مدخل الى الذكاء الإصطناعي وتعلم الآلة

]غلاف[ ﻣﺪﺧﻞ إﻟﻰ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠّﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﺤﻤﺪ ﻟﺤﻠﺢ

مدخل إلى الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تعرف على أهم المفاهيم والأسس التي بني عليها الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلةمجال تأليف محمد لحلح تحرير جميل بيلوني إخراج فني فرج الشامي

2020 النسخة الأولى©أكاديمية حسوب غير تجاري -هذا العمل مرخَّص بموجب رخصة المشاع الإبداعي: نَسب المُصنَّف دولي4.0الترخيص بالمثل

عن الناشر .أكاديمية حسوب ووبشركة حساأنتج هذا الكتاب برعاية تهــدف أكاديميــة حســوب إلــى توفير مقــالات ودروس عالية الجــودة حول مجــالات مُختلفة وبلغة عربية فصيحة. تقــدم أكاديميــة حســوب دورات شــاملة بجــودة عاليــة عــن تعلــم البرمجــة بأحــدث تقنياتهــا تعتمــد علــى التطبيــق العملــي، ممــا يؤهــل الطالــب لدخــول ســوق العمــل بثقــة. تتكامــل الأكاديميــة مــع موســوعة حســوب، التــي توفــر توثيقًــا عربيًــا شــاملاً مدعمًــا بالأمثلــة للغات البرمجة. بــاب المُســاهمة فــي الأكاديميــة مفتــوح لــكل مــن يــرى فــي نفســه القــدرة علــى توفيــر مقــالات أو كتــب أو مســارات عاليــة الجــودة. تهــدف حســوب لتطويــر الويــب العربــي وخدمــات الإنترنــت عــن طريــق توفيــر حلــول عمليــة وســهلة الاســتخدام لتحديــات مختلفــة تواجــه المســتخدمين فــي العالــم العربــي. تشــجع حســوب الشــباب العربــي للدخــول إلــى ســوق العمــل عــن بعــد بتوفيرهــا منصــات عربيــة للعمــل عــن بعــد، مســتقل وخمســات؛ إضافــةً إلــى موقــع بعيــد، وكمــا وخدمــة رفــع الصــور عبــر I/Oأنهــا توفــر خدمــات للنقاشــات الهادفــة فــي حســوب موقع صور. يعمــل فــي حســوب فريــق شــاب وشــغوف مــن مختلــف الــدول العربيــة. ويمكــن معرفــة المزيــد عــن شــركة حســوب والخدمــات التــي تقدمهــا بزيــارة موقعهــا.

5 جدول المحتويات 9. إنجازات الذكاء الصنعي1 11. الإنجازات في مهام الحياة اليومية1 .1 22. الإنجازات في مجال السفر والتجوال2 .1 28. الإنجازات في المجال الطبي والخدمات الصحية3 .1 38. لا حدود لإمكانيات الذكاء الصنعي4 .1 39. خلاصة الفصل5 .1 40. الذكاء الاصطناعي: مراحل البدء والتطور والأسس التي نشأ عليها2 41. القرن التاسع عشر والبدايات1 .2 41. التحديات الجديدة للرياضيات والآفاق المستقبلية2 .2 43. الأخطاء في نص أحد المسائل يفتح آفاقًا جديدة3 .2 44. أول شبكة عصبية اصطناعية4 .2 44. تكاتف الجهود ومحاولة توحيد المصطلحات5 .2 45. التطور السريع لأشباه الموصلات6 .2 46. أسباب حدوث شتاء الذكاء الاصطناعي7 .2 48 1980-1974. الشتاء الأول للذكاء الاصطناعي8 .2 49. فترة الازدهار9 .2 50 1993-1987. الشتاء الثاني للذكاء الاصطناعي10 .2 51. عودة الذكاء الاصطناعي إلى الساحة11 .2 56. خلاصة الفصل12 .2 56. مراجع إضافية13 .2 57. المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة3 60. لماذا نريد من الآلات أن تتعلم؟1 .3 61. المكونات الرئيسية لتعلم الآلة2 .3

