هل فكرت يوماً ببرنامج siri  أو البحث من خلال الصور في جوجل أو التعرف عليك بالمطار عن طريق القزحية  . . . كل هذه التطبيقات تقع تحت موضوع Pattern recognition & Machine learning,والذي سيكون موضوع  هذه السلسة.

في البداية يحاول الإنسان  دائما إدخال التكنولوجيا للتسهيل على نفسه و زيادة سرعة إنجاز المهام.

لذا بعد اختراع الكمبيوتر فكر العلماء والباحثون بمحاولة تقليد الانسان وطريقة تفكيره في عدة مواضيع,مثل التعرف على الصور والتعرف على اللغات وقراءتها وكذلك التعرف على الصوت وتحويله إلى الكلمات وغيرها من المجالات في مجالات الصناعة المختلفة.

سأبدأ بسلسة بسيطة للتعرف على هذه الأنواع من التكنولوجيا وتطبيقاتها لكني في هذه الحلقة سأقدم مقدمة بسيطة .

ما هو النمط”pattern “ ؟

النمط هو الشئ الذي يراد تمييزه مثل قزحية العين أو البصمة أو الصوت أو الحروف  أو وجه الإنسان أو DNA وغيرها. . .

أمثلة على الانماط

لدى الإنسان في عقله طرق معقدة جدا وأساليب متقدمة لتمييز الأشياء – سبحان الله- فهل تساءل أحد منا كيف له أن يميز الكلمات أو الوجوه أو الأصوات ؟

هل فكرت كيف للطفل أن يميز الكلمات ؟

حسنا هناك طريقان رئيسيان عليك أن تسير بأحدهما إذا أردت تمييز الأشياء:

الطرق الإحصائية Statistical way أو الذكاء الاصنطاعيArtificial Intelligence“سنفصل فيهما في  حلقات أخرى من السلسة.

في الآلات أو الكمبيوتر يحتاج النظام إلى التعليم قبل أن يستطيع أن يميز الأشياء.

لنأخذ هذا المثال:

التعرف على الوجوه : تخيل أنك تريد أن تجعل نظام على شركتك للتعرف على وجوه الموظفين عند الدخول للشركة فإذا تعرف على وجهه يفتح الباب له وإلا فلا.

 يمرهذا الأمر بعدد من المراحل أهمها مرحلتين :

1-     التعليم : تبدأ بجمع صور لوجوه الموظفين وأخذ مميزات “feature extraction  ”  دقيقة تعتمدها لكل وجه مثل المسافة بين العينين أو أقصى مسافة بين جانبي الوجه أو غيرها من المميزات ومن الممكن أن تختار أكثر من مميز وتدخلها إلى النظام لتصبح كقاعدة بيانات لديه وتخزن بأن س من الناس له هذه المميزات بتلك المقاييس “انظر للصورة في الأسفل “.

2-    التمييز : عند وقوف احدهم امام الكميرا للدخول للشركة تلتلقط الكاميرا لوجهه صورة وتعالج بشكل أو بآخر ” من مشكلات الإضاء أو استدارة الرأس  أو القرب والبعد وغيرها – فيما يعرف بـــpreprocessing  “  ” – ومن ثم تقارن هذه المميزات بالمميزات المسجلة في قواعد البيانات فإذا تشابهت إلى حد كبير مع احد المميزات الموجودة فقد تعرف النظام عليها وتكون لأحد الموظفين وإلا فلا  . .. فكر الآن في عدة أمور . . . ما مقدار التشابه بين المميزات هل هناك مقدار بسيط يُسمح به ؟

هل عدد الوجوه للشخص الواحد بظروف الإضاءة المختلفة مثلا وتدريب النظام عليها تزيد الدقة ؟

هل من الممكن خداع النظام بوجه مشابه ؟

كل هذه الأسئلة يجب أن تسأل لاختيار النظام المناسب وتجهيزه بالشكل الذي يراعي الدقة وسولة الاستخدام؟

هناك عدد ضخم من التطبيقات الأخرى . . . في الحلقة القادمة سنقدم موضوع شيق آخر وسندخل في تفاصيل أكثر.

—————————————————————

 عبدالله العناتي مهندس حاسوب/ جامعة العلوم والتكنولوجيا الأردنية

anati_just@yahoo.com