أدمغة الرضّع.. ملهم جديد لتطوير ناضج للذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 19th, July 2024 GMT
منذ ستينيات القرن الماضي، اعتقد العلماء أن العجز الذي يظهر عند الرضع والذي يمتد لمدة طويلة تصل إلى سنة كاملة يعود إلى قيود الولادة، وهذا الاعتقاد السائد يرجع إلى أنه وبسبب كبر حجم رؤوس الرضع البشرية فيجب أن يولدوا في وقت مبكّر، ممّا يخلق أدمغة غير ناضجة، وفترة عجز تمتد إلى سنة من العمر مقارنة بالعديد من الحيوانات التي تستطيع المشي في اليوم نفسه الذي تولد فيه مثل الخيول، وهو ما دفع الباحثين إلى التساؤل عن سبب عجز الرضع البشرية لمدة طويلة مثل هذه.
وقد أظهرت دراسة جديدة قادها عالم عصبيات من كلية "ترينيتي كوليج دبلن" ونشرت في مجلة (Trends in Cognitive Sciences) أن التفسير التقليدي لعجز الرضع لا يدعم بالبيانات العصبيّة الحديثة، وأن أدمغة الأطفال تستخدم الفترة التي سميت بفترة "العجز" لتتعلم نماذج أساسية وقوية تشبه تلك التي تدعم الذكاء الاصطناعي الإبداعي "إيه آي" (AI).
التدريب المسبق.. نموذج متشابه بين تعلم الرضيع البشري والآلةقام فريق البحث المتألف من كل من البروفيسور "كيوساك" المسؤول عن قياس تطور أدمغة الرضع وعقولهم باستخدام التصوير العصبي، والبروفيسور "كرسيتين شارفيه" من جامعة "أوبورن" في الولايات المتحدة المسؤول عن مقارنة تطور الدماغ عبر الأنواع، والدكتور "مارك أوريليو رانزاتو" الباحث في الذكاء الاصطناعي في "ديب مايند" بدراسة تقارن تطور الدماغ عبر أنواع الحيوانات، واستفادت من مشروع طويل الأمد في ترجمة الزمن الذي يعادل الأعمار المقابلة عبر الأنواع لتأكيد أن أدمغة البشر أكثر نضجا من العديد من الأنواع الأخرى عند الولادة حسب ما قاله البروفيسور "شارفيه".
وفي السياق نفسه، أظهر هؤلاء الباحثون من خلال تصوير الدماغ أن العديد من الأنظمة في دماغ الرضيع البشري تعمل بالفعل وتعالج التدفقات الغنية من المعلومات الواردة من الحواسّ، وهو ما يتعارض مع اعتقاد أن العديد من أنظمة دماغ الرضيع غير ناضجة بما فيه الكفاية للقيام بالوظائف.
وقارن الفريق عملية التعلم لدى البشر مع آخر نماذج التعلم الآلي، حيث تستفيد الشبكات العصبية العميقة من فترة "العجز" من التدريب المسبق، وبينت أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت تدرب على أداء المهام التي تحتاج إليها مباشرة، كتدريب السيارة على القيادة الذاتية من خلال التعرف على ما تراه في الطريق، أما الآن فيتم تدريب النماذج على رؤية الأنماط ضمن كميات ضخمة من البيانات أولا دون القيام بأي مهام، ثم تستخدم نتيجة النموذج الأساسي بعد ذلك لتعلم المهام المحددة وهو ما يعطي أداء أفضل، ويشبه هذا النمط نمط الأطفال الرضع في فترة "العجز" حيث يتعلمون نماذج أساسية قوية تمنحهم القدرة على فهم العالم بقدرة أدائية عالية.
