لقد تم الترويج له على نطاق واسع كبديل للهاتف الذكي، ولكن يبدو أن دبوس الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة Humane ليس ذكيًا جدًا على كل حال.
وفي مقطع فيديو ترويجي تم إصداره لإطلاق المنتج، لم يرتكب الجهاز خطأً واحدًا فحسب، بل ارتكب خطأين.
في الفيديو، طرح المؤسسان عمران شودري وبيثاني بونجيورنو على الجهاز أسئلة تبدو بسيطة.
ومن المحرج أن دبوس الذكاء الاصطناعي الذي تبلغ قيمته 699 دولارًا (564 جنيهًا إسترلينيًا) حدد بشكل غير صحيح أفضل موقع لمشاهدة كسوف الشمس التالي، بالإضافة إلى القيمة الغذائية لحفنة من اللوز.
وفي خطوة محرجة إلى الوراء، أصدرت الشركة الآن نسخة معدلة من الفيديو، وتدعي أن الأخطاء كانت نتيجة “خلل”.
في فيديو الإطلاق الأصلي لدبوس الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Humane، يرتكب الجهاز خطأين فادحين (يسارًا) تم تصحيحهما الآن في نسخة معدلة من الفيديو (يمين)
وفي الفيديو، يسأل تشودري، المصمم السابق لشركة أبل، الجهاز: “متى سيحدث الكسوف القادم وأين هو أفضل مكان لرؤيته؟”
وردًا على ذلك، يقول الذكاء الاصطناعي إن كسوف الشمس القادم سيكون في 8 أبريل 2024، وأن أفضل الأماكن لرؤيته هي إكسماوث وأستراليا وتيمور الشرقية.
ومع ذلك، وكما تمت الإشارة منذ ذلك الحين، فإن هذه المعلومات غير صحيحة، حيث سيكون الكسوف القادم مرئيًا بالفعل من الأمريكتين.
في مقطع فيديو محدث تم نشره على موقع Humane الإلكتروني، يستجيب الذكاء الاصطناعي الآن: “سيحدث الكسوف الكلي التالي للشمس في 8 أبريل 2024، وأحد أفضل الأماكن لرؤيته هو نازاس، دورانجو، المكسيك”.
وفي بيان على Discord، قال المتحدث باسم منظمة Humane Sam Sheffer إن الخطأ نتج عن “خطأ أبلغ بشكل غير صحيح عن موقع مشاهدة كسوف سابق”.
قامت شركة Humane أيضًا بتصحيح لحظة من الفيديو حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتقدير كمية البروتين الموجودة في حفنة من اللوز (يسار) لتحديد أن التقدير هو نصف كوب (يمين).
سارع مستخدم X Nate Young إلى الإشارة إلى أن كمية اللوز الموجودة في يد السيد تشودري لا يمكن أن تحتوي على 15 جرامًا من البروتين كما يدعي الذكاء الاصطناعي.
قال المتحدث باسم منظمة Humane على Discord أن خطأ الكسوف كان بسبب خطأ في كود الإصدار المسبق لكنه دافع عن استجابة اللوز باعتبارها صحيحة من الناحية الفنية
وفي وقت لاحق من الفيديو الأصلي، يمسك السيد تشودري بحفنة من اللوز أمام كاميرا الدبوس ويسأل: “ما هي كمية البروتين؟”
يجيب الذكاء الاصطناعي: “يحتوي اللوز على 15 جرامًا من البروتين”.
إلا أن مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي سارعوا إلى الإشارة إلى أن هذه المعلومات غير صحيحة أيضًا.
بناءً على المحتوى الغذائي للوزة الواحدة، سوف يستغرق الأمر حوالي 60 حبة لوز لتكوين 15 جرامًا من البروتين.
كتب أحد المعلقين على موقع X (تويتر سابقًا): “15 جرامًا من البروتين في اللوز، أليس كذلك؟” من المؤكد أن هذا لا يبدو مثل 60 لوزًا.
يدعي دبوس AI الخاص بشركة Humane أنه بديل للهاتف الذكي، ولكن بسعر 699 دولارًا (564 جنيهًا إسترلينيًا) قد يكون السعر الباهظ أكثر من اللازم بالنسبة للكثيرين لإجراء التبديل
وفي نفس منشور Discord، أكد السيد شيفر أن الرد صحيح من الناحية الفنية، قائلًا “لقد ذكرنا كمية البروتين في نصف كوب من اللوز بدلاً من العدد الموجود في يد عمران”.
