ما هو التعلم الآلي و التعلم العميق ؟

يعتبر (التعلم العميق) Deep learning أحد أنواع (التعلم الآلي) Machine Learning، وهما من أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يُعرف التعلم العميق بأنه عبارة عن تطبيق ذكاء اصطناعي يسمح للأنظمة بتحسين وظائفها تلقائياً من خلال اكتساب المعرفة من التجربة ثم استخدام الشيء نفسه في معالجة البيانات والحسابات المعقدة. وبناء عليه لن تحتاج الآلات إلى برمجة بشكل منفصل لكل وظيفة حيث أصبح التعلم العميق ممكناً بمساعدة الوصول إلى البيانات التي جمعتها الأجهزة، وبالتالي تعزيز قدرتها على التعلم. وتختار الشركات التعلم العميق لأنظمتها من أجل تحسين أدائها والحصول على نتائج دقيقة، وتحديد المخاطر التي قد تتعرض لها، والعمل على تجنبها.

نظراً لأن توجه الذكاء الاصطناعى يمكّن الآلات من اتخاذ قرارات سريعة فإن أهم المجالات التي تستخدم فيها الشركات التعلم الآلي تشمل:/ أنظمة التنبؤ والتصنيف، والتعرف على الكلام، والرؤية الحاسوبية، والسيارات الذاتية القيادة.

من أهم الأمثلة على تطور التعلم الآلي والتعلم العميق خلال عام 2019، هو نجاح شركة OpenAI في تدريب نظام روبوتي يُسمى (Dactyl) لحل لغز (مكعب روبيك) Rubik’s cube بيد واحدة اعتماداً على اكتساب المعرفة من العالم الحقيقي، حيث تدرب الروبوت بالكامل من خلال المحاكاة وكان قادراً على نقل المعرفة إلى وضع جديد بنجاح.

كان التحدي الأكبر الذي واجهه الباحثون في شركة OpenAI هو إنشاء بيئات في المحاكاة متنوعة بما يكفي لالتقاط كل الحركات في العالم الحقيقي، لذلك استخدموا تقنية تُسمى التوزيع العشوائي للنطاق Automatic Domain Randomization (ADR) لتحسين قدرات اليد لحل لغز مكعب روبيك، حيث تم توليد بيئات أكثر صعوبة تدريجياً بلا نهاية في المحاكاة لتدريب الشبكات العصبية.