هل يعوّض الذكاء الاصطناعي قدرة الدماغ البشري؟تتخوّف البشرية اليوم من كابوس الذكاء الاصطناعي، ومن أن يتوسع وعاء العلم حتى يفيض على المستقبل الوجودي للإنسان أو أن يكون خطرا عليه، وتزدحم الأسئلة عن مستقبل البحوث بشأن إمكانية تطوّر هذا الأخير للحدّ الذي يجعله يزاحم العقل البشريّ، ولكن بالرغم من وجود تطورات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي "إيه آي" (AI) كمنحنا المتحدثين الأذكياء، وأنظمة القيادة الآلية في السيارات، والتشخيصات الطبية المحسنة، وهذا بفضل تقنية التعلم الآلي التي تستخدم مجموعات بيانات ضخمة لتدريب نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية، إلا أن النماذج الأساسيّة تستهلك كميات هائلة من الطاقة وتتطلب كميات أكبر بكثير من البيانات مقارنة بالأطفال الرضع الذين يتعلمون من خلال تجربة العالم من حولهم، وهو ما يعرقل التقدم في العديد من المجالات، لأن مجموعة البيانات التي تتعلم منها الآلات يجب أن تعد بعناية شديدة من قبل البشر، ووضح البروفيسور شارفيه أن الخطوات القادمة في البحث ستشمل مقارنة تعلم الأدمغة والذكاء الاصطناعي مباشرة.
في بحث بعنوان "دروس من تعلّم الرضع لتعلم الآلة غير المراقب" نُشر في مجلة "نيتشر ماشين إنتليجنس" (Nature Machine Intelligence) قدم كلّ من الدكتور "لورين زادنورديك"، والبروفيسور "رودري كوساك من معهد علوم الأعصاب في كلية "ترينيتي" (TCIN)، والدكتور "طارق آر. بيسولد" من جامعة "تيو إيندهوفن في هولندا، حججا تؤكد ضرورة وجود طرق أفضل للتعلم من البيانات غير المهيكلة، ومحاولة التقليل من الاعتماد على مجموعات البيانات المنسّقة، وتجديد الاهتمام بخوارزميّات التعلم غير الخاضعة للإشراف (أو الإشراف الذاتي)، وبحسب ما جاء في البحث فإنّ التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف لا يزال أقلّ من إمكاناته المفترضة كنموذج اختراق يمكّن الأنظمة الذكية بشكل عام.
وقدموا لأول مرة اقتراحات ملموسة عن الرؤى الخاصة بتعلم الرضع التي يمكن تطبيقها بشكل مثمر في تعلم الآلة وكيفية تطبيق هذه الدروس بحذافيرها، حيث يرى هؤلاء الباحثون أنّ العلوم التنمويّة لإدراك الرضع قد تكون المفتاح لإطلاق الجيل القادم من مناهج التعلم غير الخاضعة للإشراف، وحددوا 3 عوامل حاسمة تمكن الرضّع من "جودة وسرعة التعلم":
معالجة معلومات الأطفال حيث سيتمّ "توجيهها وتقييدها". الأطفال يتعلمون من مدخلات متنوعة ومتعددة الوسائط. تتشكل مدخلات الأطفال من خلال النمو والتعلم النشط.
كما أوضحوا أنهم يعملون على تقييم مدى إمكانية استغلال هذه الأفكار من تعلم الأطفال في التعلم الآلي، ويدرسون مدى تشابه هذه التطبيقات الثلاثة مع الرؤى الأساسية، وكيف يمكن أن تؤدي إلى مستويات أداء غير مرئية سابقا في التعلم غير الخاضع للإشراف.
وفي السياق ذاته، أضافوا أن الآلات ستحتاج إلى تفضيلات مدمجة لتشكيل تعلمها منذ البداية، وإلى مجموعات بيانات أكثر ثراء تلتقط كيفية مظهر العالم، وكيفية صوته، ورائحته، وطعمه، وملمسه. وسيحتاجون مثل الرضع تماما إلى مسار تطوري تتغير خلاله التجارب والشبكات مع نضوجهم.
وقال الدكتور "طارق آر. بيزولد" الباحث في مجموعة الفلسفة والأخلاق في جامعة "تيو إندهوفن" "نحن الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي، نقوم غالبا برسم تشابهات استعارية بين أنظمتنا وتطور العقل للرّضع والأطفال البشر، حان الوقت لأخذ هذه المقارنات بجدية أكبر والنظر إلى المعرفة الغنية حول تطور الرضع من علم النفس وعلم الأعصاب، والتي قد تساعدنا في التغلب على أكثر القيود الملحة لتعلم الآلة".
