تغطية شاملة

مشروع الطفل الرقمي

يتعلم الأطفال بسرعة التحكم في النظام في العالم من حولهم؛ في الواقع، فإن قدرتهم على الإدراك - في سن مبكرة جدًا - تفوق بكثير قدرة النظام المحوسب الذكي. والسؤال هو كيف يشكل الأطفال صورتهم للعالم؟

دانيال هراري ونمرود دورفمان. الآلات تتعلم
دانيال هراري ونمرود دورفمان. الآلات تتعلم

يتعلم الأطفال بسرعة التحكم في النظام في العالم من حولهم؛ في الواقع، فإن قدرتهم على الإدراك - في سن مبكرة جدًا - تفوق بكثير قدرة النظام المحوسب الذكي. إن السؤال عن كيفية تكوين الأطفال لصورتهم عن العالم يمثل تحديًا للباحثين في مجالات علم النفس المعرفي وعلوم الكمبيوتر على حدٍ سواء. فمن ناحية، لا يستطيع الأطفال أن يشرحوا للباحثين كيف يتعلمون فهم بيئتهم. أما أجهزة الكمبيوتر، على الرغم من تطورها الكبير، إلا أنها لا تزال بحاجة إلى مساعدة الإنسان في تصنيف وتحديد الأشياء من أجل دراستها. يعتقد العديد من العلماء أن هذا هو المكان الذي دفن فيه الكلب بالضبط: لكي تتمكن أجهزة الكمبيوتر من "رؤية" العالم كما نراه، يجب عليها أن تتعلم تصنيف الأشياء وتحديدها - بطريقة تشبه إلى حد كبير الطريقة التي يفعل بها الأطفال.

 

قام البروفيسور شمعون أولمان، وطالبي البحث دانييل هراري ونمرود دورفمان، من قسم علوم الكمبيوتر والرياضيات التطبيقية في المعهد، بالتحقيق في استراتيجيات التعلم للأطفال، وقاموا بإنشاء نموذج كمبيوتر يعتمد على المبادئ التي يتبعها الأطفال انظر إلى العالم. ركزت أبحاثهم على الأيدي. يتعلم الأطفال في غضون بضعة أشهر التمييز بين أيديهم والأشياء الأخرى أو أجزاء الجسم الأخرى، على الرغم من أن اليد عضو معقد للغاية: فقد تظهر في مجموعة متنوعة من الأحجام والأشكال، وتتحرك بطرق مختلفة. وأنشأ فريق العلماء خوارزمية للتعرف على الأيدي، بهدف اختبار ما إذا كان الكمبيوتر يستطيع تعلم التعرف على الأيدي بشكل مستقل عن مقاطع الفيديو، حتى عندما تظهر الأيدي بأشكال مختلفة، أو يتم رؤيتها من زوايا مختلفة. لم تخبر الخوارزمية الكمبيوتر مباشرة "هذه يد"، ولكن كان مطلوبًا منها اكتشاف خصائص الأيدي أثناء مشاهدة الأفلام.

التنبؤ باتجاه النظر: نتائج الخوارزمية (باللون الأحمر)، مقارنة بنتائج موضوعين (باللون الأخضر). صور الوجه (من الأعلى إلى الأسفل) هي للبروفيسور شمعون أولمان، دانيال هراري، ونمرود دورفمان
التنبؤ باتجاه النظر: نتائج الخوارزمية (باللون الأحمر)، مقارنة بنتائج موضوعين (باللون الأخضر). صور الوجه (من الأعلى إلى الأسفل) هي للبروفيسور شمعون أولمان، دانيال هراري، ونمرود دورفمان

اعتمدت الخوارزمية على عدة رؤى حول المحفزات التي تجذب انتباه الأطفال. على سبيل المثال، يستطيع الأطفال متابعة الحركة منذ اللحظة التي يفتحون فيها أعينهم، وقد "تشير" هذه الحركة إلى أشياء معينة يجب عليهم اختيارها من البيئة. تساءل العلماء عما إذا كانت أنواع معينة من الحركة قد تكون أكثر أهمية بالنسبة للرضع من غيرها، وما إذا كانت هذه الأنواع يمكن أن توفر المعلومات اللازمة لتشكيل مفهوم بصري. على سبيل المثال، تُحدِث اليد تغييرًا في مجال رؤية الطفل لأنها عادةً ما تحرك الأشياء. في النهاية يتعلم الطفل التعميم والربط بين حدث تحريك جسم لجسم آخر وظهور اليد. ووصف العلماء هذا الإجراء بأنه "حدث منزلق".

بعد تصميم خوارزمية تتعلم كيفية التعرف على الأحداث المتحركة، "أظهر" العلماء للكمبيوتر سلسلة من مقاطع الفيديو. أظهر بعضهم أحداثًا مؤثرة: أيدي تغير موضع أشياء مختلفة. وتم تصوير مقاطع فيديو أخرى من وجهة نظر طفل رضيع، مع ملاحظة حركة يديه، وأظهرت مقاطع فيديو أخرى حركات يد أخرى، لا علاقة لها بتحريك الأشياء، أو أنماط عامة مثل الأشخاص وأجزاء الجسم المختلفة. وأظهرت نتائج هذه التجارب بوضوح أن الأحداث المتحركة كافية لتعليم الكمبيوتر التعرف على الأيدي، وأن هذه الطريقة أكثر فعالية بكثير من جميع الطرق الأخرى - بما في ذلك مشاهدة يدي المشاهد.

