«أبل» تطلب المشاركة في محاكمة «غوغل» بقضية مكافحة احتكار البحث عبر الإنترنتhttps://aawsat.com/%D8%AA%D9%83%D9%86%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A7/5094913-%D8%A3%D8%A8%D9%84-%D8%AA%D8%B7%D9%84%D8%A8-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%B4%D8%A7%D8%B1%D9%83%D8%A9-%D9%81%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D8%A7%D9%83%D9%85%D8%A9-%D8%BA%D9%88%D8%BA%D9%84-%D8%A8%D9%82%D8%B6%D9%8A%D8%A9-%D9%85%D9%83%D8%A7%D9%81%D8%AD%D8%A9-%D8%A7%D8%AD%D8%AA%D9%83%D8%A7%D8%B1-%D8%A7%D9%84%D8%A8%D8%AD%D8%AB-%D8%B9%D8%A8%D8%B1-%D8%A7%D9%84%D8%A5%D9%86%D8%AA%D8%B1%D9%86%D8%AA
«أبل» تطلب المشاركة في محاكمة «غوغل» بقضية مكافحة احتكار البحث عبر الإنترنت
«أبل» تطلب المشاركة في محاكمة «غوغل» بشأن مكافحة احتكار البحث عبر الإنترنت (رويترز)
كاليفورنيا:«الشرق الأوسط»
TT
كاليفورنيا:«الشرق الأوسط»
TT
«أبل» تطلب المشاركة في محاكمة «غوغل» بقضية مكافحة احتكار البحث عبر الإنترنت
«أبل» تطلب المشاركة في محاكمة «غوغل» بشأن مكافحة احتكار البحث عبر الإنترنت (رويترز)
طلبت شركة «أبل» المشاركة في محاكمة «غوغل» المقبلة في الولايات المتحدة بشأن مكافحة احتكار البحث عبر الإنترنت، قائلة إنها لا تستطيع الاعتماد على «غوغل» للدفاع عن اتفاقيات التشارك في الإيرادات التي تحصل بموجبها الشركة المصنعة لهواتف «آيفون» على مليارات الدولارات سنوياً مقابل جعل «غوغل» محرك البحث الرئيسي على متصفح سفاري الخاص بها.
ووفقاً لـ«رويترز»، ذكر محامو الشركة في وثائق قدموها للمحكمة في واشنطن، أمس الاثنين، أن «أبل» لا تخطط لإنشاء محرك بحث خاص بها لتنافس «غوغل»، التابعة لشركة «ألفابت»، سواء استمرت المدفوعات أم لا.
وحصلت «أبل» بموجب اتفاقها مع «غوغل» على نحو 20 مليار دولار في عام 2022 وحده.
وتريد «أبل» استدعاء شهود في محاكمة أبريل (نيسان).
وسيسعى المدعون إلى إظهار أن «غوغل» يجب أن تتخذ تدابير عدة، من بينها بيع متصفح «كروم» ونظام التشغيل «آندرويد»، لاستعادة المنافسة في نشاط البحث عبر الإنترنت.
وقالت «أبل»: «لم يعد بإمكان (غوغل) تمثيل مصالح (أبل) بالشكل المناسب. وعلى (غوغل) حالياً الدفاع في مواجهة جهود واسعة تستهدف تفكيك وحدات أعمالها».
واقترحت الشركة تخفيف الاتفاقيات التي تعقدها مع مطوري وسائل التصفح ومُصنعي الأجهزة المحمولة وشركات الاتصالات اللاسلكية لجعل «غوغل» محرك البحث الرئيسي، ولكن ليس إنهاء اتفاقياتها لتشارك عوائد الإعلانات التي تجنيها من البحث عبر الإنترنت.
وأحجم متحدث باسم «غوغل» عن التعليق اليوم الثلاثاء.
وتعد الدعوى التي أقامتها وزارة العدل الأميركية على «غوغل» قضية تاريخية يمكن أن تعيد تشكيل طريقة حصول المستخدمين على المعلومات عبر الإنترنت.
