ما هو ذكاء السرب؟ استكشاف دوره في رؤية الذكاء الاصطناعي

بشكل عام، عندما ننظر إلى سرب من الطيور يشكل شكل V مثاليًا أو النمل يتدفق حول مصدر غذاء، فإننا نعجب ببساطة بجمال الطبيعة دون التوقف للتفكير في العمليات المعقدة والذكية التي تحدث. توقف العلماء وألقوا نظرة فاحصة ولاحظوا وجود نظام رائع وراء هذه السلوكيات. 

في الواقع، ألهمت هذه الظواهر الطبيعية مفهوم ذكاء السرب في الذكاء الاصطناعي، حيث يعمل العديد من العناصر البسيطة معًا لمعالجة المشكلات المعقدة. بدلاً من الاعتماد على قائد مركزي واحد، تتواصل هذه العناصر وتتكيف وتتعلم من بعضها البعض، تمامًا مثل العديد من الأنظمة الطبيعية.

يكتسب مفهوم ذكاء السرب اهتمامًا باعتباره مجالًا بحثيًا مثيرًا للاهتمام في تحسين الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق وخاصة في رؤية الكمبيوتر. إنه يوفر طريقة جديدة لتحسين كيفية تعلم الآلات واكتشاف الكائنات وحتى العمل معًا في مجموعات. 

في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف يتم استخدام ذكاء السرب في رؤية الكمبيوتر اليوم. سننظر أيضًا في كيفية دعمه لتدريب النماذج، وما الذي يجعله مختلفًا، ولماذا هو مهم لمستقبل الذكاء الاصطناعي. 

‍

ما هو ذكاء السرب؟

ذكاء السرب هو جزء من الذكاء الاصطناعي حيث يعمل العديد من العناصر البسيطة معًا لحل المشكلات باستخدام سلوك المجموعة. فكر في كيف تجد النحلات أفضل بقع الزهور في حقل كبير. تستكشف كل نحلة منطقة صغيرة وتشارك إشارات بسيطة مع الآخرين. لا يوجد قائد فيما يتعلق بمهمة العثور على أفضل بقعة زهور، ولكن معًا، تجد الخلية المسار الأكثر كفاءة لأفضل الموارد.

وبنفس الطريقة، يتخذ كل عنصر في السرب قرارات بناءً على المعلومات المحلية فقط. ليس لديه رؤية كاملة للنظام، لكنه يتفاعل مع الإشارات أو الأنماط القريبة. بمرور الوقت، تجد المجموعة حلولًا ذكية من خلال التعاون دون الحاجة إلى وحدة تحكم مركزية.

فيما يلي بعض الخصائص الرئيسية التي تحدد ذكاء السرب:

• اللامركزية: يتصرف كل عنصر بمفرده دون وجود رأس عمليات مركزي. يتخذ كل واحد قرارات باستخدام المعلومات التي لديه فقط.
  ‍
• التنظيم الذاتي: تتغير المجموعة بشكل طبيعي وتشكل أنماطًا مفيدة دون سيطرة خارجية. تعمل العناصر معًا وتتكيف من تلقاء نفسها.
• 
  قواعد العناصر البسيطة: يتبع كل عنصر قواعد بسيطة بناءً على ما يحدث من حوله مباشرةً. إنهم يستخدمون المعلومات المحلية، وليس البيانات المعقدة.
  ‍
• السلوك الناشئ: تتراكم الإجراءات الصغيرة لكل وكيل لتكوين نتائج ذكية ومعقدة. يمكنهم معًا حل المشكلات التي لا يستطيع أي وكيل بمفرده التعامل معها.

‍

خوارزميات ذكاء الأسراب الشائعة

تندرج فكرة ذكاء الأسراب في مجال أوسع يُعرف باسم الذكاء الاصطناعي المستوحى من علم الأحياء، والذي يركز على دراسة كيفية حل الطبيعة للمشكلات واستخدام هذه الأفكار في الأنظمة الاصطناعية. بناءً على هذه الدراسات، قام الباحثون بمرور الوقت ببناء العديد من الطرق القائمة على الأسراب. 

تتضمن بعض الطرق أو الخوارزميات الشائعة القائمة على الأسراب تحسين سرب الجسيمات (PSO)، وتحسين مستعمرة النمل (ACO)، وتحسين مستعمرة النحل (BCO). تحاكي PSO كيفية تحرك الطيور أو الأسماك في مجموعات للعثور على الحلول المثلى. وفي الوقت نفسه، تعتمد ACO على كيفية عثور النمل على المسارات باستخدام آثار الرائحة، وتتضمن BCO كيفية استكشاف النحل لمصادر الغذاء ومشاركتها. تُستخدم هذه الطرق الآن في الروبوتات والتعلم العميق والرؤية الحاسوبية لحل المشكلات المعقدة بكفاءة.