6 64 )Intelligence( والذكاء)Learning(. الفرق بين التعلم3 .3 67. تعلم الآلة التقليدي4 .3 77 )Clustering(. التجميع5 .3 86 )Reinforcement Learning(. التعلم المعزز6 .3 95 )Deep Leaning( والتعلم العميق)Neural Networks(. الشبكات العصبية7 .3 109. خلاصة الفصل8 .3 109. مراجع إضافية9 .3 110. التحديات الرئيسية وكيفية التوسع في المجال4 111. كمية غير كافية من بيانات التدريب1 .4 113. بيانات التدريب المتحيزة2 .4 114. البيانات ذات جودة ضعيفة3 .4 114. الميزات التي لا علاقة لها بالموضوع4 .4 115. فرط تخصيص بيانات التدريب5 .4 116. قلة تخصيص بيانات التدريب6 .4 116. عملية الاختبار والتحقق7 .4 117. المفاهيم الضرورية للتوسع بمجال تعلم الآلة8 .4 119. خلاصة الفصل9 .4 120. مراجع إضافية10 .4 121. المصادر5

تقديم لا يخفــى علــى أي متعلــم لمجــال علــوم الحاســوب كثــرة الاهتمــام بمجــال الــذكاء الاصطناعــي وتعلــم الآلــة، وكذلــك الأمــر بالنســبة لمســتخدم التقنيــة العــادي الــذي بــات يــرى تطــورًا كبيــرًا فــي الآلات والتقنيــات التــي تحيــط بــه بــدءًا مــن المســاعد الصوتــي الآلــي فــي جوالــه وحتــى ســيارته وبقيــة الأشــياء الذكيــة المحيطــة بــه. تتوالــى الاختراعــات والاكتشــافات يومًــا بعــد يــوم وتتنافــس كبــرى الشــركات حــول مــن يحــرز أكبــر تقــدم ليخطــف الأضــواء مــن غيــره، ويتبــادر إلــى ذهنــي إعــلان شــركة نيورالينــك الأخيــر عــن توصُّلهــا لإمكانيــة زرع شــرائح فــي الدمــاغ لتُمكِّــن الآلــة أخيــرًا مــن تبــادل التواصــل مــع الدمــاغ مباشــرةً. ولــم يكــن ليأتــي هــذا التطــور الــذي وصلنــا إليــه فــي مجــال الــذكاء الاصطناعــي وتعلــم الآلــة عبثًــا وإنَّمــا نتيجــة جهــود وأعمــال كبيــرة علــى مــر التاريــخ. يشــرح كيفيــة كتابــة مشــاريع واقعيــة - نعمــل علــى ترجمتــه -ولــد هــذا الكتــاب مــن رحــم كتــاب آخــر فــي مجــال تعلــم الآلــة بلغــة بايثــون فــكان ذلــك الكتــاب يَتطــرَّق إلــى مصطلحــات مجــال تعلــم الآلــة دون شــرح فتســاءلنا، كيــف يمكــن أن نرمــي القــارئ بوابــل مــن المصطلحــات الجديــدة الصعبــة دون توفيــر شــرح لهــا خصوصًــا مــع نقــص فــي المحتــوى العربــي لشــروحات جيــدة لمفاهيــم تعلــم الآلــة؟ فقرَّرنــا آنــذاك العمــل أولاً علــى توفيــر مرجــع يشــرح كل مفاهيــم ومصطلحــات الــذكاء الاصطناعــي وتعلــم الآلــة قبــل الانتقــال إلــى العمــل علــى الكتــاب الآخــر، فجــاء هــذا الكتــاب الــذي بيــن يديــك الآن وسننشــر ذاك الكتــاب العملــي الآخــر بعــده ليكــون جــزءًا ثانيًــا مبنيًــا عليــه. يبــدأ هــذا الكتــاب بعــرض أهميــة الــذكاء الاصطناعــي وتعلــم الآلــة عبــر الإشــارة إلــى المشــاريع والإنجــازات التــي قدَّمهــا هــذا المجــال إلــى البشــرية حتــى يومنــا هــذا وكيــف أثــرت علــى كل مجــالات

8 حياتنــا اليوميــة. ننتقــل بعدهــا إلــى لمحــة تاريخيــة عــن المجــال وكيفيــة ولادتــه ومراحــل حياتــه حتــى يومنــا الحالــي. ســتجد بعدئــذٍ المعلومــات الدســمة فــي الفصــل الثالــث الــذي يشــرح المصطلحــات المتعلقــة بمجــال تعلــم الآلــة ويشــرح أســاليب تعليــم الإنســان للآلــة والأســس التــي بنيــت عليهــا عمليــات تعليــم الآلــة. نعــرض فــي الفصــل الأخيــر تحديــات عمليــة تعليــم الآلــة ومــا علاقــة البيانــات فيهــا، ثــم أخيــرًا عــرض خارطــة طريــق لأهــم المفاهيــم التــي يجــب أن تتقنهــا فــي حــال أردت التوســع فــي المجــال وإتقانــه. كمــا خططنــا -أرجــو أن نكــون قــد وُفقنَــا فــي هــذا العمــل لســد ثغــرةً كبيــرةً فــي المحتــوى العربــي الــذي يفتقــر أشــد الافتقــار إلــى محتــوى جيــد ورصيــن فــي مجــال الــذكاء الاصطناعــي وتعلــم الآلــة. -لذلــك جميل بيلوني 2020-10-21

