<?php
/**
* Class used internally by Text_Diff to actually compute the diffs.
*
* This class is implemented using native PHP code.
*
* The algorithm used here is mostly lifted from the perl module
* Algorithm::Diff (version 1.06) by Ned Konz, which is available at:
* https://cpan.metacpan.org/authors/id/N/NE/NEDKONZ/Algorithm-Diff-1.06.zip
*
* More ideas are taken from: http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/960229.html
*
* Some ideas (and a bit of code) are taken from analyze.c, of GNU
* diffutils-2.7, which can be found at:
* ftp://gnudist.gnu.org/pub/gnu/diffutils/diffutils-2.7.tar.gz
*
* Some ideas (subdivision by NCHUNKS > 2, and some optimizations) are from
* Geoffrey T. Dairiki <dairiki@dairiki.org>. The original PHP version of this
* code was written by him, and is used/adapted with his permission.
*
* Copyright 2004-2010 The Horde Project (http://www.horde.org/)
*
* See the enclosed file COPYING for license information (LGPL). If you did
* not receive this file, see https://opensource.org/license/lgpl-2-1/.
*
* @author Geoffrey T. Dairiki <dairiki@dairiki.org>
* @package Text_Diff
*/
class Text_Diff_Engine_native {
public $xchanged;
public $ychanged;
public $xv;
public $yv;
public $xind;
public $yind;
public $seq;
public $in_seq;
public $lcs;
function diff($from_lines, $to_lines)
{
array_walk($from_lines, array('Text_Diff', 'trimNewlines'));
array_walk($to_lines, array('Text_Diff', 'trimNewlines'));
$n_from = count($from_lines);
$n_to = count($to_lines);
$this->xchanged = $this->ychanged = array();
$this->xv = $this->yv = array();
$this->xind = $this->yind = array();
unset($this->seq);
unset($this->in_seq);
unset($this->lcs);
// Skip leading common lines.
for ($skip = 0; $skip < $n_from && $skip < $n_to; $skip++) {
if ($from_lines[$skip] !== $to_lines[$skip]) {
break;
}
$this->xchanged[$skip] = $this->ychanged[$skip] = false;
}
// Skip trailing common lines.
$xi = $n_from; $yi = $n_to;
for ($endskip = 0; --$xi > $skip && --$yi > $skip; $endskip++) {
if ($from_lines[$xi] !== $to_lines[$yi]) {
break;
}
$this->xchanged[$xi] = $this->ychanged[$yi] = false;
}
// Ignore lines which do not exist in both files.
for ($xi = $skip; $xi < $n_from - $endskip; $xi++) {
$xhash[$from_lines[$xi]] = 1;
}
for ($yi = $skip; $yi < $n_to - $endskip; $yi++) {
$line = $to_lines[$yi];
if (($this->ychanged[$yi] = empty($xhash[$line]))) {
continue;
}
$yhash[$line] = 1;
$this->yv[] = $line;
$this->yind[] = $yi;
}
for ($xi = $skip; $xi < $n_from - $endskip; $xi++) {
$line = $from_lines[$xi];
if (($this->xchanged[$xi] = empty($yhash[$line]))) {
continue;
}
$this->xv[] = $line;
$this->xind[] = $xi;
}
// Find the LCS.
$this->_compareseq(0, count($this->xv), 0, count($this->yv));
// Merge edits when possible.
$this->_shiftBoundaries($from_lines, $this->xchanged, $this->ychanged);
$this->_shiftBoundaries($to_lines, $this->ychanged, $this->xchanged);
// Compute the edit operations.
$edits = array();
$xi = $yi = 0;
while ($xi < $n_from || $yi < $n_to) {
assert($yi < $n_to || $this->xchanged[$xi]);
assert($xi < $n_from || $this->ychanged[$yi]);
// Skip matching "snake".
$copy = array();
while ($xi < $n_from && $yi < $n_to
&& !$this->xchanged[$xi] && !$this->ychanged[$yi]) {
$copy[] = $from_lines[$xi++];
++$yi;
}
if ($copy) {
$edits[] = new Text_Diff_Op_copy($copy);
}
// Find deletes & adds.
$delete = array();
while ($xi < $n_from && $this->xchanged[$xi]) {
$delete[] = $from_lines[$xi++];
}
$add = array();
while ($yi < $n_to && $this->ychanged[$yi]) {
$add[] = $to_lines[$yi++];
}
if ($delete && $add) {
$edits[] = new Text_Diff_Op_change($delete, $add);
} elseif ($delete) {
$edits[] = new Text_Diff_Op_delete($delete);
} elseif ($add) {
$edits[] = new Text_Diff_Op_add($add);
}
}
return $edits;
}
/**
* Divides the Largest Common Subsequence (LCS) of the sequences (XOFF,
* XLIM) and (YOFF, YLIM) into NCHUNKS approximately equally sized
* segments.
