لتطوير الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات
في تطور مثير، اكتشف باحثون في جامعة كارنيجي ميلون طريقة جديدة يمكن أن تغير طريقة عمل الذكاء الاصطناعي. الفكرة الجديدة تقول إنه يمكن للذكاء الاصطناعي حل مشاكل معقدة دون الحاجة إلى تعلم من كميات ضخمة من البيانات، كما يحدث حاليًا.
كيف يعمل النظام الجديد؟
قام الباحثان إسحاق لياو وألبرت جو بابتكار نظام اسمه CompressARC هذا النظام لا يحتاج إلى بيانات سابقة للتعلم، بل يحلل المشكلة أو اللغز مباشرة ويحاول حلها عن طريق ضغط المعلومات. يعني ببساطة، النظام يبحث عن أنماط أو طرق مختصرة لفهم المشكلة وحلها.
تم اختبار هذا النظام على ألغاز مصممة لقياس قدرة الذكاء الاصطناعي على التفكير. وعلى الرغم من أن النظام بسيط ويعتمد على جهاز كمبيوتر عادي، فقد نجح في حل بعض الألغاز بدقة معقولة.
ما أهمية هذا الاكتشاف؟
عادة، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كميات هائلة من البيانات وأجهزة كمبيوتر قوية جدًا للتعلم. لكن النظام الجديد يظهر أنه يمكن تحقيق نتائج جيدة دون كل هذه المتطلبات المكلفة.
هذا الاكتشاف يعتمد على نظريات رياضية قديمة تربط بين القدرة على ضغط المعلومات والذكاء. بمعنى آخر، كلما كان النظام قادرا على فهم المعلومات بطريقة مختصرة، كلما كان أكثر ذكاء.
التحديات التي تواجه النظام
رغم النتائج الجيدة، النظام الجديد لا يزال يواجه صعوبة في حل الألغاز الأكثر تعقيدًا. لكن الباحثون متفائلون بأن هذه الطريقة يمكن أن تكون بداية لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وأقل تكلفة في المستقبل.
هذه الدراسة تفتح الباب أمام طريقة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي، تعتمد على البساطة والكفاءة بدلا من القوة الحاسوبية الهائلة. قد تكون هذه الخطوة الأولى نحو ذكاء اصطناعي أكثر ذكاء وأقل تكلفة، مما يجعل هذه التكنولوجيا في متناول الجميع.
ياقوت زهرة القدس بن عبد الله
