WEBVTT

00:00:00.800 --> 00:00:03.924
حسنا، أقود فريقاً في غوغل
يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي؛

00:00:03.948 --> 00:00:08.598
بعبارة أخرى، 
النظام الهندسي لصنع الحواسيب والأجهزة

00:00:08.622 --> 00:00:11.041
القادرة علي القيام ببعض الأمور
التي يفعلها الدماغ.

00:00:11.439 --> 00:00:14.538
وهذا مايجعلنا مهتمين بالدماغ الطبيعي

00:00:14.562 --> 00:00:15.851
وعلم الأعصاب علي حد سواء،

00:00:15.875 --> 00:00:20.047
ونهتم بشكل خاص
بالأمور التي تقوم بها أدمغتنا

00:00:20.071 --> 00:00:24.113
والتي ما تزال متفوقة جداُ 
علي أداء الحواسيب.

NOTE Paragraph

00:00:25.209 --> 00:00:28.818
تاريخياً، كان الإدراك أحد تلك الأشياء،

00:00:28.842 --> 00:00:31.881
وهي العملية التي من خلالها 
يمكن للأشياء المحيطة --

00:00:31.905 --> 00:00:33.489
كالأصوات والصور --

00:00:33.513 --> 00:00:35.691
أن تتحول إلي أفكار في العقل.

00:00:36.235 --> 00:00:38.752
وهذا أساسي لأدمغتنا،

00:00:38.776 --> 00:00:41.240
وأيضاً مفيد جداً في الحواسيب.

00:00:41.636 --> 00:00:44.986
خوارزميات الإدراك الآليه،
على سبيل المثال، التي يصنعها فريقنا،

00:00:45.010 --> 00:00:48.884
هي مايجعل صورك على محرك بحث غوغل للصور
قابلة للبحث،

00:00:48.908 --> 00:00:50.305
بناءً علي محتوياتها.

00:00:51.594 --> 00:00:55.087
الوجة الآخر للإدراك هو الإبداع:

00:00:55.111 --> 00:00:58.149
أن تحول مفهوماً ما إلى شئ 
ملموس يهم العالم.

00:00:58.173 --> 00:01:01.728
لذك خلال العام الماضي،
فإن عملنا في الإدراك الإصطناعي

00:01:01.752 --> 00:01:06.611
قد اقترن على نحو غير متوقع 
بالإبداع الآلي

00:01:06.635 --> 00:01:07.795
والفن الآلي.

NOTE Paragraph

00:01:08.556 --> 00:01:11.840
أعتقد أن (مايكل أنجلو) كان يملك 
بصيرةً نافذة

00:01:11.864 --> 00:01:15.520
في هذه العلاقة الثنائية 
بين الإدراك والإبداع.

00:01:16.023 --> 00:01:18.029
هذه مقولة مشهورة نقلاً عنه:

00:01:18.053 --> 00:01:21.376
"كل كتلة حجرية تحمل في داخها تمثالاً

00:01:22.036 --> 00:01:25.038
ومهمة النحات هي أن يكتشفه".

00:01:26.029 --> 00:01:29.245
لذا أعتقد أن مايرمي اليه (مايكل أنجلو) هو

00:01:29.269 --> 00:01:32.449
أننا نبدع بمدى استيعابنا،

00:01:32.473 --> 00:01:35.496
وأن الإدراك ذاته هو عملية تخيل

00:01:35.520 --> 00:01:37.981
وهو أيضاً أداة الإبداع.

NOTE Paragraph

00:01:38.691 --> 00:01:42.616
العضو الذي يقوم
بكل التفكير والإستيعاب والتخيّل،

00:01:42.640 --> 00:01:44.228
هو بالطبع، الدماغ.

00:01:45.089 --> 00:01:47.634
و أودّ أن أبدأ بنبذه تاريخية قصيرة

00:01:47.658 --> 00:01:49.960
عن ما نعرفه عن الدماغ.

00:01:50.496 --> 00:01:52.942
لأنه، خلافاً لمثلاً، القلب أو الأمعاء.

00:01:52.966 --> 00:01:56.110
لا يمكنك قول الكثير عن الدماغ
بمجرد النظر اليه،

00:01:56.134 --> 00:01:57.546
على الأقل بالعين المجردة.

00:01:57.983 --> 00:02:00.399
علماء التشريج الأوائل 
الذين نظروا في الدماغ

00:02:00.423 --> 00:02:04.230
منحوا البنى السطحية للدماغ جميع 
المصطلحات المبهرجة،

00:02:04.254 --> 00:02:06.687
مثل الحصين، الذي يعني "الجمبري الصغير."

00:02:06.711 --> 00:02:09.475
وبالطبع هذا النمط من الأمور
لا يخبرنا بالكثير

00:02:09.499 --> 00:02:11.817
عن ما يحدث في الداخل.

