يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
الذكاء الاصطناعي يكتشف أنماطاً غير مسبوقة في الرياضيات البحتة
قال فريق بحثي من جامعة سيدني الأسترالية إنه استخدم أنظمة ذكاء اصطناعي طورتها شركة ديب مايند (DeepMind) لتحديد أنماط لم يسبق رؤيتها من قبل في الرياضيات البحتة. وأوضح الفريق أن هذا الاكتشاف يمكن أن يساعد في تطوير تقنيات جديدة تماماً لحل المشكلات.
ويقول جوردي ويليامسون، المؤلف المشارك في الدراسة المنشورة في دورية نيتشر: "يُنظر إلى المشكلات الرياضية على نطاق واسع على أنها من أكثر المشكلات تحدياً من الناحية الفكرية. ومع أن علماء الرياضيات استخدموا التعلم الآلي للمساعدة في تحليل مجموعات البيانات المعقدة، إلا أن هذه هي المرة الأولى التي نستخدم فيها أجهزة الحاسوب لمساعدتنا في صياغة الحدسيات (conjectures) أو اقتراح حلول محتملة للأفكار غير المثبتة في الرياضيات". ويوضح البروفيسور ويليامسون أن "العمل لإثبات أو دحض الحدسيات القديمة في مجال تخصصي ينطوي على النظر، في بعض الأحيان، في فضاء لانهائي ومجموعات معقدة للغاية من المعادلات عبر أبعاد متعددة".
وقال الفريق إن الذكاء الاصطناعي قدم برهاناً رياضياً على متعددة الحدود المعروفة باسم كازدان-لوستج (Kazhdan–Lusztig polynomial)، وهي مشكلة حسابية ظلت دون حل لمدة 40 عاماً. كما أظهرت الدراسة أيضاً كيف تمكن نموذج تعلم آلي خاضع للإشراف من اكتشاف علاقة غير مكتشفة سابقاً بين نوعين مختلفين من العقد الرياضية، مما أدى إلى مبرهنة جديدة تماماً (Theorem).
عادة ما تعتمد مهمة تحديد الأنماط المثيرة للاهتمام بشكل أساسي على حدس علماء الرياضيات أنفسهم، إلا أن هذا الأمر تغير الآن. ويقول المؤلف المشارك في الدراسة أندراس جوهاسز من جامعة أكسفورد: "لقد أثبتنا أنه عند الاسترشاد بالحدس الرياضي، يوفر التعلم الآلي إطاراً قوياً يمكنه الكشف عن حدسيات مثيرة للاهتمام قابلة للإثبات في النقاط التي يتوفر فيها قدر كبير من البيانات، أو عندما تكون الأشياء كبيرة للغاية بحيث لا يمكن دراستها بالطرق الكلاسيكية".
ويرى ويليامسون أن هذا العمل هو من المرات الأولى التي تظهر فيها فائدة الذكاء الاصطناعي لعلماء الرياضيات البحتة، موضحاً أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعدنا في العثور على الروابط التي قد لا يكتشفها العقل البشري بسهولة دائماً.
الرابط (إنجليزي)
فورمولا الذكاء الاصطناعي
تأمل، هل يمكن لسيارات الفورمولا السباق بقيادة آلية بدون سائق؟ دعنا نتأمل التطور المذهل في تبني هذه المسابقة العالمية لتقنيات تقود فيها صناعة المحركات والسيارات، وتعتبر رياضة فريدة من أغنى الرياضات العالمية، نظراً لحجم الرعاة والإعلانات والجماهيرية الكبيرة والنقل التلفزيوني المباشر لأكثر من 120 دولة، تستهدف بالتالي عوائد بالمليارات وتنعكس على الفائزين بجوائز ضخمة جداً.
لو تأملنا حجم البيانات المجمعة من السباق وازديادها المتنامي مع كل جولة، نجد أن كل سيارة فيها أكثر من 120 حساساً و16 كاميرا وتقنيات مدمجة في المقود وخوذة السائقين، تجمع بالتالي بيانات ضخمة جداً لهدف واحد وهو ضمان سلامة السائق في أجواء تنافسية خطرة.
هنا يبرز التحدي في كيفية تحليل تلك البيانات الضخمة مع أجواء سرعات الفورمولا غير الاعتيادية؛ فمتطلبات معالجة البيانات تحتاج من الوقت ما يكفيها للبحث في أحوال المضمار والمركبة والطقس والحرارة، وإلى أبعد من ذلك في تحليل البيانات الخارجية على وسائل التواصل الاجتماعي. وهنا تبرز قدرات الذكاء الاصطناعي كأداة مثالية ولاعب مهم في فهم سيل البيانات وتحليلها والتنبؤ بنتائجها من أجل الإسهام في تخطيط استراتيجية السباق، لإعطاء أفضلية القرار للسائق بناء على متغيرات لحظية.
