الشبكات العصبية

في أكتوبر 2024، توج جون هوبفيلد مسيرته العلمية الممتدة لأكثر من نصف قرن بحصوله على جائزة نوبل في الفيزياء عن اكتشافاته الجوهرية في التعلم الآلي. الفيزيائي الأمريكي البالغ من العمر 91 سنة ابتكر عام 1982 نظام الذاكرة الترابطية، وهي بنية حاسوبية تحاكي قدرة الدماغ على تخزين واسترجاع المعلومات من خلال الأنماط، ما أرسى أساس ثورة الذكاء الاصطناعي الحالية. عمله لم يكن مجرد نظرية بل حول الخيال العلمي إلى تطبيقات عملية غيرت صناعة التكنولوجيا.

حذّر عالم الحوسبة جيفري هينتون في بداية 2026 من أن الذكاء الاصطناعي سيستبدل ملايين الوظائف البشرية خلال السنوات المقبلة، فقط بعد أكثر من عام على فوزه بجائزة نوبل في الفيزياء 2024. الحائز على جائزة تورينغ والملقب بـ «عراب الذكاء الاصطناعي» طوّر خوارزمية الانتشار العكسي عام 1986 التي أسست الشبكات العصبية الحديثة. رغم إسهاماته الهائلة في تطوير الذكاء الاصطناعي لعقود، أعرب هينتون عن ندمه في 2023 بعد مغادرته جوجل، محذراً من أن الآلات قد تصبح أذكى من البشر وتتحكم بكل شيء.

في سبتمبر 2024، أعلن ياني لوكون عن نموذج جديد للذكاء الاصطناعي المفتوح يهدف لمنافسة الأنظمة المغلقة. يُعتبر الباحث الفرنسي-الأمريكي أحد مؤسسي التعلم العميق الحديث، وحقق جائزة تورينج عام 2019 عن إسهاماته الرائدة. يقود اليوم قسم الذكاء الاصطناعي في ميتا بهدف بناء نماذج أساسية مفتوحة المصدر تحدث تحولاً في صناعة التكنولوجيا.

فاز الفيزيائي الأمريكي جون جيه هوبفيلد بجائزة نوبل في الفيزياء في أكتوبر 2024 عن اكتشافاته الأساسية التي مكّنت التعلم الآلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. طور هوبفيلد بنية حاسوبية ذكية تستطيع تخزين المعلومات وإعادة بناء الأنماط في البيانات، وهي تقنية غيرت مجرى تطور الذكاء الاصطناعي الحديث. يعمل الأستاذ في جامعة برينستون منذ عقود، وتُستخدم ابتكاراته اليوم في التطبيقات العملية من التعرف على الوجوه إلى ترجمة اللغات.

الشبكات العصبية العميقة هي أنظمة حاسوبية مستوحاة من طريقة عمل الدماغ البشري، تتعلم من البيانات الضخمة لتتخذ قرارات ذكية. هذه التقنية تقف خلف معظم التطبيقات الحديثة من التعرف على الوجوه إلى ترجمة النصوص.

تقنية الشبكات العصبية العميقة أحدثت ثورة في معالجة البيانات والتعرف على الأنماط، وأصبحت العمود الفقري للتطبيقات الذكية التي نستخدمها يومياً.