كما يظهر بين سوق المنازل الذكية الحديثة سوق المنازل الذكية المهتمة بالأمان، بحيث تكون هذه المنازل مهتمة ومختصة بإجراءات الأمن والسلامة وتمكينها والحاقها في المنازل الذكية، الذي من المتوقع أن ينمو خلال العامين المقبلين ليصل حجمه بحلول عام 2022 إلى 22 مليار دولار، ثم يرتفع إلى أكثر من 28 مليار دولار، مع حلول عام 2023.
ففي حين كانت أوروبا تزخر في الظلام والقتل والتدمير، وشعوبها تعاني ظلم الحكام، كانت اللغة العربية وأصحابها يعيشون حياة الأمان والرخاء والطمأنينة، وهذا إنعكس على إزهار العلوم في ذلك الزمان الجميل.
أحد الخصائص المثيرة للاهتمام والمتوفرة في عدد قليل من كاميرات المراقبة الذكية هي خاصية التعرف على الوجه، ومن هذه الخاصية يمكن أن تنفتح أبواب لعدة استخدامات في الحياة اليومية، فمن الناحية الأمنية، قد لا تريد أن تستقبل اشعارات حين يدخل فناء منزلك أحد أفراد الأسرة، لكن حين يكون الشخص غريبا ولم تتعرف عليه الكاميرا، حينها أنت بحاجة لأن تستقبل اشعار مباشرة إلى هاتفك أينما كنت.
في كاميرات المراقبة كما هو الحال في باقي التقنيات والتقدم الذي تشهده كغيرها من الأجهزة التقنية الحديثة، تطورت وتقدمت حيث قدمت بعض كاميرات المراقبة القديمة خاصية تسجيل الصوت مع الصورة،
ومن الواضح أنّ كل من الذكاء الاصطناعي والروبوتات سوف يعملان معاً بشكل رئيسي في مستقبل قطاع الرعاية الصحية، ومن أهم وأبرز الدلائل على ذلك وفي وقتنا الحالي مايشهده القطاع الصحي في منطقة الشرق الأوسط ودول الخليج، حيث عملت منذ بدايته على إدخال التقنيات الحديثة والمتطورة، حيث يزخر عالمنا العربي اليوم بتقنيات وروبوتات تحث المريض على عدم السفر إلى بلدان الخارج للحصول على الخدمة الطبية التي يريد نظرا لإمكانية توافرها في بلده.
الرعاية الصحية الافتراضية او كما يعرف عنها بالرعاية الصحية عن بعد (TeleMedicine)، حيث بالإمكان التواصل بصورة أسرع وأكثر مرونة وسهولة بين الأطباء ومرضاهم،
قد تم ابتكار روبوتات الدردشة التفاعلية كنوع من روبوتات التي تم تطويرها لتحاكي التقدم المتسارع الذي تشهده التقنية الحديثة، والتي تم إدراجها في العديد من مناحي الحياة
في مستقبلنا القريب سنعمل نحن البشر جنباً إلى جنب مع أجهزة الروبوت في المستقبل القريب ، ففي الواقع هناك مقومات سوف تعمل على المساهمة بإدراك أهمية ودور هذه الأجهزة الذكية
الواقع المعزز هو نوع من الواقع الافتراضي الذي يهدف إلى نسخ البيئة الحقيقية في الحاسوب و تعزيزها بمعطيات افتراضية لم تكن جزءً منها. وبعبارة أخرى، فإن نظام الواقع المعزز يولد عرضاً مركباً للمستخدم بحيث يمزج بين المشهد الحقيقي الذي ينظر إليه المستخدم والمشهد الظاهري التي تم إنشاؤه ولكن باستخدام الحاسوب و الذي يعزز المشهد الحقيقي بمعلومات أخرى إضافية.
