تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي ما لا تعرفه
تاريخ النشر: 6th, June 2025 GMT
أسس فريق من باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، Themis AI لقياس عدم اليقين في نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة فجوات المعرفة.
تُقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، إجاباتٍ تبدو معقولة لأي سؤال قد يطرح عليها. لكنها لا تكشف دائمًا عن ثغراتٍ في معارفها أو جوانبَ عدم اليقين فيها.
وقد تُسفر هذه المشكلة عن عواقب وخيمة مع تزايد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالاتٍ مثل تطوير الأدوية، وقيادة السيارات ذاتية القيادة.
والآن، تُساعد Themis AI في تحديد عدم اليقين في النماذج وتصحيح النتائج قبل أن تُسبب مشاكل أكبر. ويمكن لمنصة Capsa التابعة للشركة العمل مع أي نموذج تعلُّم آلي للكشف عن النتائج غير الموثوقة وتصحيحها في ثوانٍ. وتعمل المنصة عن طريق تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي لتمكينها من اكتشاف الأنماط في معالجة البيانات التي تُشير إلى الغموض أو عدم الاكتمال أو التحيز.
تقول دانييلا روس، المؤسس المشارك لشركة Themis AI والأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والتي تشغل أيضًا منصب مديرة مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "الفكرة هي أخذ نموذج، ودمجه في Capsa، وتحديد أوجه عدم اليقين وأنماط فشل النموذج، ثم تحسينه"، مضيفة "نحن متحمسون لتقديم حل يُحسّن النماذج ويضمن عملها بشكل صحيح".
أسست روس شركة Themis AI عام 2021 بالتعاون مع زميلي بحث سابقين في مختبرها. ومنذ ذلك الحين، ساعدوا شركات الاتصالات في تخطيط الشبكات وأتمتتها، وساعدوا شركات النفط والغاز على استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الصور الزلزالية، ونشروا أبحاثًا حول تطوير روبوتات دردشة أكثر موثوقية.
يقول ألكسندر أميني، أحد الرؤساء المشاركين "نريد تمكين الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الأكثر أهمية في كل قطاع". ويضيف "رأينا جميعًا أمثلة على هلوسة الذكاء الاصطناعي أو ارتكابه للأخطاء. ومع اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، قد تؤدي هذه الأخطاء إلى عواقب وخيمة. يُمكّن ثيميس أي ذكاء اصطناعي من التنبؤ بأخطائه قبل وقوعها".
مساعدة النماذج على معرفة ما تجهله
يبحث مختبر روس في عدم اليقين في النماذج منذ سنوات. في عام 2018، حصلت على تمويل لدراسة موثوقية حل قيادة ذاتية قائم على التعلم الآلي. تقول روس "هذا سياق بالغ الأهمية للسلامة، حيث يُعد فهم موثوقية النموذج أمرًا بالغ الأهمية".
في عمل منفصل، طوّر روس وأميني وزملاؤهما خوارزمية يمكنها اكتشاف التحيز العنصري والجنسي في أنظمة التعرف على الوجه، وإعادة وزن بيانات تدريب النموذج تلقائيًا، مما يُظهر أنها أزالت التحيز. عملت الخوارزمية من خلال تحديد الأجزاء غير المُمثلة من بيانات التدريب الأساسية، وتوليد عينات بيانات جديدة ومتشابهة لإعادة توازنها.
في عام 2021، أظهر المؤسسون المشاركون إمكانية استخدام نهج مماثل لمساعدة شركات الأدوية على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخصائص الأدوية المرشحة. وأسسوا شركة Themis AI في وقت لاحق من ذلك العام.
تؤكد روس "قد يوفر توجيه اكتشاف الأدوية الكثير من المال. كانت هذه هي حالة الاستخدام التي جعلتنا ندرك مدى قوة هذه الأداة".
تعمل Themis AI اليوم مع شركات في مجموعة متنوعة من الصناعات، والعديد من هذه الشركات تبني نماذج لغوية ضخمة. باستخدام Capsa، تتمكن هذه النماذج من تحديد مستوى عدم اليقين الخاص بها لكل ناتج.
يعتقد فريق "ثيميس" للذكاء الاصطناعي أن الشركة في وضع جيد لتحسين أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة باستمرار. أخبار ذات صلة
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي نماذج الذکاء الاصطناعی عدم الیقین فی
إقرأ أيضاً:
هل روبوتات الذكاء الاصطناعي مجرّد ضجيج أم أمل حقيقي؟
ترجمة: بدر بن خميـس الظفري
طالما حلم الإنسان بأن تتولّى الآلات عنه الأعمال الشاقّة، وأن تساعده في المهام الذهنية كذلك. وعلى مدى القرون، ازداد اعتماد البشر على الآلات بوتيرة متسارعة، حتى وصلنا اليوم إلى مرحلة باتت فيها الروبوتات تؤدي شتى أنواع المهام اليدوية، وتُظهر مهارات لافتة.
