ما هو ذكاء السرب؟ استكشاف دوره في الذكاء الاصطناعي البصري

ما هو ذكاء السرب؟

ذكاء السرب هو جزء من الذكاء الاصطناعي حيث تعمل العديد من العوامل البسيطة معًا لحل المشاكل باستخدام سلوك المجموعة. فكر في كيفية عثور النحل على 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 رقعة زهور، ولكن معًا، تجد الخلية معًا المسار الأكثر كفاءة للوصول إلى أفضل الموارد.

وعلى نفس المنوال، يتخذ كل وكيل في السرب قراراته بناءً على المعلومات المحلية فقط. فهو لا يملك رؤية كاملة للنظام، ولكنه يتفاعل مع الإشارات أو الأنماط القريبة منه. وبمرور الوقت، تجد المجموعة حلولاً ذكية من خلال التعاون دون الحاجة إلى وحدة تحكم مركزية.

فيما يلي بعض الخصائص الرئيسية التي تحدد ذكاء السرب:

• اللامركزية: يعمل كل وكيل بمفرده دون وجود رئيس مركزي للعمليات. فكل واحد يتخذ قراراته باستخدام المعلومات المتوفرة لديه فقط.
  ‍
• التنظيم الذاتي: تتغير المجموعة بشكل طبيعي وتشكل أنماطًا مفيدة دون تحكم خارجي. يعمل الوكلاء معًا ويتكيفون من تلقاء أنفسهم.
• 
  قواعد بسيطة للوكيل: يتبع كل وكيل قواعد بسيطة تستند فقط إلى ما يحدث حوله. ويستخدمون المعلومات المحلية وليس البيانات المعقدة.
  ‍
• السلوك الناشئ: تتراكم الإجراءات الصغيرة لكل وكيل لتخلق نتائج ذكية ومعقدة. ويمكنهم معاً حل المشاكل التي لا يستطيع أي وكيل بمفرده التعامل معها.

‍

خوارزميات ذكاء السرب الشائعة

تتناسب فكرة ذكاء السرب مع مجال أكبر يُعرف باسم الذكاء الاصطناعي المستوحى من الطبيعة والذي يركز على دراسة كيفية حل الطبيعة للمشاكل واستخدام تلك الأفكار في الأنظمة الاصطناعية. وبناءً على هذه الدراسات، قام الباحثون بمرور الوقت ببناء العديد من الأساليب القائمة على السرب. 

تتضمن بعض الأساليب أو الخوارزميات الشائعة القائمة على السرب خوارزميات أو خوارزميات شائعة مثل تحسين سرب الجسيمات (PSO)، وتحسين مستعمرة النمل (ACO)، وتحسين مستعمرة النحل (BCO). يحاكي PSO كيفية تحرك الطيور أو الأسماك في مجموعات لإيجاد الحلول المثلى. وفي الوقت نفسه، تعتمد ACO على كيفية عثور النمل على المسارات باستخدام مسارات الرائحة، بينما تتضمن BCO كيفية استكشاف النحل لمصادر الغذاء ومشاركتها. تُستخدم هذه الأساليب الآن في علم الروبوتات والتعلم العميق والرؤية الحاسوبية لحل المشاكل المعقدة بكفاءة.

ومن الأمثلة التكنولوجية المذهلة بصرياً على ذكاء السرب عروض الضوء بالطائرات بدون طيار، حيث يتم تحليق آلاف الطائرات بدون طيار بتنسيق مثالي لتشكيل أشكال ورسوم متحركة معقدة في السماء. تعمل كل طائرة بدون طيار كوكيل بسيط، وتستجيب للإشارات المحلية دون قائد. هذا الإعداد يحاكي كيف تتحرك أسراب الطيور أو أسراب الحشرات كمجموعة من خلال التفاعل مع جيرانها. 

‍

كيف يعمل ذكاء السرب في أنظمة الذكاء الاصطناعي

غالبًا ما يستخدم ذكاء السرب في المهام التي تنطوي على البحث واتخاذ القرارات والتحسين. وهو يعمل بشكل جيد في الحالات التي يوجد فيها العديد من الحلول الممكنة، والهدف هو إيجاد الحل الأمثل. وعلى عكس الأساليب التقليدية التي تعتمد على نظام واحد، تستخدم الأساليب القائمة على السرب عدة عوامل بسيطة تستكشف معاً وتتعلم من بعضها البعض.

