يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
الذكاء الاصطناعي الإبداعي والحوسبة التطورية: الجيل القادم من التعلم العميق
تعتمد معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على النمذجة، أي التعلم الآلي للنماذج الإحصائية التي تجعل من الممكن التنبؤ بالقرار الصحيح في موقف ما. حيث يوجد كميات هائلة من البيانات الخاضعة للإشراف، والتي تحدد الإجابة الصحيحة لكل حالة إدخال. ومع القدرات الحسابية الحالية، من الممكن تدريب الشبكات العصبونية الاصطناعية على الاستفادة من البيانات. لكن يوجد حالات لا تكون فيها الحلول الصحيحة أو الجيدة معروفة، ولكن يجب اكتشافها، وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي الإبداعي.
يستخدم الذكاء الاصطناعي الإبداعي الحوسبة التطورية، التي تختلف عن التعلم العميق، فبينما يركز التعلم العميق على نمذجة مجموعة بيانات موجودة، تركز الحوسبة التطورية على إنشاء حلول غير موجودة بعد، وتحل المشكلات باستخدام عمليات تحاكي سلوك الكائنات الحية والتطور البيولوجي، إذ تتبع عملية انتقاء شبيهة بعملية الانتقاء الطبيعي عند الكائنات الحية؛ فهي تستبعد الخيارات الأضعف وتحتفظ بالخيارات الأفضل والأكثر قابلية للتطبيق.
تبدأ الحوسبة التطورية بإنشاء مجموعة أولية من الحلول الممكنة لمشكلة ما. ثم تتم تجربة كافة الحلول وإخضاعها لعملية تصفية أو انتخاب بحيث تتم إزالة الحلول الأضعف بشكل عشوائي وإحداث تغيرات عشوائية صغيرة في الأجيال التالية. وبعد تمرير الحلول من جيل إلى آخر تصبح منتخبة بشكل متزايد. وفي النهاية تكون الحلول الناتجة مثالية إلى أقصى حد ممكن، على الرغم من عدم فهم المقاربة المستخدمة في البداية. أي أن الخوارزمية لا تقتصر على حل معين، بل يمكن أن تقدم حلولاً محتملة متعددة لمشكلة ما.
ويمكن وصف الحوسبة التطورية بأنها الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التفكير خارج الصندوق، وسيشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي.
للمزيد من المعلومات عن أهمية الذكاء الاصطناعي الإبداعي والحوسبة التطورية، تابع القراءة على موقعنا عبر الرابط.
كيف يمكّن الذكاء الاصطناعي مايكروسوفت ونوفارتس من تسريع اكتشاف وتطوير الأدوية؟
إليك قصة عن الطهي لم تسمع بمثلها من قبل. ذلك لأن الطهاة علماء كيمياء، والمكونات عبارة عن جزيئات، والطبق الرئيسي هو دواء جديد مصمم للتغلب على أحد الأمراض. بيد أن هذه الوصفة تتوقف على قدرة العلماء على التنبؤ بمزيج الجزيئات الذي يمكن تحويله إلى دواء، وهي عملية شاقة تستغرق في العادة عقوداً ويمكن أن تكلف مليارات الدولارات.
بهذه الكلمات يصف لوكا فينيلي، نائب رئيس شركة نوفارتس (Novartis) للأدوية، الكيفية التي يبحث بها العلماء عن العقاقير الجديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويشرح كيف يساهم التعاون بين شركته وشركة مايكروسوفت في توفير الأدوية للمرضى بشكل أسرع.
ويقول فينيلي: "إن تطوير تركيبة لعقار ما يشبه الطهي. عادةً ما يتوجب على العالم أن يقرر المقدار الذي سيأخذه من المكون (A) والمقدار الذي سيأخذه من المكون (B)، ثم يجرب تركيبات مختلفة". ثم يجب بعد ذلك اختبار كل مجموعة جزيئية لقياس فعاليتها واستقرارها وما إذا كانت آمنة. ويمكن أن يمتد إجراء تلك التجارب لسنوات، وتفشل معظم الأدوية المحتملة الواعدة في وقت ما خلال تلك الرحلة الطويلة.
لهذا السبب، دخلت نوفارتس -شركة الأدوية متعددة الجنسيات التي يقع مقرها الرئيسي في بازل بسويسرا- في شراكة استراتيجية مع مايكروسوفت في عام 2019، تضمنت تأسيس مختبر نوفارتس للذكاء الاصطناعي، بهدف المساعدة في تسريع اكتشاف الأدوية من خلال تزويد العلماء بمنصات تقنية متطورة.
