جيميني نانو بانانا: محرر الصور بالذكاء الاصطناعي
يغيّر دمج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المحمولة الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا. تقف جوجل جيميني نانو في مقدمة هذا التطور وتتيح تنفيذ وظائف ذكاء اصطناعي معقدة مباشرة على الهاتف الذكي. وهذا يفتح آفاق جديدة، من المعالجة الفعّالة للصوت وحتى إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من صور بسيطة. يعد اتجاه "Nano Banana" مثالاً بارزاً لهذه التطورات حيث يمكن للمستخدمين إطلاق العنان لإبداعهم بمساعدة الذكاء الاصطناعي على الطرف. هذه التطورات ليست مثيرة تقنياً فحسب، بل تطرح أيضاً أسئلة حول الخصوصية والاستخدام الأخلاقي والتطور المستقبلي للذكاء الاصطناعي.
Quelle: عرض مخصص
جوجل جيميني نانو: الذكاء الاصطناعي مباشرة على الهاتف الذكي
يشكل جوجل جيميني نانو تقدماً هاماً في الذكاء الاصطناعي المحمول. كجزء من عائلة موديلات Gemini، صُمم Nano خصيصاً للاستخدام على أجهزة الحافة مثل الهواتف الذكية. وهذا يعني أن المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي يمكن معالجتها مباشرة على الجهاز وليس في السحابة. الفوائد واضحة: خصوصية محسّنة، حيث لا يتعين خروج البيانات من الجهاز، انخفاض كبير في زمن الاستجابة، وإمكانية استخدام وظائف الذكاء الاصطناعي حتى بدون اتصال بالإنترنت. Nano متاح بنسختين: Nano-1 بـ 1.8 مليار معلمة وNano-2 بـ 3.25 مليار معلمة، مصممتان لتلبية متطلبات أداء مختلفة للأجهزة المحمولة. هذه النماذج قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام، من تلخيص النصوص إلى توليد الردود في الوقت الفعلي.
إن دمج Gemini Nano في أجهزة Android، وخاصة سلسلة Pixel، يمثل نقطة تحول. يحصل المطورون على وصول إلى هذه النماذج القوية عبر Android AICore، مما يعزز تطوير تطبيقات محمولة مبتكرة. مثال على ذلك وظيفة "Summarize in Recorder" على Pixel 8 Pro، التي تلخّص التسجيلات الصوتية بمساعدة Gemini Nano. تطبيق آخر هو "Magic Compose" في Google Messages، الذي يولّد اقتراحات للرسائل النصية. تُظهر هذه الوظائف إمكانات الذكاء الاصطناعي على الحافة في تبسيط المهام اليومية وتحسين تجربة المستخدم. القدرة على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على الجهاز تقلل الاعتماد على خدمات السحابة وتتيح تفاعلًا أكثر تخصيصًا وسرعة مع التكنولوجيا.
Quelle: maginative.com
جيميني نانو من جوجل يجلب وظائف الذكاء الاصطناعي المتقدمة مباشرة إلى الأجهزة المحمولة، كما يظهر هنا في هاتف Pixel الذكي.
تعد التطورات هذه دليلاً واضحاً على التزام غوغل بجعل الذكاء الاصطناعي في متناول الجميع. من خلال تحسين النماذج لتعمل على عتاد الأجهزة المحمولة وتوفير أدوات للمطورين، يتم تعزيز الاعتماد والابتكار على نطاق واسع. تمكن قدرات هذه النماذج على الجهاز من تنفيذ خوارزميات معقدة بكفاءة دون التأثير بشكل مفرط على عمر البطارية أو أداء الجهاز. وهذا أمر حاسم لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الحياة اليومية. تعد الأبحاث والتطوير المستمر في هذا المجال بوعد بتحسينات إضافية وتطبيقات جديدة ستستفيد من إمكانات الذكاء الاصطناعي المحمول.