.إنجازات الذكاء الصنعي لا يــكاد يمضــي يــوم إلا ونســمع فيــه ظهــور اختــراع جديــد مــن هنــا، وقفــزة علميــة مــن هنــاك، أمســت التكنولوجيــا عنصــرًا أساســيًا فــي حياتنــا تُشــاركنا يومياتنــا وتســاعدنا فــي معظــم أعمالنــا ومهامنــا ســواء الســهلة منهــا أو الصعبــة بــل أصبحــت جــزءًا لا يتجــزَّأ مــن شــخصيتنا وذواتنــا إلــى درجــة أنــه يصعــب علينــا تخيــل الحيــاة مــن دونهــا. لــم يقتصــر الأمــر علــى ذلــك فقــط، وإنمــا تعــدى الأمــر لأبعــد مــن ذلــك بكثيــر إذ أضحــت هــذه التكنولوجيــا تَعــرِفُ عنــا أضعــاف مــا نعرفــهُ عنهــا. وفــي حضــرة هــذا الانغمــاس التقنــي تتلاشــى حــدود الخصوصيــة، وتتكســر جــدران التفــرُّد الإنســاني بقــوة أمــواج التطفــل التكنولوجــي، تراهــا مــن وجههــا المُعلَــن مفيــدة ولطيفــة إلا أن -ومــا شــابههما -مُمثَّلــة بتطبيقــات مثــل فيســبوك وغوغــل لهــا وجهًــا مخفيًــا آخــر يصعــب تصديقــه. لتتحــول بذلــك جميــع معلوماتنــا وصورنــا واهتماماتنــا وقائمــة أصدقائنــا لمجــرد قيــم رقميــة محصــورة بيــن الصفــر أو الواحــد! ولكــن دعونــا لا نركــز علــى الجوانــب الســلبية فقــط ولنأخــذ نصــف الــكأس الممتلئــة، فمــن المعيــب أن نحســب كل تقنيــة علينــا هــي عــدوٌ محتمــل أو براثــن احتــلال فكــري أو اقتصــادي ومــا إلــى ذلــك. وهنــا ســتطفوا أســئلة لا يمكننــا التغاضــي عنهــا أو تجاوزهــا ومــن بيــن هــذه الأســئلة، هــل اســتطعنا حقًــا الاســتفادة مــن كلِّ هــذه التكنولوجيــا؟ هــل طغــت الجوانــب الســلبية للتكنولوجيــا علــى جوانبهــا الإيجابيــة؟ وإلــى أي مــدى اســتطاعت هــذه التكنولوجيــا أن تســاعدنا؟ وهــل يمكــن للآلــة أن تزيــد مــن ذكائهــا بمــا يُعــرفٌ بتقنيــات الــذكاء الصنعــي وتعلُّــم الآلــة ومــا إلــى ذلــك مــن هــذه المصطلحــات الرنانــة؟ بــل الســؤال الأهــم هنــا هــل حقًــا يمكننــا بنــاء الثقــة فــي قراراتهــا واســتنتاجاتها؟ أم أن الآلــة هــي الأخــرى تخطــئ مثلمــا يخطــئ أي إنســان؟ وأخيــرًا هــل نحــن نشــهد حاليًــا اتحــاد قــوة الآلات مــع الإنســان فــي أبهــى حلَّــة لتشــكيل مــا

