تعمل شركة إنفيديا على تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي عبر جبهات متعددة، حيث تكشف النقاب عن تقنيات تحويلية في معرض CES 2025 تشمل الصور الرمزية الرقمية، ومعالجة بيانات المركبات ذاتية القيادة، وقدرات تلخيص الفيديو.

1. الصور الرمزية للذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي: عصر جديد من التفاعل

قدمت إنفيديا صورة رمزية رقمية تتفاعل مع المستخدمين في الوقت الفعلي، وتقدم المساعدة والتوصيات الشخصية والإجابات على الاستفسارات. تم تصميم هذا الابتكار لتعزيز مشاركة المستخدم، ويوفر لمحة عن مستقبل التفاعل بين الإنسان والحاسوب. ومع ذلك، تسلط ملاحظات المستخدم المبكرة الضوء على التحدي المتمثل في جعل الصور الرمزية للذكاء الاصطناعي مفيدة ومريحة، مما يؤكد على الحاجة إلى موازنة الوظائف مع تجربة المستخدم.

2. تطوير معالجة بيانات المركبات ذاتية القيادة

إن تحديثات NVIDIA لمنصتها Omniverse تعمل على إحداث ثورة في كيفية معالجة بيانات المركبات ذاتية القيادة وإدارتها:

• معالجة 100 مليون مقطع فيديو من 20 مليون ساعة من بيانات التدريب – وهذا يشبه مشاهدة YouTube بلا توقف لأكثر من 2200 عام!

• خط أنابيب جديد مدعوم بنماذج اللغة المرئية يترجم مقاطع الفيديو تلقائيًا كل 256 إطارًا، مما يبسط تنظيم البيانات.

• تطبيقات الأجهزة H.264 المتطورة لمعالجة الفيديو فائقة السرعة.

• تقديم نماذج الأساس العالمي (WFMs): تجمع هذه النماذج بين فهم الفيزياء في العالم الحقيقي والضبط الدقيق الفعّال للتطبيقات المتخصصة.

تضع هذه الابتكارات معايير جديدة لتدريب المركبات ذاتية القيادة، مما يسرع التقدم في تكنولوجيا القيادة الذاتية.

البحث المحسن عن مقاطع الفيديو وتلخيصها لكاميرات المؤسسات

يقدم مخطط الذكاء الاصطناعي المحسن من NVIDIA قدرات رائدة في البحث عن مقاطع الفيديو وتلخيصها:

• مع وجود 1.5 مليار كاميرا مؤسسية على مستوى العالم تنتج 7 تريليون ساعة من اللقطات سنويًا، يتم مراجعة أقل من 1% منها بواسطة البشر.

• يخسر المصنعون تريليونات الدولارات سنويًا بسبب مشكلات الجودة غير المكتشفة.

• تعالج حلول NVIDIA الجديدة لقطات الفيديو أسرع بـ 30 مرة من الوقت الفعلي، مما يساعد الصناعات على استخراج رؤى مفيدة وتقليل النفايات وتحسين الكفاءة التشغيلية.

من صور الذكاء الاصطناعي البديهية إلى معالجة البيانات الرائدة للسيارات ذاتية القيادة وفيديو المؤسسات، تضع ابتكارات NVIDIA معايير جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات. ترقبوا هذه التطورات التي تستمر في إعادة تعريف مشهد الذكاء الاصطناعي.

أعلنت أوبر عن شراكتها مع إنفيديا لاستخدام أداة محاكاة Cosmos ومنصة DGX Cloud لتسريع تطوير تكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة، كما تم الإعلان عنها في معرض CES 2025. تنشئ Cosmos مقاطع فيديو تعتمد على الفيزياء من 9000 تريليون رمز من بيانات الفيديو لمحاكاة القيادة الواقعية والبيئات الصناعية، بينما توفر DGX Cloud بنية تحتية عالية الأداء للذكاء الاصطناعي للتدريب والضبط الدقيق ونشر نماذج المركبات ذاتية القيادة.

