الذكاء الاصطناعي يغزو العالم- تعبيرية
الذكاء الاصطناعي يغزو العالم- تعبيرية

"تشات جي بي تي" ونماذج أخرى تجتاح العالم في ثورة الذكاء الاصطناعي.

تستطيع هذه النماذج الإجالة على كل ما يخطر ببالك تقريبا من الأسئلة.

لكن هناك بعض المشاكل، وأهمها الفهم الدقيق للغات والمناطق الجغرافية.

ويظهر هذا بوضوح في اللغة العربية والسياقات الثقافية لمنطقة الشرق الأوسط.

هذا ما تحاول شركة "ميسترال" الفرنسية الناشئة معالجته واكتساب جمهور جديد واسع النطاق في الشرق الأوسط من خلال "فهم الفروق الدقيقة" في المنطقة.

تقول الشركة: "مع انتشار الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، أعرب العديد من عملائنا في جميع أنحاء العالم عن رغبتهم القوية في رؤية نماذج ليست طليقة فحسب بل وأيضا أصلية في اللغات الإقليمية".

"وفي حين أن النماذج الأكبر حجما والأغراض العامة غالبا ما تكون بارعة في العديد من اللغات، إلا أنها تفتقر إلى الفروق اللغوية والخلفية الثقافية والمعرفة الإقليمية العميقة المطلوبة لخدمة حالات الاستخدام ذات السياق الإقليمي القوي".

واستطاعت "ميسترال" إطلاق نموذج ميسترال سابا Mistral Saba، المخصص لمنطقة الشرق الأوسط وجنوب آسيا

كيف؟

تعتمد برامج الذكاء الاصطناعي على ما يعرف باسم ماذج اللغة الكبيرة LLM وهي نماذج عميقة كبيرة مدربة مسبقا على معالجة كميات ضخمة من البيانات والربط بينها وفهم العلاقات بين العبارات والكلمات والقدرة على التعلم الذاتي.

وتستخدم النماذج مليارات من المعلمات تمكنها من استيعاب هذه الكميات الهائلة من البيانات،.

النموذج الي استخدمته الشركة الفرنسية للغة العربية يحتوي على 24 مليار معلم (وهو رقم قليل نسبيا) وقد تم تدريبه على مجموعات من البيانات من جميع أنحاء الشرق الأوسط وجنوب آسيا.

وقلة المعلمات تؤدي عموما إلى أداء أفضل مع زمن انتقال أقل، ولكن زيادة المعلمات تعني عادة إجابات أكثر ذكاء.

ونموذج "ميسترال سابا" يماثل Mistral Small 3، لكن تجارب الشركة وجدت أن أداء "ميسترال سابا" أفضل بكثير عند التعامل مع المحتوى العربي.

ويمكن استخدام النموذج الجديد في واجهة برمجة التطبيقات.

ومن خلال هذه التقنية يمكن استخدام النموذج "لدعم المحادثة أو إنشاء محتوى باللغة العربية يبدو طبيعا أكثر وذي صلة أكثر".

"ومن خلال فهم التعبيرات المحلية والمراجع الثقافية، يمكن مساعدة الشركات والمؤسسات على إنشاء محتوى أصيل وجذاب يتردد صداه مع الجماهير في الشرق الأوسط".

يمكن أن يكون "سابا" خبيرا متخصصا في مجالات مختلفة مثل الطاقة والأسواق المالية والرعاية الصحية، وتقدم رؤى عميقة واستجابات دقيقة في سياق اللغة والثقافة العربية.

كانت الشركة أعلنت مؤخرا أنها ستستثمر مليارات اليورو في بناء مركزها الخاص للبيانات في فرنسا

وميسترال تطمح لأن تصبح اللاعب الأوروبي الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي بعدما باتت منافسا لشركات أميركية عملاقة في هذا المجال مثل "أوبن إيه آي" التي طورت برنامج "تشات جي بي تي".

وفي يناير الماضي، بات بإمكان روبوت المحادثة التابع لميسترال واسمه "لو تشات" أن يستخدم النشرات الإخبارية التي تبثّها وكالة فرانس برس بستّ لغات هي الفرنسية والإنكليزية والإسبانية والعربية والألمانية والبرتغالية.