NOTE Paragraph

00:02:12.780 --> 00:02:16.393
أعتقد بحق، أن أول من قام بتكوين
نوع من البصيرة

00:02:16.417 --> 00:02:18.347
عما يحدث داخل الدماغ

00:02:18.371 --> 00:02:22.291
كان عالم تشريح الأعصاب العظيم
(سانتياغو رامون كاخال)،

00:02:22.315 --> 00:02:23.859
في القرن التاسع عشر،

00:02:23.883 --> 00:02:27.638
و الذي استخدم المجهر وأصبغة خاصة

00:02:27.662 --> 00:02:31.832
و التي كان بإمكانها أن تملأ الخلايا
المفردة في الدماغ

00:02:31.856 --> 00:02:33.864
بتباينٍ شديد الوضوح،

00:02:33.888 --> 00:02:37.042
من أجل البدء بفهم تكوينها الشكلي.

00:02:37.972 --> 00:02:40.863
و هذه هي أنواع الرسومات التي ابتكرها من
الخلايا العصبية

00:02:40.887 --> 00:02:42.096
في القرن التاسع عشر.

NOTE Paragraph

00:02:42.120 --> 00:02:44.004
هذا من دماغ طائر.

00:02:44.028 --> 00:02:47.085
ويمكنك رؤية التنوع الرائع لمختلف
أنواع الخلايا،

00:02:47.109 --> 00:02:50.544
حتى النظرية الخلوية نفسها كانت حديثة العهد
في تلك المرحلة.

00:02:50.568 --> 00:02:51.846
وهذه البنى،

NOTE Paragraph

00:02:51.870 --> 00:02:54.053
هذه الخلايا التي لديها هذه التغصنات
النهائية،

00:02:54.053 --> 00:02:56.741
هذه التفرعات التي يمكنها أن تتمدد لمسافات
طويلة جداً جداً

00:02:56.741 --> 00:02:58.651
كان أمراً غير مألوف في تلك الحقبة.

00:02:58.779 --> 00:03:01.682
بالطبع، إنها أسلاك حافلة بالذكريات،.

00:03:01.706 --> 00:03:05.163
قد يبدو الأمر واضحاً للبعض في القرن 19؛

00:03:05.187 --> 00:03:09.501
ثورة الأسلاك و الكهرباء كانت 
لا تزال قيد البناء.

00:03:09.924 --> 00:03:11.142
لكن في العديد من النواحي،

00:03:11.166 --> 00:03:14.479
كانت هذه الرسومات المجهرية ل(رامون كاخال)
كهذه الرسمة،

00:03:14.503 --> 00:03:16.835
كانت لا تزال بشكل ما متعثرة الخطى.

NOTE Paragraph

00:03:16.859 --> 00:03:18.713
ولا نزال بعد أكثر من قرن،

00:03:18.737 --> 00:03:21.562
نحاول إنهاء المهمة التي بدأها 
(رامون كاخال).

00:03:21.586 --> 00:03:24.720
هذه بيانات خام من مساعدينا

00:03:24.744 --> 00:03:27.625
في معهد ماكس بلانك لعلم الأعصاب.

00:03:27.649 --> 00:03:29.439
وما فعله مساعدونا

00:03:29.463 --> 00:03:34.464
هو رسم أجزاء صغيرة من نسيج دماغي.

00:03:34.488 --> 00:03:37.814
حجم العينة الكاملة هنا حوالي ميليميتر 
مكعب واحد،

00:03:37.838 --> 00:03:40.459
هنا أريكم جزءاً صغيراً جداً جداً منها.

00:03:40.483 --> 00:03:42.813
طول الخط الموجود إلى اليسار 
حوالي مايكرون واحد.

00:03:42.813 --> 00:03:45.302
البنى التي ترونها هي الجسيمات الكوندرية
(ميتوكوندريا)

00:03:45.302 --> 00:03:47.330
و هي بحجم الباكتريا.

00:03:47.354 --> 00:03:48.905
و هذه شرائح متلاحقة

00:03:48.929 --> 00:03:52.077
خلال كتلة النسيج هذه المتناهية في الصغر.

00:03:52.101 --> 00:03:54.504
و على سبيل المقارنة فقط،

00:03:54.528 --> 00:03:58.320
فإن قطر خصلة شعر عادية حوالي 100 مايكرون.

00:03:58.344 --> 00:04:00.618
و بهذا فإننا ننظر إلى شئ أصغر بكثيرٍ جداً

00:04:00.642 --> 00:04:02.040
من خصلة شعر واحدة.

NOTE Paragraph

00:04:02.064 --> 00:04:06.095
و من خلال هذه الأنواع من الشرائح 
المأخوذة بمجهر إلكتروني تسلسلي،

00:04:06.119 --> 00:04:11.127
يمكن للمرء أن يبدأ العمل على إعادة بناء
نموذج ثلاثي الأبعاد لخلية عصبية تبدو كهذه.

00:04:11.151 --> 00:04:14.308
إذاً هذه أنماط مشابهة نوعاً ما لتلك التي
لدى (رامون كاخال).

00:04:14.332 --> 00:04:15.824
و قد ظهرت بضع خلايا عصبية فقط،

00:04:15.848 --> 00:04:18.629
و إلا ما كنا لنستطيع أن نرى أي شيء هنا.

00:04:18.653 --> 00:04:19.965
كانت لتبدو شديدة الإزدحام،

00:04:19.989 --> 00:04:21.319
غنية بالتركيب،

00:04:21.343 --> 00:04:24.067
و الوصلات التي تربط الخلايا العصبية 
ببعضها البعض.

