حول أصول الذكاء الاصطناعي: كيف وضعت الثمانينيات الأساس للنماذج التوليدية الحالية

الثمانينيات الثورية: ولادة الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي الحديث

كانت الثمانينيات عقدًا من التغيير والابتكار في عالم التكنولوجيا. مع شق أجهزة الكمبيوتر طريقها بشكل متزايد إلى الشركات والأسر، عمل العلماء والباحثون على جعل الآلات أكثر ذكاءً. لقد وضع هذا العصر الأساس للعديد من التقنيات التي نعتبرها أمرا مفروغا منه اليوم، وخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). لم تكن التطورات التي تم إحرازها في هذا العقد رائدة فحسب، بل كان لها تأثير عميق على كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا اليوم.

ولادة الشبكات العصبية

بعد فترة من الشكوك حول الشبكات العصبية في السبعينيات، شهدت نهضة في الثمانينيات. ويعود الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى عمل جون هوبفيلد وجيفري هينتون.

جون هوبفيلد وشبكات هوبفيلد

في عام 1982، قدم جون هوبفيلد نموذجًا جديدًا للشبكات العصبية، والذي أصبح يعرف فيما بعد بشبكة هوبفيلد. كانت هذه الشبكة قادرة على تخزين الأنماط واسترجاعها من خلال التقليل النشط. لقد مثل خطوة مهمة نحو الذاكرة الترابطية وأظهر كيف يمكن استخدام الشبكات العصبية لتخزين المعلومات وإعادة بنائها بقوة.

جيفري هينتون وآلة بولتزمان

قام جيفري هينتون، أحد الباحثين الأكثر تأثيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، بتطوير آلة بولتزمان بالتعاون مع تيرينس سيجنوفسكي. يمكن لنظام الشبكة العصبية العشوائية هذا أن يتعلم التوزيعات الاحتمالية المعقدة ويستخدم للتعرف على الأنماط في البيانات. وضعت آلة بولتزمان الأساس للعديد من التطورات اللاحقة في مجال التعلم العميق والنماذج التوليدية.

كانت هذه النماذج رائدة لأنها أظهرت كيف يمكن استخدام الشبكات العصبية ليس فقط لتصنيف البيانات، ولكن أيضًا لتوليد بيانات جديدة أو استكمال البيانات غير المكتملة. وكانت هذه خطوة حاسمة نحو النماذج التوليدية المستخدمة في العديد من المجالات اليوم.

ظهور الأنظمة الخبيرة

كانت الثمانينيات أيضًا عقد الأنظمة الخبيرة. تهدف هذه الأنظمة إلى تدوين خبرات الخبراء البشريين والاستفادة منها في مجالات محددة لحل المشكلات المعقدة.

التعريف والتطبيق

تعتمد الأنظمة الخبيرة على مناهج قائمة على القواعد يتم من خلالها تخزين المعرفة في شكل قواعد إذا. لقد تم استخدامها في العديد من المجالات بما في ذلك الطب والتمويل والتصنيع والمزيد. ومن الأمثلة المعروفة على ذلك نظام الخبراء الطبي MYCIN، الذي ساعد في تشخيص الالتهابات البكتيرية.

أهمية الذكاء الاصطناعي

وأظهرت الأنظمة المتخصصة إمكانات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات العملية. لقد أظهروا كيف يمكن استخدام المعرفة الآلية لاتخاذ القرارات وحل المشكلات التي كانت تتطلب في السابق خبرة بشرية.

على الرغم من نجاحها، أظهرت الأنظمة الخبيرة أيضًا القيود المفروضة على الأساليب القائمة على القواعد. كان من الصعب في كثير من الأحيان تحديثها ولم تتعامل مع عدم اليقين بشكل جيد. أدى ذلك إلى إعادة التفكير وخلق مساحة لأساليب جديدة في التعلم الآلي.

التقدم في التعلم الآلي

شهدت الثمانينيات تحولاً من الأنظمة القائمة على القواعد إلى أساليب التعلم المبنية على البيانات.

