«الفضاء حسب الطلب»... خدمة «ناسا» الجديدة «+ NASA»https://aawsat.com/%D8%AA%D9%83%D9%86%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A7/4647771-%C2%AB%D8%A7%D9%84%D9%81%D8%B6%D8%A7%D8%A1-%D8%AD%D8%B3%D8%A8-%D8%A7%D9%84%D8%B7%D9%84%D8%A8%C2%BB-%D8%AE%D8%AF%D9%85%D8%A9-%C2%AB%D9%86%D8%A7%D8%B3%D8%A7%C2%BB-%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%AF%D9%8A%D8%AF%D8%A9-%C2%AB-nasa%C2%BB
«الفضاء حسب الطلب»... خدمة «ناسا» الجديدة «+ NASA»
يستطيع المستخدمون الوصول إلى الخدمة عبر مشغلات البث مثل «Roku» و«Apple TV» و«Fire TV» وكذلك عبر متصفحات الويب (ناسا)
في خطوة نحو جعل استكشاف الفضاء في متناول الجميع، تمر «ناسا» بتحول رقمي سيعيد تشكيل كيفية تفاعل الجمهور مع ثروة الوكالة من المعلومات والمحتوى. يتضمن هذا التحول تجديد مواقعها الإلكترونية الرائدة والعلمية، ويستطيع المستخدمون الوصول إلى الخدمة عبر مشغلات البث، مثل «Roku» و«Apple TV» و«Fire TV»، وكذلك عبر متصفحات الويب وترقية تطبيق «NASA».
تحافظ خدمة البث على تقليد قناة «ناسا» المتلفزة من حيث التغطية المباشرة الحائزة جائزة «إيمي» (ناسا)
تقديم «ناسا» لـ«+NASA»
الأسبوع المقبل، ستطلق وكالة «ناسا» خدمة «+ NASA»، وهي خدمة بث خالية من الإعلانات ومجانية ومناسبة لجميع الأعمار. وستمنح هذه المنصة المستخدمين وصولاً غير مسبوق إلى التغطية المباشرة الحائزة جائزة «إيمي» التابعة لـ«ناسا»، ورؤى فريدة حول مهام الوكالة. وستحتوي «+ NASA» على مجموعة متنوعة من الفيديوهات الأصلية، بما في ذلك الإصدارات الجديدة، ما يوفر للمشاهدين تجربة غامرة وجذابة.
وحول هذا أبرز مارك إيتكيند، المدير المساعد في مقر «ناسا»، التزام الوكالة بتوفير «الفضاء حسب الطلب» وجعله في متناول الجميع. وستكون خدمة البث متاحة على منصات مختلفة، بما في ذلك الأجهزة المحمولة التي تعمل بنظامي «iOS» و«Android»، ومشغلات الوسائط المتدفقة مثل «Roku» و«Apple TV»، ومتصفحات الويب لسطح المكتب والجوال.
خدمة البث «+NASA» متاحة مجاناً عبر معظم المنصات الرئيسية (رويترز)
تجربة موحدة للجميع
يبدو أن رؤية «ناسا» لمنصاتها الرقمية تسير نحو تجربة «ويب» موحدة وعالمية المستوى كما أوضح جيف سيتون، كبير مسؤولي المعلومات في وكالة «ناسا»، الذي شدد على التزام الوكالة بتحسين تجربة المستخدم للجمهور الذي تخدمه. يعد تحديث مواقع «ناسا» وتبسيط المحتوى عبر الإنترنت خطوات أساسية لتحقيق هذا الهدف.
ويوفر موقعا «nasa.gov» و«science.nasa.gov» المحدّثان تجربة متصلة تعتمد على الموضوع مع التنقل المتكامل ومحرك البحث المشترك وإمكانات النشر المحسنة. وسيوفر هذا النهج للزائرين مجموعة سلسة وآمنة من أدوات الويب لاستكشاف مهام «ناسا» وأبحاثها وبياناتها المناخية وتحديثات «Artemis» والمزيد.
هذا، وتسعى «ناسا» جاهدة للحصول على تعليقات من المستخدمين من خلال معاينة مبكرة للموقع التجريبي. ويضمن هذا النهج القائم على ردود الفعل أن تجربة الويب الجديدة تتوافق مع احتياجات وتفضيلات الجمهور، ومع تلقي الوكالة للمدخلات وإجراء التحسينات.
