«آيفون 12»... شاشة أكبر وتصميم جديد وشبكة الجيل الخامس

«أبل» أطلقت 4 إصدارات تضمنت أصغر هاتف بتقنية «5 جي» وسماعة منزلية

هاتف «أيفون 12 برو»
هاتف «أيفون 12 برو»
TT

«آيفون 12»... شاشة أكبر وتصميم جديد وشبكة الجيل الخامس

هاتف «أيفون 12 برو»
هاتف «أيفون 12 برو»

أزاحت شركة «أبل» الأميركية الستار، عن أحدث هواتفها الجوالة «أيفون 12» والذي يظهر بتقنية الجيل الخامس، وذلك خلال المؤتمر الأخير لعملاق التكنولوجيا العالمي، حيث كشفت عن أربعة هواتف محمولة تتضمن إصداراً صغير الحجم، فيما حمل الإصدار الأكبر شاشة وصل قطرها إلى 6.7 بوصة، في وقت أعلنت أيضاً عن سماعة منزلية صغيرة.
وأعلنت شركة أبل رسمياً عن هواتف أيفون الرئيسية لعام 2020 تضمنت «أيفون 12 ميني» وأيفون 12» و«أيفون 12 برو» و«أيفون 12 برو ماكس»، والتي تتميز بدعم تقنية الجيل الخامس وتصميم مربع جديد على غرار تصميم «الأيفون 4». وهذه هي المرة الأولى التي يتم إعادة تصميم رئيسية لهواتف أبل الذكية ذات الشاشة الكاملة، وذلك منذ أن طرحت التصميم من دون إطار مع «أيفون إكس» أو «أيفون 10» في عام 2017. في الوقت الذي تراهن على الكاميرا المدمجة في إصدارات الـ«برو».
«أيفون 12»
قد يكون الإعلان عن الأيفون تأخر قليلاً عن موعده السنوي، إلا أن الكثيرين يعتقدون أن التأخير جاء بنتيجة وهي إصدار الأيفون 12 بتقنية الجيل الخامس وشاشة بحجم شاشة 6.1 بوصة مثل «الأيفون11» و«الأيفون إكس أر»، في حين قد يكون الإغراء هو الانتقال إلى شاشة «أو إل أي دي» فسيحة تغطي الواجهة بالكامل وواجهة «سيراميك شيلد» الجديدة التي تقدم أكبر قفزة نوعية للمتانة في «أيفون» على الإطلاق.
ويضاف إلى ذلك شريحة «بيونك إيه 14» من تصميم أبل التي تعد أسرع شريحة في هاتف ذكي، ونظام كاميرا مزدوجة متطور يقدم لك ميزات تصوير حاسوبي جديدة وأعلى جودة للفيديو في هاتف ذكي. كما تقدم موديلات «أيفون 12» أيضاً «ميغاسيف» التي تمنح إمكانية شحن لاسلكي عالية ومنظومة جديدة كلياً من إكسسوارات تُثبت بكل في الأيفون.
وسيتوفر «أيفون 12» و«أيفون 12 ميني» بهيكل من الألومنيوم بخمسة ألوان هي الأزرق والأخضر والأسود، والأبيض والأحمر.
> تقنية الجيل الخامس. ويتضمن «أيفون 12» و«أيفون 12 ميني» تقنية «الجيل الخامس» للاتصالات التي صُممت بتكامل سلس بين أجهزة وبرامج من طراز عالمي، وسرعات معززة مع قدرة بسرعة أكبر في التنزيل والتحميل، كما تتضمن موديلات «أيفون 12» بنمط «سمارت داتا» الذي يطيل عمر البطارية عن طريق تقييم احتياجات شبكة الجيل الخامس بنظم ذكاء صناعي وموازنة بين استخدام باقة البيانات والسرعة وقوة الأداء في الوقت الفعلي.
> وحدة معالجة سريعة. يتضمن الجهاز شريحة «بيونك إيه 14» التي تعتبر أول شريحة في مجال الهواتف الذكية تضم معالجاً بدقة 5 نانومتر. وهي توفر سرعة وكفاءة أكبر من أي وقت مضى، إذ تضم وحدة معالجة مركزية ووحدة معالجة رسومات غرافيك أسرع بنسبة 50 في المائة، مقارنة بأسرع شرائح الهواتف الذكية المنافسة.
ومن ضمن العناصر في «الأيفون 12» مقاومته للماء لغاية 6 أمتار لمدة تصل إلى 30 دقيقة، بالإضافة إلى مقاومة السوائل اليومية، بما في ذلك القهوة والمشروبات الغازية.