ן
هذا لم يكمل النموذج. ومن خلال الأحداث المتحركة، كان الكمبيوتر قادرًا بالفعل على تعلم التعرف على الأيدي، لكنه ظل يواجه صعوبة عندما واجه مواضع مختلفة لها. ومرة أخرى، بحث العلماء عن الحل في المبادئ التي توجه إدراك الأطفال: فهم لا يستطيعون التعرف على الحركة فحسب، بل يمكنهم متابعتها أيضًا. بالإضافة إلى ذلك، فإنهم يولون الكثير من الاهتمام للوجه. وعندما أضافوا إلى الخوارزمية آلية تسمح بتتبع الأيدي المكتشفة - وبالتالي معرفة مواقعها المحتملة، وكذلك استخدام الوجه والجسم كنقطة مرجعية لوضع اليد، تحسنت عملية التعلم بشكل كبير.

البروفيسور شمعون أولمان. الصورة: معهد وايزمان

وفي المرحلة التالية من الدراسة، نظر العلماء إلى مبدأ آخر لتعلم الأطفال الرضع، والذي يصعب على أجهزة الكمبيوتر استيعابه، وهو تحديد ما ينظر إليه شخص آخر. واستند العلماء إلى الرؤيتين اللتين استخدماهما من قبل - أن الأحداث المنزلقة ضرورية، وأن الأطفال يظهرون اهتمامًا بالوجوه، وأضافوا رؤية ثالثة: عندما يحمل الناس شيئًا في أيديهم، فإنهم ينظرون في اتجاه اليدين. وبناءً على هذه المبادئ الثلاثة، أنشأ العلماء خوارزمية أخرى، واختبروا فكرة أن الأطفال يتعلمون التعرف على اتجاه النظر من خلال الارتباط بين الوجوه والأحداث المتحركة. وفي الواقع، كان الكمبيوتر قادرًا على تعلم اتباع اتجاه النظر بدرجة من النجاح تضاهي تلك التي يحققها الإنسان البالغ.

يعتقد العلماء أن النماذج التي قاموا بإنشائها تظهر أن الأطفال يولدون ببرامج مسبقة التوصيل في أدمغتهم، مثل تفضيلات أنواع معينة من الحركة أو الإشارات البصرية. ويشيرون إلى هذه البرامج على أنها "مفهوم مبكر"، وهو نوع من لبنات البناء المعدة مسبقًا، والتي يمكن للأطفال من خلالها البدء في تجميع وفهم صورة العالم. وهكذا، على سبيل المثال، يمكن أن يتطور "المفهوم المبكر" الأساسي للأحداث المنزلقة إلى فهم مفاهيم مثل اتجاه اليدين أو النظرة، ويؤدي في النهاية إلى إدراك أفكار أكثر تعقيدًا، مثل الأشخاص والأشياء والعلاقات بين الأشخاص. هم.

يعد هذا البحث جزءًا من جهد علمي أوسع يُعرف باسم "مشروع الطفل الرقمي". يقول دانييل هراري: "الفكرة هي إنشاء نماذج حاسوبية للعمليات المعرفية المبكرة للغاية". ويضيف نمرود دورفمان: "من ناحية، يمكن لمثل هذه النظريات أن تلقي الضوء على التطور المعرفي البشري. ومن ناحية أخرى، سيعملون على تعزيز تطوير التقنيات الذكية مثل رؤية الكمبيوتر، وآلات التعلم، والروبوتات، وما إلى ذلك.

يتم اكتشاف حدث متحرك في الخلية المميزة باللون الأحمر: تدخل الحركة إلى الخلية (يسار)، وتبقى هناك لفترة قصيرة (وسط)، وتتركها (يمين)، عندما يتغير مظهرها. تظهر الحركة بالألوان: الألوان الأكثر دفئًا تمثل حركة أسرع
يتم اكتشاف حدث متحرك في الخلية المميزة باللون الأحمر: تدخل الحركة إلى الخلية (يسار)، وتبقى هناك لفترة قصيرة (وسط)، وتتركها (يمين)، عندما يتغير مظهرها. تظهر الحركة بالألوان: الألوان الأكثر دفئًا تمثل حركة أسرع

 

תגובה אחת

  1. ولماذا نريد آلات التعلم في حياتنا... هذه الآلة هي آلة للعمل إذا أعطيتهم الفرصة للتفكير والحب فهي تقطع شوطا طويلا. منهم من الإحساس بالآلة إلى شيء آخر. وليس بالضرورة جيد.

ترك الرد

لن يتم نشر البريد الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها *

يستخدم هذا الموقع Akismat لمنع الرسائل غير المرغوب فيها. انقر هنا لمعرفة كيفية معالجة بيانات الرد الخاصة بك.