جيفري هينتون.. كيف صنع الأب الروحي للذكاء الاصطناعي المستحيل؟

أصبحنا نجني في ترف وسعادة آثار ابتكار تقنية الذكاء الاصطناعي، ولكننا لم نفكر كثيرًا فيمن يقف وراء هذه السعادة. بلا شك يوجد كثيرون، لكن يتميز من بينهم اثنان هما آلان تورينج وجيفري هينتون، الأول وضع الأساس النظري، والثاني حوَّل النظريات إلى تطبيق ونتائج. ولم يتأخر العالم كثيرًا في تكريم الثاني الذي مُنح جائزة نوبل في الفيزياء في النسخة الأخيرة 2024. يهدف هذا المقال إلى إلقاء الضوء على شخصية الثاني وأهم أعماله وأفكاره وتطبيقاته التي حوَّلت الحلم إلى حقيقة، وأعطت العالم أجمع مفتاحًا سحريًّا جديدًا لمزيد من الاكتشافات والتطبيقات.

من جيفري هينتون Geoffrey Hinton؟

هو عالم كمبيوتر وعالم نفس إدراكي بريطاني كندي، قدَّم إسهامات رائدة في مجال الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم العميق، تركَّز عمله في تطوير تقنيات التعلم الآلي، وحصل على جائزة تورينج عام 2018 التي غالبًا ما يُشار إليها باسم "جائزة نوبل في الحوسبة"، وحصل أيضًا على جائزة نوبل في الفيزياء عام 2024 عن اكتشافاته الأساسية في التعلم الآلي. يُعد جيفري هينتون "الأب الروحي للذكاء الاصطناعي"؛ بسبب إسهاماته الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، ولا سيما في تطوير الشبكات العصبية والتعلم العميق.

حصل جيفري هينتون على جائزة نوبل في الفيزياء عام 2024

تعود جذور خلفية جيفري هينتون في علم النفس الإدراكي إلى رحلته الأكاديمية واهتماماته البحثية. فقد حصل على درجة الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي من جامعة إدنبرة عام 1977، وركَّزت أطروحته على "الاسترخاء ودوره في الرؤية" وجمعت بين عناصر علم النفس وعلوم الكمبيوتر، وتوصلت لمعرفة كيف يعالج الدماغ البشري المعلومات البصرية. وقد تركَّز عمله حول علم النفس الإدراكي كي يمكن فهم وإدارة العمليات المعرفية، مثل التعلم والإدراك بواسطة الشبكات العصبية الاصطناعية. وقد سمح النهج متعدد التخصصات بتقديم إسهامات كبيرة في كل من علم النفس الإدراكي والذكاء الاصطناعي.

كيف أسَّس جيفري هينتون قاعدة الذكاء الاصطناعي؟

لقد وضع جيفري هينتون بعبقرتيه الفريدة الأسس البنائية للذكاء الاصطناعي. فقد قدم كثيرًا من الإسهامات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، أدت لإرساء البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي في العالم أجمع. فقد تعامل جيفري هينتون، بابتسامته المرحة مع هذه المهمة مثل المهندس المعماري الماهر الذي يصمم ملعبًا عقليًّا معقدًا. يتكون مما يلي:

  1. الشبكات العصبية Neural Networks: ابتكر الشبكات العصبية على شاكلة العقل البشري، كي تكون العمود الفقري للذكاء الاصطناعي؛ ما يسمح لآلات الحاسب بالتعلم والتفكير بطريقة مماثلة للعقل البشري على نحو لم يسبق له مثيل.
  2. التعلم العميق Deep Learning: أطلق هينتون العنان لقوة التعلم العميق. فنجح في تعليم آلات الحاسب الغوص عميقًا في البيانات والعلاقات؛ ما يؤدي إلى كشف عن الأنماط والأسرار الخفية في البيانات بطريقة قد تفوت حتى على العقول الأكثر فضولًا والأكثر علمًا.
  3. الانتشار العكسي Backpropagation: ابتكر هينتون  تقنية الانتشار العكسي، وهي تقنية أرسلت موجات من الإثارة عبر مجتمع الذكاء الاصطناعي. فقد قامت هذه التقنية بتعليم الآلات كيفية التعلم من أخطائها والتعامل معها.
  4. الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks (ANNs): هينتون، هو محرك الدمى الرئيس، فقد سحب الخيوط وأحيا الشبكات العصبية الاصطناعية، التي أصبحت بتركيباتها المعقدة من الاتصالات، نجوم عرض الذكاء الاصطناعي، فقد أدهشت الجماهير بقدرتها على محاكاة الذكاء البشري.
  5. خوارزميات التعلم الآلي Machine Learning Algorithms: أنشأ هينتون ترسانة خوارزميات (وهي التعليمات والأوامر التي يعطيها للآلة) كي تتمكن من القيام بمهام التعلم والتكيف واتخاذ القرارات.
  6. معالج اللغة الطبيعية Natural Language Processing (NLP): أضاف هينتون لمسة من السحر اللغوي إلى الذكاء الاصطناعي، عن طريق تعليم الآلات فهم اللغة البشرية وتوليدها، فأصبحت قادرة على التفاعل والحوار.
  7. الرؤية الحاسوبية: استطاع هينتون أن يمنح الذكاء الاصطناعي القدرة على الرؤية عن طريق إخراج خوارزميات الرؤية الحاسوبية.

كانت خوارزميات التعلم العميق التي ابتكرها هينتون تغييرًا جذريًّا  في الذكاء الاصطناعي

كيف نجح جيفري هينتون في تطوير الذكاء الصناعي؟

يمكن أن يُعزى نجاح جيفري هينتون في تطوير الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة من العوامل تشمل أفكاره المبتكرة وبحوثه الرائدة وروح الفكاهة والدعابة ونهجه الفريد في حل المشكلات. وفيما يلي بعض الأسباب المباشرة لذلك:

  1. أحدث ثورة في مجال الشبكات العصبية. كانت قدرته على تصور هذه الشبكات المعقدة وصقلها، المستوحاة من الدماغ البشري، أشبه باكتشاف وصفة سرية لنجاح الذكاء الاصطناعي.
  2. أدى عمل هينتون إلى اختراقات كبيرة في التعلم العميق، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تحاكي الشبكات العصبية في الدماغ البشري. وكانت إسهاماته مفيدة في تطوير تقنيات مثل التعرف على الكلام، والتعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية.
  3. في عام 2012، طوَّر هينتون وطلابه شبكة AlexNet، وهي شبكة عصبية ملتوية عميقة فازت بتحدي ImageNet. وقد مثَّل هذا الإنجاز معلمًا مهمًّا في مجال الرؤية الحاسوبية وأظهر قوة التعلم العميق.
  4. كانت خوارزميات التعلم العميق التي ابتكرها هينتون بمنزلة تغيير جذري؛ فقد جعل الذكاء الاصطناعي يغوص عميقًا في البيانات، ويكشف عن أنماط ورؤى خفية مكَّنته من حل الألغاز المعقدة بسهولة.
  5. ابتكار تقنية الانتشار العكسي أضاف لمسة من الفكاهة إلى تدريب الذكاء الاصطناعي؛ فقد علَّم الآلات أن تضحك على أخطائها، وتعالجها؛ ما جعل عملية التعلم أكثر متعة وفاعلية.
  6. روح المرح لدى هينتون جعلته يتعامل مع تطوير الذكاء الاصطناعي بعقلية مرحة، ومستعد دائمًا للتجربة واستكشاف أفكار جديدة خارج الصندوق، وإيجاد حلول مبتكرة مميزة.
  7. التعاون مع الآخرين: لقد أحاط نفسه بعقول لامعة، وكوَّن فرقًا قوية تكمل خبرته معًا، فخلقوا تآزرًا دفع بحوث الذكاء الاصطناعي إلى الأمام.
  8. القيادة الملهمة: كان أسلوب هينتون القيادي ملهمًا وجذابًا؛ ما حفَّز فريقه للعمل بشغف وتفانٍ وحماس أدى إلى خلق بيئة عمل إيجابية ومنتجة، وتنفيذ أفكاره ورؤيته على نحو فعال.
  9. النهضة البحثية: كانت إسهامات جيفري هينتون البحثية واسعة ومتنوعة، فقد استكشف جوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي، وحافظ على فضوله ودافعه لاستكشاف آفاق جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي.
  10. التأثير والتقدير: كان لعمل هينتون تأثير عميق في عالم الذكاء الاصطناعي، فقد حدد مساره وأثَّر في عدد لا يُحصى من الباحثين والممارسين، وأعطى دفعة معنوية ومادية لإنعاش البحوث الجادة في هذا المجال؛ ما عزَّز مكانته بصفته رائدًا وقائدًا في هذا المجال.

لذا، يمكن أن يُعزى نجاح جيفري هينتون في تطوير الذكاء الاصطناعي إلى تفكيره المبتكر وروحه التعاونية وجرعة صحية من الإبداع والفكاهة. لقد جلب سحرًا فريدًا إلى هذا المجال؛ ما جعل الذكاء الاصطناعي ليس ذكيًّا فحسب، بل إنه أيضًا ممتع وآسر.

