باحثون صينيون يطمحون في إنشاء علماء ذكاء اصطناعي حقيقيين

يأمل باحثون صينيون في أن يتمكنوا من إنشاء علماء ذكاء اصطناعي حقيقيين يمتلكون قدرات التعلم والتحليل والتفكير المستقل.وتم تدريب سورا باستخدام كميات كبيرة من البيانات البصرية ويمكنها اكتشاف الأنماط لتوليد صور وفيديوهات تشبه الواقع. ومع ذلك، لم يتم تدريبها لفهم القوانين الفيزيائية مثل الجاذبية.

يقول الباحث المسؤول عن الدراسة تشن يونتيان، الأستاذ في جامعة تكنولوجيا شرقية: “بدون فهم أساسي للعالم، يصبح النموذج في الأساس رسوم متحركة بدلاً من نموذج محاكاة”.

وفقًا للدراسة، غالبًا ما يتم تدريب نماذج التعلم العميق باستخدام البيانات بدلاً من المعرفة المسبقة، والتي يمكن أن تشمل أمورًا مثل قوانين الفيزياء والمنطق الرياضي.

ولكن قام علماء من جامعة بكين ومعهد EIT بتطوير نموذج “تعلم الآلة المطّلعة” الذي يمكنه استخدام المعرفة المسبقة جنبًا إلى جنب مع البيانات لجعل النموذج أكثر دقة أثناء التدريب ودمج هذه المعرفة في النتائج. ويقول البحث إنه يمكنك إنشاء.

ومن الصعب تحديد ما إذا كان يجب “تدريب” النموذج عن طريق دمج المعرفة المسبقة مثل العلاقات الوظيفية أو المعادلات أو المنطق، ويمكن أيضًا أن يؤدي تضمين قواعد متعددة إلى انهيار النموذج، كما كتب الفريق.

“عند مواجهة كميات كبيرة من المعرفة والقواعد، وهو الأمر الشائع في كثير من الأحيان، يواجه النماذج الحالية لتعلم الآلة التي تعتمد على المعرفة صعوبات أو فشل”، يقول تشن.

ولحل هذه المشكلة، قام الباحثون بإنشاء إطار عمل لتقييم قيمة القواعد وتحديد التركيبات التي تؤدي إلى النماذج الأكثر تنبؤًا.

يقول المؤلف الأول وأستاذ جامعة بيكين، الباحث شيو هاو، في بيان صحفي: “يمكن استخدام إطارنا لتقييم المعرفة والقواعد المختلفة لتعزيز قدرة النماذج للتعلم العميق على التنبؤ”.

وفقًا للدراسة، يحسب الإطار “أهمية القاعدة” ويدرس كيف يؤثر قاعدة معينة أو مجموعة من القواعد في دقة التنبؤات للنموذج.

يقول تشن من معهد EIT في بيان: “يمكن أن يجعل تعليم النماذج الذكاء الاصطناعي مثل هذه القواعد، مثل قوانين الفيزياء، أكثر تمثيلًا للعالم الحقيقي وأكثر فائدة في العلوم والهندسة”.

قام الباحثون باختبار إطار واحد يستخدمونه لتحسين النماذج لحل المعادلات المتعددة المتغيرات وإطار آخر للتنبؤ بنتائج التجارب الكيميائية.

يقول تشن إنه في المدى القريب، سيكون الإطار الأكثر فائدة في النماذج العلمية، حيث “تكون التطابق بين النموذج وقوانين الفيزياء أمرًا هامًا لتجنب العواقب المحتملة الكارثية”.

يأمل الفريق في أن يأخذوا الإطار إلى مستوى أعلى، مما يتيح للذكاء الاصطناعي تحديد معرفته وقواعده الخاصة مباشرة من البيانات بدون تدخل بشري.

يقول تشن في بيان: “عن طريق جعل النموذج عالمًا ذكاء اصطناعيًا حقيقيًا، نود أن نجعله حلقة مغلقة”. ويعمل الفريق حاليًا على تطوير أداة إضافية مفتوحة المصدر لمطوري الذكاء الاصطناعي يمكنها تحقيق هذا الهدف.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي