هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من الأخطاء؟

 

 الذكاء الاصطناعي من المجالات المتطورة في العصر الحديث، ويتم استخدامه في الكثير من الأعمال، بداية من تحليل المعلومات وإيجاد الحلول للمشاكل المختلفة والتوصيات الشخصية لدى مواقع البث، وصولًا إلى المركبات ذاتية القيادة. وهذا طرح الكثير من التساؤلات حول هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من الأخطاء تمامًا مثل البشر؟ هذا ما سنتعرف عليه خلال الفقرات القادمة، ونتطرق إلى أهم المعلومات عن قدرة الذكاء الاصطناعي وحدوده، وكيف يتعلم من أخطائه من خلال تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق.

مفهوم التعلم لدى الذكاء الاصطناعي والإنسان

تختلف آلية العمل في التعلم بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في عملية التعلم من الأخطاء، حيث تتمثل في الآتي:

●      إن التعلم من الأخطاء عبارة عن عملية تعزيز للسلوكيات والأداء عبر التجارب والخطأ، فعندما يقوم شخص ما بصناعة خطأ، فإنه على الأرجح يحاول فهم السبب من ذلك الخطأ ليتجنبه في المستقبل.

●      أما عند الذكاء الاصطناعي، فإنه يقوم بتقليد ذلك المفهوم عبر تقنيات التعلم الآلي، فهو قائم على أنظمة ومعلومات وتجارب مسبقة لتعزيز الأداء.

●      من الجدير بالذكر أن الإنسان يتعلم من الأخطاء بطريقة مبتكرة وذكية، على عكس الذكاء الاصطناعي الذي قد يستغرق الكثير من الوقت والمعلومات من أجل التعلم.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من الأخطاء؟

بالطبع يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يتعلم من أخطائه عن طريق مجموعة من التقنيات والأنظمة، التي تتم من خلال:

التعلم بالإشراف

في ذلك النوع من التعلم، يتم منح النماذج مجموعة معلومات بها مدخلات ومخرجات صحيحة، وفي حال تم الخطأ، يتم تعديله عن طريق ضبط الأوزان الداخلية للنموذج، وهذه هي التقنية التي تم استخدامها في أدوات معرفة الصور وترجمة اللغات المختلفة.

التعلم بدون إشراف

في هذه الحالة، لا يتم تقديم إجابات صحيحة بشكل مباشر من خلال النموذج، لكنه يحاول التعلم عن طريق استكشاف الأنماط في المعلومات، وفي حال حدوث الأخطاء، يتم تعديل الخوارزمية لتعزيز الأداء، ولكن ذلك يتم بوسائل أقل وضوحًا مقارنة بالتعلم من خلال الإشراف.

التعلم المعزز

ذلك النهج متشابه مع التعلم البشري، الذي يقوم على تجارب متعددة وصناعة الخطأ، ثم يتفاعل النموذج مع البيئة ويعزز من قراراته لتحقيق معدل عالي من المميزات. وتستخدم تلك التقنية في تنمية الروبوتات، وألعاب الفيديو، والسيارات التي تعمل بالقيادة الذاتية.

خوارزميات التكيف الذاتي

مجموعة من أنظمة الذكاء الاصطناعي تستطيع تعديل الخوارزميات على حسب الخطأ المتكرر، فعلى سبيل المثال، تستطيع النماذج الخاصة بالتنبؤ وتوقع حالة الطقس تعزيز كفاءتها مع مرور الوقت عن طريق مقارنة توقعاتها السابقة بالنتائج التي تحدث بالفعل.

السيارات ذاتية القيادة

تلك السيارات قائمة على نظام التعلم المعزز لتعيين قرارات صحيحة وقت القيادة، وفي حال فشل النظام في اتخاذ قرار صحيح فيما يتعلق بتعيين المسافة عند الكبح، فإنه يحصل على تصحيح بشكل تلقائي، ويعدل النموذج من أدائه في المستقبل.

