شارك
الرئيسية
2 دقيقة
ملخص: في الثامن من أكتوبر/تشرين الأول، حصل جيفري هينتون، الأب الروحي للذكاء الاصطناعي، وجون هوبفيلد مبتكر شبكة هوبفيلد، على جائزة نوبل في الفيزياء عن عملهما الرائد في الشبكات العصبونية الاصطناعية، والذي أرسى القواعد للتطبيقات التي وصلت بالذكاء الاصطناعي إلى ما نعرفه اليوم. اخترع هوبفيلد بنية شبكية تُخزّن المعلومات وتعيد بناءها، بينما طوّر هينتون أساليب التعرف التلقائي على الأنماط في البيانات، من خلال محاكاة بنية الدماغ البشري، وبما يُتيح للشبكات التعلم من البيانات دون برمجة. وقد أدى بحثهما، الذي بدأ في ثمانينيات القرن العشرين، إلى تقدم كبير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الوجه وترجمة اللغات.
يوم الثلاثاء 8 أكتوبر/تشرين الأول، تقاسم عرّاب الذكاء الاصطناعي، البريطاني جيفري هينتون (Geoffrey Hinton) من جامعة تورنتو في كندا، جائزة نوبل في الفيزياء مع الأميركي جون هوبفيلد (John Hopfield) من جامعة برينستون، نيوجيرسي في الولايات المتحدة الأميركية، لاكتشافاتهما واختراعاتهما في تطوير شبكات عصبونية اصطناعية شكّلت الأساس للعديد من تطبيقات التعلم الآلي الأكثر تقدماً اليوم.
فقد ابتكر جون هوبفيلد بنية يُمكنها تخزين المعلومات وإعادة بنائها، بينما طوّر جيفري هينتون طريقة تمكّن الشبكات العصبونية الاصطناعية من تحديد وتعلم الخصائص أو الأنماط في البيانات تلقائياً دون تدخل بشري.
أثمرت أعمالهما التي بدأت منذ ثمانينيات القرن الماضي، في تحقيق تقدم كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، ما أثّر إيجابياً في مجالات عديدة من النشاط البشري.
علّقت عضو لجنة جائزة نوبل في الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم، إيلين مونز، على الحدث بقولها إن الفائزين استخدما مفاهيم أساسية من الفيزياء الإحصائية لتصميم شبكات عصبونية اصطناعية تعمل كذواكر ترابطية (Associative Memory) تجد أنماطاً في مجموعات كبيرة من البيانات. واليوم، أصبح استخدام هذه التكنولوجيا جزءاً من حياتنا اليومية، نشاهده في تكنولوجيات مثل التعرّف على الوجوه وترجمة اللغات.
اقرأ أيضاً: عراب الذكاء الاصطناعي يتوقع خروجه عن السيطرة من خلال إعادة برمجة نفسه
الذاكرة الترابطية
عام 1982، اكتشف جون هوبفليد الذاكرة الترابطية أو ما عُرفت لاحقاً بشبكة هوبفليد (Hopfield network)، التي تساعد على تخزين الأنماط، وابتكار طريقة لإعادة إنشائها، بحيث يمكنها إكمال أو تصحيح أي نمط غير مكتمل أو مشوه قليلاً، من خلال العثور على النمط المخزن الأكثر تشابهاً.
تتكون شبكة هوبفيلد من عقد، مثل الخلايا العصبية ذات اتصالات مختلفة الشدة. يمكن لكل عقدة تخزين قيمة إما 0 أو 1، على غرار وحدات البكسل في صورة بالأبيض والأسود.
عندما تُعرض صورة على الشبكة، يتم تعديل الاتصالات بحيث تكون هذه الصورة ذات طاقة أقل. وإذا عُرض نمط جديد، تعدّل الشبكة الأضواء لجعل الطاقة منخفضة قدر الإمكان، وغالباً ما تُعيد إنشاء الصورة الأصلية التي دُرِبت عليها. إن الأمر أشبه بتعليم الشبكة تذكر صورة ثم التعرف عليها أو إعادة إنشائها من نسخة مختلطة.
الشبكة العصبونية الاصطناعية ومحاكاة الدماغ
استلهم جيفري هينتون البنية الأساسية للشبكات العصبونية الاصطناعية من البنية التشريحية للدماغ البشري، الذي يتكون من مليارات الخلايا العصبية التي ترتبط مع بعضها بمشابك عصبية. وعلى نحو مماثل، تحاكي الشبكات العصبونية الاصطناعية بنية الدماغ، إذ تحمل العقد (التي تمثّل الخلايا العصبية) قيماً مختلفة، على غرار كيفية حصول الخلايا العصبية على حالات مختلفة من التنشيط. ترتبط هذه العقد بشبكات مماثلة لمشابك الدماغ، والتي يمكن تقويتها أو إضعافها من خلال التدريب على مجموعات بيانات عشوائية. تسمح هذه البنية للشبكة العصبونية بالتكيُّف وتحسين قدرتها على التعرف على الأنماط والتنبؤ مستقبلاً، أي التعلّم من البيانات دون الحاجة إلى برمجة صريحة، تماماً كما تفعل أدمغتنا.
اقرأ أيضاً: ما الذي يخطط له الأب الروحي للذكاء الاصطناعي بعد استقالته من جوجل؟
كما استخدم جيفري هينتون شبكة هوبفيلد إلى جانب طريقة أخرى تُسمَّى آلة بولتزمان، والتي تتميز بقدرتها على التعرف على الأنماط. ويمكن لنهج هينتون تصنيف الصور أو إنشاء صور جديدة بناءً على الأنماط المكتسبة.
تشمل الجائزة ميدالية وشهادة شخصية وجائزة نقدية تبلغ قيمتها نحو 11 مليون كرونة سويدية (نحو 1.1 مليون دولار). ينضم حائزو الجائزة هذا العام إلى قائمة طويلة من العلماء المتميزين، بمن في ذلك ألبرت أينشتاين وماري كوري.
يُذكر أن الجائزة مُنحت 117 مرة، وكان أصغر من نالها هو لورانس براغ (Lawrence Bragg)، عن عمر 25 عاماً، بينما فاز بها جون باردين (John Bardeen) مرتين.