6 حِيل تقنية تسهل حياتكم

6 حِيل تقنية تسهل حياتكم
TT

6 حِيل تقنية تسهل حياتكم

6 حِيل تقنية تسهل حياتكم

صحيح أنّ كثيرين باتوا ينظرون للتكنولوجيا على أنّها هبة إلهية، ولكنّها في الحقيقة، قد تكون محبِطة جداً في بعض الحالات؛ اذ يحتاج إتقان استخدام التقنية إلى التكرار، ولهذا السبب، يتطلّب الوقت والصبر.
لمساعدتكم في هذا الشأن، سنقدّم لكم بعض النصائح التي ستوفّر عليكم مضيعة الوقت والمال والتعقيد. ويمكنكم أيضاً مشاركتها مع من قد يستفيد منها:

1- تعليم «سيري»... كيف تلفظ اسماً: هل يصرّ مساعدكم الرقمي على لفظ اسم صديقتكم أو شريك حياتكم بشكلٍ خاطئ؟
لتصحيح هذا الوضع، قولوا: «مرحباً... سيري» وأتبِعوها بعبارة: «هذا الاسم لا يُلفظ هكذا»، ومن ثمّ قولوا اسم صديقكم. بعدها؛ ستعطيكم «سيري» 4 احتمالات للاسم لتختاروا الصحيح منها.

2- طمس موقع منزلكم من خرائط «غوغل»: للحصول على مزيد من الخصوصية، احرصوا على طمس موقع منزلكم عن خرائط «غوغل». صحيح أنّ عربات «غوغل» تعمل منذ سنوات على تصوير الأحياء، ولكنّ الكلمة الأخيرة في ظهور المواقع تعود لكم.
إذا كنتم تريدون ألا يظهر موقع منزلكم واضحاً على التطبيق، فافتحوا خرائط «غوغل»، وأدخلوا عنوان منزلكم، ثم اتجهوا إلى إعداد «رؤية الشارع»، بعدها انقروا على النقاط الثلاث (الخيارات) واختاروا «الإبلاغ عن مشكلة (Report a Problem)»، ثمّ اتبعوا الإشارات الدالّة التي يجب أن تبدأ بسحب مربّع أحمر حول منزلكم. قد يتطلّب منكم الأمر بضعة أيّام، ولكنّكم ستنجحون في النهاية.

3- ضبط مؤقّت في «غوغل»: لنقل إنّكم تعملون على أمرٍ مهم على الكومبيوتر، ولكنّكم في الوقت نفسه، لا تريدون نسيان الطعام الذي يُطهى في الفرن.
يمكنكم ضبط مؤقّت سريع على «غوغل» من خلال طباعة «ضبط مؤقّت وتحديد عدد الدقائق (Set timer [x] minutes)» في مربّع البحث. ويمكنكم أيضاً الطلب إلى المساعد الرقمي «وضع مؤقّت مدّته 5 دقائق و30 ثانية» مثلاً.
في هذه الحالة، وعند انتهاء المدّة المحدّدة في المؤقّت، ستسمعون جرساً صادراً عن اللابتوب والكومبيوتر والجهاز اللوحي، والهاتف، والشاشة الذكية.

4- التخلّص من نظارات القراءة: هل تحتاجون إلى تكبير حجم شيءٍ ما، كنصّ صغير أو جانب عبوة دوائية؟
اذهبوا إلى قسم الإعدادات في جهاز «آيفون» أو «آيباد»، وافتحوا قسم «الوصول» وانقروا على «العدسة المكبّرة» لتشغيلها (عند التشغيل، ستظهر أمامكم نقرة خضراء). بعدها، اضغطوا 3 مرّات على الزرّ الجانبي الموجود في يمين الجهاز (أو زرّ الوسط الأمامي في الإصدارات القديمة)، ليظهر أمامكم مزلاقاً على الشاشة لتعديل الحجم حسب رغبتكم.

