الرياض 
26°C
طور علماء بجامعة كاتانيا في إيطاليا طريقة جديدة لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي، لتجنب ظاهرة “النسيان الكارثي”، وذلك عبر محاكاة الطريقة التي يشكل بها البشر ذكريات طويلة المدى أثناء النوم، وفق ما نقله موقع “newscientist“.
و”النسيان الكارثي” هو حالة فقدان مفاجأة للمهام التي كان نموذج الذكاء الاصطناعي يتقنها سابقًا. على سبيل المثال، يمكن لنموذج مدرب على التعرف على الحيوانات أن يتعلم اكتشاف أنواع مختلفة من الأسماك، ولكن بعد ذلك قد يفقد عن غير قصد كفاءته في التعرف على الطيور.
ولحل هذه المشكلة، طور علماء جامعة كتانيا طريقة جديدة لتدريب الذكاء الاصطناعي تسمى التعلم الموحد للاستيقاظ والنوم (WSCL)، والتي تحاكي الطريقة التي تعزز بها أدمغة البشر المعلومات الجديدة. ذلك عبر خلط الذكريات قصيرة المدى من التجارب والدروس المستفادة على مدار اليوم وتحويلها إلى ذكريات طويلة المدى أثناء النوم.
يقول كونسيتو سبامبيناتو -أحد الباحثين الذين عملوا على هذا التطوير- إن طريقة التعلم هذه يمكن تطبيقها على أي نموذج ذكاء اصطناعي موجود. بحيث يتم تدريب النماذج التي تستخدم WSCL كالمعتاد على مجموعة من البيانات لمرحلة “الاستيقاظ”. لكن تتم برمجتهم أيضًا للحصول على فترات من “النوم”، حيث يحللون عينة من البيانات التي تلقوها أثناء الاستيقاظ، ويتعلمون من الدروس السابقة.
ولتوضيح الفكرة، يشرح العلماء بأن لتدريب نموذج للتعرف على الحيوانات من خلال صور الحياة البحرية، فإنه سيتعرض خلال فترة النوم للقطات للأسماك والقليل من الطيور والأسود والفيلة من الدروس القديمة، ومن ثم يبني ذاكرة طويلة المدى تمت تغذيتها خلال نومه.
يقول سبامبيناتو إن هذا يشبه تفكير البشر في ذكريات جديدة وقديمة أثناء النوم، واكتشاف الروابط والأنماط ودمجها في أذهاننا.
تمنح البيانات الجديدة الذكاء الاصطناعي قدرة جديدة، في حين أن بقية البيانات القديمة تمنع المهارة المكتسبة مؤخرًا من دفع المهارات الموجودة.
وبشكل حاسم، لدى WSCL أيضًا فترة من “الحلم” ، عندما تستهلك بيانات جديدة تماما مصنوعة من مزج المفاهيم السابقة معًا. وعلى سبيل المثال.
يقول سبامبيناتو إن هذه المرحلة تساعد على دمج المسارات السابقة لـ “الخلايا العصبية” الرقمية، ما يوفر مساحة لمفاهيم أخرى في المستقبل. كما أنه يهيئ الخلايا العصبية غير المستخدمة بأنماط تساعدهم على التقاط دروس جديدة بسهولة أكبر.
