تعديل غريب.. ميتا تضيف إلى فيسبوك مساعد مواعدة بالذكاء الاصطناعي - الخليج الان

أعلنت شركة ميتا المالكة لتطبيقات التواصل الاجتماعي، أنها ستضيف مساعدًا للذكاء الاصطناعي إلى خدمة فيسبوك داتينج، ويهدف روبوت الدردشة الجديد إلى مساعدة المستخدمين في العثور على شركاء يناسبون ما يبحثون عنه، على سبيل المثال، قد يقترح ميتا على المستخدمين البحث عن "فتاة من منطقة معينة تعمل في مجال التكنولوجيا أو أي مجال أخر"، أو قد يطلب المستخدم من الذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين ملفه الشخصي.

زيادة ملحوظة في عدد مستخدمي مساعد ميتا الذكي

وقالت شركة ميتا أيضًا إنها "تساعد الأشخاص على تجنب إرهاق التمرير" من خلال ميزة جديدة تسمى Meet Cute، والتي تمنح المستخدمين "مطابقة مفاجئة" أسبوعية يتم اختيارها بناءً على خوارزميتها.

وأضافت ميتا أن عدد مستخدمي فيسبوك داتينج الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و29 عامًا قد ارتفع بنسبة 10% على أساس سنوي، حيث يُنشئ مئات الآلاف من المستخدمين في هذه الفئة العمرية ملفات تعريف شخصية على فيسبوك داتينج شهريًا، وهذا يُعدّ ضئيلًا مقارنةً بمنافسين مثل تندر، الذي يضم حوالي 50 مليون مستخدم نشط يوميًا ، وهينج، الذي يضم 10 ملايين مستخدم نشط يوميًا.

منافسة الشركات الكبرى عالميًا

وأصبحت ميزات الذكاء الاصطناعي شائعة في تطبيقات المواعدة الشائعة، حتى تطبيقات المواعدة الأحدث، مثل Sitch ، حاولت تمييز نفسها بميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

دخلت مجموعة ماتش - مالكة تطبيقات المواعدة مثل تندر وهينج وأوكي كيوبيد وغيرها - في شراكة مع شركة الذكاء الاصطناعي الأمركية “OpenAI” العام الماضي، وهي جزء من استثمار عملاق المواعدة الذي يتجاوز 20 مليون دولار في مجال الذكاء الاصطناعي. يُعد هذا رهانًا كبيرًا، لا سيما في ظل الصعوبات المالية التي تواجهها مجموعة ماتش، التي خسرت حوالي 68% من سعر سهمها خلال أخر خمس سنوات.

نظام صيني جديد يساعد في الكشف على الأمراض

وخلال الأيام الماضية، طوّر فريق بحثي صيني نظامًا مبتكرًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي يمكنه الكشف المبكر عن الاضطرابات العصبية من خلال تحليل الكلام بدقة مذهلة تجاوزت 90%. النظام الجديد، الذي أُطلق عليه اسم CTCAIT، يُعد خطوة متقدمة في الاستفادة من الصوت كمؤشر حيوي غير جراحي لتشخيص عدد من الأمراض العصبية مثل باركنسون، هنتنغتون، ومرض ويلسون.

آلية متقدمة تحلل الصوت بدقة عالية

على عكس الطرق التقليدية التي تركز على استخراج الخصائص الصوتية يدويًا، يعتمد CTCAIT على تحليل صوتي دقيق ومتطور، يستند النظام إلى تقنيات التعلم العميق وآليات الانتباه متعددة الرؤوس (Multi-head Attention) التي تتيح له اكتشاف التغيرات الصوتية الطفيفة عبر الزمن. وتسمح له هذه التقنيات بالتقاط السمات المرضية التي قد لا تكون واضحة للطرق التقليدية.