عواصم – ستوكهولم : عرب 21 .
منحت الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024 للبريطاني-الكندي جون هوبفيلد والأمريكي جيفري هينتون، تكريمًا لدورهما الريادي في مجال الذكاء الاصطناعي.
هوبفيلد، 91 عامًا من جامعة برينستون، وهينتون، 76 عامًا من جامعة تورونتو، كانا من بين أوائل العلماء الذين ساهموا في تطوير الذكاء الاصطناعي الذي أصبح يلعب دورًا محوريًا في الأنشطة العلمية والفنية على مستوى العالم.
بينما كانت مفاجأة الجائزة في اختيار تخصص الفيزياء لتكريم الذكاء الاصطناعي، أوضحت لجنة نوبل أن الفائزين قد اعتمدا على مبادئ الفيزياء الإحصائية لتطوير شبكات عصبية اصطناعية قادرة على تخزين واسترجاع المعلومات.
الذكاء الاصطناعي اليوم يعتمد إلى حد كبير على الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي بنية مستوحاة من الدماغ البشري، حيث تتواصل الخلايا العصبية عبر المشابك العصبية.
لكن هذه الفكرة ليست حديثة العهد؛ بل تعود نظرياتها الأولى إلى أربعينيات القرن الماضي.
ما يحدث في عملية التعلم هو تقوية الروابط بين الخلايا العصبية عند تكرار التجربة وضعفها في حالة غيابها.
في السياق الحسابي، يتم استبدال الخلايا العصبية بعقد رقمية، والمشابك العصبية بوصلات تقوى أو تضعف بناءً على البيانات.
رغم الاهتمام المبكر بهذا النهج، واجهت الشبكات العصبية الاصطناعية العديد من التحديات خلال سبعينيات القرن الماضي، ما أثار مخاوف من أنها قد تبقى مجرد نظرية.
إلا أن الثمانينيات شهدت عودة الاهتمام بها بفضل مساهمات مهمة مثل أعمال هوبفيلد وهينتون. ففي عام 1982، أثبت هوبفيلد أنه يمكن إنشاء شبكة عصبية قادرة على تخزين المعلومات، بينما طور هينتون في عام 1985 هذه الشبكات لتصبح قادرة على التكيف مع بيانات جديدة، مما مهد الطريق أمام التطورات الحالية في الذكاء الاصطناعي.
شبكة هوبفيلد، رغم أنها ليست النموذج الأساسي المستخدم حاليًا في الذكاء الاصطناعي، أثبتت أن عملية التعلم ممكنة وساهمت بشكل واضح في فهم الشبكات العصبية.
في عام 1986، أضاف هينتون إسهامًا جوهريًا من خلال تطوير خوارزمية “الانتشار العكسي”، التي تقلل من كمية الحسابات اللازمة أثناء عملية التعلم، ما سمح باستخدام شبكات عصبية أكبر وأعمق.
هذه الابتكارات قادت إلى ظهور ما يُعرف بـ”التعلم العميق”، الذي يتميز باستخدام شبكات عصبية تضم مليارات العقد.
أبرز التطبيقات المثيرة للإعجاب لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل “نموذج اللغة الكبير” (LLM) الذي يعتمد عليه ChatGPT.
منذ أول شبكة لهوبفيلد في عام 1982، التي ضمت 30 عقدة و435 اتصالًا فقط، وصلنا اليوم إلى نماذج ذكاء اصطناعي تحتوي على أكثر من 1000 مليار معلمة.
هذا النمو الهائل في حجم البيانات والمعلمات المستخدمة لا يهدف فقط لتحقيق أرقام قياسية، بل يستفيد من قانون تم ملاحظته في الذكاء الاصطناعي: كلما كبرت الشبكة، زادت كفاءتها.
لكن هذا النمو يصطدم بعائقين رئيسيين: الحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات المدخلة والقدرات الحسابية الهائلة المطلوبة لتدريب هذه النماذج، ما يجعل تكلفتها تصل إلى مئات الملايين من الدولارات.
بعد أن ساهم في ثورة الذكاء الاصطناعي، ترك جيفري هينتون عمله في جوجل عام 2023 معبرًا عن قلقه من أن التقدم في هذا المجال قد يخرج عن السيطرة ويهدد البشرية. في مقابلة هاتفية مع لجنة نوبل، قال: “كنت سأفعل الشيء نفسه لو عاد بي الزمن”، لكنه أضاف: “أشعر بالقلق من أن النماذج قد تصبح أذكى منا وتسيطر علينا ” .
فهل يعني هذا ان جيفري هينتون قد اعلن ان التحدي القادم سيكون السيطرة على الذكاء الاصطناعي؟ .