ما العلاقة بين عمل جيفري هينتون وعمل آلان تورينج Alan Turing؟

يُعد جيفري هينتون وآلان تورينج كلاهما من الشخصيات المحورية في مجال الذكاء الاصطناعي، وتعد إسهاماتهما متميزة ومتكاملة.

إسهامات آلان تورينج

  1. قدم آلان تورينج مفهوم آلة تورينج، وهو نموذج حسابي مجرد أرسى الأساس لعلم الكمبيوتر الحديث، فقد صاغ هذا النموذج مفاهيم الخوارزمية والحوسبة.
  2. أدخل اختبار تورينج الذي يُستخدم معيارًا لتحديد ما إذا كانت الآلة قادرة على إظهار سلوك ذكي أم لا.
  3. خلال الحرب العالمية الثانية، أسهم عمل تورينج في كسر شفرة إنجما التي استخدمها الألمان في الحرب.
  4. قدم تورينج في عام 1950 ورقة بحثية أرست أساسيات الذكاء الاصطناعي، بعنوان "آلات الحوسبة والذكاء" وهي واحدة من أقدم الأعمال التي ناقشت إمكانات الآلات لإظهار سلوك ذكي.

قدم تورينج عام 1950 ورقة بحثية أرست أساسيات الذكاء الاصطناعي

أما إسهامات جيفري هينتون فقد سلف ذكرها، وتتلخص في الشبكات العصبية الاصطناعية، وتطوير وترويج خوارزمية الانتشار الخلفي التي تعد ضرورية لتدريب نماذج التعلم العميق التي أسهم فيها كثيرًا، وابتكر وطوَّر شبكة عصبية ملتوية تعرف باسم AlexNet.

العلاقة بين عملهما

وضع آلان يورنج النظريات الأساسية للعمل في الحوسبة والخوارزميات، والمبادئ الأساسية التي يُبنى عليها الذكاء الاصطناعي الحديث، وقد طبَّق هينتون هذه النظريات عن طريق ابتداع الشبكات العصبية. وفي حين أرست رؤية تورنج للآلات الذكية الأساس المفاهيمي لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ فإن عمل هينتون في الشبكات العصبية والتعلم العميق قد حقق هذه الرؤية على أرض الواقع عن طريق إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي عملية وقوية. أسهم كل من تورنج وهينتون في الطبيعة متعددة التخصصات للذكاء الاصطناعي، بالجمع بين الرؤى من الرياضيات وعلوم الكمبيوتر وعلم النفس الإدراكي لتطوير هذا المجال.

باختصار، فقد قدَّم تورنج الأسس النظرية والرؤية المبكرة للذكاء الاصطناعي، في حين تقدم هينتون في التنفيذ العملي وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولا سيما في الشبكات العصبية والتعلم العميق.

ملاحظة: المقالات والمشاركات والتعليقات المنشورة بأسماء أصحابها أو بأسماء مستعارة لا تمثل الرأي الرسمي لجوَّك بل تمثل وجهة نظر كاتبها ونحن لا نتحمل أي مسؤولية أو ضرر بسبب هذا المحتوى.

ما رأيك بما قرأت؟
إذا أعجبك المقال اضغط زر متابعة الكاتب وشارك المقال مع أصدقائك على مواقع التواصل الاجتماعي حتى يتسنى للكاتب نشر المزيد من المقالات الجديدة والمفيدة والإيجابية..

تعليقات
يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

الذكاء الاصطناعى وتطويره والمراحل التى نر بها هذا العالم للوصول الى هذه النتائج المبهرة
Artificial Neural networks
NLP
Back propagation
هنا كرم محمد ابراهيم
Deep learning
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

منه الله سعد محمد عبد الكريم الزنقلي
Deep learning
Artificial Neural networks
Transfer learning
Reinforcement learning
Back propagation
هذا المقال جيد جداً ومفيد جداا
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

منه الله سعد محمد عبد الكريم الزنقلي
Deep learning
Artificial Neural networks
Transfer learning
Reinforcement learning
Back propagation
هذا المقال جيد جداً ومفيد جداا
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.
يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.
يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

This article is very beautiful, Doctor
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

1. Generative Adversarial Networks (GANs)


2. Self-Supervised Learning


3. Few-Shot Learning


4. Transformers Architecture


5. Neuro-Symbolic AI

((.Valuable Information
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

Very useful article, Doctor.
1 Few-Shot Learning
2 Transfer learning
3 Reinforcement learning
4 BacArtificial Neural networks
5 Neuro-Symbolic AI
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

Neural networks
Computer vision
Research renaissance
Back propagation
arsenal of algorithms
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

"Thank you for the valuable information, it was really helpful."



