Pasar al contenido principal

شريحة مستوحاة من الدماغ البشري تساعد الهواتف الذكية في التعرف على الوجوه

ستساعد الأجهزةُ المُصمَّمة لتشغيل الشبكاتِ العصبيةِ الهواتفَ الذكيةَ في فهم العالم.

قد يكون التوجُّه القوي نحو الذكاء الاصطناعي في طريقه إلى الهواتف الذكية؛ إذ يعكف الباحثون في جامعة بوردو على وضع تصميمات لشريحة ستُطرَح تجاريًّا، تهدف إلى مساعدة مُعالِجات الهواتف المحمولة على الاستفادة من أسلوب الذكاء الاصطناعي المعروف ﺑ «التعلُّم العميق». واستثمرَتْ جهاتٌ مثل جوجل وفيسبوك وبايدو في تكنولوجيا التعلُّم العميق، لكنها اقتصرَتْ حتى الآن على مجموعاتٍ كبيرةٍ من أجهزة الكمبيوتر الفائقة القدرة. فعندما طوَّرَتْ شركة جوجل برنامجًا يجيد التعرُّف على القطط في مقاطع الفيديو على موقع يوتيوب — على سبيل المثال — تطلَّبَتِ التجربةُ استخدام ١٦ ألف مُعالِجٍ.

يرى يوجينيو كولورتشيلُّو — وهو أستاذ في جامعة بوردو يعمل على هذا المشروع — أن القدرة على تطبيق التعلُّم العميق بطرقٍ أكثرَ إحكامًا وأعلى كفاءةً من حيث الطاقة، قد يؤدِّي إلى ابتكار هواتف ذكية وأجهزة محمولة أخرى بإمكانها فهم محتوى الصور ومقاطع الفيديو. وأثبت الفريق خلال مؤتمر «نُظُم معالجة المعلومات العصبية» الذي عُقِد في نيفادا في شهر ديسمبر، أن توصيل مُعالِج إضافي بمُعالِج الهواتف الذكية التقليدي قد يساعده على تشغيل برنامج التعلُّم العميق. وتمكَّنَ البرنامج من التعرُّف على الوجوه أو الملصقات في مشهدٍ لأحد الشوارع، واختُبِر تصميم المُعالِج الإضافي على «مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة حسب المجال»، وهي شريحة قابلة لإعادة التكوين، ويمكن برمجتها لاختبار تصميمات الأجهزة الجديدة.

التعلُّم العميق قد يتيح للهواتف الذكية فهم محتوى الصور

يبدو أن النموذج الأوَّلي أقل فعاليةً من برنامج التعرُّف على القطط الذي ابتكرَتْه شركةُ جوجل، لكنه يوضِّح كيف يمكن للأشكال الجديدة من الأجهزة أن تتيح المجالَ لاستخدام إمكانية التعلُّم العميق على نطاقٍ أوسع. يقول كولورتشيلُّو: «ثمة حاجة لفعل ذلك … لدينا على الأرجح مجموعةٌ من آلاف الصور المختلفة التي لم نَعُدْ ننظر إليها مجدَّدًا، ولا نمتلك التكنولوجيا الجيدة لتحليل هذا المحتوى كله.»

بالإضافة إلى ذلك، قد تستفيد أجهزةٌ مثل نظارة جوجل المسمَّاة «جوجل جلاس» من القدرة على فهم العديد من الصور ومقاطع الفيديو التي تلتقطها، ويمكن للفرد البحث عن الصور ومقاطع الفيديو من خلال استخدام نَصٍّ معينٍ مثل «سيارة حمراء» أو «يوم مشمس مع أمي».

كذلك، يمكن تطوير تطبيقات جديدة تَنشط حين تتعرَّف على أشخاصٍ أو أشياءَ أو مشاهِدَ بعينها.

يعمل برنامج التعلُّم العميق من خلال تصفيةِ البيانات عبر شبكةٍ متسلسلةٍ متعدِّدةِ الطبقات من الخلايا العصبية الصُّوَرية، التي تكون كل واحدة منها بسيطةً بمفردها، ولكنها تستطيع أن تنتج سلوكًا معقَّدًا عندما ترتبط معًا. لا تتسم أجهزة الكمبيوتر بالفعالية في محاكاة تلك الشبكات؛ لأن الشبكات مختلفة جدًّا عن البرامج التقليدية. ويختصُّ تصميمُ المُعالِج الإضافي الذي ابتكرَتْه جامعةُ بوردو بتشغيلِ الشبكات العصبية المتعدِّدة الطبقات وتهيئتها للتعامُل مع الصور المتدفقة. وأثناء الاختبارات، أثبَتَ النموذج الأوَّلي أنه أكثر فعاليةً بحوالي ١٥ مرة من مُعالِج الرسوم في إتمام المهمة ذاتها، ويرى كولورتشيلُّو أن التحسينات قد تجعل النظامَ أكثر فعاليةً بعشر مرات مما هو عليه الآن.

يقول نارايان سرينيفاسا، مدير مركز النُّظُم العصبية والناشئة في معامل أبحاث هيوز — وهو معمل أبحاث تملكه شركَتَا بوينج وجنرال موتورز — إنه من المنطقي استخدام أجهزة منفصلة لتطبيق مفهوم التعلُّم العميق؛ لأنها تستطيع — مثل الشبكات العصبية الحقيقية — أن تربط بين الذاكرة والمعالَجَة. تركِّز أبحاث سرينيفاسا على معالَجَةِ تلك المشكلة بطرح حلٍّ أكثر حسمًا، وهو تصميم شرائح تحتوي على خلايا عصبية ومشابِك عصبية مصنوعة من السليكون تُشبِه تلك الموجودة في الدماغ البشري الحقيقي. وقد أنشأ كولورتشيلُّو شركةً سمَّاها «تيرا ديب» لتسويق تصميماته وطرحها تجاريًّا.

21 Dic, 2015 04:08:36 PM
0