قبل أن نتوقع من الذكاء الاصطناعي إنجاز مهام معقدة أو "غزو العالم"، قد يكون علينا أن نعلّمه كما نعلّم الأطفال: البدء من المهارات البسيطة.

دراسة جديدة من جامعة نيويورك كشفت أن تدريب الذكاء الاصطناعي على مهام بسيطة، مثل التعرف على الإشارات، الانتظار، والتنقل في خطوات محددة، يجعل منه أكثر قدرة على التعلّم والتطور لاحقاً.

في الدراسة، بدأ الباحثون بتجربة على الفئران، فدرّبوها على إيجاد الماء في صندوق باستخدام إشارات صوتية وضوئية، وضمن تسلسل معيّن. كان على الفأر أن يفهم أنه لن يحصل على الماء فورًا، بل بعد اتباع خطوات صحيحة. وبهذا التدريب، تعلّم الجمع بين عدة سلوكيات للوصول إلى هدفه.

صورة تعبيرية

kaidi

نفس الأسلوب استُخدم لاحقاً مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا مع ما يُعرف بـ"الشبكات العصبية التكرارية"، وهي أنظمة تتعلّم من تسلسل الأحداث. لكن هذه الأنظمة قد تواجه صعوبة في تذكّر الخطوات السابقة، خصوصًا إذا كانت تؤدي عدة مهام في وقت واحد.

عندما طُبّقت هذه الطريقة في مهمة تعتمد على اتخاذ قرار (مثل الرهان على نتيجة معينة)، أثبت الذكاء الاصطناعي أنه يتطور بمرور الوقت: يبدأ من المهام البسيطة، ثم يصبح أكثر دقة في التعامل مع المسائل المعقدة.

خلاصة الفكرة: الذكاء الاصطناعي لا يحتاج فقط إلى طاقة حاسوبية أو بيانات ضخمة، بل يحتاج أيضاً إلى "منهج دراسي للروضة" – يبدأ من الأساس، ويتطور تدريجياً. تماماً مثلما يتعلّم الطفل استخدام المقص بأمان، وينتظر دوره للحصول على وجبته، يجب أن يبدأ الذكاء الاصطناعي من نفس النقطة.