ذكاء السرب

ذكاء السرب (SI) هو مجال الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يستلهم من السلوك الجماعي للأنظمة اللامركزية ذاتية التنظيم الموجودة في الطبيعة. فكر في مستعمرة النمل التي تجد أقصر طريق إلى مصدر غذاء دون عيب أو سرب من الطيور التي تبحر في انسجام تام. تحقق هذه الأنظمة أهدافًا عالمية معقدة من خلال تفاعلات بسيطة بين العديد من الوكلاء الأفراد، دون أي تحكم مركزي أو قائد مركزي. في الذكاء الاصطناعي، تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل التحسين المعقدة من خلال محاكاة هذا السلوك الناشئ.

كيف يعمل ذكاء السرب

تتمثل الفكرة الأساسية وراء ذكاء السرب في أن الذكاء الجماعي يمكن أن ينشأ من مجموعة من العوامل البسيطة التي تتفاعل مع بعضها البعض ومع بيئتها. يتبع كل وكيل فردي مجموعة أساسية من القواعد وغالبًا ما يكون لديه معرفة محلية محدودة فقط. على سبيل المثال، قد لا تعرف نملة فردية في خوارزمية تحسين مستعمرة النمل (ACO) سوى مسارات الفرمون الموجودة في مسارها مباشرةً. ومع ذلك، عندما يتصرف العديد من الوكلاء ويتفاعلون، فإن أفعالهم الجماعية تنتج نمطًا عالميًا ذكيًا ومتطورًا. ويسمح هذا السلوك الناشئ للسرب بالتكيف مع التغييرات وإيجاد الحلول المثلى وإظهار المتانة ضد الإخفاقات الفردية. هذا النهج اللامركزي يجعل من الذكاء الاصطناعي فعالاً بشكل خاص في حل المشاكل الديناميكية والمعقدة حيث قد تواجه الأساليب التقليدية المركزية صعوبات.

التطبيقات والأمثلة

تم تطبيق مبادئ ذكاء السرب بنجاح في مختلف المجالات، من الخدمات اللوجستية والجدولة إلى الروبوتات والاتصالات السلكية واللاسلكية. ولأنها ممتازة في استكشاف مساحات البحث الواسعة، فهي مفيدة بشكل خاص في التعلم الآلي.

• ضبط المعلمات الفائقة في التعلّم الآلي: تُستخدم واحدة من أبرز خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وهي خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO)، على نطاق واسع لضبط المعلمات الفائقة للشبكات العصبية. في هذا السيناريو، يمثل كل "جسيم" في السرب مجموعة من المعلمات الفائقة (مثل معدل التعلم أو حجم الدفعة). "تطير" الجسيمات عبر فضاء المعلمات ومن خلال التواصل مع جيرانها تتقارب بشكل جماعي على المجموعة المثلى من المعلمات الفائقة التي تحقق أفضل أداء للنموذج. يمكن أن يكون هذا النهج أكثر كفاءة من عمليات البحث اليدوي أو الشبكي، خاصةً في المساحات عالية الأبعاد.
• تنسيق أسراب الطائرات بدون طيار ذاتية التحكم: في علم الروبوتات، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتنسيق أعمال الروبوتات المتعددة. على سبيل المثال، يمكن نشر سرب من الطائرات بدون طيار لمهام البحث والإنقاذ بعد وقوع كارثة طبيعية. تعمل كل طائرة بدون طيار بشكل مستقل استناداً إلى قواعد بسيطة، مثل الحفاظ على مسافة آمنة من الطائرات بدون طيار الأخرى والبحث في المنطقة المخصصة لها. من خلال مشاركة المعلومات محلياً (على سبيل المثال، "تم العثور على شيء مهم")، يمكن للسرب أن يرسم خريطة جماعية لمنطقة كبيرة ويحدد موقع الناجين ويتكيف مع التضاريس بشكل أسرع بكثير مما يمكن لطائرة واحدة بدون طيار. وهذا له تطبيقات في الزراعة والمراقبة والرصد البيئي.

