تطور الذكاء الاصطناعي من خلال التعلم المعزز

تاريخ التعلم المعزز وأهميته في الذكاء الاصطناعي

لقد كان تعليم الآلات بالطريقة التي يقوم بها مدربو الحيوانات بتشكيل سلوك الكلاب أو الخيول طريقة مهمة لتطوير الذكاء الاصطناعي، وهي الطريقة التي تم تكريمها يوم الأربعاء بجائزة أفضل مدربين في علوم الكمبيوتر.

الفائزون بجائزة A.M. Turing

فاز اثنان من الرواد في مجال التعلم المعزز، وهما أندرو بارتو وريتشارد ساتون، بجائزة A.M. Turing لهذا العام، وهي المكافئ لجائزة نوبل في عالم التكنولوجيا.

أبحاث بارتو وساتون وتأثيرها

وقد مهدت الأبحاث التي بدأها بارتو (76 عاماً) وساتون (67 عاماً) في أواخر السبعينيات الطريق لبعض الإنجازات التي تحققت في مجال الذكاء الاصطناعي خلال العقد الماضي. وكان في صميم عملهما توجيه ما يسمى بآلات "المتعة" التي يمكنها تكييف سلوكها باستمرار استجابة للإشارات الإيجابية.

التطبيقات العملية للتعلم المعزز

التعلم المعزز هو ما قاد برنامج كمبيوتر جوجل للتغلب على أفضل اللاعبين البشريين في العالم في لعبة جو الصينية القديمة في عامي 2016 و 2017. كما أنه كان تقنية رئيسية في تحسين أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل ChatGPT، وتحسين التداول المالي ومساعدة اليد الآلية على حل مكعب روبيك.

أهمية الجائزة في مجال الذكاء الاصطناعي

لكن بارتو قال إن هذا المجال "لم يكن مألوفاً" عندما بدأ هو وطالب الدكتوراه ساتون في صياغة نظرياتهم وخوارزمياتهم في جامعة ماساتشوستس في أمهرست.

تأثير الجائزة على الأبحاث المستقبلية

قال بارتو في مقابلة مع وكالة أسوشيتد برس: "كنا نوعًا ما في البرية". "وهذا هو السبب في أنه من دواعي السرور الحصول على هذه الجائزة، لرؤية هذا الأمر يصبح معترفًا به أكثر كشيء مهم ومثير للاهتمام. في الأيام الأولى، لم يكن كذلك."

التحديات والمخاطر في الذكاء الاصطناعي

ترعى جوجل الجائزة السنوية التي تبلغ قيمتها مليون دولار، والتي أعلنت عنها يوم الأربعاء جمعية ماكينات الحوسبة.

وبارتو، المتقاعد الآن من جامعة ماساتشوستس، وساتون، الأستاذ القديم في جامعة ألبرتا الكندية، ليسا أول رواد الذكاء الاصطناعي الذين يفوزون بالجائزة التي تحمل اسم عالم الرياضيات البريطاني ومخترع الشفرات ومفكر الذكاء الاصطناعي المبكر آلان تورينج. لكن أبحاثهما سعت بشكل مباشر إلى الاستجابة لدعوة تورينغ عام 1947 إلى إيجاد آلة "يمكنها التعلم من التجربة" - والتي يصفها ساتون بأنها "يمكن القول إنها الفكرة الأساسية للتعلم المعزز".

وعلى وجه الخصوص، استعاروا من أفكار في علم النفس وعلم الأعصاب حول الطريقة التي تستجيب بها الخلايا العصبية الباحثة عن المتعة للمكافآت أو العقاب. في إحدى الأوراق البحثية البارزة التي نُشرت في أوائل الثمانينيات، وضع بارتو وساتون نهجهما الجديد على مهمة محددة في عالم المحاكاة: موازنة عمود على عربة متحركة لمنعها من السقوط. شارك عالما الحاسوب فيما بعد في تأليف كتاب مدرسي واسع الانتشار حول التعلم المعزز.

قال كبير علماء جوجل جيف دين في بيان مكتوب: "لا تزال الأدوات التي طوراها ركيزة أساسية في ازدهار الذكاء الاصطناعي وقد حققت تقدمًا كبيرًا وجذبت جحافل من الباحثين الشباب ودفعت مليارات الدولارات من الاستثمارات".

مخاوف حول الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا التوليدية

في مقابلة مشتركة مع وكالة أسوشييتد برس، لم يتفق بارتو وساتون دائمًا على كيفية تقييم مخاطر وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يسعون باستمرار إلى تحسين أنفسهم. كما أنهما ميّزا عملهما عن فرع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي الرائج حاليًا - النماذج اللغوية الكبيرة وراء روبوتات الدردشة التي تصنعها OpenAI وجوجل وغيرها من عمالقة التكنولوجيا التي تحاكي الكتابة البشرية وغيرها من الوسائط.

"الخيار الكبير هو، هل تحاول أن تتعلم من بيانات الناس، أم تحاول التعلم من حياة وكيل (الذكاء الاصطناعي) وتجربته الخاصة؟ قال ساتون.

وقد رفض ساتون ما وصفه بالمخاوف المبالغ فيها بشأن تهديد الذكاء الاصطناعي للبشرية، بينما اختلف معه بارتو وقال: "عليك أن تكون مدركًا للعواقب المحتملة غير المتوقعة".

رؤية مستقبل الذكاء الاصطناعي

ويصف بارتو، المتقاعد منذ 14 عامًا، نفسه بأنه لودي، بينما يتبنى ساتون مستقبلًا يتوقع أن يكون هناك كائنات تتمتع بذكاء أكبر من البشر الحاليين - وهي فكرة تعرف أحيانًا باسم ما بعد الإنسانية.

"البشر آلات. إنهم آلات مدهشة ورائعة"، لكنهم أيضًا ليسوا "المنتج النهائي" ويمكن أن يعملوا بشكل أفضل، كما يقول ساتون.

وقال ساتون: "إنه جزء جوهري من مشروع الذكاء الاصطناعي". "نحن نحاول أن نفهم أنفسنا، وبالطبع، أن نصنع أشياء يمكن أن تعمل بشكل أفضل. ربما لنصبح مثل هذه الأشياء."