تتحدث هذه المقالة عن أهمية تجنيد الحوسبة الكمومية في مكافحة التحيز في خوارزميات التعلم الآلي، وتوضح الخطوات الرئيسية الثلاث لتحقيق ذلك.
في السنوات الأخيرة، أثبتت خوارزميات التعلم الآلي قدرتها الكبيرة في مساعدة الناس على التعامل مع مهام مختلفة. ومع ذلك، فإن هذه الخوارزميات يمكن أن تنتج إخراجًا متحيزًا قد يكون ظالمًا ومهينًا لبعض الأفراد. لذلك، يعتبر تجنيد الحوسبة الكمومية مهمًا للغاية في مكافحة التحيز في خوارزميات التعلم الآلي.
هناك ثلاثة قواعد رئيسية يجب اتباعها عند إنشاء خوارزميات التعلم الآلي لتجنب التحيز، وهي:
• ضمان جمع البيانات الصحيحة. يجب فهم بشكل واضح للبيانات المحددة وخصائصها اللازمة لتدريب الوحدة النمطية للتعلم الآلي بشكل صحيح. يجب أن يتم إرشاد جمع البيانات من قبل خبير في الموضوع في الصناعة التي سيتم تطبيق الخوارزمية عليها. كما يجب استخدام تحليل البيانات الاستكشافي لفهم بنية وخصائص والأخطاء المحتملة للمجموعة من البيانات المجمعة قبل تطبيقها على الخوارزمية.
• اختيار النموذج التعليمي الصحيح. هناك أنواع مختلفة من النهج التعليمي التي يمكن اختيارها عند بناء خوارزمية التعلم الآلي مثل التعلم المراقب، التعلم غير المراقب، التعلم شبه المراقب، التعلم الذاتي، التعلم التعزيزي، التعلم النقلي والتعلم العبري الإلكتروني.
• إجراء تقييم التحيز في الحياة الواقعية. على الرغم من أن الخوارزمية يمكن أن تعمل بشكل جيد في ظروف التطوير المسيطر عليها، إلا أن التطبيقات العملية يمكن أن تسبب مشاكل غير متوقعة. لذلك، يجب اختبار خوارزمية التعلم الآلي بالبيانات الحقيقية بشكل منتظم للكشف عن التحيز وتصحيحه قبل أن يؤثر سلبًا على المستخدمين.
في نظري، يجب ألا يتم إهمال الوقاية من التحيز عند بناء خوارزميات التعلم الآلي. لذلك، نحن دائمًا في شركتنا نعمل على تحسين إجراءات كشف التحيز، ونستخدم تقنيات مختلفة وأدوات مصممة خصيصًا لضمان دقة الإخراج.
يمكن تقديم خمسة حلول لمكافحة التحيز وهي:
1. AI Fairness 360. هي عبارة عن أداة مفتوحة المصدر تهدف إلى جعل خوارزميات التعلم الآلي أكثر عدالة.
2. IBM Watson OpenScale. هي منصة تتبع وإدارة ومراقبة الخوارزميات التعليمية العميقة.
3. Explainable AI (XAI). هي تكنولوجيا تسمح للمستخدمين بفهم وتفسير كيفية عمل الخوارزميات التعليمية العميقة.
4. Microsoft Fairlearn. هي مكتبة مفتوحة المصدر تهدف إلى توفير إطار عمل لتحقيق الكفاءة والعدالة في خوارزميات التعلم الآلي.
5. Quantum Computing. يمكن توظيف الحوسبة الكمومية لإنتاج نتائج أكثر دقة وعدالة في خوارزميات التعلم الآلي.
باختصار، يمكن استخدام الحوسبة الكمومية للمساعدة في تقليل التحيز في خوارزميات التعلم الآلي، والاستفادة منها ستعزز الدولة الرائدة في هذا المجال بمزايا اقتصادية وتكنولوجية على بقية العالم.
