قدرة الإنسان على التعلم تفوق قدرة الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 18th, January 2024 GMT
تشير دراسة حديثة من جامعة أكسفورد إلى أن الدماغ البشري يعتمد على عمليات تعلم واكتساب معرفي مختلفة جذريا وأكثر كفاءة مقارنة بأنظمة وآليات الذكاء الاصطناعي الحالية، وهو ما يخالف الاعتقاد السائد بأنّ قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلّم تفوق قدرة البشر.
وتستخدم معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المعاصرة -بما في ذلك تلك التي تحتوي على شبكات عصبية اصطناعية تشبه الدماغ البشري- عملية تسمى الانتشار العكسي (المُرتد)، وهي إحدى طرق تعليم الشبكات العصبونية الاصطناعية بالانتشار العكسي للاتجاه الأصلي لقدوم المعلومات، وتتضمن العملية بذلك ضبط الأوزان والروابط بين الخلايا العصبية عند وقوع أي خطأ، وبالتالي ضبط عملية اتخاذ القرار حتى الحصول على الإجابة الصحيحة.
وبذلك فإنّ الدماغ البشري قادر على التعلّم من الرؤية الأولى، بينما يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التدريب والتدرب مئات المرات على المعلومة نفسها كي يحصل على نتيجة صحيحة، بالإضافة إلى أنّ قدرة الإنسان على التعلّم لا تستوجب قاعدة بيانات مسبقة، على عكس الذكاء الاصطناعي.
وتشير الدراسة التي تحمل عنوان "دراسة النشاط العصبي قبل التشكل كأساس للتعلم بعيدا عن خوارزمية الانتشار العكسي"، إلى أنّ الدماغ البشري يتفوق على الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة؛ فعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد يتفوق على البشر في مهام محددة، فإنه يتطلب مئات أو آلاف عمليات التدريب للتعلم، على عكس البشر الذين يمكنهم التعلم من تجربة واحدة بغض النظر عن المخزون المعرفي الموجود.
ويقترح الباحثون طريقة تعلم بديلة تسمى "التكوين المستقبلي"، إذ عوضا عن تعديل الروابط العصبية، يتغير نشاط الخلايا العصبية للتنبؤ بالنتائج بشكل أفضل، ثم تُجرى التعديلات على "الأوزان" والروابط لتتناسب مع النمط الجديد.
وقد أظهرت عمليات المحاكاة الحاسوبية أن النماذج التي تستخدم تقنية التكوين المستقبلي يمكن أن تتعلم بكفاءة أكبر من الشبكات العصبية التقليدية للذكاء الاصطناعي، خاصة بالنسبة للمهام ذات الصلة بالكائنات الحيّة.
وعلى الرغم من مزاياه الواضحة، فإن تنفيذ تقنية التكوين المستقبلي على أجهزة الحاسوب الموجودة حاليا، يمثل تحديا بسبب اختلافاتها الأساسية عن الدماغ البيولوجي.
ويشير المؤلف الأول للدراسة الدكتور يوهانغ سونغ، إلى أنه يجب تطوير أنواع جديدة من أجهزة الحاسوب أو الأجهزة المستوحاة من الدماغ لاستخدام هذا النهج بأقل استهلاك ممكن للطاقة.
أما الباحث الرئيسي في الدراسة الدكتور رافال بوجاكز، فيسلط الضوء على الفجوة المعرفية الحالية بين النماذج النظرية للتكوين المستقبلي وفهم تشريح شبكة الدماغ البشري، ويشير إلى أهمية استهداف الأبحاث المستقبلية لسد هذه الفجوة واستكشاف إمكانات طريقة التعلم الأكثر كفاءة ومنفعة.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی الدماغ البشری إلى أن
إقرأ أيضاً:
تحديث المناهج لتسريع تبنّي الذكاء الاصطناعي في التعليم
دينا جوني (دبي)
أخبار ذات صلةأعلن معالي عمر سلطان العلماء، وزير دولة للذكاء الاصطناعي والاقتصاد الرقمي، عن أربعة أهداف سيتم تطبيقها خلال عام 2025 ضمن خطة دبي للذكاء الاصطناعي، أبرزها تحديث المناهج لتسريع تبني استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم، مشيراً إلى أن استثمارات الذكاء الاصطناعي في دبي خلال عام 2024 بلغت حوالي 20.6 مليار درهم.
وأشار معاليه في كلمته الافتتاحية لأسبوع وخلوة الذكاء الاصطناعي، والتي جاءت تحت عنوان «كيف ستسهم السنوات المقبلة في إعادة تشكيل إمكانات الدول؟»، إلى أنه بعد التطبيق الفعلي لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في مواقع العمل، ستشهد الفترة المقبلة تقييم الدوائر الحكومية وتصنيفها بناءً على مستوى وجودة استخدام الذكاء الاصطناعي وتأثيراته الإيجابية وفاعليته في حياة الأفراد.
ولفت معاليه إلى ثلاثة محاور تؤطر استخدامات الذكاء الاصطناعي ومقاربته بالنسبة للحكومات، وهي السياسات والتشريعات، والابتكار، ومسّرعات التطبيق وتبنّي تطبيقاته في مختلف القطاعات.
وقال معاليه: إن خطة دبي السنوية لتسريع استخدامات الذكاء الاصطناعي ركزت على تعيين 230 رئيساً تنفيذياً للذكاء الاصطناعي وفرق في كل جهة حكومية، وإطلاق 6 حاضنات أعمال، واستفادة 10,000 طالب من برامج التمكين.
وأشار إلى أنه تمّ إطلاق خطة متكاملة وحوافز لقطاع مراكز البيانات، نتج عنها إنشاء 17 مركز بيانات في 2024 لغاية اليوم، إضافة إلى 325 شركة ناشئة تقدّمت لشهادة اعتماد الذكاء الاصطناعي.
وأشار إلى أربعة أهداف رئيسية لخطة دبي لتسريع تبنّي استخدامات الذكاء الاصطناعي، هي تسريع تبنّي الذكاء الاصطناعي في التعليم من خلال تحديث المناهج وبناء القدرات الأكاديمية، وتقييم أداء الجهات الحكومية في دمج الذكاء الاصطناعي وفق مؤشرات واضحة للتحول الرقمي والاستباقية، وتمكين القطاعين الحكومي والخاص بالقدرات الرقمية المتقدمة لتقديم خدمات استباقية ذكية، وتحفيز الشركات على قيادة اقتصاد الذكاء الاصطناعي عبر شراكات وتشريعات داعمة ومجالات استثمار واضحة.