كيف تصمم نموذج ذكاء اصطناعي دون أن تكون خبيراً في البرمجة؟
أجبرت جائحة فيروس كورونا الشركات على التحول الرقمي والعمل عن بعد، وأصبح استخدام الذكاء الاصطناعي مهماً جداً في عملها. لم يكن ذلك صعباً على الشركات الكبيرة، فهي تمتلك الإمكانات اللازمة لتوظيف الخبراء، لكن بالنسبة لمعظم الشركات الصغيرة والمتوسطة، فالأمر صعب للغاية لأن تكلفته باهظة بالنسبة لميزانياتها التكنولوجية. ولأن لكل مشكلة حل، يكمن الحل بالنسبة لهذه الشركات في اللجوء إلى منصات التطوير دون برمجة التي لاقت رواجاً واسعاً مؤخراً.
تسمح منصة التطوير دون برمجة للمستخدمين بتطوير التطبيقات البرمجية دون خبرة في مجال البرمجة، عن طريق بيئة تطوير بصرية تضم واجهات مستخدم رسومية تحتوي على مجموعة من الأدوات، مثل إضافة العناصر المختلفة من خلال السحب والإفلات (Drag and Drop)، وربطها مع بعضها بعضاً لبناء تطبيقات الويب أو تطبيقات الهواتف الذكية.
يوجد الكثير من منصات التطوير دون برمجة، تختلف في مدى سهولة التعامل معها، والميزات التي تقدمها. وأهم هذه المنصات:
-
أكيو (Akkio): هي منصة ذكاء اصطناعي دون برمجة، مع واجهة سهلة الاستخدام وقابلة للتطوير، مصممة لأعمال المبيعات والتسويق والأنشطة المالية. وتتيح إمكانية معرفة جودة عمل النموذج الخاص بك وإعداد تقارير حول المدخلات المختلفة والمخرجات المقابلة لها.
-
أبتيو (Apteo): هي منصة أخرى مخصصة للمبيعات والتسويق، تساعد المستخدم على زيادة مبيعاته بتحليل بيانات العملاء الحاليين، وذلك عبر دمج متجر التجارة الإلكترونية الخاص به في النموذج، لمعرفة المنتجات التي من المحتمل أن يشتريها بعض العملاء مستقبلاً.
-
رنواي (Runway): هي منصة صُممت للتعديل على الصور ومقاطع الفيديو والنصوص بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي، وعلى شبكة الإنترنت مباشرة دون الحاجة إلى تحميل تطبيقات. ويمكن عبر المنصة استبدال أو إزالة خلفية فيديو ببضع نقرات فقط، دون الحاجة إلى شاشة خضراء، بالإضافة إلى إزالة الأشياء غير المرغوب فيها من الفيديو.
-
جوجل أوتو إم إل (Google AutoML): تتيح تدريب نماذج التعلم الآلي عالية الجودة المصممة خصيصاً لاحتياجات العميل الفريدة خلال دقائق، مع واجهة رسومية سهلة الاستخدام. من يريد استخدام المنصة، يجب أن تكون لديه خبرة محدودة في التعلم الآلي.
أمازون سيج ميكر (Amazon SageMaker): تتيح لعلماء البيانات والمطورين بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها بسهولة وسرعة خلال دقائق، لكنها ليست مناسبة للمبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي. وتتيح أيضاً للمستخدم الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات المهيكلة (البيانات الجدولية) والبيانات غير المهيكلة (الصور والفيديو والصوت) وتسميتها ومعالجتها لأغراض التعلم الآلي.
للمزيد من التفاصيل حول منصات التطوير دون برمجة، تابع القراءة على موقعنا عبر هذا
الرابط
تجربة فريدة: توصيل خوارزمية تعلم آلي بالدماغ البشري لقيادة الروبوتات بالأفكار فقط
طور باحثون في المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)، برنامجاً للتعلم الآلي يمكن توصيله بالدماغ البشري واستخدامه للتحكم في الروبوتات. ويمكن للبرنامج تغيير حركات الروبوت بناءً على الإشارات الكهربائية الصادرة من الدماغ.
طورت مجموعتان بحثيتان، تضمان البروفيسورة أود بيلارد رئيسة مختبر الأنظمة وخوارزميات التعلم في المعهد، البرنامج الذي يمكّن المرضى من تحريك الروبوت بأفكارهم فقط دون الحاجة إلى التحكم الصوتي أو استخدام اللمس. وفي دراسة نُشرت في دورية (Communications Biology)، أوضح الباحثون أن هذه التطورات الجديدة يمكن أن تساعد مرضى الشلل الرباعي غير القادرين على الكلام أو الحركة على إكمال المهام بأنفسهم.
اعتمد الباحثون في تطوير النظام على ذراع روبوتية تم تطويرها منذ سنوات. يمكن أن تتحرك هذه الذراع ذهاباً وإياباً لليمين واليسار، كما يمكنها الالتفاف حول الأشياء الموجودة في مسارها وتحريكها. وأوضحت بيلارد أنهم قاموا في البداية ببرمجة الروبوت لتجنب العقبات، بحيث يكون أكثر دقة.
