التعلم الآلي هو طريقة تتأقلم بواسطتها الخوارزميات عن طريق تعديل نشاطاتها باستخدام البيانات المدخلة بدلًا من برمجتها للقيام بذلك، لكن بناء هذه الخوارزميات وتأهيلها يستغرق وقتًا طويلًا ويمكنه أحيانًا ترسيخ التحيزات البشرية بداخله.

للتغلب على هذه القيود ولتمكين المزيد من الابتكارات في مجال التعلم الآلي، استكشف الباحثون مجال التعلم الآلي التلقائي الذي يمكن عن طريقه أتمتة عملية التعلّم الآلي تدريجيًا بالاعتماد على وقت الحوسبة الآلية بدلًا من وقت البحث البشري.

مع أن بعض الخطوات شُغِلت تلقائيًا لكن لم نصل بعد إلى المرحلة الافتراضية لانعدام المدخلات البشرية، مع ذلك شهد فريق من علماء جوجل بعض النجاح الأولي في اكتشاف خوارزميات التعلّم الآلي من الصفر ما يشير إلى اتجاه واعد وجديد في هذا المجال.

في بحث نُشِر على موقع arXiv، وظف كوك لي -عالم الحاسوب لدى جوجل- مع زملائه مبادئ من نظرية التطور لداروين -مثل الانتقاء الطبيعي- لتمكين خوارزميات التعلم الآلي من التحسن جيلًا بعد جيل. عن طريق دمج العمليات الحسابية البسيطة قام برنامجهم المسمى AutoML-Zero بتوليد 100 خوارزمية فريدة اختُبِرت بعد ذلك في مهام بسيطة مثل التعرف على الصور.

جوجل تطور برنامجًا يسمح للذكاء الاصطناعي بالتطور دون تدخل بشري - التعلم الآلي التلقائي - تمكين خوارزميات التعلم الآلي من التحسن - الخوارزميات

بعد مقارنة أدائها مع خوارزميات مصممة يدويًا احتُفظ بالأفضل منها بعد إضافة الطفرات العشوائية والصغيرة لبرمجتها، في حين أُزيلت الخوارزميات الضعيفة، وكلما استمرت الدورة وُجدت خوارزميات ذات أداء عالٍ بعضها قابل للمقارنة مع عدد من التقنيات الكلاسيكية في مجال التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية، وهو نوع من برامج الحاسوب الذي يحاكي بشكل واسع كيف يمكن لخلايا الدماغ العمل سويةً لاتخاذ القرارات.

أخبر كوك لي مجلة ساينس أن هذا يثبت مفهوم الفريق لكنه يأمل بأن تتوسع العملية لإنشاء ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا، والذي لم يستطيع الباحثون البشريون إيجاده.

كتب الفريق في البحث الذي ينتظر مراجعة الأقران: «هدفنا هو إظهار أن التعلم الآلي التلقائي يمكن أن يذهب أبعد من ذلك، فمن الممكن اليوم اكتشاف خوارزميات التعلم الآلي الكامل تلقائيًا باستعمال عمليات حسابية أساسية مثل عناصر البناء».

وأكمل الفريق: «بدءًا من دالة مكون فارغة وباستخدام العمليات الحسابية الأساسية فقط، طورنا الانحدارات الخطية والشبكات العصبية ونسب التدرج والتفاعلات المتضاعفة ونسب الوزن والتدرجات الاعتيادية وما إلى ذلك، هذه النتائج واعدة لكن ما يزال هناك الكثير من العمل الذي يجب القيام به».

اقرأ أيضًا:

ابتكار طريقة تمنع أنظمة الذكاء الاصطناعي من إيذاء البشر

هل نتمكن من فهم لغة القدماء بمساعدة الذكاء الصناعي؟

ترجمة: م. زيد عبدالرحمن الحسيني

تدقيق: حسام التهامي

المصدر