تخطط «ناسا» لإدماج المزيد من مواقعها المنفصلة ومكتبات الوسائط المتعددة تدريجياً في الخدمة الجديدة (ناسا)
حضور رقمي متماسك
ومن خلال الوجود الرقمي المعزز، تهدف «ناسا» إلى جمع مجموعتها المتنوعة من مواقع الويب ومكتبات الوسائط المتعددة ومصادر المعلومات في تجربة واحدة متماسكة. وسيعمل هذا النهج الموحد على تبسيط نشر الاكتشافات العلمية ونتائج الأبحاث وتحديثات استكشاف الفضاء وقصص الابتكار عبر مراكز ومهام وبرامج «ناسا» المختلفة. وقد أبرز نيكي فوكس، المدير المساعد في مقر «ناسا»، كيف ستعرض هذه التغييرات برامج اكتشاف «ناسا» بطريقة متعددة التخصصات وشاملة. ويقول إن هذا النهج سيعزز روابط أقوى مع الزوار والمشاهدين، مما يجعل استكشاف الفضاء أكثر جاذبية ويمكن الوصول إليه من أي وقت مضى.
يرتدي رواد فضاء رحلة «أرتيميس3» من «وكالة الفضاء الأميركية (ناسا)» إلى القمر، التي حُدِّدَ سبتمبر (أيلول) 2026 موعداً لها، بزّات فضائية من دار «برادا».
دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم
بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
أظهرت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل النماذج التي يقوم عليها نموذج «GPT-4»، قدرات مذهلة في توليد النصوص، سواء أكان ذلك في كتابة الشعر، أو تأليف المقالات، حتى تقديم حلول برمجية. تُدرَّب هذه النماذج، المعتمدة على بنى معمارية متقدمة تُعرف باسم «المحوّلات» (Transformers)، على توقع تسلسل الكلمات، ما يمكّنها من الاستجابة للمطالبات بطرق تحاكي فهماً يشبه البشري. ومع ذلك، تشير أبحاث حديثة إلى أن هذه النماذج، على الرغم من قدراتها المثيرة للإعجاب، قد لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم.
خريطة لمدينة نيويورك الأميركية (أدوبي)
التنقل في مدينة نيويورك دون خريطة
في دراسة حديثة قادها آشِش رامباتشان، أستاذ مساعد في الاقتصاد وباحث في مختبر نظم المعلومات واتخاذ القرار بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (LIDS)، قام الباحثون باختبار مدى قدرة نموذج لغوي مبني على «المحوّلات» على التنقل في مدينة نيويورك. وبينما أظهر النموذج دقة عالية في تقديم توجيهات دقيقة خطوة فخطوة عبر شبكة شوارع المدينة، تراجع أداؤه بشكل كبير عندما تمت إضافة عراقيل مثل إغلاق بعض الشوارع والتحويلات.
وعندما حلّل الباحثون أنماط التنقل التي أنتجها النموذج، اكتشفوا أن «خرائط» مدينة نيويورك التي كوّنها النموذج كانت تحتوي على مسارات غير واقعية، مثل شوارع غير موجودة وروابط غير دقيقة بين تقاطعات متباعدة. هذا الاكتشاف أثار تساؤلات حول حدود هذه النماذج، خاصة في البيئات التي تتطلب دقة كبيرة.
التداعيات في العالم الحقيقي
تنطوي هذه القيود على تداعيات هامة. فعلى الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تبدو قادرة على التعامل مع مهام معقدة، فإن أداءها قد يتراجع بشكل كبير عندما تتغير المتغيرات البيئية، ولو بشكل بسيط. على سبيل المثال، قد يتمكن النموذج من التنقل في خريطة ثابتة لمدينة نيويورك، لكنه يتعثر عند مواجهة تحديات غير متوقعة، مثل إغلاق الشوارع. ويحذر فريق البحث من أن استخدام هذه النماذج في تطبيقات حقيقية قد يؤدي إلى فشل غير متوقع إذا واجهت سيناريوهات خارجة عن بيانات التدريب.
لعبة «أوثيللو» هي لعبة ألواح استراتيجية يشارك فيها لاعبان يلعبان على لوح مقسم إلى 8 × 8 مربعات غير مختلفة اللون (أدوبي)
مقاييس لتقييم الفهم
لمزيد من التعمق في مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تكوين «نماذج للعالم»، أي تمثيلات داخلية للقواعد والهيكليات، طوّر الفريق مقياسين جديدين للتقييم، هما «تمييز التسلسل» و«ضغط التسلسل».
يقيس «تمييز التسلسل» قدرة النموذج على التمييز بين سيناريوهات مختلفة، مثل تمييز موضعين مختلفين على لوحة لعبة «أوثيللو». ويقيّم المقياس ما إذا كان النموذج يفهم أن مدخلات مختلفة تحمل دلالات مختلفة.