NOTE Paragraph

00:04:25.293 --> 00:04:28.097
بهذا كان (رامون كاخال) سابقاً 
لعصره بعض الشيء،

00:04:28.121 --> 00:04:30.676
و متقدماً في فهمه للدماغ

00:04:30.700 --> 00:04:32.971
تابع ببطئ خلال العقود اللاحقة.

00:04:33.455 --> 00:04:36.302
و لكننا علمنا أن الخلايا العصبية 
استخدمت الكهرباء،

00:04:36.302 --> 00:04:39.348
و بحلول الحرب العالمية الثانية، تطورت
تقنياتنا على نحو كافٍ

00:04:39.348 --> 00:04:42.098
للبدء بإجراء تجارب كهربائية فعلية على
خلايا عصبية حية

00:04:42.122 --> 00:04:44.228
من أجل زيادة فهمنا لكيفية عملها.

00:04:44.631 --> 00:04:48.987
و في ذات الفترة تماماً بدأ 
اختراع الحواسيب.

00:04:49.011 --> 00:04:52.111
و قد اعتمدت الفكرة إلى حد كبير على نمذجة
الدماغ --

00:04:52.135 --> 00:04:55.220
"الآلة الذكية،" كما أطلق 
عليها (ألان تورينغ)،

00:04:55.244 --> 00:04:57.235
أحد آباء علم الحاسوب.

NOTE Paragraph

00:04:57.923 --> 00:05:02.555
اتطلع (وارن ماكولوكش) و(والتر بيتس) على 
رسومات (رامون كاخال)

00:05:02.579 --> 00:05:03.896
لمنطقة القشرة البصرية،

00:05:03.920 --> 00:05:05.482
التي أعرضها هنا.

00:05:05.506 --> 00:05:09.948
هذه هي القشرة التي تقوم بمعالجة 
الصور القادمة من العين.

00:05:10.424 --> 00:05:13.932
و بالنسبة لهما، بدا هذا كمخطط 
دارة كهربائية.

00:05:14.353 --> 00:05:18.188
و بهذا ثمة الكثير من التفاصيل في مخطط
الدارة لكل من (ماكولوتش) و(بيتس)

00:05:18.212 --> 00:05:19.564
ليست صحيحة تماماً.

NOTE Paragraph

00:05:19.588 --> 00:05:20.823
لكن هذه الفكرة الأساسية

00:05:20.847 --> 00:05:24.839
أن القشرة الدماغية البصرية تعمل كسلسلة من
العناصر الحاسوبية

00:05:24.863 --> 00:05:27.609
التي تمرر المعلومات من عنصر إلى التالي
بتسلسل،

00:05:27.633 --> 00:05:29.235
هي فكرة صحيحة أساساً.

NOTE Paragraph

00:05:29.259 --> 00:05:31.609
دعونا نتكلم لبرهة

00:05:31.633 --> 00:05:35.665
عن النموذج المطلوب من أجل معالجة 
المعلومات البصرية.

00:05:36.228 --> 00:05:38.969
المهمة الأساسية للإدراك

00:05:38.993 --> 00:05:43.187
هي أخذ صورة كهذه والقول،

00:05:43.211 --> 00:05:44.387
"ذلك طائر،"

00:05:44.411 --> 00:05:47.285
و هو أمر في غاية السهولة بالنسبة لنا
باستخدام أدمغتنا.

00:05:47.309 --> 00:05:50.730
و لكن ما عليكم أن تفهموه هو 
أنه بالنسبة لحاسوب،

00:05:50.754 --> 00:05:53.841
فإن هذا الأمر كان من المحال تحقيقه قبل
بضعة سنوات قليلة.

00:05:53.865 --> 00:05:55.781
لم يكن نموذج الحاسوب التقليدي

00:05:55.805 --> 00:05:58.312
واحداً يمكن من خلاله تحقيق هذه المهمة
بسهولة.

NOTE Paragraph

00:05:59.366 --> 00:06:01.918
إذاً إن ما يحدث بين نقاط البيكسل،

00:06:01.942 --> 00:06:05.970
بين صورة الطائر، و كلمة "طائر،"

00:06:05.994 --> 00:06:08.808
أساساً هو مجموعة من العصبونات
المرتبطة ببعضها

00:06:08.832 --> 00:06:09.987
ضمن شبكة عصبونية،

00:06:10.011 --> 00:06:11.228
كما أعرضها هنا.

00:06:11.228 --> 00:06:14.530
يمكن لهذه الشبكة العصبونية أن تكون حيوية،
ضمن القشرة الدماغية البصرية،

00:06:14.554 --> 00:06:16.716
أو، حالياً، نبدأ العمل على إمكانية

00:06:16.740 --> 00:06:19.194
نمذجة شبكات عصبونية مماثلة في الحاسوب.

00:06:19.834 --> 00:06:22.187
و سوف أريكم حقيقة كيف تبدو تلك الشبكات.

NOTE Paragraph

00:06:22.211 --> 00:06:25.627
إذاً يمكنك تصور نقاط البيكسل كطبقة أولى من
العصبونات،

00:06:25.651 --> 00:06:27.890
و هذا، في الواقع، كيفية عملها في العين --

00:06:27.914 --> 00:06:29.577
تلك هي العصبونات في الشبكية.