أحد الأمثلة التكنولوجية المذهلة بصريًا لذكاء الأسراب هو عروض إضاءة الطائرات بدون طيار، حيث يتم تحليق آلاف الطائرات بدون طيار بتنسيق مثالي لتشكيل أشكال ورسوم متحركة معقدة في السماء. تعمل كل طائرة بدون طيار كعامل بسيط، يستجيب للإشارات المحلية دون قائد. يحاكي هذا الإعداد كيفية تحرك أسراب الطيور أو أسراب الحشرات كمجموعة من خلال التفاعل مع جيرانها. 

‍

كيف يعمل ذكاء الأسراب في أنظمة الذكاء الاصطناعي

غالبًا ما يستخدم ذكاء الأسراب في المهام التي تتضمن البحث واتخاذ القرارات والتحسين. إنه يعمل بشكل جيد في المواقف التي توجد فيها العديد من الحلول الممكنة، والهدف هو إيجاد الحل الأمثل. على عكس الطرق التقليدية التي تعتمد على نظام واحد، تستخدم الأساليب القائمة على الأسراب عوامل بسيطة متعددة تستكشف معًا وتتعلم من بعضها البعض.

يمكن الاستفادة من الطرق القائمة على الأسراب عندما يكون هناك عدد كبير من العوامل أو أنماط غير واضحة. هذه الحالات شائعة في تعلم الآلة و التعلم العميق. 

على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتدريب نموذج للرؤية الحاسوبية، فهناك العديد من معلمات التدريب التي يجب أخذها في الاعتبار. يمكن لذكاء الأسراب اختبار قيم معلمات مختلفة في نفس الوقت. يؤدي هذا إلى تسريع التدريب عن طريق تجربة العديد من الإعدادات المختلفة في وقت واحد بسرعة، مما يوفر الوقت ويؤدي إلى نموذج يعمل بشكل أفضل بشكل عام.

إليك نظرة فاحصة على كيفية عمل خوارزميات الأسراب عادةً:

• تهيئة الوكيل: يبدأ كل وكيل بتخمين عشوائي من جميع الإجابات المحتملة - تخيل أن كل واحد يبدأ في بقعة مختلفة على الخريطة.
  ‍
• تقييم اللياقة: تختبر الوكلاء بعد ذلك تخميناتهم لمعرفة مدى قربهم من الحل المثالي. فكر في هذا على أنه إعطاء كل تخمين درجة - فكلما كان التخمين أفضل، زادت الدرجة.
  ‍
• تبادل المعلومات: يتبادل الوكلاء نتائجهم ونتائجهم مع جيرانهم. يساعدهم هذا على تعديل تخميناتهم من خلال التعلم من تجربتهم الخاصة وتجارب الآخرين.

• التقارب: بمرور الوقت، تبدأ الوكلاء في التحرك نحو أفضل التخمينات. تصبح مواقعهم أكثر تشابهًا حيث يقتربون جميعًا من الحل الأمثل، وتستمر هذه العملية حتى يتم العثور على إجابة جيدة بما فيه الكفاية أو يتم إيقاف العملية.

ذكاء الأسراب في الروبوتات وأنظمة الرؤية

بالإضافة إلى نماذج التدريب، يمكن استخدام ذكاء الأسراب في تطبيقات الرؤية الحاسوبية لتحسين المهام المختلفة. إحدى هذه المهام هي استخراج الميزات، حيث يحلل النظام الصور للعثور على التفاصيل المهمة مثل الحواف والألوان والقوام التي تساعد في تحديد ما هو موجود في الصورة. يمكن لخوارزميات الأسراب البحث بسرعة في كميات كبيرة من البيانات لانتقاء هذه العناصر الرئيسية، مما يجعل العملية أكثر كفاءة.

تطبيق آخر مؤثر هو تجزئة الصور، والذي يتضمن تقسيم الصورة إلى مناطق متميزة، مثل فصل السماء عن المباني في منظر المدينة. التقنيات المستوحاة من سلوك النمل أو ACO تخلق "آثار رائحة" افتراضية تساعد في تجميع الأجزاء المتشابهة من الصورة بناءً على الأنماط والقوام. هذا يجعل من السهل على النظام فهم المناطق المختلفة.

‍

بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ذكاء الأسراب لضبط الإعدادات تلقائيًا المتعلقة بكيفية قيام نماذج الرؤية الحاسوبية بإنشاء تنبؤات. على سبيل المثال، في اكتشاف الكائنات، هناك معلمة رئيسية هي عتبة الثقة، وهي الحد الأدنى للاحتمالية التي يجب أن يصل إليها الاكتشاف ليتم اعتباره صالحًا. يساعد هذا في تحديد مدى دقة تحديد النموذج للكائنات وتحديد موقعها. من خلال الضبط الدقيق المستمر لهذه الإعدادات، تساعد الطرق القائمة على الأسراب في الحفاظ على دقة النموذج حتى مع تغير الظروف.