وأضاف شيفر: “السلوك الأول هو السلوك الصحيح والحالي، وهذا أيضًا سيتحسن بمرور الوقت”.
ومع ذلك، في النسخة المعدلة من الفيديو، والتي تم نشرها على موقع Humane الإلكتروني، تم أيضًا تغيير استجابة الذكاء الاصطناعي.
وفي الفيديو المحدث، تم تصحيح رد الذكاء الاصطناعي ليقول: “نصف كوب من اللوز يحتوي على 15 جرامًا من البروتين”.
تلقى Humane AI Pin، الذي يبدأ مبيعاته في أمريكا في وقت لاحق اليوم، الكثير من الاهتمام لتصميمه الجديد وتكامل الذكاء الاصطناعي.
وبدلاً من استخدام شاشة مثل الهاتف التقليدي، يتفاعل المستخدمون مع الدبوس من خلال الأوامر الصوتية والاستجابات أو من خلال عرض ليزر على راحة اليد.
في الفيديو الترويجي، يوضح المؤسسون كيف يمكن استخدام الدبوس لإرسال الرسائل والتسوق عبر الإنترنت ووضع الخطط وتشغيل الموسيقى.
بدلاً من شاشة مثل الهاتف التقليدي، يقوم AI Pin بعرض شاشة على يد المستخدم بالليزر أو يمكن التحكم فيها باستخدام الأوامر الصوتية
بدلاً من استخدام التطبيقات، تقول المؤسس المشارك بيثاني بونجيورنو إن شركة Humane تستخدم “تجارب الذكاء الاصطناعي”.
توفر شركة Humane هذه الوظيفة من خلال التعاون مع عدد من شركات التكنولوجيا الكبيرة الأخرى وتأمل في توسيعها في المستقبل.
على وجه الخصوص، يتم دعم وظيفة الذكاء الاصطناعي للتطبيق من خلال التعاون مع Microsoft وOpenAI، منشئي ChatGPT.
ومع ذلك، كما يوضح هذا الفيديو، قد يظل الذكاء الاصطناعي عرضة لتقديم بيانات غير صحيحة أو الهلوسة.
كانت هناك بالفعل العديد من الحالات التي أنشأ فيها ChatGPT معلومات كاذبة وقدمها على أنها حقيقة.
في الآونة الأخيرة، تم تغريم اثنين من المحامين في نيويورك لإدراج قضايا قانونية وهمية أنشأها برنامج الدردشة الآلي لتقديمها إلى المحكمة في مطالبة بالإصابة.
كيف تتعلم الذكاءات الاصطناعية باستخدام الشبكات العصبية؟
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)، التي تحاول محاكاة الطريقة التي يعمل بها الدماغ من أجل التعلم.
ويمكن تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية على التعرف على أنماط المعلومات – بما في ذلك الكلام، أو البيانات النصية، أو الصور المرئية – وهي الأساس لعدد كبير من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الأخيرة.
يستخدم الذكاء الاصطناعي التقليدي المدخلات “لتعليم” خوارزمية حول موضوع معين عن طريق تغذيتها بكميات هائلة من المعلومات.
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)، التي تحاول محاكاة الطريقة التي يعمل بها الدماغ من أجل التعلم. يمكن تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية على التعرف على أنماط المعلومات، بما في ذلك الكلام أو البيانات النصية أو الصور المرئية
وتشمل التطبيقات العملية خدمات ترجمة اللغات من جوجل، وبرنامج التعرف على الوجه من فيسبوك، والمرشحات الحية لتغيير الصور من سناب شات.
يمكن أن تستغرق عملية إدخال هذه البيانات وقتًا طويلاً للغاية، وتقتصر على نوع واحد من المعرفة.
هناك سلالة جديدة من الشبكات العصبية الاصطناعية تسمى Adversarial Neural Networks، وهي تضع ذكاء اثنين من روبوتات الذكاء الاصطناعي في مواجهة بعضهما البعض، مما يسمح لهما بالتعلم من بعضهما البعض.
تم تصميم هذا النهج لتسريع عملية التعلم، بالإضافة إلى تحسين المخرجات التي تنتجها أنظمة الذكاء الاصطناعي.