قاعدة إرساء لشبكة متعددة الشاشات

أدوات أجهزة جديدة

قاعدة إرساء لشبكة متعددة الشاشات
TT

قاعدة إرساء لشبكة متعددة الشاشات

قاعدة إرساء لشبكة متعددة الشاشات

أطلقت شركة «ساتيشي» حلاً مبتكراً آخر لقواعد الإرساء، قاعدة الإرساء «ثاندربولت 4» (Thunderbolt 4) متعددة الشاشات. وهي تتوافق مع أنظمة التشغيل «ماك»، و«غوغل كروم»، و«ويندوز».

ابتكرت شركة «ساتيشي» قاعدة الإرساء «ثاندربولت 4» متعددة الشاشات الجديدة لحلّ مشكلة قيود العرض الفردي التي يواجهها بعض المستخدمين من خلال تقنية برامج «DisplayLink» الخاصة بها.

شاشات متعددة

مع قاعدة الإرساء الجديدة، يمكن استخدام ما يصل إلى 4 شاشات خارجية، كما توفر سرعات نقل تصل إلى 40 غيغابت / ثانية من خلال 3 منافذ «ثاندربولت 4» فرعية. كما توفر مخرجات للفيديو تصل إلى 8 كيه / 60 هرتز، و96 واط من الشحن إلى الجهاز المضيف.

تتميز قاعدة الإرساء «ثاندربولت 4» عالية الأداء الجديدة بنحافة التصميم، ومصنوعة بلون رمادي فضائي يتميز بطرازه الأنيق. ويتميز هذا الطراز بالألمنيوم المستخدم في صناعة الطائرات، والحواف المشطوفة، والمنافذ ذات العلامات المميزة.

وتتمثل ميزة قاعدة الإرساء الجديدة في توفير إمكانية توصيل الشاشات الإضافية، سواء أكنت تحتاجها للعمل، أم لعروض أفضل، أم للألعاب المهمة. ويعدّ إضافة توصيل لشاشة إضافية أمراً سهلاً مع منافذ «ثاندربولت 4» الفرعية وبرنامج «DisplayLink».

ووفقاً لشركة «ساتيشي»، تتضمن مواصفات إلحاق الشاشات الإضافية دعماً يصل إلى 4 شاشات ممتدة بدقة 4 كيه / 60 هرتز، لتزويد المستخدمين بمساحة شاشة أكبر لتنظيم وتعدد المهام بسلاسة. للحصول على عرض فائق الوضوح، يمكن أن تصل الدقة إلى 8 كيه / 60 هرتز على الأجهزة المتوافقة عند استخدام منفذ واحد من طراز «ثاندربولت 4» لمخرجات الفيديو.

وتتميز قاعدة الإرساء العالمية بمنافذ متعددة الاستخدامات تسمح بتوصيل شاشتين عبر «ثاندربولت 4» وشاشتين عبر منفذ «HDMI» باستخدام برنامج «DisplayLink»، الذي يحلّ مشكلة قيود العرض الفردي لمعالجات «Apple M1 / M2»، و«MacBook Pro M3»، ما يسمح لمستخدمي «Apple M1 / M2»، و«MacBook Pro M3» بتوصيل ما يصل إلى 3 شاشات خارجية. ويمكن أن يمتد «MacBook Pro M3» إلى 4 شاشات خارجية في الوضع «الصدفي» أو وضع الشاشة الخارجية.