خوارزمية الانتشار العكسي

كان الإنجاز الرئيسي هو إعادة اكتشاف وتعميم خوارزمية الانتشار العكسي للشبكات العصبية. أتاحت هذه الخوارزمية ضبط الأوزان بكفاءة في شبكة عصبية متعددة الطبقات عن طريق نشر الخطأ للخلف عبر الشبكة. وهذا جعل الشبكات الأعمق أكثر عملية وأرسى الأساس للتعلم العميق اليوم.

نماذج توليدية بسيطة

بالإضافة إلى مهام التصنيف، بدأ الباحثون في تطوير نماذج توليدية تعلمت التوزيع الأساسي للبيانات. يُعد مُصنف Naive Bayes مثالًا لنموذج احتمالي بسيط، والذي، على الرغم من افتراضاته، تم استخدامه بنجاح في العديد من التطبيقات العملية.

أظهرت هذه التطورات أن الآلات لم تكن مضطرة إلى الاعتماد على قواعد محددة مسبقًا فحسب، بل يمكنها أيضًا التعلم من البيانات لإكمال المهام.

التحديات والإنجازات التكنولوجية

على الرغم من أن التقدم النظري كان واعدًا، إلا أن الباحثين واجهوا تحديات عملية كبيرة.

قوة حاسوبية محدودة

كانت الأجهزة في الثمانينيات محدودة للغاية مقارنة بمعايير اليوم. كان تدريب النماذج المعقدة يستغرق وقتًا طويلاً وغالبًا ما يكون مكلفًا للغاية.

مشكلة التدرج التلاشي

عند تدريب الشبكات العصبية العميقة باستخدام الانتشار العكسي، كانت المشكلة الشائعة هي أن التدرجات في الطبقات السفلية أصبحت أصغر من أن تسمح بالتعلم الفعال. وهذا جعل تدريب النماذج الأعمق أكثر صعوبة.

الحلول المبتكرة:

آلات بولتزمان المقيدة (RBMs)

ولمعالجة هذه المشاكل، قام جيفري هينتون بتطوير آلات بولتزمان المقيدة. إن الإدارة القائمة على النتائج هي نسخة مبسطة من آلة بولتزمان مع قيود في بنية الشبكة، مما جعل التدريب أسهل. لقد أصبحت لبنات بناء لنماذج أعمق ومكّنت من التدريب المسبق للشبكات العصبية طبقة تلو الأخرى.

طبقات ما قبل التدريب

ومن خلال التدريب التدريجي للشبكة، طبقة واحدة في كل مرة، تمكن الباحثون من تدريب الشبكات العميقة بشكل أكثر فعالية. تعلمت كل طبقة كيفية تحويل مخرجات الطبقة السابقة، مما أدى إلى تحسين الأداء العام.

وكانت هذه الابتكارات حاسمة في التغلب على العقبات التقنية وتحسين قابلية التطبيق العملي للشبكات العصبية.

طول عمر أبحاث الثمانينات

تعود أصول العديد من تقنيات التعلم العميق المستخدمة اليوم إلى الثمانينيات - الصورة: Xpert.Digital

لم تؤثر المفاهيم التي تم تطويرها في الثمانينيات على الأبحاث في ذلك الوقت فحسب، بل مهدت الطريق أيضًا لتحقيق اختراقات مستقبلية.

تأسس معهد FAW Ulm (معهد أبحاث معالجة المعرفة الموجهة للتطبيقات)، وهو أول معهد مستقل للذكاء الاصطناعي، في عام 1987. شاركت شركات مثل DaimlerChrysler AG وJenoptik AG وHewlett-Packard GmbH وRobert Bosch GmbH والعديد من الشركات الأخرى. لقد كنت هناك كمساعد باحث من عام 1988 إلى عام 1990 .

أسس التعلم العميق

تعود أصول العديد من تقنيات التعلم العميق المستخدمة اليوم إلى الثمانينيات. تعد أفكار خوارزمية الانتشار العكسي، واستخدام الشبكات العصبية ذات الطبقات المخفية والتدريب المسبق طبقة تلو الأخرى، مكونات أساسية لنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة.