*
* Returns (LCS, PTS). LCS is the length of the LCS. PTS is an array of
* NCHUNKS+1 (X, Y) indexes giving the diving points between sub
* sequences. The first sub-sequence is contained in (X0, X1), (Y0, Y1),
* the second in (X1, X2), (Y1, Y2) and so on. Note that (X0, Y0) ==
* (XOFF, YOFF) and (X[NCHUNKS], Y[NCHUNKS]) == (XLIM, YLIM).
*
* This function assumes that the first lines of the specified portions of
* the two files do not match, and likewise that the last lines do not
* match. The caller must trim matching lines from the beginning and end
* of the portions it is going to specify.
*/
function _diag ($xoff, $xlim, $yoff, $ylim, $nchunks)
{
$flip = false;
if ($xlim - $xoff > $ylim - $yoff) {
/* Things seems faster (I'm not sure I understand why) when the
* shortest sequence is in X. */
$flip = true;
list ($xoff, $xlim, $yoff, $ylim)
= array($yoff, $ylim, $xoff, $xlim);
}
if ($flip) {
for ($i = $ylim - 1; $i >= $yoff; $i--) {
$ymatches[$this->xv[$i]][] = $i;
}
} else {
for ($i = $ylim - 1; $i >= $yoff; $i--) {
$ymatches[$this->yv[$i]][] = $i;
}
}
$this->lcs = 0;
$this->seq[0]= $yoff - 1;
$this->in_seq = array();
$ymids[0] = array();
$numer = $xlim - $xoff + $nchunks - 1;
$x = $xoff;
for ($chunk = 0; $chunk < $nchunks; $chunk++) {
if ($chunk > 0) {
for ($i = 0; $i <= $this->lcs; $i++) {
$ymids[$i][$chunk - 1] = $this->seq[$i];
}
}
$x1 = $xoff + (int)(($numer + ($xlim - $xoff) * $chunk) / $nchunks);
for (; $x < $x1; $x++) {
$line = $flip ? $this->yv[$x] : $this->xv[$x];
if (empty($ymatches[$line])) {
continue;
}
$matches = $ymatches[$line];
reset($matches);
while ($y = current($matches)) {
if (empty($this->in_seq[$y])) {
$k = $this->_lcsPos($y);
assert($k > 0);
$ymids[$k] = $ymids[$k - 1];
break;
}
next($matches);
}
while ($y = current($matches)) {
if ($y > $this->seq[$k - 1]) {
assert($y <= $this->seq[$k]);
/* Optimization: this is a common case: next match is
* just replacing previous match. */
$this->in_seq[$this->seq[$k]] = false;
$this->seq[$k] = $y;
$this->in_seq[$y] = 1;
} elseif (empty($this->in_seq[$y])) {
$k = $this->_lcsPos($y);
assert($k > 0);
$ymids[$k] = $ymids[$k - 1];
}
next($matches);
}
}
}
$seps[] = $flip ? array($yoff, $xoff) : array($xoff, $yoff);
$ymid = $ymids[$this->lcs];
for ($n = 0; $n < $nchunks - 1; $n++) {
$x1 = $xoff + (int)(($numer + ($xlim - $xoff) * $n) / $nchunks);
$y1 = $ymid[$n] + 1;
$seps[] = $flip ? array($y1, $x1) : array($x1, $y1);
}
$seps[] = $flip ? array($ylim, $xlim) : array($xlim, $ylim);
return array($this->lcs, $seps);
}
function _lcsPos($ypos)
{
$end = $this->lcs;
if ($end == 0 || $ypos > $this->seq[$end]) {
$this->seq[++$this->lcs] = $ypos;
$this->in_seq[$ypos] = 1;
return $this->lcs;
}
$beg = 1;
while ($beg < $end) {
$mid = (int)(($beg + $end) / 2);
if ($ypos > $this->seq[$mid]) {
$beg = $mid + 1;
} else {
$end = $mid;
}
}
assert($ypos != $this->seq[$end]);
$this->in_seq[$this->seq[$end]] = false;
$this->seq[$end] = $ypos;
$this->in_seq[$ypos] = 1;
return $end;
}
/**
* Finds LCS of two sequences.
*
* The results are recorded in the vectors $this->{x,y}changed[], by
* storing a 1 in the element for each line that is an insertion or
* deletion (ie. is not in the LCS).
*
* The subsequence of file 0 is (XOFF, XLIM) and likewise for file 1.
*
* Note that XLIM, YLIM are exclusive bounds. All line numbers are
* origin-0 and discarded lines are not counted.
