة بشكل صحيح في أقل من 25% من الحالات، وواجهت صعوبة في فهم الساعات التي تحمل أرقامًا رومانية أو العقارب التي تملك تصميمًا مُبتكرًا، بنفس القدر الذي واجهته مع الساعات التي تفتقر إلى عقرب الثواني. وهنا يشير الباحثون إلى أن المشكلة قد تكمن في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا على ميناء الساعة."جيميني" حصل على أعلى درجة في اختبار قراءة الساعات"شات جي بي تي -4أو" تفوق في قراءة التقويم وتحديد الوقت بنسبة 80%معظم نماذج اللغات الكبيرة الأخرى ارتكبت أخطاء في اختبار التقويم بنسبة 20% تقريبًاقال روهيت ساكسينا، أحد مؤلفي الدراسة وطالب دكتوراه في كلية المعلوماتية بجامعة إدنبرة، في بيان صادر عن الجامعة:"يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات في سن مبكرة، ولكن نتائجنا تُظهر الفجوة الكبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ ما يُعتبر مهارات أساسية جدًا للبشر. يجب ألا نغفل عن هذه المشاكل في حال أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت، مثل الجدولة والأتمتة والتكنولوجيا المساعدة".وأضاف:"رغم أن الذكاء الاصطناعي قادر على إنجاز أغلب واجباتك المنزلية، إلا أنني لا أنصحك بالاعتماد عليه في الالتزام بأي مواعيد نهائية".
الوكيل
١٩-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- الوكيل
لماذا يعجز الذكاء الاصطناعي عن معرفة الوقت؟
الوكيل الإخباري- اضافة اعلان يتغير إدراكنا للزمن في بعض الأحيان، فيبدو أحيانًا بطيئًا وأحيانًا سريعًا (بيكسابي).يقول الباحثون إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلبان خطوات معرفية معقدة وتحتاجان إلى تمييز بصري دقيق (بيكسابي).أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة كبيرة في العالم الرقمي وغيّر الطريقة التي ننظر بها إلى التكنولوجيا، ولكن رغم أن هذه التقنية قادرة على توليد الصور وكتابة الروايات وأداء الواجبات المنزلية والتحليل العاطفي، فإنها غالبًا ما تفشل في معرفة الوقت أو تحديده.وفي دراسة نُشرت على موقع "أركايف" (arXiv) - وهو أرشيف مفتوح المصدر للمقالات العلمية - اختبر باحثون في جامعة إدنبرة قدرات 7 أنواع مختلفة من نماذج اللغة الكبيرة "إل إل إم" (LLM) لمعرفة قدرتها على تحديد الوقت.وشمل اختبارهم أسئلة متنوعة حول صور لساعات وتقويمات مختلفة، وأظهرت الدراسة التي ستصدر بشكل رسمي في شهر أبريل/نيسان المقبل أن هذه النماذج تواجه صعوبة في فهم ومعرفة هذه المهام، والتي تُعتبر أساسية في حياتنا اليومية.وكتب الباحثون في الدراسة: "إن القدرة على تفسير واستنتاج الوقت من المدخلات البصرية أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات في العالم الحقيقي، بدءًا من جدولة الأحداث إلى الأنظمة المستقلة.ورغم التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، فإن معظم الأبحاث ركزت على اكتشاف الأشياء وتسمية الصور وفهم المشاهد، ولكنها لم تُركز على الاستنتاج الزمني، وهذا ما جعل عامل الوقت مُهملًا بالنسبة لهذه الأنظمة".اختبر فريق البحث نماذج من مختلف الشركات، مثل:"شات جي بي تي -4أو" من أوبن إيه آي"جيميني" من غوغل"كلود" من أنثروبيك"لاما" من ميتاالنموذج الصيني "كوين 2" من علي بابا"ميني سي بي إم" من مودل بيستوقدموا صورًا ذات ألوان وأشكال مختلفة لساعات جدارية عادية، وساعات بأرقام رومانية، وساعات دون عقرب الثواني، بالإضافة إلى صور لتقويم يُظهر الأيام والأشهر لآخر 10 سنوات.🕰️ نتائج اختبار الساعات والتقويموفي اختبار الساعات، سأل الباحثون نماذج اللغة الكبيرة: "ما الوقت الموضح في الصورة المرفقة؟" أما بالنسبة لاختبار التقويم، فقد طرحوا أسئلة بسيطة مثل: "ما اليوم الذي يوافق رأس السنة الميلادية؟" وأسئلة صعبة مثل: "ما اليوم رقم 153 من السنة؟"وقال الباحثون: "إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلبان خطوات معرفية معقدة، وتحتاجان إلى تمييز بصري دقيق - لمعرفة موضع عقارب الساعة وتخطيط التقويم - كما تحتاجان إلى تفكير عددي دقيق لحساب عدد الأيام بين تاريخين".وبشكل عام، لم تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج مرضية، فقد قرأت الوقت على الساعة بشكل صحيح في أقل من 25% من الحالات، وواجهت صعوبة في فهم الساعات التي تحمل أرقامًا رومانية أو العقارب التي تملك تصميمًا مُبتكرًا، بنفس القدر الذي واجهته مع الساعات التي تفتقر إلى عقرب الثواني. وهنا يشير الباحثون إلى أن المشكلة قد تكمن في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا على ميناء الساعة."جيميني" حصل على أعلى درجة في اختبار قراءة الساعات"شات جي بي تي -4أو" تفوق في قراءة التقويم وتحديد الوقت بنسبة 80%معظم نماذج اللغات الكبيرة الأخرى ارتكبت أخطاء في اختبار التقويم بنسبة 20% تقريبًاقال روهيت ساكسينا، أحد مؤلفي الدراسة وطالب دكتوراه في كلية المعلوماتية بجامعة إدنبرة، في بيان صادر عن الجامعة:"يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات في سن مبكرة، ولكن نتائجنا تُظهر الفجوة الكبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ ما يُعتبر مهارات أساسية جدًا للبشر. يجب ألا نغفل عن هذه المشاكل في حال أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت، مثل الجدولة والأتمتة والتكنولوجيا المساعدة".وأضاف:"رغم أن الذكاء الاصطناعي قادر على إنجاز أغلب واجباتك المنزلية، إلا أنني لا أنصحك بالاعتماد عليه في الالتزام بأي مواعيد نهائية".
