باحثو جوجل يدربون الذكاء الاصطناعي على بناء ذكاء اصطناعي أكثر قوة بنفسه

أعلنت جوجل مؤخرًا عن دفعة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، بالإعلان عن اتجاه جديد في تعلم الآلات حيث تستخدم الشبكات العصبية لبناء شبكات عصبية أفضل, كما لو أنه يعلم نفسه من الأساس,

هذه الشبكات العصبية الاصطناعية صممت لتحاكي الطريقة التي يتعلم بها المخ، وتقول جوجل أن هذه التكنولجيا الجديدة -تدعى AutoML-يمكنها تطوير الشبكات بطريقة أكثر قوة، كفاءة، وسهلة الاستخدام.

أظهر سندر بيتشاي الرئيس التنفيذي لجوجل AutoML في مؤتمر Google I/O 2017 وهو مؤتمر سنوي تطرح فيه جوجل ما ستقدمه في السوفت وير والهارد وير في العام المقبل.

أما عن طريق عملها فيقول بيتشاي: “طريقة العمل هي عن طريق أخذ مجموعة شبكات عصبية مرشحة، كما لو كانت طفل صغير، ثم نستخدم شبكة عصبية لتقوم بالاختيار بينهم حتى تصل إلى أفضل شبكة عصبية.”

هذه العملية تسمّى التعليم المعزز، حيث يمكن للحواسب ربط التكرار والخطأ ببعض الهدايا كما تعلم الكلب خدع جديدة.

وذلك يأخذ كمية ضخمة من القوة الحسابية للقيام به، ولكن أجهزة جوجل الآن لها القدرة التي تسمح لشبكة عصبية بتحليل شبكة عصبية آخرى.

إكمال الشبكات العصبية غالبًا ما يأخذ وقتًا كبيرًا عندما يقوم به فريق من المهندسين والعلماء الخبراء، ولكن بفضل AutoML، سيكون بمقدور أي شخص بناء نظام ذكاء اصطناعي ليفعل أيًا ما كانت المهمة.

كتب بيتشاي في مدونته الخاصة: “نأمل أن يستطيع AutoML فعل ما يمكنه فعل القليلون من الحاصلين على الدوكتوراه اليوم وسوف يجعل ذلك ممكنًا في ثلاث إلى خمس سنوات يقوم فيها المطورون بتصميم شبكات عصبية جديدة لخدمة أغراضهم.” 

تعلم الآلة – جعل الحواسيب تأخذ قرارات بناء على البيانات الموجودة – هو واحد من طرق تطوير الذكاء الاصطناعي، ويتضمن خطوتين أساسيتين: التدريب والاستدلال.

التدريب هو أن ينظر الحاسب مثلًا في آلاف الصور للقطط والكلاب ويتعلم نوع البيكسل التي تحدد كل حيوان منهما. الاستدلال حيث يأخذ النظام ما تعلمه ويخمن صور جديدة.

استبدل القطط والكلاب بالشبكات العصبية وستفهم بشكل ما فكرة عمل AutoML، ولكن بدلًا من التعرف على الحيوانات، فإنه يستدل أي الأنظمة أذكى.

بناء على النتائج وجدت جوجل أن AutoML ربما يكون أكثر ذكاءًا في التعرف على الطريقة الأمثل لحل المشكلة أكثر من خبراء البشر. وهذا يأخذ قدرًا كبيرًا من العمل على بناء نظام ذكاء اصطناعي في المستقبل، لأنهم سوف يبنون أنفسهم.

تقول جوجل أن AutoML ما زال في المراحل الأولية، ولكن الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والتعلم العميق (تقنية تعلم الآلة المتطورة المصممة لمحاكاة خلايا المخ العصبية.) قد وجدوا طريقهم في التطبيقات اليومية التي نستخدمها.

جوجل أظهرت في عرض في مؤتمر I/O كيف يمكن لتعلم الآلة أن ينير الصور المعتمة أو إزالة العوائق منها (العلامات المائية كمثال)، وهذا كله مبني على تدريب تلقته من ملايين العينات الصورية.

تقول جوجل أن حواسيبها الآن أفضل من الإنسان في التعرف على ما في الصور. في برنامج سيطلق قريبًا يدعى Google Lens سيكون قادرًا على التعرف على الأزهار، أو الشركات في الشوارع عبر كاميرا الهاتف.

هذه القدرة تدخل أيضًا حيز الصحة، حيث يمكن استخدام تحليل الصور للتعرف على السرطان بدقة أكبر من المختصين.