كيف يرى الذكاء الاصطناعي الثروة من الفضاء؟



معظم الناس يمكنها تحديد مظاهر الفقر والثراء... وكذلك يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد ذلك.
Penny هو برنامج ذكاء اصطناعي يمكنه تحديد المستوى الاقتصادي لمنطقة ما أو منزل ما بمجرد رؤية خريطة من الأقمار الصناعية. فقد أدرك Penny بنفسه، من دون أن يتم تلقينه، أنّ الحدائق والمسابح والمباني الضخمة تدل إلى الثراء، في حين أنّ مواقف السيارات والمباني الضخمة المتشابهة وملاعب البايسبول تدل إلى الفقر، من خلال دمج تقنية تعلّم الآلة بصور الأقمار الصناعية.

هكذا بات لدينا ذكاء اصطناعي يتنبأ بالثروة من الفضاء.
طوّرت البرنامج شركة digitalglobe، المتخصصة بصور الأقمار الصناعية لأغراض تجارية، بالتعاون مع شركة Stamen Design وجامعة Carnegie Mellon، كأداة للمساعدة على فهم كيف تبدو الثروة والفقر للذكاء الاصطناعي، بالاستناد الى تقنية تعلم الآلة وباستخدام الشبكات العصبية. تتيح هذه الأداة إمكانية تغيير المناظر الطبيعية للمدينة من خلال إضافة وإزالة الميزات الحضرية مثل المباني والحدائق والطرق السريعة في صور عالية الدقة ملتقطة من خلال القمر الصناعي، ومعرفة كيف يؤثر هذا الأمر على المستوى الاقتصادي للمنطقة. فماذا سيحدث لحيّ متوسط الدخل في حال ظهر فيه ملعب تنس على سبيل المثال؟ أو العكس، إذا ظهر فيه موقف سيارات؟ يمكن للبرنامج أن يتوقع تأثير هذا التعديل على المستوى الاقتصادي للحي.


ويمكن للبرنامج "قراءة" صور الأقمار الصناعية من مدينتين مختلفتين جداً والحكم على مستويات دخل الأشخاص القاطنين فيها.
يغطي البرنامج الذي أطلق منذ أشهر قليلة منطقتين هما نيويورك وسانت لويس وقد أجرى الفريق بداية استطلاع لمستوى دخل الأسر الموجودة في المنطقتين، وقسّم كل منطقة على الخريطة حسب وضعها الاقتصادي. ومن خلال مطابقة الخريطة الاقتصادية بخريطة القمر الصناعي تم تدريب الذكاء الاصطناعي لمعرفة المستوى الاقتصادي لكل منطقة بالاستناد إلى الخريطتين، حيث تم تدريب Penny على حفظ مستويات دخل كل منطقة. بعد ذلك تعلّم البرنامج ربط معرفته التي تدرب عليها بالأشكال والألوان والخطوط الموجودة في صور القمر الصناعي.
فبعد أن تنبأ البرنامج بالمستوى الاقتصادي للمناطق، ألقى الباحثون نظرة فاحصة على المناطق في مدينة نيويورك التي توقع الذكاء الاصطناعي دخلها. ومن الواضح أن Penny علم أن هناك بعض الأنماط التي ترتبط بالصور واستطلاع مستوى دخل الأسر، وأن أنواعاً مختلفة من الأشياء والأشكال ترتبط ارتباطاً وثيقاً بمستويات دخل مختلفة. على سبيل المثال، يرى البرنامج أن المناطق المنخفضة الدخل تميل إلى أن يكون فيها ملاعب بايسبول، مواقف سيارات ومباني كبيرة متشابهة (مثل مشاريع الإسكان). في المناطق ذات الدخل المتوسط نرى المزيد من المنازل العائلية الفردية والمباني السكنية. وتميل المناطق ذات الدخل العالي إلى أن تكون لديها مساحات خضراء، ومباني لامعة طويلة، ومنازل عائلية فردية ذات حدائق جميلة. وعليه تمكّن الذكاء الاصطناعي من تحديد أنماط في الصور وطوّر من خلالها معرفة بالمظاهر التي تشير إلى الفقر أو الثراء، وبات بإمكانه تحديد الوضع الاقتصادي للأسر في منطقة معينة أو حتى لأسرة واحدة من خلال صور القمر الاصطناعي.

■ للإطلاع على Penny: انقر هنا

تكنولوجيا
العدد ٣٢٨٠ الخميس ٢١ أيلول ٢٠١٧

ابتداءً من تاريخ 30 تموز 2015، تم إيقاف التعليقات على المقالات مؤقتاً نظراً لبعض الصعوبات والتعديلات التقنية، يمكنكم التعليق وإبداء الرأي والتواصل مع الكتاب عبر صفحتنا الالكترونية على

فايسبوك ( https://www.facebook.com/AlakhbarNews)، أو عبر البريد الالكتروني: [email protected]