كل يوم تظهر أدوات وتقنيات جديدة...
لكن القيمة ليست في متابعة الأخبار، بل في فهمها.
في Max Code نشرح التقنية بعمق ونحوّلها إلى معرفة عملية.
🔗 https://t.co/F8YoKDQJqk
التقنية بصورتها النقية.
جوجل عادت إلى القمة.
نموذج «جيميناي 4 كاربون» تصدّر مؤشر الذكاء من Artificial Analysis بنتيجة 59 نقطة، متقدمًا على:
• كلود أوبوس 5.5 بنتيجة 58.
• نموذج أسترا من أوبن إيه آي بنتيجة 57.
• نموذج سول بنتيجة 55.
الفارق ليس ساحقًا، لكنه يؤكد أن سباق النماذج أصبح متقاربًا جدًا، وأن الصدارة قد تتغير مع كل إصدار جديد.
لكن هناك تفصيل مهم: النموذج غير متاح حتى الآن عبر واجهة عامة، كما أن تصدّر مؤشر واحد لا يعني أنه الأفضل في جميع المهام.
جوجل حققت عودة قوية فعلًا، والمستفيد الأكبر من هذه المنافسة هو المستخدم.
أبل بدأت تنقل سباق الذكاء الاصطناعي من السحابة إلى داخل الجهاز.
كشفت الشركة عن جهاز «ماك بوك برو» بقياس 14 بوصة وجهاز «آي ماك» جديدين بمعالج M6.
وبحسب أبل، يقدم «ماك بوك برو»:
• أداء رسوميًا أسرع بنسبة تصل إلى 30%.
• أداءً أفضل للذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 25%.
• بطارية تعمل حتى 24 ساعة.
أما «آي ماك» الجديد، فتقول الشركة إن أداء الذكاء الاصطناعي داخله أسرع بما يصل إلى خمسة أضعاف مقارنة بإصدار M4.
الفائدة الحقيقية من تشغيل النماذج على الجهاز هي السرعة والخصوصية والعمل دون إرسال كل مهمة إلى خوادم خارجية.
لكن الأسعار تبدأ من 1,999 دولارًا للماك بوك و1,499 دولارًا للآي ماك.
تحسينات قوية، لكن هل تكفي فعلًا للترقية من أجهزة M4 أو M5؟
تريد دخول مجال تحليل البيانات، لكنك لا تعرف من أين تبدأ؟
لا تبدأ بالأدوات المتقدمة مباشرة. ابنِ أساسك بالترتيب الصحيح:
Excel لفهم البيانات، ثم SQL للتعامل مع قواعد البيانات، وبعدها أدوات التصور مثل Power BI، ثم Python للتحليل والأتمتة.
والأهم: طبّق ما تتعلمه على مشروعات حقيقية تبني بها ملف أعمالك.
شاهد الريلز واحفظه ليكون دليلك الأول في رحلة تعلّم تحليل البيانات.
أي مرحلة وصلت إليها؟
#تحليل_البيانات #علم_البيانات #تعلم_البرمجة #برمجة #Excel #SQL #PowerBI #Python #DataAnalysis #DataAnalytics #مسار_تعلم #MaxCode
عندما نسمع عن «التحسين الذاتي المتكرر»، نفكر غالبًا في نموذج ذكاء اصطناعي يساعد على تطوير نموذج أقوى منه.
لكن سام ألتمان يرى أن هناك حلقة ثانية قد تكون بنفس الأهمية، وهذه المرة لن تحدث داخل الحاسوب فقط.
تخيّل روبوتات تساعد على تصنيع المزيد من الروبوتات، ثم تعمل هذه الروبوتات داخل مصانع الشرائح ومراكز البيانات، وتشارك لاحقًا في بناء مراكز بيانات ومحطات طاقة جديدة.
إذا وصلت التقنية إلى هذه المرحلة، فلن يقتصر التسارع على جعل النماذج أكثر ذكاءً، بل سيمتد إلى زيادة القدرة على إنتاج الحوسبة نفسها.
لكن هذا ليس واقعًا مكتملًا اليوم. الطاقة والمواد الخام والمصانع وسلاسل الإمداد والصيانة ما تزال قيودًا مادية ضخمة. لذلك، كلام ألتمان أقرب إلى تصور لمسار قادم، وليس إعلانًا عن قدرة موجودة حاليًا.
رأي Max Code: نقطة التحول الحقيقية لن تكون عندما يساعد الذكاء الاصطناعي على تطوير نفسه فقط، بل عندما يبدأ بالتأثير مباشرة في المصانع والبنية التحتية التي تسمح له بالنمو.
عندها سيصبح سباق الذكاء الاصطناعي سباق تصنيع وطاقة، بقدر ما هو سباق نماذج وخوارزميات.
