تمتع نماذج تعلم الالة بإمكانيات كبيرة لتحسين المنتجات والعمليات والأبحاث، لكنها عادة غير قابلة للتفسير، فهي تعمل كالصندوق الأسود، لا تشرح توقعاتها ولا اختياراتها ولا حتى طريقة عملها. لذلك ظهر توجه جديد في ساحة أبحاث تعلم الآلة وهو بناء نماذج تعلم الآلة القابلة للتفسير، حيث تشرح هذه النماذج كيف تعمل "تحت غطاء محرك السيارة"، وتوضح ما هي نقاط القوة والضعف عندها و كيف يمكن تفسير مخرجاتها.

عندما يتوفر عدد كبير جدًا من الخيارات يواجه البشر صعوبة في اتخاذ القرار؛ لذلك، تستخدم أنظمة التوصية لتسهيل هذه المهمة عن طريق تحديد مجموعة صغيرة من الخيارات التي يمكن أن يتم تقييمها بعد ذلك من قبل المستخدم . ومع ذلك، حتى إذا قدم النظام توصيات جيدة، هناك احتمالية أن يرفضها المستخدمون إذا لم يتم فهم مبررات عرض هذه الخيارات. ولذلك ظهرت الحاجة لوجود أنظمة توصية تقدم توصيات معقولة وشفافة وجديرة بالثقة؛ يتم ذلك، عادة، عن طريق إيضاح الأسباب والمبررات وراء اختيار هذه التوصيات.

يعود تلخيص النصوص من جديد إلى الأضواء مع بحث علمي جديد من Open AI. هذا البحث يستخدم التعلم المعزز Reinforcement Learning لتلخيص النصوص حيث يتميز بأنه يستخدم التعليقات التي كتبها البشر لتدريب النموذج اللغوي لزيادة دقة هذا النموذج في عملية التلخيص. ركز الباحثون على تلخيص النصوص باللغة الإنجليزية، وهي كما يصفها الباحثون أنها مهمة معقدة بسبب صعوبة تحديد ما إذا كان ملخص "جيد" بدون تدخل بشري.

نموذج Transformer هو نموذج تعلم عميق تم تقديمه في عام 2017 ، ويستخدم بشكل أساسي في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يتعامل هذا النموذج مع البيانات التسلسلية كاللغة الطبيعية لمهام مثل الترجمة و تلخيص النصوص. ما يميز هذا النموذج عن باقي شبكات التعلم العميق أنه لا يتطلب معالجة البيانات التسلسلية بالترتيب. فعلى سبيل المثال ، إذا كانت بيانات الإدخال عبارة عن جملة لغة طبيعية ، فلن يحتاج النموذج إلى معالجة بدايتها قبل النهاية. بسبب هذه الميزة ، يسمح النموذج بتنفيذ المهام بالتوازي وبالتالي تقليل أوقات التدريب.

هل تحب الأنمي؟
إذن ما رأيك في جودة الرسومات التالية ؟ جميلة أليست كذلك؟
هذه الصورة تم إنشاؤها بالكامل عن طريق الذكاء الاصطناعي دون أي تدخل بشري!
هنا سلسلة عن الذكاء الاصطناعي في صناعة الأنمي.

من الـ GPU إلى الـ TPU إلى Photonic TPU وحدات المعالجة القائمة على الفوتونات الضوئية، أو التعلم العميق بسرعة الضوء! بحث جديد نُشر في Applied Physics Reviews يقترح استخدام الضوء بدل الكهرباء لتعلم الآلة و شبكات التعلم العميق.

سلسلة عن نموذج اللغة GPT-3 الذي أطلقه معمل OpenAI والذي أسرت نتائجه مجتمع التقنية.

نستطيع بكل سهولة كبشر لو كنا في حفل صاخب أن نوجه تركيزنا للاستماع لشخص واحد وعزل باقي اصوات الضجيج في الخلفية. لكن هل تستطيع الآلة فعل ذلك؟

تخيل أن تقدم بودكاست بصوتك ولكن بأسلوب ونمط المبدعة لبنى الخميس أو تقدم الأخبار بنمط ماجد الشبل رحمه الله، أو تقدم الابتهالات الدينية بأسلوب حسين النجار؟ نعتقد في منظور أن ذلك أصبح ممكن ومن دون أي أدنى تدريب أو تدخل بشري، ذلك عبر تقنية نقل النمط style stransfare.

يشير مصطلح الذكاء المحيطي Ambient Intelligence إلى قدرة الأنظمة على الاستجابة بذكاء لوجود البشر والتفاعل معهم في محيط ما بناء على معطيات معينة. وقد أدى التطور في خوارزميات تعلم الآلة والمستشعرات اللاتلامسية contactless sensors ذات التكلفة المنخفضة إلى تزايد الاعتماد على الذكاء المحيطي في تطبيقات عديدة منها، كما نستعرض هنا، الرعاية الصحية. تختلف أنواع المستشعرات فمن أنواعها الكاميرات، مستشعرات العمق، المستشعرات الحرارية، مستشعرات الموجات بأنواعها، والمستشعرات الصوتية.

من منا لا يعرف TikTok؟

هي منصة تواصل اجتماعي لمشاركة الفيديو تم إطلاقها عام ٢٠١٢ وازدادت شهرتها في السنوات الأخيرة بشكل كبير بين جميع أوساط المستخدمين من جميع الأعمار. وفي عام ٢٠١٩ حاز تطبيق TikTok على المركز الثاني لأكثر التطبيقات تحميلاً في العالم.