وينطبق الأمر نفسه على الأنشطة الفكرية. فمنذ ظهور برنامج «تشات جي بي تي»، أصبح الجميع يدرك حجم الإمكانات التي يحملها الذكاء الاصطناعي. والمشهد مذهل بالفعل: كيف يمكن لبرامج أن تمتلك هذا القدر من المعرفة، وأن تنتج نصوصا واستنتاجات تبدو منطقية؟ وهل هناك حدّ لما قد تبلغه؟ ولماذا تحتاج هذه الأنظمة إلى موارد هائلة من البيانات والطاقة الحاسوبية؟
لكن لنبدأ من البداية، فمصطلح «الذكاء الاصطناعي» ظهر في خمسينيات القرن الماضي، وصاغه عالم الرياضيات الأمريكي جون مكارثي خلال ورشة عمل كانت مخصّصة للبحث في مستقبل قدرات الحواسيب. وقد قال لاحقا إن المصطلح لم يأت نتيجة تفكير علمي عميق، بل لأنهم أرادوا عنوانا مثيرا يجذب التمويل اللازم للورشة!
ومع ذلك، فإن فكرة الآلة الذكية سبقت ذلك بكثير؛ ففي عام 1939 عرضت شركة «وستنغهاوس» خلال معرض نيويورك العالمي نموذجا بشريّ الشكل يدعى «إلكترو»، قادرا على المشي والكلام والسمع.
وبمعايير اليوم، كان الروبوت بدائيا للغاية، لكنه جسّد مبكرا مفهوم الروبوت الإنساني، وكان يرافقه جهاز آخر على شكل كلب يُسمى «سباركو». وفي عام 1941، قدّم المهندس الألماني كونراد تسوزه أوّل حاسوب حديث، ثم طُوّرت أنظمة التحكم بالحركات الكهربائية عبر الحاسوب في أوائل الخمسينيات ودخلت مرحلة الإنتاج. تلك الخطوات كانت الأساس الذي قامت عليه الأنظمة الحالية، وإن كان أحد في ذلك الوقت لا يتخيّل مدى ما ستصل إليه الحواسيب اليوم.
هذه التطورات تطرح سؤالا أساسيا: هل يمكن للآلات أن تضاهي الذكاء البشري، أو حتى تتجاوزه؟ وكيف يمكن تحقيق ذلك؟ أرى أن المسألة تقوم على ثلاثة مستويات.
أولا، درج الذكاء الاصطناعي التقليدي على محاكاة قدرات معرفية بشرية معينة، ولكن ضمن نطاق ضيّق، ومع ذلك، يمكنه إنجاز المهام بسرعة وكفاءة أكبر. من ذلك التفكير الرياضي، ولعب الشطرنج، وقراءة الخرائط للملاحة. اليوم، يُعدّ من المسلّم به أن هذه مهارات بشرية يمكن نقلها إلى الآلات، لكن في عام 1956 كانت أقرب للخيال العلمي.
لقد أصبحت هذه الأحلام واقعا، لكنها لم تعد تُصنّف ضمن «الذكاء الاصطناعي» بالمعنى الشائع. وكما قال مكارثي: «عندما يعمل النظام جيدا، لا يعود أحد يسمّيه ذكاء اصطناعيا». أما الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي، وهو الذكاء الاصطناعي التوليدي، فقد دخل الوعي العام بقوة، ويمتاز بقدرته على إنتاج نصوص وصور وأصوات جديدة استجابة لتعليمات تُكتب بلغة طبيعية.
غير أن تدريب هذا النوع من «الذكاء الاصطناعي غير المجسّد» يعتمد على كميات ضخمة من البيانات المأخوذة من الفضاء الرقمي، ويتطلب قدرة حسابية هائلة. وهذا يعني أنه يرتبط بعالمنا الواقعي بشكل غير مباشر للغاية. ثانيا، يمكن إيجاد بيئة رقمية تحاكي قوانين الفيزياء في العالم الحقيقي بهدف إنتاج بيانات أقرب إلى الواقع لتدريب الأنظمة الذكية. في هذه البيئة، تُحاكي الأشياء الافتراضية خصائص الأشياء المادية بدقة كبيرة. فمثلا، تسقط قطرة الماء وتتحرك كما تتحرك في الطبيعة.