00:06:29.601 --> 00:06:31.101
و تلك العصبونات تلقم الإشارة

00:06:31.125 --> 00:06:34.528
داخل طبقة بعد طبقة أخرى، بعد طبقة أخرى
من العصبونات،

00:06:34.552 --> 00:06:37.585
جميعها مرتبطة بواسطة مشابك ذات أوزان
مختلفة.

00:06:37.609 --> 00:06:38.944
إن سلوك هذه الشبكة

00:06:38.968 --> 00:06:42.252
تتميز عن طريق قوة جميع تلك المشابك.

00:06:42.276 --> 00:06:45.564
و هذه تميز السمات الحسابية لهذه الشبكة.

00:06:45.588 --> 00:06:47.058
وبنهاية المطاف،

00:06:47.082 --> 00:06:49.529
يغدو لديك عصبون أو مجموعة صغيرة من
العصبونات

00:06:49.553 --> 00:06:51.200
التي تضيء، كلمة، "طائر."

NOTE Paragraph

00:06:51.824 --> 00:06:54.956
سأقوم الآن بتمثيل تلك الأمور الثلاث --

00:06:54.980 --> 00:06:59.676
المدخلات بيكسلات والمشابك في الشبكة
العصبية،

00:06:59.700 --> 00:07:01.285
و طائر، المخرجات --

00:07:01.309 --> 00:07:04.366
تحدد بمتغيرات ثلاث: x وw وy

00:07:04.853 --> 00:07:06.664
ربما ثمة مليون أو نحو ذلك من المتغير x

00:07:06.688 --> 00:07:08.641
مليون بيكسل في تلك الصورة.

00:07:08.665 --> 00:07:11.111
ثمة مليونات أو ترليونات من المتغير w،

00:07:11.135 --> 00:07:14.556
التي تمثل وزن جميع هذه المشابك في الشبكة
العصبية.

00:07:14.580 --> 00:07:16.455
و يوجد كم ضئيل من المتغير y،

00:07:16.479 --> 00:07:18.337
من المخرجات التي تمتلكها الشبكة.

00:07:18.361 --> 00:07:20.110
"طائر" هي كلمة من أربعة أحرف، صحيح؟

00:07:21.088 --> 00:07:24.514
إذاً دعونا نتظاهر بأن هذه مجرد معادلة
بسيطة،

00:07:24.538 --> 00:07:26.701
x" x" w = y.

00:07:26.725 --> 00:07:28.761
أضع التكرار ضمن إشارتي اقتباس مخيفتين

00:07:28.785 --> 00:07:31.065
لأن ما يحدث بالفعل هناك، بالطبع،

00:07:31.089 --> 00:07:34.135
عبارة عن سلاسل معقدة من العمليات الحسابية 
الرياضية.

NOTE Paragraph

00:07:35.172 --> 00:07:36.393
تلك معادلة واحدة.

00:07:36.417 --> 00:07:38.089
يوجد ثلاثة متغيرات.

00:07:38.113 --> 00:07:40.839
و جميعنا نعلم أنه عندما يكون 
لدينا معادلة واحدة،

00:07:40.863 --> 00:07:44.505
يمكنكم حل أحد المتغيرات بمعرفة 
المتغيرين الآخرين.

00:07:45.158 --> 00:07:48.538
لذلك فإن مشكلة الاستدلال،

00:07:48.562 --> 00:07:51.435
هي أن نعلم أن صورة الطائر هي طائر،

00:07:51.459 --> 00:07:52.733
هي هذه:

00:07:52.757 --> 00:07:56.216
هي أن المتغير y مجهول، والمتغيرين w و x
معلومان.

00:07:56.240 --> 00:07:58.699
أنتم تعرفون الشبكات العصبية، تعرفون
البيكسلات.

00:07:58.723 --> 00:08:02.050
كما ترون، تلك هي مشكلة بسيطة نسبياً.

00:08:02.074 --> 00:08:04.260
تضاعفون مرتين بثلاث وتنتهون.

00:08:04.862 --> 00:08:06.985
سأريكم شبكة عصبية اصطناعية

00:08:07.009 --> 00:08:09.305
قمنا ببنائها مؤخراً، بنفس الأسلوب تماماً.

NOTE Paragraph

00:08:09.634 --> 00:08:12.494
تعمل بالزمن الحقيقي على الهاتف المحمول،

00:08:12.518 --> 00:08:15.831
و هذا، بالطبع، أمر رائع بحد ذاته،

00:08:15.855 --> 00:08:19.323
الهاتف النقال يستطيع القيام بمليارات 
بل ترليونات العمليات

00:08:19.347 --> 00:08:20.595
بالثانية.

00:08:20.619 --> 00:08:22.234
ما تنظر اليه هو هاتف

00:08:22.258 --> 00:08:25.805
تنظر لصورة تلو الأخرى لطائر،

00:08:25.829 --> 00:08:28.544
وفي الحقيقية، لا تقول فقط "نعم، إنه طائر"

00:08:28.568 --> 00:08:31.979
بل تميّز نوع الطائر بشبكة من هذا النوع.

00:08:32.890 --> 00:08:34.716
اذاً في تلك الصورة،

00:08:34.740 --> 00:08:38.542
ال x وw معروفان، بينما y غير معروفة.

