مستجدات وآفاق الذكاء الاصطناعي

برامج ونظم وأدوات مفيدة في حياتنا اليومية

برنامج «إنفيديا كانفاس» لإيجاد صور تحاكي الواقع برسومات بسيطة
برنامج «إنفيديا كانفاس» لإيجاد صور تحاكي الواقع برسومات بسيطة
TT

مستجدات وآفاق الذكاء الاصطناعي

برنامج «إنفيديا كانفاس» لإيجاد صور تحاكي الواقع برسومات بسيطة
برنامج «إنفيديا كانفاس» لإيجاد صور تحاكي الواقع برسومات بسيطة

أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي متداخلة في العديد من جوانب حياتنا اليومية... من المراحل الدراسية العديدة والبرامج والتطبيقات والخدمات التي نستخدمها يومياً، وصولاً إلى الأجهزة والمركبات الذكية.

ونذكر في هذا الموضوع مجموعة من أحدث تقنيات وأخبار الذكاء الاصطناعي المفيدة للكثير من المستخدمين.

أدوات الذكاء الاصطناعي

* شبكات توليدية تنافسية. يمكن استخدام ما يُعرف بـ«الشبكات التوليدية التنافسية (Generative Adversarial Networks GAN)» لفتح آفاق جديدة لاستخدامات الذكاء الاصطناعي. وتُعرّف هذه الشبكات بأنها نوع من إطارات التعلم الآلي المستخدمة لإنشاء بيانات جديدة مشابهة للبيانات التي تم تدريبها عليها. ويمكن تخيل شبكتين للتعلم الآلي تتنافسان مع بعضهما؛ إحداهما تُنشئ بيانات جديدة اسمها «المولِّد (Generator)» والأخرى تحاول تحديد ما إذا كانت هذه البيانات الجديدة حقيقية أم مزيفة اسمها «المُميِّز (Discriminator)». وعملية التدريب هذه مستمرة؛ حيث يحاول «المولِّد» خداع « المُميز» بإنشاء بيانات تبدو حقيقية قدر الإمكان، بينما يحاول «المُميز» تحسين قدرته على اكتشاف البيانات المزيفة. ومع مرور الوقت، تصبح الشبكتان أفضل في مهمتهما، ما يؤدي إلى إنشاء «المولِّد» بيانات واقعية بشكل متزايد.

* منصات للصور الفنية. ويمكن استخدام هذه الفئة من الشبكات لإنشاء صور فنية جديدة بناء على مجموعة من الأساليب الفنية المختلفة.

ومن المنصات الرئيسية «إنفيديا غاوغان (NVIDIA GauGAN)» التي تدعم برنامج NVIDIA Canvas المجاني على الكومبيوترات الشخصية التي تعمل ببطاقات سلسلة «جيفورس آر تي إكس (GeForce RTX)»؛ حيث يستطيع البرنامج تحويل الرسومات البسيطة للمستخدم إلى لوحات فنية مبهرة وواقعية وبشكل مباشر.

ولدى رسم خطوط وأشكال بسيطة واختيار فئة العنصر من الجانب (مثل الأمواج والجبال والمحيطات والنباتات والصخور والغيوم والمياه) واختيار ألوانها، سيفهم النظام أن المستخدم يرغب في رسم وادٍ يمر خلاله نهر (برسم خط بين مثلثات مثلاً)، أو جزيرة مليئة بالنباتات مع ظهور جبال وصخور في الأفق وغيوم في السماء وظهور انعكاسات خيال العناصر المختلفة على المياه، ليتم عرض صورة تحاكي الواقع ببضع نقرات بالفأرة على الشاشة. كما يمكن تغيير النباتات إلى ثلوج إن رغب المستخدم بتغيير الفصل، مع تغيير النظام لأوراق الأشجار لتصبح بنية اللون عوضاً عن الأخضر آلياً، وذلك للدلالة على دخول فصل الشتاء. وتستطيع هذه الشبكات إيجاد صور بعناصر مرتبطة بالطبيعة والمباني والطرق والأشخاص، وغيرها.