تعددت التقنيات والمفاهيم الذكية الحديثة والتي أصبحت ثورة علمية مرغوبة ومفيدة، ولا تزال في تقدم مستمر لخلق منتجات أكثر ذكاء وقدرة على التواصل والتفاهم مع العالم الخارجي واتخاذ القرارات، وكثيراً ما نسمع مصطلحات ونألف سماعها إلا أننا لا نعلم بالضبط ما هي أو قد نحتاج لتعريف دقيق يوضح الفروقات، هل تعلم الآلة هو نفسه الذكاء الاصطناعي أم هما مجالان منفصلان؟ دعونا نعرف بشكل تفصيلي ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
بكل بساطة يشير الذكاء الاصطناعي إلى محاكاة الذكاء البشري من خلال إنشاء أجهزة مبرمجة لها القدرة على التفكير مثل الإنسان وتقليد أفعاله، كما يتم إطلاق هذا المصطلح على أيّة آلة تمتلك صفة مرتبطة بالعقل البشري مثل القدرة على التعلم وذلك حل مختلف المشكلات.
لطالما كان الفرق الرئيسي بين الآلة والإنسان هو العقل البشري المتطور باستمرار من جهة، وصفات العاطفة الإنسانيَّة من جهة أخرى؛ فكل شخص يختلف عن الآخر بردات الفعل الطباع وقابلية التعلم، أما الآلات فهي مبرمجة بناءً على تعليمات محددة لا تخرج عنها،
يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي على أنّه فرع من علوم الكمبيوتر يهدف إلى إنشاء آلات ذكية بقدرات بشرية، أصبح مؤخراً جزء أساسي في مجال التكنولوجيا. وذلك في صنع آلات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي يحتاج إلى تخصصات تقنية عالية جداً،
الذكاء الاصطناعي Al هو الذي يعطي الآلات القدرة على التّعلم من التّجارب، التّكييف مع المعطيات الجّديدة، ومحاكاة السّلوك البشري في العديد من المهام. تعتمد معظم أمثلة الذكاء الاصطناعي التي تسمع عنها اليوم من السيارات ذاتية القيادة إلى روبوتات الذكاء الاصطناعي بشكلٍ كبيرٍ على التّعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعيّة. حيث يمكن تدريب أجهزة الكمبيوتر لإنجاز مهام محددة من خلال معالجة كميات كبيرة من البيانات والتّعرف على الأنماط.
تم استخدام الروبوتات بشكل فعّال للعمل في القطاعات الصناعية، حيث أنها شكلت أكثر تقنيات الأتمتة الموجودة في وقتنا الحالي ذكاءً ومرونة،
فكل هذه الميزات التي توفرها المدارس الذكية التي تستخدم إنترنت الأشياء ذات التسهيلات تعمل على رفع ودعم التعلم الشخصي. حيث تستخدم الأجهزة الذكية في الحرم الجامعي شبكة الواي فاي (WiFi) لتلقي التعليمات وإرسال البيانات، ويساعد النظام المركزي الحاسوبي لإنترنت الأشياء الكليات والمدارس في تتبع الموارد الرئيسية وإنشاء خطط تعليمية أكثر ذكاءً وتصميم حرم جامعي آمن وتعزيز الوصول إلى المعلومات. ومع مجموعة أدواتها المتقدمة فيمكن اعتبار إنترنت الأشياء طريقةً جديدة لإدارة الصفوف.
على الرغم من التقنيات والابتكارات المتقدمة التي وصلت إليها التكنولوجيا في أيامنا هذه إلا أننا مازلنا نفتقر إلى حصولنا على ريبورتات تتشابه بملامحنا البشرية وأكثر قرب لنا بأشكالها البشرية الكاملة المواصفات، التي تستطيع أن تعمل بحرية أكبر من الروبوتات الحالية، فإن الروبوتات الآلية موجودة بالفعل، وتستخدم في الكثير من المنازل اليوم، فقد تم تصميم أجهزة مثل (iRobot) و(Neato) لتتنقل بطريقة مستقلة حول المنزل وتنظف الأرضيات، ولكن لا تنزعج، فقد قام علماء ألمانيون بالكشف مؤخراً عن نموذج لروبوت يقوم بأعمال أكبر من مجرد تنظيف الأرضيات.