معرفة الكلام

برامج المساعدات الصوتية يتم تعزيزها بشكل مستمر عبر تحليل الأخطاء وتصحيحها، وفي حال فشل النظام في التعرف على صوت المستخدم بصورة صحيحة، فإنه يقوم باستخدام معلومات سابقة لتعزيز فهمه للنطق واللهجة.

الروبوتات الطبية

في الرعاية الصحية، تكون الأنظمة معتمدة على التعلم العميق لتحليل الأشعة الطبية، وفي حال تم استكشاف أخطاء في التشخيص، يتم تعديل النماذج لتعزيز جودتها وتخفيف الأخطاء في المستقبل.

مشاكل التعلم من الأخطاء في الذكاء الاصطناعي

بعد التعرف على إجابة السؤال المطروح هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من الأخطاء؟ إليكم أهم مشاكله التي تعيق هذه عملية التعلم:

1.     الاعتماد على المعلومات

يتطلب الذكاء الاصطناعي كميات ضخمة من المعلومات للتعلم، وفي حال كانت المعلومات قليلة أو غير متماثلة بصورة جيدة، فهذا يتسبب في صناعة أخطاء متكررة من الصعب تصحيحها.

2.     التحيز في الخوارزميات

عندما يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على معلومات متحيزة، فهذا يجعله يرتكب أخطاء بسبب ذلك التحيز. فإن أنظمة التوظيف، مثلًا، قائمة على معلومات تاريخية تعزز من التحيزات المتوفرة بدلًا من تعديلها.

3.     التعلم المحدود

بعض النماذج تتعلم من الأخطاء على حسب البيئة المحددة، لكنها قد تواجه الفشل عند متابعة سيناريوهات حديثة لم يتم التدريب عليها من قبل.

4.     مشاكل فهم السياق

على عكس الإنسان، يعاني الذكاء الاصطناعي من عدم فهم الأخطاء بشكل منطقي أو أخلاقي، فهو يتعلم على حسب نمط رياضي وإحصائي، مما يجعله في بعض الأوقات غير قادر على التعامل مع الأخطاء التي تحتاج إلى فهم عميق للسياق.

كيف يمكن تعزيز تعلم الذكاء الاصطناعي من الأخطاء؟

حتى يتم تعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي للتعلم من الأخطاء، يجب الاعتماد على خطط استراتيجية، ومنها ما يلي:

1.     تحسين كفاءة المعلومات

من الضروري التأكد من أن المعلومات المستخدمة في تدريب الأنظمة متنوعة ودقيقة، ليتم تخفيف التحيز وتحسين التعلم الفعال.

2.     استخدام أنظمة متطورة

يمكن جمع تقنيات مثل التعلم العميق والشبكات العصبية لتعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي وقدرته على التعلم من الأخطاء بطريقة أكثر تعقيدًا.

3.     وضع طبقات فهم بشري

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستفيد من مراجعات البشر لتعيين الأخطاء وتصحيحها بصورة ذات جودة عالية، وذلك مثلما يحدث في تقنيات الترجمة المعتمدة على مراجعات المستخدمين لتعزيز الكفاءة.

4.     التعلم الدائم

من الضروري أن تُصمم أنظمة الذكاء الاصطناعي بحيث تستمر في التعلم والتعزيز مع مرور الوقت، بدلًا من أن يكون لديها معدل معلومات ثابت ومحدود.

في النهاية، تعرفنا على إجابة سؤال: هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من الأخطاء؟ وبالطبع فإنه يتعلم بطريقة خاصة، مختلفة تمامًا عن الإنسان، حيث يتم ذلك من خلال التعلم المعزز والتعلم العميق. ومع ذلك، لا تزال هناك مشاكل متعلقة بجودة المعلومات، والتحيز، وإمكانية التعامل مع سياق الجمل والسيناريوهات الحديثة. هذه الجوانب قد تجعل التقنية أكثر ذكاءً وفعالية مع التطورات المستمرة في المستقبل.