ويقدم البرنامج ميزة إيجاد الصور البانورامية التي تحول الصورة إلى بيئة محيطة بالمستخدم، والتي يمكن استخدامها داخل الألعاب الإلكترونية في محرك الألعاب «أنريل إنجين 5 (Unreal Engine 5)» للحصول على خلفيات جديدة لمراحل اللعبة التي يتم تطويرها.

وتم تدريب هذه الشبكات على ملايين الصور الحقيقية لتفهم ترابط العناصر ببعضها وتستخدم ذلك الفهم في إيجاد صور جديدة ومحاكاة ترابط ما يرسمه المستخدم بالبيئة من حول تلك العناصر. ومن شأن هذه التقنية فتح آفاق جديدة لتطوير تطبيقات متقدمة لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية لصناع المحتوى الإبداعي لم تكن ممكنة في السابق.

مستجدات الذكاء الاصطناعي

* «آلات» السعودية لتنمية المواهب. في المملكة العربية السعودية؛ حيث أطلقت شركة «آلات (Alat)» وجامعة «كاوست (KAUST)» برنامجاً تدريبياً في الذكاء الاصطناعي لتنمية المواهب السعودية يمتد عبر 8 أسابيع يهدف إلى تأهيل حاملي درجة البكالوريوس (أو الذين أوشكوا على إتمامها) من طلاب العلوم والهندسة السعوديين المتفوقين ليصبحوا رواداً في مجال الذكاء الاصطناعي.

تعاون بين «آلات» وجامعة «كاوست» لتنمية المواهب السعودية في الذكاء الاصطناعي

وسيكتسب المشاركون المعرفة والفهم لمفاهيم وأدوات التعلم العميق داخل الفصول الدراسية، يليها التوجيه عبر الإنترنت وهاكاثون في الأسبوع الأخير. وسيحصل الطلاب كذلك على مهارات متقدمة في مجال الرؤية الحاسوبية، إلى جانب اكتساب الكفاءة في التعامل مع خوارزميات التعلم المعزز مثل البرمجة الديناميكية وسياسة التكرار وأساليب تكرار القيمة.

* «جي بي تي» داخل السيارات. كشفت شركة «أودي» المصنعة للسيارات عن إضافة تكامل ChatGPT مع مساعدها الصوتي على شكل تحديث برمجي خلال شهر يوليو (تموز) الحالي في سياراتها التي تم تصنيعها منذ عام 2021، وذلك لتقديم تحكم صوتي محسن لتشغيل أنظمة المعلومات والترفيه والملاحة وتكييف الهواء، مع إمكانية طرح أسئلة حول المعلومات العامة والحصول على الردود الذكية.

وتهدف هذه العملية إلى زيادة أمن القيادة بسبب عدم الحاجة إلى النظر بعيداً عن الطريق أثناء القيادة للحصول على معلومة ما. هذا، وسيتم حذف جميع الأسئلة والإجابات بعد معالجتها من السيارة، ولا يمكن لـChatGPT الوصول إلى أي بيانات للسيارة، وذلك بهدف ضمان خصوصية بيانات المستخدمين. كما سيتم إطلاق تحديث آخر يسمح للسائق بطرح أسئلة متعلقة بالسيارة، مثل السؤال عن ضغط الإطارات، وغير ذلك من المعلومات المفيدة الأخرى.

«قلادة الأصدقاء» لتلخيص المحادثات وتقديم الاقتراحات وفقاً للمجريات اليومية

قلادة ومساعد ذكي

* «قلادة الأصدقاء». أعلنت شركة Based Hardware عن قلادة «الأصدقاء (Friends)» التي يمكن تعليقها حول رقبة المستخدم بدعم لتقنيات الذكاء الاصطناعي عبر الترابط مع هاتف المستخدم من خلال تطبيق خاص. وتقوم هذه القلادة بالتقاط الأصوات وتسجيل المحادثات وتحويلها إلى نصوص يمكن تلخيصها وقراءتها لاحقاً. ويمكن استخدام هذه القلادة للطلاب والموظفين الذين يرغبون في تدوين الملاحظات، إلى جانب القدرة على استخدامها لمن يعانون من نسيان المحادثات.

