default Author

التعلم الآلي الموجه لإدارة مخاطر الكوارث «2 من 2»

|


تدعو مبادرة البيانات المفتوحة من أجل مجابهة الكوارث التي أطلقها الصندوق العالمي للحد من الكوارث والتعافي من آثارها إلى الاستخدام المتكامل لهذه المنهجيات من أجل تعظيم آثار المشاريع وتقليص التكاليف. ويمكن، بل يجب، الربط بسلاسة بين كل هذه المنهجيات من الرسم الآلي للخرائط المستند إلى التعلم الآلي، وحملات استلهام الحلول من الجماهير لجمع بيانات "التدريب" و"التحقق"، وقيام خبراء بتحليل هذه البيانات. وتستخدم بيانات التدريب والاختبار في "تعليم" "تدريب" خوارزميات التعلم الآلي، ثم تقييم "اختبار" مدى نجاحها وفعاليتها. وتعد معرفة الخبراء ضرورية لجمع بيانات "الواقع على الأرض"، ولتنفيذ برمجيات التعلم الآلي، ولتحليل النتائج بطريقة مجدية.
تعني البيانات المفتوحة ضرورة أن تكون مدخلات ومخرجات المشاريع من البيانات متاحة بحرية ويسهل استخدامها. وبإتاحة البيانات لكل الجهات المعنية، يمكن إضفاء صبغة ديمقراطية على عملية إدارة مخاطر الكوارث. وبعد ذلك تقع ملكية البيانات على المجتمعات التي تشير إليها، وهو ما يؤدي إلى مساندة المجتمعات لمشاريعها لإدارة مخاطر الكوارث، ومن ثم التوصيات الناجمة عنها. ويشكل بناء القدرات واستلهام الحلول من الجماهير أحد المكونات الرئيسة للمشاريع التي تركز على دمج البيانات المفتوحة، لأن هذه الأنشطة بحكم تعريفها تشرك المجتمعات المعنية في إنشاء البيانات وتبادلها.
إن الحد من التحيز في كل المشاريع أمر بالغ الأهمية. فمجرد قيام الحواسيب بتحليل ومعالجة البيانات باستخدام التعلم الآلي لا يعني أن العملية برمتها محصنة وخالية من التحيز. ومن المعروف أن جودة نماذج الحاسوب تكون بقدر جودة مدخلاتها من البيانات. ولذلك، فإنه إذا احتوت مدخلات البيانات على تحيزات فإنها قد تستمر في كل المراحل حتى الوصول إلى النتائج. وقد تؤثر التحيزات في استراتيجيات التخفيف من المخاطر التي تحمي الناس والمجتمعات، ومن ثم تكون لها آثار كبيرة لاحقة من حيث إزهاق الأرواح وضياع الممتلكات. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من التعبيرات الدارجة الطنانة في الأعوام القليلة الماضية، وحلت إلى حد ما محل مصطلحات مثل "البيانات الكبيرة" و"علوم البيانات". والحقيقة إن هذه المصطلحات جميعا تشير إلى المجموعة نفسها من أساليب علوم الكمبيوتر التي تستند إلى الإحصاء وتستخدم في تدقيق البيانات وفرزها والتصرف بناء عليها. وتفعل أساليب التعلم الآلي هذا في برامج أو خوارزميات تكرارية تتعلم من مدخلات البيانات من أجل تحسين النتائج اللاحقة.
وأصبحت خوارزميات التعلم الآلي بالفعل ركيزة تشغيل شبكة الإنترنت: في المتاجر الإلكترونية، ومحركات البحث، والإعلانات الموجهة، والمعلومات المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي. إنها تمِد بيوتنا بالمظهر المتنامي للمنزل الذكي وأجهزة المساعدة الصوتية، وهي أيضا المحرك لعالمنا المحمول من تطبيقات المساعدات الشخصية، إلى الأوامر الصوتية، إلى الترجمة الآنية، وذلك على سبيل المثال لا الحصر. فكيف يكون حال العالم لو أننا سخرنا كل هذه الوسائل الآلية المستندة إلى علوم الكمبيوتر في حماية الناس؟

إنشرها