News - كيف تقوم جامعة جنوب كاليفورنيا (USC) بتدريب العقول وراء أحدث خوارزميات الذكاء الاصطناعي

قد يبدو الذكاء الاصطناعي كالسحر، لكن وراء كل روبوت دردشة، وسيارة ذاتية القيادة، ومولّد صور، ومساعد رقمي توجد رياضيات كثيرة. مع تحول الذكاء الاصطناعي للصناعات من الرعاية الصحية إلى المالية إلى الترفيه، هناك طلب متزايد على خبراء يفهمون الرياضيات وراء هذه التكنولوجيا. تساهم كلية دورنسايف لعلوم الحروف والفنون والعلوم بجامعة جنوب كاليفورنيا في تلبية هذا الاحتياج من خلال برنامج ماجستير العلوم في علم البيانات الرياضي — وهو برنامج دراسات عليا صُمم لتدريب الطلاب ليس فقط على استخدام الذكاء الاصطناعي، بل على فهمه وبنائه. «علم البيانات رياضيات»، قال آرون لودا، عميد الأقسام العلمية والرياضيات وأستاذ الرياضيات والفيزياء والفلك. «إذا أردت فهم الذكاء الاصطناعي، فيجب أن تفهم الرياضيات التي تجعلها تعمل. هذا ما يجعل هذا البرنامج فريدًا.» النهج الفريد لهذا البرنامج يغوص في آليات الذكاء الاصطناعي. تركّز العديد من برامج الدراسات العليا على كيفية تطبيق الخوارزميات الموجودة: إدخال البيانات، تشغيل النماذج، تفسير المخرجات. لكن هذه الأدوات تصبح قديمة بسرعة، كما يقول لودا. هذا البرنامج يتبع نهجًا مختلفًا. هدفه أن يمنح الطلاب الأساس الرياضي لتنفيذ أحدث الخوارزميات، وفهم سبب عملها، وتصميم أدوات المستقبل. أُطلق هذا الخريف البرنامج الحضوري في الحرم الجامعي، الذي يمتد من ثلاثة إلى أربعة فصول دراسية، ويُبرز نظرية الاحتمالات، والتحسين، والجبر الخطي، والنمذجة الإحصائية — جميعها ركائز تعلم الآلة الحديثة. كما يحصل الطلاب على خبرة عملية في العمل مع مجموعات بيانات حقيقية من مجالات مثل علوم الأرض، وعلم الأحياء، والكيمياء، والفيزياء. «نريد للطلاب أن يأخذوا النظرية ويطبقوها على مشاكل واقعية»، يقول شياوهوي تشن، المدير المشترك للبرنامج. «هذا التعلم التجريبي يبني محفظة يمكنهم عرضها على أصحاب العمل المستقبليين أو برامج الدكتوراه.» تشين، أستاذ الرياضيات المشارك، يلاحظ أن البرنامج يعالج حاجة متزايدة عبر صناعات شتى. «كل قطاع يعتمد الآن على البيانات لتوجيه القرارات»، قال. «على عكس البرامج الأخرى التي تركز في الأساس على كيفية استخدام مكتبات الشفرة الموجودة، فإن برنامجنا يربّي الطلاب على ابتكار تقنيات وخوارزميات جديدة. الخريجون سيغادرون بخلطة نادرة من الرياضيات المتقدمة والمهارات الإحصائية، مع خبرة عملية.» الطلاب يقولون إن هذا النهج مميز. انضم خانغ نغوين إلى البرنامج بعد أن درس علم البيانات في المرحلة الجامعية وأجرى أبحاثًا في تعلم التعزيز. «كنت أريد مؤسسة تعليمية تتيح لي تعميق خلفيتي النظرية في الرياضيات مع تطبيقها على مشاكل علم البيانات الواقعية»، قال. «نحل التحديات الحقيقية ونُفكّر في خوارزميات تعلم الآلة. كما أن حجم الصفوف الصغيرة يتيح لي العمل عن كثب مع الأساتذة والغوص في أسئلة البحث.» بالإضافة إلى ذلك، فإن موقع USC في لوس أنجلوس يوفر مزايا فريدة، بما في ذلك الوصول إلى فرص التدريب والتواصل مع شركات التكنولوجيا المحلية، واستوديوهات الترفيه والشركات الناشئة. كما يستفيد الطلاب من شبكة خريجي Trojan والدعم المهني، بما في ذلك فعاليات المتحدثين من الصناعة وبرامج التوجيه. خبرة عملية — وآفاق مهنية. شيل جاناسترا، رئيس قسم الرياضيات في كلية دورنسايف بجامعة جنوب كاليفورنيا وأستاذ الرياضيات، أكد أن البرنامج يكمل مبادرات الجامعة الأوسع، مشيرًا بشكل خاص إلى المعهد المعني بالأخلاقيات والثقة في الحوسبة. «هناك جهد جامعي واسع لضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي ليس قويًا فحسب بل أخلاقيًا وموثوقًا به كذلك»، قال، «ويسهم هذا البرنامج بدور رئيسي في ذلك». بعيدًا عن الاستعداد لمسارات مهنية في الذكاء الاصطناعي، سيكون الخريجون مجهّزين أيضًا لأدوار بحثية متقدمة ودرجات الدكتوراه. «في الوقت الراهن، ينمو قطاع الذكاء الاصطناعي ومجالاته المجاورة بسرعة كبيرة»، قال تشن، مدير البرنامج المشارك. «تشير توقعات السوق إلى أن سوق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي قد يصل إلى 1.8 تريليون دولار بحلول 2030، وتتراوح رواتب علماء البيانات المهرة في ستة أرقام. لكن الأهم من ذلك أن الطلاب يكتسبون مهارات تتيح لهم التكيف مع تطور هذا المجال»، مضيفًا أن ذلك يعزز آفاقهم على المدى الطويل. الطلاب يستكشفون بالفعل اتجاهات بحثية طموحة. نغوين يعمل على مشاريع تعلم تعزيز مركزة على نظرية البانديت وتقنيات تحسين السياسات. زميله في الصف، فيرَاج بانسال، يبحث في كيف يمكن للرياضيات النظرية، بما في ذلك مجالات مثل نظرية التمثيل، أن تُفيد نماذج تعلم الآلة. «يتيح لنا هذا البرنامج التجربة والاستكشاف»، قال بانسال. «نحن نتعلم أن نكون ليس مجرد منفذين للذكاء الاصطناعي، بل مبدعين ومبتكرين.» هذا هو بالضبط النوع من التفكير الذي يهدف البرنامج إلى تعزيزه، يقول ستانيسلاف مينسكر، أستاذ الرياضيات وعضو القيادة المشتركة للبرنامج. «إذا أردت الذهاب إلى ما وراء برنامج علوم البيانات التقليدي، لفهم وبناء الذكاء الاصطناعي من الأساس، فهذه هي المكان المناسب للقيام بذلك.»