الجمعة08172018

Last updateالجمعة, 17 آب 2018 12am

Back أنت هنا: الرئيسية التقنية ولأسلحة الذكية الإنترنت جوجل تدرب أنظمة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات بطريقة الإنسان

الإنترنت

جوجل تدرب أنظمة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات بطريقة الإنسان

قام باحثون في شركة ديب مايند DeepMind التابعة لشركة جوجل بتدريب أنظمة التعلم الآلي على اجتياز اختبارات الذكاء IQ التي صممت لقياس عدد من مهارات التفكير، من أجل إثبات قدرتها على التفكير في المفاهيم المجردة، لتصبح بذلك أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على التفكير المجرد على غرار البشر وبناء عليه يمكن التفكير ووضع حلول للمشكلات.

تستمر النماذج القائمة على الشبكات العصبية في تحقيق نتائج مذهلة في حل مشاكل التعلم الآلي، أما إثبات قدرتها على التفكير في المفاهيم المجردة فقد أثبت أنه صعب على مدار الأيام، ولكن اليوم قد تجاوز الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة من خلال التدريب على اختبارات الذكاء IQ.

نشر الباحثون ورقة بحثية تحمل عنوان “قياس الاستدلال المجرد في الشبكات العصبية”، توضح بالتفصيل محاولتهم لقياس قدرات التفكير التجريدي المختلفة لأنظمة الذكاء الاصطناعي اعتمادًا على اختبارات الذكاء IQ المستخدمة لقياس قدرات التفكير التجريدي عند البشر، والتي كشفت بعض الرؤى الهامة.

تتضمن الألغاز الموجودة في الاختبار سلسلة من الأشكال العشوائية، والتي يحتاج المشاركون إلى دراستها لتحديد القواعد التي تكمل هذا النمط، وبمجرد أن يتم وضع قواعد اللغز يجب أن يكونوا قادرين على اختيار الشكل التالي بدقة في التسلسل.

يأمل باحثو ديب مايند في أن تطوير الذكاء الاصطناعي القادر على التفكير خارج الصندوق يمكن أن يؤدي إلى أن تصبح الآلات قادرة على خلق حلول جديدة للمشاكل التي لم يسبق أن فكر فيها البشر.

وقد استخدم باحثو ديب مايند الألغاز المعروفة باسم اختبار مصفوفات ريفن المتتابعة Raven Progressive Matrices، طُورت هذه الاختبارات أساسًا بواسطة جون سي ريفن John C. Raven في 1936،حيث يطلب من المشاركين في الاختبار أن يتعرفوا على العنصر المفقود الذي يكمل النمط، وتظهر الكثير من الأنماط في أشكال مصفوفات، وقد قامت المصفوفات  بقياس قدرة المشاركين على فهم المعنى من البيانات المعقدة أو المربكة.

تمكن الباحثون من تطوير نظام برمجي مصمم خصيصا لهذه المهمة وقادر على توليد مصفوفات فريدة لتطبيق هذا الاختبار على أنظمة الذكاء الاصطناعي، ثم دربوا أنظمة الذكاء الاصطناعي على حل هذا الاختبار، وكانت النتيجة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي حققت نسبة دقة تصل إلى 63 في المائة في حل ألغاز اختبار معدل الذكاء IQ-style puzzles.

كما أنهم كانوا يختبرون قدرة الأنظمة على إدراك أنماط وعلاقات جديدة وتشكيل بنيات غير لفظية إلى حد كبير تجعل من السهل التعامل مع التعقيد.

وقال ديفيد باريت من ديب مايند: “الاستدلال المجرد مهم في مجالات مثل الاكتشافات العلمية حيث نحتاج إلى فرض فرضيات جديدة ثم نستخدم هذه الفرضيات لحل المشكلات، ومن المهم ملاحظة أن الهدف من هذا العمل ليس تطوير شبكة عصبية يمكنها اجتياز اختبارات الذكاء فقط”.

يمكن للبشر الذين يجلسون في الاختبارات أن يعطوا أنفسهم دفعة من خلال الإعداد المكثف للاختبارمسبقًا، ويتعلمون نوع القواعد المستخدمة في التحكم في الأنماط المستخدمة في المصفوفات، وهذا يعني بدلاً من استخدام فكرة مجردة أنهم يستخدمون المعرفة التي تعلموها بدلاً من ذلك.

بينما أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم الشبكات العصبية المُغذية بكميات هائلة من البيانات للتعلم، يمكن بسهولة أن تتعلم فقط لالتقاط هذه الأنماط دون الحاجة إلى استخدام التفكير المجرد.