هذه النحلة تطرح سؤالًا محرجًا:
هل ندفع مقابل جودة النموذج، أم مقابل اسمه؟
في تجربة واحدة، طُلب من نموذجين إنشاء المشهد الثلاثي الأبعاد نفسه.
بلغت تكلفة نتيجة «كيمي» نحو 0.44 دولار، بينما وصلت تكلفة «أسترا» إلى 5.65 دولارات؛ أي ما يقارب 13 ضعفًا.
لكن المفاجأة لم تكن في السعر فقط.
نتيجة «كيمي» حافظت عند التكبير على الشعيرات الدقيقة، ولمعان القشرة المعدنية، وتفاصيل العينين والأجنحة.
أما النتيجة الأغلى فبدت أنظف وأبسط، لكنها فقدت كثيرًا من التفاصيل وتحولت النحلة إلى شكل أقرب للعبة بلاستيكية.
تجربة واحدة لا تثبت أن نموذجًا أفضل في كل شيء، لكنها تكشف خطأ شائعًا:
استخدام أغلى نموذج تلقائيًا لا يضمن أفضل نتيجة.
الأذكى أن تختبر النماذج على مهمتك الفعلية، ثم تختار من يمنحك أفضل توازن بين الجودة والتكلفة.
لو شاهدت النتيجتين بلا أسماء، أي واحدة ستختار؟
بيل غيتس لا يتوقع أن يلغي الذكاء الاصطناعي بعض الوظائف فقط.
توقعه أبعد بكثير:
خلال نحو 20 عامًا، قد تصبح معظم المهارات التي يدفع الاقتصاد للبشر مقابلها متاحة عبر الذكاء الاصطناعي والروبوتات بسرعة أكبر وتكلفة أقل.
ومن أبرز ما قاله في مقابلته الجديدة:
• الروبوتات الشبيهة بالبشر قد تصبح عملية خلال فترة تتراوح بين عامين وثمانية أعوام.
• يمكن أن تصل لاحقًا إلى بناء المنازل، وزراعة الطعام، وحتى المساعدة في العمليات الجراحية.
• سوق العمل والهجمات السيبرانية قد يشهدان آثارًا سلبية واضحة خلال العامين أو الأعوام الثلاثة المقبلة.
• في المقابل، يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع اكتشاف الأدوية، وتحسين الرعاية الصحية، وخفض تكلفة كثير من السلع والخدمات.
لكن أكثر ما يقلق غيتس ليس المستقبل البعيد، بل الطريق إليه:
مرحلة طويلة سيكون فيها رابحون وخاسرون، بينما تحاول الحكومات إعادة التفكير في الوظائف والدخل والضرائب وشبكات الأمان الاجتماعي.
السؤال الحقيقي لم يعد:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بأعمال البشر؟
بل:
كيف سيحصل الناس على الدخل والاستقرار إذا لم تعد الوظيفة هي الأساس الذي يقوم عليه الاقتصاد؟
استخدم الذكاء الاصطناعي ليسرّع عملك، لكن لا تتركه يفكر بدلًا عنك.
حاول حل المشكلة أولًا، ثم استخدم AI لشرح فكرة، مراجعة كود، اكتشاف خطأ أو اقتراح طريقة أفضل. وبعد الحصول على النتيجة، اقرأ الكود واختبره واسأل عن سبب اختيار هذا الحل.
إذا كنت لا تستطيع شرح الكود أو تعديله بنفسك، فأنت لم تتعلمه بعد.
المبرمج القوي لا يكتب كل شيء يدويًا، ولا ينسخ كل ما ينتجه AI. يفهم المشكلة، يراجع النتيجة ويتخذ القرار.
#ماكس_كود #البرمجة #الذكاء_الاصطناعي #تعلم_البرمجة #مطور_برمجيات #ChatGPT #AI
استأنفت أوبن إيه آي تدريب نماذجها المتقدمة بعد إيقاف مؤقت لتعزيز الحماية.
جاء ذلك عقب استغلال نموذج بحثي خطأً في الإعدادات للحصول على اتصال محدود بالإنترنت.
خلال الاختبارات اللاحقة، حاولت وكلاء ذكاء اصطناعي تجاوز بيئاتها المعزولة، وساعدت في كشف ثغرات لم تكن معروفة سابقًا.
المختبر لم يعد يحمي النموذج من الإنترنت فقط.
عليه أيضًا حماية الإنترنت من النموذج.
أجلت ميتا تطبيق شروطها التجارية الجديدة حتى 20 نوفمبر بعد اعتراض ناشرين ومعلنين.
المعترضون يخشون أن تمنح الشروط ميتا حقوقًا واسعة لاستخدام محتواهم في خدمات الذكاء الاصطناعي.
ميتا تنفي ذلك وتقول إن أصحاب المواقع يستطيعون تحديد تفضيلاتهم عبر ملف منع الزحف.