وتوفر قاعدة الإرساء «ثاندربولت 4» متعددة الشاشات ما يصل إلى 96 واط للجهاز المضيف. ويمكن للأجهزة اللوحية والهواتف الذكية والأجهزة الأخرى المتعطشة للطاقة أن تصل إلى 15 واط من كل من منافذ «ثاندربولت 4» الثلاثة الفرعية

توصيل الأجهزة

تشير شركة «ساتيشي» إلى أن قواعد الإرساء «ثاندربولت 4» متعددة شاشات العرض تحتوي على 3 منافذ «ثاندربولت 4» للتنزيل، تدعم عمليات نقل البيانات بسرعة تصل إلى 40 غيغابت / ثانية، بالإضافة إلى منفذين «USB-A 3.2» من الجيل الثاني يدعمان سرعة 10 غيغابت / ثانية. وتسمح قاعدة الإرساء المتميزة للمستخدمين بربط ما يصل إلى 6 أجهزة في وقت واحد، وتوفر دعم «PCIe» الأصلي بسرعة 32 غيغابت / ثانية لوحدات معالجة الرسومات الخارجية وأجهزة التخزين الخارجية القائمة على تقنية «ثاندربولت».

يجب على المستخدمين ملاحظة أنه يمكن استخدام ما يصل إلى منفذين للشحن في كل مرة. وتحتوي قاعدة الإرساء على وصلة بكابل واحد من الجانب وتلغي كابلات الشحن. كما تم دمج قارئ بطاقات «UHS-II» في القاعدة، مع سرعات نقل تصل إلى 312 ميغابت / ثانية.

تسمح قاعدة الإرساء المتميزة للمستخدمين بربط ما يصل إلى 6 أجهزة في وقت واحد، وتوفر دعم «PCIe» الأصلي بسرعة 32 غيغابت / ثانية لوحدات معالجة الرسومات الخارجية وأجهزة التخزين الخارجية القائمة على تقنية «ثاندربولت».

السعر «299.99 دولار»، على موقع الشركة «Satechi.net».

*خدمات «تريبيون ميديا»



تهديد ينذر بانهياره... الذكاء الاصطناعي «يأكل نفسه»

الذكاء الاصطناعي أصبح يشكل خطراً على نفسه (رويترز)
الذكاء الاصطناعي أصبح يشكل خطراً على نفسه (رويترز)
TT

تهديد ينذر بانهياره... الذكاء الاصطناعي «يأكل نفسه»

الذكاء الاصطناعي أصبح يشكل خطراً على نفسه (رويترز)
الذكاء الاصطناعي أصبح يشكل خطراً على نفسه (رويترز)

إذا أُخضعت نماذج الذكاء الاصطناعي لتدريب متكرر باستخدام بيانات مُنتَجة أصلاً بهذه التقنية، فستبدأ بعرض محتويات متضاربة بصورة متزايدة، وهي مشكلة يتناولها عدد كبير من الدراسات العلمية.

النماذج القائمة على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل برنامج «تشات جي بي تي»، التي تتيح إنتاج مختلف أنواع المحتوى بناءً على طلب بسيط بلغة يومية، تحتاج إلى التدريب من خلال كميات هائلة من البيانات.

ووفق ما ذكرته «وكالة الصحافة الفرنسية»، غالباً ما يجري الحصول على هذه البيانات من شبكة الإنترنت التي تنتشر فيها كميات متزايدة من الصور والنصوص المُنتَجة بوساطة الذكاء الاصطناعي.

ويؤدي هذا الوضع، الذي يُوصف بعبارة «الالتهام الذاتي»؛ إذ يتغذّى الذكاء الاصطناعي على نفسه، إلى انهيار النماذج، فتصبح الأدوات مُنتِجة لمعلومات غير منطقية حتى تصل إلى نتائج لا معنى لها، على ما توصلت إليه مقالة نُشرت في مجلة «نيتشر» العلمية في نهاية يوليو (تموز).

ومع استخدام هذا النوع من البيانات، الذي يُطلق عليه اسم «بيانات اصطناعية»؛ لأنه مُنتَج بوساطة آلات، يقل غنى العينة التي تستمد منها نماذج الذكاء الاصطناعي معطياتها لتوفير إجاباتها.

فالوضع مشابه لإنشاء نسخة من صورة بتقنية المسح الضوئي ثم طباعتها. ومع تكرار النسخ والطباعة، ستفقد النتيجة جودتها حتى تصبح في النهاية غير مقروءة.

