الرئيسية / تطبيقات برمجية

تطبيقات برمجية

مبارك ألمانيا؛ فالذّكاء الصنعيّ حسم أمر كأس العالم!

Image: https://www.technologyreview.com/s/611397/machine-learning-predicts-world-cup-winner/كأسُ العالم؛ البطولةُ الأكثرُ شهرةً عبرَ التَّاريخِ؛ بدأَ يومُ الخميسِ في روسيا، ومنَ المُرجَّحِ أنْ يكونَ واحدًا منَ الأحداثِ الرّياضيَّة الأكثر مشاهدة، فهو أكثرُ شعبيَّةَ منَ الألعابِ الأولمبيَّة. نتساءلُ كثيرًا عن نتائجِ المُباريات، ونتسارعُ في توقِّعِ تلك النّتائج؛ إذْ توجدُ العديدُ من طرقُ قياسِ النّتائجِ المُحتملةِ للمباريات، وتدقيقُ احتمالاتِ المُراهنات ضمنَ شركاتِ المُراهنة إحداها؛ إذْ تَستخدمُ هذهِ الشَّركاتُ الإحصائيينَ المحترفينَ لتحليلِ قواعدِ البياناتِ الّتي تحوي  نتائجَ تُحدِّدُ احتماليَّةَ الفوزِ لكلّ فريق،ويمكنُ لشركاتِ المُراهناتِ بهذهِ الطَّريقةِ تقديمَ احتمالاتِ نتائجِ جميعِ المُبارياتِ الّتي ستجري في الأسابيعِ المُقبِلة.وتعدُّ البرازيلُ المُرشَّحَ الأكبرَ للفوزِ بكأسِ العالم 2018 بحسبِ هذه الشَّركات؛ وذلكَ  باحتمال 16.6٪ وتليها ألمانيا باحتمالِ 12.8% ثمَّ إسبانيا 12.5%.ولكنْ في السَّنواتِ الأخيرة؛ طوَّرَ الباحثون تِقنيَّاتِ تعلُّمِ الآلة Machine learning القادرةِ على التَّفوّقِ على الأساليبِ الإحصائيَّةِ التّقليديَّة.ما النتائجُ المتوقّعةٌ لكأس العالم 2018 من قبلِ هذهِ التِّقنيّات؟تأتي الإجابةُ من "أندرياس غول" وعدد من زملائه منْ جامعةِ دورتموند التِّقنيةِ في ألمانيا؛ إذْ استخدَموا مزيجًا من التَّعلّمِ الآليّ والإحصائيَّاتِ التّقليديَّة ليُنشِئوا نموذَجًا يُدعى "نموذجَ الغابةِ العشوائيَّة random-forest approach" لتحديدِ الفرقِ الأكثر احتمالًا للفوز؛ مُعتمدينَ في ذلكَ على محاكاةِ بطولةِ كأسِ العالم  100.000 مرَّة، واستخدموا ثلاث طرقٍ مُختلفةٍ لإنشاءِ النّماذج بناءً على أداءِ الفرقِ في جميعِ المبارياتِ السَّابقة؛ منذُ عامِ 2002 إلى عامِ 2014.