وأضاف البروفيسور "رودري كوساك" أستاذ "توماس ميتشل" في علم الأعصاب الإدراكي، ومدير معهد "ترينيتي" لعلم الأعصاب "شبكات الأعصاب الصناعية كانت مستوحاة جزئيا من الدماغ، على غرار الرضّع، هي تعتمد على التعلم، لكن ما يتمّ تطبيقه حاليّا مختلف جدا عن التعلم البشري والحيواني، من خلال البحث التركيبي، يمكن للرضع المساعدة في فتح الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي".
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حراك الجامعات حريات الذکاء الاصطناعی التعلم الآلی تعلم الآلة العدید من من خلال وهو ما
إقرأ أيضاً:
احترس من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لطفلك
فجأة، ظهرت في السوق أدوات ذكاء اصطناعي جديدة للمستهلكين يمكنها أخذ أي جزء من النص أو الصوت أو الفيديو وتوفير ملخصات مبسطة.
في هذه الأيام، كما كتب جيفري آر. يونغ (*) يمكن للطلاب استخدام أدوات مثل «نوتبوك إل إم» NotebookLM من «جوجل» لتحويل ملاحظات محاضراتهم «بودكاست»، حيث تتبادل روبوتات الذكاء الاصطناعي الرائقة المزاح والتعليق على النقاط الرئيسية.
وأغلب الأدوات مجانية، وتقوم بعملها في ثوانٍ بنقرة زر.
أدوات ذكية شائعة
من الطبيعي أن كل هذا يسبب القلق بين بعض المدرسين، الذين يرون الطلاب يوجهون العمل الشاق المتمثل في تجميع المعلومات، إلى أداة الذكاء الاصطناعي بسرعة لم تكن ممكنة من قبل.
لكن الصورة العامة أكثر تعقيداً، خصوصاً وأن هذه الأدوات أصبحت أكثر شيوعاً وبدأ استخدامها يصبح معياراً في مجال الأعمال وغيرها من السياقات خارج الفصل الدراسي.
تعمل الأدوات بمثابة شريان حياة خاص للطلاب الذين يمتازون باختلافات في نشاطهم الذهني، الذين أصبح لديهم فجأة إمكانية الوصول إلى الخدمات التي يمكن أن تساعدهم على التنظيم ودعم فهمهم للقراءة، كما يقول خبراء التدريس.
لا توجد إجابة شاملة
تقول أليكسيس بيرس كوديل، المحاضرة في علوم المعلومات بجامعة إنديانا في بلومنغتون، التي قامت أخيراً بمهمة شارك فيها الكثير من الطلاب بخبراتهم ومخاوفهم بشأن أدوات الذكاء الاصطناعي: «لا توجد إجابة شاملة... إذ سيستخدمها الطلاب في علم الأحياء بطريقة ما، وسيستخدمها طلاب الكيمياء بطريقة أخرى. ويستخدمها طلابي جميعاً بطرق مختلفة».
وتؤكد المدرسة أن الأمر ليس بهذه البساطة، ولا يجب أن نفترض أن الطلاب جميعاً غشاشون. وتضيف: «كان بعض الطلاب قلقين بشأن الضغوط التي يتعرضون لها للانخراط في استخدام الأدوات - فإذا كان جميع أقرانهم يفعلون ذلك، فعليهم أن يفعلوا ذلك حتى لو شعروا أنه يعيق تعلمهم الحقيقي». وهم يسألون أنفسهم أسئلة مثل، «هل يساعدني هذا في اجتياز هذه المهمة المحددة أو هذا الاختبار المحدد - لكن هل سيكون هذا على حساب التعلم؟».
وكل هذا يضيف تحديات جديدة إلى المدارس والكليات في محاولتها وضع حدود وسياسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية.
مخاوف من قلة الاستيعاب
يبدو أن شركات التكنولوجيا تعلن كل أسبوع تقريباً - أو حتى كل يوم - عن ميزات جديدة يتبناها الطلاب في دراساتهم.
