الروبوت المرافق.. هل يقترب الذكاء الاصطناعي من العاطفة الإنسانية؟
"الروبوت المرافق X04-SYNC2" تقنية جديدة في عالم الدمي
في خطوة مثيرة للجدل، طرحت إحدى الشركات دمية تُعرف باسم "الروبوت المرافق X04-SYNC2"، مصنوعة من السيليكون وبسعر يصل إلى 64,700 جنيه إسترليني، وهو مبلغ كبير من الممكن استخدامه لشراء منزل بثلاث غرف نوم في بعض مناطق المملكة المتحدة.
تخطت هذه الدمية المفهوم التقليدي للروبوت، حيث تم تزويدها بإمكانات تقنية هائلة، أبرزها التكامل مع نظام الذكاء الاصطناعي ChatGPT، ما يتيح لها إجراء محادثات مُراعية للسياق تتطور بناءً على التفاعلات السابقة مع المستخدم.
ملامح واقعية وتفاعل بشري اصطناعي
لا يقتصر الأمر على المحادثة فقط، بل تم تزويد الدمية بتعبيرات وجه آلية، وأذرع وأيدٍ قادرة على الحركة لتعكس المشاعر، تمامًا كما في أفلام الخيال العلمي، كما تحتوي عيناها على كاميرات دقيقة للتعرف على الأشخاص وتتبع الوجوه، مما يمنحها القدرة على التفاعل وكأنها كائن حي.
حداثة الفكرة وارتفاع التكلفة
تستطيع الدمية تحرّك ذراعيها والغمز بعينيها وتقديم القهوة للأشخاص، ورغم كل هذا التطور إلا أنه لم يتم بيع سوى ثلاث دمى فقط منذ إطلاقها أوائل عام 2024، مما يعكس ربما حداثة الفكرة وارتفاع تكلفتها في آن واحد.
الحاجة الاجتماعية تدفع نحو بدائل اصطناعية
في تصريح لصحيفة "ذا صن"، قال متحدث باسم أحد متاجر الدمى والروبوتات:
منذ عام 2020، لاحظنا ازديادًا ملحوظًا في الطلب على روبوتات المرافقة، فمع تزايد التحول نحو التواصل الرقمي، أصبح من الصعب على كثيرين تكوين علاقات حقيقية ومستقرة في الواقع".
وأضاف أن كثيرًا من الأشخاص باتوا يبحثون عن رفقاء أذكياء يلبّون احتياجاتهم الاجتماعية والعاطفية، بعيدًا عن تعقيدات العلاقات الإنسانية التقليدية.
دعم لغات متعددة وتحكم ذكي
يُضاف إلى ذلك أن الروبوت يدعم عدة لغات منها الإنجليزية، الصينية، الروسية، والكورية، مما يجعله مناسبًا لجمهور عالمي واسع، ويُتحكم فيه من خلال تطبيق ذكي متصل بشبكة الواي فاي، ويُزوَّد بمعالج فائق السرعة يُمكّنه من التفاعل اللحظي والاستجابة السريعة.
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
ليبانون 24
منذ 10 ساعات
- ليبانون 24
5 حقائق مدهشة.. كيف تعمل روبوتات الدردشة الذكية؟
روبوتات الدردشة الذكية مثل ChatGPT باتت تحتلّ مكانة محورية في عالم التكنولوجيا اليوم، بفضل قدرتها على تقديم معلومات وإجابات فورية لمختلف الأسئلة، لكنها في الواقع تعتمد على تقنيات معقّدة تختلف تمامًا عن طريقة تفكير البشر. فيما يلي خمس حقائق تلخّص كيفية عمل هذه الروبوتات: أولًا، تعتمد هذه الأنظمة على تغذية راجعة بشرية لضمان دقّتها وأمانها، حيث يبدأ تدريبها بجمع كميات ضخمة من النصوص، لكنها بحاجة إلى إشراف بشري يضيف لها بُعدًا أخلاقيًا ويمنعها من تقديم معلومات خطيرة. ثانيًا، لا تتعامل مع اللغة كبشر، بل تحللها إلى رموز صغيرة، قد تكون كلمات أو أجزاء من كلمات، ما يؤدي أحيانًا إلى تقسيمات لغوية غير مألوفة. ثالثًا، معلومات هذه الروبوتات ليست آنية، بل تتوقف عند تاريخ محدد، مثل ChatGPT الذي ينتهي تدريبه المعرفي في يونيو 2024، ولا يمكنه مواكبة الأحداث الأحدث من دون اللجوء للبحث المباشر عبر الإنترنت. رابعًا، رغم دقّتها الظاهرة، قد تقع في فخ "الهلوسة"، أي تقديم معلومات غير صحيحة لكنها تبدو مقنعة ومنطقية لغويًا، وهو ما يتطلب دائمًا التحقق من صحة المعلومات. أخيرًا، تتميز بقدرتها على حل المسائل الرياضية باحترافية، حيث تقسم المشكلات المعقدة إلى أجزاء صغيرة وتُعالجها خطوة بخطوة للوصول إلى النتيجة النهائية. ويؤكد الخبراء أن فهم طريقة عمل هذه الروبوتات وحدودها يمكّننا من استخدامها بفعالية ووعي أكبر، مع إدراك أنها ما تزال تقنية قيد التطوير وليست بديلاً مطلقًا للعقل البشري. (روسيا اليوم)
صدى البلد
منذ يوم واحد
- صدى البلد
