كومبيوتر على الوجه... إبداعات جديدة في عالم التقنيات الملبوسة

إكسسوار تقني يلتف حول العنق بنظارات خاصة

كومبيوتر على الوجه... إبداعات جديدة في عالم التقنيات الملبوسة
TT

كومبيوتر على الوجه... إبداعات جديدة في عالم التقنيات الملبوسة

كومبيوتر على الوجه... إبداعات جديدة في عالم التقنيات الملبوسة

تخيلوا أنكم جالسون في الطائرة وترتدون زوجاً من النظارات وتشاهدون سلسلة «بريدجرتون» على شاشة 120 بوصة. للاستمتاع بهذه الفرصة، ليس عليكم انتظار نظارة آبل المزمعة للواقع المعزز، لأن «فيتشور وان» (Viture One) (يبدأ سعرها من 400 دولار) المتوفرة اليوم على موقع «كيكستارتر» (موقع متخصص لجمع الدعم المالي لمنتج أو مشروع)، تعدكم بشاشة عملاقة مزروعة داخل عدساتها الصغيرة، وتتيح لكم تأمين تدفق الألعاب الإلكترونية عبر «بلاي ستيشن» و«ستيم» و«إكس بوكس» من السحابة إذا كنتم تملكون اتصال واي - فاي مستقر.

إكسسوار تقني
صمم هذه النظارات المبتكرة استوديو «لاير» في لندن – الشهير بتطوير منتجات لشركات مهمة كـ«بانغ أند أولفسن» – لخلق نوع من التوازن بين إكسسوارات الموضة والمنتجات التقنية القابلة للارتداء. تبدو النظارات وحدها تقليدية نوعاً ما، ولكنها في الحقيقة تتصل بواسطة سلك مغناطيسي بعدد من المعالجات والإلكترونيات التي تستقر على عنق المرتدي على شكل عقد يشغل وظائف النظارات.
يقدم هذا العقد حلاً غير اعتيادي لتحد يؤرق شركات الواقع المعزز في كل مكان: الواقع المعزز هو تقنية صغيرة بالدرجة الكافية لترتدى ولكن ليس بالدرجة الكافية لتختفي تماماً عن الأنظار.
جربت شركات كثيرة حتى اليوم أبرزها «ميتا» وأمازون تطوير نظارات واقع معزز عصرية ولكنها فشلت في التوصل إلى تصميم مرض من الناحية الجمالية لأنها تحشر في كل مرة الكثير من الإلكترونيات في أذرع كبيرة الحجم. ومن جهتها، حيدت مايكروسوفت نفسها عن هذه الشركات، واختصرت الطريق بصناعة إكسسوار «هولو لينس» الكبير للرأس متذرعةً بأن التقنية لا يحدها زمان ولا مكان على عكس الموضة التي تتغير بشكل دائم. تبقى معظم أجهزة الواقع المعزز الحية عالقة بين الموضة والتقنية، ومن الصعب ترويجها للمستهلكين الذين يفضلون ارتداء تقنية على معصمهم كسوار «فيتبيت» أو ساعة آبل الذكية، ويبدون رغبة أقل في ارتداء شيء على وجههم.
يشرح بنجامين هوبرت، مؤسس استوديو «لاير»Layer والمدير الإبداعي فيها، أن «آبل بدأت بالدخول إلى هذا الفضاء... ستحصلون على هذا الزخم، ما يعني أن صانعي التقنية سيطورون مكونات أصغر وأصغر مع الوقت»، في إشارة منه إلى هاتف الآيفون الذي يستخدم تقنية موجودة ويدعمها بمكونات إلكترونية أصغر حجماً وأقل كلفة بالاعتماد على حجم الإنتاج الهائل في الشركة. ويعتبر هوبرت أن «الهدف النهائي هو التوصل إلى تطوير نظارات ذات تصميم عادي أو ربما عدسات لاصقة. لا زلنا في الخطوات الأولى في هذا الطريق».

