«غالاكسي إس 22 +»... مزايا تصويرية متقدمة ومعززة بالذكاء الصناعي

أداء مبهر ودعم ممتد لوظائف كاميرا تطبيقات الشبكات الاجتماعية... وشحن سريع لبطارية كبيرة

أداء تصويري متقدم في تصميم أنيق وألوان مختلفة
أداء تصويري متقدم في تصميم أنيق وألوان مختلفة
TT

«غالاكسي إس 22 +»... مزايا تصويرية متقدمة ومعززة بالذكاء الصناعي

أداء تصويري متقدم في تصميم أنيق وألوان مختلفة
أداء تصويري متقدم في تصميم أنيق وألوان مختلفة

تعدّ سلسلة هواتف «سامسونغ غالاكسي إس22» من أفضل الهواتف الجوالة التي تعمل بنظام التشغيل «آندرويد»، ويقدم هاتف «غالاكسي إس 22+» Samsung Galaxy S22+ قدرات فائقة في تشغيل البرامج والألعاب والمحتوى وحماية البيانات والتصوير الليلي بأعلى جودة ممكنة مع التصميم الأنيق.
واختبرت «الشرق الأوسط» الهاتف، ونذكر أبرز مزاياه:

قدرات تصويرية مبهرة
يقدم الهاتف تجربة تصويرية عالية الجودة، حيث يستخدم وحدة استشعار أكبر بنسبة 23 في المائة من تلك الموجودة في الجيل السابق، إلى جانب استخدام تقنية «البكسل المتكيفة» Adaptive Pixel للسماح بدخول مزيد من الضوء وتسجيل التفاصيل والتقاط الألوان، حتى في ظروف الإضاءة المنخفضة جداً. وتقدم ميزة «الإطارات التلقائية» الجديدة القدرة على تتبع ما يصل إلى 10 أشخاص في الصورة وضبط تركيز الكاميرا على كل شخص منهم بشكل تلقائي للحصول على صور بغاية الوضوح، إلى جانب دعم تقنية «Video Digital Image Stabilization VIDS» لمنع أثر اهتزاز يد المستخدم خلال التصوير للحصول على لقطات سلسة وبغاية الوضوح حتى أثناء التنقل.
ويستخدم الهاتف تقنيات الذكاء الصناعي لرفع جودة الصورة، حيث يمكن التقاط صور مثالية وواضحة ونقية بنمط «بورتريه» باستخدام خريطة عُمق مزدوجة عبر الذكاء الصناعي لعرض أدق التفاصيل، وبدقة عالية.
يذكر أن الهاتف يدعم القدرات التصويرية الخاصة بكاميرات الهاتف للصور الثابتة وعروض الفيديو في تطبيقات «سنابشات» و«تيك توك» و«إنستغرام»، تشمل التصوير الليلي والتقريب السلس للصورة، وغيرها من المزايا الأخرى. وتبلغ دقة نظام الكاميرات الخلفية 50 ميغابكسل (عدسة عريضة) و10 ميغابكسل (للصور البعيدة) و12 ميغابكسل (للصور العريضة جداً)، بينما تبلغ دقة الكاميرا الأمامية 10 ميغابكسل.