تطوير النماذج التوليدية الحديثة

أثر العمل المبكر على أجهزة بولتزمان والإدارة القائمة على النتائج على تطوير أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs) وشبكات الخصومة التوليدية (GANs). تتيح هذه النماذج إمكانية إنشاء صور ونصوص وبيانات أخرى واقعية ولها تطبيقات في مجالات مثل الفن والطب والترفيه.

التأثير على مجالات البحث الأخرى

أثرت الأساليب والمفاهيم من الثمانينيات أيضًا على مجالات أخرى مثل الإحصاء والفيزياء وعلم الأعصاب. وقد أدى تعدد التخصصات في هذا البحث إلى فهم أعمق لكل من النظم الاصطناعية والبيولوجية.

التطبيقات والآثار على المجتمع

أدى التقدم الذي حدث في الثمانينات إلى ظهور تطبيقات محددة تشكل الأساس للعديد من التقنيات الحالية.

التعرف على الكلام والتوليف

تم استخدام الشبكات العصبية المبكرة للتعرف على أنماط الكلام وإعادة إنتاجها. وقد وضع هذا الأساس للمساعدين الصوتيين مثل Siri أو Alexa.

التعرف على الصور والأنماط

لقد وجدت قدرة الشبكات العصبية على التعرف على الأنماط المعقدة تطبيقات في التصوير الطبي، والتعرف على الوجه، وغيرها من التقنيات المتعلقة بالأمن.

أنظمة الحكم الذاتي

تعتبر مبادئ التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي منذ الثمانينيات أساسية لتطوير المركبات ذاتية القيادة والروبوتات.

الثمانينات: التعلم الذكي والجيل

كانت الثمانينيات بلا شك عقدًا من التغيير في أبحاث الذكاء الاصطناعي. على الرغم من الموارد المحدودة والتحديات العديدة، كان لدى الباحثين رؤية لآلات ذكية يمكنها التعلم والتوليد.

ونحن اليوم نبني على هذه الأسس ونعيش عصرًا يتواجد فيه الذكاء الاصطناعي في كل جانب من جوانب حياتنا تقريبًا. فمن التوصيات الشخصية على شبكة الإنترنت إلى التقدم الكبير في مجال الطب، أصبحت التكنولوجيات التي بدأت في ثمانينيات القرن العشرين تقود الابتكار.

ومن المثير للاهتمام أن نرى كيف يتم تنفيذ الأفكار والمفاهيم من هذا الوقت اليوم في أنظمة معقدة وقوية للغاية. إن عمل الرواد لم يمكّن التقدم التقني فحسب، بل أثار أيضًا مناقشات فلسفية وأخلاقية حول دور الذكاء الاصطناعي في مجتمعنا.

كانت الأبحاث والتطورات في الثمانينيات في مجال الذكاء الاصطناعي حاسمة في تشكيل التقنيات الحديثة التي نستخدمها اليوم. ومن خلال إدخال الشبكات العصبية وتحسينها، والتغلب على التحديات التقنية، والرؤية لإنشاء آلات يمكنها التعلم والتوليد، مهد الباحثون في هذا العقد الطريق لمستقبل يلعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا مركزيًا.

تذكرنا النجاحات والتحديات في هذا الوقت بمدى أهمية البحث الأساسي والسعي وراء الابتكار. إن روح الثمانينيات تعيش في كل تطور جديد للذكاء الاصطناعي، ويلهم الأجيال القادمة لمواصلة دفع حدود ما هو ممكن.

مناسب ل:

• سؤال متكرر وإليك الإجابة: الذكاء الاصطناعي في الشركة – تطوير داخلي أم حل جاهز؟ | استراتيجية الذكاء الاصطناعي
• فهم السؤال حول موضوع الرقمنة والذكاء الاصطناعي: ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى الموجودة بالإضافة إلى نموذج لغة الذكاء الاصطناعي؟