وتوضح مايكروسوفت أنه من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي، يتمكن باحثو نوفارتس من تقليص هذه العملية إلى أسابيع أو حتى أيام. وتضيف أن الأدوات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي يمكنها أن تُجري فحصاً سريعاً في مخازن البيانات والنتائج التي تم التوصل إليها خلال عقود من التجارب المخبرية، ثم تقترح استخدام الجزيئات ذات الخصائص المرغوبة التي تم تحسينها للمهمة الطبية المطروحة.
ويمكن بعد ذلك تتبع هذه العقاقير المحتملة بسرعة لإجراء اختبارات إضافية. وإذا ثبت أنها آمنة وفعالة، فمن المحتمل أن يتم تطويرها وتصنيعها كعلاج للمرض. ويمكن لهذه العملية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تختصر سنوات من التجربة والخطأ لجزيئات غير مناسبة.
الرابط (إنجليزي)
فعالية الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجريمة والإرهاب
وفقاً لشركة آي بي إم، تم انشاء 90% من بيانات العالم بالكامل خلال الأعوام القليلة الماضية. ونظراً لأن العالم يتحول بالتدريج إلى العالم الرقمي، فالبيانات أيضاً ستزداد وفقاً لازدياد عدد المواقع الإلكترونية، والإيميلات، والتطبيقات…إلخ. وهذا يجعلنا أمام كمية هائلة من البيانات المجزأة من مصادر عديدة ومتنوعة.
نحن هنا أمام أحجية مكونة من تريليون قطعة يجب على اللاعب أن يقوم بجمعها ووضعها في أماكنها الصحيحة لتتضح الصورة. قد تمتلك الحكومات والشركات بيانات هائلة، لكنها لا تملك الأدوات لإدارة هذه البيانات. لذلك، نجد العديد من دول العالم تركز على كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي بالشكل الذي يرفع من فاعلية حصر البيانات المطلوبة وتوظيفها لخدمة أهدافها الرئيسية. فنجد أن لديها مزيجاً من الخطط الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي على المستوى الوطني والمؤسسي، كما أنها تضخ استثمارات مالية ضخمة لتطوير وتكييف المؤسسات المعنية بمكافحة الجريمة بما يتناسب مع أدوات استخدام الذكاء الاصطناعي من ناحية، وتدشين المبادرات ذات العلاقة بالذكاء الاصطناعي من ناحية أخرى.
وتعتبر التغييرات الأخيرة التي حدثت داخل وزارة الدفاع الأميركية مثالاً حياً على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لمواكبة الجريمة المنظمة والإرهاب. فمنذ عام 2018، على سبيل المثال، أصدرت وزارة الدفاع الأميركية استراتيجية الذكاء الاصطناعي (2018)، واستراتيجية التحديث الرقمي (2019)، واستراتيجية البيانات (2020). وفي عام 2018، أعلنت وكالة الأبحاث الدفاعية المتقدمة (DARPA) عن استثمار متعدد السنوات بأكثر من 2 مليار دولار في برامج جديدة وحالية، تسمى حملة (AI Next)، مع التركيز على المجالات الرئيسية التي تهم المؤسسة. وفي 2018، تم تأطير هذه الجهود وهذه الاستثمارات من خلال إنشاء مركز الذكاء الاصطناعي المشترك (JAIC). وفي نفس العام، اتخذت قيادة العمليات الخاصة الأميركية (SOCOM) خطوة تنظيمية مماثلة من خلال إنشاء مكتب بيانات القيادة.
وقد لعبت هذه المؤسسات دوراً كبيراً في توظيف الذكاء الاصطناعي "في الحرب ضد داعش والقاعدة والوكلاء المنتشرين جغرافياً"، كما عملت كل هذه الجهات مجتمعة على نشر كميات هائلة من مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة عناصر الاستخبارات والمراقبة والاستطلاع (ISR). وعن طريق رسم هذه الاستراتيجية الممنهجة لمحاربة الجماعات الإرهابية بأسلوب مغاير للتدخل العسكري، استطاعت وزارة الدفاع حصر البيانات المختلفة من خلال استخدام "خوارزميات مدربة بشكل خاص" للبحث عن الكيانات الإرهابية وتحديدها وتصنيفها.
الرابط
|
