ويُعرف بالإنجليزية ب (Machine Learning) ويشار له اختصار (ML)، يمكن تبسيط مفهوم تعلّم الآلة بأنه: أحد الفروع المنبثقة عن علم الذكاء الاصطناعي (AI) القائمة على برمجة الحواسيب بمختلف أشكالها لتصبح قادرةً على تنفيذ الأوامر وأداء المهام الموكولة إليها بالاعتماد على البيانات المتواجدة لديها وتحليلها مع تقييد التدخّل البشري في توجيهها أو تغييبه تماماً. ويشار إلى أن مصطلح تعلم الآلة قد ظهر من قِبَل رائد الذكاء الاصطناعي آرثر صامويل في سنة 1959 ضمن نطاقِ عمل مختبرات (IBM)، ومن الجديرِ بالذكر فإن الآلة في هذه الحالة يجب أن تعتمد على تحليل البيانات المدخلة إليها مسبقاً لمواجهة الأوامر والمهام المطلوبة منها، فيكون دور العنصر البشري ضئيلاً جداً في نهاية المطاف.
يُعدّ تعلّم الآلة (ML) فئة من الخوارزميات التي تتيح لتطبيقات البرامج أن تصبح أكثر دقةً في التنبّؤ بالنتائج دون أن تتم برمجتها بشكل صريح، وقد أصبح تعلّم الآلة جزءاً من كل شيء تقريباً، ويستخدم فيسبوك تعلّم الآلة كذلك وغيره من مواقع السوشال ميديا.
إن الفرضية الأساسية لتعلّم الآلة هي بناء خوارزميات يمكنها تلقّي بيانات المدخلات، واستخدام التحليل الإحصائي للتنبّؤ بالمخرجات أثناء تحديث المخرجات كلما توفّرت بيانات جديدة.
كيف يستخدم فيسبوك تعلم الآلة؟
من وجهة نظر شركة (Facebook) فأن تعلّم الآلة، والتعلّم الآلي التطبيقي آليتان ضروريتان لعمل المنصة، فهو يساعد المستخدمين على اكتشاف محتوى جديد، والتواصل مع الأمور التي يهتمون بها أكثر.
يطوّر باحثي ومهندسي التعلّم الآلي والتطبيقي العاملون لدى فيسبوك خوارزميات تعلم الآلة، التي تصنّف الخلاصات، والإعلانات، ونتائج البحث، وتنشئ خوارزميات جديدة لفهم النصوص التي تحافظ على المحتوى المرغوب فيه، وتقوم بإهمال المحتوى المضلل.
ويمكن لتلك الخوارزميات قراءة الصور ومقاطع الفيديو للمكفوفين وعرض أكثر من 2 مليار قصة مترجمة يومياً، وتمييز أنظمة التعرّف على الكلام تلقائياً من مقاطع الفيديو التي يتم تشغيلها في موجز الأخبار، وغيرها من الأمور الأخرى.
من الناحية النظرية، يُطلق على هذا النوع من التعلّم اسم التعلّم الخاضع للإشراف والذي يتعلّم فيه فيسبوك من التجربة السابقة، ويصنفها مع إعطاء إشارة لوضع علامات على تلك الصورة المعينة.
مثال يوضح الأمر: افتح صورة في الفيسبوك وانقر بزر الماوس الأيمن على (Inspect Element) أو(F12)، ثم تحقق من علامة التبويب التي تظهر، يمكنك رؤية كود (html) لتلك الصورة، تحقق من محتوى العنصر البديل، سيعطي وصفاً عاماً لصورة الأشخاص، سواء كانوا جالسين أو واقفين أو وهم يضحكون.
نظام (Rosetta):
هو نظام تعلّم الآلة الخاص بفيسبوك للتعامل مع النصوص في الصور، حيث يستخرج النظام نصاً من أكثر من مليار صورة على (Facebook) و(Instagram) كل يوم.
لا يقتصر النص على اللغة الإنجليزية فقط، إذ إن (Rosetta) قادر على التعرّف على لغات متعددة في الوقت الحقيقي، ثم يتم تغذية هذه البيانات النصية لنموذج التعرّف على النص الذي تم تدريبه لفهم سياق النص في كل صورة.
ويتم تنفيذ استخراج النص في خطوتين:
الاكتشاف: يكتشف النظام المناطق المستطيلة التي يمكن أن تحتوي على نص، حيث اعتمد فيسبوك على استخدام منهج (Faster R-CNN)، وهو إطار للكشف عن الأشياء على أحدث طراز.
التعرف: بمجرد اكتشاف المناطق، تم استخدام (CNN) للتعرّف على العالم الموجود في كل منطقة ونسخه وحفظه.
كيف يستفيد فيسبوك من تعلم الآلة؟
يستخدم فيسبوك تعلّم الآلة لخدمات التصنيف وفهم المحتوى، وهي تشمل على سبيل المثال:
- أشياء مثل موجز الأخبار، عرض الإعلانات، البحث، تصنيف الأشياء، وتحديد وجوه الأشخاص في المنشورات، وترجمة اللغات من لغة بلد إلى آخر.
- يتم تعريف النموذج الأفضل بسمات مثل مدى قابلية النموذج للتفسير، البساطة، الدقة، السرعة، والقياس عند تدريب هذه النماذج لتحقيق الدقة المطلوبة.
مجالات استخدام فيسبوك لتعلم الآلة:
اقتراحات تلقائية لوضع العلامات على الأصدقاء: عند تحميل صورة على فيسبوك، يظهر اقتراح يسألك عما إذا كنت تريد وضع اقتراحات تلقائية لوضع العلامات على الأصدقاء، يتم ذلك عن طريق خوارزميات التعرّف على الوجوه استناداً إلى مشروع أبحاث الشبكة العصبية للتعلّم العميق (Deepface).
تحليل الأصدقاء المشتركين: يستخدم فيسبوك خاصيات مختلفة للعثور على الأصدقاء المشتركين.
موجز الأخبار: يستخدم فيسبوك تعلّم الآلة لترتيب ملف الأخبار الخاص بك كذلك، مثل المشاركات من الأصدقاء المقربين قد تأتي أولاً، ومن ثم المشاركات ذات الصلة بصفحاتك المفضلة قد تأتي بعدها.
اقتراح الأصدقاء: يستخدم فيسبوك تعلم الآلة لاقتراح أصدقاء جدد استناداً إلى دوائر الأصدقاء المتبادلة.
الترجمة: هي تطبيق يكتب باللغة الأم ويمكنك دائماً رؤية الترجمة باللغة الإنجليزية من خلاله.
تحديد المحتوى المسيء: على الإنترنت وحسابات المستخدمين المزيفين.
وضع الإعلانات.
