أداة تطوير الوكلاء الذكية DEAP: السلاح السري لبناء مستقبل الذكاء الاصطناعي

DEAP، ماذا يحدث بالضبط؟ يبدو الاسم كأنه مخلوق من الأعماق أو رمز تجريبي من فيلم خيال علمي، لكن الحقيقة أنه ليس مخيفًا إطلاقًا – بل يريد فقط أن يجعل شيفرتك البرمجية "تتطور" لتصبح ذكية. لا تفهم الأمر خطأ، فـ DEAP ليس أداة مثل TensorFlow لتدريب الشبكات العصبية، ولا صندوق سحر لإنشاء الذكاء الاصطناعي بنقرة زر؛ بل هو مكتبة متخصصة لمُحبي الخوارزميات التطورية، يستخدم حكمة الطبيعة القديمة المتمثلة في الانتقاء الطبيعي لحل المشكلات المعقدة التي تُربك الأساليب التقليدية.

تخيل مجموعة من الشيفرات البرمجية تتزاوج وتحوّر وتتنافس، والناجح منها فقط هو الذي ينجو — هذه هي الحياة اليومية في DEAP. تم تصميمه بطريقة وحدات قابلة للتجميع كقطع الليغو، يمكنك من خلالها دمج خوارزميات وراثية، أو تطور تفاضلي، أو حتى برمجة وراثية بكل حرية. قد يظن البعض أنه يُنتج كائناً ذكياً بشكل مباشر، لكن هذا غير صحيح! لا يقوم DEAP بتغليف الإدراك أو التصرف، لكنه يستطيع مساعدة الكائن الذكي على "تنمية عقله"، ويُطور له منطقاً قرارياً استثنائياً. من الصواب القول إنه العقل المدبر الخفي.

تخيل أن كائنك الذكي طفل حديث الولادة، عقله فارغ تماماً، ولكن مع الوقت و"التطور"، يمكن أن يتحول من مجرد كائن يتعثر إلى خبير استراتيجي — وهنا يأتي دور DEAP كأخصائي تربية. في عالم الكائنات الذكية، تكون المكونات الأساسية عادة هي إدراك البيئة، اتخاذ القرار، وتنفيذ الفعل؛ لا يتداخل DEAP في مرحلة الرؤية أو التنفيذ، لكنه قادر على إعادة هندسة طريقة "التفكير". يمكنك اعتبار أوزان شبكة عصبية بمثابة سلسلة جينية، وتستخدم DEAP لتوليد "استراتيجيات جديدة" باستمرار ضمن بيئة تعليم معزز، حيث تُكافأ الاستراتيجيات الأفضل لتُصبح والدة للأجيال القادمة، وبالتالي يصبح كل جيل أكثر ذكاءً من سابقه.

أو يمكنك تنظيم معركة جماعية بين كائنات ذكية، وتُستخدم DEAP لتطوير أفضل استراتيجية تعاون (أو أفضل حيلة للإيقاع). المفتاح هنا هو تحديد ما هو "الفرد" بوضوح — عادةً يكون سلسلة من القيم الرقمية تمثل الاستراتيجية؛ ثم تصمم دالة ملاءمة، مثل "كم من الوقت بقي حياً" أو "كم عدد النقاط التي جمعها"؛ وأخيراً تدفع قطار التطور عبر عمليات الاختيار والتزاوج والطفرة. الأجمل في الأمر؟ هذه الطريقة لا تحتاج مشتقات، ولا تخشى الفضاءات المتقطعة، ويمكن تشغيلها بالتوازي على مئات الخوادم، إنها ببساطة طريق الترقية بدون ألم في عالم الذكاء الاصطناعي.

دليل عملي: اصنع رفيقك الذكي الأول القادر على التطور باستخدام DEAP

هل أنت مستعد لتشهد كيف يتحول "الذكاء الاصطناعي الغبي" إلى "ذكاء حقيقي"؟ لنستخدم DEAP لكتابة كائن ذكي بسيط يتجول في المتاهة بلا هدى، لكنه في النهاية يصل إلى المخرج. أولاً، نكتب from deap import base, creator, tools — ليست تعويذة فعلًا، لكن قولها يشبه بالفعل استدعاء إله التطور. نُعرف الفرد على أنه سلسلة من تعليمات الحركة (أعلى، أسفل، يسار، يمين)، والمجموعة السكانية هي حشد من "فئران التجربة" التي تتحرك عشوائياً.