وظهرَ نموذجُ الغابةِ العشوائيَّةِ في السَّنواتِ الأخيرةِ كطريقةٍ قويَّةٍ تُستخدَمُ لتحليلِ مجموعاتِ البياناتِ الكبيرة، وتستندُ إلى إمكانيّةِ تحديدِ بعضِ الأحداثِ المُستقبليَّةِ  من خلالِ أشجارِ القرار؛ والّتي تُحسبُ النَّتيجةُ عبرَها في كلّ فرعٍ عن طريقِ الرّجوعِ إلى مجموعةٍ من البياناتِ المدرَّبة، وتعرَّفُ البياناتُ المدرَّبةُ بأنَّها مجموعةُ بياناتٍ كبيرةٍ تتعلَّقُ بحالةٍ محدَّدةٍ، تكونُ دخلُا لبرامجِ الذَّكاءِ الصّنعيّ ليُصدِرَ قراراتٍ بناءً عليها، فمثلًا عند إدخالِ بياناتٍ تصفُ حالةَ الطّقس كالآتي: إذا كانَ الشَّهر هوَ تشرينُ الأوّل والرّياحُ شديدةٌ  ودرجةُ الحرارةِ 20 درجة فإنَّ المطرَ سيهطلُ في هذا اليوم.ولذلك عندَ إدخالِ هذهِ البيانات مع اختلافٍ بسيطٍ؛ سيتوقّعُ البرنامجُ هطولَ المطرِ بناءً على الاحتمالاتِ السَّابقة.وتعاني أشجارُ القرارِ من عمليّةِ التّفرّع في المراحل الأخيرة؛ إذْ يُمكنُ أن تصبحَ القراراتُ غيرَ دقيقةٍ من خلالِ البياناتِ المدرَّبةِ المُتفرِّقة والمعرَّضةِ للتَّفاوتِ الكبير.ولكنَّ نموذجَ الغابةِ العشوائيَّةِ مختلف؛ إذْ تُحسَبُ النتيجةُ  فيهِ بالاعتمادِ على بعض الفروعِ العشوائيّةِ بدلًا من حسابها في كلّ فرع، وتُكرّرُ العمليَّةُ الحسابيَّةُ مرّاتٍ عدَّة معَ مجموعةٍ مُختلفةٍ منَ الفروعُ المُختارةِ عشوائياً في كلّ منها، ويكون متوسّطُ احتمالاتِ أفرعِ أشجارِ القرارِ المنشأةِ على نحوٍ عشوائيّ هو النَّتيجةُ النّهائيّةُ.وهذا النَّهجُ لهُ مزايا كبيرة، والكشفُ عن العواملِ الأكثرِ أهميّةً في تحديدِ النّتيجةِ إحداها.ولذلك؛ إذا حوَت شجرةُ قرارٍ معيَّنةٍ  الكثيرَ من المعايير؛ يصبحُ من السَّهلِ رؤيةُ أيّ مِنها لهُ التَّأثيرُ الأكبرُ على النَّتيجة، في حينِ أنَّ العواملَ الأقلَّ أهمية يمكنُ تجاهلُها في المُستقبل.واستخدمَ "غرول" وزملاؤه هذا الأسلوبَ لنمذجةِ كأسِ العالم 2018؛ إذْ إنّهم صمَّموا نتائجَ كلّ مباراةٍ - منَ المُرجَّحِ لعبها من قبلِ الفرق -  واستخدمُوا هذه النتائج لبناءِ المسارِ الأكثرِ احتمالًا في البطولة.وبدأ "غرول" مع مجموعةٍ واسعةٍ من العواملِ المُحتملةِ، والّتي قدْ تُحدِّدُ النَّتيجةَ، وتشملُ العواملَ الاقتصاديَّةَ كالنَّاتجِ المحلّي الإجماليّ وترتيبِ الفيفا FIFA  للفرقِ المُشاركة وخواصّ الفرقِ نفسِها (متوسّط ​​أعمارِهم- عددُ لاعبي دوري أبطال أوروبا لديهم - اللعبُ على أرض ملعبهم أمْ لا) وعواملَ غير مهمَّةٍ (سكّان البلد - جنسيَّة المدرب ..