يعلصتا تاكذلا تازاجن 10 ؟ أم أننــا نشــهد تجريــد الإنســان مــن خصوصيتــه وبعضًــا مــن حقوقــه ســايبورغ يُعــرفُ فــي بعــض الأفــلام الأساســية وتجميــد أفــكاره وتهميشــها وجعلهــا مجــرد منشــور عابــر تتحكــم فيــه خوارزميــةٌ ماديــةٌ بحتــة تُعلــي مــن قيمــة الإعجــاب أو التعليــق أكثــر مــن قيمــة المنشــور بحــد ذاتــه أو الفكــرة الكامنــة وراءه؟ فــي الحقيقــة وعلــى الرغــم مــن كثــرة الأخطــار المترتبــة علــى خصوصيــة الفــرد بــكلِّ تقنيــة جديــدة، إلا أنــه لا بــدُّ لنــا بــأن نعتــرف أن لهــذه التكنولوجيــا فضــلاً كبيــرًا فــي تطــور الكثيــر مــن المجــالات والعلــوم الماديــة والنظريــة وأثرهــا الــذي ســيمتدُ لأجيــال وأجيــال وتحقيقهــا لأشــياءً كثيــرة لــم نكــن لنحلــم بهــا أو نتخيَّلهــا مــن قبــل. ومــع هــذه المميــزات الرائعــة لا بــد أن يكــون لهــا وجــه آخــر وجــهٌ ســيء تتشــارك بــه هــذه التكنولوجيــا مــع كل الاختراعــات القديمــة كانــت أو الحديثــة وجــهٌ نابــع مــن الشــرِّ الإنســاني الموجــود فينــا لبســطِ ســيطرتنا ونفوذنــا علــى أقراننــا مــن البشــر، ومــا هــذه التكنولوجيــا أو التقنيــات الحديثــة إلا مجــرد أدوات جديــدة بإمكانيــات مذهلــة نســتطيع مــن خلالهــا خدمــة البشــرية أو تدميرهــا، وأمــا هــي بحــد ذاتهــا فليــس لهــا أي نيــة خبيثــة للنيــل منــا أو للســيطرة علينــا ففــي نهايــة المطــاف نحــن مــن برمجناهــا! وفــي إطــار ســعينا للاســتفادة بأكبــر قــدرٍ مــن الإمــكان مــن أي تقنيــةٍ أو اختــراعٍ جديــد ســنتجاهلُ الجانــب الســلبي وســنحاول التركيــز فقــط علــى الجانــب الإيجابــي. ولذلــك سنســلطُ الضــوء فــي artificial( مــن العلــوم الحديثــة ألا وهــو الــذكاء الصنعــي- نســبيًا -هــذه السلســلة علــى فــرع جديــد لمــا لــه مــن فوائــد كبيــرة وإمكانيــات هائلــة )machine learning( وتحديــدًا تعلُّــم الآلــة )intelligence ومذهلــة، والتــي شــهِدناها فــي الســنوات الســابقة وسنشــهدُ حتمًــا أكثــر منهــا فــي الســنوات اللاحقــة. ولكــي لا نُطيــل فــي المقدمــات إليكــم أهــم التطبيقــات الإنجــازات العلميــة والعمليــة للــذكاء الصنعــي وتعلُّــم الآلــة وكيــف لهــذه التقنيــات أن تســاعدنا فــي مجــالات حياتنــا اليوميــة.

يعلصتا تاكذلا تازاجن 11 . .الإنجازات في مهام الحياة اليومية . . . اكتشاف الكائنات في الصور لطالمــا شــاهدنا الســباق المتســارع بيــن الشــركات علــى أتمتــة مهامهــا وخطــوط إنتاجهــا فــي ســعي حثيــث منهــا للاعتمــاد علــى الآلــة بــدلاً مــن البشــر نظــرًا للفوائــد الكبيــرة التــي ســتجنيها من هــذا الاعتمــاد، إذ لا تتطلــب الآلــة زيــادة أجــر ســنوية، ولا تتذمــر مــن كثــرة العمــل الإضافــي، بــل مــع كلِّ ذلــك تســتمر بالحفــاظ علــى جــودة الإنتــاج ودقتــه، وكلِّ متطلبــات هــذه الآلات جــرَّاء مــا تقدمــه هــو عمليــة صيانــة دوريــة بســيطة لتســتمر فيهــا بخدمــة تلــك الشــركات. إنهــا حقًــا الموظــف المثالــي الــذي يحلــم بــه جميــع أصحــاب المشــاريع. إلا أن الــدور الــذي تقدمــه هــذه الآلات بســيط للغايــة، ويعــود الســبب فــي ذلــك لقصورهــا مــن عــدة نواحــي إذ لا يمكنهــا فهــم أو تمييــز مــا تــراه، ولا تســتطيع أن تتخــذ قــرار مــن تلقــاء نفســها بنــاءً علــى مــا رأتــه، عــدا عــن الأســباب الأخــرى التــي لا حصــر لهــا التــي تســاعد علــى تشــكل الوعــي لــدى هــذه الآلــة، وقــد لاحــظ كثيــر مــن الباحثيــن أنــه إذا أردنــا أن نؤتمــت مهامًــا كثيــرة لا بــد لنــا مــن تطويــر النظــام البصــري الخــاص بــالآلات .)والــذي يعــرف حاليًــا بالرؤيــة الحاســوبية ( كثيــرًا مــن التطــورات النوعيــة كمــا أضــاف )computer vision(شــهد مجــال الرؤيــة الحاســوبية الــذكاء الصنعــي المزيــد علــى هــذا التطــور كان مــن أبرزهــا إمكانيتــه فــي أكتشــاف الكائنــات فــي الصــور، أي أن تجعــل الآلات قــادرة علــى معرفــة ماهيَّــة مــا تشــاهده. إنــه فــي الحقيقــة لشــيئ رائــع لأنَّنــا نســتطيع بذلــك معرفــة تصرفــات هــذا الكائــن، وهــل يقــوى هــذا الكائــن الــذي تــراه الآلــة علــى الحركــة أم أنــه مجــرد شــجرة؟ أم أنــه إنســان يســتطيع الحركــة؟ أم أنــه مجــرد آلــة أخــرى؟ وهنــا لا بــدَّ لنــا مــن تغييــر تســمية وذلــك بســبب كميــة الحــواس البشــرية التــي اســتطعنا تزويــده بهــا فلذلــك -إنســان آلــي -الآلــة إلــى روبــوت

يعلصتا تاكذلا تازاجن 12 اســتحق هــذه التســمية عــن جــدارة. ولكــن كيــف سيســتطيعُ هــذا الروبــوت أن يعــرف أن أمامــه إنســان وهــو يــراه مجــرد بكســلات تحــوي قيــم لونيــة معينــة؟ فأيــن يبــدأ جســم الكائــن بيــن كلّ هــذه البكســلات وأيــن ينتهــي؟ ولنفــرض أننــا اســتطعنا أن نجعــل الروبــوت يتعــرف علــى هــذا الكائــن؟ مــاذا لــو غيرنــا حجــم الصــورة المدروســة أو ألوانهــا أو درجــة حتــى درجــة ســطوعها هــل يــا تُــرى سيســتمرُ هــذا الروبــوت فــي تمييــز هــذا الكائــن أم لا؟ تعتمــد معظــم أنظمــة اكتشــاف الكائنــات فــي الصــور علــى الشــبكات العصبيــة الاصطناعيــة والّتــي تحتــوي علــى الكثيــر مــن الطبقــات الداخليــة المخفيــة، وتختــص كلّ طبقــة مــن هــذه الطبقــات بمهمــة معينــة، فمثــلاً تختــص الطبقــة الأولــى بتحديــد الحــواف والهيــاكل الهندســية الخارجيــة للكائــن، ومــن ثــمّ تُمــرّرُ هــذه الطبقــة نتائجهــا إلــى الطبقــة التاليــة، والّتــي تعمــل علــى مســتوى آخــر مــن التفاصيــل، مثــل أن تكــون مختصــة بتحديــد الألــوان والتدرجــات اللونيــة ومقارنتهــا بمــا تعلمتــه ومــا تدربــت عليــه ســابقًا، ومــن ثــمّ تُمــرِّرُ هــي الأخــرى نتائجهــا إلــى الطبقــة التاليــة، وهكــذا دواليــك إلــى أن تكتمــل المعلومــات الخاصــة بالصــورة، ويصــل النظــام إلــى نتيجــة نهائيــة مــع الطبقــة الأخيــرة، وبذلــك يســتطيع تحديــد مــا هــو الكائــن الموجــود فــي الصــورة بدقــة معينــة. هــذا المجــال وأنجــزت فيــه ولكــن مــا 1كانــت شــركة مايكروســوفت مــن أوائــل الشــركات الّتــي دخلــت لبثــت إلــى أن لحقتهــا جميــع الشــركات، بــل وبعــض الشــركات ســبقتها بمراحــل مثــل شــركة فيســبوك. فــي يومنــا الحالــي لا يــكاد يخلــو أي روبــوت مــن منظومــة الرؤيــة الحاســوبية بمختلــف تطبيقاتهــا، مــن بينهــا نظــام اكتشــاف الكائنــات، ولــم يقتصــر الأمــر علــى ذلــك فحســب بــل وأصبحــت نظامًــا مدمجًــا بالكاميــرات الحديثــة فــي الهواتــف النّقالــة لننتقــل بذلــك إلــى خطــوة جديــدة متقدمــة فــي عالــم الرؤيــة الحاســوبية ومزيــدًا مــن الإمكانيــات للروبوتــات والــذي ســيؤدي فــي نهايــة المطــاف إلــى كثــرة الاعتمــاد عليهــا مســتقبلاً.

