اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك


أسلوبان مختلفان في الذكاء الاصطناعي يعملان معاً لتمكين الآلات من فهم العالم مثل الأطفال

برنامج يتعلم بطريقة مشابهة للبشر باستخدام التعلم العميق والمنطق الرمزي.

بقلم ويل نايت

2019-04-22 11:36:20

2021-07-31 15:33:14

22 أبريل 2019
Article image
صورة من متعلم المفاهيم العصبوني الرمزي: تفسير المشاهد والكلمات والجمل من الإشراف الطبيعي. تعديل الصورة: إم آي تي تكنولوجي ريفيو
على مدى العقود التي تلت ظهور فكرة الذكاء الاصطناعي، تفرع البحث في هذا المجال إلى فرعين رئيسيين. فمن جهة، سعى "الرمزيّون" إلى بناء آلات ذكية عبر كتابة تعليمات برمجية تحوي قواعد ونماذج منطقية للعالم؛ أما "العصبونيون" فقد سعوا من جهة أخرى، إلى بناء الذكاء الاصطناعي عن طريق الشبكات العصبونية المستوحاة من علم الأحياء للتعلم عن العالم. وعبر التاريخ، اتصفت العلاقة بين المجموعتين بالجفاء. غير أن بحثاً جديداً من إم آي تي وآي بي إم وديب مايند يبيّن فعالية الجمع بين الطريقتين، وربما يفتح اتجاهاً للتقدم في هذا المجال. فقد قام الفريق الذي يقوده البروفيسور جوش تينينبوم من مركز الأدمغة والعقول والآلات في إم آي تي بتصميم برنامج حاسوبي يسمى متعلم المفاهيم العصبوني الرمزي NS-CL الذي يتعلم عن العالم (أو نسخة بسيطة من العالم) تماماً مثل الأطفال، أي بالاعتماد على رؤية ما حولهم والكلام. يتألف النظام من عدة أجزاء. حيث يتم تدريب شبكة عصبونية على مجموعة من المشاهد المكونة من عدد صغير من الأجسام، ويتم تدريب شبكة أخرى على مجموعة من أزواج الأسئلة والأجوبة النصية حول المشهد، مثل: "سؤال: ما لون الكرة؟ جواب: أحمر". تتعلم هذه الشبكة كيفية إسقاط أسئلة اللغة الطبيعية على برنامج بسيط يمكنه أن يستخلص جواباً من مشهد. تمت برمجة النظام أيضاً حتى يستوعب المفاهيم الرمزية في النص مثل "أجسام"

ادخل بريدك الإلكتروني واحصل على المقال مجاناً.

اكتشف أفضل محتوى عربي على الإنترنت لتطوير ذاتك وتحسين مهاراتك وجودة حياتك وتحقيق طموحاتك في أسرع وقت.