وفي هذا «العالم الافتراضي»، أو ما يُعرف بـ«الميتافرس» (العالم الماورائي الرقمي)، يمكن تدريب أنظمة التعلم الآلي على الاستكشاف والتجربة، وتنمية حسّ الفضول والقدرة على التعامل مع تنوّع المواقف.
غير أن هذا العالم، مهما بلغ تشابهُه مع الواقع، يظل من صنع الإنسان ويُصوّر العالم من منظور الإنسان فقط. وبالتالي، لا يمكن أن نتوقع فيه المفاجآت الحقيقية التي شكّلت مسار حياتنا وأسهمت في تطوّر الذكاء البشري.
في المستوى الثالث، يمكن تجاوز تلك القيود من خلال تمكين الحواسيب من العمل باستقلالية داخل العالم الحقيقي عبر الروبوتات التي تستشعر بيئتها باستخدام المجسّات. وبفضل أدوات الحركة المدمجة فيها ـ مثل الأيدي والأذرع والأرجل ـ تستطيع هذه الروبوتات تغيير بيئتها، ثم ملاحظة النتائج المترتبة على ذلك.
وهكذا تنشأ «حلقة مغلقة» تجمع بين الإدراك، والفهم الذكي، وتنفيذ الأفعال. وبذلك يصبح بإمكان الآلة المزوّدة بنظام ذكاء اصطناعي مدمج أو متصل بها خارجيا أن تخرج إلى العالم «بمفردها»، وأن تتعلم وتطوّر ذكاءها الخاص. ويُطلق على هذا النوع من الذكاء اسم «الذكاء المجسّد»، لأنه مرتبط بجسد، ومصمّم بما يتناسب مع خصائص الروبوت نفسه، من طريقة إدراكه للعالم إلى قدرته على التفاعل معه.
ماذا يمكن أن نتوقع في المستقبل؟ من الواضح أن دمج الذكاء الاصطناعي بالروبوتات ـ وليس بالضرورة الروبوتات الشبيهة بالبشر التي تمتلك سيقانا، بل بمختلف أشكالها ـ هو الطريق الذي سيُسهم في جعل الآلات الذكية قادرة على أداء مهام مفيدة.
فإذا استطاعت هذه الكيانات «المجسّدة» أن تفهم عالمنا الحقيقي مباشرة، وأن تمزج هذا الفهم بما اكتسبته من الفضاء الرقمي، فقد يؤدي ذلك إلى تآزر أو علاقة تكاملية تجعل الإنسان أكثر ذكاء وتفتح أمامه آفاقا أوسع بكثير.
ويتحمل واضعو السياسات والباحثون مسؤولية رئيسية في الاستثمار في هذا النوع من الروبوتات باعتباره جزءا أساسيا من مهمتهم في دعم تطور الإنسان. كما أن الفوائد العملية لاستخدام هذه الآلات في عمليات الإنتاج ستظهر بوضوح في المدى القصير والمتوسط.
إن البلدان التي تمتلك أعلى كثافة من الروبوتات ـ مثل الصين، وكوريا الجنوبية، وسنغافورة، وألمانيا، واليابان ـ تتمتع بأفضلية إنتاجية هائلة. ومن المتوقع أن يتّسع هذا الفارق بدرجة كبيرة مع دخول الوكلاء المجسّدين إلى خط الإنتاج.
أما الدول التي تمتلك قاعدة صناعية واسعة وموارد بيانات كبيرة، وتعرف كيف توفّق بين البرمجيات وأنظمة الحوسبة المدمجة والمجسّات والميكاترونكس والذكاء الاصطناعي، فهي الأكثر قدرة على طرح هذه الآلات في الأسواق.
وليس من قبيل المصادفة أن هذه الدول هي بالفعل في طليعة صناعة الروبوتات.
ومع الإنجازات اللافتة التي تحققها الشركات الناشئة الصينية في مجال الروبوتات الشبيهة بالبشر، ومع الهدف المعلن للصين بأن تصبح رائدة في الذكاء الاصطناعي المجسّد ـ كما ورد في توصيات الخطة الخمسية الصينية الخامسة عشرة (2026-2030) ومبادرة «الذكاء الاصطناعي بلس» ـ فإننا نتوقع إنجازات كبيرة إذا ما نُفّذت هذه الخطط بذكاء.
كما أن المنافسة الدولية تتصاعد، ما يجعل السنوات المقبلة حبلى بابتكارات لافتة في هذا المجال. وأنا شخصيا لا أطيق الانتظار لرؤية ما سيظهر.
من عالم العقارات إلى الدبلوماسية الفظة.. كيف انعكست النزعة الفوقية في هفوات خطاب توم براك؟