طالب محامو «أسوشيتد برس» قاضيا فدراليا أميركيا الخميس بإلغاء الحظر الذي فرضه البيت الأبيض على مراسلي وكالة الأنباء العالمية لتغطية بعض النشاطات الرئاسية.
لا أحد يريد الحديث عن الملحق، أو ما يسميها الاتحادان الدولي لكرة القدم «فيفا» والآسيوي للعبة، «تصفيات الدور الرابع»؛ لرغبة كثير من المنتخبات المشارَكة ببطاقة.
ردت فصائل فلسطينية، أمس، على الاحتجاجات التي شهدها قطاع غزة خلال اليومين الماضيين بتهديد من وصفتهم بـ«أذناب الاحتلال» الذين يخدمون الأهداف الإسرائيلية،
يخوض نادي ضمك المنافس في الدوري السعودي الممتاز لكرة القدم الجمعة مباراة ودية أمام أبها في ملعب نادي ضمك الساعة 10مساء ضمن المباريات الاستعدادية.
فيصل المفضلي (أبها)
في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعيhttps://aawsat.com/%D8%AA%D9%83%D9%86%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A7/5126371-%D9%81%D9%8A-%D8%AC%D8%B2%D8%A1-%D9%85%D9%86-%D8%A7%D9%84%D8%AB%D8%A7%D9%86%D9%8A%D8%A9-%D9%87%D8%A7%D8%B1%D8%AA-%D9%8A%D9%88%D9%84%D8%AF-%D8%B5%D9%88%D8%B1%D8%A7%D9%8B-%D8%B9%D8%A7%D9%84%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%AC%D9%88%D8%AF%D8%A9-%D8%B9%D8%A8%D8%B1-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A
في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
يُعدُّ توليد صور عالية الجودة بكفاءة تحدياً بالغ الأهمية، خصوصاً للتطبيقات، مثل تدريب السيارات ذاتية القيادة، أو تصميم بيئات ألعاب الفيديو، أو محاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي. وفي حين حققت نماذج الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في توليد الصور، لا تزال الطرق الحالية تواجه مفاضلة بين السرعة والجودة.
نماذج الانتشار (Diffusion Models)، مثل تلك المستخدمة في «DALL-E» و«Stable Diffusion»، تنتج صوراً واقعية مذهلة، لكنها تتطلب قوة حاسوبية كبيرة ووقتاً طويلاً. من ناحية أخرى، النماذج الانحدارية الذاتية (Autoregressive Models) المشابهة لتلك المستخدمة في نماذج اللغة الكبيرة مثل «تشات جي بي تي» (ChatGPT) تولد الصور بسرعة، لكنها غالباً ما تعاني مع التفاصيل الدقيقة، ما يؤدي إلى نتائج مشوهة أو ضبابية. الآن، طور فريق من الباحثين من معهد «ماساتشوستس للتكنولوجيا» (MIT) وشركة «إنفيديا» (NVIDIA) حلّاً مبتكراً يُدعى «هارت» (HART) وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد يجمع بين مزايا الطريقتين لتقديم صور عالية الجودة بسرعات غير مسبوقة.
أفضل ما في الطريقتين
يعمل «HART» على مبدأ بسيط لكنه قوي. أولاً، يقوم النموذج برسم الخطوط العريضة للصورة بسرعة، ثم يقوم نموذج انتشار صغير بتنقيح التفاصيل، فماذا يعني ذلك؟
يوضح هاوتيان تانغ، طالب الدكتوراه في «MIT»، والمؤلف الرئيسي المشارك للبحث، الأمر بهذه العبارة: «تخيَّل الأمر مثل الرسم». ويتابع: «إذا غطّيت اللوحة كلها دفعة واحدة، فقد تبدو النتيجة خاماً. لكن إذا بدأت برسم عام، ثم نقحته بضربات فرشاة أصغر وأدق، تصبح الصورة النهائية أكثر إتقاناً».