مزايا متقدمة
وبالنسبة للتصميم، يدمج الهاتف نظام الكاميرات الخلفية بسلاسة في هيكله، وهو من أوائل إصدارات السلسلة الذي تتم صناعته من الألمنيوم المقوى Armor Aluminum. وتستخدم الشاشة زجاج «غوريلا غلاس فيكتوس بلاس» Corning Gorilla Glass Victus+ الجديد لمقاومة أعلى من السابق.
ويستخدم الهاتف شاشة «Dynamic AMOLED 2x» مبهرة يبلغ قطرها 6.6 بوصة تعرض الصورة بتردد 120 هرتز، وهي مثالية لمشاهدة المحتوى واللعب بالألعاب الإلكترونية المتقدمة. وتدعم تقنية «Vision Booster» الذكية ضبط الشاشة تلقائياً وفقاً لمستوى الإضاءة من حول المستخدم، وتعزز تباين الألوان لعرض المحتوى بجودة عالية. وتستطيع بطارية الهاتف العمل لأكثر من يوم كامل من خلال شحنتها الكبيرة التي تبلغ 4500 ملي أمبير – ساعة، والتي يمكن شحنها بسرعة كبيرة بقدرة 45 واط.
ويعمل الهاتف بمعالج فائق الأداء بدقة التصنيع 4 نانومتر، وهو يدعم تقنيات الذكاء الصناعي والتعلم الآلي لتحليل سلوك الشبكة وتبسيط أداء التطبيقات، وذلك عن طريق الكشف التلقائي مع التطبيق الذي يجري استخدامه حالياً وتوجيه أكبر قدر من قدرات المعالجة له، للحصول على تجربة سلسة جداً في تشغيل التطبيقات والتنقل بينها وتصفح الإنترنت.
وتقدم منصة الأمان «نوكس فولت» Knox Vault حماية وأماناً متقدمين، ذلك أنها تتضمن معالجاً وذاكرة آمنة تعزل تماماً البيانات الحساسة (مثل كلمات المرور والقياسات الحيوية ومفاتيح «بلوكتشين») من نظام التشغيل. كما يدعم الهاتف بنية «ARM» الدقيقة للحيلولة دون الهجمات الإلكترونية التي تستهدف نظام التشغيل والذاكرة. ويسمح الهاتف بمعرفة التطبيقات التي تستخدم حالياً البيانات والكاميرا الخاصة بالمستخدم وتحديد ما إذا كان يوافق أم يرفض إذن الاستخدام لكل تطبيق، وذلك من خلال لوحة المعلومات ومؤشر الخصوصية في واجهة الاستخدام المطورة One UI 4,1.

مواصفات تقنية
يستخدم الهاتف معالج «سنابدراغون 8 جين 1» ثماني النواة (نواة بسرعة 3 غيغاهرتز و3 نويات بسرعة 2.4 غيغاهرتز و4 نويات بسرعة 1.7 غيغاهرتز)، و8 غيغابايت من الذاكرة، و128 أو 256 غيغابايت من السعة التخزينية المدمجة، ويبلغ قطر شاشته 6.6 بوصة وهي تعرض الصورة بدقة 2340x1080 بكسل وبكثافة 393 بكسل في البوصة وبتردد 120 هرتز، وتدعم استشعار اللمس بمعدل 240 هرتز، وتبلغ دقة الكاميرا الأمامية 10 ميغابكسل، وتبلغ دقة الكاميرات الخلفية 50 و1 و12 ميغابكسل (للصور العريضة والبعيدة والعريضة جداً).
ويقدم الهاتف مستشعر بصمة خلف الشاشة ويدعم شبكات «واي فاي a وb وg وn وac و6e» و«بلوتوث 5.2» اللاسلكية، ويدعم تقنية الاتصال عبر المجال القريب Near Field Communication NFC، وهو مقاوم للمياه والغبار وفقاً لمعيار «IP68» (يمكن غمره لعُمق متر ونصف لمدة 30 دقيقة)، وتبلغ شحنة بطاريته 4.500 ملي أمبير – ساعة، وهو يدعم الشحن السريع بقدرة 45 واط، والشحن اللاسلكي بقدرة 15 واط، والشحن اللاسلكي العكسي بقدرة 4.5 واط لشحن الأجهزة والملحقات الأخرى.
ويعمل الهاتف بنظام التشغيل «آندرويد 12» وواجهة الاستخدام «وان يو آي 4.1»، ويدعم شبكات الجيل الخامس للاتصالات (5G) واستخدام شريحتي اتصال، ويبلغ سمكه 7.6 مليمتر ويبلغ وزنه 196 غراماً، وهو متوافر بألوان الأسود والأبيض والأخضر والوردي، ويبلغ سعره 3.949 ريال سعودي (1.053 دولار) لإصدار 128 غيغابايت، و4.149 ريالا (1.106 دولار) لإصدار 256 غيغابايت.

