03.05.2016 Views

في كل مكان

1TsOjdS

1TsOjdS

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

أخبار<br />

<strong>في</strong> دائرة الضوء<br />

KIM HONG-JI/TPX/REUTERS<br />

العب ‏»جو«‏ المحترف لي سيدول ‏)وسط(‏ بعد هزيمته 1-4 من برنامج ‏»ألفا جو«‏<br />

الذكاء االصطناعي<br />

ما الخطوة التالية لبرنامج ‏»جو«..‏<br />

بطل العالَم الجديد؟<br />

من الممكن االستعانة بأساليب برنامج ‏»ألفا جو«‏ <strong>في</strong> عدد كبير من المجاالت،‏ ولكن الخوض <strong>في</strong> استخدامات أخرى بخالف اال أ لعاب<br />

ينطوي على تحديات كبيرة<br />

إليزابيث جيبني<br />

عَقِ‏ ب هزيمة واحد من أبرع العبيها،‏ انضمت لعبة ‏»جو«‏<br />

Go إلى القائمة المتنامية من المهام التي أصبحت أجهزة<br />

الحاسب تجيدها أفضل من البشر.‏ ف<strong>في</strong> بطولة استمرت ستة<br />

أيام <strong>في</strong> سيول،‏ وشاهدها حسب التقارير االإخبارية 100<br />

مليون شخص حول العالم،‏ نجح برنامج الحاسب ‏»ألفا جو«‏<br />

،DeepMind الذي طوَّرته شركة ‏»ديب مايند«‏ AlphaGo<br />

إحدى الشركات المملوكة لشركة ‏»جوجل«‏ <strong>في</strong> هزيمة العب<br />

‏»جو«‏ المخضرم لي سيدول <strong>في</strong> أربع جوالت،‏ مقابل جولة<br />

واحدة.‏ وكانت لعبة ‏»جو«‏ بحكم طبيعتها المعقدة المعتمِ‏ دة<br />

على الحدس البشري واحدة من أكبر التحديات التي تواجه<br />

برامج الذكاء االصطناعي.‏ والسؤال الذي يطرح نفسه اال آ ن:‏ ما<br />

هي الخطوة التالية لمبرمجي ‏»ديب مايند«؟.‏<br />

يمكن تطبيق المنهج العام لبرنامج ‏»ألفا جو«‏ الذي<br />

اكتسب معظمه بالتعلم مع إنشاء عناصر قليلة خصيصً‏ ا<br />

للعبة على أي مهام تتطلب التعرف على اال أ نماط،‏ واتخاذ<br />

القرار،‏ والتخطيط،‏ لكن المنهج نفسه رغم ذلك ال يزال<br />

محدودًا.‏ وكما يقول يوشوا بينجيو،‏ وهو عالِم حاسوب<br />

<strong>في</strong> جامعة مونتريال <strong>في</strong> كندا:‏ ‏»البرنامج مبهر حقًّا،‏ لكن<br />

ما زال هناك الكثير من التحديات«.‏<br />

كان لي سيدول يتوقع الفوز باكتساح <strong>في</strong> بطولة<br />

‏»جوجل«،‏ لكنه صُ‏ دم بخسارته.‏ و<strong>في</strong> أكتوبر الماضي،‏ نجح<br />

برنامج ‏»ألفا جو«‏ <strong>في</strong> هزيمة البطل اال أ وروبي فان هوي،‏<br />

لكن نسخة البرنامج الذي فاز <strong>في</strong> سيول أقوى بكثير،‏ كما<br />

يقول جوناثان شايفر،‏ عالِم الحاسب <strong>في</strong> جامعة ألبرتا <strong>في</strong><br />

إدمونتون،‏ بكندا،‏ الذي طوَّر برنامج ‏»شينوك«‏ Chinook<br />

الذي أتقن لعبة ‏»الداما«‏ <strong>في</strong> عام 2007. ويضيف قائالً:‏<br />

‏»لقد توقعتُ‏ أن يَستخدِ‏ م فريق البرنامج المزيد من قدرات<br />

الحوسبة،‏ والكثير من التعلم،‏ غير أنني لم أتوقع أبدً‏ ا رؤية<br />

هذا المستوى المذهل من اال أ داء«.‏<br />

يُعزَى هذا التحسن <strong>في</strong> جانب كبير منه على حد قول<br />

مايلز بروندج،‏ عالِم االجتماع <strong>في</strong> جامعة والية أريزونا <strong>في</strong><br />

تيمبي،‏ الذي يدرس اتجاهات الذكاء االصطناعي إلى أن<br />

أداء برنامج ‏»ألفا جو«‏ يتحسن باستمرار بكثرة الممارسة.‏<br />

فبِ‏ نْيَة البرنامج تستلهم تكوين المخ البشري المعروف باسم<br />

الشبكة العصبية،‏ التي تقوى <strong>في</strong>ها الصالت بين الطبقات<br />

التي تحاكي الخاليا العصبية،‏ استنادًا إلى التجربة،‏ أو تكرار<br />

الخبرة.‏ وقد تعلَّم البرنامج <strong>في</strong> البداية بدراسة 30 مليون<br />

خطوة أو نقلة <strong>في</strong> لعبة ‏»جو«‏ من اال أ لعاب البشرية،‏ ثم<br />

تَحَ‏ سَّ‏ ن أداؤه باللعب مع نفسه مرارًا وتكرارًا،‏ وهو أسلوب<br />

معروف باسم ‏»التعلم التعزيزي«،‏ ثم مزجت شركة<br />

تُطبع المجلة بدعم من مدينة الملك عبد العزيز للعلوم والتقنية<br />

© 2015 Macmillan Publishers Limited. All rights reserved<br />

| 22 مايو | 2016 الطبعة العربية

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!