تعمل نماذج الانتشار التقليدية عن طريق إزالة الضوضاء من الصورة خطوة بخطوة حتى تظهر صورة واضحة. وهذه العملية تضمن دقة عالية لكنها بطيئة وتستهلك موارد كبيرة. في المقابل، تولد نماذج «هارت» (HART) الصور بشكل تسلسلي، متنبئة بأجزاء صغيرة في كل مرة. وفي حين تكون أسرع، فإنها غالباً ما تفقد تفاصيل مهمة بسبب الضغط.
يملأ «HART» هذه الفجوة باستخدام نموذج انحدار ذاتي للتعامل مع الجزء الأكبر من توليد الصورة، ثم تطبيق نموذج انتشار خفيف فقط لتحسين التفاصيل المتبقية، أي تلك العناصر الدقيقة التي تجعل الصورة حية مثل ملمس الشعر، وبريق العين، أو الحواف الدقيقة للأجسام.
يتميز نموذج «HART» الجديد بقدرته على إنتاج صور بجودة تعادل أو تفوق أحدث نماذج الانتشار لكن بسرعة أعلى بتسع مرات (MIT)
السرعة دون التضحية بالجودة
من أكثر إنجازات «HART» إثارة للإعجاب هي كفاءته. وفي حين تتطلب نماذج الانتشار الحديثة مليارات المعلمات وعشرات الخطوات للتنقيح، يُحقق «هارت» نتائج مماثلة أو حتى أفضل بجزء بسيط من التكلفة الحاسوبية.
في الاختبارات، أنتج «HART» صوراً أسرع بتسع مرات من نماذج الانتشار الرائدة، مع الحفاظ على مستوى التفاصيل نفسه. والأكثر إثارة، أنه يفعل ذلك باستخدام طاقة حاسوبية أقل بنسبة 31 في المائة، ما يجعله قابلاً للتشغيل على أجهزة المستهلك العادية، مثل أجهزة اللابتوب أو الهواتف الذكية.
يقول تانغ: «نموذج الانتشار في (HART) لديه مهمة أبسط بكثير... فهو يحتاج فقط لتصحيح التفاصيل الدقيقة، وليس الصورة بأكملها، ما يجعل العملية أكثر كفاءة».
فتح آفاق جديدة
تمتد آثار «HART» إلى ما هو أبعد من مجرد توليد صور أسرع. تصميمه الهجين يجعله شديد التكيف للدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، مثل نماذج الرؤية واللغة التي يُمكنها تفسير وتوليد النصوص والصور معاً.
تخيَّل أن تطلب من مساعد ذكي أن يرشدك خلال تجميع قطعة أثاث، مع عرض مرئي لكل خطوة في الوقت الفعلي، أو فكِّر في سيارات ذاتية القيادة يتم تدريبها في بيئات افتراضية فائقة الواقعية، تتعلم تجنب المخاطر غير المتوقعة، قبل أن تصل حتى إلى الطريق. سرعة ودقة «HART» مكَّنَتا من جعل هذه التطبيقات ليست ممكنة فحسب، بل عملية أيضاً.
في المستقبل، يُخطط الباحثون لتوسيع قدرات «HART»، لتشمل توليد الفيديو وتركيب الصوت، مستفيدين من تصميمه القابل للتوسع لمهام أكثر تعقيداً.
خطوة نحو ذكاء اصطناعي أذكى
يُمثل «HART» قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، مبرهناً على أن السرعة والجودة يجب ألا يكونا متناقضين. من خلال الجمع الذكي بين نقاط قوة النماذج الانحدارية الذاتية ونماذج الانتشار، يفتح الباحثون أبواباً جديدة لتوليد الصور عالية الدقة في الوقت الفعلي، ما يقربنا من مستقبل يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يدمج الإبداع والكفاءة بسلاسة.
هذا البحث، المدعوم من مختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT» و«Amazon للعلوم»، ومؤسسة «العلوم الوطنية الأميركية»، سيُعرض في المؤتمر الدولي حول التمثيلات التعليمية. ومع مزيد من التطوير، قد يصبح «HART» قريباً حجر الزاوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، ما يُعيد تشكيل طريقة تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه.