وباء «جنون البقر»

توصّل باحثون من جامعتي «رايس» و«ستانفورد» الأميركيتين إلى النتيجة نفسها، بعد دراسة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تولّد الصور، مثل «ميدجورني»، و«دال - إي»، و«ستيبل ديفيوجن».

وأظهر الباحثون أن الصور المُنتَجة أصبحت مليئة بعناصر غير متطابقة كلما أضافوا بيانات «مُنتَجة بوساطة الذكاء الاصطناعي» إلى النموذج، وشبّهوا هذه الظاهرة بمرض «جنون البقر».

فهذا الوباء، الذي ظهر في المملكة المتحدة، يعود مصدره إلى استخدام العلف الحيواني الذي يجري الحصول عليه من أجزاء غير مأكولة من جيف أبقار وحيوانات تحمل الفيروس، لتغذية المواشي.

وتستخدم شركات الذكاء الاصطناعي في مرات كثيرة «بيانات اصطناعية» لتدريب برامجها، بسبب سهولة الحصول عليها ووفرتها وتكلفتها المنخفضة مقارنة ببيانات ابتكرها البشر.

تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات مُنتَجة أصلاً بهذه التقنية يؤدي إلى نتائج متضاربة (رويترز)

وفي حديث إلى «وكالة الصحافة الفرنسية»، يقول الباحث المتخصص في التقنيات الجديدة لدى جامعة «موناش» في أستراليا جاثان سادوفسكي، إن «مصادر البيانات البشرية غير المستغلة وعالية الجودة والقابلة للقراءة آلياً تصير أكثر ندرة».

ويقول ريتشارد بارانيوك، أحد معدي المقالة المنشورة في «نيتشر»، في بيان: «في حال لم يُراقب الوضع على مر أجيال عدة، فسنكون أمام نتيجة كارثية تتمثّل في متلازمة انهيار نماذج ستؤثر سلباً في جودة البيانات على الإنترنت وتنوعها».

وكما أن أزمة «جنون البقر» أثّرت بشكل كبير في مجال إنتاج اللحوم في تسعينات القرن العشرين، قد تهدد شبكة الإنترنت المليئة بمحتوى مُنتَج بوساطة الذكاء الاصطناعي ونماذج تحولت إلى «مجنونة»، مستقبل مجال الذكاء الاصطناعي، الذي يشهد ازدهاراً كبيراً، وتبلغ قيمته مليارات الدولارات، حسب هؤلاء العلماء.

ويقول جاثان سادوفسكي إن «التساؤل الفعلي بالنسبة إلى الباحثين والشركات الذين يعملون على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي هو في أي مرحلة يتجاوز استخدام البيانات الاصطناعية الحد اللازم؟».

سيناريو غير واقعي كثيراً

يرى بعض المتخصصين الآخرين أن المشكلة مبالغ فيها وليست حتمية تماماً.

وفي حديث إلى «وكالة الصحافة الفرنسية»، تؤكد شركتا «أنثروبك» و«هاغينغ فايس»، المتخصصتان في مجال الذكاء الاصطناعي، أنهما تستخدمان بيانات مُنتَجَة بوساطة الذكاء الاصطناعي.

ويقول أنتون لوزكوف، وهو مهندس متخصص في التعلم الآلي لدى شركة «هاغينغ فايس»، إن المقالة المنشورة في مجلة «نيتشر» توفّر رؤية نظرية مثيرة للاهتمام؛ لكن غير واقعية إلى حد كبير.

ويؤكد أن «تدريب النماذج على مجموعات عدة من البيانات الاصطناعية لا يتم في الواقع».

ويقر لوزكوف بأن الخبراء في الذكاء الاصطناعي يشعرون بالإحباط من واقع الإنترنت، على غرار ما ينتاب الجميع.

ويضيف أن «جزءاً من الإنترنت هو مجرد قمامة»، مشيراً إلى أن شركته بدأت تبذل جهوداً كبيرة لتنظيف البيانات التي جُمعت، وحذفت أحياناً ما يصل إلى 90 في المائة منها.