شوف الجديد.. الذكاء الاصطناعي بحاجة لتجربة فعلية مش تدريب نظري

شهد مجال الذكاء الاصطناعي تحولات هائلة خلال السنوات الأخيرة، حيث ساهمت نماذج الذكاء الاصطناعي في تغيير مسار الابتكار التكنولوجي عالميًا، إلا أن العديد من التحديات والمفاهيم الخاطئة لا تزال تعيق تحقيق الخطوات المتقدمة في هذا المجال، خاصة فيما يتعلق بالتعلّم التفاعلي الذاتي، والتطور بعيدًا عن الأساليب التقليدية المحدودة.

الذكاء الاصطناعي وتحديات اختبار تورينج

لطالما استخدم اختبار تورينج لقياس ذكاء النماذج الذكية، ولكنه أصبح مع الوقت أداة غير كافية للتقييم الشامل، فبينما تدّعي بعض النماذج اجتياز هذا الاختبار بكفاءة، تظهر العديد من الانتقادات حول جدوى هذا الإنجاز، إذ يرى باحثون أن هذه النماذج تركز على تحقيق نتائج جيدة فقط ضمن اختبارات محددة، بدلاً من تطوير ذكاء حقيقي ومستدام قادر على التعامل مع الواقع المتغير ومستجداته بشكل مستقل؛ مما يثير التساؤل حول جدوى هذه النماذج في التفاعل مع البيئات المعقدة.

التعلم التفاعلي ودور الخبرات البيئية

من بين القضايا المهمة التي أشار إليها الباحثون في DeepMind، تأتي مشكلة “الثبات المحدود” بالأنظمة الحالية؛ حيث تعتمد غالبية النماذج الذكية على بيانات تدريبية جامدة لا ترتقي إلى تقديم إمكانات تفاعلية، وفي دراسة موسعة نُشرت ضمن كتاب من دار النشر MIT Press، أوضح الباحثان “ديفيد سيلفر” و”ريتشارد ساتون” ضرورة تطوير آليات تعلم تفاعلي ترتبط بالبيئة المحيطة، حيث يساعد هذا المفهوم النماذج في تحديد وتفسير الإشارات الخارجية، مما يمنحها المزيد من المرونة والقدرة على التعلم الذاتي عبر التطبيقات العملية.

وتُعتبر فكرة التعلم التفاعلي بمثابة نواة أساسية لتقديم نماذج تفوق أبرز النماذج التوليدية الحالية، بما يساعد على مواجهة التحديات الفعلية على أرض الواقع، وليس فقط تلك الموجودة اختباريًا.

التعلم التعزيزي بين الماضي والمستقبل

من أبرز التقنيات التي ساهمت في دفع عجلة التطور هي التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)، حيث استخدمه الباحثون في تصميم نماذج مثل AlphaZero، النموذج الذي تفوق على البشر في ألعاب مثل الشطرنج وGo؛ فقد أثبت هذا النهج مرارًا وتكرارًا قدرته على توليد معرفة جديدة من تلقاء نفسه. ومع ذلك، فإن التطويرات الحديثة نحو الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT تخلّت جزئيًا عن هذه المنهجية، ما وفّر قدرات واسعة في مجال التفاعل النصي، ولكنه أضعف من إمكانية إيجاد استراتيجيات ذاتية.

العودة إلى التعلم التعزيزي والتجارب التفاعلية قد تكون المفتاح لتطوير نماذج تلبي الاحتياجات المستقبلية بنهج أكثر ابتكارًا.

ختامًا، يظهر الاتجاه الحديث في الذكاء الاصطناعي كدعوة للتركيز على نماذج تفاعلية تعزز التعلم الذاتي، مع اعتماد تقنيات حديثة تكسر قيود البيانات القديمة، مما يفتح آفاقًا جديدة للتطور وتقديم حلول مبتكرة تحقق تطلعات المجتمعات التقنية العالمية.