أفضل الألعاب الإلكترونية الجديدة لـ{آيفون»

متجر تطبيقات أبل يزخر بخيارات أخرى

أفضل الألعاب الإلكترونية الجديدة لـ{آيفون»
TT

أفضل الألعاب الإلكترونية الجديدة لـ{آيفون»

أفضل الألعاب الإلكترونية الجديدة لـ{آيفون»

وأخيراً حلّ الربيع! ولكنّ فكرة تمضية المزيد من الوقت في الخارج والطبيعة لا تعني تجاهل بعض ألعاب الفيديو الرائعة التي قد تمنحكم جرعة من التسلية على الجهاز الذي لا تغادرون المنزل من دونه.
سواء كنتم تستريحون في شرفة المنزل الأمامية أو في الحديقة الخلفية، أو كنتم تشعرون بالملل على متن رحلة بحرية، أو تريدون ببساطة أن تبقوا أولادكم مرفّهين خلال «عطلة» تقضونها في مكانٍ ما في إجازة مدرسية، ستجدون بعض عناوين الألعاب الإلكترونية الرائعة لجهازي الآيفون والآيباد.
ألعاب جديدة
في الواقع، أعلنت أبل عن إنجازٍ جديد لخدمتها «أبل آركيد» (4.99 دولار في الشهر) يضمّ 180 لعبة جديدة ومتطوّرة أضيفت إلى مكتبتها النّامية. تتميّز ألعاب «أبل آركيد» عن غيرها بإمكانية انضمام ستّة أفراد، بالإضافة إلى خلوّها من الإعلانات وخيارات الشراء داخل التطبيق.
ولعلّ توسّع أبل في هذا المجال ليس خطوة مفاجئة. فقد كشفت جمعية «إنترتينمنت سوفتوير أسوشييشن» أنّ 61 من البالغين الأميركيين يستخدمون الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية لممارسة الألعاب، مقابل 51 في المائة يستخدمون منصّات الألعاب و49 في المائة يستخدمون جهاز الكومبيوتر. كما أشار بحثٌ أجرته شركتا «بيلهام سميثرز» و«سينسور تاور» إلى أنّ الألعاب الإلكترونية أصبحت واحدة من أكثر الصناعات ربحية، محقّقة عوائد تتراوح بين 80 و85 مليار دولار العام الفائت. فيما يلي، ستتعرّفون إلى بعضٍ من أحدث ألعاب «أبل آركيد» وبعض التطبيقات «المجّانية المتطوّرة» التي أطلقها متجر أبل للمرّة الأولى مع خيار الشراء داخل التطبيق الذي يتيح لكم الحصول على محتوى أكبر.
أفضل العناوين
بعض عروض «أبل آركيد» التي تستحقّ الاطلاع عليها:
> إذا كنتم لم تجرّبوا لعبة «مونيومنت فالي» «Monument Valley،» بعد، إنّها لعبة أحاجٍ ذكية ورائعة ومختلفة بعض الشيء بفضل الأعمال الفنية السوريالية التي تحتوي عليها والمستوحاة من أم. سي. إيشر (مصمم الغرافيك الهولندي موريتس كورنيليس إيشر) والعمارة الهندية.
تضع لكم هذه اللعبة هدفاً يتطلّب التلاعب بالمحيط (والأبعاد) لمساعدة أميرة صامتة في التحرّك بين قلاعٍ وأقفاصٍ وغيرها من المواقع المليئة بالتحدّيات المتصاعدة بغية التفوّق على «شعب الغراب».
يحمل هذا الإصدار اسم «مونيومنت فالي» ولكنّه يضمّ أيضاً التوسعتين الأخريين «فورغوتن شورز» Forgotten Shores و«إيداز دريم» Ida’s Dream لمزيد من المحتوى.
> أمّا إذا كنتم من محبّي كرة السلّة في الولايات المتحدة، فستجدون في «أبل آركيد» لعبة «أن. بي. إي. 2 كي21 - آركيد إيدشن» «NBA 2K21 Arcade Edition» برسومياتها الدقيقة، ووسائل متعدّدة للتحكّم بالحركة (مع دعمٍ اختياري لشريحة للعب) بالإضافة إلى خلوِّها من خيارات الشراء داخل التطبيق (للاعبين الذين أوقفوا تشغيل خيار التحويلات الصغيرة في الإصدارات الأخرى).
