أندرو بارتو

📅 آخر تحديث: ٤ أغسطس ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٤ أغسطس ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

أندرو جيريت بارتو (مواليد 1948) هو عالم حاسوب أمريكي ، وأستاذ فخري لعلوم الحاسوب في جامعة ماساتشوستس أمهيرست . يشتهر بارتو بمساهماته الأساسية في مجال التعلم المعزز الحاسوبي الحديث . [ 2 ]

الحياة المبكرة والتعليم

وُلد أندرو جيريت بارتو عام 1948. [ 3 ] حصل على بكالوريوس العلوم بامتياز في الرياضيات من جامعة ميشيغان عام 1970، بعد أن تخصص في البداية في هندسة العمارة البحرية. بعد قراءة أعمال مايكل أربيب ، ووارن ستورجيس ماكولوتش ، ووالتر بيتس ، أصبح مهتمًا باستخدام الحواسيب والرياضيات لنمذجة الدماغ، وبعد خمس سنوات حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب عن أطروحته حول الأوتوماتا الخلوية . [ 4 ]

حياة مهنية

في عام 1977، انضم بارتو إلى كلية علوم المعلومات والحاسوب في جامعة ماساتشوستس أمهيرست كباحث ما بعد الدكتوراه، وتمت ترقيته إلى أستاذ مشارك في عام 1982، وأستاذ كامل في عام 1991. وشغل منصب رئيس القسم من عام 2007 إلى عام 2011، وكان عضوًا أساسيًا في هيئة التدريس ببرنامج علم الأعصاب والسلوك. [ 5 ]

خلال فترة وجوده في جامعة ماساتشوستس، شارك بارتو في إدارة مختبر التعلم الذاتي (الذي كان يُعرف سابقًا باسم مختبر الشبكات التكيفية)، والذي أنتج العديد من الأفكار الرئيسية في مجال التعلم المعزز. [ 5 ] وكان ريتشارد ساتون ، الذي شاركه في تأليف كتاب " التعلم المعزز: مقدمة" (منشورات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، 1998؛ الطبعة الثانية، 2018)، [ 5 ] طالبًا في برنامج الدكتوراه تحت إشرافه.

التعلم المعزز

عندما بدأ بارتو دراسته في جامعة ماساتشوستس، انضم إلى فريق من الباحثين الذين يسعون لاستكشاف سلوك الخلايا العصبية في الدماغ البشري كأساس للذكاء البشري، وهو مفهوم كان قد طرحه عالم الحاسوب أ. هاري كلوبف . وانضم إليه طالب الدكتوراه ساتون في استخدام الرياضيات لتطوير هذا المفهوم وجعله أساسًا للذكاء الاصطناعي. أصبح هذا المفهوم يُعرف باسم التعلم المعزز، وتطور ليصبح جزءًا أساسيًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي. [ 6 ]

استخدم بارتو وساتون عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDP) كأساس رياضي لشرح كيفية اتخاذ العوامل ( الكيانات الخوارزمية ) للقرارات في بيئة عشوائية، حيث تتلقى مكافآت في نهاية كل إجراء. افترضت نظرية MDP التقليدية أن العوامل على دراية بجميع المعلومات المتعلقة بعمليات اتخاذ القرار ماركوف في سعيها لتحقيق أقصى قدر من المكافآت التراكمية. سمحت تقنيات التعلم المعزز التي طورها بارتو وساتون بأن تكون كل من البيئة والمكافآت غير معروفة، مما أتاح تطبيق هذه الفئة من الخوارزميات على نطاق واسع من المشكلات. [ 7 ]

أنشأ بارتو مختبرًا في جامعة ماساتشوستس أمهيرست لتطوير أفكار التعلم المعزز، بينما عاد ساتون إلى كندا. استمر موضوع التعلم المعزز في التطور في الأوساط الأكاديمية حتى شهدنا أحد تطبيقاته العملية الأولى، حيث تمكن برنامج ألفا غو من جوجل ، المبني على هذا المفهوم، من هزيمة البطل البشري آنذاك. [ 6 ] يُنسب الفضل على نطاق واسع إلى بارتو وساتون باعتبارهما رائدين في مجال التعلم المعزز الحديث، وتُعدّ هذه التقنية أساسية لازدهار الذكاء الاصطناعي الحديث. [ 8 ]

نشر بارتو أكثر من مئة بحث أو فصل في المجلات والكتب ومحاضر المؤتمرات وورش العمل. وهو مؤلف مشارك مع ريتشارد ساتون لكتاب "التعلم المعزز: مقدمة" ، منشورات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا 1998 (الطبعة الثانية 2018)، ومحرر مشارك مع جيني سي ووارن باول ودون وونش الثاني لكتاب " دليل التعلم والبرمجة الديناميكية التقريبية" ، منشورات وايلي-IEEE، 2004. [ 9 ]