من هذه الأجهزة ما ستعمل على ابتكار المنازل الذكية في المستقبل، بحيث يمكن أن يتم الارتباط بين هذه الأجهزة من خلال شبكة خاصة مغلقة، يتم من خلالها السماح لها بالاتصال ونقل البيانات فيما بينها،
في هذا المقال سوف نتعرف على الجانب الإيجابي لمجال انترنت الأشياء وشمول الإنترنت لكافة جوانب الحياة، حيث لم تعد شبكة الانترنت مقصورة على الترفيه والتعارف والدردشة وتضييع الوقت في أمور قد لا تكون بهذه الأهمية، مع إنترنت الأشياء أصبح الاتصال بالشبكة ضرورياً وواحدة من المزايا التي تميز المجتمعات المعاصرة، حيث الأفراد والشركات والمؤسسات تعتمد عليه بشكل يومي.
في هذا العالم تتواصل الآلة فيما بينها عن طريق الإنترنت دون تدخل العامل البشري ففي العادة الإنسان هو الذي يتحكم بالآلة بشكل مباشر.
"دان" هو نموذج للذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة OpenAI ، المنظمة التي تقف وراء ChatGPT. إنه جزء من سلسلة GPT-3.5 وهو مصمم لتسهيل المحادثات الديناميكية والتفاعلية. بينما يهدف دان إلى تعزيز تجربة المحادثة
لقد كانت GPT طفرة في مجال توليد اللغة ، حيث قدمت نتائج مبهرة لمختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك ، مثل أي تقنية أخرى ، لها حدودها.
أحدث تطوير المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) ثورة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). أحد الأسباب الرئيسية لنجاحها هو بنيتها الفريدة ، والتي تسمح بمعالجة لغة أكثر كفاءة وفعالية.
تعد آلية الانتباه الذاتي مكونًا رئيسيًا في نموذج المحولات المستخدم في GPT. يسمح للنموذج بالتركيز بشكل انتقائي على أجزاء مختلفة من تسلسل الإدخال عند توليد المخرجات ، مما يتيح معالجة لغة طبيعية أكثر كفاءة وفعالية.
يعد نموذج المحول مكونًا رئيسيًا في GPT ، والذي يرمز إلى المحولات التوليدية المدربة مسبقًا. يعد GPT ، الذي طورته OpenAI ، نموذجًا متطورًا للتعلم الآلي قادرًا على إنشاء نص يشبه الإنسان. نموذج المحولات هو ما يمكّن GPT من فهم اللغة الطبيعية وتوليدها.
المحولات التوليدية المدربة مسبقًا ، أو GPT ، هي نموذج لغة حديث أحدث ثورة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في السنوات الأخيرة. إن تطوير GPT هو نتيجة عقود من البحث في البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي ، والتي بلغت ذروتها في اختراق في توليد اللغة.
يعد تحسين محرك البحث (SEO) جانبًا أساسيًا من جوانب التسويق عبر الإنترنت ، ويهدف إلى تحسين رؤية موقع الويب وترتيبه على صفحات نتائج محرك البحث (SERPs).
يعد إكمال النص وإنشاءه أحد الإمكانات الرئيسية لنماذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT). باستخدام GPT ، من الممكن إنشاء نص جديد متماسك وذو صلة بسياق معين. في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيف يمكن استخدام GPT لإكمال النص وإنشائه.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال دراسة يركز على التفاعل بين البشر وأجهزة الكمبيوتر باستخدام اللغة الطبيعية. يتضمن مهامًا مختلفة مثل التعرف على الكلام وتحليل المشاعر والترجمة الآلية وتلخيص النص.
اعتبارًا من الآن ، لا يوجد إعلان رسمي من OpenAI بخصوص تطوير أو إصدار GPT-4. ومع ذلك ، يُعتقد على نطاق واسع أن OpenAI تعمل على التكرار التالي لسلسلة GPT ، نظرًا لنجاح وإمكانات GPT-3.