                               تعرض الشاشة الكبيرة الصورة بتردد 120 هرتز لسلاسة عالية في المحتوى والألعاب
تفوق على «آيفون 13 برو»
> لدى مقارنة الهاتف مع «آيفون 13 برو»، نجد أن «غالاكسي إس22+» يتفوق في قطر الشاشة (6.6 مقارنة ع 6.1 بوصة)، والمعالج (ثماني النواة مقارنة بسداسي النواة)، والذاكرة (8 مقارنة بـ6 غيغابايت)، ونظام الكاميرات الخلفية (50 10 و12 مقارنة بـ12 و12 و12 ميغابكسل)، ودعم شبكات «واي فاي» (دعم لشبكة 6e مقارنة بشبكة 6 فقط)، و«بلوتوث» (5.2 مقارنة بـ5.0)، ودعم لمستشعر البصمة، والبطارية (4.500 مقارنة بـ3.095 ملي أمبير – ساعة)، ودعم للشحن السريع (45 مقارنة بـ23 واط) والسمك (7.6 مقارنة بـ7.7 مليمتر)، والوزن (196 مقارنة بـ204 غرامات).
ويتعادل الهاتفان في مقاومة المياه والغبار وفقاً لمعيار «IP68». بينما يتفوق «آيفون 13 برو» في دقة الكاميرا الأمامية (12 مقارنة بـ10 ميغابكسل)، ودقة الشاشة (2532x1170 مقارنة بـ2340x1080 بكسل)، وكثافة العرض (460 مقارنة بـ393 بكسل) فقط.



ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
TT

ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»

تشهد خدمات الخرائط الرقمية تحولاً متسارعاً مع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى صلب تجربة المستخدم، في خطوة تسعى من خلالها الشركات التقنية إلى إعادة تعريف مفهوم الملاحة التقليدية.

وفي هذا السياق، أعلنت «غوغل» عن مجموعة من المزايا الجديدة ضمن تطبيق «خرائط غوغل»، تهدف إلى جعل التخطيط للرحلات والتنقل داخل المدن أكثر تفاعلاً وذكاءً.

تتمثل أبرز هذه الإضافات في ميزة جديدة تحمل اسم «Ask Maps»، وهي أداة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتمكين المستخدمين من طرح أسئلة طبيعية ومباشرة داخل التطبيق، بدلاً من الاكتفاء بعمليات البحث التقليدية.

وبفضل هذه الميزة، يمكن للمستخدم الاستفسار عن أفضل الأماكن المناسبة لنشاط معين، مثل المقاهي الهادئة للعمل أو المطاعم المناسبة للقاءات العائلية، ليقوم النظام بتحليل كمّ كبير من البيانات المتاحة، بما في ذلك تقييمات المستخدمين والصور والمراجعات، ومن ثم تقديم اقتراحات دقيقة ومفصلة.

تعتمد هذه التقنية على نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي طورتها «غوغل»، ما يسمح بتحويل تطبيق الخرائط من مجرد أداة لتحديد المواقع إلى مساعد رقمي قادر على فهم السياق وتقديم توصيات مخصصة لكل مستخدم.

إلى جانب ذلك، كشفت الشركة عن تطويرات جديدة في ميزة «الملاحة الغامرة» (Immersive Navigation)، التي تُقدم تجربة عرض ثلاثية الأبعاد أكثر واقعية لمسارات التنقل.

وتتيح هذه الميزة للمستخدم استعراض الطريق بشكل تفصيلي قبل بدء الرحلة، مع عرض المباني والطرق والمعالم المحيطة بدقة بصرية عالية، فضلاً عن توضيح المسارات والانعطافات ومداخل الوجهات المختلفة، بما يُسهم في تقليل الأخطاء أثناء القيادة أو الوصول إلى المواقع المزدحمة.

وحسب ما أعلنته الشركة، فقد بدأت هذه المزايا الوصول تدريجياً إلى المستخدمين؛ حيث تم إطلاقها أولاً في الولايات المتحدة، مع بدء توفرها كذلك في الهند على الهواتف الذكية العاملة بنظامي «آندرويد» و«آي أو إس».

ومن المتوقع أن تتوسع هذه الخصائص لاحقاً إلى أسواق إضافية حول العالم خلال الفترة المقبلة، ضمن خطة تدريجية لتعميمها على نطاق أوسع.


دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
TT

دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)

مع الانتشار المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت روبوتات الدردشة جزءاً من الحياة اليومية لملايين الأشخاص حول العالم. فهذه الأنظمة تُستخدم للحصول على المعلومات، وطلب النصائح، والإجابة عن الأسئلة المعقدة، بل وحتى لتقديم نوع من الدعم الاجتماعي أو الرفقة. ويعتمد عليها المستخدمون من مختلف الفئات العمرية، بما في ذلك الأطفال والمراهقون.