ولإيجاد طريقة تمكن المستخدمين من التواصل مع الذراع الروبوتية دون الحاجة إلى التحدث أو الحركة، كان على الباحثين تطوير خوارزمية يمكنها تعديل حركاتها بناءً على أفكار المريض فقط. وتم إرفاق الخوارزمية بغطاء رأس مجهز بأقطاب كهربائية لإجراء عمليات تخطيط لنشاط دماغ المريض.
لا يحتاج المريض سوى إلى النظر إلى الروبوت من أجل استخدام النظام. عندما يقوم الروبوت بحركة غير صحيحة، فإن دماغ المريض يرسل "رسالة خطأ" من خلال إشارة يمكن تحديدها بوضوح. لن يفهم الروبوت سبب تلقيه للإشارة في البداية، ولكن بعد ذلك يتم إدخال رسالة الخطأ في الخوارزمية، التي تستخدم نهج التعلم المعزز العكسي (Inverse Reinforcement Learning) لمعرفة ما يريده المريض والإجراءات التي يجب أن يتخذها الروبوت.
وتعني عملية التجربة والخطأ أن الروبوت يحاول القيام بحركات مختلفة لمعرفة ما هو الصحيح، وعادة ما تكون هناك حاجة إلى ما بين 3 إلى 5 محاولات فقط لمعرفة الاستجابة الصحيحة. ويقول الباحثون إن برنامج الذكاء الاصطناعي المستخدم في الروبوت يمكن أن يتعلم بسرعة، ولكن عليك أن تخبره عندما يرتكب خطأ حتى يتمكن من تصحيح سلوكه.
الرابط (إنجليزي)
الصين تستعد لخوض غمار الحروب باستخدام الذكاء الاصطناعي
نشرت مجلة (ذا دبلومات) تقريراً يستعرض الجهود التي تبذلها الصين في مجال استخدام الذكاء الاصطناعي في الحروب. وخلُص التقرير، الذي أعدَّه يوان تشو جينغ، الأستاذ المساعد في المعهد العالي لدراسات الشؤون العسكرية الصينية في تايوان، إلى أنه يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي بوصفه تكنولوجيا إستراتيجية محورية لتغيير قواعد اللعبة.
يستهل الكاتب تقريره بالقول: بعد مراقبة العمليات الميدانية والحملات الحربية الأميركية، منذ أكثر من ثلاثة عقود، يُدرك قادة جيش التحرير الشعبي الصيني تماماً الفارق الكبير بين قدراته وقدرات الجيش الأميركي في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، ويبدو أنه من غير المُرجح سد هذه الثغرة في المستقبل القريب. كما أصبحت التكنولوجيات المتطورة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الكم والبيانات الضخمة والحوسبة السحابية وإنترنت الأشياء، ذات صلة بالمجال العسكري.
ويُضيف الكاتب: يُثير الذكاء الاصطناعي اهتمام الجيش الصيني، نظراً لإتاحته فرصة أمام بكين كي تتنافس مع واشنطن على قدم المساواة في مجال تطوير تكنولوجيا ناشئة. وقد وُصِفَت سياسة الذكاء الاصطناعي الصينية أول ما وُصِفَت في "خطة تنمية الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي"، التي أصدرها مجلس الدولة الصيني في عام 2017، وهي الخطة الهادفة لاستخدام ما يُعرف باسم "الاندماج العسكري المدني"، بوصفه أحد "الواجبات الرئيسة" لتطوير الذكاء الاصطناعي.
ويعتقد مفكرون عسكريون صينيون أنه في ظل ظروف الحروب القائمة على تطوير المعلومات، تُعد الهيمنة على نظام مواجهة الأنظمة بدلاً من استنزاف قوات العدو على نطاق واسع؛ العامل الرئيس في الانتصار في الحروب. ولذلك، تتمثَّل الإستراتيجية الرئيسة التي يتبعها الجيش الصيني من أجل هزيمة خصمٍ ما في ساحة المعركة في خلق اضطرابات أو جمود في جانب العدو من خلال نظام عمليات الأنظمة. ويعتقد الخبراء أن الذكاء الاصطناعي يلعب دوراً محورياً في استهداف العناصر الرئيسة للأنظمة التشغيلية الخاصة بالخصوم وتحطيمها.
وفي الوقت ذاته، يعتقد جو روبينغ، عميد كلية الأمن القومي في جامعة الدفاع الوطني الصينية، أن جيش الصين ينبغي أن يمتلك طريقة فريدة في خوض الحروب القائمة على استخدام الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى المفهوم الذي وضعه ماو تسي تونغ، وقال فيه: "قاتل بطريقتك ونحن نقاتل بطريقتنا". وهذا يعني أن الجيش الصيني يجب أن يطور قدراته العسكرية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وأن يستهدف مواطن ضعف الولايات المتحدة؛ بدلاً من التنافس معها في مواجهة مكتملة الأركان. ويضيف روبينغ أن الصين يجب أن تحرص على تفادي الانزلاق إلى سباق تسليح وألا فستتجرع ويلات التجربة ذاتها التي خاضها الاتحاد السوفيتي السابق خلال الحرب الباردة.
الرابط