أكمل القراءة »

فيسبوك تسرع إزالة المحتوى المتعلق بتنظيم الدولة والقاعدة

قالت شركة فيسبوك، الاثنين، إنها أزالت أو وضعت علامات تحذير على 1.9 مليون محتوى متطرف يتعلق بتنظيم الدولة أو تنظيم القاعدة في الأشهر الثلاثة الأولى من العام، وهو ما يمثل نحو ضعفي تلك المحتويات مقارنة بالربع السابق. ونشرت فيسبوك أكبر شبكة للتواصل الاجتماعي في العالم تعريفها الداخلي لكلمة "إرهاب" للمرة الأولى، في إطار مسعى لكي تكون أكثر انفتاحا بشأن العمليات الداخلية للشركة. ويضغط الاتحاد الأوروبي على فيسبوك ومنافسيها في مجال التكنولوجيا؛ لإزالة المحتوى المتطرف على وجه السرعة، أو مواجهة تشريع يرغمها على عمل ذلك. ...

أكمل القراءة »

"بوت مايكروسوفت" الرسام

مقدمة المقالإذا قرأتَ ملاحظةً صغيرةً طُلبَ منك فيها رسمُ صورةِ طائرٍ ذي صفاتٍ معينة فعلَى الأرجح ستبدأُ برسمِ خطوطٍ مبدئيةٍ تُحدِّدُ الشكلَ الخارجيَّ للطائر، ثمَّ تتابعُ الرسمَ خطوةً بخطوةٍ حتَّى تُنجزَ المطلوب. ولزيادةِ جماليةِ رسمتِك؛ ربَّما تضيفُ عنصراً آخرَ إليها؛ كغصن شجرةٍ مثلاً.حسناً؛ إنَّ هذا هو ما يفعلُه "الـبوت" الذي سنتحدثُ عنه في مقالنا.المقالإنَّ تقنيةَ الذكاءِ الصنعيّ التي تخضع للتطوير حالياً في مراكز أبحاثِ شركة "مايكروسوفت" مُصمَّمةٌ للتركيزِ على الكلماتِ المُفرَدةِ عندَ توليد الصور من العناوين والنصوص.ويُنتِجُ هذا الأسلوبُ المعتمَدُ صوراً ذاتَ دقةٍ أعلى بثلاثةِ أضعافٍ تقريباً مقارنةً بتقاريرَ سابقة لاختباراتٍ في هذا الموضوع. ويُطلِقُ الباحثون على هذه التقنيّةِ اسمَ "البوت الرسّام" (drawing bot)، وهي قادرةٌ على توليدِ صورٍ عن كلِّ شيء من المشاهدِ البسيطة - مثل مشهدٍ طبيعيّ - إلى المعقَّدةِ منها كحافلةٍ عائمةٍ ذاتِ طابقَين؛ أي إنَّه سيقتضي ذلك من البرنامج التعديلَ على شكلِ الحافلةِ ذات الطابقَين لِتظهر بشكلٍ يطفوُ على الماء، فكلُّ صورةٍ تحتويَ تفاصيلَ لا تُذكَرُ في النص، لذا يُطلَبُ من الذكاءِ الصنعيّ أن يتمتَّعَ بمخيّلةٍ صنعيّةٍ أيضاً.يقول الباحثُ في مراكزِ مايكروسوفت "زايدونغ هِيْ" Xiaodong He: "إذا ذهبتَ إلى مُحرِّكِ البحثِ Bing؛ وبحثتَ عن كلمةِ “bird”؛ فسوف تجدُ صورةَ طائرٍ، لكنَّ هذه الصورةَ مصنوعةٌ من قِبَل الحاسوب على نحوٍ كاملٍ - بِكْسِلاً وراءَ بِكسِل بَدءاً من الصفر - وسوف تجدُ أنَّ هذه الطيور قد لا توجَدُ في العالِم الحقيقيّ، وإنَّما هي نتاجٌ لمخيلة الحاسوب."Image: https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2018/01/drawing-bot-feature-3.jpg?w=1390&crop=1"البوت الرسّامُ" هو نِتاجُ حلقة بحثٍ عن التَّفاعُلِ بين رؤية الحاسوب ولغةِ المُعالَجةِ الطبيعية التي اكتشفها He وزملاؤه في منتصف العقدِ الماضي، وقد ابتدأ عملهم بتقنيّةٍ تكتبُ عناوينَ الصُّوَر (The Caption Bot)، ثم انتقلوا إلى تقنيةٍ تجيبُ عن أسئلةِ البشرِ عن الصُّوَر؛ مثلَ موقعِها وخصائصِ الكائنات فيها، والَّتي تساعِدُ فاقديّ البصر مساعدةً كبيرةً...