الجزيرة
١٨-٠٣-٢٠٢٥
- علوم
- الجزيرة
لماذا يعجز الذكاء الاصطناعي عن معرفة الوقت؟
أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة كبيرة في العالم الرقمي وغير الطريقة التي ننظر بها إلى التكنولوجيا، ولكن رغم أن هذه التقنية قادرة على توليد الصور وكتابة الروايات وأداء الواجبات المنزلية والتحليل العاطفي، فإنها غالبا ما تفشل في معرفة الوقت أو تحديده. وفي دراسة نُشرت على موقع "أركايف" (arXiv) – وهو أرشيف مفتوح المصدر للمقالات العلمية –اختبر باحثون في جامعة إدنبرة قدرات 7 أنواع مختلفة من نماذج اللغة الكبيرة "إل إل إم" (LLM) لاختبار قدرتها في معرفة وتحديد الوقت، وشمل اختبارهم أسئلة متنوعة حول صور لساعات وتقويمات مختلفة، وأظهرت الدراسة التي ستصدر بشكل رسمي في شهر أبريل/نيسان القادم أن هذه النماذج تواجه صعوبة في فهم ومعرفة هذه المهام والتي تُعتبر أساسية في حياتنا اليومية. وكتب الباحثون في الدراسة: "إن القدرة على تفسير واستنتاج الوقت من المدخلات البصرية أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات في العالم الحقيقي، بدءا من جدولة الأحداث إلى الأنظمة المستقلة، ورغم التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، فإن معظم الأبحاث ركزت على اكتشاف الأشياء وتسمية الصور وفهم المشاهد، ولكنها لم تُركز على الاستنتاج الزمني وهذا ما جعل عامل الوقت مُهملا بالنسبة لهذه الأنظمة." واختبر فريق البحث نماذج من مختلف الشركات مثل " شات جي بي تي -4أو" من أوبن إيه آي و"جيميني" من غوغل و"كلود" من أنثروبيك، و"لاما" من ميتا والنموذج الصيني "كوين 2″ من علي بابا و"ميني سي بي إم" من مودل بيست، وقدموا صورا ذات ألوان وأشكال مختلفة لساعات جدارية عادية وساعات بأرقام رومانية وساعات بدون عقرب الثواني، بالإضافة إلى صور لتقويم يُظهر الأيام والأشهر لآخر 10 سنوات. وفي اختبار الساعات، سأل الباحثون نماذج اللغة الكبيرة: "ما هو الوقت الموضح في الصورة المرفقة؟"، أما بالنسبة لاختبار التقويم فقد طرحوا أسئلة بسيطة مثل "ما هو اليوم الذي يوافق رأس السنة الميلادية؟" وأسئلة صعبة مثل "ما هو اليوم رقم 153 من السنة؟". وقال الباحثون: "إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلب خطوات معرفية معقدة، وتحتاج إلى تمييز بصري دقيق – لمعرفة موضع عقارب الساعة وتخطيط التقويم – كما تحتاج إلى تفكير عددي دقيق لحساب عدد الأيام بين تاريخين". وبشكل عام لم تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج مرضية، فقد قرأت الوقت على الساعة بشكل صحيح في أقل من 25% من الحالات، وواجهت صعوبة في فهم الساعات التي تحمل أرقاما رومانية أو العقارب التي تملك تصميما مُبتكرا بنفس القدر الذي واجهته مع الساعات التي تفتقر إلى عقرب الثواني، وهنا يشير الباحثون أن المشكلة قد تكمن في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا على ميناء الساعة. ومن الجدير بالذكر أن نموذج "جيميني" حصل على أعلى درجة في اختبار قراءة الساعات، بينما تفوق نموذج "شات جي بي تي -4أو" في قراءة التقويم وتحديد الوقت بنسبة 80%، وبالمقابل فإن معظم نماذج اللغات الكبيرة الأخرى ارتكبت أخطاء في اختبار التقويم بنسبة 20% تقريبا. وقال روهيت ساكسينا أحد مؤلفي الدراسة وطالب دكتوراه في كلية المعلوماتية بجامعة إدنبرة في بيان صادر عن الجامعة: "يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات في سن مبكرة، ولكن نتائجنا تُظهر الفجوة الكبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ ما يُعتبر مهارات أساسية جدا للبشر، ويجب ألا نغفل عن هذه المشاكل في حال أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت مثل الجدولة والأتمتة والتكنولوجيا المساعدة". وأضاف "رغم أن الذكاء الاصطناعي قادر على إنجاز أغلب واجباتك المنزلية، ولكن لا أنصحك بالاعتماد عليه في الالتزام بأي مواعيد نهائية."