ويمكن السماح للقلادة بالاستماع إلى المجريات اليومية للمستخدم وتقديم الاقتراحات له، مثل سماعها أنه يرغب شراء هدية لأحد الأقارب بمناسبة عيد ميلاده، لتقدم له بعض المقترحات وتضيف تاريخ الميلاد إلى جدول مواعيده بشكل آلي، وغيرها من الاستخدامات الأخرى. وتحتوي القلادة على ميكروفون وذاكرة مدمجة وتدعم الترابط مع شبكات «واي فاي» اللاسلكية وتقدم عمر بطارية يصل إلى 6 أيام، ويبلغ سعرها 69 دولاراً فقط.

تلخيص وشرح وترجمة صفحات المواقع في متصفح «أوبيرا»

* المساعد الذكي «آريا». وأضاف متصفح «أوبيرا (Opera)» القدرة على توليد الوسائط المتعددة بالذكاء الاصطناعي في الإصدار Opera One R2 على الكومبيوترات الشخصية مباشرة من الشريط الجانبي للمتصفح عبر المساعد الذكي «آريا (Aria)» وشرح المقالات آلياً وتوليد الصوتيات والصور وطرح أسئلة مرتبطة بمحتوى الصفحة التي يتم تصفحها وترجمته أو تلخيصه.



ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
TT

ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»

تشهد خدمات الخرائط الرقمية تحولاً متسارعاً مع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى صلب تجربة المستخدم، في خطوة تسعى من خلالها الشركات التقنية إلى إعادة تعريف مفهوم الملاحة التقليدية.

وفي هذا السياق، أعلنت «غوغل» عن مجموعة من المزايا الجديدة ضمن تطبيق «خرائط غوغل»، تهدف إلى جعل التخطيط للرحلات والتنقل داخل المدن أكثر تفاعلاً وذكاءً.

تتمثل أبرز هذه الإضافات في ميزة جديدة تحمل اسم «Ask Maps»، وهي أداة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتمكين المستخدمين من طرح أسئلة طبيعية ومباشرة داخل التطبيق، بدلاً من الاكتفاء بعمليات البحث التقليدية.

وبفضل هذه الميزة، يمكن للمستخدم الاستفسار عن أفضل الأماكن المناسبة لنشاط معين، مثل المقاهي الهادئة للعمل أو المطاعم المناسبة للقاءات العائلية، ليقوم النظام بتحليل كمّ كبير من البيانات المتاحة، بما في ذلك تقييمات المستخدمين والصور والمراجعات، ومن ثم تقديم اقتراحات دقيقة ومفصلة.

تعتمد هذه التقنية على نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي طورتها «غوغل»، ما يسمح بتحويل تطبيق الخرائط من مجرد أداة لتحديد المواقع إلى مساعد رقمي قادر على فهم السياق وتقديم توصيات مخصصة لكل مستخدم.

إلى جانب ذلك، كشفت الشركة عن تطويرات جديدة في ميزة «الملاحة الغامرة» (Immersive Navigation)، التي تُقدم تجربة عرض ثلاثية الأبعاد أكثر واقعية لمسارات التنقل.

وتتيح هذه الميزة للمستخدم استعراض الطريق بشكل تفصيلي قبل بدء الرحلة، مع عرض المباني والطرق والمعالم المحيطة بدقة بصرية عالية، فضلاً عن توضيح المسارات والانعطافات ومداخل الوجهات المختلفة، بما يُسهم في تقليل الأخطاء أثناء القيادة أو الوصول إلى المواقع المزدحمة.

وحسب ما أعلنته الشركة، فقد بدأت هذه المزايا الوصول تدريجياً إلى المستخدمين؛ حيث تم إطلاقها أولاً في الولايات المتحدة، مع بدء توفرها كذلك في الهند على الهواتف الذكية العاملة بنظامي «آندرويد» و«آي أو إس».

ومن المتوقع أن تتوسع هذه الخصائص لاحقاً إلى أسواق إضافية حول العالم خلال الفترة المقبلة، ضمن خطة تدريجية لتعميمها على نطاق أوسع.


دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
TT

دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)

مع الانتشار المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت روبوتات الدردشة جزءاً من الحياة اليومية لملايين الأشخاص حول العالم. فهذه الأنظمة تُستخدم للحصول على المعلومات، وطلب النصائح، والإجابة عن الأسئلة المعقدة، بل وحتى لتقديم نوع من الدعم الاجتماعي أو الرفقة. ويعتمد عليها المستخدمون من مختلف الفئات العمرية، بما في ذلك الأطفال والمراهقون.