اتجاه "Nano Banana": التحول من 2D إلى 3D باستخدام الذكاء الاصطناعي
يُعد اتجاه "Nano Banana" مثالاً رائعاً على كيفية تضافر الذكاء الاصطناعي التوليدي والحوسبة على الأطراف لتمكين تطبيقات إبداعية. هذا الاتجاه، الذي انتشر في وسائل التواصل الاجتماعي، يستخدم نماذج ذكاء اصطناعي مثل Gemini Nano لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد فريدة من صور بسيطة. يقوم المستخدم بتحميل صورة، وتحوِّل الذكاء الاصطناعي الصورة إلى شكل ثلاثي الأبعاد بنمط فني أو غنائي. اسم "Nano Banana" نفسه يعكس النتائج الإبداعية غير المتوقعة التي يمكن أن تنتجها هذه الأنظمة.
تستند التكنولوجيا خلف اتجاه "Nano Banana" إلى قدرة الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) أو بنى مشابهة على توليد بيانات جديدة تشبه بيانات التدريب، لكنها ليست مطابقة لها. في حالة التحويل من 2D إلى 3D، تتعلم الذكاء الاصطناعي من مجموعة كبيرة من الصور ثنائية الأبعاد ونماذجها ثلاثية الأبعاد المقابلة، وكيفية استخراج العمق والشكل من صورة مسطحة. دور Gemini Nano في هذا السياق هو تشغيل هذه النماذج المعقدة بكفاءة على الجهاز مباشرةً. وهذا يتيح معالجة سريعة وتجربة تفاعلية للمستخدمين دون إرسال الصور إلى خادم خارجي لمعالجتها.
Quelle: news18.com
اتجاه «نانو بانانا»، المدفوع بالذكاء الاصطناعي مثل Gemini Nano، يتيح تحويل صورهم إلى شخصيات ثلاثية الأبعاد فريدة.
تؤكد شعبية اتجاه "Nano Banana" الاهتمام المتزايد بالتطبيقات الذكية والشخصية التي تتفاعل مع المستخدمين. إنها تُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل مشاكل عملية وأن يكون أداة للتعبير الفني والترفيه. فتح القدرة على تحويل الصور إلى كائنات ثلاثية الأبعاد آفاق جديدة لصناعة الأفاتارات، الأعمال الفنية الرقمية، أو حتى نماذج للطباعة ثلاثية الأبعاد. هذا الاتجاه هو نذير لمستقبل تصبح فيه أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية متاحة وقوية بشكل أكبر في متناول المستخدمين النهائيين.
دور الذكاء الاصطناعي عند الحافة والنماذج التوليدية
يُعد الذكاء الاصطناعي عند الحافة والنماذج التوليدية القوة الدافعة وراء أحدث الابتكارات في تكنولوجيا الأجهزة المحمولة. يشير الذكاء الاصطناعي عند الحافة إلى معالجة البيانات وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرةً على الجهاز، بدلاً من السحابة. وهذا يقدم مزايا كبيرة من حيث الخصوصية، الأمان، انخفاض زمن الاستجابة، وكفاءة الطاقة. عندما تبقى البيانات على الجهاز، يقل مخاطر تسرب البيانات وتحمي خصوصية المستخدمين بشكل أفضل. كما أن انخفاض زمن الاستجابة يؤدي إلى ردود أسرع وتجربة مستخدم أكثر سلاسة، حيث لا يوجد وقت لإرسال البيانات إلى الخادم والعودة.
أما النماذج التوليدية، كما هي مدمجة في Gemini Nano، فبإمكانها إنشاء محتوى جديد يشبه بيانات التدريب ولكنه ليس مطابقاً لها. وهذا يشمل إنشاء نصوص وصور حتى نماذج ثلاثية الأبعاد معقدة. تتعلم هذه النماذج الأنماط والبنى من مجموعات بيانات كبيرة وتستخدم هذه المعرفة لإنتاج مخرجات أصلية. يعتبر اتجاه "Nano Banana" مثالاً بارزاً لتطبيق النماذج التوليدية، حيث تؤول المدخلات ثنائية الأبعاد إلى إبداعات ثلاثية الأبعاد جديدة.
