اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك
Article image
حين تكون البطارية قيد الشحن أو قيد التفريغ، فإن هناك مقدارًا ضئيلًا من السعة الضائعة في البطارية لا يمكن استعادته.
مصدر الصورة: بيكسابياي



سيتمكن الذكاء الاصطناعي من اتخاذ القرارات بشكل أفضل عبر تبنّي مبدأ الارتياب

2018-07-31 10:26:29

31 يوليو 2018
التعلم العميق، وهو أقوى أساليب الذكاء الاصطناعي، في طريقه لاكتساب قدرة جديدة: الإحساس بالارتياب (عدم اليقين). يعمل الباحثون في كل من أوبر وجوجل على إدخال تعديلات على إطاري التعلم العميق الأكثر شيوعاً ستمكنهما من التعامل مع الاحتمالات. سيوفر هذا الأمر لأكثر برامج الذكاء الاصطناعي ذكاءً وسيلة لقياس مدى ثقتها بالتوقعات التي تتكهن بها، أو بالقرارات التي تتخذها. الهدف الإساسي هو أن تعلم متى يتوجب عليها أن تشكك بنفسها. حقق التعلم العميق، الذي يستلزم تزويد شبكة عصبونية ذات أبعاد كبيرة وقدرات عالية بعينات من البيانات التجريبية، نجاحاً هائلاً على مدار السنوات القليلة الماضية مما مكّن الآلات من التعرف على الأشياء ضمن الصور، أو تدوين المحادثات بشكل مثالي تقريباً. ولكنه يتطلب الكثير من البيانات للتدريب، والكثير قدرات الحوسبة، وقد تعاني من الهشاشة على نحو مثير للدهشة. وعلى نحو غير متوقع إلى حد ما، فإن هذا التشكيك الذاتي يقدم أحد الحلول. فهذا الأسلوب الجديد قد يكون مفيداً في سيناريوهات حاسمة تشمل السيارات ذاتية القيادة، وغيرها من الآلات ذاتية التحكم. يقول داستن تران، الذي يعمل على هذه المشكلة في شركة جوجل: "لا شك أنك تحبذ وجود نظام يمنحك قياساً لمدى تأكده من أمر معين". ويضيف: "إن لم تتمكن إحدى السيارات ذاتية القيادة من معرفة مستوى الارتياب لديها بشأن صحة المعلومات، فقد ترتكب خطأ فادحاً، وقد يكون لذلك عواقب كارثية". يعكس هذا العمل

أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ المقال مجاناً

أنشئ حساباً مجاناً واقرأ مقالتين مجاناً كل شهر من أوسع تشكيلة محتوى أنتجته ألمع العقول العالمية والعربية.