كيف نحسب الملاءمة؟ كلما وصل إلى الهدف أسرع وبمسار أقصر، زادت درجته؛ أما الاصطدام بالجدران كثيراً؟ فهو يُخصم من رصيده! سيقوم DEAP تلقائياً بإقصاء الأفراد الذين يفقدون طريقهم، ويحتفظ بالجينات ذات الحس التوجيهي الأفضل. بعد ذلك نحدد عملية الاختيار (نختار الأذكى ليُنجب)، والتزاوج (تبادل أسرار الحركة بين الوالدين)، والطفرة (محاولة مفاجئة لاتباع طريق جديد) — وبعد عدة أجيال، يبدأ هذا الكائن الصغير، الذي كان يقفز عشوائياً، في تعلم كيفية تجنب العقبات، واختيار الطرق القصيرة، وحتى تجاوز الطرق المسدودة!

أخيراً، نستخدم Matplotlib لرسم تاريخ تطوره: من الجيل الأول الذي يمشي كبطريق ثمل، إلى الجيل العاشر الذي يتحرك كالنينجا في المتاهة. لم تُعلمه أي قواعد، ومع ذلك "أدركها" بنفسه. هذا... هو سحر التطور.

حين ينجح كائنك الذكي الأول في DEAP أخيرًا في الخروج من المتاهة بصعوبة، قد تشعر برغبة في البكاء من الفرح — ثم تكتشف مباشرة أنه بطيء جدًا! لا تقلق، فالمحترفون الحقيقيون لا يكتفون بـ"أن يعمل"، بل يسعون إلى "أن يطير". هل تريد أن يتسابق كائنك كأنه عداء سايبراني محترف؟ إذًا فإن المعالجة المتوازية هي التعزيز الأمثل. يدعم DEAP التعددية بشكل مدمج، وبضعة أسطر من التعليمات تكفي لجعل عشرات النوى تقوم بتقييم الملاءمة في آن واحد، مما يرفع سرعة التطور إلى عنان السماء، وكأنك وضعت محرك توربيني لمجموعتك السكانية.

بدلاً من استخدام صيغ التزاوج والطفرة العامة، جرب تصميم عوامل مخصصة تناسب طبيعة المشكلة بدقة — مثلاً، في تحسين المسارات، امنع حدوث طفرات تؤدي إلى زيارة نفس العقدة أكثر من مرة، لتوفير حسابات لا طائل من ورائها. والأكثر إثارة هو دمج الأساليب: اجمع بين قوة التطور في DEAP ودقة التعليم المعزز، بحيث يجرب الكائن أولاً بشكل عشوائي، ثم يضبط أداؤه لاحقاً، فيكون جريئاً في الابتكار وسريعاً في التقارب. وأخيراً، استخدم أدوات الإحصاء في DEAP لمراقبة التغيرات الجينية في كل جيل، وقم بتعديل معدل الطفرة وحجم السكان ديناميكياً، تمامًا كما يراقب مدرب خبير بيانات الرياضيين لتعديل برنامج التدريب. بمجرد استخدامك لهذه المهارات، لن يكون كائنك الذكي فقط أذكى، بل سيكون بطلًا شاملًا سريعًا ومستقرًا.

DEAP، اسم يبدو كرمز لخبير منعزل، لكنه في الحقيقة "الرجل المكنوس" في عالم الحوسبة التطورية — لا يصدر ضجيجًا، لكنه يمتلك مهارة عميقة. بينما يلهث الجميع وراء بوابات مثل Tensorflow Agents أو Stable-Baselines3 التي تعتمد على المشتقات، يعمل DEAP بهدوء باستخدام الخوارزميات التطورية لحل المشكلات "السوداء" التي لا توجد لها مشتقات، أو دوال تحسين غامضة كأنها في ضباب. ما الذي يستطيع فعله؟ تصميم هياكل شبكات عصبية تلقائياً، توليد أعمال فنية، وحتى تطوير كائنات افتراضية تتعلم المشي — كل ذلك ممكن.

مقارنة بإطارات عمل مثل Mesa التي تركّز على المحاكاة القائمة على الكائنات، يتميز DEAP بقدرته على "خلق النظام من الفوضى". ميزته الكبرى هي عدم حاجته للمشتقات، ولا يشترط أن تكون المشكلة قابلة للاشتقاق، فقط يكفي وجود دالة تقيس الملاءمة، ليتمكن من التقدم خطوة بخطوة نحو الحل عبر التطور. بطبيعة الحال، لديه نقاط ضعف صريحة: كفاءة منخفضة في استخدام العينات، فهل تفكر في استخدامه لتطوير كائنات ذكية للألعاب الفورية؟ ربما ينام جهازك قبل أن ينتهي التدريب. أما المستقبل؟ حين تلتقي تطور الشبكات العصبية بنماذج اللغة الكبيرة، قد يصبح DEAP المحرك الأساسي لكائنات قادرة على "إعادة كتابة نفسها وتحسين نفسها ذاتياً" — ففي النهاية، من قال إن الذكاء يجب أن يعتمد بالضرورة على الانتشار العكسي؟

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at عنوان البريد الإلكتروني هذا محمي من روبوتات السبام. يجب عليك تفعيل الجافاسكربت لرؤيته.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!