ووصف الرئيس التنفيذي لشركة جوجل، ساندر بيتشاي، نظام الذكاء الاصطناعي في محاضرة خلال معرض CES مباشرة بعد الكشف عنه، وادعى أن المميز فيه هو أنه يولد أنظمة أفضل من خلال طريقة التجربة والتغذية الراجعة.
تعمل Google على تطوير نظام ذكاء اصطناعي (AI) قادر على إنتاج ذكاء اصطناعي بنفسه. وفقًا للرئيس التنفيذي للشركة، ساندر بيتشاي، يُنظر إلى هذه القدرة على أنها شيء مستحيل. وفي محاضرته في معرض CES الذي أقيم في لاس فيغاس منذ حوالي أسبوعين، تحدث بيتشاي بالتفصيل عن التعلم الآلي التلقائي، المعروف باسم AutoML.
تجدر الإشارة إلى أن حضور جوجل في المعرض كان بارزاً وقوياً. أقامت جناحًا مركزيًا ورعت العديد من المؤتمرات في إطار معرض CES، والتي تناولت كافة المواضيع العزيزة على قلبها، مثل مساعدها الشخصي، Hey Google، والتسويق عبر الإنترنت، ولكنها أيضًا، كما ذكرنا، قدمت إعلانات في مجال الذكاء الاصطناعي. وقد برز هذا بشكل خاص على خلفية حقيقة أنه في السنوات الأخيرة لم يكن لدى Google حتى كشك مستقل خاص بها.
ويتحدث الإعلان في هذه المرحلة عن نظام التعلم الآلي وخدمة AutoML Vision، التي تتيح للمطورين - حتى أولئك الذين ليس لديهم خبرة في مجال التعلم الآلي - بناء نظام للتعرف على الصور يتكيف مع احتياجاتهم. من المقدر أنه في المستقبل ستضيف Google AutoML إلى العناصر الأساسية للذكاء الاصطناعي: التعرف على الكلام والفيديو وفك تشفير اللغة الطبيعية والمزيد.
هندسة معمارية تحاكي نمو الأطفال
استخدم باحثو Google Brain نماذج التعلم المعزز لإنشاء نظام للتعلم الذاتي. وبحسب بيتشاي، "إن تصميم آلة التعلم هو أمر يستهلك الكثير من الوقت من المهندسين والعلماء الذين هم عدد قليل - وخاصة أولئك الذين يحملون درجة الدكتوراه في التعلم الآلي. نريد تمكين مئات الآلاف من المطورين من استخدام التعلم الآلي، وأفضل طريقة للقيام بذلك هي من خلال الشبكات العصبية. في AutoML، نقوم ببناء شركة ناشئة للتعلم العميق، ونطلب من الشبكات أن تتعمق أكثر، فبدلاً من قضاء وقت مرهق للأعصاب في البرمجة لإنشاء ذكاء اصطناعي يؤدي مهمة معينة، سيتعلم النظام العملية بشكل مستقل.
"القصد من ذلك هو إنشاء بنية تحاكي نمو الأطفال، وعندها فقط سيتم تدريبها وتحسينها لأداء مهمة معينة، عندما يتم استخدام ردود الفعل من قبل وحدة التحكم (البرنامج الذي يشرف على الشبكة العصبية) لتحسين يجيب الكمبيوتر في الجولة التالية، وبالتالي سنكرر العملية آلاف المرات وننشئ بنيات جديدة، وسنقوم بفحصها وإبداء الرأي. وبطريقة غريبة، يمكنك أن تفكر في والدين يلدان طفلاً ويعلمانه كيفية أداء مهام معينة من خلال الاختبارات، وبعد ذلك يتم إخبارهما هل نجحا أم فشلا".
الأصل عبارة عن نظام تعلم آلي، والطفل عبارة عن نظام تعلم آلي يتعرف على الأشياء مثل البشر والسيارات وأشياء أخرى في الفيديو في الوقت الفعلي. قد تقول إن الأمر لا يبدو أمرًا كبيرًا، لكن الشيء المذهل هنا هو أن نظام الذكاء الاصطناعي التلقائي يتفوق في الأداء على أي نظام رؤية حاسوبي. تصل دقة AutoML إلى 82.7 بالمائة، أي 1.2 بالمائة أكثر من جميع الأنظمة السابقة."
"إن نظام الذكاء الاصطناعي الذي يولد أنظمة ذكاء اصطناعي جديدة يحقق أداءً أفضل من أي نظام ذكاء اصطناعي أنشأه البشر. فكر فقط في استخدامات مثل هذا النظام، بما في ذلك القيادة الذاتية للسيارة أو تمكين التعرف على الأشياء للروبوتات التي ستعمل حول البشر، كما هو الحال في مجال الطب. وهذا له عواقب عديدة لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه إنتاج أنظمة دقيقة، لكنه يظل فعالاً.
يعد AutoML مجرد مثال أول، ولكنه يمثل سابقة قوية ويجعل الذكاء الاصطناعي في متناول عدد أكبر من البشر.
إلهام لأنواع جديدة من الشبكات العصبية
"نأمل في Google أن يتمكن مجتمع التعلم الآلي الأوسع من البناء على هذا النموذج، للإجابة على عدد كبير من مشكلات الحوسبة التي لم نتمكن من حلها بعد. نعتقد أن النظام سيلهم أنواعًا جديدة من الشبكات العصبية وسيسمح حتى لغير الخبراء بإنشاء شبكات عصبية مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتهم الخاصة، فضلاً عن السماح للتعلم الآلي بأن يكون له تأثير أكبر على الجميع.
"هناك خوف مما سيحدث إذا امتد التعلم من الآلة الأوتوماتيكية إلى مناطق أخرى خارج رؤية الكمبيوتر، أو إذا قام الذكاء الاصطناعي لأحد الوالدين بتمرير خطأ أو تحيز إلى الطفل، الأمر الذي يذهب إلى أبعد من ذلك. ماذا لو كان معدل تعلم الطفل للذكاء الاصطناعي سيكون سريعًا لدرجة أننا كبشر لن نتمكن من مواكبة ذلك ولن نفهم ما يفعله على الإطلاق. قد يبدو هذا سؤالاً غريباً اليوم، لكنه ممكن، وفي يوم من الأيام، سيكون هذا هو اهتمامنا جميعاً. ومن المثير للاهتمام حقًا الاعتقاد بأن هذا مجرد بداية للذكاء الاصطناعي".
في الخدمة الجديدة، AutoML Vision، سيتمكن أي شخص يرغب في ذلك من تحميل الصور إلى الخدمة السحابية للنظام، واستيراد ملصقاتها والسماح لأنظمة Google تلقائيًا بإنشاء نموذج للتعلم الآلي لها. דיסני (Disney), לדוגמה, השתמשה במערכת כדי לאפשר חיפוש דמויות בחנות האונליין, משום שהיא מאפשרת לקונים לקבל מוצר שהם רוצים ומוצרים דומים, מבלי להיתקל במוצרים לא רלוונטיים, שרק במקרה חולקים מילים משותפות בתיאור, כמו למשל בובה של דמות ששמה זהה לשמה של מכונית سباق. تسمى هذه الطريقة "البحث المرئي".
تم نشر المقال في قسم AIT على موقع People and Computers
תגובה אחת
التفرد هنا!