في كل مكان
1TsOjdS
1TsOjdS
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