يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
باحثو إم آي تي يطورون طريقة لإزالة الغموض عن أنظمة التعلم الآلي
يطلق على الشبكات العصبونية أحياناً اسم "الصناديق السوداء" لأنه على الرغم من حقيقة أنها تتفوق على البشر في مهام معينة، إلا أنه حتى الباحثين الذين يصممونها لا يفهمون في كثير من الأحيان كيف أو لماذا تعمل بشكل جيد. ولكن عندما تستخدم شبكة عصبونية خارج المختبر، لتصنيف الصور الطبية التي يمكن أن تساعد في تشخيص أمراض القلب مثلاً، فإن معرفة كيفية عمل النموذج يساعد الباحثين على التنبؤ بكيفية تصرفه خلال الممارسة العملية.
لهذا السبب، طور فريق بحثي في جامعة إم آي تي طريقة تلقي بعض الضوء على ما يحدث داخل الشبكات العصبونية. على غرار الدماغ البشري، يتم ترتيب الشبكات العصبونية في طبقات من العقد المترابطة (الخلايا العصبونية) التي تعالج البيانات. يمكن للطريقة الجديدة أن تُنتج أوتوماتيكياً أوصافاً لتلك الخلايا العصبونية الفردية، باللغة الإنجليزية أو بلغة طبيعية أخرى.
على سبيل المثال، في شبكة عصبونية مدربة للتعرف على الحيوانات في الصور، قد تبين الطريقة الجديدة أن خلية عصبونية معينة تكتشف آذان الثعالب مثلاً. وهذا الأسلوب القابل للتطوير قادر على إنشاء أوصاف أكثر دقة للخلايا العصبونية الفردية مقارنة بالطرق الأخرى.
وفي ورقة بحثية جديدة، أظهر الفريق أنه يمكن استخدام هذه الطريقة لإجراء عملية مراجعة للشبكة العصبونية لتحديد ما تعلمته، أو حتى تعديل الشبكة عن طريق تحديد الخلايا العصبونية غير المفيدة أو غير الصحيحة ثم إيقاف تشغيلها.
الرابط (إنجليزي)
دراسة تستكشف إمكانية استخدام الأجسام المادية لتشغيل برامج الذكاء الاصطناعي
تخيل استخدام أي شيء حولك، كمقلاة الطعام مثلاً، كمعالج مركزي في شبكة عصبونية. هذا ما تِعد به دراسة جديدة تستكشف -من الناحية النظرية- إمكانية استخدام الأجسام المادية للتعرف على الصور أو الكلام بشكل أسرع وأكثر كفاءة من برامج الحاسوب التي تعتمد على رقائق السيليكون الدقيقة.
يقول لوجان رايت، عالم الفيزياء بجامعة كورنيل والذي شارك في قيادة الدراسة، التي نُشرت الأسبوع الماضي في دورية نيتشر تحت عنوان "تدريب شبكات عصبونية فيزيائية عميقة على الانتشار العكسي": "كل شيء يمكن أن يكون جهاز حاسوب. يجب فقط أن نجد طريقة لجعل فيزياء الأجهزة تفعل ما نريد".
عادة ما تعمل الشبكات العصبونية الحالية على شرائح معالجة رسومية. يقوم أكبرها بإجراء ملايين أو مليارات العمليات الحسابية لمجرد القيام بحركة في لعبة الشطرنج أو كتابة كلمة نثرية مثلاً. وحتى باستخدام الشرائح المتخصصة، قد يستغرق ذلك الكثير من الوقت والكهرباء. لكن رايت وزملاؤه أدركوا أن الأجسام المادية تحسب أيضاً بطريقة سلبية، ببساطة من خلال الاستجابة للمحفزات. على سبيل المثال، تردد الأودية أصداء الأصوات دون استخدام لوحات صوتية.
لإثبات هذا المفهوم، قام الباحثون ببناء شبكات عصبونية في ثلاثة أنواع من الأنظمة الفيزيائية، تحتوي كل منها على ما يصل إلى خمس طبقات معالجة. في كل طبقة من النظام الميكانيكي، استخدموا مكبر صوت ليهز لوحة معدنية صغيرة وسجلوا خرجها باستخدام ميكروفون. وفي النظام البصري، قاموا بتمرير الضوء عبر بلورات. أما في النظام الإلكتروني التناظري، فقاموا بتمرير التيار عبر دوائر صغيرة.
