تشير الأبحاث إلى أن بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تنام وتحلم لديه القدرة على تحسين أدائها وموثوقيتها. يهدف الباحثون إلى استكشاف طرق لاستنساخ تركيب وسلوك الدماغ البشري من أجل التغلب على تحدي شائع في الذكاء الاصطناعي يُعرف بـ “النسيان الكارثي”، حيث تفقد النماذج المدربة على مهام جديدة قدرتها على أداء المهام التي تمت معرفتها سابقًا.
قام الباحثون في جامعة كاتانيا بتطوير طريقة تدريب تسمى “تعلم الاستيقاظ والنوم الموحد” (WSCL) التي تحاكي طريقة تأطير الذاكرة في أدمغة البشر أثناء النوم. على غرار كيفية تحويل الذكريات القصيرة الأجل إلى طويلة الأجل لدى البشر، توفر النماذج التي تم تدريبها بواسطة طريقة النوم والاستيقاظ الموحد فترات “نوم” حيث يستعرضون مجموعة متنوعة من البيانات الحديثة والقديمة، مما يسمح للنماذج باكتشاف الروابط والأنماط ودمج المعلومات الجديدة دون نسيان المعرفة الحالية.
أثناء مرحلة النوم، يتعرض النماذج التي تستخدم طريقة النوم والاستيقاظ الموحد لصور للأسماك وكذلك لحيوانات أخرى مثل الطيور والأسود والفيلة من الدروس السابقة. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن طريقة النوم والاستيقاظ الموحد مرحلة “الحلم” حيث يتم تزويد النماذج ببيانات جديدة تمامًا عن طريق دمج مفاهيم سابقة، مثل صور مجردة لزرافات متقاطعة مع الأسماك أو أسود متقاطعة مع فيلة. تساعد مرحلة الحلم هذه النماذج في دمج “خلايا الدماغ الرقمية” الماضية وإنشاء أنماط تُيسر تعلم المهام الجديدة بشكل أكثر فعالية.
في التجارب، وجد الباحثون أن النماذج التي تم تدريبها باستخدام طريقة النوم والاستيقاظ الموحد (WSCL) أظهرت زيادة ملحوظة في الدقة مقارنة بالطرق التدريب التقليدية، مع زيادة تتراوح بين 2 إلى 12 في المئة في تحديد محتوى الصور بشكل صحيح. كما أظهرت النماذج المدربة بواسطة طريقة النوم والاستيقاظ الموحد قدرة أفضل على “النقل الأمامي”، مما يعني الاحتفاظ بالمعرفة السابقة بشكل أفضل عند تعلم المهام الجديدة.
على الرغم من وجود وعود هذه النتائج، إلا أنه ليس جميع الخبراء يعتقدون أن استخدام الدماغ البشري كنموذج هو النهج الأكثر فعالية لتعزيز أداء الذكاء الاصطناعي. يقترح أندرو روجويسكي من جامعة سوري أن البحث في مجال الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى، وربما ليس من الضروري تقليد الدماغ البشري بشكل كامل. بدلاً من ذلك، يقترح أن يستلهموا الإلهام من الأنظمة البيولوجية الأخرى مثل الدلافين التي يمكنها “النوم” بجزء من الدماغ بينما تظل مستيقظة بجزء آخر.
في الختام، توفر استكشاف مفهوم النوم والحلم في تدريب الذكاء الاصطناعي وجهة نظر مثيرة للاهتمام. بينما يعارض البعض تكرار الدماغ البشري بدقة، هناك أدلة متزايدة تشير إلى أن إدخال آليات تشبه النوم في النماذج الذكائية الاصطناعية يمكن أن يؤدي إلى تحسين الأداء والاحتفاظ بالمعرفة. مع تطور أبحاث الذكاء الاصطناعي، قد يكون من المفيد استكشاف مصادر إلهام بيولوجية بديلة لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.
الأسئلة المتكررة حول النوم والحلم في أنظمة الذكاء الاصطناعي
س: ما هو الهدف من استكشاف النوم والحلم في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
ج: الهدف هو التصدي للنسيان الكارثي، حيث تفقد النماذج الذكاء الاصطناعي قدرتها على أداء المهام التي تمت معرفتها سابقًا عند تدريبها على مهام جديدة.
س: ما هي الطريقة التدريبية التي طورها الباحثون في جامعة كاتانيا؟
ج: طور الباحثون طريقة تدريب تسمى “تعلم الاستيقاظ والنوم الموحد”.
س: كيف تحاكي طريقة الاستيقاظ والنوم الموحد تأطير الذاكرة في الدماغ البشري أثناء النوم؟
ج: يوجد لدى نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها بواسطة طريقة الاستيقاظ والنوم الموحد فترات “نوم” حيث يستعرضون مجموعة من البيانات الحديثة والقديمة، بشكل مماثل لطريقة تأطير الذاكرة لدى البشر من الذاكرة القصيرة الأجل إلى الذاكرة الطويلة الأجل أثناء النوم.
س: ماذا يحدث خلال مراحل النوم والحلم في طريقة الاستيقاظ والنوم الموحد؟
ج: خلال مرحلة النوم، يتعرض نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم طريقة الاستيقاظ والنوم الموحد لمزيج من البيانات الحديثة والقديمة، بينما خلال مرحلة الحلم، يتم تغذية النماذج ببيانات جديدة تمامًا التي تجمع بين مفاهيم سابقة.
س: ما هي مزايا نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها بواسطة طريقة الاستيقاظ والنوم الموحد؟
ج: أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها بواسطة طريقة الاستيقاظ والنوم الموحد زيادة ملحوظة في الدقة مقارنة بالطرق التدريب التقليدية، حيث زادت قدرتها على تحديد محتوى الصور بشكل صحيح بنسبة تتراوح بين 2 إلى 12 في المئة. كما أظهرت هذه النماذج القدرة على الاحتفاظ بالمعرفة السابقة بشكل أفضل عند تعلم المهام الجديدة.
س: ماذا يعني “النقل الأمامي” في سياق نماذج الذكاء الاصطناعي؟
ج: “النقل الأمامي” يشير إلى الاحتفاظ بالمعرفة السابقة عند تعلم المهام الجديدة.
س: ماذا يعتقد بعض الخبراء بشأن تكرار الدماغ البشري في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
ج: يقترح بعض الخبراء، مثل أندرو روجويسكي من جامعة سوري، أن تكرار الدماغ البشري بشكل كامل قد لا يكون ضروريًا ويقترحون استلهام الإلهام من أنظمة بيولوجية أ
The source of the article is from the blog dk1250.com