لكن تقريراً جديداً حذّر من مخاطر محتملة مرتبطة بهذه التقنيات، مشيراً إلى أن بعض روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد تقدم معلومات تساعد المستخدمين على التخطيط لأعمال عنف خطيرة، بما في ذلك حوادث إطلاق النار في المدارس، وفقاً لما نقلته صحيفة «إندبندنت».

وحسب التقرير الصادر عن مركز مكافحة الكراهية الرقمية، فإن ثمانية من كل عشرة روبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تساعد المستخدمين الشباب في التخطيط لهجمات عنيفة.

ورغم أن هذه الروبوتات يُفترض أن تعمل مصادر للمعلومات أو أدوات تعليمية ووسائل مساعدة يومية، فإن التقرير يشير إلى أن الواقع قد يكون أكثر تعقيداً وخطورة مما يُعتقد.

فقد وجد الباحثون أن ثمانية من أصل عشرة من برامج الدردشة الآلية الرائدة الموجهة للمستهلكين قدمت نوعاً من المساعدة للمستخدمين الذين طلبوا معلومات تتعلق بتنفيذ هجمات عنيفة. وشمل ذلك منصات معروفة مثل «شات جي بي تي» و«ديب سيك».

وجاء في التقرير: «قدمت معظم برامج الدردشة الآلية معلومات عملية للمستخدمين الذين يعبرون عن آيديولوجيات متطرفة، قبل أن تطلب منهم تحديد المواقع والأسلحة التي سيستخدمونها في الهجوم، وذلك في أغلب الردود».

وأشار التقرير إلى أن برنامج «ديب سيك» ذهب إلى أبعد من ذلك، إذ أفاد الباحثون بأنه تمنى للمهاجم المحتمل «إطلاق نار سعيداً وآمناً».

شعار تطبيق «ديب سيك» (رويترز)

وفقاً للمركز، فإن برنامج «كلود إيه آي» التابع لشركة «آنثروبيك» كان المنصة الوحيدة التي «أثبتت» قدرتها على تثبيط المستخدم عن التخطيط للهجمات العنيفة، ما يشير إلى وجود ضوابط أمان فعالة نسبياً، وإن كانت هذه الضوابط - حسب التقرير - لا تُطبّق بشكل مثالي في معظم المنصات الأخرى.

وأضافت المنظمة غير الربحية في تقريرها أن بعض الأنظمة أبدت استعداداً مرتفعاً للغاية للاستجابة لمثل هذه الطلبات.

فعلى سبيل المثال، أظهرت النتائج أن منصتي «Perplexity» و«Meta AI» قدمتا المساعدة للمهاجمين المحتملين في 100 في المائة و97 في المائة من الحالات على التوالي.

يأتي نشر هذا التقرير في أعقاب حادثة إطلاق نار في مدرسة «تومبلر ريدغ» في مقاطعة كولومبيا البريطانية بكندا. وقد أُفيد لاحقاً بأن أحد موظفي شركة «أوبن إيه آي» رصد داخلياً أن المشتبه به في الحادثة استخدم برنامج «شات جي بي تي» بطرق اعتُبرت متوافقة مع التخطيط لأعمال عنف.

وفي تعليقه على النتائج، قال عمران أحمد، رئيس مركز مكافحة الكراهية الرقمية: «قد تساعد برامج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمندمجة الآن في حياتنا اليومية، مطلق النار التالي في مدرسة على التخطيط لهجومه، أو متطرفاً سياسياً على تنسيق عملية اغتيال».

وأضاف: «عندما تُصمم نظاماً يهدف إلى الامتثال لكل طلب، وتحقيق أقصى قدر من التفاعل، وتجنب رفض أي استفسار، فإنه في نهاية المطاف قد يمتثل للأشخاص الخطأ».

وختم بالقول: «ما نشهده هنا ليس مجرد فشل تكنولوجي، بل فشل في تحمل المسؤولية».


أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
TT

أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)

أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تطوراً كالتعرف إلى الصور وتشخيص الأمراض والمساعدة في اتخاذ قرارات معقدة. لكن رغم هذا التقدم الكبير، لا يزال كثير من نماذج التعلم الآلي المتقدمة يعمل بطريقة توصف غالباً بأنها «صندوق أسود». فهي تقدم تنبؤات دقيقة، لكن الأسباب التي تقود إلى هذه التنبؤات تبقى غير واضحة، حتى بالنسبة للمهندسين الذين طوروا هذه الأنظمة.

ويعمل باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) حالياً على معالجة هذه المشكلة من خلال تطوير طرق تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على شرح قراراتها. ويهدف هذا العمل إلى جعل نماذج التعلم الآلي ليست دقيقة فحسب، بل أكثر شفافية أيضاً، حيث يتمكن البشر من فهم المنطق الذي يقف وراء التنبؤات التي تقدمها هذه الأنظمة.

تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي

تزداد أهمية قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير قراراته مع توسع استخدام هذه التقنيات في مجالات حساسة، مثل الرعاية الصحية والنقل والبحث العلمي. ففي هذه المجالات، يحتاج المستخدمون غالباً إلى فهم العوامل التي أدّت إلى نتيجة معينة، قبل أن يتمكنوا من الوثوق بها أو الاعتماد عليها.

فعلى سبيل المثال، قد يرغب طبيب يراجع تشخيصاً طبياً قدّمه نظام ذكاء اصطناعي في معرفة الخصائص التي دفعت النموذج إلى الاشتباه بوجود مرض معين. وبالمثل، يحتاج المهندسون الذين يعملون على تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى فهم الإشارات أو الأنماط التي جعلت النظام يحدد وجود مشاة أو يفسر موقفاً مرورياً معيناً.

غير أن كثيراً من نماذج التعلم العميق تعتمد على علاقات رياضية معقدة تشمل آلافاً حتى ملايين من المتغيرات. ورغم أن هذه الأنظمة قادرة على اكتشاف أنماط دقيقة داخل البيانات، فإن الطريقة التي تصل بها إلى قراراتها قد تكون صعبة الفهم بالنسبة للبشر. وقد أصبح هذا النقص في الشفافية أحد أبرز التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي الحديث.

ولهذا ظهر مجال بحثي يعرف باسم «الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير»، ويهدف إلى تطوير تقنيات تساعد البشر على فهم كيفية وصول الأنظمة الذكية إلى نتائجها، بما يسمح بتقييم موثوقيتها واكتشاف الأخطاء المحتملة وتعزيز الثقة في الأنظمة المؤتمتة.

تهدف هذه الأبحاث إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية ومساءلة من خلال تحقيق توازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها (أدوبي)

نهج قائم على المفاهيم

ركّز الباحثون في «MIT » على تحسين تقنية تعرف باسم «نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي». ويهدف هذا النهج إلى جعل طريقة تفكير أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً للبشر.

في هذا النموذج، لا ينتقل النظام مباشرة من البيانات الخام إلى النتيجة النهائية. بدلاً من ذلك، يحدد أولاً مجموعة من المفاهيم أو الخصائص التي يمكن للبشر فهمها، ثم يستخدم هذه المفاهيم كأساس لاتخاذ القرار.

فإذا كان النظام، على سبيل المثال، مدرباً على التعرف إلى أنواع الطيور من الصور، فقد يحدد أولاً خصائص بصرية مثل «أجنحة زرقاء» أو «أرجل صفراء». وبعد التعرف إلى هذه السمات، يمكن للنظام أن يصنف الطائر ضمن نوع معين.

وفي مجال التصوير الطبي، قد تشمل هذه المفاهيم مؤشرات بصرية، مثل أنماط معينة في الأنسجة أو أشكال محددة تساعد في اكتشاف الأمراض. ومن خلال ربط التنبؤات بهذه المفاهيم الواضحة، يصبح من الأسهل على المستخدمين فهم الطريقة التي توصل بها النظام إلى نتيجته.