تتضمّن هذه اللعبة أوضاعاً متنوّعة أبرزها «أرينا» Arena (خمسة مقابل خمسة لاعبين) و«بلاكتوب كويك ماتشز» Blacktop Quick Matches (مباريات الحركة في ملاعب الشوارع)، وتعدّد اللاعبين عبر شبكة الإنترنت Online Multiplayer (للاعبين ينضمّون من المنصّة نفسها وعبر أجهزة آيفون أخرى) و«ماي كارير» MyCAREER (حملة مبنية على قصّة لمساعدة اللاعب على إحراز التقدّم).
ألعاب كلاسيكية
ولمحبّي الألعاب الكلاسيكية مع نفحة من الإثارة والالتواء، يمكنكم اختيار «ريلي باد تشيس +» «Really Bad Chess+» من تطوير الفنّان التصويري النيويوركي زاك كيدج، بالإضافة إلى عناوين أخرى عصرية متوفرة في متجر أبل أبرزها «ريديكيولوس فيشينغ» Ridiculous Fishing و«فليب فلوب سوليتير» Flipflop Solitaire و«سبيل تاور» SpellTower.
يُفترض بلعبة «ريلي باد تشيس+» أن تكون مألوفة للاعبي الشطرنج التقليدي ولكنّها تتضمّن قطعاً عشوائية كثمانية فرسان وأربعة أفيال وثلاثة بيادق. ونعم، يملك منافسكم أحجاراً مختلفة أيضاً.
صُممت هذه اللعبة للمبتدئين والمحترفين على حدّ سواء، على شكلِ مقاربة جديدة للشطرنج (رغم أنّها تحتوي على بصريات كلاسيكية) تتيح للاعبين مواجهة نظم الذكاء الصناعي أو الأصدقاء عبر الشبكة، وتقدّم أيضاً تحديات يومية وأسبوعية.
ألعاب متجر أبل
ستتعرّفون فيما يلي على عناوين ألعاب غير مدرجة في خدمة «أبل آركيد»، ولكنّها مجّانية ومثيرة وتستحقّ اهتمامكم تجدونها في متجر تطبيقات أبل.
> صُممت لعبة «كراش بانديكوت: أون ذا ران» Crash Bandicoot: On the Run في إطار اتفاق بين شركتي «كينغ» و«أكتيفيجن»، ويؤدّي دور البطولة فيها الحيوان المحبوب كراش وشقيقته كوكو في مهمّة لإنقاذ الكون من دكتور نيو كورتكس وتابعه الشريرين.
وعلى غرار ألعاب «الجري الدائم» الأخرى كـ«سابوي سورفرز» Subway Surfers أو «تيمبل ران» Temple Run تحتاجون في هذه اللعبة إلى الحركة السريعة أثناء جري كراش وكوكو في مراحل مليئة بالفِخاخ، عليكم خلالها تحطيم الصناديق والحصول على دقعات الطّاقة بالإضافة إلى الانزلاق والقفز وغيرها من الحركات (كهزّ المؤخرة). تحتوي اللعبة على مواقع عدّة مقفلة وأسلحة كرتونية وأعداء ضخام والكثير من التحديات الجانبية المتنوعة.
تسمح لكم «كراش بانديكوت: أون ذا ران» اللعب وحدكم أو الانضمام إلى فرق مختلفة عبر الشبكة للمنافسة على مراكز وجوائز على مستوى العالم.
> وأخيراً، عادت لعبة «ليغ أوف ليجندز» من جديد في نسخة «ليغ أوف ليجندز: وايلد ريفت» League of Legends: Wild Rift، وهي عبارة عن لعبة استراتيجية مخصصة للهواتف والأجهزة اللوحية، تحصل في حلبة صراع بين عدد من اللاعبين.
تتيح لكم هذه اللعبة، التي تعتبر أحدث إصدارات شركة «رايوت غيمز»، التحكّم بشخصية واحدة (البطل) الذي يتمتّع بإمكانات فريدة، لقتال أربع أصدقاء عبر الشبكة أو مع وحدات يحرّكها نظام الذكاء الصناعي، بهدف تدمير الفريق المناوئ. تسير اللعبة على شكل مباريات ضارية تتراوح مدّتها بين 15 و20 دقيقة.
تتوفّر من هذه اللعبة نسخة لأجهزة الكومبيوتر وهي «وايلد ريفت» Wild Rift خمسة في مواجهة خمسة، مصممة للشاشات التي تعمل بتقنية اللمس، وتتيح لكم اختيار شكلٍ خاص للبطل مع إضافات جديدة فيما يتعلّق بالتعاويذ والعناصر والوحوش والخرائط.

* «يو إس أيه توداي»
- 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.