تعرف موسوعة ويكيبيديا مراجعة الأقران peer review كالتالي:
"مراجعة الأقران الأكاديمية، وتسمى التحكيم، هي عملية إخضاع عمل أكاديميي ما (بحث، أو مقالة أو دراسة أو أطروحه) إلى فحص دقيق من قبل خبراء في مجال العمل قبل منح الإذن في نشر العمل في دورية متخصصة. وتكون نتيجة المراجعة إما القبول بها، أو رفضها، أو بقبول مشروط بالمراجعة. وتتطلب المراجعة الأكاديمية تأليف لجنة من أخصائيين في الموضوع المؤهلين للقيام بمراجعة حيادية."

قامت الشركة الناشئة clearview بتحميل أكثر من ٣ مليار صورة من فيسبوك ويوتيوب وغيرها للمستخدمين بدون أخذ موافقتهم من أجل تطوير تطبيق يساعد الشرطة للتعرف على هوية الأفراد من صورهم. في فعل هذه الشركة تجاوز خطير و اختراق خصوصيات المستخدمين. كيف نحمي أنفسنا من الأطراف الثالثة غير المصرح لها ببناء نماذج التعرف على الوجه التي تتعرف علينا أينما ذهبنا؟ و هل يمكن خداع خوارزميات التعرف على الوجوه؟

في هذه السلسلة نستعرض مختارات من بعض الابحاث المتميزة التي نشرت في مؤتمر #SIGGRAPH2020 - المؤتمر المتخصص بالأعمال الإبداعية في رسوم الحاسب

ما تسمعه هنا ليس بصوتٍ بشري. إنما هو صوت الآلة التي تحاول تقليد صوت المتحدث عبر قراءة شفتيه .. فقط!

نلاحظ أن دور الازياء مثل زارا و H&M تقدم خطوط موضة تقتبس من صيحات الموضة التي تطلقها الدور العالمية المشهورة .. كيف يمكن أن تستفيد هذه الدور من تقنيات تعلم الالة للحصول على الالهام؟

يعترف أغلب أولياء الأمور ان الزواج التقليدي وعدم تعرف الخاطب والمخطوبة على بعضهما بشكل جيد قبل الزواج هو السبب الرئيسي والمؤدي للطلاق، بل ويصفون الزواج التقليدي بنظام "اكشط واربح" أو بورقة اليانصيب. لكنهم في نفس الوقت يرفضون البدائل التقنية لعدم رغبتهم في كسر العادة المجتمعية في أسلوب الزواج المتعارف عليه، وكذلك لاحتمالية تقليص دورهم في إتمام هذه الخطبة.

يشارك مستخدمو تويتر الكثير من المعلومات على المنصة بما في ذلك الأحداث المستجدة في حياتهم حيث يقومون بذلك عادةً دون استيعاب لحجم الجمهور المطلع على هذه المعلومات. بعض الأحداث قد تكون عفوية مثل خبر تبني حيوان أليف جديد، إلا أن بعضها قد تحتوي على جوانب أكثر خصوصية.

بدأ استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لقراءة نتائج فحص الثدي بالأشعة السينية منذ فترة طويلة، بهدف تحسين فعالية كشف سرطان الثدي. قام مجموعة من الباحثين في معهد كارولينسكا بالسويد باختبار ثلاثة أنظمة تجارية لفحص الـ mammogram دون الكشف عن اسماء هذه الأنظمة بغرض التحقق من كفاءتها في القراءة والتشخيص.

تبدو هذه الصورة جميلة! تشبه كثيرا صهارة البراكين (Magma)، لكنها في الواقع غير ذلك تماما!
يمثل هذا العمل الإبداعي تمثيلا بيانيا يقدم ملخصا لتاريخ مجلة Scientific American البالغ عمرها ١٧٥ عامًا (١٨٤٥-٢٠٢٠م) والحافل ب ٥١٠٧ عدد، ١٩٩،٦٩٤ صفحة و ١١١،٢٩٢،٣٢٧ كلمة!

للنماذج التوليدية GANs استخدامات متعددة في توليد الصور ونقل الأنماط من صورة إلى أخرى، مشكلتها أنها تتطلب قدرة حاسوبية كبيرة وبيانات تدريب كثيرة بمواصفات خاصة. اشتهرت نماذج نقل النمط StyleGAN التي طورتها Nvidia بغرض تحسين نتائج توليد الصور!

ستعرض اليوم نموذج آخر من openAI
هذه المرة لتوليد الصور!
نموذج Image GPT تم إطلاقه يونيو الماضي كورقة في ICML أهم مؤتمرات تعلم الآلة.

كاهن مصري يدعى نسيامون كان يعيش في عهد الفرعون رمسيس ال١١ قبل الميلاد، وتوفي بسن يناهز ٥٠ عاما. بعد مرور ٣ آلاف عام تمكّن علماء بريطانيون من محاكاة صوته. فكيف فعلوا ذلك؟

يتناول البحث طريقة جمع البيانات للحروف المكتوبة بخط اليد بواسطة أطفال متحدثين للعربية في الرياض أعمارهم ٧- ١٢ عاما،و تنظيف و اعداد البيانات التي تحتوي على أكثر من ٤٧ ألف حرف مكتوب.