على سبيل المثال، في الأسبوع الماضي فقط، أصدرت شركة «أبل» ميزات «أبل إنتليجنس» لأجهزة «آيفون»، ويمكن لإحدى الميزات إعادة صياغة أي جزء من النص بنغمات مختلفة، مثل غير الرسمية أو المهنية. وفي الشهر الماضي، أصدرت شركة «أوبن إيه آي»، وهي الشركة المصنعة لـ«تشات جي بي تي» ميزة تسمى «كانفاس» Canvas تتضمن أشرطة تمرير للمستخدمين لتغيير مستوى قراءة النص على الفور.
يقول مارك واتكينز، وهو محاضر في الكتابة والبلاغة في جامعة ميسيسيبي، إنه قلق من أن الطلاب ينجذبون إلى وعود توفير الوقت التي تقدمها هذه الأدوات، وقد لا يدركون أن استخدامها قد يعني التخلي العمل الفعلي اللازم لاستيعاب المادة وتذكرها.
ويضيف: «من وجهة نظر التدريس والتعلم، هذا أمر مقلق للغاية بالنسبة لي؛ لأننا نريد لطلابنا أن يكافحوا قليلاً، وأن يكون لديهم القليل من الاحتكاك، لأن هذا مهم لتعلمهم».
ويقول إن الميزات الجديدة تجعل من الصعب على المعلمين تشجيع الطلاب على استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق مفيدة - مثل تعليمهم كيفية صياغة المطالبات لتغيير مستوى كتابة شيء ما.
ذلك أن هذه الأدوات «تزيل ذلك المستوى الأخير من الصعوبة المطلوب التغلب عليها في عملهم - وذلك عندما يمكنهم فقط الضغط على الأزرار والحصول (من الأداة) على مسودة نهائية، والحصول على تعليقات على المسودة النهائية أيضاً».
سياسات جديدة للتعليم بالذكاء الاصطناعي... تقادمت
وحتى الأساتذة والكليات التي تبنت سياسات الذكاء الاصطناعي قد تحتاج إلى إعادة النظر فيها في ضوء هذه الأنواع الجديدة من القدرات. كما قال أستاذان في مقال رأي نُشر مؤخراً بعنوان «سياسة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أصبحت قديمة بالفعل».
ويتساءل مؤلفا المقال، زاك جوستوس، مدير تطوير أعضاء هيئة التدريس في جامعة ولاية كاليفورنيافي تشيكو، ونيك جانوس، أستاذ علم الاجتماع هناك، عن مثل هذه الحالة: «طالب يقرأ مقالاً حمّله س، لكن الطالب لا يستطيع تذكر نقطة رئيسية في المقال؛ لذا يستخدم مساعد الذكاء الاصطناعي لتلخيص أو تذكيره بالمكان الذي قرأ فيه شيئاً ما.
هل استخدم هذا الشخص الذكاء الاصطناعي عندما كان هناك حظر على الاستخدام في الفصل الدراسي؟».
ويشيران إلى أن الأدوات الشائعة مثل «أدوبي أكروبات» Adobe Acrobat تحتوي الآن على ميزات «مساعد الذكاء الاصطناعي» التي يمكنها تلخيص المستندات بضغطة زر.
وبدلاً من صياغة وإعادة صياغة سياسات الذكاء الاصطناعي، يزعم الأستاذان أن المعلمين يجب أن يعملوا على وضع أطر عامة لما هو مقبول من المساعدة من برامج المحادثة الآلية.
لكن مارك واتكينز يدعو صناع أدوات الذكاء الاصطناعي إلى بذل المزيد من الجهود للتخفيف من سوء استخدام أنظمتهم في البيئات الأكاديمية، أو كما قال : «للتأكد من أن هذه الأداة التي يستخدمها الطلاب بشكل بارز، فعالة بالفعل في تعليمهم وليس فقط بصفتها أداةً لتخفيف العبء».
تجارب ميدانية: دقة غير متساوية
تثير أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه مجموعة من التحديات الجديدة تتجاوز تلك التي كانت موجودة سابقاً.
أحد التحديات هو أن أدوات تلخيص الذكاء الاصطناعي لا تقدم دائماً معلومات دقيقة؛ بسبب ظاهرة نماذج اللغة الكبيرة المعروفة باسم «الهلوسة»، عندما تخمن برامج المحادثة الآلية الحقائق، ولكنها تقدمها للمستخدمين بصفتها أشياء مؤكدة.
