حقق علماء من جامعة سيدني للتكنولوجيا إنجازًا جديدًا في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث طوروا خوارزمية مبتكرة تساعد الذكاء الاصطناعي على التعلم بطريقة أقرب إلى البشر، دون الحاجة إلى توجيه أو إشراف مباشر. تعتمد هذه الخوارزمية، التي تحمل اسم “Torque Clustering“، على فكرة مستوحاة من الفيزياء، حيث تتجمع البيانات المتشابهة معًا تمامًا كما تتجمع الأجسام في الفضاء بفعل الجاذبية.
على عكس الطرق التقليدية التي تحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات المصنفة يدويًا، تستطيع هذه الخوارزمية تحليل البيانات بنفسها واكتشاف الأنماط المخفية فيها، مما يجعلها أكثر سرعة وفعالية. ووفقًا لاختبارات أجراها الباحثون، فإنها حققت دقة تصل إلى 97.7 بالمائة، وهو رقم أعلى بكثير من الأنظمة الحالية.
تمثل هذه الخوارزمية قفزة مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن استخدامها في مجالات عديدة، مثل الطب لتحليل بيانات المرضى والتنبؤ بالأمراض، والتمويل للكشف عن الاحتيال وتحليل الأسواق، والروبوتات لمساعدة الآلات على اتخاذ قرارات ذكية. كما يمكن أن تُستخدم في علم الفلك لتحليل بيانات الفضاء، وعلم النفس لفهم السلوك البشري بشكل أعمق.
ما يميز هذه التقنية هو أنها لا تحتاج إلى برمجة مسبقة لتصنيف البيانات، بل تقوم بذلك بنفسها، مما يجعلها أسرع وأرخص وأكثر كفاءة. وقد أتاح العلماء الكود المصدري للخوارزمية للباحثين حول العالم، مما يعني أن التطوير في هذا المجال سيستمر بوتيرة أسرع.
مع هذا التطور الجديد، قد نكون على أعتاب عصر جديد من الذكاء الاصطناعي، حيث تصبح الأجهزة أكثر استقلالية وقدرة على التعلم دون تدخل بشري، مما يفتح الباب أمام تطبيقات غير مسبوقة في مختلف المجالات.
ياقوت زهرة القدس بن عبد الله