تحسين قائم على الأسراب لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي المتطورة

يستكشف الباحثون أيضًا التحسين القائم على الأسراب لاستخدامه في الأجهزة الطرفية التي تشغل حلول الذكاء الاصطناعي. الأجهزة الطرفية هي أنظمة صغيرة لامركزية، مثل المستشعرات أو الكاميرات أو الهواتف الذكية أو أدوات إنترنت الأشياء الأخرى. 

تقوم بجمع ومعالجة البيانات في مكان إنشائها بدلاً من إرسال كل شيء إلى خادم مركزي. نظرًا لأن هذه الأجهزة لديها قوة حوسبة محدودة، فمن المهم تحسين طريقة عملها.

للقيام بذلك، يمكن للخوارزميات خفيفة الوزن المستوحاة من ذكاء الأسراب أن تعمل جنبًا إلى جنب مع نموذج الذكاء الاصطناعي الرئيسي للمساعدة في اتخاذ قرارات سريعة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن لهذه الخوارزميات ضبط الإعدادات بسرعة، مما يضمن بقاء النظام مستجيبًا حتى إذا تغيرت البيئة أو الموارد المتاحة. هذا مفيد بشكل خاص في الروبوتات وأنظمة إنترنت الأشياء (IoT)، حيث غالبًا ما يكون الإجراء الفوري مطلوبًا، ولا يوجد وقت للاعتماد على المعالجة عن بُعد المستندة إلى السحابة.

مزايا وعيوب ذكاء الأسراب

في حين يقدم ذكاء الأسراب مقاربة جديدة لحل مشكلات الذكاء الاصطناعي باستخدام وكلاء بسيطين يعملون معًا، من المهم الموازنة بين الإيجابيات والسلبيات قبل دمج هذه الخوارزميات في حلول الذكاء الاصطناعي. دعنا نستكشف كلاً من المزايا والتحديات المحتملة.

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية التي تجعل ذكاء الأسراب مفيدًا في أنظمة الذكاء الاصطناعي:

• قابل للتطوير ومرن: يعمل بشكل جيد سواء كان هناك عدد قليل من الوكلاء أو الكثير، ويتكيف مع أنواع مختلفة من المشكلات.
  ‍
• جيد لمساحات البحث المعقدة والمشوشة: يمكنه التعامل مع البيئات الفوضوية أو غير المتوقعة حيث قد تكافح الطرق التقليدية.
  ‍
• قابل للموازاة وقابل للتكيف: يمكن للوكلاء العمل بالتوازي والتحديث أثناء التعلم، مما يدعم اتخاذ القرارات بسرعة. 

من ناحية أخرى، إليك بعض القيود المرتبطة بذكاء الأسراب:

• تقارب أبطأ: قد يستغرق إيجاد حل جيد وقتًا أطول مقارنة بالطرق الأكثر تركيزًا. يحدث هذا لأن الطرق القائمة على الأسراب مصممة لاستكشاف مجموعة واسعة من الاحتمالات.
  ‍
• خطر التقارب المبكر: قد يستقر الوكلاء على حل مبكرًا جدًا قبل استكشاف بدائل أفضل. قد يمنع هذا القرار المبكر اكتشاف أفضل حل ممكن.

• حساسية المعلمات: غالبًا ما تعتمد فعالية ذكاء الأسراب على الضبط الدقيق لإعداداته الداخلية، وقد يتطلب تحقيق أفضل أداء العديد من الاختبارات والتعديلات.

النقاط الرئيسية

يستلهم ذكاء الأسراب من الطبيعة لحل المشكلات المعقدة من خلال العمل الجماعي بدلاً من الاعتماد على قائد. إنه يوفر طريقة فعالة لتدريب النماذج وتحسينها، خاصةً عندما تكون مساحة البحث واسعة أو غير متوقعة. 

يمكن لطرق الأسراب أيضًا تحسين مهام مثل اكتشاف الكائنات وتحديد الميزات وضبط المعلمات. مع استمرار البحث في هذا المجال، من المحتمل أن نشهد المزيد من الذكاء الاصطناعي المستوحى من علم الأحياء يشكل مستقبل رؤية الكمبيوتر.

انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا للتعمق في الذكاء الاصطناعي. هل تتطلع إلى بناء مشاريع رؤية الكمبيوتر الخاصة بك؟ تحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا. تعرف على كيف تعمل رؤية الكمبيوتر في الرعاية الصحية على تحسين الكفاءة واستكشف تأثير الذكاء الاصطناعي في التصنيع من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا!