التحق بالجامعة
الانتقال إلى الجامعة
انضم إلينا
وظائف أعضاء هيئة التدريس
رؤيتنا
المجلة العلمية
"إن عيوننا بمثابة كاميرتين،" هكذا يقول برنارد غانم، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الكهربائية بجامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية. "تمامًا مثلما تفعل الكاميرا يقوم الإنسان أساسًا بتسجيل الإشارات المرئية. ثم بمعالجة تلك الإشارات وبناًء عليها نتخذ القرارات في حياتنا اليومية. فمثلًا نحن نعرف أنه يجب أن نبتعد عن كلب نابح، ألا نلمس موقد ساخن، أو ألا نسير فوق أسطح غير آمنة. ماذا إذن لو استطعنا تعليم الآلة أن تفعل الشيء ذاته؟ في الحقيقة هذا هو المقصود بتعليم الآلة – إدخال مؤثرات بصرية، تصنيف المعلومات، واتخاذ القرار.
يعمل البروفيسور غانم في مركز الحوسبة البصرية (VCC) وهو مهتم بالرؤية الحاسوبية، معالجة الصور، وتعليم الآلة. "الناس في قسم الرؤية الحاسوبية يسعون إلى تعليم الآلة كيف ترى العالم بنفس الطريقة التي نفعل بهل نحن ذلك. ولا نقصد هنا مجرد رؤية ألوان الاشياء وما إلى ذلك، بل في الواقع نعني بذلك الفهم اللغوي لما تعنيه البيانات البصرية" هكذا يصف البروفيسور غانم الأمر.
أحد الصناعات التي تلعب فيها تقنية تعليم الآلات دورًا هامًا اليوم هو قطاع السيارات - - خاصة مع ظهور السيارات ذاتية القيادة. فالعديد من شركات تصنيع السيارات قد طورت بالفعل تصور لسيارات ذاتية القيادة، كما صممت نماذج قابلة للتطبيق من الناحية التجارية خلال السنوات المقبلة. سيارات القيادة الذاتية من جوجل جاهزة بالفعل للتعميم في شوارع كاليفورنيا.
يقول غانم "سيارات القيادة الذاتية من جوجل مزودة بأجهزة استشعار بصرية" هل لون الإضاءة أحمر، أخضر، أو أصفر؟ لأنه بناءً على ذلك توجد قواعد مرورية يجب اتباعها. "لكن يوجد أجهزة استشعار اخرى مثل محددات المدى وغيرها من أجهزة الاستشعار التي يمكنها تحديد مدى بُعد أشياء معينة. أجهزة الاستشعار يمكنها أيضًا أن تحدد ماهية تلك الأشياء او العقبات بالضبط. "عند مواجهة سيناريو اصطدام محتمل، لابد أن تكون تقنية القيادة الذاتية في السيارة قادرة على أن تميز ما إذا كان أحد المشاة، شجرة، أو سيارة أخرى وذلك قبل أن تتخذ القرار بالانحراف بالسيارة في اي جهة.
شركة أخرى هي موبيل آي Mobileyeمتخصصة في الرؤية الحاسوبية سوف تبدأ في وقت مبكر من العام القادم في إدخال تقنية القيادة الذاتية في سيارات تحمل علامات تجارية معينة، وذلك بهدف تجنب العقبات والكشف عندما يبدأ شخص في الانحراف من حارة لحارة.
علماء الكمبيوتر أيضًا يستخدمون تقنية تعليم الآلة لمساعدة الحكومات، الوكالات، والشركات في تطبيقات معينة مثل المراقبة، التأمين، وحتى التسويق. على سبيل المثال تستخدم عدة مطارات تقنيات المقاييس الحيوية لفحص وجوه المسافرين لأغراض تحديد الهوية.
يقول غانم "ما أقوم به تحديدًا هو تحليل الإشارات المرئية، فمن خلال تلك الإشارات يمكنك التعرف ليس فقط على الأشياء، بل أيضًا على ما تفعله تلك الأشياء. مثلًا فيديو أمن محطة القطار يمكنه الكشف عما إذا كان هناك أحد الأشخاص يحمل حقيبة سفر ثم يتركها خلسة في مكان معين" الكشف عن ذلك النوع من المعلومات ضروري لأسباب أمنية. سيناريو آخر يتضمن لقطات من فيديو داخل محلات البقالة – استخدام الذكاء التجاري.
يمكن من خلال هذا الفيديو التعرف على ما يقوم المتسوقون بشرائه بعد شراء شيء آخر معين. مثل تلك المعلومات تكون قيمة بالنسبة لأصحاب تلك المحلات حيث تساعدهم في اتخاذ القرارات بشأن أماكن تخزين الأشياء على الرفوف، أو مكان وضع الإعلانات. يوضح غانم الأمر قائلًا "هذا ما يُعرَف بالتعرف على الأنماط." لكن من أجل الكشف عن النمط الذي يمكن الوثوق به فالأمر يحتاج إلى تحليل آلاف وربما مئات الآلاف من ساعات الفيديو. إنه ليس بالأمر الذي يمكن أن يتحمله بشر. لذا يحتاج علماء الكمبيوتر إلى تطوير أنظمة برمجيات واستخدام عنقوديات قوية لتحليل تلك "البيانات الكبيرة" التي لا يمكن أن تكون قابلة للتحجيم من خلال القدرات البشرية. إذًا فأنت بحاجة إلى آلة تتعامل مع البيانات بفاعلية، تتصفحها، وتعثر لك على الأشياء التي تبحث عنها. وهذا هو نوع البحث الذي أقوم به"
تمامًا مثلما يقوم الآباء بتعليم صغارهم كيفية تحديد هوية الأشياء مثل كلب أو قطة، يقوم علماء الكمبيوتر أيضًا بتعليم الآلات كيفية التعرف على الأشياء من خلال الأمثلة. كلًا من الإنسان والآلة بحاجة إلى رؤية ما يكفي من الأنواع المتنوعة من الكلاب والقطط حتى يمكنه إذا رأى كلب شيبيرد ألماني لم يره من قبل أن يعرف أنه كلب وليس قطة. يقول غانم "إذن فإن جزء كبير من تقنية تعليم الآلات تتضمن كيفية استخدام البيانات المتاحة من قبل لاتخاذ قرارات بشأن بيانات جديدة لم يسبق التعرف عليها"