خمس حقائق قد لا تعرفها عن طريقة عمل روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT
مع تزايد الاعتماد على روبوتات الدردشة المدعومة بـ الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، يتساءل كثيرون كيف تعمل هذه الأدوات بالضبط؟ وهل نستخدمها بطريقة صحيحة؟ في هذا التقرير، نرصد أبرز خمس حقائق مهمة لفهم كيفية عمل روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Google Gemini، وكيف نتعامل معها بوعي وفعالية. تُدرَّب بواسطة تدخل بشري مباشر تمر روبوتات الدردشة بمراحل متعددة من التدريب، تبدأ بمرحلة تُعرف بـ"ما قبل التدريب" (Pre-training)، حيث يتم تعليم النموذج توقع الكلمة التالية داخل كميات ضخمة من النصوص، هذا التدريب يمنحه فهماً عاماً للغة والمعلومات والمنطق. لكن هذا التدريب وحده لا يكفي لضمان الأمان والموثوقية. إذ يتدخل بعدها "مُقيِّمون بشريون" لتوجيه النموذج نحو إجابات آمنة ومفيدة، فيما يُعرف بمرحلة "الضبط الأخلاقي" أو "المحاذاة" (Alignment). في هذه المرحلة، يتم تصنيف الإجابات واختيار الأكثر حيادية وملاءمة، وهو ما يمنع النموذج من تقديم معلومات خطيرة أو مضللة. ورغم أن شركة OpenAI لم تكشف عدد الأشخاص الذين شاركوا في تدريب ChatGPT أو عدد ساعات التدريب، فإن تدخل البشر يعد ضرورياً لمنح النموذج "بوصلة أخلاقية" تقلل من مخاطره المحتملة. لا يتعامل مع الكلمات... بل مع "الرموز" على عكس الإنسان الذي يفكر بالكلمات، يتعامل روبوت الذكاء الاصطناعي مع وحدات أصغر تُسمى "الرموز" أو Tokens. وقد تكون هذه رموزاً كاملة، أو أجزاء من كلمات، أو حتى تسلسلات عشوائية من الحروف. على سبيل المثال، الجملة "The price is $9.99." تُجزأ إلى رموز مثل: "The", "price", "is", "$", "9", ".", "99". أما "ChatGPT is marvellous"، فقد يتم تحليلها بطريقة أقل منطقية مثل: "chat", "G", "PT", "is", "mar", "vellous". تُظهر هذه العملية مدى تعقيد فهم اللغة عند الذكاء الاصطناعي، بما له من نقاط قوة وحدود. معلوماته قديمة ويصعب تحديثها تُعدُّ روبوتات الذكاء الاصطناعي أدوات "ثابتة المعرفة"، أي أنها لا تقوم بتحديث نفسها تلقائيًا. وكل إصدار من ChatGPT مثلاً، يتوقف عند "تاريخ معرفة" معين. الإصدار الحالي مثلاً يمتلك معرفة حتى يونيو 2024 فقط. عند سؤاله عن أخبار حديثة أو أسماء رؤساء حاليين، يحتاج إلى استخدام محرك بحث مثل Bing لقراءة النتائج وتقديم إجابة. وتُعد عملية تحديث النموذج مكلفة علمياً ومالياً، ولا تزال الأبحاث مستمرة لتطوير آلية تحديث أكثر كفاءة. قابلة للهذيان... بثقة إحدى أكبر مشكلات روبوتات الدردشة هي أنها قد "تهلوس" — أي تقدم معلومات غير صحيحة أو مختلقة ولكن بثقة كاملة. وذلك لأنها تركز على إنتاج نص مترابط أكثر من التركيز على دقته. حتى مع وجود أدوات مساعدة مثل التحقق من المصادر أو دمج محركات البحث، لا يمكن منع الهلوسة بالكامل. لذا يُنصح باستخدام روبوتات الدردشة كنقطة انطلاق، وليس كمرجع نهائي للمعلومات. تعتمد على الآلات الحاسبة لحل المعادلات في مهام الرياضيات والاستنتاجات المنطقية المعقدة، تعتمد روبوتات الذكاء الاصطناعي على خاصية تُعرف بـ"سلسلة التفكير" (Chain of Thought). هذه الطريقة تُمكّن النموذج من حل المسألة خطوة بخطوة بدلاً من تقديم الإجابة مباشرة. ولتفادي الأخطاء الحسابية، تستعين هذه النماذج بآلة حاسبة داخلية قادرة على تنفيذ العمليات الرياضية الدقيقة. هذا المزج بين المنطق الداخلي والأدوات المساعدة يحسّن من كفاءة الحلول. خلاصة تعكس هذه الحقائق أن روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT ليست مجرد أدوات للمحادثة، بل كيانات معقدة تعتمد على قدر هائل من البيانات والتدريب البشري. لكنها تظل محدودة بالزمان، قابلة للخطأ، وتفتقر للفهم الحقيقي للعالم. التعامل معها بذكاء يبدأ بفهم آلية عملها وحدود قدراتها، وهذا ما يميز المستخدم الواعي عن غيره.
