الصندوق الأسود في عالم الذكاء الاصطناعي

عادة ما يقترن مصطلح “الصندوق الأسود” بجهاز تسجيل بيانات رحلات الطيران من قمرة الطائرة، لكن الدكتور بن غو، الأستاذ المساعد في قسم تعلم الآلة بجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي يرى في مصطلح “الصندوق الأسود” جزءاً من خوارزميات تعلم الآلة والتحسينات واسعة النطاق.

ففي علوم الحاسوب، يأخذ مفهوم “تحسينات الصندوق الأسود” (BBO) بالحسبان تصميم وتحليل الخوارزميات المخصصة لعلاج المشكلات في بنية برمجيات تعلم الآلة الوظيفية و/ أو  القيود التي تحددها على المجموعات غير المعروفة أو غير القابلة للاستغلال أو غير المتاحة. (Science Direct)

لتحسينات واسعة النطاق

تتمحور اهتمامات الدكتور غو البحثية حول استكشاف آفاق وتقنيات التحسينات واسعة النطاق لحل مشكلات التحسينات ثنائية المستوى (bi-level optimization) ومشكلات تحسينات الصندوق الأسود التي تستهدف عدداً من أبرز مهام نماذج تعلم الآلة وتعلم الآلة المؤتمت، والتعلم المعزز، وتعزيز الشبكات العصبية.

وفي هذا السياق، قال الدكتور غو: “بينما تمثل التحسينات ثنائية المستوى المشكلة الرياضية الأساسية التي تحول دون ابتكار نموذج تعلم الآلة المؤتمت، تتميز تحسينات الصندوق الأسود بأهمية خاصة لمجال تعلم الآلة نظراً لخصوصية نماذج التعلم هذه”.

طلع من خلال العمل المشترك مع طلابي لأن نتمكن من ابتكار نماذج أتمتة آلية قادرة على العمل وفقاً بطريقة تشبه طريقة عمل الدماغ البشري.

وتمثل تحسينات الصندوق الأسود مجالاً يشهد نمواً متسارعاً وأهمية متزايدة في العديد من القطاعات مثل قطاعات الطاقة والبيئة وهندسة النظم وعلم الأحياء الحاسوبية واستكشاف الأدوية وتصنيع المركبات الكيميائية. وقد حقق غو نجاحات لافتة في هذه المجالات.

وأضاف غو: “نجحنا في ربط تحسينات الصندوق الأسود والتعلم المتحد الرأسي لتشكل سوية مفهوماً مشتركاً يمكنه الحفاظ على خصوصية بيانات المستخدمين ونموذج تعلم الآلة قدر الإمكان. وقد جسد هذا الإنجاز ثمرة العمل المشترك مع JD.com، ثاني أكبر شركة للتجارة الإلكترونية في الصين”.

نماذج تعلم الآلة واسعة النطاق

والدكتور غو حاصل على شهادتي البكالوريوس والدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة نانجينغ للملاحة الجوية والفضائية في عامي 2005 و2011 على التوالي. وكان غو زميلاً لما بعد الدكتوراه في جامعة غرب أونتاريو، وجامعة تكساس في أرلينغتون، وجامعة بيتسبرغ.

“نتطلع من خلال العمل المشترك مع طلابي لأن نتمكن من ابتكار نماذج أتمتة آلية قادرة على العمل وفقاً بطريقة تشبه طريقة عمل الدماغ البشري. ونعمل حالياً على مشروعين في هذا المجال، يركز الأول على التحسينات واسعة النطاق في نماذج تعلم الآلة، بينما يركز الثاني على تعزيز الشبكات العصبية”.

وقبل انضمامه إلى فريق جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي عام 2020، عمل غو أستاذاً في جامعة نانجينغ لعلوم وتكنولوجيا المعلومات في الصين. وشارك أيضاً بنشر أكثر من 70 ورقة بحثية حققت أكثر من 3000 اقتباس. وكان غو عضواً في لجنة البرامج أو مراجعاً للعديد من المؤتمرات والمجلات الرائدة في مجال تعلم الآلة وتنقيب البيانات ومنها “مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية”؛ و”المؤتمر الدولي لتعلم الآلة” ومؤتمر اكتشاف المعرفة وتنقيب البيانات (KDD) ومؤتمر جمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي ومجلة معاملات تحليل الأنماط وذكاء الآلة (TPAMI) و مجلة بحوث تعلم الآلة، وهو عضو بارز في لجنة برنامج المؤتمر الدولي المشترك حول الذكاء الاصطناعي (IJCAI 2019) لعامي 2019 و2020.

واختتم  غو قائلاً: “لتحقيق مزيد من الابتكارات المتقدمة في مجالات تعلم الآلة، أتطلع بداية إلى تحقيق فهم أعمق للشبكات العصبية، والعمل على تصميم شبكات عصبية لنماذج تشبه الشبكات العصبية عند الإنسان، وابتكار نماذج تعلم الآلة واسعة النطاق”.