إليكم مقالًا إخباريًا يجمع المصادر المقدمة:
الذكاء الاصطناعي يغذي المحتوى المناهض لـ ICE، بينما يناقش الخبراء مسار الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ومرونة الشبكة في ظل العواصف الشتوية
يثير الذكاء الاصطناعي الجدل والابتكار على حد سواء، حيث تنتشر مقاطع الفيديو المناهضة لـ ICE التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت، وتتحدى شركة ناشئة الأساليب التقليدية للذكاء الاصطناعي العام (AGI). وفي الوقت نفسه، يحلل الخبراء أداء شبكة الطاقة خلال العواصف الشتوية الأخيرة، ويدرس الباحثون سلوك البحث عن الطعام لدى البشر.
اكتسبت مقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تصور مواجهات مع عملاء ICE انتشارًا واسعًا على وسائل التواصل الاجتماعي. تُظهر هذه المقاطع، التي غالبًا ما تكون متوترة وصاخبة، سيناريوهات مثل مديرة مدرسة في مدينة نيويورك توقف عملاء ICE ملثمين بمضرب، ونادلة ترمي المعكرونة الساخنة على الضباط في مطعم صيني، وفقًا لمجلة Wired. تعد مقاطع الفيديو جزءًا من موجة أكبر من المحتوى المناهض لـ ICE الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والذي يظهر على الإنترنت.
في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي، تسعى شركة Logical Intelligence الناشئة ومقرها سان فرانسيسكو إلى اتباع مسار بديل للذكاء الاصطناعي العام (AGI). عينت الشركة باحث الذكاء الاصطناعي يان ليكان في مجلس إدارتها في 21 يناير. انتقد ليكان، الذي كان يعمل سابقًا في Meta، الاعتماد المفرط على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في السعي لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، واصفًا إياه بأنه "مشكلة التفكير الجماعي"، حسبما ذكرت Wired. تقوم Logical Intelligence بتطوير نموذج استدلال قائم على الطاقة (EBRM)، استنادًا إلى نظرية ابتكرها ليكان قبل عقدين من الزمن، والتي يزعمون أنها مجهزة بشكل أفضل للتعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي.
شهد النصف الشرقي من الولايات المتحدة مؤخرًا عاصفة شتوية كبيرة، مما أدى إلى إجهاد شبكة الطاقة. وفقًا لمجلة MIT Technology Review، حافظت الشبكة إلى حد كبير على قدرتها على مواكبة درجات الحرارة المتجمدة وزيادة الطلب. ومع ذلك، شهدت PJM، أكبر مشغل شبكة في البلاد، انقطاعات كبيرة غير مخطط لها في المحطات التي تعمل بالغاز الطبيعي والفحم. تعاني هذه المرافق تاريخيًا في الطقس الشتوي القاسي. يقوم الخبراء الآن بتحليل أداء الشبكة لتحديد الدروس المستفادة وتحسين المرونة لمواجهة الظروف الجوية القاسية في المستقبل.
في دراسة منفصلة نُشرت في مجلة Science، يدرس الباحثون كيف تؤثر الإشارات الاجتماعية على قرارات البحث عن الطعام لدى البشر، باستخدام مسابقات صيد الأسماك في الجليد في دول الشمال كنموذج. وفقًا لموقع Ars Technica، فإن البحث عن الطعام لدى البشر معقد وقد ساعد جنسنا البشري على تطوير الذاكرة والقدرات الملاحية ومهارات التعلم الاجتماعي.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment