متابعات- السابعة الإخبارية
يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي المسمى بالشبكة العصبية، لإظهار “التركيب المنهجي”، وهو الجزء الأساسي من الذكاء البشري.
ووفقًا للبحث، المنشور في مجلة Nature، هناك تحول في نقاش ظل عقودًا في العلوم المعرفية، يتحدث عن أي نوع من أجهزة الكمبيوتر قد يمثل العقل البشري على أفضل وجه.
وفي ثمانينيات القرن الماضي، جادلت مجموعة من علماء الإدراك، بأن الشبكات العصبية، نوع من الذكاء الاصطناعي، ليست قابلة للتطبيق، لأن بنيتها تفشل في التقاط كيفية تفكير البشر.
وأثت العلماء، أنه مع التدريب، يمكن للشبكات العصبية الآن، اكتساب القدرة الشبيهة بالقدرة البشرية، في التفكير.
الذكاء البشري يمكن اكتسابه
“يمكن اكتساب الجانب المهم من الذكاء البشري، من خلال الممارسة باستخدام نموذج تم رفضه لافتقاره إلى تلك القدرات”.. حسب المعد المشارك في الدراسة، والأستاذ المساعد في علم النفس وعلوم البيانات في جامعة نيويورك، بريندن ليك.
وتشبه الشبكات العصبية نسبيًا، بنية الدماغ البشري، حيث معالجة المعلومات الخاصة بها مرتبطة ببعضها البعض، وتتدفق معالجة البيانات الخاصة بها في طبقات هرمية.
وتاريخيا، لم تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل العقل البشري، حيث كانت تفتقر إلى القدرة على الجمع بين المفاهيم المعروفة بطرق جديدة، وهو ما يسمى “التركيب المنهجي”.
هكذا يفكر الذكاء الاصطناعي مثل البشر
ووضع البحث مثالًا على ذلك: إذا تعلمت شبكة عصبية قياسية كلمات مثل “قفزة” و”مرتين” و”في دائرة”، يجب أن تظهر لها الكثير من الأمثلة حول كيفية دمج هذه الكلمات في عبارات ذات معنى، لتصبح “قفزة مرتين” و”القفز في دائرة”.
وإذا تمت تغذية النظام بكلمة جديدة، مثل “الدوران”، سيحتاج مرة أخرى إلى رؤية مجموعة من الأمثلة لمعرفة كيفية استخدامها بشكل مماثل.
اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي
واختبرت الدارسة، نماذج الذكاء الاصطناعي والمتطوعين البشريين، باستخدام لغة مختلقة تحتوي على كلمات مثل “dax” و”wif”.
تتوافق تلك الكلمات إما مع نقاط ملونة، أو مع وظيفة تتلاعب بطريقة ما بترتيب تلك النقاط في تسلسل معين. وهكذا تسلسل الكلمات يحدد الترتيب الذي تظهر به النقاط الملونة.
ونظرًا لكون العبارة لا معنى لها، كان على الذكاء الاصطناعي والبشريين، اكتشاف القواعد النحوية الأساسية، لتحدد النقاط التي تتوافق مع الكلمات. وأنتج المشاركون من البشر التسلسل النقطي الصحيح في حوالي 80% من الحالات.
توصل معدي الدراسة إلى طريقة تسمى التعلم التلوي من أجل التركيب (MLC)، حيث تتيح للشبكة العصبية ممارسة تطبيق مجموعات مختلفة من القواعد على الكلمات، تم تعلمها حديثا.
تطابقت الشبكة العصبية المدربة بواسطة MLC مع أداء البشر في هذه الاختبارات أو تجاوزتها.
ومع إضافة بيانات عن الأخطاء الشائعة لدى البشر، ارتكب نموذج الذكاء الاصطناعي نفس أنواع الأخطاء، التي ارتكبها البشر.
*************
– لكتابة مقال خاص عن اسم مؤسستك أو شركتك يمكنك المراسلة عبر البريد الإلكتروني التالي:
