لفت انتباهي اليوم أحد الأخبار التي أظن بها بعض الغرابة. فقد اعتدنا على محاولة العلماء تعليم الشطرنج للذكاء الصناعي حيث أنها لعبة معقدة وتتطلب الكثير من العمليات الرياضية والمنطقية لتوقعها كما أنها تعتمد بشكل كبير على علم الاحتمالات.

نجاح الذكاء الصناعي في الشطرنج واحدة من أكثر المهمات التي تطلبت جهدًا كبيرًا. وقد أعطتنا نتائج مفيدة فيما يتعلق بعلم الحاسوب بالكامل والذكاء الصناعي بالخصوص. ولكن اليوم الشركات تركت أحد الشركات وهي شركة DeepMind الشطرنج وبدأت في تعليم الآلة كرة القدم!

  لاقى هذا الخبر الكثير من التشجيعات ولكن الكثير من الاعتراضات أيضًا. فلماذا؟ 

دعونا نتحدث على الناحية التقنية الإيجابية أولًا وهي أن الشركة التي تعد شريكة جوجل قد أخرجت لنا بحثًا علميًا يفيد بأنها بدأت تعليم الذكاء الصناعي تحريك الأجساد ولم تجد أفضل من أن تعلمه لعب اللعبة الرياضية الأشهر وهي كرة القدم. 

الآلة الآن تتعلم كيف يتم الأمر بداخل أحد برامج المحاكاة. لكن الواقع سيكون أعقد وأصعب بالتأكيد لأن هناك معايير فيزيائية أخرى يجب مراعاتها مثل الجاذبية والأرض التي سوف يتحرك عليها سواء كانت عشبية أو صخرية أو مضادة للاحتكاك إلخ! 

طريقة التعليم هي أحد طرق تعليم الآلة المشهورة عن طريق التجربة والخطأ. فالآلة تحاول تحريك المجسم وإن حركته بطريقة صحيحة فهي تحصل على نقاط وإن لم تفعل فيخصم منها بعد النقاط. فكأنه نموذج للمكافئة والعقاب. 

كلما أحرزت الآلة هدفًا حصلت نقاطًا أكثر وهكذا. ألا يذكركم هذا بطريقة تعلم الأطفال؟ 

يمكنكم مشاهدة الطريقة التي يتحرك بها الآلي ولكن على عكس البشر فهو يتحرك كرجل قادم من الفضاء يحاول مواكبة البشر. نتمنى (وكذلك المتفائلون) أن نرى نماذج أفضل في المستقبل. 

من ناحية أخرى فالأمر قد تلقى بعد الاعتراضات. مثل أن البحث العلمي يتطلب قدرًا كبيرة جدًا من المال والموارد فلماذا يوجهه العلماء ناحية نقطة قد لا تفيدنا بشكل مباشر كلعب كرة القدم بينما يمكنهم المساعدة في تعليم الآلة أداء العمليات الجراحية مثلًا؟ أو حتى الأعمال الطبية الأخرى التي لا تتطلب مقدارًا كبيرة من الحركات ككرة القدم. 

كان هناك اعتراض من ناحية أخرى أيضًا وهي أن دخول الآلة عالم الرياضة قد يكون به بعض المخاطرة. فقد نجد في المستقبل أحد الروبوتات التي تلعب الكرة فعلًا فهل ستساعد اللاعبين المتواجدين أم ستنافسهم؟ وهل قد نجد لعبة آلية بالكامل في المستقبل؟ هذا ما سنعرفه. 

في النهاية فقد عرفنا اليوم على الأقل أن هناك أنواعًا مختلفة من طرق تعليم الآلة. أحدها أن تجعل الآلة تشاهد مجموعة فيديوهات وتخبرها بما فيها لتتمكن من تقليدها. فمثلًا تعطيها صورة لقطة وتخبرها أنها قطة وهنا نحن نشرف على تعليمها. بينما الطريقة التي تحدث في هذه التجربة هو ترك الآلة تجرب بنفسها ثم نخبرها إن كان هذا صحيحًا أم خاطئًا. ما رأيكم في الطريقتين؟ وماذا تعتقدون عن خطوة كهذه؟