يستمر DeepMind، الذكاء الاصطناعي لشركة Google، في التحسن ويصبح أكثر كفاءة. أما اليوم، فقد أصبح الآن قادرًا على تخزين البيانات وتعلم معلومات جديدة بناءً عليها فقط، دون الحاجة إلى مساعدة خارجية.
لقد أثارت DeepMind بالفعل إعجابنا كثيرًا بتفوقها على Lee Sedol، أفضل لاعب في العالم في لعبة Go هذه المرة، ذهبت شركة Google المتخصصة في الذكاء الاصطناعي إلى أبعد من ذلك.في مقال نشر على مدونة الشركةنتعلم أن الذكاء الاصطناعي أصبح الآن قادرًا على تعلم أشياء جديدة بناءً على البيانات الموجودة لديه بالفعل فقط. وبعبارة أخرى، فإن التدخل البشري أصبح أقل ضرورة.
مساحة التخزين والشبكة العصبية
لقد طورت DeepMind في الواقع نظامًا هجينًا يسمى الكمبيوتر التفاضلي العصبي(الكمبيوتر العصبي التفاضلي – DNC). وتستخدم هذه التقنية سعة تخزينية كبيرة، يمكن العثور عليها في أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية، وتدمجها مع النظام العصبي الذي يستخدمه الذكاء الاصطناعي، القادر على تحليل جميع البيانات بسرعة. ويصبح الذكاء الاصطناعي بعد ذلك ذكيًا بما يكفي للتعلم من هذه الأشياء بمفرده.
«يمكن لهذه النماذج أن تتعلم من أمثلة مثل الشبكات العصبية، ولكن يمكنها أيضًا تخزين معلومات معقدة مثل أجهزة الكمبيوتر»، اكتب اثنين من علماء DeepMind، ألكسندر جريفز وجريج واين.
تقليد الدماغ البشري
تشبه الشبكة العصبية التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي عمل الدماغ البشري. في الواقع، فهو يتكون من سلسلة من العقد المترابطة التي، معًا، تجعل من الممكن فهم وإنجاز مهام محددة للغاية. لذلك وجدت DeepMind ببساطة طريقة لتحسين كفاءة هذه العقد لإيجاد الحلول في أسرع وقت ممكن. ومن خلال استغلال البيانات الإضافية، سيصبح الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت أكثر كفاءة.
في الفيديو أدناه، يمكننا أن نرى تقنية DeepMind تعمل في حالة شجرة العائلة. في هذا المثال، يتعرف الكمبيوتر على علاقات عائلية معينة. ومن خلال البيانات التي خزنها للتو، أصبح قادرًا على استنتاج روابط أخرى داخل الأسرة، كما يفعل الدماغ البشري.
تم حظر هذا المحتوى لأنك لم تقبل ملفات تعريف الارتباط وأجهزة التتبع الأخرى. يتم توفير هذا المحتوى من قبل موقع يوتيوب.
لتتمكن من مشاهدته، يجب عليك قبول الاستخدام الذي يقوم به YouTube لبياناتك والذي يمكن استخدامه للأغراض التالية: السماح لك بعرض المحتوى ومشاركته مع وسائل التواصل الاجتماعي، وتعزيز تطوير وتحسين المنتجات من Humanoid وملحقاتها. الشركاء، عرض إعلانات مخصصة لك بناءً على ملفك الشخصي ونشاطك، وتحديد ملف تعريف إعلاني مخصص، وقياس أداء الإعلانات والمحتوى على هذا الموقع وقياس جمهور هذا الموقع(يتعلم أكثر)
بالنقر على "أقبل الكل"، فإنك توافق على الأغراض المذكورة أعلاه لجميع ملفات تعريف الارتباط وأدوات التتبع الأخرى التي يضعها Humanoid وشركائها.
يمكنك سحب موافقتك في أي وقت. لمزيد من المعلومات، ندعوك لقراءة موقعناسياسة ملفات تعريف الارتباط.
مثال المترو
وفي مثال آخر، قام العلماء بتزويد الآلة بخريطة مترو أنفاق لندن. ومن خلال هذه الوثيقة البسيطة، تمكن الذكاء الاصطناعي من إيجاد مسارات بديلة وإقامة علاقات معقدة بين المسارات المختلفة. كل هذا يعتمد فقط على ذاكرته، دون طلب المساعدة الخارجية. باختصار، الذكاء الاصطناعي يأخذ البيانات التي يتذكرها ويستنتج منها معلومات جديدة.
من المؤكد أن الأشخاص الأقل حماسًا سيشيرون إلى أن تطبيق الهاتف المحمول البسيط قادر تمامًا على عرض أسرع طريق من النقطة أ إلى النقطة ب. ولكن ما يبرز الذكاء الاصطناعي الخاص بـ DeepMind هو أنه لا يستمد المعلومات من جدول زمني مبرمج مسبقًا. وبدلاً من ذلك، فهي تعتمد فقط على المعلومات التي قامت بتخزينها وتتعامل مع أعداد كبيرة من مجموعات البيانات في الوقت الفعلي.
التحسن المستمر
وهكذا، فإن ما تعلمه الذكاء الاصطناعي عن شبكة النقل في لندن، يمكنه إعادة استثماره ليتمكن بسهولة من قراءة مترو باريس، على سبيل المثال. وفي كل مرة، تصبح العملية أسرع وأكثر كفاءة. آفاق تطوير هذه التكنولوجيا كبيرة جدا. أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر استقلالية كل يوم.أما هل سيحسنون عالم الغد أم يتسببون في سقوطه، وهذا نقاش آخر..