يمكن الاستفادة من الأساليب القائمة على السرب عندما يكون هناك عدد كبير من العوامل أو الأنماط غير الواضحة. مثل هذه الحالات شائعة في التعلم الآلي والتعلم العميق. 

على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتدريب نموذج رؤية حاسوبية، فهناك العديد من معلمات التدريب التي يجب مراعاتها. يمكن لذكاء السرب اختبار قيم معلمات مختلفة في نفس الوقت. يؤدي هذا إلى تسريع التدريب من خلال تجربة العديد من الإعدادات المختلفة بسرعة في وقت واحد، مما يوفر الوقت ويؤدي إلى نموذج يؤدي بشكل عام بشكل أفضل.

إليك نظرة فاحصة على كيفية عمل خوارزميات السرب عادةً:

• تهيئة الوكيل: يبدأ كل وكيل بتخمين عشوائي من بين جميع الإجابات الممكنة - تخيل أن كل واحد يبدأ من نقطة مختلفة على الخريطة.
  ‍
• تقييم اللياقة: ثم يختبر العملاء تخميناتهم لمعرفة مدى قربها من الحل المثالي. فكر في هذا الأمر على أنه إعطاء كل تخمين درجة - كلما كان التخمين أفضل، زادت الدرجة.
  ‍
• مشاركة المعلومات: يشارك العملاء نتائجهم ونتائجهم مع جيرانهم. وهذا يساعدهم على تعديل تخميناتهم من خلال التعلم من تجاربهم الخاصة وتجارب الآخرين.

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

ذكاء السرب في أنظمة الروبوتات والرؤية

بالإضافة إلى نماذج التدريب، يمكن استخدام ذكاء السرب في تطبيقات الرؤية الحاسوبية لتعزيز المهام المختلفة. إحدى هذه المهام هي استخراج الميزات، حيث يقوم النظام بتحليل الصور للعثور على تفاصيل مهمة مثل الحواف والألوان والأنسجة التي تساعد في تحديد ما هو موجود في الصورة. يمكن لخوارزميات السرب البحث بسرعة من خلال كميات كبيرة من البيانات لانتقاء هذه العناصر الرئيسية، مما يجعل العملية أكثر كفاءة.

ومن التطبيقات المؤثرة الأخرى تجزئة الصور، والتي تتضمن تقسيم الصورة إلى مناطق متميزة، مثل فصل السماء عن المباني في مشهد المدينة. تُنشئ التقنيات المستوحاة من سلوك النمل أو ACO "مسارات رائحة" افتراضية تساعد على تجميع أجزاء متشابهة من الصورة بناءً على الأنماط والقوام. وهذا يسهّل على النظام فهم المناطق المختلفة.

‍

بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ذكاء السرب لضبط الإعدادات المتعلقة بكيفية توليد نماذج الرؤية الحاسوبية للتنبؤات تلقائيًا. على سبيل المثال، في الكشف عن الأجسام، تتمثل إحدى المعلمات الرئيسية في عتبة الثقة، وهي الحد الأدنى من الاحتمالية التي يجب أن يصل إليها الكشف لاعتباره صحيحًا. يساعد ذلك في تحديد مدى دقة النموذج في تحديد الأجسام وتحديد موقعها. من خلال الضبط المستمر لهذه الإعدادات، تساعد الأساليب القائمة على السرب في الحفاظ على دقة النموذج حتى مع تغير الظروف.

التحسين القائم على السرب لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي المتطورة

يقوم الباحثون أيضًا باستكشاف التحسين القائم على السرب لاستخدامه في الأجهزة الطرفية التي تعمل بحلول الذكاء الاصطناعي. الأجهزة الطرفية هي أنظمة صغيرة غير مركزية، مثل أجهزة الاستشعار أو الكاميرات أو الهواتف الذكية أو غيرها من أدوات إنترنت الأشياء. 