Quelle: hindustantimes.com
اتجاه «نانو بانانا» يتيح للمستخدمين، باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Gemini Nano، تحويل صورهم إلى شخصيات ثلاثية الأبعاد رائعة.
تفتح تقاطُع الذكاء الاصطناعي عند الحافة والنماذج التوليدية مجموعة واسعة من التطبيقات. في قطاع الرعاية الصحية، قد توفر أجهزة الذكاء الاصطناعي عند الحافة تشخيصات في الوقت الفعلي دون إرسال بيانات حساسة إلى السحابة. في التصنيع، يمكن استخدام النماذج التوليدية لتحسين التصاميم أو محاكاة عمليات الإنتاج. بالنسبة للمستخدم النهائي، تعني هذه التقنيات أجهزة أكثر تخصيصاً وذكاءً تتكيف مع احتياجاته وتتيح تعبيراً إبداعياً. ستسهم التحسينات المستمرة في أجهزة وبرمجيات الذكاء الاصطناعي عند الحافة في توسيع هذه الإمكانات ودفع حدود ما يمكن لأجهزة الهواتف الذكية القيام به.
آفاق وتداعيات المستقبل
تشير التطورات الحالية في Google Gemini Nano واتجاهات مثل "Nano Banana" إلى تحول عميق في مشهد التكنولوجيا. انتقال معالجة الذكاء الاصطناعي نحو الأجهزة الطرفية له تداعيات واسعة على مجالات متعددة. أحد أهم الجوانب هو الخصوصية. من خلال معالجة البيانات محلياً، يمكن للشركات حماية خصوصية المستخدمين بشكل أفضل، وهو أمر ذو أهمية قصوى مع تزايد القلق بشأن أمان البيانات. قد يؤدي ذلك أيضاً إلى تقبل أوسع لتقنيات الذكاء الاصطناعي عندما يملك المستخدمون مزيداً من السيطرة على بياناتهم الشخصية.
فنياً، من المتوقع أن تتحسن كفاءة موديلات الذكاء الاصطناعي عند الحافة. سيمكن تحسين العتاد والبرمجيات من تشغيل نماذج أكثر تعقيداً على الأجهزة المحمولة، مما يعزز قوة الهواتف الذكية وأجهزة الحافة الأخرى بشكل كبير. قد يقود ذلك إلى جيل جديد من التطبيقات التي لا يمكن تصورها اليوم. على سبيل المثال، قد تستفيد تطبيقات الواقع المعزز من انخفاض زمن الاستجابة في الذكاء الاصطناعي عند الحافة من التفاعل في الوقت الحقيقي مع المحيط.
تبقى التداعيات الأخلاقية للنماذج التوليدية للذكاء الاصطناعي ذات أهمية كبرى. في حين أن اتجاه "Nano Banana" يمثل تطبيقاً مرحاً، يمكن أن تُستخدم النماذج التوليدية أيضاً في إنشاء مقاطع Deepfake أو نشر معلومات مضللة. لذا من الضروري أن يضع المطورون والمشرعون إرشادات وتدابير حماية لضمان الاستخدام المسؤول لهذه التقنيات. ستلعب شفافية نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرته على شرح قراراته دوراً مركزياً أيضاً.
بشكل عام، تشير التطورات الحالية إلى أن الذكاء الاصطناعي سيندمج بشكل متزايد في حياتنا اليومية، ليس فقط في السحابة، بل مباشرة في الأجهزة التي نستخدمها يومياً. هذا سيغير الطريقة التي نعمل بها ونتواصل وبطرقنا الإبداعية بشكل جذري. مستقبل الذكاء الاصطناعي هو محمول، ومخصص، وأكثر قدرة على التعلم والتكيف على الجهاز نفسه. التحدي هو استخدام هذه الأدوات القوية بمسؤولية وتحقيق إمكاناتها بالكامل لصالح المجتمع.