أكمل القراءة »

مُنافسَةٌ فنيَّةٌ بين البشرِ والأنظمَةِ الذّكيَّة..من الفائز؟

أُعَرِّفُكَ بنفسي، أنا الذكاءُ الصنعي!عرضت شركةُ (إنفيديا) فيلماً قصيراً  عن مستقبلِ الذكاءِ الصنعيِّ في مؤتمرِها الذي انعقد في النصف الأول من عام 2017، وافتتحتِ المؤتمرَ بهذا الفيلم الذي تحدثَ فيه الذكاءُ الصنعيُّ بلسانِه ليُعرِّفَ نفسَه، ويُقدِّمَ الخطوطَ العريضةَ لحاضره وللمستقبل الذي يتطلعُ إليه وهو بينَنا. تحدَّثَ الذكاءُ الصنعيُّ عن بعض المهام التي يُتقِنُها، والتي كانت في الماضي حِكرًا على البشر، وفي كل يومٍ يحملُ الذكاءُ الصنعيُّ عبءَ مهامَ جديدةٍ، ويُتقن المهامَ السابقةَ إتقاناً أكبر، بل ويُبدع أحياناً في أدائها.الموسيقا التصويريةُ التي صاحبتِ الفيلمَ القصيرَ الذي عرضَته (إنفيديا) في مؤتمرها هو من تأليف آيفا Aiva ، وهي ليست إنساناً، وإنما مجموعةٌ من البرامجِ التي تعتمدُ على الذكاءِ الصنعيِّ في عملِها لإبداعِ موسيقا جميلةٍ تُمتِّعُنا وتُحرِّكُ مشاعرَنا.الذكاءُ الصنعيُّ مؤلِّفاً موسيقياًظهر (بيّير بارو) Pierre Barreau -المديرُ التنفيذي لـ(آيفا)- في فيديو يتحدث عنه -أي الروبوت (آيفا)- وعن كيفية اعتماده على الذكاءِ الصنعيِّ ليقدِّمَ للجمهورِ موسيقا جميلةً وأصليةً وغيرَ مقلدةٍ بوقتٍ قياسي.يتعلم (آيفا) من قاعدةِ بياناتٍ هائلةٍ من المقطوعات الموسيقية، ويتعرفُ على كلِّ نغمةٍ ودرجةٍ موسيقية، ومن خلالهم أيضا يتعرفُ على الأنماطِ المتكررةِ والأشكالِ الموسيقيةِ المختلِفة ليكون جاهزاً لإبداع موسيقا أصلية، ويحتوي (آيفا) أيضاً آليةً تضمنُ التأكدَ من أن الموسيقا التي يؤلِّفها أصليةٌ وغيرُ مقلدة.شهِدَ ألبومُ (آيفا) الأول تعاوُناً مع مجموعةٍ من الموسيقيين خاصةً في توزيعِ المقطوعاتِ الموسيقيةِ وتهيئتِها لتعزفَها الأوركسترا بآلاتها المختلِفة، وقد اعتُمدَت الجمعيةِ الفرنسيةِ للموسيقيين SACE الروبوتَ (آيفا) مؤلِّفاً موسيقياً، وسيمتلكُ (آيفا) لاحقاً أذناً موسيقيةً تتذوقُ الموسيقى، بالإضافة إلى القدرةِ على التوزيعِ الموسيقي للأوركسترا، فضلاً عن قراءةِ النصوص لأيِّ فيلمٍ أو برنامجٍ، وإعدادِ الموسيقا التصويرية المناسبة.الذكاءُ الصنعيُّ رساماً وفناناً تشكيلياًتفوقَ الذكاءُ الصنعيُّ في مهامَ كثيرةٍ مثل التعرفِ على الوجوه، وترجمةِ اللغات، والألعابِ مثل الشطرنج، ولكنه يأتي متأخراً في المهامِ التي تتطلبُ إبداعاً، ويكمنُ التحدي في إيجادِ طرقٍ تكتسبُ من خلالها الآلاتُ القدرةَ على الإبداع.في مركز الفن والذكاء الصنعي بجامعة (روتجرز) الأمريكية طوَّر أحمد الجمّال وفريقُه الشبكةَ الإبداعيةَ العكسيةَ CAN، وهو نظامٌ يعتمدُ على الذكاءِ الصنعيِّ لإنتاجِ ورسمِ لوحاتٍ فنيةٍ جديدة.درَّب الفريقُ النظامَ باستخدامِ قاعدةِ بيانات تحتوي أكثرَ من 80 ألفَ عملٍ فنيٍّ من مدارسَ فنيةٍ متنوعةٍ تعاقبتْ في خمسةِ قرونٍ من الزمان. ...