يعلصتا تاكذلا تازاجن 13 . . .الترجمة بين اللغات لطالمــا كان نقــل المعرفــة مــن لغــة إلــى أخــرى عمليــة شــاقة ومجهــدة، وتحتــاج إلــى جيــوش مــن المترجميــن والمدققيــن والكتَّــاب أيضًــا، ولطالمــا كان حاجــز اللغــة هــو الحاجــز الأساســي الموجــود فــي جســر التواصــل بيــن الشــعوب، بــل وغالبًــا مــا يرتبــط عــدد اللغــات المحكيــة فــي دولــةٍ مــا بمســتوى انغــلاق ثقافــة هــذه الدولــة أو انفتاحهــا. ولطالمــا حاولــت بعــض الشــركات مثــل غوغــل وفيســبوك فــي تطويــر أنظمة الترجمــة فــي إطــار ســعيها لهــدم هــذا الحاجــز، إلا أن معظــم هــذه المحــاولات كانــت خجولــة ولا ترتقــي إلــى الترجمــة البشــرية. ولكــن هــذا الحــال لــم يــدم طويــلاً فمــع تقــدم الــذكاء الصنعــي وإمكانياتــه غيــر المحدودة فــكان لا بــد مــن هــذه الشــركات مــن إعــادة النظــر فــي الحلــول اأتيحــت مــن خــلال الــذكاء الصنعــي ومحاولــة وهــي جــزء - )Deep Learning(تعظيــم الاســتفادة منهــا. وفعــلاً كان ذلــك، بفضــل طريقــة التعلُّــم العميــق إذ أحدثــت هــذه الطريقــة نقلــة نوعيــة فــي الترجمــة. -مــن طــرق تطبيــق الــذكاء الصنعــي ســاهم تطبيــق طرائــق التعلُّــم العميــق فــي الترجمــة الّتــي تقدمهــا عملاقــة الإنترنــت شــركة غوغــل . 2 بحســب تصريــح الشــركة60% فــي خفــض معــدل الخطــأ بمقــدار) التابعــة للشــركة الأم ألفابــت( كمــا أوضحــت أنهــا ســتعتمدُ علــى هــذه التقنيــة بالكامــل فــي ترجمتهــا. أطلــقَ عليــه لاحقًــا اســم نظــام NMTS ويدعــى اختصــارًا )Neural Machine Translation system(الترجمــة الآليــة العصبيــة أن عمليــات الدخــل والخــرج للنظــام - NMTSعالــم حاســوب وأحــد مطــوري نظــام-وصــرح كــوك لــي بأكملــه تكــون عبــر شــبكة عصبيــة واحــدة. يتعلــم هــذا النظــام الترجمــة مــن خــلال تحليــل الترجمــات الموجــودة فــي خطابــات الأمــم المتحــدة والبرلمــان الأوروبــي، وعنــد تمريرهــا عبــر الشــبكة العصبيــة تتعــدَّل الاتصــالات الموجــودة بيــن الخلايــا

