أعلنت هيئة تحرير مجلة Nature العلمية الأسبوعية البريطانية قائمة صُنّاع الأخبار الذين أثروا بشكل ملحوظ في مسيرة تطوير العلم خلال عام 2025.
وضمّت القائمة كلا من مبتكري الشبكة العصبية DeepSeek-R1، إضافة إلى علماء صينيين اكتشفوا نظاما بيئيا فريدا على عمق تسعة آلاف متر قبالة سواحل شبه جزيرة كامتشاتكا الروسية، وذلك بحسب ما أفادت به الخدمة الصحفية للمجلة.
وجاء في بيان نشرته المجلة:
“هزّت العالم في يناير الماضي أخبار تطوير الشبكة العصبية DeepSeek-R1، إذ تمكّن مطوّرو هذا النظام، الذي ظهر وكأنه من العدم، من إثبات أن الولايات المتحدة ليست الدولة الوحيدة المتصدّرة في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي، كما كان يعتقد العديد من الخبراء سابقا. وقد لعب ليان وينفنغ، المحلل المالي السابق الذي استثمر أمواله التي جمعها بمساعدة تقنيات الذكاء الاصطناعي، دورا محوريا في تطوير شبكة DeepSeek العصبية”.
ويُذكر أن هيئة تحرير مجلة Nature تقوم سنويا بإعداد قائمة بأبرز الاكتشافات العلمية التي تحققت خلال العام الماضي، وتُدرج فيها أسماء الأشخاص الذين أسهموا بشكل ملموس في تطوير العلم ونشره. ولا يقتصر هؤلاء دائما على العلماء المحترفين، إذ تضم القائمة أحيانا سياسيين وشخصيات عامة، بل وحتى أنظمة الذكاء الاصطناعي.
وفي العام الجاري، انضم إلى قائمة أبرز “صُنّاع الأخبار العلمية”، إلى جانب مطوري DeepSeek وليان وينفنغ، عدد آخر من العلماء الصينيين، من بينهم فريق من علماء المحيطات والجيولوجيا بقيادة البروفيسور دو منغجان من معهد علوم وهندسة أعماق البحار التابع لأكاديمية العلوم الصينية. وقد نجح الفريق في تطوير غواصة الأعماق “فيندوتشه”، واكتشف باستخدامها نظاما بيئيا معزولا عن العالم على عمق تسعة آلاف متر قبالة سواحل شبه جزيرة كامتشاتكا الروسية.
المصدر: تاس
إقرأ المزيد
اكتشاف سبب محوري لـ”تحيّز” الشبكات العصبية في معالجة المعلومات
كشف باحثون من معهد “ماساتشوستس” عن سبب ميل النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT أو DeepSeek إلى المبالغة في تقدير المعلومات الموجودة في بداية ونهاية النص مع إهمال منتصفه.
“ليست ذكية كما يُروج لها!”.. آبل تشعل جدلا كبيرا حول الذكاء الاصطناعي
كشفت دراسة جديدة أن نماذج الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، مثل Claude من Meta ونماذج OpenAI وDeepSeek، ليست ذكية كما يُشاع، فهي لا تفكر فعليا وإنما تعتمد على تخمينات إحصائية.
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).