أكمل القراءة »

هل ستسرق أنظمة التعلّم الآلي وظائفنا؟

يتطّورُ أداءُ أنظمةِ الحواسيبِ لمهامِها في مجالِ التعلُّمِ الآلي Machine Learning تطوُّراً ملحوظاً، وها هي تستعدُّ للسيطرةِ وتغيرِ مسارِ عالمِ الاقتصاد مثلما فعلتْ المحركاتُ البخاريةُ والكهرباءُ في الماضي. لقد تفوقَتْ الحواسيبُ علينا في الكثير من المهام، لكنها غيرُ قادرةٍ على السيطرةِ على جميعِ وظائفِنا حتى الآن على الأقل، هذا ما يقوله (توم ميتشل) من جامعة (كارنيغي ميلون) و(إيريك برينجولفسون) من معهد التكنولوجيا في ماساتشوستس MIT في تعليقٍ نُشر في الطبعة رقم 22  في شهرِ كانونَ الأول (ديسمبر) من مجلة Science.أسفرتْ التطوراتُ السريعةُ في مجال التعلُّم الآلي ML -وهو أحدُ عناصرِ الذكاء الصنعي AI- عن تحسيناتٍ حديثةٍ في تقنياتِ التعرّفِ على الوجوه وفهمِ اللغة الطبيعيّة ورؤيةِ الحاسوب، ويُستخدم التعلُّمُ الآليُّ عملياً على نطاقٍ واسعٍ للكشف عن عملياتِ الاحتيالِ المتعلقةِ ببطاقاتِ الائتمان، ونُظُمِ التوصياتِ، وتحليلِ الأسواقِ الماليّة، وكذلك في تشخيصِ الأمراض وغيرها.قد يصعُبُ التنبؤُ بمدى تأثيرِ التعلُّم الآلي في وظيفةٍ أو مهنةٍ معينةٍ لأنه يميلُ إلى أتمتةِ المهامِ الفرديةِ أو شبهِ الآلية، لكنَّ الوظائفَ غالباً ما تنطوي على مهامَ متعددةٍ، يمكن استخدام التعلُّم الآلي في بعضِها فقط.وفي وقتٍ سابقٍ من هذا العام على سبيل المثال، أظهرَ الباحثونَ أن أحدَ برامج التعلُّمِ الآلي قادرٌ على الكشفِ عن سرطانِ الجلد على نحوٍ أفضلَ من طبيبِ الأمراض الجلدية، لكن هذا لا يعني أنه سوف يحُلُّ محلَّ أطباءِ الجلد الذين يفعلون أشياءَ كثيرةً غيرَ تقيّيمِ الآفات، ويقول (ميتشل): "أعتقد أنَّ ما سيحدثُ لأطباء الأمراض الجلدية هو أنهم سيصبحون أفضلَ وسيُتاحُ لهم المزيدُ من الوقت للتعامل مع المرضى، لأنه من الصعب أتمتةُ المهامِ التي تتطلبُ التفاعلَ مع الناس".كما تتضمنُ المهامُ التي يمكن للتعلُّمِ الآلي أن يؤديَها الكثيرَ من البيانات، فعلى سبيل المثال، لتعلُّمِ كيفية اكتشاف سرطان الجلد، كان يجب على برامج التعلُّم الآلي دراسةُ أكثرَ من 130،000 من الأمثلةِ الموضِّحةِ للآفات الجلدية، وبالمثل، يمكن تدريبُ برامجِ كشفِ عملياتِ الاحتيال الخاصةِ ببطاقات الائتمان بمئاتِ الملايينَ من الأمثلة.يمكن أن يُشكِّلَ التعلُّمُ الآليُّ عامِلاً جوهرياً في تغييرِ المهامِ الموجودةِ بالفعل على الإنترنت، مثل الجدولة، فالوظائفُ التي لا تتطلبُ مهارةً يدويةً أو مهاراتٍ بدنيةً أو تنقُّلاً هي أيضاً أكثرُ ملاءَمةً للتعلُّم الآلي...