 تحويل الأفكاره إلى حركات ذراع روبوتي، تقنية ستدعم الأشخاص ذوي الإعاقة في مجموعة واسعة من الأنشطة
تحويل الأفكاره إلى حركات ذراع روبوتي، تقنية ستدعم الأشخاص ذوي الإعاقة في مجموعة واسعة من الأنشطة

تمكن نظام جديد يجمع بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات من مساعدة رجل مصاب بالشلل الرباعي في تحويل أفكاره إلى حركات ذراع ميكانيكية، مع استمرار عمل النظام لمدة سبعة أشهر دون الحاجة إلى تعديلات كبيرة.

وهذا يتجاوز بكثير الأيام القليلة التي تدوم فيها هذه الأنظمة عادة قبل أن تحتاج إلى إعادة معايرة، مما يبرز إمكانات هذه التكنولوجيا، وفقًا لفريق البحث في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو.

وبحسب البحث الجديد، ما هو حاسم في نظام واجهة الدماغ مع الكمبيوتر (BCI) هو الخوارزميات الذكية المستخدمة لمطابقة إشارات الدماغ مع الحركات.

كان الرجل قادرًا على مشاهدة حركات الذراع الروبوتية في الوقت الفعلي أثناء تخيلها، مما يعني أن الأخطاء يمكن تصحيحها بسرعة، ويمكن تحقيق دقة أكبر في الحركات الروبوتية.

يقول الدكتور كارونش جانغولي، أستاذ الأعصاب في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو "إن دمج التعلم بين البشر والذكاء الاصطناعي هو المرحلة التالية لهذه الواجهات بين الدماغ والكمبيوتر لتحقيق وظائف متقدمة وواقعية."

بتوجيه الذراع الروبوتية من خلال الأفكار فقط، كان الرجل قادرًا على فتح خزانة، أخذ كوب، ووضعه تحت جهاز صنع المشروبات.

لهذه التقنية إمكانات كبيرة لدعم الأشخاص ذوي الإعاقة في مجموعة واسعة من الأنشطة.

من بين الاكتشافات التي تم التوصل إليها خلال البحث، وجد الفريق أن شكل الأنماط الدماغية المتعلقة بالحركة ظل كما هو، لكن موقعها انحرف قليلاً مع مرور الوقت، وهو أمر يُعتقد أنه يحدث مع تعلم الدماغ واكتسابه معلومات جديدة.

تمكنت الخوارزميات الذكية من حساب هذا الانحراف، مما يعني أن النظام لم يكن بحاجة إلى إعادة معايرة متكررة.

وما هو أكثر من ذلك، فإن الباحثين واثقون من أن سرعة ودقة النظام يمكن تحسينهما مع مرور الوقت.

هذا ليس نظامًا بسيطًا أو رخيصًا لإعداده، حيث يستخدم الزرعات الدماغية وتقنية تُعرف باسم "التخطيط الكهربائي للقشرة الدماغية" (ECoG) لقراءة النشاط الدماغي، وحاسوب يمكنه ترجمة هذا النشاط وتحويله إلى حركات ميكانيكية للذراع.

ومع ذلك، فإن هذا دليل على وجود التكنولوجيا الآن لرؤية الأنماط العصبية المرتبطة بالأفكار حول الحركات الجسدية، وامكانية تتبع هذه الأنماط حتى مع تحركها في الدماغ.

هذه التكنولوجية ليست بالجديدة، إذ استخدمت أنظمة مشابهة تمنح الأصوات لأولئك الذين لم يعودوا قادرين على التحدث، وتساعد رجلًا مصابًا بالشلل الرباعي مثلا في لعب الشطرنج.

ومع استمرار تحسن التكنولوجيا، ستصبح الحركات الأكثر تعقيدًا ممكنة، ويقول جانغولي: "أنا واثق تمامًا أننا تعلمنا كيفية بناء النظام الآن، وأننا يمكننا جعله يعمل."