بيرسبترون روزنبلات: كيف بدأت قصة الذكاء الاصطناعي

في عام 1958 قدّم عالم النفس الأمريكي فرانك روزنبلات البيرسبترون، وهو جهاز يعدّه كثيرون أول شبكة عصبية عاملة عمليًا. كانت تلك خطوة حاسمة فتحت الطريق نحو الذكاء الاصطناعي الحديث.

ما هو البيرسبترون

البيرسبترون آلة إلكترونية حاكت عمل العصبون البيولوجي في الدماغ. كانت المعلومات البصرية (مثل صورة جسم ما أو حرف) تُدخَل إلى الجهاز، ثم تتحول إلى إشارات كهربائية عبر مصفوفة من الخلايا الكهروضوئية. احتوى الجهاز على مكونات إلكترونية ونظام أوزان يمكن تغييرها ميكانيكيًا. وكان كل وزن يحدد مدى تأثير إشارة إدخال معينة في القرار النهائي الذي تصدره الآلة.

تمثّل الابتكار الرئيسي في أن البيرسبترون كان قادرًا على التعلّم. وكانت خوارزمية التعلّم بسيطة: إذا أخطأت الآلة، تُعدَّل الأوزان. ومع مرور الوقت، أصبح البيرسبترون أكثر دقة في التعرّف على الأنماط. وهذا يشبه تعلّم الدماغ البشري من خلال التكرار وتصحيح الأخطاء.

قصة روزنبلات وولادة الشبكات العصبية

كان فرانك روزنبلات (1928–1971) عالم نفس وباحثًا في علوم الحاسوب أمريكي الجنسية، وعمل في مختبر كورنيل للطيران. حظي مشروعه بدعم البحرية الأمريكية، التي رأت إمكانات هائلة في أتمتة تحليل المعلومات الاستخباراتية والصور.

أما أول بيرسبترون، الذي حمل اسم Mark I، فكان إنجازًا كبيرًا في الهندسة. وقد عُرض على الجمهور عام 1958 خلال مؤتمر صحفي حضره صحفيون وعلماء وضباط رفيعو المستوى في البحرية. وأعلن روزنبلات بثقة أن البيرسبترون يمثل بداية عصر جديد تمامًا من ذكاء الآلات، عصر سينهي قريبًا الأعمال الذهنية الروتينية.

من الناحية المادية، كان الجهاز أشبه بجدار من الإلكترونيات بحجم ثلاجة. وضمّ 400 خلية كهروضوئية لإدراك الصورة، ونظامًا معقدًا من الدارات الإلكترونية والمفاتيح الميكانيكية لضبط الأوزان.

القدرات والقيود

تمكّن البيرسبترون من حل مهام لافتة بمعايير ذلك الزمن، وإن بدت بدائية بمعايير اليوم:

• التعرّف على الأشكال الهندسية البسيطة (المربعات والمثلثات والدوائر) بدقة تتجاوز 90%
• التمييز بين أحرف الأبجدية اللاتينية بدقة كافية للاستخدام العملي
• التعلّم من مجموعة صغيرة من الأمثلة دون برمجة صريحة لكل قاعدة من قواعد التعرّف
• التكيّف مع الاختلافات الطفيفة في بيانات الإدخال (الدوران والإزاحة وتغيير الحجم)
• العمل في الزمن الحقيقي، وكان ذلك إنجازًا تقنيًا لافتًا في إلكترونيات خمسينيات القرن الماضي

لكن في أواخر ستينيات القرن الماضي، نشر عالم الرياضيات مارفن مينسكي وزميله سيمور بابرت دراسة نقدية أثبتا فيها القيود الجوهرية للبيرسبترون. وبيّنا أن البيرسبترون ذا الطبقة الواحدة لا يستطيع حل حتى المسائل المنطقية البسيطة، مثل دالة XOR. وقد أدى هذا النقد إلى تراجع حاد في الاهتمام بأبحاث الشبكات العصبية وفي تمويلها. وبدأت مرحلة سيُطلق عليها لاحقًا اسم «شتاء الذكاء الاصطناعي».

ماذا يعني ذلك

لم يكن بيرسبترون روزنبلات مجرد اكتشاف هندسي مثير للاهتمام، بل كان إثباتًا على أن الآلات قادرة على التعلّم عمليًا. فقبل البيرسبترون، كانت جميع الحواسيب مجرد أجهزة حوسبة تنفّذ تعليمات مبرمجة مسبقًا. وأظهر البيرسبترون أن جهازًا إلكترونيًا يستطيع تغيير سلوكه بناءً على التجربة.

واليوم، وبعد أكثر من 60 عامًا، تُعدّ الشبكات العصبية الحديثة أحفادًا مباشرين لبيرسبترون روزنبلات. صحيح أنها تحتوي على مليارات المعاملات بدلًا من عشرات، وتعمل على وحدات معالجة الرسوميات بدلًا من المفاتيح الكهروميكانيكية، وتستخدم خوارزميات الانتشار العكسي للخطأ المعقدة بدلًا من قاعدة هيب البسيطة. لكن الفكرة الأساسية بقيت كما هي: نظام أوزان يتكيّف مع البيانات ويتعلم حل المسائل من خلال الأمثلة.