يعلصتا تاكذلا تازاجن 14 العصبيــة الاصطناعيــة بهــدف تحســين الترجمــة النهائيــة. وهــي تحلــل الجمــل عــن طريــق تقســيم كل ، وتتحــد هــذه الأجــزاء بطريقــة مــا داخــل )أجــزاء الكلمــة باللغــة الإنكليزيــة (كلمــة فيهــا إلــى أجــزاء مقطعيــة الشــبكة العصبيــة مشــكلةً المعنــى، وهــي طريقــة مســتمدة مــن طريقــة اكتشــاف الكائنــات فــي الصــور مــن خــلال تقســيم الصــورة لبكســلات وتحليــل هــذه البكســلات بطريقــة معقــدة جــدًا لاســتخراج ميــزات معقــدة مثــل الحــواف والأنمــاط الهندســية ومــا إلــى ذلــك.)complex features( يســلط هــذا النجــاح الضــوء علــى أهميــة تقنيــات التعلُّــم العميــق ونجاحــه فــي مســاعدتنا فــي التغلــب عالــم حاســوب فــي -علــى مشــاكل أنظمــة الترجمــة الّتــي عانينــا منهــا لســنوات. ويعتقــد شــميد هوبــر أن الآلات ستســتطيعُ محــاكاة طريقــة البشــر فــي الترجمــة أو حتــى هزيمتهــم فــي حــال -جامعــة لوغانــو تمكنهــا مــن الجمــع بيــن المدخــلات الحســية المختلفــة، فمثــلاً فــي المســتقبل لــن يــرى الحاســوب جملــة « روبوتــات آليــة أخــرى يمكنهــا رؤيــة القطــط وســماعها والشــعور بالألــم مــن خــلال أجهــزة استشــعار الألــم، لتنقــل هــذه التجــارب إلــى النظــام ويعالجهــا ويربطهــا جميعًــا بالنصــوص المترجمــة. . . . التحدث بصوت خام وحقيقي إن الســماح للأشــخاص بالتحــدث مــع الآلات هــو حلــمٌ لطالمــا راودنــا لكثيــر مــن الوقــت حلــمُ التفاعــل بيــن الإنســان والحاســوب بالصــوت. وعندمــا ظهــرت قــدرة الحواســيب علــى فهــم الــكلام الطبيعــي مــن أحــدث )مثــل تقنيــة البحــث مــن خــلال الصــوت فــي غوغــل (خــلال اســتخدام الشــبكات العصبيــة العميقــة أو عمليــة تحويــل (ذلــك ثــورة فــي الســنوات القليلــة الماضيــة، إلا أن توليــد الــكلام مــن خــلال الحاســوب لــم يشــهد تطــورًا كبيــرًا، وذلــك بســبب )TTS والّتــي تختصــر إلــى]text to speech[النــص إلــى كلام

يعلصتا تاكذلا تازاجن 15 ضعــف قدرتــه علــى نقــل المشــاعر أثنــاء الــكلام وهــو مــن أجمــل الميِّــزات التــي يمكــن للمــرء أن يفكــر بهــا عنــد ســماعه لصــوت طبيعــي، وتكمــن المشــكلة فــي الاعتمــاد علــى توليــد الــكلام مــن خــلال تقنيــة تحويــل النــص إلــى كلام بطريقــة تسلســلية، إذ تعتمــد هــذه التقنيــة علــى تســجيل قاعــدة بيانــات كبيــرة جــدًا مــن أجــزاء الــكلام القصيــرة المكونــة مــن وِحــدة واحــدة، وثــمّ إعــادة تركيبهــا لتكويــن كلمــات متكاملــة ممــا ســيُصعِّبُ مهمــة تعديــل الصــوت بــدون تســجيل قاعــدة بيانــات جديــدة كاملــة وهــذا مــا شــكَّل مشــكلة حقيقــة فــي هــذا التقنيــة. رأي آخــر، إذ اســتطاعت هــذه )المملوكــة مــن قِبــل شــركة غوغــل(ولكــن كان لشــركة ديــب ماينــد الأخيــرة مــن بنــاء نظــام قــادر علــى توليــد صــوت خــام وحقيقــي ليحاكــي أي صــوت بشــري، وبذلــك يكــون )Text-to-Speech(الصــوت الناتــج عــن هــذا النظــام أفضل مــن أفضل أنظمــة تحويــل النصــوص إلــى كلام . 50%. ممــا يقلــل الفجــوة بيــن أداء صــوت الآلــة والصــوت الطبيعــي بمقــدار 3الحاليــة أن الطريقــة التــي اتبعتهــا شــركة ديــب ماينــد كانــت أكثــر تقدمًــا مــن الطــرق القديمــة إذ اعتمــدت علــى علــى نمذجــة الصــوت الخــام، وهــو أمــر لطالمــا تجنبــه الباحثــون فــي هــذا المجــال بســبب ســرعة تدفــق .) عينــة فــي الثانيــة أو أكثــر 16000عــادة (الــكلام Fully Convolutional Neural(كمــا أنهــا اعتمــد علــى الشــبكات العصبيــة التلافيفيــة بالكامــل كان لا بــد مــن تحويــل النــص إلى WaveNet. ومــن أجــل اســتخدام الصــوت الــذي يولــده نظــام )Network الّتــي تحتــوي علــى معلومــات حــول (كلام، إذ تحــول النصــوص إلــى سلســلة مــن الميِّــزات اللغويــة والصوتيــة وتدخــلُ )الصــوت الحالــي، والمقطــع اللفظــي، والكلمــة، ومــا إلــى ذلــك مــن مميــزات الكلمــات بحســب اللغــة . وبالتالــي إن تنبــؤات الشــبكة ليســت مشــروطة فقــط بالعينــات WaveNetهــذه المعلومــات إلــى نظــام الصوتيــة الســابقة، وإنمــا بالنــص الــذي نريــد أن تنطقــه. كمــا أن هــذا النظــام اســتطاع توليــد ميــزات إضافيــة للصــوت مثــل: التنفــس أثنــاء الحديــث، ومحــاكاة حــركات الفــم ممــا يعطــي مرونــة أكبــر لنمــوذج الصــوت الخــام بــل وحتــى أيضًــا يمكنــه محــاكاة اللهجــات واللكنــات والعواطــف. الكثيــر مــن الفــرص والأفــكار حــول طريقــة اســتغلال هــذه التقنيــة لتحقيــق WaveNetsيفتــح نظــام أقصــى درجــة مــن الاســتفادة الماليــة للشــركات الكبيــرة وحتــى للشــركات الناشــئة أيضًــا، فمثــلاً إن فكــرة بنظرائهــم الآلييــن ســتكون فكــرة رائعة ومســتدامة ومســتقرة )Voice Over(اســتبدال المعلقيــن الصوتييــن أكثــر مــن اســتئجار معلقيــن بشــريين، أو ميــزة قــراءة الأخبــار لبعــض الأشــخاص الّذيــن يعانــون مــن عســر القــراءة أو للأشــخاص المشــغولين بقيــادة الســيارة أو للنســاء المشــغولات بالأعمــال المنزليــة، كمــا يمكننــا

