في إنجاز مثير .. نجاح تعليم الفئران قيادة السيارات
تاريخ النشر: 20th, November 2024 GMT
تصدر الباحثون في ولاية فرجينيا الأمريكية عناوين الأخبار العالمية لأول مرة في عام 2019 عندما نجحوا في تدريب الفئران على قيادة سيارات صغيرة مصنوعة من حاويات حبوب بلاستيكية.
وتعمل السيارات التي يقودها الفئرات عن طريق الإمساك بسلك صغير يعمل مثل دواسة تزيد السرعة، عندما يضغط عليها الفأر يقدم له الباحثون حبوب من الطعام.
قال كيلي لامبرت، أستاذ علم الأعصاب السلوكي في جامعة ريتشموند، "بعد فترة وجيزة، أصبحت الفئرات قادرة على التوجيه بدقة مدهشة للوصول إلى الطعام" ، مشيرًا إلى أن الفئران الموجودة في بيئات بها أصدقاء وألعاب ومساحة تعلمت بشكل أسرع من تلك الموجودة في محيط خاوي .
وقد استمرت هذه الجهود منذ ذلك الحين، حيث وصف البروفيسور لامبرت المركبات الجديدة بأنها "تشبه نسخة القوارض من سيارة سايبرترك من تسلا" المجهزة بأسلاك مقاومة للفئران و"إطارات غير قابلة للتدمير ورافعات قيادة مريحة ".
وفي مشاركة لتفاصيل أبحاثهم الجارية حول كيفية اكتساب القوارض لمهارات جديدة، قال البروفيسور لامبرت: "وجدنا بشكل غير متوقع أن الفئران لديها دافع قوي لتدريبها على القيادة، وغالبًا ما تقفز إلى السيارة وتدير "محرك الرافعة" قبل أن تضرب سيارتها الطريق".
وأضاف البروفيسور لامبرت: "علمتني الفئران أيضًا شيئًا عميقًا في أحد الصباحات أثناء الوباء"، مضيفًا: "عندما دخلت المختبر، لاحظت شيئًا غير عادي: ركضت الفئران الثلاثة المدربة على القيادة بلهفة إلى جانب القفص، وقفزت مثلما يفعل كلبي عندما سئل عما إذا كان يريد المشي.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الفئران تدريب الطريق حاويات ولاية فرجينيا
إقرأ أيضاً:
تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي ما لا تعرفه
أسس فريق من باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، Themis AI لقياس عدم اليقين في نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة فجوات المعرفة.
تُقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، إجاباتٍ تبدو معقولة لأي سؤال قد يطرح عليها. لكنها لا تكشف دائمًا عن ثغراتٍ في معارفها أو جوانبَ عدم اليقين فيها.
وقد تُسفر هذه المشكلة عن عواقب وخيمة مع تزايد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالاتٍ مثل تطوير الأدوية، وقيادة السيارات ذاتية القيادة.
والآن، تُساعد Themis AI في تحديد عدم اليقين في النماذج وتصحيح النتائج قبل أن تُسبب مشاكل أكبر. ويمكن لمنصة Capsa التابعة للشركة العمل مع أي نموذج تعلُّم آلي للكشف عن النتائج غير الموثوقة وتصحيحها في ثوانٍ. وتعمل المنصة عن طريق تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي لتمكينها من اكتشاف الأنماط في معالجة البيانات التي تُشير إلى الغموض أو عدم الاكتمال أو التحيز.
تقول دانييلا روس، المؤسس المشارك لشركة Themis AI والأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والتي تشغل أيضًا منصب مديرة مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "الفكرة هي أخذ نموذج، ودمجه في Capsa، وتحديد أوجه عدم اليقين وأنماط فشل النموذج، ثم تحسينه"، مضيفة "نحن متحمسون لتقديم حل يُحسّن النماذج ويضمن عملها بشكل صحيح".
أسست روس شركة Themis AI عام 2021 بالتعاون مع زميلي بحث سابقين في مختبرها. ومنذ ذلك الحين، ساعدوا شركات الاتصالات في تخطيط الشبكات وأتمتتها، وساعدوا شركات النفط والغاز على استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الصور الزلزالية، ونشروا أبحاثًا حول تطوير روبوتات دردشة أكثر موثوقية.
يقول ألكسندر أميني، أحد الرؤساء المشاركين "نريد تمكين الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الأكثر أهمية في كل قطاع". ويضيف "رأينا جميعًا أمثلة على هلوسة الذكاء الاصطناعي أو ارتكابه للأخطاء. ومع اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، قد تؤدي هذه الأخطاء إلى عواقب وخيمة. يُمكّن ثيميس أي ذكاء اصطناعي من التنبؤ بأخطائه قبل وقوعها".
مساعدة النماذج على معرفة ما تجهله
يبحث مختبر روس في عدم اليقين في النماذج منذ سنوات. في عام 2018، حصلت على تمويل لدراسة موثوقية حل قيادة ذاتية قائم على التعلم الآلي. تقول روس "هذا سياق بالغ الأهمية للسلامة، حيث يُعد فهم موثوقية النموذج أمرًا بالغ الأهمية".
في عمل منفصل، طوّر روس وأميني وزملاؤهما خوارزمية يمكنها اكتشاف التحيز العنصري والجنسي في أنظمة التعرف على الوجه، وإعادة وزن بيانات تدريب النموذج تلقائيًا، مما يُظهر أنها أزالت التحيز. عملت الخوارزمية من خلال تحديد الأجزاء غير المُمثلة من بيانات التدريب الأساسية، وتوليد عينات بيانات جديدة ومتشابهة لإعادة توازنها.
في عام 2021، أظهر المؤسسون المشاركون إمكانية استخدام نهج مماثل لمساعدة شركات الأدوية على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخصائص الأدوية المرشحة. وأسسوا شركة Themis AI في وقت لاحق من ذلك العام.
تؤكد روس "قد يوفر توجيه اكتشاف الأدوية الكثير من المال. كانت هذه هي حالة الاستخدام التي جعلتنا ندرك مدى قوة هذه الأداة".
تعمل Themis AI اليوم مع شركات في مجموعة متنوعة من الصناعات، والعديد من هذه الشركات تبني نماذج لغوية ضخمة. باستخدام Capsa، تتمكن هذه النماذج من تحديد مستوى عدم اليقين الخاص بها لكل ناتج.
يعتقد فريق "ثيميس" للذكاء الاصطناعي أن الشركة في وضع جيد لتحسين أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة باستمرار.
يسرا ترفع القبعة لـ 7 Dogs: "ملحمة سينمائية تفتح أبواب العالمية للسينما العربية"