3 ملايين دولار تكلفة غداء مع ملياردير

لنيل شرف تناول الطعام مع أحد أكثر المستثمرين شعبية في العالم

الملياردير الأميركي وارن بافت
الملياردير الأميركي وارن بافت
TT

3 ملايين دولار تكلفة غداء مع ملياردير

الملياردير الأميركي وارن بافت
الملياردير الأميركي وارن بافت

كشف الملياردير الأميركي وارن بافت، الذي يرأس شركة «بيركشاير هاثاواي»، أن امرأة هي المُزايد المجهول الذي اتفق الأسبوع الماضي خلال مزاد خيري سنوي على دفع 3456789 دولارًا لتناول الغداء معه، لتعادل بذلك المبلغ القياسي الذي دُفع مقابل نيل شرف الغداء مع أحد أكثر المستثمرين شعبية في العالم.
وقال بافت، وهو الملياردير الذي يرأس شركة «بيركشاير هاثاواي»، خلال مؤتمر في واشنطن: «الشيء الوحيد الذي سأخبركم به.. أنها امرأة». ويمكن للفائزة وسبعة من أصدقائها على الأكثر تناول الطعام مع بافت في مطعم «سميث آند ولنسكي» المتخصص في تقديم شرائح اللحم بوسط مانهاتن. وكان مزايد مجهول أيضا دفع 3456789 دولارًا للفوز بمزاد عام 2012.
وستذهب الأموال إلى «جلايد»، وهي مؤسسة خيرية في سان فرنسيسكو تقدم الطعام والرعاية الصحية وخدمات أخرى للمشردين والفقراء أو من يعانون إدمان المخدرات. ومنذ عام 2000 أقام «بافت» 17 مزادا سنويا لصالح «جلايد» جمع منها نحو 6.‏23 مليون دولار.
وهناك امرأة واحدة على الأقل سبق لها الفوز بالمزاد. ففي عام 2009 فازت كورتني وولف من شركة «ساليدا كابيتال» الكندية بالمزاد بدفعها 1680300 دولار. ووصف بافت مؤسسة «جلايد» - التي يديرها القس سيسيل ويليامز وزوجته جانيس ميريكيتاني - بأنها «منظمة اجتماعية رائعة» وشجع على تنظيم مزادات أعلى في 2017.
وقال للحضور: «إذا أردت شراءه العام المقبل فإن ثلاثة ملايين ونصف المليون دولار هو مجرد سعر مقترح.. إلى جانب بقشيش بالطبع مقابل الغداء». وكان بث على شبكة الإنترنت لتصريحات «بافت» متاحا على موقع «يوتيوب».



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».