نظارات وكومبيوتر العنق
بعد مئات النماذج التجريبية، طور استوديو «لاير» «فيتشور وان» Viture One القريبة بطرازها من نظارات «ويفارير» بتصميم عيون القطط. تعمد الاستوديو تطبيق هذه الاستراتيجية منذ البداية لصناعة طراز جديد مستوحى من إطار نظارات محبوب ومقبول بدل الخروج بتصميم غير مألوف كـ«سبيكتاكلز» التي طورتها شركة سنابتشات، مع تعزيز سماكة بعض أجزاء النظارة لزرع الإلكترونيات بداخلها.
ابتعدت هذه المقاربة عن فكرة الذراعين السميكين اللذين رأيناهما في نظارات أخرى، وعمد هوبرت إلى تزويد طرف الذراعين بثلم متبوع برأس مستدق لمنح منتجه مظهراً رشيقاً.
ولكن الشكل ليس إلا جزءاً من المعادلة لأن الهدف الأساسي هو أن يشعر المستخدم أنه يرتدي نظارات عادية. تضم «فيتشور وان» أيضاً مصرفاً حرارياً يسحب الحرارة التي تولدها العدسات بعيداً عن عيني المرتدي عبر الذراعين وإلى الخارج من فوق الأذنين. يهدف هذا المصرف إلى تبديد أي حرارة ينتجها الجهاز (دفء يشعر به المرتدي في أي جهاز يستخدمه)، لأن لا أحد، بحسب هوبرت، «قد يرغب بوضع شيء على رأسه – قبعة أو نظارات – يجعله يتعرق».
تضم النظارات عدسات ملونة لرد الأشعة فوق البنفسجية وطبقة رقيقة تتيح للمستخدم تعديل ظلمة العدسات من خلال النقر على زر موجود في قطعة العنق التي تشبه العقد. في الأوضاع الأكثر قتامة، قد يشعر المستخدم وكأنه جالس في صالة سينما، أما في الأوضاع المضيئة، سيشعر بمزيد من الظلمة ولكن مع معرفة ما يحصل في محيطه.
قدمت هذه النظارات عنصراً غير مألوف في هذا المجال هو القطعة أو الكومبيوتر الذي يلتف حول العنق والذي صممه استوديو «لاير» لنقل الوزن الذي سيحمله المستخدم من الرأس إلى الكتفين. بدأت فكرة نقل القوة الكومبيوترية بعيداً عن إكسسوار العينين مع شركات ناشئة أخرى كـ«ماجيك ليب» التي وضعت الكومبيوتر على الخصر. عندما ترتدون كومبيوتر العنق أو العقد من «فيتشور»، قد تلاحظون أنه يشبه منتجات «شاربر إميدج» خصوصاً وأنه مقوس وخال من اللمعان وذي تصميم مجزأ يوحي فوراً بأنه جهاز.
يتساءل هوبرت: «ما هي قطعة التقنية المشابهة – أو أي شيء – غير قماشي يلتف حول العنق؟ إنها المجوهرات. ولكن إذا صممناها على شكل قطعة مجوهرات، ستصبح أكثر جندرية واستقطاباً». في المقابل، تبدو عصبة العنق من «فيتشور وان» كجهاز مصنوع ليناسب أي شخص.
ولكن لما لا يركز المصممون على الآلة أكثر؟ لا يمكن للتفاصيل الجمالية الكبيرة والمحبوبة في الألعاب الإلكترونية– الغنية بسباقات السيارات وتصميمات الخيال العلمي وأضواء «ليد» الملونة والساطعة – أن تستغني عن فكرة الآلة بالكامل. ولهذا السبب، لا يسعى المطورون اليوم لإخفاء فكرة الآلة، بل لتحويلها إلى صيحة رائجة وقائمة بحد ذاتها.
• «فاست كومباني»
- 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.