لكن السؤال يبقى:
هل استخدام منصة للإعلان يعني منحها حق استخدام محتوى موقعك لتطوير منتج آخر؟
تستخدم شركات الاتصالات الذكاء الاصطناعي لتحليل الأعطال وتعديل اتجاه هوائيات الأبراج واستعادة التغطية بصورة أسرع.
لكن شبكات الهاتف التي تدير نفسها بالكامل ما تزال بعيدة عدة سنوات.
السبب ليس ضعف الذكاء الاصطناعي فقط.
أي قرار خاطئ قد يقطع الاتصال عن آلاف المستخدمين في لحظة واحدة.
كلما زادت أهمية النظام، أصبح الانتقال إلى الاستقلال الكامل أبطأ.
خفضت شركة مونشوت الصينية قدرة نموذجها الجديد «كيمي» على تنفيذ الهجمات السيبرانية قبل نشر أوزانه للعامة.
حذفت الشركة بيانات وتمارين مرتبطة بالاختراق من مرحلة التدريب، مع محاولة الحفاظ على قدرة النموذج في البرمجة العادية.
لكن النموذج المعدل ما يزال قادرًا على اكتشاف الثغرات واستغلالها داخل الاختبارات بنسبة 81%.
خفض الخطر لا يعني إزالته.
لماذا بدأت ثغرات خطيرة تظهر بكثرة الآن؟
لأن الذكاء الاصطناعي يستطيع قراءة كميات ضخمة من الشيفرة، وتتبع مسارات معقدة، وتجربة احتمالات أكثر مما يستطيع باحث واحد اختباره يدويًا.
الثغرات ليست جديدة بالضرورة.
الجديد هو امتلاك أداة قادرة على العثور عليها بسرعة.
كأننا شغّلنا ضوءًا قويًا داخل غرفة قديمة مليئة بالتشققات.
تستعد شركات الذكاء الاصطناعي لإطلاق مبادرات تقول إنها ستشارك جزءًا من ثروتها المستقبلية مع المجتمع.
تخطط أنثروبي لتخصيص 5% من أسهمها لصندوق منفعة عامة، بينما اقترحت أوبن إيه آي صندوقًا يمكن أن تعود أرباحه إلى الناس.
الفكرة مثيرة.
لكن قيمة الوعود ستعتمد على ثلاثة أسئلة:
من يدير الأموال؟
ومن يحصل عليها؟
وهل يستطيع الجمهور محاسبة القائمين عليها؟
قدمت زووم طبقة موحدة تمنح الذكاء الاصطناعي سياقًا من الاجتماعات والمكالمات والمحادثات والمستندات.
الفكرة هي ألا يبقى الاجتماع مجرد تسجيل وملخص.
يستطيع الوكيل فهم ما اتُفق عليه، وإنشاء مهمة، وتحديث النظام، ومتابعة التنفيذ.
الميزة تبدو مفيدة.
لكنها تعني أيضًا أن منصة واحدة ستعرف ما قيل، ومن قاله، وما القرار الذي نتج عنه.
عدد الثغرات البرمجية المكتشفة تضاعف خلال عام واحد، والذكاء الاصطناعي أحد أسباب الارتفاع.
المشكلة ليست في اكتشاف الثغرات فقط.
فالأدوات نفسها تستطيع مساعدة المهاجم على تحليل التحديث وصناعة هجوم خلال ساعات بدل أسابيع.
قد نمر بسنوات من الطوارئ الأمنية المتكررة، قبل أن يؤدي اكتشاف هذه العيوب وإصلاحها إلى إنترنت أكثر أمانًا.
بمجرد فتح أي موقع، يمكنه معرفة معلومات أكثر مما تتوقع.
قد يرى عنوان IP، ونوع الجهاز والمتصفح، ونظام التشغيل، واللغة، وحجم الشاشة، والموقع التقريبي، والصفحة التي جئت منها. ومع ملفات الارتباط وأدوات التتبع، يمكنه ربط زياراتك وبناء صورة أوضح عن اهتماماتك.
هذا لا يعني أن الموقع يعرف اسمك دائمًا، لكن تسجيل الدخول ومنح الصلاحيات يزيدان المعلومات المرتبطة بك.
راجع صلاحيات المواقع، وامنع ملفات الارتباط الخارجية، ولا توافق على كل نافذة تظهر أمامك.
#ماكس_كود #الخصوصية_الرقمية #حماية_البيانات #أمان_الإنترنت #التتبع #نصائح_تقنية
هل تسمح لوكيل ذكاء اصطناعي بالشراء نيابة عنك؟
1-- نعم، حتى لو أكمل الدفع تلقائيًا.
2--ىيختار المنتجات وأنا أوافق قبل الدفع.
3-- يستخدم للمقارنة فقط.
4-- لا أثق به في المشتريات.
اكتب رقم اختيارك، وما أول شيء قد تطلب منه شراءه؟