Breaking News

“الرجاء الإبطاء” – أكبر سبع قصص للذكاء الاصطناعي في عام 2022


جعلت التطورات في تركيب صور AI في عام 2022 صورًا مثل هذه ممكنة.
تكبير / جعلت التطورات في تركيب الصور بالذكاء الاصطناعي في عام 2022 صورًا مثل هذه ممكنة ، والتي تم إنشاؤها باستخدام Secure Diffusion ، معزز بـ GFPGAN ، وتم توسيعه باستخدام DALL-E ، ثم تم تجميعه يدويًا معًا.

بنج إدواردز / آرس تكنيكا

أكثر من مرة هذا العام ، فعل خبراء الذكاء الاصطناعي معاد لازمة مألوفة: “من فضلك تمهل.” كانت أخبار الذكاء الاصطناعي في عام 2022 سريعة ولا هوادة فيها ؛ في اللحظة التي تعرف فيها أين تقف الأشياء حاليًا في الذكاء الاصطناعي ، فإن ورقة أو اكتشافًا جديدًا سيجعل هذا الفهم عفا عليه الزمن.

في عام 2022 ، يمكن القول أننا وصلنا إلى ركبة المنحنى عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يمكنه إنتاج أعمال إبداعية تتكون من نصوص وصور وصوت وفيديو. هذا العام ، ظهر الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق من a عقد من البحث وبدأت تشق طريقها إلى التطبيقات التجارية ، مما سمح لملايين الأشخاص بتجربة التكنولوجيا لأول مرة. ألهمت إبداعات الذكاء الاصطناعي العجائب ، وأثارت الخلافات ، وأثارت أزمات وجودية ، ولفت الأنظار.

فيما يلي نظرة إلى الوراء على أكبر سبع قصص إخبارية عن الذكاء الاصطناعي لهذا العام. كان من الصعب اختيار سبعة فقط ، ولكن إذا لم نقطعها في مكان ما ، فسنظل نكتب عن أحداث هذا العام حتى عام 2023 وما بعده.

أبريل: أحلام DALL-E 2 بالصور

مثال على DALL-E
تكبير / مثال DALL-E على “رائد فضاء يمتطي حصانًا”.

أوبن إيه آي

في أبريل ، أعلنت شركة OpenAI DALL-E 2، نموذج تخليقي للصور يتعلم بعمق والذي أذهل العقول بقدرته السحرية على ما يبدو على إنشاء صور من المطالبات النصية. تم تدريب DALL-E 2 على مئات الملايين من الصور المأخوذة من الإنترنت ، وعرف كيفية إنشاء مجموعات جديدة من الصور بفضل تقنية تسمى الانتشار الكامن.

سرعان ما امتلأ موقع تويتر بصور رواد الفضاء على ظهور الخيل ، والدببة التي تجول في مصر القديمة ، وغيرها من الأعمال الواقعية تقريبًا. آخر مرة سمعنا فيها عن DALL-E قبل عام عندما الإصدار 1 من النموذج كافح لتقديم كرسي أفوكادو منخفض الدقة – فجأة ، كان الإصدار 2 يوضح أعنف أحلامنا بدقة 1024 × 1024.

في البداية ، نظرًا للمخاوف المتعلقة بسوء الاستخدام ، سمحت OpenAI فقط لـ 200 من مختبري الإصدار التجريبي باستخدام DALL-E 2. منعت عوامل تصفية المحتوى المطالبات العنيفة والجنسية. تدريجيًا ، سمحت OpenAI بأكثر من مليون شخص في تجربة مغلقة ، وأخيرًا أصبح DALL-E 2 متاحًا للجميع في أواخر سبتمبر. ولكن بحلول ذلك الوقت ، ظهر منافس آخر في عالم الانتشار الكامن ، كما سنرى أدناه.

تموز (يوليو): يعتقد مهندس Google أن LaMDA واعي

مهندس Google السابق بليك ليموين.
تكبير / مهندس Google السابق بليك ليموين.

جيتي إيماجيس | واشنطن بوست

في أوائل يوليو ، واشنطن بوست الأخبار العاجلة أن مهندسًا في Google يُدعى Blake Lemoine حصل على إجازة مدفوعة الأجر بسبب اعتقاده أن LaMDA (نموذج اللغة لتطبيقات الحوار) من Google كان واعيًا – وأنه يستحق حقوقًا مساوية لحقوق الإنسان.

أثناء عمله كجزء من منظمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة في Google ، بدأ Lemoine في الدردشة مع LaMDA حول الدين والفلسفة واعتقد أنه رأى الذكاء الحقيقي وراء النص. قال ليموين للصحيفة: “أعرف شخصًا عندما أتحدث إليه”. “لا يهم ما إذا كان لديهم دماغ مصنوع من اللحم في رؤوسهم. أو إذا كان لديهم مليار سطر من التعليمات البرمجية. أتحدث معهم. وأسمع ما يجب أن يقولوه ، وهذه هي الطريقة التي أقرر بها وليس شخصًا “.

أجاب Google أن LaMDA كان يخبر Lemoine فقط بما يريد أن يسمعه وأن LaMDA لم يكن ، في الواقع ، واعيًا. مثل أداة إنشاء النصوص GPT-3 ، تم تدريب LaMDA مسبقًا على ملايين الكتب والمواقع الإلكترونية. لقد استجابت لإدخال Lemoine (موجه ، يتضمن النص الكامل للمحادثة) من خلال التنبؤ بالكلمات الأكثر احتمالاً التي يجب أن تتبع دون أي فهم أعمق.

على طول الطريق ، ليموين يزعم انتهاكه سياسة السرية في Google من خلال إخبار الآخرين بعمل مجموعته. في وقت لاحق من يوليو ، جوجل مطرود Lemoine لانتهاك سياسات أمن البيانات. لم يكن آخر شخص في عام 2022 ينجرف في الضجيج حول نموذج لغة كبير للذكاء الاصطناعي ، كما سنرى.

تموز (يوليو): يتنبأ برنامج DeepMind AlphaFold بكل بنية بروتينية معروفة تقريبًا

رسم تخطيطي لنماذج شريط البروتين.
تكبير / رسم تخطيطي لنماذج شريط البروتين.

في يوليو ، DeepMind أعلن أن نموذج AlphaFold AI قد تنبأ بشكل كل بروتين معروف تقريبًا لكل كائن حي على الأرض مع جينوم متسلسل. أعلن في الأصل في صيف 2021، توقع AlphaFold في وقت سابق شكل جميع البروتينات البشرية. ولكن بعد عام واحد ، توسعت قاعدة بيانات البروتين الخاصة بها لتحتوي على أكثر من 200 مليون بنية بروتينية.

جعلت DeepMind هذه الهياكل البروتينية المتوقعة متاحة في قاعدة بيانات عامة يستضيفها المعهد الأوروبي للمعلومات الحيوية في مختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي (EMBL-EBI) ، مما يسمح للباحثين من جميع أنحاء العالم بالوصول إليها واستخدام البيانات في الأبحاث المتعلقة بالطب والبيولوجيا علم.

تعد البروتينات اللبنات الأساسية للحياة ، ويمكن أن تساعد معرفة أشكالها العلماء في التحكم فيها أو تعديلها. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عند تطوير عقاقير جديدة. “تقريبًا كل دواء تم طرحه في الأسواق خلال السنوات القليلة الماضية تم تصميمه جزئيًا من خلال المعرفة بهياكل البروتين” ، قال جانيت ثورنتون ، عالمة بارزة ومديرة فخرية في EMBL-EBI. هذا يجعل معرفتهم جميعًا أمرًا مهمًا.