تريند 🔥

🌙 رمضان 2024

النسيان المأساوي .. ينسى الذكاء الاصطناعي ما يتعلمه، مما قد يؤدي إلى حدوث كوارث خطيرة

محمد نصار
محمد نصار

2 د

"النسيان المأساوي" في الذكاء الاصطناعي، هو أن تنسى الأنظمة المعلومات القديمة أثناء تعلم البيانات الجديدة، وهذا يمثل خطرًا كبيرًا، خاصة في الأنظمة الحرجة مثل الملاحة الجوية أو بورصات الأوراق المالية.

يستكشف الباحثون استراتيجيات مختلفة لمعالجة ذلك، بما في ذلك استخدام شبكات عصبية، وفهم تأثير تسلسل المهام وتشابهها على الاحتفاظ بالذاكرة.

يُعد ضمان قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم والتذكر بفعالية هو أمر حاسم لدمج الأنظمة الذكية بأمان في مجتمعاتنا وصناعاتنا.

طبقًا لموقع zdnet، فإنه مع انتشار الذكاء الاصطناعي واستخدامه في كثير من جوانب حياتنا المختلفة، فإنه تظهر ظاهرة تُسمى بـ النسيان المأساوي "catastrophic forgetting" لأنظمة الذكاء الاصطناعي والذي يُمثل كارثة كبرى بالنسبة لنا، إذ تنسى أنظمة الذكاء الاصطناعي المعلومات القديمة أثناء تعلم المعلومات الجديدة، وهذا قد يؤدي إلى كوارث مثل إيقاف تشغيل أنظمة حساسة مثل أنظمة الملاحة أو البورصة، لكن يحاول العلماء معالجة هذه المشكلة، وتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي ومنع فشل النظام غير المتوقع.

النسيان المأساوي هو عائق كبير في طريق انتشار أنظمة الذكاء الاصطناعي، وهذا يُعد خطر كبير إذ نجد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي مُتضمنة في العديد من الأنظمة الحيوية مثل الملاحة الجوية والبورصات المالية، وفشل أو نسيان هذه الأنظمة للبيانات القديمة قد يؤدي إلى كوارث حقيقية، وحاول العلماء حل هذه المشكلة عن طريق العديد من الأساليب مثل أسلوب التدريب المتداخل إذ يتدرب الذكاء الاصطناعي على البيانات الجديدة في نفس الوقت يتدرب على البيانات القديمة، لكن هذه الطريقة لم تُعطي النتائج المتوقعة منها.


حاول العلماء استخدام طريقة أخرى طورها باحثون من معهد علوم الحاسوب في الأكاديمية التشيكية للعلوم، بالتعاون مع باحثين من جامعة كاليفورنيا، وتشمل هذه الطريقة استخدام شبكة عصبية، تُرسل هذه الشبكة مُخرجات فقط بعد استقبال مجموعة من الإشارات في خلال فترة من الزمن، وبالتالي فإن تجرك البيانات يكون أقل، وتستخدم قوة ونطاق ترددي أقل، ومن خلال ذلك يمكن للأنظمة إعادة تنشيط الخلايا العصبية المشاركة في تعلم المهام القديمة.

ذو صلة

حاول باحثون آخرون في جامعة ولاية أوهايو تجربة طرق مختلفة، إذ اكتشفوا أن تسلسل المهام وتشابهها يؤثر على مدى جودة تذكر الخوارزميات لها، إذ وجدوا أن الخوارزميات تُشبه البشر، تتذكر أفضل عندما تؤدي مهام مختلفة على التوالي بدلًا من المهام المتشابهة، ويمكن لهذا أن يمهد الطريق لتطوير عمليات تعلم الذكاء الاصطناعي التي تشبه التعلم البشري، وبالتالي تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي على التذكر.

رحلتنا مع الذكاء الاصطناعي لا تزال في بداياتها، لكن يجب التعامل مع كل مشكلة تواجه الذكاء الاصطناعي بسرعة قبل أن تتسبب في الكوارث الخطيرة، خاصةً مع انتشار هذه الأنظمة في كل المجالات تقريبًا، وتُعد مشكلة النسيان المأساوي مشكلة خطيرة يجب حلها بسرعة لحماية مستقبلنا.

أحلى ماعندنا ، واصل لعندك! سجل بنشرة أراجيك البريدية

بالنقر على زر “التسجيل”، فإنك توافق شروط الخدمة وسياسية الخصوصية وتلقي رسائل بريدية من أراجيك

عبَّر عن رأيك

إحرص أن يكون تعليقك موضوعيّاً ومفيداً، حافظ على سُمعتكَ الرقميَّةواحترم الكاتب والأعضاء والقُرّاء.

ذو صلة