فهي تجمع البيانات وتعالجها في مكان توليدها مباشرةً بدلاً من إرسال كل شيء إلى خادم مركزي. نظرًا لأن هذه الأجهزة لديها قدرة حوسبة محدودة، فمن المهم تحسين طريقة عملها.

وللقيام بذلك، يمكن تشغيل خوارزميات خفيفة الوزن مستوحاة من ذكاء السرب إلى جانب نموذج الذكاء الاصطناعي الرئيسي للمساعدة في اتخاذ قرارات سريعة وفي الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، يمكن لهذه الخوارزميات ضبط الإعدادات أثناء التنقل، مما يضمن بقاء النظام مستجيباً حتى لو تغيرت البيئة أو الموارد المتاحة. وهذا الأمر مفيد بشكل خاص في أنظمة الروبوتات وإنترنت الأشياء (IoT) ، حيث غالباً ما تكون هناك حاجة إلى اتخاذ إجراءات فورية، ولا يوجد وقت للاعتماد على المعالجة عن بُعد، القائمة على السحابة.

مزايا وقيود ذكاء السرب

بينما يقدم ذكاء السرب نهجًا جديدًا لحل مشاكل الذكاء الاصطناعي باستخدام عوامل بسيطة تعمل معًا، من المهم الموازنة بين الإيجابيات والسلبيات قبل دمج هذه الخوارزميات في حل الذكاء الاصطناعي. دعونا نستكشف المزايا والتحديات المحتملة.

إليك بعض الفوائد الرئيسية التي تجعل ذكاء السرب مفيداً في أنظمة الذكاء الاصطناعي:

• قابلة للتطوير ومرنة: يعمل بشكل جيد سواء كان هناك عدد قليل من الوكلاء أو كثير ويتكيف مع أنواع مختلفة من المشاكل.
  ‍
• جيد لمساحات البحث المعقدة والصاخبة: يمكنه التعامل مع البيئات الفوضوية أو التي لا يمكن التنبؤ بها حيث قد تعاني الطرق التقليدية.
  ‍
• متوازية وقابلة للتكيف: يمكن للوكلاء العمل بالتوازي والتحديث أثناء تعلمهم، مما يدعم سرعة اتخاذ القرار. 

من ناحية أخرى، إليك بعض القيود المرتبطة بذكاء السرب:

• تقارب أبطأ: قد يستغرق العثور على حل جيد وقتًا أطول مقارنةً بالطرق الأكثر تركيزًا. يحدث هذا لأن الأساليب القائمة على السرب مصممة لاستكشاف مجموعة واسعة من الاحتمالات.
  ‍
• خطر التقارب السابق لأوانه: قد يستقر الوكلاء على حل مبكر جدًا قبل استكشاف بدائل أفضل. قد يمنع هذا القرار المبكر اكتشاف أفضل الحلول الممكنة.

• حساسية المعلمة: غالبًا ما تعتمد فعالية ذكاء السرب على ضبط إعداداته الداخلية بدقة، وقد يتطلب تحقيق أفضل أداء العديد من الاختبارات والتعديلات.

الوجبات الرئيسية

يستلهم ذكاء السرب من الطبيعة لحل المشاكل المعقدة من خلال العمل الجماعي بدلاً من الاعتماد على قائد. وهو يوفر طريقة فعالة لتدريب النماذج وتحسينها، خاصةً عندما يكون فضاء البحث واسعاً أو لا يمكن التنبؤ به. 

يمكن لأساليب السرب أيضًا تحسين مهام مثل اكتشاف الكائنات واختيار الميزات وضبط المعلمات. مع استمرار البحث في هذا المجال، من المرجح أن نرى المزيد من الذكاء الاصطناعي المستوحى من الذكاء الاصطناعي المستوحى من الحيوية في تشكيل مستقبل الرؤية الحاسوبية.

انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا للتعمق في الذكاء الاصطناعي. هل تتطلع إلى إنشاء مشاريع الرؤية الحاسوبية الخاصة بك؟ اطلع على خيارات الترخيص لدينا. تعرّف على كيفية تحسين الرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية واستكشف تأثير الذكاء الاصطناعي في التصنيع من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا!