00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
مدار الليل والنهار
02:29 GMT
151 د
مدار الليل والنهار
البرنامج الصباحي
05:00 GMT
183 د
On air
09:30 GMT
30 د
On air
10:30 GMT
30 د
كواليس السينما
11:03 GMT
27 د
On air
11:31 GMT
30 د
On air
12:03 GMT
29 د
مدار الليل والنهار
13:00 GMT
183 د
مدار الليل والنهار
18:03 GMT
120 د
مدار الليل والنهار
20:03 GMT
30 د
مدار الليل والنهار
02:30 GMT
150 د
مدار الليل والنهار
البرنامج الصباحي
05:00 GMT
183 د
كواليس السينما
11:03 GMT
25 د
مدار الليل والنهار
13:00 GMT
183 د
لقاء سبوتنيك
لبنان بين تصعيد الحرب مع إسرائيل وصراع داخلي يؤثر على كل مناحي الحياة
17:03 GMT
59 د
مدار الليل والنهار
البرنامج الصباحي - اعادة
18:03 GMT
120 د
مدار الليل والنهار
البرنامج الصباحي - اعادة
20:03 GMT
31 د
أمساليوم
بث مباشر
 - سبوتنيك عربي, 1920
مجتمع
تابع آخر الأخبار عن القضايا الاجتماعية والفعاليات الثقافية في دول الوطن العربي والعالم. تعرف على آخر أخبار المجتمع، قصص إنسانية، وتقارير مصورة عن حياة المجتمع.

"إنستغرام" تساعد "فيسبوك" في تقنيات الذكاء الاصطناعي

© AP Photo / Amr Alfikyفيسبوك
فيسبوك - سبوتنيك عربي, 1920, 09.03.2021
تابعنا عبر
استخدمت "فيسبوك" مليار صورة عامة موجودة على "إنستغرام"، لتدريب خوارزمية ذكاء اصطناعي أنشأتها للتعرف على الصور بشكل ذاتي.

ووفقا لم أوردته شبكة "بي بي سي" البريطانية، فقد أطلق "فيسبوك" على نظامه اسم "Seer"، وهو اختصار للإشراف الذاتي "Self-Supervise".

عادة ما تُدرَّب الخوارزميات باستخدام مجموعات البيانات المصنفة مسبقا من قبل الناس، مثل مجموعات الصور الخاصة بالقطط أو الكلاب أو الأزهار أو غيرها. لكن هذه الصور قُدمت إلى الخوارزمية دون أي تصنيف. وتمكنت الخوارزمية رغم ذلك من تحديد الصور بشكل صحيح بدقة 84.5%، حسبما أفاد موقع "فيسبوك".

وأوضح "فيسبوك" أنه على الرغم من أن هذا النوع من تقنيات الذكاء الاصطناعي قد شهد بالفعل نجاحًا في الخوارزميات التي تتعامل مع لغة المعالجة، إلا أن الصور تمثل تحديًا مختلفًا. ذلك لأن التعرف على الكلمات أسهل من التعرف على الأجزاء المختلفة للصورة.

وأضاف: "إن القدرة على تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات ضخمة غير مصنفة من قبل البشر مسبقا، يمكن أن تساعد أيضًا في المعركة ضد البرامج التي تظهر التحيز".

وقال خبير الذكاء الاصطناعي، كالوم تشيس، "إن النظام يمكن أن يكون خطوة مهمة لأجهزة الكمبيوتر إذا أثبت فعاليته على المدى الطويل".

ومن جانبها قالت البروفيسور، ساندرا واتشتر، من معهد أكسفورد للإنترنت: "إنه على الرغم من أن البحث كان واعدًا للغاية بشكل عام، إلا أنه لا يزال من المهم فهم كيفية توصل الخوارزمية إلى قراراتها إذا لم تكن بقيادة المدخلات البشرية".

 وأضافت: "إن فهم سبب اتخاذ الخوارزمية لقرارات تجميع معينة سيكون أمرًا مهمًا للغاية".

 

شريط الأخبار
0
للمشاركة في المناقشة
قم بتسجيل الدخول أو تسجيل
loader
المحادثات
Заголовок открываемого материала