تم منح جائزة نوبل في الفيزياء 2024 إلى جون هوفيلد وجيوفري هينتون لاختراعهما وتمكينهما لتعلم الآلة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. لقد أدى العمل الرائد الذي قام به الفائزون إلى تغيير حقيقي في قدرتنا على معالجة المعلومات. وقد أتاحت مساهماتهما تحقيق تقدم ملحوظ في التعلم الآلي، مما سمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم البيانات المعقدة وتحليلها بشكل أفضل.
تم استلهام مفهوم الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Network ANN) من الرغبة في محاكاة بنية ووظيفة الدماغ البشري. ومن خلال محاكاة الخلايا العصبية والتشابكات العصبية، تم إنشاء العقد والوصلات، مما أدى إلى تغيير جذري في الطريقة التي نعالج بها المعلومات.
محتويات المقال :
الدماغ البشري
تعد الشبكة العصبية للدماغ إحدى عجائب الطبيعة، فهي مبنية من خلايا حية تسمى الخلايا العصبية التي يمكنها إرسال إشارات لبعضها البعض من خلال التشابكات العصبية. عندما نتعلم شيء ما، تصبح الروابط بين بعض الخلايا العصبية أقوى، بينما يصبح البعض الآخر أضعف. تكمن عملية التعلم هذه في قلب الذاكرة الترابطية التي اكتشفها جون هوفيلد.
من ناحية أخرى، يتم بناء الشبكات العصبية الاصطناعية من العقد التي يتم ترميزها بقيمة ما. وترتبط هذه العقد ببعضها البعض، وعندما يتم تدريب الشبكة، تصبح الاتصالات بين العقد النشطة في نفس الوقت أقوى، بينما تصبح العقد الأخرى أضعف، تمامًا مثل التشابكات العصبية بين الخلايا العصبية الطبيعية.
التعلم الآلي
التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم والتحسين من خلال التجربة. وهو ينطوي على تطوير الخوارزميات والنماذج التي يمكنها معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات بدقة ملحوظة. إنه في جوهره مستوحى من الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري المعلومات، من خلال شبكات من “العقد” (nodes) المترابطة التي تعمل معًا لتحليل البيانات واتخاذ القرارات.
يُعرف هذا النهج في التعلم الآلي بالشبكات العصبية الاصطناعية، وله جذوره في عمل الباحثين مثل وارن ماكولوتش ووالتر بيتس في الأربعينيات. حيث استوحى ماكولوتش وبيتس أفكارهما من بنية ووظيفة الدماغ البشري، واقترحا نموذجًا بسيطًا للخلايا العصبية الاصطناعية التي يمكنها معالجة المعلومات واتخاذ القرارات بناءً على مدخلات من الخلايا العصبية الأخرى.
على مر السنين، اعتمد الباحثون على هذا العمل المبكر لتطوير نماذج وخوارزميات أكثر تطورًا للشبكات العصبية الاصطناعية. وتُستخدم هذه الشبكات الآن في مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية وحتى التعرف على الصور والتحليلات التنبؤية.
ما الذي يجعل الشبكات العصبية الاصطناعية قوية وفعالة إلى هذا الحد؟
تكمن الإجابة في قدرتها على التعلم والتكيف مع البيانات الجديدة. على عكس برامج الحاسوب التقليدية، التي تتبع مجموعة من التعليمات المحددة مسبقًا، فإن الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على التعلم من التجربة وتحسين أدائها بمرور الوقت.
تُعرف عملية التعلم هذه بالتدريب، وتتضمن تعريض الشبكة لكميات كبيرة من البيانات وضبط أوزان العقد وتحيزاتها بناءً على أدائها. وبمرور الوقت، تصبح الشبكة أكثر دقة، وقادرة على تحديد الأنماط وإجراء التنبؤات بدقة ملحوظة.
