استقلالية الذكاء من خلال الذكاء الاصطناعي القائم على التعلّم مدى الحياة

لا بد للأنظمة الذكية التي باتت تشكل جزءاً لا يتجزأ من عالمنا، مثل الأقمار الصناعية والروبوتات والأجهزة الطبية الصغيرة، من العمل واتخاذ قرارات سريعة وآمنة، حتى عندما يكون الاتصال محدوداً، أو حين تتغير البيئة، أو عندما تكون الطاقة المتاحة محدودة جداً. بيد أنه، حتى يومنا هذا، لا تتمتع مثل هذه الحوسبة بقدرة حقيقية على التكيّف، بل ترتكز إلى الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبها عليه مسبقاً على السحابة، وعادة ما يكون ذلك عبر مجموعة بيانات كبيرة.

وبمجرد الانتهاء من ذلك، يتم تجميد الذكاء الاصطناعي: فهو غير قادر على استخدام خبرته لتحسين مهاراته، والأسوأ من ذلك، ونظراً إلى أن مجموعات البيانات لا يمكنها تغطية جميع المواقف المحتملة في العالم الحقيقي، فمن المرجح أن تفشل الأنظمة التي تتمتع بمثل هذا التحكم الذكي المجمد.

لذا فإن التعلم مدى الحياة هو أحدث ما توصل إليه الذكاء الاصطناعي، وهو يشمل الأساليب الحوسبية التي تسمح للأنظمة بالتعلّم بالتزامن مع تشغيلها ودمج ما تعلمته عبر تطبيقه في المواقف الجديدة غير المتوقعة. حتى وقت قريب، لم نعثر على هذا النوع من الحوسبة إلا في الطبيعة. بالتالي، فإن التعلّم مدى الحياة يستمد من الطبيعة المبادئ والآليات الأساسية، ثم ينقلها إلى هذه التكنولوجيا الجديدة.

نناقش في هذه الجلسة طرق التوصل إلى التعلم مدى الحياة في الذكاء الاصطناعي.

فمن خلال التأمل في علم الأحياء، ندرس الطرق التي من خلالها يقوم دماغ الإنسان بتجريد الأفكار وتعميمها، لنقترح طرقاً للتفاعلات الذكية بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، تمكّن الإنسان والأنظمة على حد سواء.

في الختام، نشير إلى الدراسات التأسيسية لتمكين هذه الأنظمة المتقدمة من تقليل استخدام الطاقة، والحد من حجمها ووزنها، مما يتيح لها أن تكون قابلة للتطبيق في الحوسبة الطرفية.