ﺧﻮارزﻣﻴﺔ ﺷﻮﺑﻴﺮت

ﺷﻮﺑريت «Schubert» ﻣﻮﺳﻴﻘﺎر ﻧﻤﺴﺎوي وﻟﺪ ﰲ ﻓﻴﻨﺎ، اﺷﺘﻬﺮ ﰲ ﻧﻬﺎﻳﺔ اﻟﻌﴫ اﻟﻜﻼﺳﻴﻜﻲ وﺑﺪاﻳﺔ اﻟﻌﴫ اﻟﺮوﻣﺎﻧﴘ ﻟﻠﻔﻨﻮن، ﻛﺎن ﻟﻪ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺴﻴﻤﻔﻮﻧﻴﺎت واملﻘﻄﻮﻋﺎت املﻮﺳﻴﻘﻴﺔ واملﴪﺣﻴﺔ، واﻟﺘﻲ اﺧﺘﻠﻒ ﺣﻮﻟﻬﺎ اﻟﻨﻘﺎد، ﻓﻤﻨﻬﻢ ﻣﻦ وﺻﻒ أﻋﻤﺎﻟﻪ ﺑﺎﻟﺒﺴﺎﻃﺔ، وﻣﻨﻬﻢ ﻣﻦ ذﻛﺮ ﺑﺮاﻋﺔ ﺗﻠﻚ اﻷﻋﻤﺎل، وﻋﲆ ﻛﻞ ﺣﺎل، ﻓﻤﻦ املﻌﺮوف ﻋﻦ ﺷﻮﺑريت أن اﻟﻮﺳﻂ اﻟﻔﻨﻲ ﻟﻢ ﻳﻨﺼﻔﻪ إﺑﺎن ﺣﻴﺎﺗﻪ، وﻟﻢ ﺗﺸﺘﻬﺮ أﻋﻤﺎﻟﻪ إﻻ ﺑﻌﺪ وﻓﺎﺗﻪ، وﻟﺬا ﻳﻤﻜﻦ وﺻﻒ إﻧﺘﺎج ذﻟﻚ املﻮﺳﻴﻘﺎر أﻧﻪ ﻛﺎن ﻣﻦ اﻟﻨﻮع اﻟﺴﻬﻞ املﻤﺘﻨﻊ. وﻗﺒﻞ ﻣﻌﺮﻓﺔ ﻋﻼﻗﺔ املﻮﺳﻴﻘﺎر ﺷﻮﺑريت ﺑﻬﺬه املﻘﺎﻟﺔ، ﻳﺠﺐ اﻟﺤﺪﻳﺚ ﻋﻦ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت ﺑﺸﻜﻞ ﻋﺎم أوﻻ، ﻓﻘﺪ ﺧﺮﺟﺖ ﰲ اﻟﺴﻨﻮات اﻷﺧرية اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺨﻮرزاﻣﻴﺎت اﻟﺘﻲ ﺣﻘﻘﺖ ﻧﺠﺎﺣﺎت ﰲ ﻋﺪد ﻣﻦ ﻣﺠﺎﻻت، وﻟﻘﻴﺎس ﻛﻔﺎءﺗﻬﺎ، ﺗﻢ ﺗﺤﺪﻳﺪ ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﻋﺎملﻴﺔ، ﺗﻌﺪ ﻣﻌﺎﻳري ملﻌﺮﻓﺔ ﻛﻔﺎءة ودﻗﺔ ﺗﻠﻚ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت، ﻓﻌﲆ ﺳﺒﻴﻞ املﺜﺎل ﻫﻨﺎك ﻣﻌﻴﺎر »ﻗﻠﻮ« (GLUE) اﻟﺬي ﻳﻘﻴﺲ ﻣﺪى ﻓﻬﻢ اﻟﻜﻤﺒﻴﻮﺗﺮ اﻟﻌﺎم ﻟﻠﻐﺔ، وﻣﺜﻞ ﻫﺬه املﻌﺎﻳري أﺻﺒﺤﺖ املﺤﻚ اﻟﺬي ﻳﺘﻨﺎﻓﺲ ﻋﻠﻴﻪ ﻣﻄﻮرو اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت ﻣﻦ اﻟﻌﻠﻤﺎء ﺳﻮاء ﰲ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت أو اﻟﴩﻛﺎت. وﻣﻦ أﺷﻬﺮ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﺘﻲ ﺣﻘﻘﺖ أرﻗﺎﻣﺎ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﰲ ﺗﺼﻨﻴﻒ »ﻗﻠﻮ« ﺧﻮارزﻣﻴﺔ »ﺑريت« (BERT) اﻟﺘﻲ ﺗﻢ ﺗﻄﻮﻳﺮﻫﺎ ﰲ ﻣﻌﺎﻣﻞ أﺑﺤﺎث اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﴩﻛﺔ »ﻗﻮﻗﻞ« ،(Google) وﻋﲆ اﻟﺮﻏﻢ ﻣﻦ اﺣﺘﻴﺎج ﻫﺬه اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺔ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت املﻌﻘﺪة ﻟﻀﺒﻂ املﻼﻳني ﻣﻦ املﺘﻐريات أﺛﻨﺎء اﻟﺘﺪرﻳﺐ، ﻟﺘﻌﻄﻲ ﻧﺘﺎﺋﺞ ﻋﺎﻟﻴﺔ، ﻓﺈﻧﻬﺎ ﻣﺎ زاﻟﺖ ﺣﺪﻳﺚ اﻷوﺳﺎط اﻟﻌﻠﻤﻴﺔ. ﻋﻮدا إﱃ أﺳﻠﻮب ﺷﻮﺑريت املﻮﺳﻴﻘﻲ، واﻟﺬي أﻟﻬﻢ ﺑﺎﺣﺜني ﺑﻤﻌﺎﻣﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﴩﻛﺔ »أﻣﺎزون« ،(Amazon) ﺣﻴﺚ ﻗﺎم اﻟﺪﻛﺘﻮر أﺷﻴﺶ ﺧﻴﺘﺎن (Ashish Khetan) ﺑﺎﻟﻌﻤﻞ ﻋﲆ ﺗﺒﺴﻴﻂ ﺧﻮارزﻣﻴﺔ »ﻗﻮﻗﻞ ﺑريت«، وذﻟﻚ ﺑﻘﻠﻴﻞ ﻋﺪد املﺘﻐريات اﻟﺘﻲ ﺗﺘﻄﺒﻬﺎ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺔ، ﻣﺤﺎوﻻ ﺟﻌﻠﻬﺎ ﺗﻌﻤﻞ ﺑﺄﺳﻠﻮب اﻟﺴﻬﻞ املﻤﺘﻨﻊ، وذﻟﻚ ﺑﺘﻘﻠﻴﻞ ﺗﻌﻘﻴﺪﻫﺎ، أو ﺑﻌﺒﺎرة أﺧﺮى، ﺑﺘﻘﻠﻴﻞ املﻮارد اﻟﺘﻲ ﺗﺤﺘﺎﺟﻬﺎ ﻫﺬه اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺔ ﻟﺘﻌﻄﻲ ﻧﺘﺎﺋﺞ ﻋﺎﻟﻴﺔ اﻟﺪﻗﺔ. وﻳﺒﺪو أﻧﻪ ﻗﺪ ﺗﻤﻜﻦ اﻟﺪﻛﺘﻮر أﺷﻴﺶ ﻣﻦ إﻋﺎدة

ﻫﻨﺪﺳﺔ ﺧﻮارزﻣﻴﺔ ﺑريت، ﺑﺤﻴﺚ ﺗﺤﺘﻮي ﻋﲆ أﻗﻞ ﻣﻦ ﻧﺼﻒ املﺘﻐريات، اﻟﺘﻲ ﻛﺎﻧﺖ ﺗﺤﺘﺎﺟﻬﺎ ﺗﻠﻚ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺔ، ﻟﻴﺲ ذﻟﻚ ﻓﺤﺴﺐ، ﺑﻞ إن ﻧﺴﺨﺘﻪ ﻣﻦ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺔ واﻟﺘﻲ أﻃﻠﻖ ﻋﻠﻴﻬﺎ »ﺧﻮارزﻣﻴﺔ ﺷﻮﺑريت« ﺗﻤﻜﻨﺖ ﻣﻦ أن ﺗﻘﺪم ﻧﺘﺎﺋﺞ أﻋﲆ ﻣﻦ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺔ اﻷﺻﻠﻴﺔ، وذﻟﻚ ﺑﻤﻘﺪر ﺳﺖ ﻧﻘﺎط أﻋﲆ ﻋﲆ ﻣﻌﻴﺎر »ﻗﻠﻮ«.