أكمل القراءة »

الروبوت صوفيا

يمكنك الاستماع للمقالة عوضاً عن القراءة ب النقر هنا صوفيا هي روبوت من صناعة شركة "هانسون روبوتيكس" التي تتّخذُ من مدينة هونغ كونغ مقرّاً لها، وقد صمَّمها مؤسِّسُ الشركة الدكتور ديفيد هانسون؛ إذ صُمِّمت وبُرمِجَت بناءً على خوارزمياتٍ معقدّةٍ تسمحُ لها بمحاكاةِ السلوك البشري (التعلم - التأقلم - التواصل) بهدف التعاملِ مع البشر كأيِّ إنسان طبيعي، وقد طُوِّرت على مدى 10 سنوات.وبحسب موقع الشركة الرسمي تتميزُ صوفيا بتفاصيلها التي تشبهُ البشر إلى حدٍّ كبير، وبتعابيرِ وجهها التي تُبدي مشاعرَ مختلفة، وبوجهِها الذي صُمِّمَ ليشبهَ وجهَ الممثلة الراحلة أودري هيبورن..وارتكازاً إلى ما صرّح به منتجُ الروبوتات ديفيد هانسون؛ فإنَّ لدى الروبوت صوفيا ذكاءً صناعياً ومعالجةَ بياناتٍ بصرية، إذ يوجد كاميراتٌ في عينيها ولديها خوارزمياتٌ تتيحُ لها رؤيةَ الوجوه والتواصلَ البصري المباشر، ولديها القدرةَ على تفسير المشاعر، وبوسعها تعقُّبُ تعابيرِ الوجه والتعرُّفُ عليها، ويمكنها فهمُ الحديثِ وتذكُّرُ التفاعلاتِ والوجوهِ أيضاً، وقد عقَّب هانسون بأنَّ هذا كلَّهُ يسمحُ للروبوت بزيادةِ ذكائه مع الوقت! ويُذكَر أنَّ تكنولوجيا التعرُّفِ على الكلام تُستخدَمُ من قِبلِ شركة ألفا بت (الشركةِ الأمِّ لجوجل)، وقد صُنع الوجهُ من مادَّةٍ خاصَّةٍ تُسمَّى "فروبر" تُشبِهُ لحمَ الإنسانِ وجلده؛ وهي مادَّةٌ توظّفُ الهندسةَ الكيميائيةَ وتقنية النانو على النحو الذي يُمكّنُ الروبوت من محاكاة العضلات البشرية الحقيقية وإظهارِ تعبيراتِ الوجه وحركاتِه بجودةٍ عالية.وقد كانت الغايةُ الأولى من تصميمِ الروبوت صوفيا هي أن يكونَ رفيقاً ملائماً لكبارِ السن ودورِ العجزة، أو أن يُستخدَم في مساعدة الحشودِ في المناسبات الكبيرة أو الساحاتِ العامة أو ما شابه ذلك. ...

أكمل القراءة »

سبعة أيام كشفت وجه فيسبوك “الزائف”

قبل أن تصبح الخصوصية موضوعا حساسا في فيسبوك بمدة طويلة، وتحديدا في 2004، وصف مارك زوكربيرغ ثقة المستخدمين الأوائل بموقع التواصل الذين منحوه بياناتهم الشخصية بأنه “غباء قاتل”، وذلك في حوار بينه وبين أحد أصدقائه كشف تفاصيله موقع “بيزنس إنسايدر”. وعلى الرغم من أن هذا الأمر كان قبل وقت طويل جدا، وعندما كان فيسبوك ...

