تُطبَّقُ الرؤيةُ بواسطةِ الحاسوب والذّكاء الصّنعي بهدفِ تدريبِ الحواسيب الخاصَّة بالشَّركات التِّقنية الأعلى قيمةً في العالم، مثلُ غوغل وفيسبوك وأمازون وبايدو وغيرِها؛ فهيَ تجمعُ بياناتٍ مرئيةٍ هائلةٍ من الصّورِ ومقاطع الفيديو  مِنَ المُستخدمين ضمنَ مجموعات.

وقدْ كانت مجموعاتُ البياناتِ هذه تعدُّ مِيزة تنافسيَّة بالنسبةِ إلى هذه الشَّركات؛ إذْ إنّها أبقَت تقدُّم التّعلم الآليّ والعمليَّات الّتي تسمحُ للحواسيبِ والخوارزمياتِ بالتَّعلم على نحوٍ أسرع بعيدةً عن الجميع.

ولكن الآن؛ توقَّف هذا الاحتكارُ؛ وذلكَ بسببِ قدرةِ أيّ شخصٍ على إنشاءِ البياناتِ الصّنعيّةِ واستخدامِها لتدريبِ الحواسيبِ للتصرّف في حالاتٍ مختلفة، بما في ذلكَ البيعَ بالتَّجزئة والرّوبوتات والمركباتِ ذاتيَّة القيادةِ والتّجارة وغيرها.

والبياناتُ الصّنعيةُ هي البياناتُ التي يُولّدها الحاسوبُ وتحاكِي البياناتِ الحقيقيَّة؛ أيْ هي المعلوماتُ الّتي تُنشأ باستخدامِ الحاسوب وليسَ الإنسان، ويمكنُ تصميمُ خوارزمياتِ البرامجِ لإنشاءِ بياناتِ محاكاةٍ واقعيَّةٍ أو صنعيَّة، ثمَّ تُستخدم هذه البياناتُ كمساعدةٍ في تعليمِ الحاسوبِ كيفيَّةَ التّعامل في حالاتٍ معيَّنة مُستبدلِةً بياناتِ التَّدريبِ الواقعيَّة، ومنْ أهمّ جوانبِ البياناتِ الحقيقيَّةِ أو الصّنعية؛ هو دقَّةُ التّصنيفات الّتي تُساعد أجهزةَ الحاسوبِ على ترجمةِ البياناتِ المرئيَّة كي تكون ذات معنى.

وإنَّ AiFi هي شركةٌ في مراحلِها المبكرة؛ تبني رؤيةَ حاسوبٍ ومنصّة ذكاءٍ صنعيّ لتقديمِ حلولٍ أكثرَ فعّالية لإتمامِ إجراءاتِ الشِّراء لكلِّ من متاجِر Mom-and-Pop والمتاجِر الكُبرى، و يبنونَ حلولًا مماثلةً لمتاجرِ الشَّراء الخاصَّة بـ "أمازون جو" أيضًا.

وتعدُّ AiFi شركةٌ ناشئةٌ؛ لذا واجهتْ مشكلةَ البدايةِ الباردةِ النَّموذجيَّةِ المُتمثّلةِ بنقصٍ في البياناتِ المرئيَّةِ للبدءِ بتدريبِ حواسيبِها، على العكسِ من أمازون الَّتي لربما جمعتْ بياناتٍ من العالمِ الحقيقيّ كي تُدرِّب خوارزميّاتها عندمَا كان "أمازون جو" في وضعِ التَّخفّي.

وأصبحَ حلّ AiFi لإنشاءِ بياناتٍ صنعيَّة أحدَ المزايا التِّقنيّة الّتي يُمكنُ الدّفاعُ عنها وتمييزِها؛ إذْ يتمكّنً المتسوّقُ عبرَ نظامِ AiFi من دخولِ المتجرِ وشراءِ الحاجياتِ دونَ الحاجةِ إلى استخدامِ الأموالِ النَّقديّة أو البطاقاتِ أو الباركود.

