الذكاء الإصطناعي الذي يطور نفسه بنفسه !!

تعد Google واحدة من أكبر الشركات و الجهات الفاعلة في العالم في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) وقسمها للتكنولوجيا الفائقة Brain يدفع الظرف لسنوات، تحاكي الخوارزميات مبادئ التطور الدارويني ، أي "البقاء للأصلح".

العلماء الذين يعملون في مشروع AutoML لديهم الآن مقال جديد يدعون فيه تطوير خوارزميات يمكن أن تتطور من تلقاء نفسها دون تدخل بشري. والأمر الأكثر إثارة للدهشة هو تأكيدهم أنه يمكنهم إحداث "طفرات" في الأجيال الجديدة من الخوارزميات ، والتي تحاكي مبادئ التطور الدارويني ، أي "البقاء للأصلح".

بدأ الفريق بإحدى الأفكار الأساسية للذكاء الاصطناعي الحديث: التعلم الآلي. تتيح لنا أدوات التعلم الآلي استخدام الخوارزميات للبحث عن كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط بسرعة. لكن المشكلة التقليدية في هذه الطريقة هي عنصر التحيز البشري.

كما تنص وثيقة الفريق: "نتائج بحث التحيز للمكونات المصممة من قبل الإنسان تجاه الخوارزميات المصممة من قبل الإنسان ، والتي يمكن أن تقلل من إمكانات الابتكار في AutoML. الابتكار محدود أيضًا بحقيقة أن هناك خيارات أقل: لا يمكنك اكتشاف ما لا يمكنك البحث عنه ".

للتغلب على هذه المشكلة ، أراد الفريق تطوير نظام يسمح للذكاء الاصطناعي بالتطور بمفرده.

استخدم الفريق معادلات رياضية بسيطة لتطوير خوارزميات التعلم الآلي التي أدت إلى ظهور 100 "خوارزميات مرشحة" . يتنافس هؤلاء المرشحون باستخدام أدوات التعلم الآلي الأساسية مثل اختبارات تمايز صورة الشبكة العصبية والخوارزميات الأكثر كفاءة والتي تتحول بعد ذلك أو تتطور عن طريق تغيير الشفرة العشوائية.

يمكن للنظام التخلص من عشرات الآلاف من الخوارزميات كل ثانية بحثًا عن حل بينما يرفض "الطرق المسدودة التطورية" والمكررة. على مدى عدة أجيال ، تقوم العملية بتطوير مكتبة من الخوارزميات عالية الأداء. وفقًا لفريق Google ، تم استنساخ هذه الخوارزميات الجديدة بالفعل في غضون بضعة أيام من الاكتشافات في الذكاء الاصطناعي الذي يحركه الإنسان.

ربما الشيء الأكثر إثارة للدهشة هو أن التطور الخوارزمي الجديد للذكاء الاصطناعي قادر على القضاء على مشكلة التحيز البشري التي غالبًا ما يتم تقديمها أثناء إدخال البيانات. يمكن لـ AutoML-Zero بشكل أساسي "اكتشاف الخوارزميات غير المعروفة تلقائيًا" وتطوير برامج جديدة للذكاء الاصطناعي لم يتم اكتشافها بعد دون أي تدخل بشري ، وذلك باستخدام المفاهيم الرياضية الأساسية فقط.

يشرح هاران جاكسون ، المدير الفني لشركة Techspert ، سبب أهمية هذا المقال الجديد :

"مثلما هو مثير في AutoML ، فإنه يقتصر على إيجاد خوارزميات عالية الأداء من مجموعة واسعة من الخوارزميات التي نعرفها بالفعل. يشعر العديد من أفراد المجتمع أن أكثر مآثر الذكاء الاصطناعي إثارة للإعجاب لن تتحقق إلا باختراع خوارزميات جديدة تختلف اختلافًا جوهريًا عن تلك التي صممها جنسنا حتى الآن. "

"هذا ما يجعل الوثيقة المذكورة مثيرة للاهتمام. ويعرض طريقة يمكننا من خلالها إنشاء واختبار خوارزميات جديدة تمامًا لتعلم الآلة تلقائيًا ".

كما ذكرنا سابقًا ، يقول العلماء أن برامج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحسن كل جيل سابق ، وتنتج نوعًا من "البقاء للأصلح" يشبه رؤية داروين لتطور النظم البيولوجية الطبيعية.

بينما لا تزال العديد من الاختبارات والامتحانات بانتظار فريق Google ، فإن مقالهم الجديد ، "خوارزميات تعلم الآلة المتطورة من الصفر" ، يشير إلى احتمال أن يصمم الآخرون الذكاء الاصطناعي للمستقبل ، وإن كان محيرًا. آلات الذكاء الاصطناعي.

يمكن للمرء أن يتخيل فقط ما ستعنيه خوارزميات الذكاء الاصطناعي ذاتية التكاثر التي تتطور بمفردها لمستقبل الحياة على الأرض.

المصدر