التسطيح والعمق لدى الذكاء الاصطناعي
على سبيل المثال، عندما جرَّبت بوني ستاشوياك لأول مرة ميزة البث الصوتي على برنامج «نوتبوك إل إم» من «غوغل»، قالت إنها انبهرت بمدى واقعية أصوات الروبوتات ومدى قدرتها على تلخيص المستندات التي تغذيها بها. وستاشوياك هي مضيفة برنامج البث الصوتي الطويل الأمد، Teaching in Higher Ed، وعميدة التدريس والتعلم في جامعة فانغارد بجنوب كاليفورنيا، وهي تجرّب بانتظام أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة في تدريسها.
لكن مع تجربتها للأداة أكثر، وإضافة مستندات حول مواضيع معقدة تعرفها جيداً، لاحظت أخطاء أو سوء فهم عرضياً. وتقول: «إنها تسطح المواضيع فقط - إنها تفتقد معرفة كل هذه الفروق الدقيقة... ويبدو الأمر حميمياً للغاية؛ لأنه صوت والصوت هو وسيلة حميمة للغاية. ولكن بمجرد أن يكون شيئاً تعرف عنه الكثير، فإن الأداة سوف تفشل».
ومع ذلك، تقول إنها وجدت ميزة البث الصوتي في البرنامج مفيدة في مساعدتها على فهم القضايا البيروقراطية والتواصل بشأنها في جامعتها - مثل تحويل جزء من دليل أعضاء هيئة التدريس إلى ملخص للبث الصوتي. وعندما راجعت الأمر مع زملائها الذين يعرفون السياسات جيداً، قالت إنهم شعروا أنه قام «بعمل جيد تماماً». وتقول: «إنه جيد جداً في جعل البيروقراطية ثنائية الأبعاد (غير العميقة) أكثر سهولة في التعامل معها».
إشكالات أخلاقية
وتقول بيرس كوديل، من جامعة إنديانا، إن طلابها أثاروا أيضاً قضايا أخلاقية تتعلق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. وتضيف: «يقول البعض إنهم قلقون حقاً بشأن التكاليف البيئية للذكاء الاصطناعي التوليدي واستخدامه»، مشيرة إلى أن «تشات جي بي تي» ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى تتطلب كميات كبيرة من قوة الحوسبة والكهرباء.
وتضيف أن آخرين قلقون بشأن مقدار البيانات التي ينتهي بها الأمر بالمستخدمين إلى تقديمها لشركات الذكاء الاصطناعي، خصوصاً عندما يستخدم الطلاب إصدارات مجانية من الأدوات.
وتتابع: «نحن لا نجري هذا النوع من المناقشات. نحن لا نجري مناقشات حول ما تعنيه مقاومة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بنشاط؟».
ومع ذلك، ترى الدراسة تأثيرات إيجابية على الطلاب، مثل عندما يستخدمون أداة للمساعدة في صنع بطاقات تعليمية للدراسة.
أدوات ممتازة للمصابين بالاضطرابات
وقالت إنها سمعت عن طالب مصاب باضطراب نقص الانتباه وفرط الحركة الذي كان يجد دائماً قراءة نص كبير أمراً «مربكاً»، لكنه كان يستخدم «تشات جي بي تي» «للتغلب على عقبة الانخراط الأولي في القراءة، ثم كان يتحقق من فهمه باستخدام (تشات جي بي تي)».
وتقول إنها سمعت عن أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي يستخدمها الطلاب ذوو الإعاقات الذهنية، مثل الأداة التي تساعد المستخدمين على تقسيم المهام الكبيرة إلى مهام فرعية أصغر وأكثر قابلية للإدارة. وتؤكد: «هذا ليس غشاً. إنه تقسيم الأشياء وتقدير المدة التي سيستغرقها شيء ما. هذا ليس شيئاً يأتي بشكل طبيعي لكثير من الناس».
الدفاع المدني الفلسطيني: الاحتلال يهدد نحو 80 ألف مواطن شمال غزة بالقتل