حدود المفاهيم المحددة مسبقاً

ورغم أن استخدام المفاهيم يمكن أن يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية، فإن النسخ السابقة من هذا النهج كانت تعتمد إلى حد كبير على مفاهيم يحددها الخبراء مسبقاً. لكن في الواقع، قد لا تعكس هذه المفاهيم دائماً التعقيد الكامل للمهمة التي يؤديها النظام. فقد تكون عامة للغاية أو غير مكتملة أو غير مرتبطة مباشرة بالأنماط التي يستخدمها النموذج فعلياً أثناء اتخاذ القرار. وفي بعض الحالات، قد يؤدي ذلك إلى تقليل دقة النموذج أو تقديم تفسير لا يعكس الطريقة الحقيقية التي يعمل بها.

ولهذا سعى فريق «MIT» إلى تطوير طريقة جديدة تستخرج المفاهيم مباشرة من داخل النموذج نفسه. فبدلاً من فرض أفكار محددة عليه مسبقاً، تحاول هذه التقنية تحديد الأنماط والتمثيلات التي تعلمها النموذج خلال مرحلة التدريب. بعد ذلك، يتم تحويل هذه الأنماط الداخلية إلى مفاهيم يمكن للبشر فهمها واستخدامها لتفسير قرارات النظام.

تزداد أهمية تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي مع استخدامه في مجالات حساسة مثل الطب والنقل والبحث العلمي (أدوبي)

ترجمة تفكير الآلة إلى لغة مفهومة

لتحقيق ذلك، جمع الباحثون بين مكونين مختلفين من تقنيات التعلم الآلي. يقوم الأول بتحليل البنية الداخلية للنموذج المدرب لتحديد الخصائص الأكثر أهمية التي يعتمد عليها عند اتخاذ التنبؤات. أما الثاني فيحوّل هذه الخصائص إلى مفاهيم يمكن للبشر تفسيرها. وبمجرد تحديد هذه المفاهيم، يصبح النظام ملزماً بالاعتماد عليها عند إصدار توقعاته. وبهذا تتشكل سلسلة واضحة منطقياً تربط بين البيانات المدخلة والنتيجة النهائية.

ويشبه الباحث الرئيسي أنطونيو دي سانتيس هذا الهدف بمحاولة فهم طريقة تفكير الإنسان. ويقول: «بمعنى ما، نريد أن نكون قادرين على قراءة عقول نماذج الرؤية الحاسوبية هذه. نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي هو إحدى الطرق التي تسمح للمستخدمين بفهم ما الذي يفكر فيه النموذج ولماذا اتخذ قراراً معيناً». ويرى الباحثون أن استخدام مفاهيم مستخرجة من المعرفة الداخلية للنموذج يمكن أن ينتج تفسيرات أكثر وضوحاً ودقة مقارنة بالطرق السابقة.

تحقيق التوازن بين الدقة والشفافية

يُعد تحقيق التوازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها أحد التحديات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. فالنماذج الأكثر تعقيداً غالباً ما تحقق أفضل النتائج من حيث الدقة، لكنها تكون أيضاً الأصعب في الفهم. يحاول النهج الجديد الذي طوّره باحثو «MIT» معالجة هذه المشكلة من خلال اختيار عدد محدود من المفاهيم الأكثر أهمية لشرح كل تنبؤ. وبهذه الطريقة يركز النظام على الإشارات الأكثر صلة بالقرار بدلاً من الاعتماد على علاقات خفية داخل النموذج. كما يساعد ذلك على تقليل ما يعرف بـ«تسرب المعلومات»، وهي الحالة التي يعتمد فيها النموذج على أنماط في البيانات لا تظهر في التفسير الذي يقدمه.

نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر مساءلة

مع ازدياد اعتماد المؤسسات على أنظمة الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، من المرجح أن تصبح القدرة على فهم طريقة عمل هذه الأنظمة أكثر أهمية. فالنماذج الأكثر شفافية يمكن أن تساعد الباحثين على اكتشاف التحيزات المحتملة وتحسين موثوقية الأنظمة والتأكد من أنها تعمل كما هو متوقع. ويمثل البحث الذي أجراه فريق «MIT» خطوة في هذا الاتجاه. فمن خلال تمكين نماذج التعلم الآلي من تفسير قراراتها بطريقة أكثر وضوحاً ومعنى، قد يسهم هذا النهج في تقليص الفجوة بين الخوارزميات المعقدة والفهم البشري.