00:08:38.566 --> 00:08:41.074
أنا أموه حول الجزء الصعب كما ترون

00:08:41.098 --> 00:08:44.959
اذاً كيف من الممكن أن نميز w،

00:08:44.983 --> 00:08:47.170
الدماغ الذي يستطيع القيام بشيء كهذا؟

00:08:47.194 --> 00:08:49.028
كيف يمكننا تعلم هذا النموذج؟

NOTE Paragraph

00:08:49.418 --> 00:08:52.651
إذاً عملية التعليم هذه، لحل w

00:08:52.675 --> 00:08:55.322
اذا ما كنا نقوم بهذا بمساعدة 
المعادلة البسيطة

00:08:55.346 --> 00:08:57.346
والتي نعامل فيها هذه الأحرف كأرقام،

00:08:57.370 --> 00:09:00.057
نستطيع فهم ذلك تماماً 6 = 2 x w

00:09:00.081 --> 00:09:03.393
حسناً نقسم على اثنين وانتهينا.

00:09:04.001 --> 00:09:06.221
المشكلة ستكون بهذه العملية.

00:09:06.823 --> 00:09:07.974
اذاً، القسمة --

00:09:07.998 --> 00:09:11.119
استخدمنا القسمة ، لأنها عكس الضرب،

00:09:11.143 --> 00:09:12.583
لكن كما قلت،

00:09:12.607 --> 00:09:15.056
الضرب هو كذبة صغيرة هنا.

00:09:15.080 --> 00:09:18.406
هذه العملية معقدة للغاية، وهي 
عملية غير خطية

00:09:18.430 --> 00:09:20.134
وليس لديها معكوس.

00:09:20.158 --> 00:09:23.308
اذاً ،علينا إيجاد طريقة لحل هذه المعادلة

00:09:23.332 --> 00:09:25.356
بدون عملية قسمة.

00:09:25.380 --> 00:09:27.723
والطريقة للقيام بذلك غير واضحة 
نوعاً ما.

00:09:27.747 --> 00:09:30.418
لنقل، دعونا نقوم بلعبة جبرية ما

00:09:30.442 --> 00:09:33.348
ولننقل الرقم ستة الى الجانب اليميني 
من المعادلة.

00:09:33.372 --> 00:09:35.198
الأن، مازلنا نستخدم عملية الضرب.

00:09:35.675 --> 00:09:39.249
وذلك الصفر -- لنفكر به كأنه خطأ ما.

00:09:39.249 --> 00:09:41.794
بعبارة أخرى، إذا حلينا المعادلة ل w 
بالطريقة الصحيحة،

00:09:41.818 --> 00:09:43.474
اذاً سيكون الخطأ صفراً.

00:09:43.498 --> 00:09:45.436
واذا لم نحلها حلاً صحيحاً،

00:09:45.460 --> 00:09:47.209
سيكون الخطأ أكبر من الصفر.

NOTE Paragraph

00:09:47.233 --> 00:09:50.599
الأن سوف نخمن حتى يكون الخطأ أصغر،

00:09:50.623 --> 00:09:53.310
وهذا هو الشيء الذي تبرع فيه 
أجهزة الحاسوب جداً.

00:09:53.334 --> 00:09:54.927
اذاً، لناخذ تخميناً أولياً:

00:09:54.951 --> 00:09:56.107
مائا لو w=0 ؟

00:09:56.131 --> 00:09:57.371
إذاً، الخطأ سيكون 6.

00:09:57.395 --> 00:09:58.841
ماذا لو W=1 ؟ إذاً الخطأ 4 .

00:09:58.865 --> 00:10:01.232
ومن ثم يستطيع الحاسوب أن
يلعب (ماركو بولو)،

00:10:01.256 --> 00:10:03.623
حتى يقوم بإنقاص الخطأ الى الصفر.

00:10:03.647 --> 00:10:07.021
وبينما يفعل ذلك، فهو يحصل على قيمة
تقريبة متعاقبة ل w.

00:10:07.045 --> 00:10:10.701
بالعادة ،لايصل الى هذه القيمة بسرعة
لكن بعد الكثير من الخطوات،

00:10:10.725 --> 00:10:15.349
نصل لحوالي w = 2.999
وهي قيمة تقريبية كافية.

00:10:16.302 --> 00:10:18.116
وهذه هي العملية التعليمية.

NOTE Paragraph

00:10:18.140 --> 00:10:20.870
اذاً تذكر ما كان يجري هنا

00:10:20.894 --> 00:10:25.272
كنا نقوم باخذ الكثير من قيم x و y 
المعلومة

00:10:25.296 --> 00:10:28.750
ونقوم بحل w خلال عمليات متعاقبة.

00:10:28.774 --> 00:10:32.330
تماماً هي نفس الطريقة التي نتعلم بها.

00:10:32.354 --> 00:10:34.584
تستصحب أذهاننا الكثير من صور فترة الطفولة

00:10:34.608 --> 00:10:37.241
ويُقال لنا "هذا طائر،
ليس هذا طائراً."

00:10:37.714 --> 00:10:39.812
ومع مرور الوقت، ومع التكرار،

00:10:39.836 --> 00:10:42.764
نحل الw نقوم بالحل عن طريق
تلك الوصلات العصبية.

