أفضل سماعات الرأس والأذن لمستخدمي «آيفون 12»

سماعة «سوني»
سماعة «سوني»
TT

أفضل سماعات الرأس والأذن لمستخدمي «آيفون 12»

سماعة «سوني»
سماعة «سوني»

إذا كنتم اشتريتم أحد إصدارات «آيفون» الجديدة من «آبل»، لا بدّ أنّكم عرفتم أن الشركة حذفت السماعات على اختلاف أنواعها من علبة الجهاز. وغاب المنفذ الدائري (3.5 ملم) عن أجهزة «آبل» الأخيرة، ومع سحب السماعات السلكية من علب الهواتف اليوم، بات التحوّل إلى السماعات اللاسلكية خياراً أكثر إلحاحاً.

بدائل جيدة
لا شكّ أنّ شركة «آبل» ستُسرّ ببيعها لكم سمّاعاتها اللاسلكية «إيربود» و«إيربود برو» و«باور بيتز برو» التي تحمل توقيع «بيتس»، إحدى شركاتها الفرعية. ولكنّ اللائحة التالية ستعرض لكم بعض الخيارات البديلة الصالحة لهواتف «آيفون 12» والمناسبة لناحية الميزانية، التي تتوافق أيضاً مع أجهزة أخرى مزوّدة باتصال بلوتوث كأجهزة «أندرويد».
لذا، إذا كنتم تبحثون عن بديلٍ لسماعات «إيربود» الشهيرة، ولا تريدون إنفاق الكثير من المال، فستجدون أدناه لائحة بعدد من أفضل السماعات اللاسلكية التي تتراوح أسعارها بين 50 و100 دولار.
• أفضل السماعات البديلة المتوفرة – «سوني WH - 1000XM4». يمكن القول إنّ أول نموذج WH - 1000XM4 من سماعات «سوني» كان ممتازاً، إلّا أنّه كان يعاني من عيب واحد كامن في قدرات الاتصال الصوتي، لا سيّما في الأماكن كثيرة الضجيج. ولكنّ الإصدار الجديد من هذه السماعات شهد تحسّناً في هذا المجال، مع إضافة ميزة تعدّد نقاط البلوتوث التي تتيح لكم الاتصال بجهازين كالهاتف والكومبيوتر في وقت واحد. هذا يعني أنكم إذا تلقّيتم اتصالاً أثناء استخدامكم للسماعات مع جهاز الكومبيوتر، فسيتحوّل الصوت إلى الهاتف ليتيح لكم الإجابة عن الاتصال.
قد تكون الصدارة في مجال الاتصالات الصوتية من نصيب سمّاعات «بوز 700» العازلة للضجيج، ولكنّ سماعة «WH - 1000XM4» من «سوني» ستمنحكم راحة أكبر، بالإضافة إلى بعض التحسينات الأخرى لجهة عزل الضجيج ونوعية الصوت، ما يجعلها الخيار الأفضل على جميع الصعد.

سماعات منافسة
> سماعات لاسلكية بنوعية صوت ممتازة – «سينهيزر مومنتوم ترو وايرلس 2»Sennheiser Momentum True Wireless 2. قد لا يكون الجيل الثاني من هذه السماعات زهيداً بسعر 270 دولاراً، ولكنّها أفضل من الجيل الأوّل على جميع الصعد، لا سيما أنها تتميّز بتصميمٍ أصغر حجماً وأكثر راحة وخاصية عزل الضجيج التي تنافس سماعة «إيربود برو»، وخدمة بطاريتها المحسنة (ما يقارب سبع ساعات من الخدمة مقارنة بأربع ساعات للجيل السابق) وإزعاج أقلّ خلال الاتصالات.
وإذا كنتم لا تحبّون السماعات السوداء، بات بإمكانكم الحصول عليها باللون الأبيض. ولكنّ أهمّ ما في هذه السماعات هو أنّها تتمتّع بالصوت الواضح والقوي نفسه، حتّى إنّها تقدّم لكم نوعية صوت أفضل من التي تقدّمها سماعات «إيربود برو» من «آبل»، ما يجعلها أفضل سماعة لاسلكية متوفرة في السوق اليوم.
تستخدم «سينهيزر مومنتوم ترو وايرلس 2» اتصال «بلوتوث 5.1» وتدعم حزم الترميز «AAC» و«AptX» (للأجهزة التي تتضمّن الحزمة الأخيرة كهواتف «غالاكسي سامسونغ» الذكية).
> أفضل سماعات «آبل» لجهة السعر – «بيتس فليكس» (Beats Flex). لم نظنّ أبداً أننا سنكون على موعد مع نسخة ثانية من سماعات «بيتس إكس» اللاسلكية المجهّزة بعصبة للعنق، ولكنّها صدرت فعلاً ولكن باسم جديد هو «بيتس فليكس» وثمنها 50 دولاراً، أي نصف سعر الإصدار السابق منها.
تحوّلت سماعة «بيتس فليكس» فوراً إلى بديلٍ زهيد ومناسب لسماعات «إيربود» الشهيرة، التي يبدأ سعرها من 13w0 دولاراً للنسخة العادية المجهزة بعلبة سلكية للشحن (ستصبح متوفّرة بـ90 دولاراً في موسم الأعياد المقبل). ولكنّ الخبر الجيّد حقاً هو أنّ نوعية الصوت التي تصدره أفضل من سماعتي «بيتس إكس» و«إيربود»، فضلاً عن أنها تتمتّع بأداء ممتاز في الاتصالات وبخدمة بطارية أفضل من سابقتها. أمّا الخبر السيئ، فهو أنّ تصميمها يُعتبر قديماً بعض الشيء في عالم اليوم الذي يعجّ بالسماعات اللاسلكية العصرية.
تتوفر «بيتس فليكس» حالياً باللونين الأبيض والأسود، على أن يصدر منها لونان آخران، هما الرمادي والأصفر في مطلع العام المقبل.
* «سي نت»، خدمات «تريبيون ميديا»



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.