المقارنة مع المفاهيم ذات الصلة

يعد ذكاء السرب جزءًا من عائلة أوسع من الأساليب الفوقية المستوحاة من الطبيعة، ولكن لديه اختلافات رئيسية عن المناهج الأخرى.

• الخوارزميات التطورية (EA): كل من SI و EA هي تقنيات تحسين قائمة على السكان. ومع ذلك، فإن الخوارزميات التطورية، مثل الخوارزميات الجينية، تحاكي التطور البيولوجي من خلال آليات مثل الانتقاء والتقاطع والطفرة على مدى عدة أجيال. وعلى النقيض من ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي يمثل التفاعلات الاجتماعية والذكاء الجماعي داخل مجموعة سكانية واحدة أو جيل واحد. يمكن أن تستفيد نماذج التحليلات الفوقية YOLO من الخوارزميات التطورية لتحسين المعلمة الفائقة.
• خوارزميات التحسين التقليدية: تُعد طرق مثل " نزول التدرج " و" مُحسِّن آدم " أساسية لتدريب معظم نماذج التعلم العميق. تعتمد هذه الطرق على حساب تدرج (مشتق) دالة الخسارة. عادةً ما تكون خوارزميات SI خالية من التدرج، مما يجعلها مناسبة لمجالات التحسين غير القابلة للاشتقاق أو المعقدة للغاية حيث تكون التدرجات غير متاحة أو غير موثوقة.
• التعلم المعزز (RL): بينما يتضمن التعلّم المعزز أيضًا تعلّم الوكلاء من بيئتهم، إلا أنه يختلف عن التعلّم المعزز. في التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL)، يتعلم كل وكيل عادةً سياسة معقدة من خلال التجربة والخطأ لتعظيم المكافآت الخاصة به. في SI، يكون الوكلاء في SI أبسط بكثير، حيث يتبعون قواعد محددة مسبقًا تؤدي إلى سلوك جماعي ذكي بدلاً من تعلم سياسات فردية. يمكن أن يكون هناك تداخل، خاصة في مجالات مثل التعلم المعزز العميق للأسراب الروبوتية.

المزايا والقيود

المزايا:

• المتانة: إن الطبيعة اللامركزية تعني أن النظام لا يعتمد على أي وكيل بمفرده، مما يجعله مرنًا في مواجهة الإخفاقات الفردية.
• قابلية التوسع: يمكن تحسين أداء النظام غالبًا عن طريق إضافة المزيد من الوكلاء إلى السرب.
• القدرة على التكيف: يمكن أن تتكيف الأسراب مع البيئات الديناميكية والمتغيرة من خلال تفاعلات محلية بسيطة بين الوكلاء.
• البساطة: غالبًا ما تكون القواعد التي تحكم الوكلاء الفرديين بسيطة جدًا في التنفيذ، ومع ذلك فإنها تنتج سلوكًا جماعيًا معقدًا وفعالًا للغاية.
• الاستكشاف: تُعد طرق SI فعالة جدًا في استكشاف مساحات البحث الكبيرة والمعقدة للعثور على أفضل النتائج العالمية.

القيود:

• التقارب السابق لأوانه: قد تتقارب بعض خوارزميات SI، مثل PSO، في بعض الأحيان إلى الحل الأمثل المحلي بسرعة كبيرة، مما يؤدي إلى فقدان الحل الأفضل عالميًا.
• ضبط المعلمة: غالبًا ما تعتمد فعالية خوارزمية SI على ضبط مجموعة المعلمات الخاصة بها بعناية، مثل حجم السرب أو عوامل التأثير.
• التحليل النظري: إن الطبيعة الناشئة والعشوائية لـ SI تجعل من الصعب تحليلها رياضيًا مقارنةً بطرق التحسين التقليدية.
• نفقات الاتصالات الزائدة: في التطبيقات المادية، كما هو الحال مع سرب من الطائرات بدون طيار، يمكن أن يصبح الاتصال المطلوب بين الوكلاء عنق زجاجة تقني.