NOTE Paragraph

00:10:43.460 --> 00:10:47.546
اذاً الأن، لدينا x و y كقيم ثابتة 
لكي نحل y ،

00:10:47.570 --> 00:10:49.417
هذا ككل يوم، تصور سريع.

00:10:49.441 --> 00:10:51.204
نكتشف كيف نستطيع إيجاد الحل ل w،

00:10:51.228 --> 00:10:53.131
ذلك هو التعلم، وهو الأكثر صعوبة،

00:10:53.155 --> 00:10:55.140
لأننا نحتاج إلى تصغير الخطأ،

00:10:55.164 --> 00:10:56.851
باستخدام الكثير من أمثلة التعلم،

NOTE Paragraph

00:10:56.875 --> 00:11:00.062
ومنذ حوالي السنة، أحد أعضاء 
فريقنا (أليكس ماريفينسف)،

00:11:00.086 --> 00:11:03.636
قرر أن يجرب ماذا سيحدث إذا ما حاولنا 
حل المعادلة لأجل x،

00:11:03.660 --> 00:11:05.697
بإعطاء قيمة معلومة ل w و y .

00:11:06.124 --> 00:11:07.275
بعبارة أخرى،

00:11:07.299 --> 00:11:08.651
أنت تعرف أنه طائر،

00:11:08.675 --> 00:11:11.978
وتتمتع مسبقاً بشبكة عصبية دربتها 
على أن الذي أمامك طائر،

00:11:12.002 --> 00:11:14.346
لكن ما الذي تبدو عليه صورة الطائر؟

00:11:15.034 --> 00:11:20.058
اتضح أنه باستخدام نفس عملية 
تقليل الخطأ،

00:11:20.082 --> 00:11:23.512
نستطيع فعل المثل عن طريق الشبكة المدربة 
على التعرف على الطيور،

00:11:23.536 --> 00:11:26.924
واتضح أن النتيجة ستكون ...

00:11:30.400 --> 00:11:31.705
صورة لطيور.

00:11:32.814 --> 00:11:36.551
هذه صورة لطائر تم توليدها كلياً
بواسطة شبكة عصبية

00:11:36.575 --> 00:11:38.401
والتي دُربت لتتعرف على الطيور.

00:11:38.425 --> 00:11:41.963
فقط بحل بالنسبة ل x بدل الحل بالنسبة ل y.

00:11:41.987 --> 00:11:43.275
وبالقيام بتلك التكرارات.

NOTE Paragraph

00:11:43.732 --> 00:11:45.579
هنا مثال مسلي آخر.

00:11:45.603 --> 00:11:49.040
هذا العمل صنعه (مايك تايكو) من فريقنا،

00:11:49.064 --> 00:11:51.372
والذي يدعوه "موكب الحيوانات".

00:11:51.396 --> 00:11:54.272
ويذكرني قليلاً بأعمال (وليام كينتردوغ) 
الفنية،

00:11:54.296 --> 00:11:56.785
حيث يقوم برسم نماذج، ثم يقوم بتحريكها،

00:11:56.809 --> 00:11:58.269
يرسم النماذج، ويحركها،

00:11:58.293 --> 00:11:59.691
ويصنع فلم بهذه الطريقة.

00:11:59.715 --> 00:12:00.866
في هذه الحالة،

00:12:00.890 --> 00:12:04.167
مايقوم به (مايك) هو تغيير y عبر مساحة
متباينة من الحيوانات،

00:12:04.191 --> 00:12:06.573
ضمن شبكة مصصمة، لكي تميز وتعرف

00:12:06.597 --> 00:12:08.407
الحيوانات المختلفة عن بعضها البعض.

00:12:08.431 --> 00:12:12.182
وستحصل على هذا الشكل الغريب
من حيوان لآخر،

NOTE Paragraph

00:12:14.221 --> 00:12:18.835
هو و(ألكس) حاولا تقليل

00:12:18.859 --> 00:12:21.618
ال y الى مساحة بعدين فقط،

00:12:21.642 --> 00:12:25.080
مما سمح لهما بصنع خريطة
من مساحة كل الأشياء

00:12:25.104 --> 00:12:26.823
المُتعرف عليها من قبل هذه الشبكة.

00:12:26.847 --> 00:12:28.870
بالقيام بهذا النوع من التركيب

00:12:28.894 --> 00:12:31.276
أو توليد صورة من ذلك السطح الكامل،

00:12:31.300 --> 00:12:34.146
بتغيير y عبر ذلك السطح، ستحصل على 
خريطة نوعاً ما --

00:12:34.170 --> 00:12:37.311
خريطة بصرية من كل الأشياء 
التي تستطيع الشبكة تمييزها.

NOTE Paragraph

00:12:37.335 --> 00:12:40.200
الحيوانات كلها موجودة هنا، و"أرمانديلو" 
في البقعة المناسبة.

NOTE Paragraph

00:12:40.919 --> 00:12:43.398
وتستطيع القيام بذلك مع أنواع آخرى
من الشبكات أيضاً.

00:12:43.422 --> 00:12:46.296
هذه الشبكة مصممة لمعرفة الوجوه،

00:12:46.320 --> 00:12:48.320
لتميز كل وجه عن الآخر.

00:12:48.344 --> 00:12:51.593
وهنا نقوم بوضع ال y التي تقول "أنا،"

00:12:51.617 --> 00:12:53.192
مقاييس وجهي الخاصة.

00:12:53.216 --> 00:12:54.922
وعندما تُحل هذه الشبكة بالنسبة لx،

00:12:54.946 --> 00:12:57.564
بالأحرى تولد هذا الجنون،

00:12:57.588 --> 00:13:02.016
صورة تكعيبية، وسريالية، وغريبة لي

00:13:02.040 --> 00:13:03.846
من عدة وجهات نظر في نفس الوقت.

NOTE Paragraph

00:13:03.870 --> 00:13:06.604
والسبب في تكوينها من عدة وجهات 
نظر في نفس الوقت

00:13:06.628 --> 00:13:10.315
هو أن هذه الشبكة صُممت
لكي تتخلص من الغموض

00:13:10.339 --> 00:13:12.815
الذي يلحق بالوجوه من وضعية تصوير لآخرى،

00:13:12.839 --> 00:13:16.215
وبالنظر من وضع إضاءة الى آخر.

00:13:16.239 --> 00:13:18.324
إذاً حتى تقوم بهذا النوع من إعادة التكوين،

00:13:18.348 --> 00:13:20.652
اذا لم تستخدم نوع من الصور الدليلية

00:13:20.676 --> 00:13:21.887
أو دليل إحصائي،

00:13:21.911 --> 00:13:25.676
حينها ستحصل على قليل من الإرتباك 
من نقاط مختلفة،

00:13:25.700 --> 00:13:27.068
لأنه غامض.

00:13:27.786 --> 00:13:32.009
هذا ما سيحصل إذا استخدم (أليكس)
وجهه كصورة دليلية

00:13:32.033 --> 00:13:35.354
خلال عملية إعادة تكوين وجهي.

00:13:36.284 --> 00:13:38.612
سترون بأنها ليست مثالية.

00:13:38.636 --> 00:13:40.510
وما يزال هناك الكثير من العمل لنقوم به

00:13:40.534 --> 00:13:42.987
لتحسين عملية إعادة التكوين هذه.

00:13:43.011 --> 00:13:45.838
لكن بدأنا بالحصول على شيء
يشبه الوجه المتماسك،

00:13:45.862 --> 00:13:47.876
وذلك باستخدام وجهي كدليل.

NOTE Paragraph

00:13:48.892 --> 00:13:51.393
ليس عليك البدء بقماش فارغ

00:13:51.417 --> 00:13:52.573
أو ضوضاء بيضاء.

00:13:52.597 --> 00:13:53.901
بحل المعادلة بالنسبة لx

00:13:53.925 --> 00:13:57.814
تستطيع البدء بx
والتي هي نفسها صورة ما مسبقاً.

00:13:57.838 --> 00:14:00.394
هذا هو هذا المنظر الصغير.

00:14:00.418 --> 00:14:04.540
هذه شبكة مُصممة لكي تصنف

00:14:04.564 --> 00:14:07.683
العديد من الأشياء المختلفة
أشخاص، أشكال، حيوانات ...

00:14:07.707 --> 00:14:10.300
هنا، بدأنا بصورة للغيوم،

00:14:10.324 --> 00:14:11.995
وبينما نقوم بعملية الاستمثال،

00:14:12.019 --> 00:14:16.505
أساساً، هذه الشبكة تميز ما تراه 
بين الغيوم.

00:14:16.931 --> 00:14:19.251
وكلما استغرقت بالنظر الى هذا،

00:14:19.275 --> 00:14:22.028
سترى المزيد من الأشياء بين الغيوم

00:14:23.004 --> 00:14:26.379
تستطيع أيضاً استخدام شبكة الوجوه
لكي تهلوس الى هذا،

00:14:26.403 --> 00:14:28.215
وستحصل على أشياء مجنونة جداً.

NOTE Paragraph

00:14:28.239 --> 00:14:29.389
(ضحك)

NOTE Paragraph

00:14:30.401 --> 00:14:33.145
أو، أجرى (مايك) تجارب أخرى

00:14:33.169 --> 00:14:37.074
حيث يأخذ صورة الغيمة هذه،

00:14:37.098 --> 00:14:40.605
يهلوسها ويكبرها، يهلوسها ويكبرها، 
يهلوسها ويكبرها.

00:14:40.629 --> 00:14:41.780
وبهذه الطريقة،

00:14:41.804 --> 00:14:45.479
نستطيع الحصول على حالة من الضباب
لهذه الشبكة كما أعتقد،

00:14:45.503 --> 00:14:49.183
أو نوعاً ما من المجمعات الحرة،

00:14:49.207 --> 00:14:51.434
حيث تقوم الشبكات بتدمير نفسها.

00:14:51.458 --> 00:14:54.879
إذاً كل صورة هي الأساس لما

00:14:54.903 --> 00:14:56.404
"ما الذي أعتقد أني سأراه بعدها؟

00:14:56.404 --> 00:14:59.151
مالذي أعتقد أني سأراه بعدها؟
مالذي أعتقد أني سأراه بعدها؟

NOTE Paragraph

00:14:59.487 --> 00:15:02.423
عرضت هذا لأول مرة على الملأ

00:15:02.447 --> 00:15:07.884
لمجموعة خلال محاضرة في سياتل
تحت عوان (التعليم العالي) --

00:15:07.908 --> 00:15:10.345
كان هذا مباشرة بعد إجازة الماريجونا.