وستحتاجُ هذه الأنظمةُ الذّكية إلى المُتابعةِ المُستمرّةِ لمئاتِ وآلافِ المُتسوّقين في المتجرِ لتدرك الأمورَ الّتي تحدثُ في جلسةِ تسوّقٍ كاملَة.

والرّوبوتات؛ قطاعٌ آخر يَستفيدُ من البياناتِ الصّنعية لتدريبِ الرّوبوتات على القيامِ بمختلفِ الأنشطةِ في المصانِعِ والمستودعاتِ وفي المجتمعِ أيضًا.

• "جوش توبين"؛ عالِمُ أبحاثٍ في OpenAI، وهي شركةُ ذكاءٍ صنعيّ غير ربحيّة تهدفُ إلى تعزيزِ وتطويرِ الذَّكاء الصّنعي الصّديق بطريقةٍ تعودُ بالنَّفعِ على البشريَّة، و"توبين" جزءٌ من فريقٍ يعملُ على بناءِ روبوتاتٍ ذاتية التعلم دُرّبِت على البياناتِ الصنعيّة على نحوٍ كاملٍ، هذه الروبوتات يمكنُها  تقليدُ أيَّةَ مهمَّةٍ جديدةٍ بعدَ رؤيتِها مرَّةً واحدة.

وطوَّر الفريقُ خوارزميّةً جديدةً ونشرَها باسمِ "تعلّم التَّقليدِ بمحاولةٍ واحدة"؛ مَا يسمحُ للإنسانِ أن يعرفَ كيفيَّةَ القيامِ بمهمَّةٍ جديدةٍ بعد تجربةِ أدائِها في الواقع الافتراضيّ؛ وذلكَ بإعطاءِ شرحٍ واحدٍ، ويتمكّنُ الرّوبوت بمساعدة هذا الشّرح من حلِّ المَهمَّة نفسِها منْ نقطةِ البدايةِ الاعتباطيَّة، ومن ثمَّ مواصلة المَهمَّة.

وكانَ هدفُهم هو تعلُّم السّلوكيَّاتِ من خلال المُحاكاة، ثمَّ نقلُها إلى العالمِ الواقعيَ، وكانت الفرضيَّةُ هيَ معرفَةُ ما إذا كانَ الرّوبوتُ يستطيعُ القيامَ بأشياء دقيقةٍ بدقّةِ التفصيلاتِ الّتي تعلّمها في أثناءِ المُحاكاة، وبدؤوا ببياناتٍ تمَّت محاكاتُها بنسبةِ 100%، واعتقدُوا أنَّها لنْ تعملَ كما لو أنّها في حالة استخدامِ بياناتٍ حقيقيَّةٍ لتدريبِ أجهزةِ الحاسوب، ومعَ ذلك؛ فإنَّ البياناتِ التي تمَّت محاكاتُها لمهامِ التَّدريبِ الرّوبوتيَّة عمِلَت على نحوٍ أفضلَ بكثيرٍ من التّوقعات.

يتمثَّلُ التّحدي والفرصةُ أمامَ الشَّركاتِ النَّاشئةِ الّتي تتنافسُ ضدَّ الشّركاتِ القائمةِ مع ميزةِ البياناتِ المتأصّلةِ في الاستفادةِ من أفضلِ البياناتِ المرئيَّةِ مع التَّسمياتِ الصّحيحة لتدريبِ أجهزةِ الحاسوبِ بدقَّة لحالاتِ الاستخدام المتنوّعة، وستؤدّي محاكاةُ البياناتِ إلى تكافؤِ الفرصِ بين شركاتِ التِّقنيَّةِ الكبيرةِ والشَّركاتِ النَّاشئة، ومع مرور الوقت؛ من المُحتملِ أن تُنشِئ الشَّركاتُ الكبيرةُ بياناتٍ صنعيَّةٍ لزيادةِ بياناتِها الحقيقيَّة أيضًا.

المصادر:

هنا