* تصوير حاسوبي قوي. يقدم «أيفون 12» و«أيفون 12 ميني» ميزات تصوير حاسوبي قوية، ونظام كاميرا مزدوجة جديداً، ويشمل نظام الكاميرا المزدوجة المتطور الكاميرا الواسعة وكاميرا واسعة جديدة بفتحة عدسة تعتبر هي الأسرع في «الأيفون» على الإطلاق تلتقط إضاءة أكثر بنسبة 27 في المائة، في الوقت الذي ترتقي موديلات «أيفون 12» بالتصوير الحاسوبي إلى مستوى جديد بفضل نمط الليل، وأداء أسرع لميزة «ديب فيوغن» في جميع الكاميرات.
ويتضمن الجهاز أول كاميرا تصور فيديوهات بوضوح «أتي دبي أر» مع تكنولوجيا «دوبلي فيجن»، وهو الجهاز الوحيد في العالم الذي يقدم تجربة تصوير كاملة بتنسيق «دوبلي فيجن»، مما يسمح للمستخدمين بالتقاط فيديوهات شبيه بالتصوير السينمائي وتعديلها ومشاركتها مباشرة على الأيفون.
«أيفون 12 برو»
> أكبر هاتف. يعتبر كل من «أيفون 12 برو» و«أيفون 12 برو ماكس» أكبر من جهاز «أيفون 11 برو» مقاس 5.8 بوصة في العام الماضي و6.5 بوصة لـ«أيفون 11 برو ماكس»، حيث يتميز جهاز «أيفون 12 برو ماكس» مقاس 6.7 بوصة، ويعتبر أكبر هاتف في «أبل» حتى الآن.
تتميز طرازات «برو» بتصميم من الفولاذ المقاوم للصدأ - بدلاً من الألومنيوم الموجود في «أيفون 12» وتأتي بأربعة ألوان، الرصاصي الداكن، والفضي، والذهبي، والأزرق المحيطي، كما ستتضمن طرازات «برو» بشريحة «بوينك إيه 14»، والتي تعتبرها «أبل» أقوى شريحة صنعتها على الإطلاق، حيث تشير إلى إن كلاً من وحدة المعالجة المركزية الجديدة سداسية النواة ووحدة معالجة الرسومات رباعية النواة هما الأسرع على الإطلاق، مع أداء تشير الشركة إلى أنه أسرع بنسبة تصل إلى 50 في المائة من أي هاتف آخر.
> الواقع المعزز. كما تتمير فئة «برو» حصرياً بمستشعر «ليدار»، والذي سيتم استخدامه لتأثيرات الواقع المعزز إضافية، وقالت «أبل» إنه سيتم استخدام ماسح ليدار للمساعدة في التركيز في حالات الإضاءة المنخفضة، مما يجعل التركيز التلقائي للتصوير الفوتوغرافي في الإضاءة المنخفضة أسرع بست مرات. كما أنه يتيح لقطات التصوير الفوتوغرافي في الوضع الليلي.
كما طرحت «أبل» ميزة جديدة تسميها «أبل برو رو» والتي ستتوفر لاحقاً على «الأيفون 12 برو» و«الأيفون برو ماكس» إنها ستقدم مزايا التصوير الحاسوبي الحالية مثل «ديب فيوغن» و«سمارت إتش دبي أر» جنباً إلى جنب مع مرونة صور «رو».
وستتمكن هواتف «أيفون 12 برو «الجديدة أيضاً من التصوير في فيديو «اتش دي ار»، وهو الأول من نوعه في خط الإنتاج، بما في ذلك دعم التصوير مباشرة في «دوبلي فيوغن اتش دي ار».
> إزالة الشاحن والسماعات. ستقوم «أبل» بإزالة رأس الشاحن والسماعات السلكية من علبة أجهزة «أيفون» الجديدة كجزء من الأهداف البيئية المستمرة للشركة، في الوقت الذي سيتوفر كيبل الشحن من نوع «يو إس بي تايب سي» علبة للشحن، في خطوة تشير إلى أنها تتوافق مع أهداف الحفاظ على البيئة.

سماعة منزلية «ميني»

> تأتي سماعة «أبل» المنزلية الصغيرة، تحت اسم «هوم بود ميني»، حيث تعمل على استخدام نظم الذكاء الصناعي في تشغليها لخدمة «سيري» بهدف إنجاز مختلف المهام، وتقدم تجربة للمنازل الذكية سهلة الاستخدام، وتضم سماعة هوم بود «ميني» الذي يبلغ طولها 8.3 سنتيمتر، تكنولوجيا مبتكرة وبرامج متطورة تتيح الصوت الحاسوبي لتقديم جودة صوت غير مسبوقة أينما كان موضعه في المنزل.



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)
بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
TT

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)
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.