وفقاً لنهج جديد في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي
فهم تطور الـ«AI» يتطلب مراقبة تدريبه... خطوة بخطوة
أكدت الباحثة ناومي سافرا - المتخصصة في مجال الذكاء الاصطناعي بجامعة «هارفارد» الأميركية - أن الفهم الحقيقي لنماذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتطلب دراسة عملية تطوره خلال مراحل التدريب، وليس فقط تحليل النتائج النهائية، مشيرة إلى أن الكثير من الأسرار تكمن في المسار التطوري لتلك النماذج.
وشرحت الباحثة أن مراقبة تطور الذكاء الاصطناعي تساعد في فهم كيفية نشوء وتبلور القدرات المعقدة واكتشاف نقاط الضعف المحتملة في المراحل المبكرة، وهو النهج الذي يمكن أن يساهم في تطوير تطبيقات أكثر أماناً وموثوقية.
وقد طورت سافرا وفريقها البحثي أدوات متخصصة تتيح تتبع التغيرات الدقيقة في شبكات الذكاء الاصطناعي أثناء تدريبها، وكشفت هذه الأدوات عن الكيفية التي تكتسب بها نماذج الذكاء الاصطناعي مهاراتها بشكل تدريجي، وكيف يمكن أن تُظهر تحيزات غير متوقعة خلال عملية التعلم والتنفيذ الفعلي.
كما قدمت سافرا وفريقها البحثي أمثلة عملية من تجاربها التي أظهرت كيف يمكن لاكتشاف المشكلات في مراحل التدريب المبكرة أن يوفر ملايين الدولارات ويجنّب عواقب قد تكون كارثية إذا لم يتم اكتشاف المشكلات إلا بعد نشر النماذج واستخدامها من جانب الجماهير.
ويشكل هذا النهج البحثي توجهاً جديداً في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي، إذ إنه يشكل إضافة مهمة إلى منهجية دراسات ذلك الذكاء ويفتح آفاقاً جديدة لفهم آلية عمل هذه النظم المعقدة وتطويرها بشكل أكثر كفاءة.
