Image

بهدف التركيز على خوارزميات تشبه الدماغ البشري بتعدد إمكانياتها

Bread assortment نشر وتعميم الفائدة والبناء على تجارب الآخرين.

تعتبر القدرة على تكرار البحث والتجربة والحصول على نفس النتائج مقياساً لصحة الاكتشافات في أي مجال علمي. وإذا تمكن آخرون من تعديل تجربتك للحصول على نتيجة أفضل، فهذا يعني فائدة أكبر للمجتمع.

هذه هي الأفكار الأساسية الذي بني عليها أوبن إي آي جيمOpenAI Gym، المنصة الجديدة لأبحاث الذكاء الاصطناعي. تم الإعلان عن “أوبن إي آي” OpenAI السنة الماضية، وقد أسسها كل من إيلون ماسك، وسام ألتمان رئيس “واي كومبينيتور”، وإيليا سوتسكيفير الذي كان يعمل في جوجل. ويهدف هذا العمل المشترك إلى التركيز على الأبحاث الطموحة في مجال الذكاء الاصطناعي، مع نشر كل الأعمال وجعلها مفتوحة المصدر. وترغب المنصة بأن تصبح المعيار المعتمد لقياس أداء أنواع محددة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ومكاناً لمشاركة النتائج.

ما يثير الاهتمام هو أن أوبن إي آي جيم لن تحوي على لوحات نتائج مبنية على أفضل أداء للخوارزميات. بل ستركز على دعم الخوارزميات التي تؤدي المهام العامة بشكل جيد، أي القادرة على القيام بمهام مماثلة متنوعة. يعتبر تحقيق التعميم في علم الذكاء الاصطناعي أكبر عائق أمام الوصول إلى ذكاء بمستوى بشري. حالياً، لا تستطيع الخوارزميات المصممة للتعرف على صورة قطة أن تفهم الكلام، لأن التعامل مع البيانات يختلف ما بين الحالتين. ويعني التعميم أن الخوارزمية قادرة على التعامل معهما كما يفعل البشر.

ما يعنيه التعميم هو أن الخوارزمية قادرة على التعامل مع كلا الحالتين كما يتعامل البشر.

هذه المنصة ليست مخصصة بالضرورة للتعامل مع المهام التكرارية التي تؤدي إلى تحسينات صغيرة، حيث يرغب فريق المنصة بالحصول على مشاريع قادرة على تغيير أفكارنا حول الخوارزميات.

ورد في وثائق تقديم الطلب للاشتراك في أوبن إي آي جيم: “لا نركز على الأداء الأفضل، بل على الحلول ذات التعميم الجيد. أما الحلول التي تتمحور حول مهام محددة أو لا تكشف عن ميزات هامة لتعليم الآلة، فلن تنجح في التقييم على الأرجح”.

يركز فريق منصة أوبن إي آي جيم على التعليم المعزز، وهو أحد أنواع الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تحقيق مهمة معينة. حيث تحصل الخوارزمية على جائزة إذا كان أداؤها جيداً، أما إذا فشلت، فلا تحصل على شيء، وتجرب طريقة أخرى. وقد أثبت التعليم المعزز فعاليته على وجه الخصوص مع الروبوتات وألعاب الفيديو. وهو نفس النوع الذي استخدمه الذكاء الاصطناعي “ديب مايند” للفوز في ألعاب الفيديو أتاري. في الواقع، فإن بيئات أتاري ستكون أحد الخيارات المتاحة على الموقع، إضافة إلى محاكاة روبوتية وألعاب تفكير وذكاء. حتى لعبة جو – اللعبة الصينية القديمة الشهيرة – ستكون متاحة على الموقع.

تكمن الفكرة في أن الباحثين يقومون ببناء خوارزمياتهم، ومن ثم تجريبها في بيئات متنوعة (فضاءات افتراضية لاختبار الخوارزميات). ويمكن أن يروا كيف تبلي خوارزمياتهم في اختبارات ذاتية، وإجراء التعديلات، وحتى نشر النتائج ليراها باقي المشتركين في المنصة. تعمل المنصة مع مجموعة متنوعة من الهيكليات مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي، مثل تنسور فلو من جوجل وثيانو من جامعة مونتريال.

الجدير بالذكر أن الموقع ما زال في طور التجربة حتى الآن أو البيتا.

error: Content is protected !!