شبكة هوفيلد ونوبل الفيزياء 2024
الذاكرة الترابطية في البشر هي عملية معرفية تمكننا من ربط المعلومات ذات الصلة. على سبيل المثال، عندما نرى قطة، قد نفكر تلقائيًا في كلمة “قطة”، أو الصوت الذي تصدره القطة، أو الشعور بمداعبة قطة. تشبه هذه العملية البحث من خلال أنماط مماثلة للعثور على النموذج الصحيح عملية الذاكرة الترابطية (associative memory) التي اكتشفها الفيزيائي جون هوفيلد في عام 1982. إذ يمكن لشبكة هوفيلد تخزين الأنماط ولديها طريقة لإعادة إنشائها، حتى عندما تعطى نمطًا غير مكتمل أو مشوهًا. وقد استلهم هوفيلد فكرته من الشبكة العصبية للدماغ
تخزن الذاكرة الترابطية لجون هوفيلد المعلومات بطريقة تشبه تشكيل المناظر الطبيعية. فعندما يتم تدريب الشبكة، فإنها تخلق واديًا في مشهد طاقة افتراضي لكل نمط محفوظ.. وبينما يتم تغذية الشبكة المدربة بنمط مشوه أو غير مكتمل، يبدو الأمر كإسقاط كرة أسفل منحدر في هذا المنظر الطبيعي الجبلي. فتتدحرج الكرة حتى تصل إلى مكان منحدر، حيث تحيط بها تلال صاعدة. وبنفس الطريقة، تشق الشبكة طريقها نحو طاقة أقل وتجد أقرب نمط محفوظ. وهذه الطريقة مميزة لأنه يمكن حفظ عدة صور في نفس الوقت، وعادةً ما تتمكن الشبكة من التفريق بينها.
يمكن استخدام شبكة هوفيلد لإعادة إنشاء البيانات التي تحتوي على تشوهات، مما يجعلها أداة قيمة للتعلم الآلي والتعرف على الأنماط. وقد ساعدت هذه الذاكرة الترابطية في إرساء الأساس للتعلم العميق اليوم، حيث أظهرت كيف يمكن استخدام الفيزياء لبناء طرق يمكنها تخزين المعلومات وإعادة إنشائها.
آلة بولتزمان وجوفري هينتون الفائز بنوبل الفيزياء 2024
لقد درس جوفري هينتون الحائز على جائزة نوبل الفيزياء 2024 مؤخرًا علم النفس التجريبي والذكاء الاصطناعي وكان يتساءل عما إذا كانت الآلات قادرة على تعلم معالجة الأنماط بطريقة مماثلة للبشر، وإيجاد فئات خاصة بها لفرز المعلومات وتفسيرها. بدأ هينتون من الشبكة التي طورها زميله الحائز على الجائزة جون هوفيلد وقام بتوسيعها لبناء شيء جديد، باستخدام أفكار من الفيزياء الإحصائية.
لقد استخدم هينتون شبكة هوفيلد كأساس لشبكة جديدة تستخدم طريقة مختلفة، وهي آلة بولتزمان (Boltzmann machine). ويمكن لهذه الشبكة أن تتعلم التعرف على العناصر المميزة في نوع معين من البيانات. وقد استخدم هينتون أدوات من الفيزياء الإحصائية، وهو علم الأنظمة المبنية من العديد من المكونات المتشابهة. ويتم تدريب الآلة عن طريق تزويدها بأمثلة.
شرح آلة بولتزمان
ما يميز آلة بولتزمان هو قدرتها على اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات وإنشاء أمثلة جديدة بناءً على تلك الأنماط. وتتكون من نوعين من العقد، العقد المرئية (visible nodes)، حيث تمثل هذه الطبقة بيانات الإدخال. والعقد المخفية (hidden nodes)، تتعلم هذه الطبقة تمثيل البنية الأساسية للبيانات.
تعمل آلة بولتزمان عن طريق تحديث قيم العقد بمرور الوقت، وتستقر في النهاية في نمط مستقر. هذا النمط له احتمالية محددة لحدوثه، تحددها طاقة الشبكة. كل نمط محتمل له مستوى طاقة فريد، واحتمال حدوثه أعلى بالنسبة للأنماط ذات الطاقة الأقل.
