جوجل تطلق خدمة للمبتدئين وغير المختصين لتعلم مبادئ وأساسيات الذكاء الاصطناعي

كيف يعمل تعلم الآلة؟ ربما قرأت كتاب أو إثنين عن ذلك الموضوع، ولكن غالبًا ما تكون الطريقة الأفضل لفهم شيء هو تجربة ذلك بنفسك. بوضع هذا في عقلك، فلتجرب هذه التجربة الصغيرة بداخل المتصفح المقدمة من جوجل وتدعى Teachable Machine. فإنها ملخص من دقيقتين عن ماذا يمكن للذكاء الاصطناعي الحديث -و الأكثر أهمية ما لا يمكنه- عمله.

Teachable Machine تسمح لك باستخدام كاميرا الويب لتدريب برنامج ذكاء اصطناعي بدائي. فقط اضغط ذر “train green/purple/orange” وسوف يبدأ البرنامج في تسجيل ما تراه الكاميرا. عندما “يتعلم” كفاية، فسوف يخرج ما تريد (صور متحركة أو مؤثر صوتي أو خطاب ما) عندما ترى الشيء أو الفعل الذي قمت بتدريبه عليه. لقد دربته على التعرف على نباتي المنزلي ورد بصور متحركة ولكن البعض الآخر قام بتدريبه على لعب الجيتار عند الإشارة.

كل هذا يبدو مرحًا، ولكنه يوضح بعض أساسيات تعلم الآلة. أولًا، هذه البرامج تحب التعلم بالأمثلة. ينظرون، ليجدوا أنماطًا، ويتذكرونها. ثانيًا، إنهم يريدون الكثير من الأمثلة للتعلم منها. ثالثًا والأكثر أهمية، فهمهم للعالم سطحي ويمكن كسره بسهولة.

كمثال، فقد قلت أنني قد “علمّت” الآلة التعرف على النباتات المنزلية. ولكن الحقيقة أنني علمتها التعرف على التعرف على مجموعة غامضة من النقط الخضراء. فهو لم يرى نبات asparagus fern ويفكر (مثلي): “هذه يجب أن تُحفظ بعيدًا عن الشمس وتسقى قليلًا باستمرار. وأتساءل لماذا يزرع جيل الألفينيات النباتات المنزلية من الأساس؟ لقد سمعت أن ذلك لأنهم لا يتحملون امتلاك المنازل.” ولكن كل ما تعرفه الآلة هو نقط الصورة التي تراها، وأي معلومات أخرى يجب أن يتم برمجتها.

كل هذا يجب أن تتذكره جيدًا عندما تقرأ ثانيةً عن تلعم الآلة أو الذكاء الاصطناعي. أجل، لقد قام المجال بخطوات كبيرة في السنوات الأخيرة، ولكننا نرى أكثر وأكثر، فالخوارزميات الحالية ليست بقريبة من ذكاء الخوارزميات الذي نريده منهم. بعبارة أخرى، مازلنا نتعلم.