برمجيات ذكية تتعلم صناعة برمجيات ذكية!

تعتقد جوجل وغيرها أن البرمجيات (Software) التي تتعلم كيفية التعلم يمكنها الإستيلاء على بعض الأعمال التي يقوم بها خبراء الذكاء الإصطناعي (AI Experts).

التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخيف البعض

ستأخذ البرمجيات بعض الأعمال كقيادة الشاحنات دونًا عن البشر. وجد الباحثون البارزون أنهم قادرون على صناعة برمجيات قادرة على القيام بأصعب أعمالهم وهي مهمة تصميم برامج تعلّم الآلة (Machine-Learning Software).

في تجربة لهم، صمم الباحثون في مجموعة جوجل لأبحاث العقل الذكي إصطناعيًا (Google Brain Artificial Intelligence) نظام تعلم الآلة (Machine-Learning System) ليختبر معايير البرمجيات المُعالِجة للغة. ما أتت به النتائج تخطى كل النتائج المنشورة سابقًا من البرمجيات بشرية الصنع.

في الأشهر الأخيرة لاحظت مجموعاتٌ أخري تقدُمًا في تعليم برامج لعمل برامج أخرى. هذا يشمل الباحثين في معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الغير هادف للربح (Nonprofit Research Institute OpenAI) –وكان إيلون ماسك (Elon Musk) أحد شركائها المؤسسين، من معهد ماسيتشوسيس للتكنولوجيا (MIT)، جامعة كاليفورنيا، بيركلي (Berkeley) ومجموعة بحثية أخرى في الذكاء الاصطناعي تابعة لجوجل (Google) وهي العقل العميق (Deep Mind).

إذا أصبحت تقنيات الذكاء الإصطناعي ذاتية البرمجة، سُيمكن زيادة الوتيرة بحيث يتم تنفيذ برنامج تعليم الآلة الذي سوفر على الشركات ضعيفة المصادر دفع أقساط لخبراء تعليم الآلة.

لاحظ جيف ديين (Jeff Dean)، الذي يقود فريق عمل جوحل البحثي (Google Brain Research Group)، أن بعض الأعمال التي يقوم بها العمال يمكن أن تحل البرمجيات محلها. وصف ما سمّاه «تعليم الآلة الأوتوماتيكي» (Automated Machine Learning) كأحد سُبل البحث الواعدة التي يستكشفها فريقه.

يقول ديين، في مؤتمر حدود الذكاء الإصطناعي (AI Frontiers Conference) في سانتا كلارا – كاليفورنيا: «الطريقة التي تُحَلُّ بها المشكلات حاليًا هي حصولك على الخبرة والبيانات والحوسبة». «هل يمكننا التخلص من الحاجة إلى الكثير من المتخصصين في تعلم الآلة؟»

في إحدى التجارب، من فريق عقل جوجل العميق اقترح أن يسميه العلماء (التعلّم للتعليم) والتي تساعد في تقليل مشاكل برمجيات تعلم الآلة المتطلبة استخدام كميات مهولة من البيانات في مهمة ما لكي تقوم بها على أفضل النتائج، تحدى الباحثون برنامجهم لكي يصنعوا الأنظمة التعليمية للعديد من الناس ومترابطة، لكن المشاكل مثل المتاهات. أبرزت نظامًا أظهر قدرةً على إظهار التصميمات ومهارة التعليم. واختيار مهام جديدة مع القليل من التدريب البسيط.

الفكرة من تصميم برنامج يتعلم كيفية التعلم كانت تلوح في الأفق منذ فترة، لكن لم تنتج التجارب السابقة أية نتائج تنافس ما يراه الناس شيقًا يقول يوشوا بنجيو (Yoshua Bengio)، أستاذ في جامعة مونتريال، والذي إكتشف الفكرة في تسعينيات القرن الماضي.

يقول بنجيو أن فاعلية قوّة الحوسبة مُتاحةٌ الآن، ومع قدوم تفنية التعلّم المتعمق (Deep Learning)، والتي أيقظت التشويق الأخير حول الذكاء الاصطناعي، والتي جعلت المقاربة تعمل، يُلاحِظ أنها تحتاج قدرات حوسبةٍ جبارة وهذا ليس عمليًا حتى اللحظة للتفكير في الاستغناء جزئيًا عن خبراء تعليم الآلة.

يجد باحثو عقل جوجل أن استخدام 800 مُعالِج رسوم عالي القوة لكي تُعطي البرمجيات قوة معالجةٍ والتي تأتي لنا بتصاميم لأنظمة التعرف على الصور (Image Recognition Systems)، ستنافس أفضل التصاميم البشرية.

أوتكريست جوبتا (Oktrist Gupta)، باحث في معمل الوسائط المتعددة ب MIT، يُصدق التغيير، يخطط هو وزملاؤه في MIT لفتح مصدر البرنامج المبني على تجاربهم الخاصة، بحيث أن البرنامج المُتعلِم (Learning Software) يُصمم نظم التعلُم المُتعمقة والتي طابقت تلك المصنوعة بشريًا عبر التجارب المعيارية حول إدراك الأشياء.

قاد الإلهام جوبتا للعمل على المشروع بقضاء ساعات مملة في تصميم وتجريب نماذج تعلُم الآلة. يظن جوبتا أن الباحثين والشركات على قدر عالٍ من الحماس لإيجاد طرق لجعل تعلّم الآلة الذاتي عملي.

يقول جوبتا: «يُعتبر تخفيف الأعباء من على كاهل علماء البيانات (Data Scientists) مكافأةً كبيرة» ويضيف: «يُمكنها جعلك أكثر إنتاجية، تصنع لك نماذج أفضل، وتحررك لتستكشف أفكار ذات مستويات أعلى.»

ترجمة : ماريو جورج سامي
تدقيق : بدر الفراك

المصدر