طفرة جديدة بتطوير Deepmind لأول ذكاء إصطناعي عام في العالم

855

واحدة من أهم مراحل تطور الذكاء الاصطناعي (AI) في التاريخ دخلت بهدوء في هذا الصيف. أنا بالطبع  أتحدث عن  رحلة البحث عن الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence) ربما كان الهدف الأكثر طلبًا في مجال علوم الكمبيوتر بأكمله. طورت شركة DeepMind خوارزمية Impala حيث أصبح الذكاء الإصطناعي العام هدفا رئيسيا لها, وفي حين أن العديد من الناس توقعوا ظهور أول ذكاء إصطناعى عام في 2035 أو حول ذلك. أن نتقدم عن التوقعات 18 سنة أمر رائع – حتى لو كانت إمبالا – بكل التفسيرات – الجيل الأول للذكاء الإصطناعي العام.

أولاً ، دعني أعرّف الذكاء الاصطناعي العام, نظرًا لأن المصطلح تم استخدامه من قبل أشخاص مختلفين ليعني الكثير من الأشياء المختلفة, بما في ذلك الاختراق الثوري للـ “General AI” والذي تم تحقيقه في وقت سابق من هذا العام. على عكس ما يسمى اليوم بالذكاء الإصطناعي ضيق المجال الذى لا يمكن أن يتعلم سوى شيء واحد جيد في المرة الواحدة, الذكاء الإصطناعي العام هو خوارزمية واحده, والتي يمكنها أن تتعلم مهام متعددة كما يمكنها “نقل الذاكرة الإيجابية” من مهمه الى اخرى, كما نفعل نحن أنفسنا عندما نتعلم لأنه يطبق بعض “معرفته” السابقة للمهمة الجديدة. بعبارة أخرى, تتعلم الخوارزمية كيف تتعلم – ويمكن أن تعمم ذلك لاكتساب مهارات جديدة, كما يفعل البشر. كان هذا هو الكأس المقدسة للذكاء الإصطناعي منذ فترة طويلة.

 

كما هو موجود حاليًا ، يظهر الذكاء الإصطناعي قدرة ضئيلة على نقل التعلم نحو مهام جديدة. عادة, يجب أن يتم تدريبها مرة أخرى في كل مهمة من الصفر. على سبيل المثال, لا يمكن للشبكة العصبية نفسها التي تقدم توصيات لك لعرض Netflix أن تستخدم هذا التعلم للبدء فجأة في عمل توصيات مفيدة للبقالة. كما أن “آي بي إم واتسون” أو تكنولوجيا السيارة ذاتية القيادة من جوجل, لا تكاد تقترب من الذكاء الاصطناعي العام الذي يمكن أن يطلق العنان لنوع من التحسين الذاتي المتكرر الذي يشار إليه بشكل مختلف باسم “انفجار الذكاء” أو “التفرد” والذي يقدره الكثيرون أنه سيحدث في منتصف 2040.

 

أولئك الذين ظنوا أن تطوير الذكاء الاصطناعي العام سيكون في المستقبل البعيد, سيكون من الحكمة التفكير مرة أخرى. من المؤكد أن شركة DeepMind قد حققت نجاحًا كبيرًا في AGI قبل إصدارها لأول مرحلة في العالم لبنية ذكاء اصطناعي عام في شهر مارس من العام الماضي. ومع ذلك, فإن إمبالا هي أكبر الجهود وأكثرها نجاحًا حتى الآن, حيث تعرض خوارزمية واحدة كيف يمكن أن تتعلم 30 مهمة صعبة مختلفة تتطلب جوانب مختلفة من التعلم والذاكرة والتنقل.

وبإختصار ما يجعل Impala فريده من نوعها هو إعتمادها على التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning), وهي تقنية الذكاء الاصطناعي التي نشأت لتعلم السلوكيات. إنها نفس الطريقة التي يبني بها الإنسان مهارة تستند إلى الحدس, مثل تعلم المشي أو ركوب الدراجة. لقد تم بالفعل استخدام التعلم التعزيزي لبعض الإنجازات الرائعة, مثل منح الذكاء الاصطناعي المشاعر وتعلم الألعاب المعقدة مثل Go and Poker. مثال Liberatus AI الذي قام مؤخرًا بهزيمة أكبر لاعبي البوكر في العالم.

تم ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://aitrends.com/ai-research/deepmind-unveils-impala-agi-for-artificial-general-intelligence/

 

 

تعليقات