NOTE Paragraph

00:15:10.369 --> 00:15:12.784
(ضحك)

NOTE Paragraph

00:15:14.627 --> 00:15:16.731
إذاً، أريد أن أختم سريعاً

00:15:16.755 --> 00:15:21.010
بالإشارة الى أن هذه التكنولوجيا غير مقيدة

00:15:21.034 --> 00:15:24.699
لقد أريتكم أمثلة بصرية بحتة
لأنه من الممتع النظر اليها

00:15:24.723 --> 00:15:27.174
لكنها ليست تقنية بصرية بحتة.

00:15:27.198 --> 00:15:29.191
الفنان المتعاون معنا، (روس غوردن)

00:15:29.215 --> 00:15:32.886
قام بتجارب، تتضمن كاميرا تقوم بأخذ صورة،

00:15:32.910 --> 00:15:37.144
ثم حاسوب في حقيبة ظهره يقوم بكتابة
قصيدة باستخدام الشبكات العصبية،

00:15:37.168 --> 00:15:39.112
وذلك استناداً على محتوى الصورة.

00:15:39.136 --> 00:15:42.083
وقد دُربت الشبكة العصبية الشعرية

00:15:42.107 --> 00:15:44.341
على أشعار كثيرة من القرن العشرين.

00:15:44.365 --> 00:15:45.864
والشعر كما تعلمون،

00:15:45.888 --> 00:15:47.802
كما أعتقد، هذا ليس سيئاً في الواقع.

NOTE Paragraph

00:15:47.826 --> 00:15:49.210
(ضحك)

NOTE Paragraph

00:15:49.234 --> 00:15:50.393
في الختام،

00:15:50.417 --> 00:15:52.549
أعتقد أن (مايكل أنجيلو)،

00:15:52.573 --> 00:15:53.807
كان على حق،

00:15:53.831 --> 00:15:57.267
الإدراك والإبداع مرتبطان ارتباطاً وثيقاً.

00:15:57.611 --> 00:16:00.245
ما رأيناه للتو هو شبكات عصبية،

00:16:00.269 --> 00:16:02.572
مُدربة كلياً لكي تميز،

00:16:02.596 --> 00:16:04.838
أو للتعرف على الأشياء المختلفة 
في هذا العالم،

00:16:04.862 --> 00:16:08.023
وقادرة على العمل في الإتجاه 
المعاكس، لتولد.

00:16:08.047 --> 00:16:09.830
وأحد الأشياء التي اقترحت لي

00:16:09.854 --> 00:16:12.252
ليس فقط ما رأه (مايكل أنجيلو)

00:16:12.276 --> 00:16:14.728
المنحوتة في قطعة الحجر،

00:16:14.752 --> 00:16:18.390
لكن أي مخلوق، أي كائن، أي فضائي

00:16:18.414 --> 00:16:22.071
يستطيع أن يقوم بأعمال حسية من هذا النوع

00:16:22.095 --> 00:16:23.470
هو قادر أيضاً على التكوين

00:16:23.494 --> 00:16:26.718
لأنها نفس الآلية المستخدمة في الحالتين.

NOTE Paragraph

00:16:26.742 --> 00:16:31.274
كذلك، أعتقد أن الإدراك والإبداع 
لا يعنيان بالضرورة

00:16:31.298 --> 00:16:32.508
إنسان على نحو مميز.

00:16:32.532 --> 00:16:36.240
بدأنا باختراع حواسيب تقوم
بنفس هذه الأشياء.

00:16:36.264 --> 00:16:39.592
ومن المفترض أن لا يكون ذلك مفاجئاً؛ 
فالدماغ في الأساس حسابي.

NOTE Paragraph

00:16:39.616 --> 00:16:41.273
وأخيراً،

00:16:41.297 --> 00:16:45.965
بدأت الحوسبة كتدريب لتطويرألات ذكية.

00:16:45.989 --> 00:16:48.451
وتم تغييرها على نحو كبير بعد فكرة

00:16:48.475 --> 00:16:51.488
كيف نستطيع جعل الآلات ذكية.

00:16:51.512 --> 00:16:53.674
وأخيراً، بدأنا نوفي

00:16:53.698 --> 00:16:56.104
ببعض وعود أولئك الرعيل الأول،

00:16:56.128 --> 00:16:57.841
ل(تورينج) و(فون نيومان)

00:16:57.865 --> 00:17:00.130
و(مكولوتش) و(بيتس).

00:17:00.154 --> 00:17:04.252
وأعتقد أن الحوسبة لا تتعلق فقط بالحساب

00:17:04.276 --> 00:17:06.423
أو لعب الكاندي كراش أو شيء ما.

00:17:06.447 --> 00:17:09.025
من البداية، قمنا بأخذ أدمغتنا كنموذج.

00:17:09.049 --> 00:17:12.318
وأعطانا ذلك القابلية لفهم أدمغتنا 
فهماً أفضل

00:17:12.342 --> 00:17:13.871
ومدّها.

NOTE Paragraph

00:17:14.627 --> 00:17:15.794
شكراً جزيلاً لكم.

NOTE Paragraph

00:17:15.818 --> 00:17:21.757
(تصفيق)