*/
function _compareseq ($xoff, $xlim, $yoff, $ylim)
{
/* Slide down the bottom initial diagonal. */
while ($xoff < $xlim && $yoff < $ylim
&& $this->xv[$xoff] == $this->yv[$yoff]) {
++$xoff;
++$yoff;
}
/* Slide up the top initial diagonal. */
while ($xlim > $xoff && $ylim > $yoff
&& $this->xv[$xlim - 1] == $this->yv[$ylim - 1]) {
--$xlim;
--$ylim;
}
if ($xoff == $xlim || $yoff == $ylim) {
$lcs = 0;
} else {
/* This is ad hoc but seems to work well. $nchunks =
* sqrt(min($xlim - $xoff, $ylim - $yoff) / 2.5); $nchunks =
* max(2,min(8,(int)$nchunks)); */
$nchunks = min(7, $xlim - $xoff, $ylim - $yoff) + 1;
list($lcs, $seps)
= $this->_diag($xoff, $xlim, $yoff, $ylim, $nchunks);
}
if ($lcs == 0) {
/* X and Y sequences have no common subsequence: mark all
* changed. */
while ($yoff < $ylim) {
$this->ychanged[$this->yind[$yoff++]] = 1;
}
while ($xoff < $xlim) {
$this->xchanged[$this->xind[$xoff++]] = 1;
}
} else {
/* Use the partitions to split this problem into subproblems. */
reset($seps);
$pt1 = $seps[0];
while ($pt2 = next($seps)) {
$this->_compareseq ($pt1[0], $pt2[0], $pt1[1], $pt2[1]);
$pt1 = $pt2;
}
}
}
/**
* Adjusts inserts/deletes of identical lines to join changes as much as
* possible.
*
* We do something when a run of changed lines include a line at one end
* and has an excluded, identical line at the other. We are free to
* choose which identical line is included. `compareseq' usually chooses
* the one at the beginning, but usually it is cleaner to consider the
* following identical line to be the "change".
*
* This is extracted verbatim from analyze.c (GNU diffutils-2.7).
*/
function _shiftBoundaries($lines, &$changed, $other_changed)
{
$i = 0;
$j = 0;
assert(count($lines) == count($changed));
$len = count($lines);
$other_len = count($other_changed);
while (1) {
/* Scan forward to find the beginning of another run of
* changes. Also keep track of the corresponding point in the
* other file.
*
* Throughout this code, $i and $j are adjusted together so that
* the first $i elements of $changed and the first $j elements of
* $other_changed both contain the same number of zeros (unchanged
* lines).
*
* Furthermore, $j is always kept so that $j == $other_len or
* $other_changed[$j] == false. */
while ($j < $other_len && $other_changed[$j]) {
$j++;
}
while ($i < $len && ! $changed[$i]) {
assert($j < $other_len && ! $other_changed[$j]);
$i++; $j++;
while ($j < $other_len && $other_changed[$j]) {
$j++;
}
}
if ($i == $len) {
break;
}
$start = $i;
/* Find the end of this run of changes. */
while (++$i < $len && $changed[$i]) {
continue;
}
do {
/* Record the length of this run of changes, so that we can
* later determine whether the run has grown. */
$runlength = $i - $start;
/* Move the changed region back, so long as the previous
* unchanged line matches the last changed one. This merges
* with previous changed regions. */
while ($start > 0 && $lines[$start - 1] == $lines[$i - 1]) {
$changed[--$start] = 1;
$changed[--$i] = false;
while ($start > 0 && $changed[$start - 1]) {
$start--;
}
assert($j > 0);
while ($other_changed[--$j]) {
continue;
}
assert($j >= 0 && !$other_changed[$j]);
}
/* Set CORRESPONDING to the end of the changed run, at the
* last point where it corresponds to a changed run in the
* other file. CORRESPONDING == LEN means no such point has
* been found. */
$corresponding = $j < $other_len ? $i : $len;
/* Move the changed region forward, so long as the first
* changed line matches the following unchanged one. This
* merges with following changed regions. Do this second, so
* that if there are no merges, the changed region is moved
* forward as far as possible. */
while ($i < $len && $lines[$start] == $lines[$i]) {
$changed[$start++] = false;
$changed[$i++] = 1;
while ($i < $len && $changed[$i]) {
$i++;
}
assert($j < $other_len && ! $other_changed[$j]);
$j++;
if ($j < $other_len && $other_changed[$j]) {
$corresponding = $i;
while ($j < $other_len && $other_changed[$j]) {
$j++;
}
}
}
} while ($runlength != $i - $start);
/* If possible, move the fully-merged run of changes back to a
* corresponding run in the other file. */
while ($corresponding < $i) {
$changed[--$start] = 1;
$changed[--$i] = 0;
assert($j > 0);
while ($other_changed[--$j]) {
continue;
}
assert($j >= 0 && !$other_changed[$j]);
}
}
}
}
ظاهرة تثير جدل بدأ يلاحظها مستخدمي تطبيق “شات جي بي تي” وهي أن التطبيق ينادي المستخدمين بأسمائهم الاولى اثناء المحادثات وتلقي المعلومات منه رغم انهم لم يخبروه بها مسبقا، نظرا لما قالته احد لمستخدمين لتطبيق الذكاء الاصطناعي “شات جي بي تي”، انها كانت تسأله عن معلومات بشكل طبيعي دون ان تذكر أي أسماء.