لكن تقريراً جديداً حذّر من مخاطر محتملة مرتبطة بهذه التقنيات، مشيراً إلى أن بعض روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد تقدم معلومات تساعد المستخدمين على التخطيط لأعمال عنف خطيرة، بما في ذلك حوادث إطلاق النار في المدارس، وفقاً لما نقلته صحيفة «إندبندنت».

وحسب التقرير الصادر عن مركز مكافحة الكراهية الرقمية، فإن ثمانية من كل عشرة روبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تساعد المستخدمين الشباب في التخطيط لهجمات عنيفة.

ورغم أن هذه الروبوتات يُفترض أن تعمل مصادر للمعلومات أو أدوات تعليمية ووسائل مساعدة يومية، فإن التقرير يشير إلى أن الواقع قد يكون أكثر تعقيداً وخطورة مما يُعتقد.

فقد وجد الباحثون أن ثمانية من أصل عشرة من برامج الدردشة الآلية الرائدة الموجهة للمستهلكين قدمت نوعاً من المساعدة للمستخدمين الذين طلبوا معلومات تتعلق بتنفيذ هجمات عنيفة. وشمل ذلك منصات معروفة مثل «شات جي بي تي» و«ديب سيك».

وجاء في التقرير: «قدمت معظم برامج الدردشة الآلية معلومات عملية للمستخدمين الذين يعبرون عن آيديولوجيات متطرفة، قبل أن تطلب منهم تحديد المواقع والأسلحة التي سيستخدمونها في الهجوم، وذلك في أغلب الردود».

وأشار التقرير إلى أن برنامج «ديب سيك» ذهب إلى أبعد من ذلك، إذ أفاد الباحثون بأنه تمنى للمهاجم المحتمل «إطلاق نار سعيداً وآمناً».

شعار تطبيق «ديب سيك» (رويترز)

وفقاً للمركز، فإن برنامج «كلود إيه آي» التابع لشركة «آنثروبيك» كان المنصة الوحيدة التي «أثبتت» قدرتها على تثبيط المستخدم عن التخطيط للهجمات العنيفة، ما يشير إلى وجود ضوابط أمان فعالة نسبياً، وإن كانت هذه الضوابط - حسب التقرير - لا تُطبّق بشكل مثالي في معظم المنصات الأخرى.

وأضافت المنظمة غير الربحية في تقريرها أن بعض الأنظمة أبدت استعداداً مرتفعاً للغاية للاستجابة لمثل هذه الطلبات.

فعلى سبيل المثال، أظهرت النتائج أن منصتي «Perplexity» و«Meta AI» قدمتا المساعدة للمهاجمين المحتملين في 100 في المائة و97 في المائة من الحالات على التوالي.

يأتي نشر هذا التقرير في أعقاب حادثة إطلاق نار في مدرسة «تومبلر ريدغ» في مقاطعة كولومبيا البريطانية بكندا. وقد أُفيد لاحقاً بأن أحد موظفي شركة «أوبن إيه آي» رصد داخلياً أن المشتبه به في الحادثة استخدم برنامج «شات جي بي تي» بطرق اعتُبرت متوافقة مع التخطيط لأعمال عنف.

وفي تعليقه على النتائج، قال عمران أحمد، رئيس مركز مكافحة الكراهية الرقمية: «قد تساعد برامج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمندمجة الآن في حياتنا اليومية، مطلق النار التالي في مدرسة على التخطيط لهجومه، أو متطرفاً سياسياً على تنسيق عملية اغتيال».

وأضاف: «عندما تُصمم نظاماً يهدف إلى الامتثال لكل طلب، وتحقيق أقصى قدر من التفاعل، وتجنب رفض أي استفسار، فإنه في نهاية المطاف قد يمتثل للأشخاص الخطأ».

وختم بالقول: «ما نشهده هنا ليس مجرد فشل تكنولوجي، بل فشل في تحمل المسؤولية».


أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
TT

أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)

أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تطوراً كالتعرف إلى الصور وتشخيص الأمراض والمساعدة في اتخاذ قرارات معقدة. لكن رغم هذا التقدم الكبير، لا يزال كثير من نماذج التعلم الآلي المتقدمة يعمل بطريقة توصف غالباً بأنها «صندوق أسود». فهي تقدم تنبؤات دقيقة، لكن الأسباب التي تقود إلى هذه التنبؤات تبقى غير واضحة، حتى بالنسبة للمهندسين الذين طوروا هذه الأنظمة.

ويعمل باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) حالياً على معالجة هذه المشكلة من خلال تطوير طرق تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على شرح قراراتها. ويهدف هذا العمل إلى جعل نماذج التعلم الآلي ليست دقيقة فحسب، بل أكثر شفافية أيضاً، حيث يتمكن البشر من فهم المنطق الذي يقف وراء التنبؤات التي تقدمها هذه الأنظمة.

تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي

تزداد أهمية قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير قراراته مع توسع استخدام هذه التقنيات في مجالات حساسة، مثل الرعاية الصحية والنقل والبحث العلمي. ففي هذه المجالات، يحتاج المستخدمون غالباً إلى فهم العوامل التي أدّت إلى نتيجة معينة، قبل أن يتمكنوا من الوثوق بها أو الاعتماد عليها.

فعلى سبيل المثال، قد يرغب طبيب يراجع تشخيصاً طبياً قدّمه نظام ذكاء اصطناعي في معرفة الخصائص التي دفعت النموذج إلى الاشتباه بوجود مرض معين. وبالمثل، يحتاج المهندسون الذين يعملون على تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى فهم الإشارات أو الأنماط التي جعلت النظام يحدد وجود مشاة أو يفسر موقفاً مرورياً معيناً.

غير أن كثيراً من نماذج التعلم العميق تعتمد على علاقات رياضية معقدة تشمل آلافاً حتى ملايين من المتغيرات. ورغم أن هذه الأنظمة قادرة على اكتشاف أنماط دقيقة داخل البيانات، فإن الطريقة التي تصل بها إلى قراراتها قد تكون صعبة الفهم بالنسبة للبشر. وقد أصبح هذا النقص في الشفافية أحد أبرز التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي الحديث.

ولهذا ظهر مجال بحثي يعرف باسم «الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير»، ويهدف إلى تطوير تقنيات تساعد البشر على فهم كيفية وصول الأنظمة الذكية إلى نتائجها، بما يسمح بتقييم موثوقيتها واكتشاف الأخطاء المحتملة وتعزيز الثقة في الأنظمة المؤتمتة.

تهدف هذه الأبحاث إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية ومساءلة من خلال تحقيق توازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها (أدوبي)

نهج قائم على المفاهيم

ركّز الباحثون في «MIT » على تحسين تقنية تعرف باسم «نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي». ويهدف هذا النهج إلى جعل طريقة تفكير أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً للبشر.

في هذا النموذج، لا ينتقل النظام مباشرة من البيانات الخام إلى النتيجة النهائية. بدلاً من ذلك، يحدد أولاً مجموعة من المفاهيم أو الخصائص التي يمكن للبشر فهمها، ثم يستخدم هذه المفاهيم كأساس لاتخاذ القرار.

فإذا كان النظام، على سبيل المثال، مدرباً على التعرف إلى أنواع الطيور من الصور، فقد يحدد أولاً خصائص بصرية مثل «أجنحة زرقاء» أو «أرجل صفراء». وبعد التعرف إلى هذه السمات، يمكن للنظام أن يصنف الطائر ضمن نوع معين.

وفي مجال التصوير الطبي، قد تشمل هذه المفاهيم مؤشرات بصرية، مثل أنماط معينة في الأنسجة أو أشكال محددة تساعد في اكتشاف الأمراض. ومن خلال ربط التنبؤات بهذه المفاهيم الواضحة، يصبح من الأسهل على المستخدمين فهم الطريقة التي توصل بها النظام إلى نتيجته.