صدى البلد
منذ يوم واحد
- صدى البلد
دراسة ضخمة تكشف بصمات الذكاء الاصطناعي في ملايين الأبحاث العلمية
من المحتمل أنك قرأت محتوى عبر الإنترنت دون أن تدرك أنه كُتب جزئياً أو كلياً بواسطة نموذج لغوي ضخم (LLM) مثل ChatGPT أو Google Gemini. ومع تطور هذه النماذج في إنتاج نصوص شبه بشرية، بات من الصعب تمييز ما إذا كانت المادة ناتجة عن عقل بشري أم عن ذكاء اصطناعي. هذا التحدي أثار مخاوف داخل الأوساط الأكاديمية من أن الذكاء الاصطناعي بدأ يتسلل بصمت إلى الأبحاث العلمية المحكمة. تحليل 15 مليون ملخص بحثي على PubMed لمعرفة مدى انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة الأكاديمية، قام فريق من الباحثين الأميركيين والألمان بتحليل أكثر من 15 مليون ملخص لمقالات طبية منشورة على منصة PubMed. نشرت الدراسة التي في مجلة Science Advances كشفت أن 13.5٪ من المقالات العلمية المنشورة في عام 2024 تمت كتابتها باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل كلي أو جزئي. وبحسب الباحثين، فإن هذا الرقم اعتمد على تحليل نمط استخدام كلمات معينة "أسلوبية وبلاغية" ازدادت بشكل لافت بعد إطلاق ChatGPT، ما يشير إلى تدخل النماذج اللغوية في صياغة النصوص الأكاديمية. تحوّل لغوي واضح بعد ظهور ChatGPT بدلاً من الاعتماد على مقارنة نصوص من إنتاج بشري ونصوص تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي – وهي طريقة معرضة للتحيز – لجأ الباحثون إلى تحليل ما يُعرف بـ"الزيادة المفرطة في استخدام كلمات معينة" قبل وبعد إطلاق ChatGPT، وهي منهجية مستوحاة من أبحاث الصحة العامة خلال جائحة كورونا التي اعتمدت على تحليل "الوفيات الزائدة" لتقدير الأثر. وتبين أنه منذ بدء استخدام نماذج LLM على نطاق واسع، حدث تغير ملحوظ في نوعية الكلمات المستخدمة، حيث قل الاعتماد على "كلمات المحتوى" مثل الأسماء، وزاد استخدام "كلمات أسلوبية مزخرفة" مثل: showcasing (عرض)، وpivotal (محوري)، وgrappling (يصارع). تغيّرات في طبيعة الكلمات المستخدمة في الأبحاث أظهرت الدراسة أن قبل عام 2024، كانت 79.2٪ من الكلمات الزائدة المستخدمة في الملخصات عبارة عن أسماء. أما في عام 2024، فتحول التركيز إلى الأفعال بنسبة 66٪، وإلى الصفات بنسبة 14٪، ما يشير إلى طابع لغوي أكثر "سلاسة وتزييناً" يرتبط غالباً بإنتاج الذكاء الاصطناعي. اختلافات حسب التخصصات والبلدان والدوريات رصد الباحثون أيضاً فروقاً كبيرة في استخدام نماذج LLM بين مختلف التخصصات العلمية، والبلدان، والمجلات الأكاديمية. وتُظهر هذه النتائج أن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءاً من أدوات الباحثين حول العالم، لكنه يثير في الوقت ذاته تساؤلات حول أصالة النصوص الأكاديمية، ودقة نتائجها، وشفافية عملية النشر العلمي. خلاصة مع تزايد اعتماد الباحثين على أدوات الذكاء الاصطناعي في الكتابة، يبدو أن الخط الفاصل بين النص البشري والآلي يزداد غموضاً. وبينما يمكن أن تسهم هذه الأدوات في تحسين الكفاءة، فإنها تطرح تحديات تتعلق بالمصداقية، والأمانة العلمية، وأخلاقيات البحث