تخطط أوبر، التي تحولت إلى نموذج خفيف الأصول من خلال الشراكة مع شركات المركبات ذاتية القيادة، لدمج أدوات إنفيديا في شبكتها، مما قد يؤدي إلى الاستفادة من بياناتها الضخمة الخاصة بطلبات الركوب والتوصيل. واجهت أوبر صعوبات في تطوير المركبات ذاتية القيادة، بما في ذلك الخلافات المتعلقة بدعاوى قضائية تتعلق بأسرار تجارية وحوادث تتعلق بالسلامة، مما أدى إلى فصل وحدة المركبات ذاتية القيادة، Uber ATG، التي باعتها لشركة Aurora Innovation في عام 2020.

على الرغم من هذه التحديات، تركز أوبر الآن على توسيع نطاق نشر المركبات ذاتية القيادة. وسلط الرئيس التنفيذي لشركة أوبر دارا خسرو شاهي الضوء على أهمية الاستثمار المناسب في البنية التحتية لإطلاق المدن الجديدة، مؤكدًا أن تقنيات إنفيديا ستساعد في تسريع تطوير حلول القيادة الذاتية القابلة للتطوير والآمنة.

1. إنهاء التحقق من الحقائق من قبل طرف ثالث: ستنتقل ميتا من برنامج التحقق من الحقائق من قبل طرف ثالث في الولايات المتحدة إلى نموذج ملاحظات المجتمع، على غرار ما يتم استخدامه على X (تويتر سابقًا). يسمح هذا النموذج للمستخدمين بكتابة وتقييم الملاحظات السياقية للمشاركات، مما يضمن تمثيل وجهات نظر متنوعة مع تقليل التحيز المحتمل. سيتم استبدال قيود التحقق من الحقائق وعلامات المحتوى المتطفلة بمؤشرات أخف وأكثر سهولة في الاستخدام.

2. السماح بمزيد من الكلام: تقوم ميتا بمراجعة سياسات تعديل المحتوى الخاصة بها لمعالجة قضايا الإفراط في التنفيذ. سيتم رفع القيود المفروضة على مواضيع مثل الهجرة والجنس، ومواءمة قواعد المنصة مع الخطاب العام الأوسع. ستركز الأنظمة الآلية الآن على الانتهاكات الجسيمة، مثل الإرهاب والاحتيال، في حين ستعتمد المخالفات البسيطة بشكل أكبر على تقارير المستخدمين. وسيتم تقليل عمليات خفض رتبة المحتوى بناءً على التوقعات بشكل كبير، وستكون هناك حاجة إلى مزيد من الثقة قبل عمليات الإزالة.

3. المحتوى السياسي المخصص: ستتبع Meta نهجًا أكثر تخصيصًا للمحتوى المدني والسياسي، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في مقدار ما يرونه في موجزاتهم. سيتم الآن تصنيف المنشورات السياسية بناءً على إشارات صريحة وضمنية، مثل تفاعلات المستخدم، مما يضمن أن يتمكن المهتمون من الوصول إلى المزيد من هذا المحتوى بينما يرى الآخرون أقل.

تحسين التنفيذ والاستئناف: تعمل Meta على تحسين أنظمة تعديل المحتوى من خلال توظيف العديد من المراجعين وإضافة الموظفين ودمج نماذج لغة الذكاء الاصطناعي للحد من الأخطاء في التنفيذ. كما تستكشف الشركة طرق استرداد جديدة، بما في ذلك التعرف على الوجه، لتبسيط استرداد الحسابات للمستخدمين.

هذه التحديثات هي استجابة مباشرة للانتقادات الموجهة للإفراط في التعديل وتهدف إلى إيجاد توازن بين تنظيم المحتوى وحرية التعبير. وتؤكد Meta أن هذه التغييرات تعكس التزامها الأساسي بتمكين الأصوات مع التكيف مع التوقعات المجتمعية المتطورة.