ربع الأميركيين يستخدمون السماعات الذكية

أمازون إيكو
أمازون إيكو
TT

ربع الأميركيين يستخدمون السماعات الذكية

أمازون إيكو
أمازون إيكو

شهد الربع الثاني من العام الحالي استمرار نمو سوق السماعات الذكية مثل «أمازون إيكو» و«غوغل هوم» في الولايات المتحدة حيث يستخدمها 24 في المائة من الأميركيين، مقابل 22 في المائة خلال الربع الأول من العام الحالي.
في الوقت نفسه أشارت الدراسة التي أجرتها مؤسسة «نيسلن» لدراسات السوق إلى أن 4 من كل 10 أصحاب سماعات ذكية يمتلكون أكثر من سماعة واحدة وهي نسبة كبيرة تشير إلى أن المستخدمين اكتشفوا قيمة هذا الجهاز فاستعانوا بأكثر من واحد منه بحسب موقع «تك كرانش» المتخصص في موضوعات التكنولوجيا.
وتعتبر غرفة المعيشة المكان المفضل لوضع السماعة الذكية في المنزل حيث قال 63 في المائة من مستخدمي هذه الأجهزة إنهم يضعونها في غرفة المعيشة، 35 في المائة قالوا إنهم يضعونها في غرفة النوم، و28 في المائة في المطبخ.
ولم تكن مفاجأة أن يكون سماع الموسيقى هو السبب الرئيسي لاستخدام هذه الأجهزة حيث قال 90 في المائة من المستخدمين إنهم يستمعون إلى الموسيقى عبر هذه الأجهزة مرة واحدة على الأقل كل أسبوع.
وجاء الحصول على معلومات فورية ومباشرة عن أشياء مثل حالة الطقس أو المرور كثاني أكثر استخدامات السماعات الذكية، بنسبة 81 في المائة يليه الحصول على الحقائق التاريخية بنسبة 75 في المائة. وجاءت الأخبار في المركز الرابع بنسبة 68 في المائة.كما أشار المسح إلى أن عطلة نهاية الأسبوع وفترة ما بعد الظهر هي الأوقات المفضلة لاستخدام هذه السماعات، كما أن انطباع المستخدمين عن هذه الأجهزة جيد للغاية، حسب وكالة الأنباء الألمانية.
وقال 75 في المائة من المستخدمين إنهم يحبون معرفة كيفية أداء المزيد من الوظائف باستخدام السماعة الذكية، وقال 72 في المائة منهم إنهم سيوصون بشراء مثل هذه الأجهزة كهدايا للأقارب والأصدقاء.



الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
TT

الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)

طُوّر جهاز فك ترميز يعتمد على الذكاء الصناعي، قادر على ترجمة نشاط الدماغ إلى نص متدفق باستمرار، في اختراق يتيح قراءة أفكار المرء بطريقة غير جراحية، وذلك للمرة الأولى على الإطلاق، حسب صحيفة «الغارديان» البريطانية.
وبمقدور جهاز فك الترميز إعادة بناء الكلام بمستوى هائل من الدقة، أثناء استماع الأشخاص لقصة ما - أو حتى تخيلها في صمت - وذلك بالاعتماد فقط على مسح البيانات بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي فقط.
وجدير بالذكر أن أنظمة فك ترميز اللغة السابقة استلزمت عمليات زراعة جراحية. ويثير هذا التطور الأخير إمكانية ابتكار سبل جديدة لاستعادة القدرة على الكلام لدى المرضى الذين يجابهون صعوبة بالغة في التواصل، جراء تعرضهم لسكتة دماغية أو مرض العصبون الحركي.
في هذا الصدد، قال الدكتور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الذي تولى قيادة العمل داخل جامعة تكساس في أوستن: «شعرنا بالصدمة نوعاً ما؛ لأنه أبلى بلاءً حسناً. عكفت على العمل على هذا الأمر طيلة 15 عاماً... لذلك كان الأمر صادماً ومثيراً عندما نجح أخيراً».
ويذكر أنه من المثير في هذا الإنجاز أنه يتغلب على قيود أساسية مرتبطة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وترتبط بحقيقة أنه بينما يمكن لهذه التكنولوجيا تعيين نشاط الدماغ إلى موقع معين بدقة عالية على نحو مذهل، يبقى هناك تأخير زمني كجزء أصيل من العملية، ما يجعل تتبع النشاط في الوقت الفعلي في حكم المستحيل.
ويقع هذا التأخير لأن فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تقيس استجابة تدفق الدم لنشاط الدماغ، والتي تبلغ ذروتها وتعود إلى خط الأساس خلال قرابة 10 ثوانٍ، الأمر الذي يعني أنه حتى أقوى جهاز فحص لا يمكنه تقديم أداء أفضل من ذلك.
وتسبب هذا القيد الصعب في إعاقة القدرة على تفسير نشاط الدماغ استجابة للكلام الطبيعي؛ لأنه يقدم «مزيجاً من المعلومات» منتشراً عبر بضع ثوانٍ.
ورغم ذلك، نجحت نماذج اللغة الكبيرة - المقصود هنا نمط الذكاء الصناعي الذي يوجه «تشات جي بي تي» - في طرح سبل جديدة. وتتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمثيل المعنى الدلالي للكلمات بالأرقام، الأمر الذي يسمح للعلماء بالنظر في أي من أنماط النشاط العصبي تتوافق مع سلاسل كلمات تحمل معنى معيناً، بدلاً من محاولة قراءة النشاط كلمة بكلمة.
وجاءت عملية التعلم مكثفة؛ إذ طُلب من ثلاثة متطوعين الاستلقاء داخل جهاز ماسح ضوئي لمدة 16 ساعة لكل منهم، والاستماع إلى مدونات صوتية. وجرى تدريب وحدة فك الترميز على مطابقة نشاط الدماغ للمعنى باستخدام نموذج لغة كبير أطلق عليه «جي بي تي - 1»، الذي يعتبر سلف «تشات جي بي تي».