كما نجد أن إسهامات الذكاء الاصطناعي في الفورمولا كبيرة مثل تقليل النفقات في موعد تبديل الإطارات، ورفع كفاءة السائق في اتخاذ قرار التخطي والانعطاف والتجاوز والصيانة في دقة عالية، بالإضافة إلى الاستفادة من مكاسب الرعايات والإعلانات للوصول إلى الجماهير في ظروف مختلفة تتطلب تسويقاً ذكياً لكسب مزيد من الثروات الإعلانية.
في دراسة بحثية أجريت على كل بيانات السباقات منذ 1983، أظهرت نتيجة الدراسة كيف أن الذكاء الاصطناعي اختار السائق الشهير إيرتون سينا ليكون هو الأسرع في التاريخ، وهذا لم يكن ليحدث لولا تعلم الآلة من بيانات ضخمة في محاكاة أبرزت فوارق الأداء والمتغيرات بين كل المتسابقين. وخلاصة القول، أن استمرار التنافسية والفوز في الفورمولا تحتم بالتالي استمرار تطوير حلول الذكاء الاصطناعي مع كل جولة عالمية.
الرابط
هل يستطيع مختبر جيبرو الجديد تحدي سيطرة الشركات الكبيرة على الذكاء الاصطناعي؟
قبل عام واحد قامت جوجل بطرد تيمنت جيبرو، رئيسة الفريق المختص بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي في الشركة، وذلك على خلفية ورقة بحثية قدمتها تنتقد فيها المسار المقلق الذي تسلكه أبحاث الذكاء الاصطناعي وسيطرة شركات التكنولوجيا الكبرى على الأبحاث الخاصة بهذا المجال، لاسيما المخاطر التي تفرضها النماذج اللغوية الكبيرة، والتي تُستخدم في العديد من منتجات جوجل.
ولتنفيذ الأفكار التي تعرضت للطرد من أجلها، أعلنت جيبرو، يوم الخميس الماضي، عن خطط لتخليص أبحاث الذكاء الاصطناعي من قبضة شركات التكنولوجيا الكبيرة، من خلال إنشاء مختبر مستقل أطلقت عليه اسم معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي الموزعة "داير" (DAIR). وقد جمع المركز الجديد تمويلات قدرها 3.7 مليون دولار حصل عليها من مؤسسات مختلفة.
سيركز داير على الأبحاث طويلة الأجل والمجتمعية، والتي قد يكون من الصعب القيام بها في وادي السيليكون. وقالت جيبرو في مؤتمر عقدته مبادرة (Women in AI Ethics)، إن "هياكل الحوافز في الصناعة والمؤسسات الأكاديمية النخبوية المتشابكة للغاية مع هذه الشركات التكنولوجية لا يسمح في رأيي بنوع العمل الذي أريد القيام به".
تريد جيبرو أن يقدم المركز نموذجاً إيجابياً لإجراء أبحاث الذكاء الاصطناعي. وتوضح أن هذا الطموح ينعكس في كلمة "الموزعة" التي يتضمنها اسم المختبر، والتي تشير إلى أنه لن يضطر أي شخص إلى مغادرة مجتمعه للعمل في داير. وتضيف أن "التكنولوجيا تؤثر على العالم بأسره، لكن العالم بأسره لا يحصل على فرصة للتأثير على التكنولوجيا في الوقت الحالي. إذا كنت تريد بحثاً متجذراً في المجتمع وتحتاج إلى تهجير الناس من مجتمعاتهم، وأن يكون عليهم جميعاً الذهاب إلى وادي السليكون، فهذا ليس الشيء الذي أريد المساهمة فيه".
وتقول جيبرو إنه من المقرر أن يجري العاملون في المركز أبحاثاً تؤثر على مجتمعاتهم. على سبيل المثال، سيقوم الباحثون في جنوب إفريقيا باستخدام صور الأقمار الصناعية والرؤية الحاسوبية لتحليل "الفصل الجغرافي" المستمر حتى يومنا هذا في البلاد. وبعيداً عن قيود شركات التكنولوجيا الكبيرة، يمكن للباحثين في داير تنفيذ المشاريع التي يشعرون بأنها مهمة والإعلان عن النتائج على النحو الذي يرونه مناسباً.
الرابط (إنجليزي)
|