1. Artificial Neural Networks
2. Natural Language Generation
3. Computer Vision Systems
4. Deep Reinforcement Learning
5. Human-Computer Interaction
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.
يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

Very useful article, doctor
thank you for the valuable information.
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

1. Geoffrey Hinton and Neural Networks
Geoffrey Hinton is a British-Canadian computer scientist and cognitive psychologist, considered one of the pioneers in artificial intelligence, particularly in developing artificial neural networks and deep learning. He won the Turing Award in 2018, often referred to as the "Nobel Prize of Computing." His work in machine learning has significantly influenced the field, enabling AI to recognize patterns and make decisions similarly to the human brain.


2. Concerns About AI Advancements
In recent years, Hinton has expressed concerns about the rapid development of artificial intelligence and the possibility of AI surpassing human intelligence. He warns that advanced AI systems could become uncontrollable, raising ethical and safety concerns about their future impact on humanity.
Opinion on the Article:
The article provides a well-structured overview of Geoffrey Hinton’s contributions to artificial intelligence. It highlights his groundbreaking work in deep learning and neural networks while also addressing his concerns about AI’s potential risks. The discussion is insightful and presents a balanced perspective on both the advancements and challenges in AI
Five AI Terms in English:

1. Artificial Intelligence (AI) – The simulation of human intelligence in machines.
2. Machine Learning – A subset of AI that enables computers to learn from data.
3. Neural Networks – Computing systems inspired by the human brain’s structure.
4. Deep Learning – A type of machine learning using multi-layered neural networks.
5. Backpropagation – A training algorithm that adjusts weights in neural networks.
Full Name:
Amira Hatem Abdullah
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

Who is Geoffrey Hinton?

Geoffrey Hinton is a British-Canadian computer scientist and cognitive psychologist who made pioneering contributions to the field of artificial neural networks and deep learning. His work focused on developing machine learning techniques. He received the Turing Award in 2018, often referred to as the "Nobel Prize in Computing," and was later awarded the Nobel Prize in Physics in 2024 for his fundamental discoveries in machine learning.
Hinton is considered the "godfather of artificial intelligence" due to his groundbreaking contributions,
particularly in the development of neural networks and deep learning.
Hinton’s background in cognitive psychology stems from his academic journey and research interests. He earned his PhD in Artificial Intelligence from the University of Edinburgh in 1977, where his thesis focused on "Relaxation and Its Role in Vision"—combining elements of psychology and computer science to understand how the human brain processes visual information.
His work revolved around cognitive psychology to help understand and manage cognitive processes, such as learning and perception, through artificial neural networks. This interdisciplinary approach enabled significant contributions to both cognitive psychology and artificial intelligence.

How Did Geoffrey Hinton Lay the Foundation for Artificial Intelligence?

With his unique genius, Geoffrey Hinton laid the structural foundations of artificial intelligence. He made numerous pioneering contributions that established the fundamental infrastructure of AI worldwide. With a cheerful smile, Hinton approached this task like a skilled architect designing a complex intellectual playground, which consists of the following:

1. Neural Networks

Hinton designed neural networks modeled after the human brain, making them the backbone of AI. This allowed computers to learn and think in a way similar to the human mind, in an unprecedented manner.

2. Deep Learning

Hinton unleashed the power of deep learning, enabling computers to dive deep into data and relationships, uncovering hidden patterns and secrets that even the most curious and knowledgeable minds might miss.

3. Backpropagation

He developed the backpropagation algorithm, a breakthrough that sent waves of excitement through the AI community. This technique taught machines how to learn from their mistakes and refine their processes over time.

4. Artificial Neural Networks (ANNs)

As the master puppeteer, Hinton brought artificial neural networks to life. These complex structures of connections became the stars of AI, astonishing the world with their ability to mimic human intelligence.

5. Machine Learning Algorithms

Hinton built a powerful arsenal of machine learning algorithms, providing machines with the instructions and rules needed to learn, adapt, and make decisions.

6. Natural Language Processing (NLP)

Adding a linguistic touch of magic to AI, Hinton helped teach machines to understand and generate human language, enabling them to interact and engage in conversations naturally.

7. Computer Vision

Hinton gave AI the ability to "see" by pioneering computer vision algorithms, allowing machines to analyze and interpret visual data just like human vision.