في كل نظام، قام الباحثون بترميز بيانات الإدخال، مثل الصور غير الموسومة، في الصوت أو الضوء أو الجهد. ولكل طبقة معالجة، قاموا أيضاً بترميز المعاملات الرقمية الوسيطة التي تخبر النظام الفيزيائي بكيفية معالجة البيانات. ولتدريب النظام، قاموا بضبط المعاملات الوسيطة لتقليل الأخطاء بين وسوم الصور المتوقعة للنظام والوسوم الفعلية.
في إحدى المهمات، قام الباحثون بتدريب الأنظمة -التي يسمونها الشبكات العصبونية الفيزيائية (PNNs)- للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد. وفي مهمة أخرى، تعرفت هذه الشبكات على سبعة أصوات متحركة. وتراوحت الدقة في هاتين المهمتين بين 87٪ و97٪. ويقول رايت إن الباحثين قد يقومون في المستقبل بضبط النظام ليس عن طريق التعديل الرقمي لمعاملات الإدخال الوسيطة، وإنما عن طريق تعديل الأشياء المادية كتعديل شكل لوحة معدنية، على سبيل المثال.
الرابط (إنجليزي)
رابط الدراسة (إنجليزي)
هل يمكن أن تكون السيارات ذاتية القيادة مضرة بالبيئة؟
لسنوات عدة ظلت تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة محيرة حول مدى أمانها وحمايتها للبيئة، فعلى الرغم من الآمال العريضة المتوقعة منها إلا أن السيارات المؤتمتة بالكامل لم تظهر حتى الآن في صالات العرض، لكن التكنولوجيا أصبحت مهيأة لتحقيق قفزة للأمام هذا العام مع توقع تقديم شركات كبرى أميركية وألمانية ويابانية المستوى الثالث من السيارات ذاتية القيادة، والتي ستسمح للسائقين برفع أيديهم عن عجلة القيادة وعدم الانتباه إلى الطريق، غير أنه مع فوائدها الكثيرة، بدأت تظهر علامات القلق من التأثيرات البيئية المحتملة لهذه المركبات.
عبر دراستين حديثتين شارك فيهما سكوت هاردمان من مركز أبحاث السيارات الكهربية والهجينة في جامعة كاليفورنيا، وجيوفاني سيركيلا مدير برنامج ثورات المستقبل في صناعة السيارات بجامعة كاليفورنيا-ديفيس، وجدت فرق البحث أن السيارات ذاتية القيادة والمركبات الآلية يمكن أن تجعل الناس يقطعون مسافات أكثر بالسيارة مما يفعلون حالياً، ما يؤدي إلى مزيد من الازدحام وقدر أكبر من استهلاك الطاقة وبالتالي مزيد من التلوث.
وتشير الدراسات إلى أن ركوب السيارة ذاتية القيادة أقل إرهاقاً بكثير من الانشغال بالقيادة ومتطلبات الانتباه والتوتر الذي يصاحبها أحياناً، لذلك يكون الناس على استعداد للجلوس في رحلات أطول من دون الاهتمام بمزيد من حركة المرور إذا كان بإمكانهم الاسترخاء والقيام بأشياء أخرى أثناء الرحلة. كما أن الوعد بالسفر المريح والانتقال الهادئ إلى العمل والاستفادة بالوقت خلال الرحلة يمكن أن يجعل بعض الناس يبتعدون من أماكن عملهم.
قد يُسرع ذلك اتجاهات التوسع والسكن في الضواحي أو خارج حزام المدن الكبرى، وهو ما تفعله السيارات ذاتية القيادة من المستوى الثاني حالياً، وهو ما يؤكد أن المركبات المؤتمتة الأكثر تطوراً من المستوى الثالث التي ستطرح في الأسواق قبل نهاية العام الحالي، ستشجع على مزيد من القيادة في المستقبل، الأمر الذي يعني مزيداً من تلوث الهواء والازدحام.
لمنع حدوث انفجار في القيادة والأضرار المرتبطة بها، يقترح الباحثون ونشطاء البيئة على الحكومات والهيئات التنظيمية والمجتمعات إرسال إشارات إلى أن قيادة السيارات لن تكون مجانية، بخاصة في الرحلات الخالية من الإشغال حيث لا يكون هناك ركاب داخل السيارة.
الرابط
|