أكمل القراءة »

مؤشرات تدلك على تطبيقات التجسس

تنتشر تطبيقات التجسس حاليا على شبكة الإنترنت على نطاق واسع، ويمكن شراؤها بتكلفة زهيدة ويتم استعمالها بسهولة في أغلب الأحيان، وفقا للاتحاد الألماني للأمان على الويب. ولذلك يتعين على أصحاب الهواتف الذكية توخي الحرص والحذر نظرا لتزايد أعداد “هواة التجسس” على الهواتف الذكية. ويوضح الخبراء الألمان أن هناك بعض الإشارات التحذيرية ...

أكمل القراءة »

تعليمُ الشبكاتِ العصبونية ما تذكرُ وما تنسى!

يمكنك الاستماع للمقالة عوضاً عن القراءة ب النقر هنا تُعدُّ الذاكرةُ مورداً فائقَ الأهمية، فالجنسُ البشريُ طَّور آليته لتذكُّرِ المهارات المُهمِّةِ، ونسيانِ غير المفيدة منها، ولذلك أصبحت الآلاتُ اليوم  تُصمَّمُ على هذا النحو.هل يمكن أن تتعلم الآلات ما يجب (ألّا) يُنسى؟إنَّ حضورَ الآلاتِ اليومَ وأدائها في كثيرٍ من أنواع المهام أصبحَ أفضلَ بكثيرٍ من البشر انطلاقاً من الشطرنج ولعبة Go وصولاً إلى التعرُّفِ على الوجوهِ والأشياء.ولكنَّ المهاراتِ المُكتَسبة قد تُمسَح ويُكتَبُ فوقها لسببٍ ما، وبغضِّ النظر عن مدى أهميتها، ولاتوجد تقنية حقيقية حاليّاً  يمكن استخدامها لتحديد الأولويات بين المهارات لمعرفة ما يجب تذكُّره وما يجب نسيانه.ويبدو أنَّ تلك النظرةَ سوف تتغيرُ بفضل جهود الباحثة رهف الجندي وزملائها في جامعة Leuven في بلجيكا وباحثين في قسم الذكاء الصنعيّ التابع لفيسبوك، فقد أظهر أولئك الشبابُ أنَّ الأسلوبَ الذي تتبعه الأنظمة الحيوية في التعلم والنسيان يمكن أن يعملَ مع الشبكاتِ العصبونيةِ الصنعيةِ أيضاً. والمفتاح لهذا كلِّهِ هو عمليةٌ معروفةٌ بِاسمِ التعلُّم الهيبيّ Hebbian learning، والذي طُرِح أوَّلَ مرَّةٍ في أربعينيات القرن الماضي من قِبَلِ الطبيبِ النفسيّ الكنديّ دونالد هيبّ Donald Hebb؛ شارحاً الطريقة التي يتعلّم بها الدماغ من خلال اللدونة (المطاوعة) المشبكيّة Synaptic Plasticity، ويُمكن أن تُلخَّصَ نظريةُ الدكتور Hebb بعبارة شهيرة :“Neurons that fire together wire together" .

أكمل القراءة »

عندما تشك الأنظمة الذكية في نفسها

يمكنك الاستماع للمقالة عوضاً عن القراءة ب النقر هنا هل تعرضت في أحد الأيام لمشكلة واحترت بين حلَّين اثنين لكلٍّ منهما سلبياته وإيجابياته؟ غالباً راودك الشكُّ ولكن اختيارك وقع على الحل ذي احتمالية النجاح الأكبر من وجهة نظرك، صحيح؟ حسناً، هذا ما نتميز به نحن البشر عن غيرنا من المخلوقات...أو الحواسيب.لم يعد بإمكاننا الوثوق بذلك كلياً بعد الآن، فقد أعلنت شركاتٌ تقنيةٌ عملاقة -كغوغل Google وأوبر Uber- أنها في خِضم عمليةِ تطويرِ منصتي تعلمٍ عميق deep-learning frameworks قادرتين على حساب الاحتمالات على نحوٍ يشبه طريقتَنا نحن البشر. ...

أكمل القراءة »