أما مقياس «ضغط التسلسل» فيقيّم قدرة النموذج على إدراك الحالات المتطابقة، مثل وضعين متطابقين على لوحة لعبة «أوثيللو»، ويفهم أن خطوات التحرك التالية من كل وضع يجب أن تكون متشابهة.
قام الفريق باختبار هذه المقاييس على فئة معينة من المسائل تشمل تسلسلاً محدداً من الحالات والقواعد، مثل التنقل في شبكة شوارع أو لعب «أوثيللو». من خلال هذه التقييمات، سعى الباحثون لفهم ما إذا كانت النماذج قد طوّرت بالفعل نماذج منطقية للعالم.
العشوائية قد تؤدي إلى فهم أعمق
كشف البحث عن نتيجة غير متوقعة، حيث أظهرت النماذج التي دربت على تسلسلات عشوائية قدرة أكبر على بناء نماذج داخلية دقيقة مقارنة بتلك التي دربت على بيانات منظمة. على سبيل المثال، في لعبة «أوثيللو»، كانت النماذج المدربة على حركات عشوائية قادرة على التعرف على جميع الحركات الممكنة، حتى الحركات غير المثلى التي لا يلجأ إليها اللاعبون المحترفون.
وأوضح كيون فافا، الباحث الرئيسي وأستاذ زائر في جامعة هارفارد، أنه «من الناحية النظرية، عندما يتم تدريب النموذج على حركات عشوائية، فإنه يرى مجموعة كاملة من الاحتمالات، بما في ذلك الخيارات غير المحتملة». ويبدو أن هذا التعرض الواسع «يساعد النموذج في تكوين نموذج أكثر دقة للعالم، وإن لم يلتزم بالأسلوب الأمثل».
ورغم هذه النتائج، لم يستطع أي من النماذج تكوين نموذج منطقي متكامل للعالم في مهمة التنقل. وعندما أضاف الباحثون تحويلات إلى خريطة نيويورك، فشلت جميع النماذج في التكيف. وأشار فافا إلى أن «التراجع في الأداء كان مفاجئاً؛ إغلاق واحد في المائة فقط من الشوارع تسبب في انخفاض الدقة بشكل حاد، من أداء شبه مثالي إلى 67 بالمائة فقط».
تراجع أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عندما تتغير المتغيرات البيئية ولو بشكل بسيط (أدوبي)
بناء نماذج للعالم موثوقة
تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على تحدٍ كبير، يتمثل في أنه عندما تبدو المحوّلات قادرة على أداء مهام معينة، فإنها قد تفتقر إلى الفهم الأساسي للقواعد. وشدّد رامباتشان على ضرورة الحذر، قائلاً: «غالباً ما يفترض الناس أنه بما أن هذه النماذج تحقق نتائج رائعة، فلا بد أنها طوّرت فهماً جوهرياً للعالم. لكن دراستنا تشير إلى أننا بحاجة إلى النظر في هذا الافتراض بعناية وعدم الاعتماد على الحدس فقط».
ويخطط الباحثون لتوسيع دراستهم لتشمل تحديات أكثر تعقيداً حيث قد تكون القواعد غير معروفة كلياً أو متغيرة. وباستخدام مقاييسهم التقييمية على هذه المجالات، يأملون في فهم حدود نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل وتوجيه تطويرها في المستقبل.
تداعيات أوسع وأهداف مستقبلية
تتجاوز تداعيات هذا البحث فهم العالم الافتراضي، وتمس التطبيقات العملية. إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي غير قادرة على تكوين نماذج داخلية دقيقة للعالم، فإن ذلك يثير تساؤلات حول استخدامها في مجالات تتطلب منطقاً دقيقاً، مثل القيادة الذاتية، والأبحاث العلمية، والتخطيط اللوجستي. ويقول الباحثون إن الحاجة ملحة لإعادة التفكير في كيفية تدريب هذه النماذج وتقييمها لتكون أكثر تكيفاً وموثوقية.
هذا البحث مدعوم من قبل عدة مؤسسات، بما في ذلك مبادرة علوم البيانات في جامعة هارفارد، ومؤسسة العلوم الوطنية، ومؤسسة ماك آرثر. سيتم عرض الدراسة في مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية، حيث سيواصل الباحثون مناقشة تعقيدات نماذج الذكاء الاصطناعي واستكشاف مسارات جديدة لتطويرها.