حدود المفاهيم المحددة مسبقاً

ورغم أن استخدام المفاهيم يمكن أن يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية، فإن النسخ السابقة من هذا النهج كانت تعتمد إلى حد كبير على مفاهيم يحددها الخبراء مسبقاً. لكن في الواقع، قد لا تعكس هذه المفاهيم دائماً التعقيد الكامل للمهمة التي يؤديها النظام. فقد تكون عامة للغاية أو غير مكتملة أو غير مرتبطة مباشرة بالأنماط التي يستخدمها النموذج فعلياً أثناء اتخاذ القرار. وفي بعض الحالات، قد يؤدي ذلك إلى تقليل دقة النموذج أو تقديم تفسير لا يعكس الطريقة الحقيقية التي يعمل بها.

ولهذا سعى فريق «MIT» إلى تطوير طريقة جديدة تستخرج المفاهيم مباشرة من داخل النموذج نفسه. فبدلاً من فرض أفكار محددة عليه مسبقاً، تحاول هذه التقنية تحديد الأنماط والتمثيلات التي تعلمها النموذج خلال مرحلة التدريب. بعد ذلك، يتم تحويل هذه الأنماط الداخلية إلى مفاهيم يمكن للبشر فهمها واستخدامها لتفسير قرارات النظام.

تزداد أهمية تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي مع استخدامه في مجالات حساسة مثل الطب والنقل والبحث العلمي (أدوبي)

ترجمة تفكير الآلة إلى لغة مفهومة

لتحقيق ذلك، جمع الباحثون بين مكونين مختلفين من تقنيات التعلم الآلي. يقوم الأول بتحليل البنية الداخلية للنموذج المدرب لتحديد الخصائص الأكثر أهمية التي يعتمد عليها عند اتخاذ التنبؤات. أما الثاني فيحوّل هذه الخصائص إلى مفاهيم يمكن للبشر تفسيرها. وبمجرد تحديد هذه المفاهيم، يصبح النظام ملزماً بالاعتماد عليها عند إصدار توقعاته. وبهذا تتشكل سلسلة واضحة منطقياً تربط بين البيانات المدخلة والنتيجة النهائية.

ويشبه الباحث الرئيسي أنطونيو دي سانتيس هذا الهدف بمحاولة فهم طريقة تفكير الإنسان. ويقول: «بمعنى ما، نريد أن نكون قادرين على قراءة عقول نماذج الرؤية الحاسوبية هذه. نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي هو إحدى الطرق التي تسمح للمستخدمين بفهم ما الذي يفكر فيه النموذج ولماذا اتخذ قراراً معيناً». ويرى الباحثون أن استخدام مفاهيم مستخرجة من المعرفة الداخلية للنموذج يمكن أن ينتج تفسيرات أكثر وضوحاً ودقة مقارنة بالطرق السابقة.

تحقيق التوازن بين الدقة والشفافية

يُعد تحقيق التوازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها أحد التحديات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. فالنماذج الأكثر تعقيداً غالباً ما تحقق أفضل النتائج من حيث الدقة، لكنها تكون أيضاً الأصعب في الفهم. يحاول النهج الجديد الذي طوّره باحثو «MIT» معالجة هذه المشكلة من خلال اختيار عدد محدود من المفاهيم الأكثر أهمية لشرح كل تنبؤ. وبهذه الطريقة يركز النظام على الإشارات الأكثر صلة بالقرار بدلاً من الاعتماد على علاقات خفية داخل النموذج. كما يساعد ذلك على تقليل ما يعرف بـ«تسرب المعلومات»، وهي الحالة التي يعتمد فيها النموذج على أنماط في البيانات لا تظهر في التفسير الذي يقدمه.

نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر مساءلة

مع ازدياد اعتماد المؤسسات على أنظمة الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، من المرجح أن تصبح القدرة على فهم طريقة عمل هذه الأنظمة أكثر أهمية. فالنماذج الأكثر شفافية يمكن أن تساعد الباحثين على اكتشاف التحيزات المحتملة وتحسين موثوقية الأنظمة والتأكد من أنها تعمل كما هو متوقع. ويمثل البحث الذي أجراه فريق «MIT» خطوة في هذا الاتجاه. فمن خلال تمكين نماذج التعلم الآلي من تفسير قراراتها بطريقة أكثر وضوحاً ومعنى، قد يسهم هذا النهج في تقليص الفجوة بين الخوارزميات المعقدة والفهم البشري.