هل تصل حواسيب المستقبل إلى مرحلة التعلم الذاتي؟ يحيط بنا الذكاء الاصطناعي في كل مكان، لكن ما نشهده حاليًا، هو ثورة التعلم الخاضع للإشراف؛ بمعنى أننا نعلم أجهزة الحاسوب كيف ترى وتميز الأنماط، مثلما نعلم الأطفال القراءة. لكن باحثين يرون أن مستقبل الذكاء الاصطناعي، يعتمد على أنظمة الحاسوب التي تتعلم من تلقاء ذاتها، دون إشراف منا.
ويتطلب التعلم العميق للآلات بنية معقدة تحاكي الشبكات العصبونية للدماغ البشري بهدف فهم الأنماط حتى بوجود ضجيج، وتفاصيل مفقودة، وغيرها من مصادر التشويش. ويحتاج التعليم العميق للآلات، كمية كبيرة من البيانات وقدرات حسابية هائلة، توسع قدرات الذكاء الاصطناعي للوصول إلى التفكير المنطقي، ويكمن ذلك في البرنامج ذاته؛ فهو يشبه كثيرًا عقل طفل صغير غير مكتمل، ولكن مرونته لا حدود لها.
عندما تشير الأم إلى كلب وتقول لطفلها «انظر إلى الكلب» يتعلم الطفل ما يستطيع أن يطلق عليه صديقًا بأربعة قوائم ويكسوه الفرو؛ هذا هو التعلم الخاضع للإشراف. ولكن عندما يتعثر هذا الطفل ويقف، مرةً بعد مرةٍ، حتى يتمكن من المشي؛ فهذا شيء مختلف تمامًا.
تعمل أجهزة الحاسوب بالطريقة ذاتها؛ مثلما يتعلم البشر في الغالب، من خلال الملاحظة أو التجربة والخطأ، ويتعين على أجهزة الكمبيوتر أن تتجاوز التعلم الخاضع للإشراف للوصول إلى ملامسة الذكاء البشري.
وقال ديفيد كوكس، مدير مختبر الذكاء الاصطناعي آي بي إم، التابع لمعهد ماساتشوستس للتقنية «نريد الانتقال من أنظمة تتطلب كثيرًا من المعرفة البشرية وهندسة الإنسان، إلى مزيدٍ من الأنظمة المستقلة.»
التعلم المعزز
وتطالعنا الثورة التقنية بنوع ثالث من التعلم؛ وهو التعلم المعزز، الذي يُبنى على إشراف محدود جدًا ولا يعتمد على بيانات التدريب، وابتكره الدكتور ريتشارد ساتون، من جامعة ألبرتا في كندا، على غرار التعلم المدفوع بالمكافأة في الدماغ؛ الأمر مشابه لكيفية تعلم الفئران لدفع رافعة لتلقي كميةٍ من الطعام. وطُوِّرت هذه الاستراتيجية لتعليم أنظمة الحاسوب كيفية اتخاذ الإجراءات. حدد هدفًا، وسيعمل نظام التعلم المعزز على تحقيقه، من خلال التجربة والخطأ، حتى يصل إلى مرحلة الحصول على مكافأة باستمرار.
التعلم التنبئي
ويبقى المصطلح الأكثر شمولية لمستقبل الذكاء الاصطناعي، هو التعلم التنبئي؛ أي أن الأنظمة لا تكتفي بالتعرف على الأنماط فحسب، بل تتنبأ أيضًا، بالنتائج، وتختار مسارًا للعمل؛ وقال ساتون «الجميع متفقون على حاجتنا إلى التعلم التنبئي، لكننا نختلف حول كيفية الوصول إليه، يرى بعضهم أننا سنصل إليه من خلال أفكار التعلم الخاضع للإشراف، بينما يرى آخرون أنه يحتاج إلى الاعتماد على أفكار التعلم المعزز.»
دمج جميع نظريات التعلم
ونقلت صحيفة نيويورك تايمز، عن بيتر أبيل، مدير مختبر بيركلي لتعليم الروبوت، في كاليفورنيا، ومؤسس شركة كوفاريانت المتخصصة بالروبوت والتعلم العميق للآلات، أن «جميع نظريات التعليم قد تُدمَج مستقبلًا، ولا شك أننا سنشهد بناء آلات تضاهي الذكاء البشري، في المستقبل القريب؛ إنها مسألة وقتٍ لا أكثر.»