5- الطباعة عند نفاد الحبر الأسود: إذا نفد الحبر الأسود في طابعتكم، فيمكنكم تعديل لون الخطّ إلى «هيكس #010101 (hex #010101)» للحصول على التدرّج الرمادي الأكثر قتامة في الطيف اللوني. يبدو هذا اللون قريباً جداً إلى حدّ التطابق مع الأسود، ولكنّه يتألّف من 0.39 في المائة من اللون الأحمر، و0.39 في المائة من الأخضر، و0.39 في المائة من الأزرق. (يمكنكم تغيير لون الخطّ في برامج مثل «وورد» أو «بيجز» من خلال اختيار اللون ومن ثمّ طباعة رقمه).

6- استعادة كلمات المرور المنسيّة: هل حدث يوماً أن نسيتم كلمات المرور الخاصّة بموقع ما، كمتجر إلكتروني أو حساب تواصلٍ اجتماعي؟ حدث طبعاً.
إذا كنتم تستخدمون متصفّح «غوغل كروم»، فيمكنكم رؤية كلمة المرور التي نسيتموها إذا طلبتم من المتصفّح أن يحفظها من خلال لصق «كروم://إعدادات/كلمات مرور» في شريحة عنوان المتصفّح. وإذا كنتم تستخدمون متصفّح «مايكروسوفت إيدج»، فانسخوا والصقوا «إيدج://إعدادات/كلمات مرور» في نافذة رابط الـ«URL» (محدد موقع الموارد المُوحّد). والآن أصبح بإمكانكم الاطّلاع على كلّ كلمات المرور التي تريدونها.

- «يو إس إيه توداي»
- خدمات «تريبيون ميديا»


مقالات ذات صلة

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

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

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

تشير دراسة حديثة إلى أن نماذج اللغة الكبيرة تفتقر إلى فهم حقيقي للعالم، إذ تتفوق في مهام ثابتة، لكنها تتعثر مع تغييرات بسيطة، ما يثير تساؤلات حول جدواها.

نسيم رمضان (لندن)
الاقتصاد زوار في جناح شركة «أميركان إكسبريس السعودية» بمؤتمر «سيمليس» للمدفوعات الرقمية بالرياض (الشركة) play-circle 01:34

«أميركان إكسبريس السعودية»: البنية التحتية المتطورة تدعم زيادة إنفاق السياح

يرى الرئيس التنفيذي لشركة «أميركان إكسبريس السعودية» أن البنية التحتية المتطورة للمدفوعات الرقمية بالسعودية وزيادة نقاط البيع تعززان إنفاق السيّاح.

عبير حمدي (الرياض)
تكنولوجيا ستحدد انتخابات 2024 كيفية تطوير التكنولوجيا وحماية خصوصية المستخدمين ومستوى التدخل الحكومي في ذلك القطاع (أدوبي)

كيف ستؤثر الانتخابات الرئاسية الأميركية على مستقبل التكنولوجيا؟

ستتأثر السياسات التكنولوجية بنتائج الانتخابات الأميركية بشكل كبير بسبب اختلاف رؤى كل مرشح حول تنظيم الذكاء الاصطناعي وخصوصية البيانات ومكافحة الاحتكار.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا توفر «غاما» منصة ذكية لإنشاء العروض التقديمية بسرعة معتمدة على الذكاء الاصطناعي لتبسيط عملية التصميم (غاما)

كيف تسهّل منصة «غاما» العروض التقديمية عبر الذكاء الاصطناعي؟

يمكن الآن للمستخدمين تحويل أفكارهم إلى شرائح عرض احترافية وجاهزة في ثوانٍ، ودون عناء التنسيق اليدوي.

عبد العزيز الرشيد (الرياض)
خاص تستثمر «ساس» أكثر من مليار دولار في بحث وتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي مع التركيز على السعودية كسوق رئيسية لها في المنطقة (شاترستوك)

خاص «ساس»: دمج البيانات الحقيقية والاصطناعية سيقود التحول الرقمي في السعودية

في حديث لـ«الشرق الأوسط»، تؤكد شركة «ساس» التزامها بدعم أهداف رؤية 2030 عبر استثمارات في البحث والتطوير لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي.

نسيم رمضان (دبي)

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.