فوجئت بأن التطبيق رد عليها مستخدما اسمها واسم صديقتها، رغم أنها لم تصرح عنهما مطلقا في اي محادثه سابقه من محادثاتها. هذا الموقف أثار جدل حول مدي قدرة الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى معلومات شخصية وخفيه، مما يثير مخاوف تعلق بالخصوصية واستخدام الذاكرة.
إن صنع نظام آلي قادر على تكوين ذاكرة اجتماعية عن البشر لم يعد مجرد تحد تقني… بل أصبح واقعًا مخيفًا، لأن ليس محور الكلام هنا عن مجرد جهاز بيخزن بيانات، نحن نتحدث عن آلة بتراقب، وبتحلل، وبتتعلم بصمت؛ الأهم من ذلك هو حقيقة أنه عندما نتحدث الي ذلك النظام ويرد على المستخدم بردود غير متوقعه وكأنه يعرفه ويتتبعه. هذه عملية لم يتمكن المستخدمين من تفسيرها.
تمييز الذكاء الاصطناعي
بما يتعلق بنظام الذكاء الاصطناعي أوضح هشام عبدالعال أستاذ في مجال التكنولوجيا، أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة تقنية تقتصر على تحليل البيانات وتقديم ردود بشكل الي ولكنه أصبح مع مرور الوقت لديه قدرة على تكوين ذاكرة اجتماعية عن المستخدمين وذلك عن طريق تحليل سلوكهم واختياراتهم واسلوب حديثهم.
مضيفاً، أن نظام الذكاء الاصطناعي الذي يوجد داخل التطبيق لا يصنف الخلفيات الاجتماعية بشكل مباشر، لكنه يتعامل حسب اللغة المستخدمة عامية أو فصحى، لكن التطبيق لا يميز بين طالب أو ربة منزل أو حتى عامل بشكل مباشر، بل يتعامل مع نوعية الأسئلة والأسلوب المقدمة له.
وتابع عبدالعال، لكن في حاله وجود أكثر من شخص يستخدم نفس الجهاز أو الحساب الردود ستكون متأثرة بالسياق السابق، أو ممكن ذلك يعطي إحساس أن الآلة متذكره أو بتتفاعل بشكل مختلف، لكن بمجرد إنهاء المحادثة أو حذفها، فسيتم غلط المحادثة.
هل تتذكر الآلة؟
اتفق معه في الرأي الأستاذ عمر أشرف، أستاذ في التكنولوجيا، مضيفاً أنه رسميًا، الذكاء الاصطناعي مثل تطبيق شآت جي بي تي لا يحتفظ بتفاصيل شخصية عن المستخدم إلا إذا المستخدم فعل خاصية الذاكرة بشكل واضح.
لكن هناك مستخدمين لاحظوا أن النموذج يناديهم بأسمائهم بدون ما يقدموها بشكل مباشر، وذلك فتح باب للشك حول وجود نوع من التتبع الخفي أو آلية لتجميع الأنماط السلوكية من وراء الكواليس.
بيانات تجمع بصمت
وفيما يتعلق بالأمن السيبراني يري الطرفان، انه يوجد تحديات تواجه الأمن السيبراني في ذلك الموضوع فتكوين هذه الذاكرة يكون عن طريق جمع بيانات شخصية وسلوكية دقيقة للغاية وغالبًا ما يتم ذلك دون إدراك المستخدم الكامل كما تشمل هذه البيانات أنماط الكتابة، نوعية الأسئلة بل وقد تكشف ما بين السطور عن خلفيات نفسية أو اجتماعية
ضافوا، أنه على الرغم من أن بعض الشركات تبرر استخدام البيانات وذلك لتحسين تجربة المستخدم إلا إن غياب الشفافية يفتح الباب للتتبع غير المباشر للهوية.
وفي حالة استخدام الذكاء الاصطناعي بدون رقابة صارمة أو قوانين واضحة من الممكن ان تتحول هذه الذاكرة إلى ملف شخصي خفي وذلك قابل لاستغلاله في اغراض تجارية أو سياسية أو أمنيه.
الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة، بل أصبح قادر على تكوين صورة آلية عن المستخدم دون علمه، وبينما يعد هذا تطور تقني كبير، فإن غياب الرقابة يثير مخاوف حقيقية حول الخصوصية واستخدام البيانات الشخصية، مما يتطلب ضوابط صارمة تحمي المستخدم قبل أن تتحول التقنية إلى مخاطر خفيه.