يعلصتا تاكذلا تازاجن 16 اســتخدامها أيضًــا لقــراءة النصــوص للأشــخاص الّذيــن يتعلمــون لغــاتٍ جديــدة ليحاكــي طريقــة النطــق البشــري مضيفًــا بذلــك ســهولة ملحوظــة برحلــة التعلــم ونقطــة إضافيــة فــي رصيــد هــذا النظــام. وبذلــك ســيفتحُ بــابٌ جديــدٌ للشــركات بخفــض تكاليفهــا، وزيــادة شــعبيتها، وتعظيــم إيراداتهــا وهــو الهــدف الرئيســي والمشــترك لــكلِّ الشــركات. . . . التعرف على المشاعر من خلال الصوت ، وحقيقــة )Internet of Things(مــع تزايــد الأجهــزة القابلــة للارتــداء وانتشــار أن الهواتــف المحمولــة أصبحــت مــن الأمــور الأساســية لــكلِّ شــخص، والانتشــار المتزايــد لمختلــف الأجهــزة الأخــرى الّتــي تســتطيع التواصــل مــع البشــر مــن خــلال الصــوت، كالمســاعدين الشــخصيين فــي الهواتــف الخاص )Alexa( الخــاص بأجهــزة أبل، والمســاعد الشــخصي أليكســا )Siri(مثــل: المســاعد الشــخصي ســيري الخــاص بأجهــزة مايكروســوفت، فــكان لا بــدّ )Cortana(بأجهــزة أمــازون، والمســاعد الشــخصي كورتانــا مــن جعــل الأنظمــة الصوتيــة أذكــى ليــس فقــط علــى مســتوى فهــم الــكلام المنطــوق فحســب؛ وإنمــا لفهــم المشــاعر المترابطــة مــع هــذا الــكلام لكــي تســتطيع تحليــل ردات فعــل مــن تتحــدث معــه وقياســها ومعرفــة مــا هــو التصــرف الصحيــح المناســب لــكلّ ردة فعــل وبنــاء أنظمــة ذكيــة تســتفيد مــن ذلــك. )Empath(تســابقت العديــد مــن الشــركات للدخــول فــي هــذا المجــال وكان أبرزهــا شــركة إمبــاث الأمريكيــة المنبثقــة مــن معهــد ماساتشوســتس Affectivaاليابانيــة وشــركة أمــازون الأمريكيــة وشــركة للتكنولوجيــا، واســتطاعت هــذه الأخيــرة إطــلاق شــبكة عصبيــة قــادرة علــى تحليــل الغضــب مــن البيانــات ثانيــة متجــاوزة بذلــك قــدرة البشــر علــى إدراك الغضــب مــن الصــوت وســمي 1.2الصوتيــة فــي أقــل مــن .4 SoundNetهــذا النظــام لاحقًــا