الجوائز والتكريمات

بارتو زميل في الجمعية الأمريكية لتقدم العلوم ، وزميل وعضو بارز في معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات ، [ 10 ] وعضو في الجمعية الأمريكية للذكاء الاصطناعي وجمعية علم الأعصاب . [ 11 ]

حصل بارتو على جائزة الإنجاز مدى الحياة في علوم الأعصاب من جامعة ماساتشوستس في عام 2019، وجائزة رواد جمعية الشبكات العصبية التابعة لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات في عام 2004، [ 12 ] وجائزة المؤتمر الدولي المشترك للذكاء الاصطناعي للتميز البحثي في ​​عام 2017. وجاء في حيثيات منحه الجائزة الأخيرة: "يُعرف البروفيسور بارتو بأبحاثه الرائدة والمؤثرة في كل من نظرية وتطبيق التعلم المعزز." [ 2 ]

في عام 2025، حصل على جائزة تورينج من جمعية آلات الحوسبة مع طالب الدكتوراه السابق ريتشارد إس. ساتون لعملهما في مجال التعلم المعزز؛ وجاء في حيثيات الجائزة: "لتطوير الأسس المفاهيمية والخوارزمية للتعلم المعزز." [ 6 ] [ 13 ]

مراجع

  1. ↑ بارتو، أندرو جيريت (1975). الأوتوماتا الخلوية كنماذج للأنظمة الطبيعية (أطروحة). جامعة ميشيغان.
  2. 1 2 "جوائز المؤتمر الدولي المشترك للذكاء الاصطناعي 2017" . 19 أغسطس 2017. تم الاطلاع عليه في 6 سبتمبر 2022 .
  3. ↑ بارتو، أندرو جيريت (1975). الأوتوماتا الخلوية كنماذج للأنظمة الطبيعية (أطروحة). جامعة ميشيغان.
  4. ↑ "مقابلة التاريخ الافتراضي" . الجمعية الدولية للشبكات العصبية. 7 يناير 2022. تم الاطلاع عليه في 6 سبتمبر 2022 .
  5. 1 2 3 "أندرو ج. بارتو" . جامعة ماساتشوستس أمهيرست. 17 فبراير 2008. مؤرشف من الأصل في 28 نوفمبر 2020. تم الاطلاع عليه في 18 أكتوبر 2020 .
  6. 1 2 3 ميتز، كيد (5 مارس 2025). "جائزة تورينج تُمنح لاثنين من رواد الذكاء الاصطناعي" . صحيفة نيويورك تايمز . ISSN 0362-4331 . تاريخ الاسترجاع: 8 مارس 2025 . 
  7. ↑ "جائزة إيه إم تورينج" . amturing.acm.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 8 مارس 2025 .
  8. ↑ «فاز رائدا الذكاء الاصطناعي أندرو بارتو وريتشارد ساتون بجائزة تورينج لعام 2025 لإسهاماتهما الرائدة في مجال التعلم المعزز | مؤسسة العلوم الوطنية (NSF)» . www.nsf.gov . 5 مارس 2025. تاريخ الاطلاع: 8 مارس 2025 .
  9. ↑ جامعة ماساتشوستس أمهيرست: قسم علوم الحاسوب. مؤرشف في 2 سبتمبر 2006 على موقع Wayback Machine.
  10. ↑ «بارتو يُنتخب زميلاً في معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات» . جامعة ماساتشوستس أمهيرست. ٢٢ نوفمبر ٢٠٠٥. مؤرشف من الأصل في ٣ ديسمبر ٢٠١٩. تم الاطلاع عليه في ٣ ديسمبر ٢٠١٩ .
  11. ↑ "ندوة الذكاء الاصطناعي في قسم علوم الحاسوب بجامعة كارنيجي ميلون" . www.cs.cmu.edu . تم الاطلاع عليه بتاريخ 7 مارس 2025 .
  12. ↑ ""الفائزون السابقون بجائزة جمعية الذكاء الحسابي التابعة لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات"" . 6 سبتمبر 2022 . تم الاطلاع عليه في 6 سبتمبر 2022 .
  13. ↑ "الحائزون على جائزة تورينج - مديرية علوم وهندسة الحاسوب والمعلومات (CISE) | مؤسسة العلوم الوطنية (NSF)" . www.nsf.gov . 5 مارس 2025. تم الاطلاع عليه في 8 مارس 2025 .