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:
ممثلون يستخدمون الذكاء الاصطناعي للحصول على مظهر أصغر
من روتين العناية بالبشرة اليومي إلى حقن البوتوكس وشد الوجه، يفعل البعض أي شيء تقريباً لإعادة عقارب الساعة إلى الوراء، والآن، يذهب بعض الممثلين إلى خطوة أبعد من ذلك ويستخدمون تقنية مثيرة للجدل لـ"تقليل الشيخوخة" رقمياً في مظهرهم.
وفي أحدث أفلامه، يستخدم توم هانكس (68 عاماً) وزميلته في فيلم Forrest Gump روبن رايت (58 عاما) الذكاء الاصطناعي للعب نفس الزوجين في مراحل مختلفة من حياتهما، وفق "دايلي ميل".
ويقول هانكس: "إنها أداة رائعة، لأن الحوسبة الفائقة تعني أنه لا يتعين عليك الانتظار حتى مرحلة ما بعد الإنتاج للقيام بالمنظر البصري الفني البحت لها".
وكان هناك قلق متزايد بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في السينما، حيث يخشى العديد من الممثلين من أن تجبر التكنولوجيا البشر على الخروج من صناعة الأفلام، ومع ذلك، دافع كل من هانكس ورايت عن استخدام الذكاء الاصطناعي، قائلين إنه يزيل الحاجة إلى اختيار ممثلين أصغر سناً.
إن إزالة الشيخوخة الرقمية هي تقنية جديدة نسبياً في المؤثرات البصرية والتي يمكن أن تجعل الممثلين يبدون أصغر سناً بشكل ملحوظ مما هم عليه.
وفي مرحلة ما بعد الإنتاج، يطبق المحررون لمسات نهائية أو تراكبات تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر على وجه الممثل مثل القناع الرقمي، و في الماضي، كان المحررون يصنعون نموذجاً ثلاثي الأبعاد لوجه الممثل من عمليات مسح تفصيلية ويطبقون يدوياً عملية "شد الوجه الرقمية"، أي إزالة الذقن والتجاعيد وتقليل الأنف والأذنين.
ويتم بعد ذلك رسم هذا النموذج ثلاثي الأبعاد على وجه الممثل من خلال سلسلة من النقاط المرسومة في شبكة تماماً مثل الكرات البيضاء في عروض التقاط الحركة.
ويسمح ذلك لنموذج CGI بالتحرك بشكل واقعي في الوقت المناسب مع وجوه الممثلين الحقيقيين، ومع ذلك، مع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، لم تعد هناك حاجة لفنان المؤثرات البصرية لإنشاء النموذج الأصغر سناً يدوياً.
وبدلاً من ذلك، يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على صور الممثلين حتى يتمكن تلقائيًا من إنشاء الصورة الأصغر سنا، ورسم القناع على تفاصيل دقيقة على وجوه الممثلين للحصول على أداء أكثر واقعية.
ويقول توم هانكس إن أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة يمكنها أن تفعل في "ثانية نانوية" ما كان ليستغرق ستة أشهر من التحرير في الماضي.
وتُظهر هذه الصور كيف يمكن لأداة رخيصة الثمن عبر الإنترنت أن تحاكي تقنيات إزالة الشيخوخة الاحترافية.
وكما نرى في هذه الصور التي تم تعديلها رقمياً، فهذا يعني أن الإصدارات الأصغر سنا لا تشبه دائماً الشخص الموجود في الصورة.
ويمكن للراغب تجربة هذه التقنية بنفسك، باستخدام محرر الوجوه Wondershare AI من Media.io ، وغالباً ما تبدو المرشحات العمرية الأرخص والأبسط فكرة عامة عن شكل الشباب، هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يميل إلى التركيز على التفاصيل مثل تنعيم التجاعيد وتعديل شكل الوجه بدلاً من إنشاء وجه محدد.
كما يمكن تصوير المشاهد في Pinewood ، حيث تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لإزالة آثار الشيخوخة.
رئيس الوزراء الفرنسي ينجو من حجب الثقة