Thanks to Geoffrey Hinton, artificial intelligence has evolved into a revolutionary technology that continues to shape the future of science, industry, and daily life.



Important words:

Pioneering
The scientist made a pioneering discovery that changed the future of medical research.


revolved
The discussion revolved around the impact of artificial intelligence on modern education.
Foundations
Strong foundations are essential for building a successful career in any field.


algorithms
Modern artificial intelligence relies on complex algorithms to process data and make decisions.

AI
AI is transforming industries by automating tasks and improving decision-making processes.
Full name:
Hager Abdelrahman Ali
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

Thank you, doctor. The article is useful.

How Did Geoffrey Hinton Lay the Foundation for Artificial Intelligence?

With his unique genius, Geoffrey Hinton laid the structural foundation of artificial intelligence. He made numerous pioneering contributions to AI, establishing its core framework worldwide. With his cheerful smile, Hinton approached this task like a skilled architect designing a complex mental playground, consisting of the following elements:

Neural Networks

Hinton developed neural networks modeled after the human brain, forming the backbone of artificial intelligence. This innovation enabled computers to learn and think in a way that mimics human cognition like never before.

Deep Learning

Hinton unleashed the power of deep learning, allowing computers to dive deep into data and uncover hidden patterns and relationships. This capability helps reveal insights that might even escape the most inquisitive and knowledgeable human minds.

Backpropagation

Hinton introduced the backpropagation technique, which sent waves of excitement through the AI community. This technique taught machines how to learn from their mistakes and improve over time.

Artificial Neural Networks (ANNs)

As the master puppeteer, Hinton brought artificial neural networks to life. These complex systems of interconnected nodes became the stars of the AI revolution, astonishing the world with their ability to simulate human intelligence.

Machine Learning Algorithms

Hinton built a powerful arsenal of machine learning algorithms—sets of instructions and rules that allow machines to learn, adapt, and make decisions autonomously.

Natural Language Processing (NLP)

Hinton added a linguistic touch to AI, teaching machines to understand and generate human language. This advancement enabled AI systems to interact, communicate, and engage in conversations naturally.

Computer Vision

Hinton empowered AI with the ability to "see" by developing advanced computer vision algorithms, allowing machines to analyze and interpret visual information from the world around them.

Through these groundbreaking contributions, Geoffrey Hinton not only revolutionized AI but also paved the way for its future development, shaping the world of intelligent machines as we know it today.

What is the relationship between the work of Geoffrey Hinton and Alan Turing?
Both Geoffrey Hinton and Alan Turing are key figures in the field of artificial intelligence, and their contributions are both significant and complementary.
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

همس هيثم محمد عبدالرحمن
This article is useful
Machine Learning (التعلم الآلي): Machine learning allows computers to learn from data and improve their performance without being explicitly programmed.

Neural Networks (الشبكات العصبية): Neural networks are inspired by the human brain and are used to recognize patterns and process complex information.

Deep Learning (التعلم العميق): Deep learning is a subset of machine learning that uses multiple layers of neural networks to analyze large amounts of data.

Natural Language Processing (معالجة اللغات الطبيعية): Natural language processing enables computers to understand, interpret, and generate human language.

Computer Vision (الرؤية الحاسوبية): Computer vision allows machines to analyze and interpret visual data, such as images and videos.
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

This article is wonderful and useful.
.good luck ,doctor

1. Artificial intelligence is used in many things, like phones and computers.


2. AI can help people by making tasks easier and faster.


3. Some people think AI is dangerous, but others believe it is very useful.


4. Many companies use AI to improve their products and services.


5. In the future, AI might change the way we work and live.
شروق سلامة إبراهيم
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

Deep learning
Artificial Neural networks
Transfer learning
Reinforcement learning
Back propagation
Full name:
Aya mohamed mahmoud
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

The article has scientific value and useful.

1.Artificial Neural Network (ANN)
2.Computer Vision (CV)
3.Natural Language Processing (NLP)
4.Deep Learning (DL)
5.Machine Learning (ML)
الاسم: منار محمد يوسف
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

محتوي رائح واسلوب شيق في الكتابة
neutralnetwork
deep learning
backpropagation
ANNs
NLP
احمد مشرف احمد
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

محتوي رائع ومفيد للغاية
1.Artificial Neural Network (ANN)
2.Computer Vision (CV)
3.Natural Language Processing (NLP)
4.Deep Learning (DL)
5.Machine Learning (ML)
الاسم: سارة سمير صقر الصادق
أضف ردا

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.

مقالات ذات صلة