عندما يتم تدريب آلة بولتزمان باستخدام أنماط الأمثلة، يتم ضبط الاتصالات بين العقد المرئية والمخفية بحيث يكون لنماذج الأمثلة أعلى احتمال ممكن لحدوثها. ونتيجة لذلك، يمكن للآلة التعرف على السمات المألوفة في المعلومات الجديدة وتمييزها عن البيانات غير المألوفة، حتى لو لم تواجه تلك المعلومات المحددة من قبل.
دعنا نشرح هذه الكلام بصورة أبسط. تخيل أحجية بها العديد من القطع. إنها لغز كبير ومعقد، ولا تعرف كيف من المفترض أن تبدو الصورة. آلة بولتزمان تشبه الكمبيوتر الذكي الذي يمكنه مساعدتك في حل هذا اللغز. فهو ينظر إلى القطع ويحاول معرفة كيفية تناسبها معًا لتكوين صورة. ويحاول الكمبيوتر طرقًا مختلفة لوضع القطع معًا، ويتعلم من أخطائه. ويصبح أفضل وأفضل في حل اللغز بمرور الوقت. وبالتالي، فإن آلة بولتزمان هي عبارة عن حاسوب ذكي يمكنه تعلم كيفية التعرف على الأنماط وحل المشكلات.
تطبيقات آلة بولتزمان
أحد هذه التطبيقات هو تقنية التعرف على الوجه، والتي تعتمد على مبادئ آلة بولتزمان. ومن خلال تدريب الآلة على أمثلة عديدة للوجوه، يمكنها التعرف على الوجوه الجديدة بدقة عالية. وتستخدم هذه التقنية في مجالات مختلفة، مثل الأمن والمراقبة، وكذلك وسائل التواصل الاجتماعي والأجهزة الشخصية.
علاوة على ذلك، تعد آلة بولتزمان الأساس لخوارزميات التعلم العميق، والتي تستخدم على نطاق واسع في معالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور، والعديد من المجالات الأخرى. تعد القدرة على التعرف على الأنماط المخفية واكتشاف أمثلة جديدة أداة قوية في هذه التطبيقات، وقد جعلت التعلم الآلي مجالًا متزايد الأهمية في العلوم والتكنولوجيا الحديثة.
تأثير التعلم الآلي
إن تطبيقات التعلم الآلي واسعة ومتنوعة، بدءًا من معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور، وحتى السيارات ذاتية القيادة والتشخيص الطبي. ومن خلال تحسين قدرتنا على معالجة البيانات وفهمها، فإن التعلم الآلي لديه القدرة على التأثير على كل جانب من جوانب حياتنا تقريبًا.
أحد الجوانب الأكثر إثارة للتعلم الآلي هو قدرته على الكشف عن رؤى واكتشافات جديدة في مجال الفيزياء. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل كميات هائلة من البيانات من مسرعات الجسيمات والتلسكوبات وغيرها من الأدوات العلمية، مما يؤدي إلى اكتشافات جديدة وفهم أعمق للكون.
بالإضافة إلى تطبيقاته العلمية، فإن التعلم الآلي لديه القدرة على أن يكون له تأثير كبير على مجتمعنا واقتصادنا. ويتم استخدامه بالفعل في مجموعة متنوعة من الصناعات، من التمويل والرعاية الصحية إلى النقل والطاقة، لتحسين الكفاءة، وخفض التكاليف، ودفع الابتكار.
ومع ذلك، مع القوة العظيمة تأتي مسؤولية كبيرة. ومع تزايد انتشار التعلم الآلي، من المهم النظر في الآثار الأخلاقية والمخاطر المحتملة. ويتضمن ذلك معالجة قضايا الخصوصية والتحيز والعدالة، فضلاً عن ضمان استخدامه لتحسين المجتمع. إن نوبل الفيزياء 2024 قد أثبتت لنا أهمية التعلم الآلي.
المصدر
Author: أخبار علمية
سعدنا بزيارتك، جميع مقالات الموقع هي ملك موقع الأكاديمية بوست ولا يحق لأي شخص أو جهة استخدامها دون الإشارة إليها كمصدر. تعمل إدارة الموقع على إدارة عملية كتابة المحتوى العلمي دون تدخل مباشر في أسلوب الكاتب، مما يحمل الكاتب المسؤولية عن مدى دقة وسلامة ما يكتب.
التعليقات :