أخبار الآن | firstpost

 

المجتمع عبارة عن بانوراما سريعة الحركة للأشخاص والبنية التحتية التي يتفاعل فيها هؤلاء الأشخاص. إن حجر الزاوية في هذا التفاعل هو التواصل ، الذي يشكل أساس الوجود الحديث. مع مرور الوقت ، اتخذ التواصل أشكالًا عديدة، من المحادثات الرومانسية على ضوء الشموع إلى الإعلانات على غوغل وفيسبوك، وأصبحت هذه الفكرة المبسطة أكثر تعقيدًا مع ظهور الذكاء الاصطناعي أو AI. يُستخدم الذكاء الاصطناعي الآن لتخزين وتحليل وحتى إنشاء اتصالات تزيل حاجة البشر إلى أن يكونوا على جانبي الحوار. روبوتات الدردشة الخاصة بالمستهلكين على موقع التجارة الإلكترونية المفضل لديك ، ورسائل البريد الإلكتروني الآلية التي تؤكد الحجوزات ، والتوصيات الأكثر تقدمًا التي تم إنشاؤها بواسطة الخوارزمية لوجهة عطلتك التالية ، كلها أمثلة على الأجهزة التي تتفاعل مع البشر لدفع الإجراء المطلوب.

ولكن ماذا يحدث عندما تتمكن هذه الآلات من إنتاج اتصالات معقدة للغاية شبيهة بالبشر؟

كان سحر إنشاء آلات يمكنها التواصل مثل البشر موجودًا منذ أن صاغ آلان تورينج اختبار تورينج في عام 1950 كمقياس لذكاء الآلة. تعود المحاولات الأولى لبرنامج المحادثة إلى تطوير “ELIZA” حوالي عام 1966. بدأ هذا بمحاولات لتحديد العبارات البشرية المعروفة واقتراح إجابات معقولة للأسئلة الشائعة.

جاء الاختراق الأول عندما تمكنت الخوارزميات من إنشاء علاقات إحصائية بين النصوص وفهم الكلمات الأقرب إلى الآخرين في معناها أو في بنائها النحوي. أدى ذلك إلى فهم العلاقات بين الكلمات عبر المستندات أو حتى مجموعة المستندات ، مما أدى إلى القدرة على فك رموز أفكارهم الرئيسية وتصنيفها. كان هذا إلى حد كبير حيث ظلت أبحاث الذكاء الاصطناعي عالقة لسنوات.

جاء الاختراق التالي مع اختراع نماذج يمكنها تذكر الكلمة الأخيرة ، والتنبؤ بالكلمة التالية ، وجعل عبارة منطقية إلى حد ما ، مثل تعليم الطفل الكلام. تذكر التصحيح التلقائي على جيميل وكيف كان ثوريًا؟

Open AI ، المنظمة التقنية غير الربحية التي أسسها لأول مرة Elon Musk وتمولها مايكروسوفت الآن، أخذت هذه النماذج البدائية ودربتها على كل النصوص التي يمكن أن تجدها.

كانت هذه النماذج جيدة في مهام معينة وليست جيدة في مهام أخرى ، مع فقدان التماسك العام. خاصة عندما تفتقر إلى فهم السياق ، فإن GPT تولد شيئًا خارج الموضوع. لحل هذه المشكلة ، تم تدريب الكود على مجموعة أكبر من النصوص ولفترة أطول. مع موارد حسابية أفضل واستثمار أكبر للوقت ، بدأ الذكاء الاصطناعي التنبئي في فهم مجموعة واسعة من السياقات وأنماط الكتابة.

إذا وضعنا تخيلاتك النهائية جانباً ، فمع GPT 3 ، صعد الذكاء الاصطناعي للغة التنبؤية إلى ذروة جديدة. يمكنه إنتاج محتوى بدقة قريبة من الإنسان. ماذا بعد؟ يمكنك تدريبه على الكتابة مثل كاتب لديه قدر كبير من الأعمال. المفتاح هنا هو أن GPT 3 يمكنها إنتاج كل هذا المحتوى بسرعة أكبر بكثير من البشر. إذا تم نشره بشكل استراتيجي ، فيمكنه إرباك قنوات الاتصال من غرف الأخبار إلى مجموعات الواتساب غير الرسمية برسائل مخصصة تروج لنفس الفكرة الأساسية. من الناحية النظرية ، يمكن استخدامه بنفس السهولة لنشر التحيز العنصري، وإطلاق لغة تضر أكثر مما تنفع.

وبالتالي ، يمكن أن تستخدمها الصحف والمجلات وجماعات المصالح وحتى الأحزاب السياسية لإنتاج أخبار مزيفة متطورة ورسائل خطاب كراهية لا شعورية بمعدل ينذر بالخطر. نظرًا لكون هذه الأشياء بالفعل شرًا لا يمكن السيطرة عليه ، فإن تداعيات تقنية اللغة التنبؤية هذه غير مستكشفة وقد تكون مدمرة.

 

دراسة تدعو لتوظيف الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بحوادث المرور
أكدت دراسة شرطية حديثة أهمية توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ، بشكل استباقي، بالحوادث المرورية وسلوكيات السائقين، وارتكابهم المخالفات المرورية، بما يساعد في وضع حلول ابتكارية للحد من الإصابات والوفيات الناجمة عن هذه الحوادث.