هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم بدون بيانات؟
لا يمكن للذكاء الاصطناعي اليوم أن يتعلم تمامًا بدون بيانات. يعتمد التعلم الآلي والتعلم العميق على البيانات للتعرف على الأنماط، واستخلاص القواعد، وتحسين الأداء. حتى النماذج المتقدمة، مثل نماذج GPT أو أنظمة التعلم المعزز، لا تزال بحاجة إلى بيانات إدخال أو خبرة بيئية لـ "التعلم" وإجراء تنبؤات دقيقة. بعبارة أخرى، البيانات هي الوقود الأهم لنمو الذكاء الاصطناعي، وبدون بيانات، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفهم أو يتخذ قرارات مفيدة.
فهم علاقة الذكاء الاصطناعي بالبيانات
هل تتساءل، "هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم بمفرده بدون أي بيانات؟" للحصول على إجابة مفصلة ومعقولة، دعنا نستكشف هذا الموضوع بعمق مع INVIAI.
على سبيل المثال، في التعلم الموجه، يتعلم الذكاء الاصطناعي من مجموعات بيانات ضخمة معنونة من قبل البشر (صور، نصوص، صوت، إلخ) للتعرف على الأنماط.
حتى في التعلم غير الموجه، لا يزال الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بيانات خام غير معنونة لاكتشاف الهياكل أو الأنماط المخفية داخل تلك البيانات بنفسه.
لذلك، بغض النظر عن الطريقة، يجب "تغذية" الذكاء الاصطناعي بالبيانات — سواء كانت بيانات معنونة، بيانات معنونة ذاتيًا (التعلم الذاتي الموجه)، أو بيانات من بيئات العالم الحقيقي. بدون أي بيانات إدخال، لا يمكن للنظام أن يتعلم أي شيء جديد.
طرق التعلم الشائعة في الذكاء الاصطناعي
اليوم، تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي من خلال الطرق التالية:
التعلم الموجه
التعلم غير الموجه
التعلم الذاتي الموجه
التعلم المعزز (RL)
التعلم المعزز هو تعليم وكيل برمجي كيفية التصرف في بيئة من خلال إعلامه بنتائج أفعاله.
— ويكيبيديا
التعلم الموزع
لبيانات حساسة، مثل الصور الطبية الشخصية، يسمح التعلم الموزع لأجهزة متعددة (أو مؤسسات) بتدريب نموذج مشترك دون مشاركة البيانات الخام.
- إرسال النموذج العالمي لكل جهاز
- التدريب على البيانات المحلية فقط
- مشاركة تحديثات النموذج فقط
- البيانات الخام لا تغادر الجهاز أبدًا
التعلم بدون أمثلة (Zero-Shot Learning)
قدرة الذكاء الاصطناعي على استنتاج مفاهيم جديدة بدون أمثلة محددة، بالاعتماد على المعرفة الواسعة المكتسبة سابقًا.
- يتعرف على مفاهيم غير مرئية سابقًا
- يستخدم قاعدة المعرفة السابقة
- مدرب مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة
- يمكنه التفكير في أفكار جديدة
يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي للتعرف أو تصنيف أشياء/مفاهيم لم يرَ أمثلة لها من قبل.
— آي بي إم، تعريف التعلم بدون أمثلة
باختصار: تظهر كل هذه الطرق أنه لا توجد طريقة سحرية للذكاء الاصطناعي ليتعلم بدون بيانات — بشكل أو بآخر. قد يقلل الذكاء الاصطناعي من اعتماده على البيانات المعنونة من البشر أو يتعلم من الخبرة، لكنه لا يمكن أن يتعلم من العدم.
الاتجاهات المتقدمة: التعلم من "الخبرة" بدلاً من البيانات الثابتة
يستكشف الباحثون الآن طرقًا لجعل الذكاء الاصطناعي يعتمد أقل على البيانات المقدمة من البشر. على سبيل المثال، اقترحت DeepMind مؤخرًا نموذج "التدفقات" في عصر "الذكاء الاصطناعي المعتمد على الخبرة"، حيث يتعلم الذكاء الاصطناعي أساسًا من تفاعلاته مع العالم بدلاً من المشكلات والأسئلة المصممة من البشر.
يمكننا تحقيق ذلك من خلال السماح للوكلاء بالتعلم المستمر من تجاربهم الخاصة — أي البيانات التي يولدها الوكيل نفسه أثناء تفاعله مع البيئة… ستصبح الخبرة الوسيلة الأساسية للتحسن، متجاوزة حجم البيانات المقدمة من البشر اليوم.
— أبحاث DeepMind، نقلاً عن VentureBeat
بعبارة أخرى، في المستقبل، سيولد الذكاء الاصطناعي بياناته الخاصة من خلال التجربة والملاحظة وتعديل الأفعال — مشابهًا لكيفية تعلم البشر من الخبرة الواقعية.
البيانات المقدمة من البشر
- يتطلب مجموعات بيانات معنونة
- يعتمد على خبرة بشرية
- محدود بالأمثلة المتاحة
- نهج تعلم ثابت
البيانات المولدة ذاتيًا
- يخلق تحدياته الخاصة
- يتعلم من ردود فعل البيئة
- تحسين مستمر
- نهج تعلم ديناميكي
من اللافت للنظر، أنه رغم عدم استخدام بيانات تدريب خارجية، يحقق AZR أداءً متفوقًا في مهام الرياضيات والبرمجة، متفوقًا على نماذج تم تدريبها على عشرات الآلاف من الأمثلة المعنونة. هذا يثبت أن الذكاء الاصطناعي يمكنه توليد "مجموعة بيانات" خاصة به من خلال طرح وحل التحديات باستمرار.
أنظمة التعلم المستقلة
بالإضافة إلى AZR، تستكشف العديد من الدراسات الأخرى الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم بشكل مستقل. يمكن لأنظمة الوكلاء الأذكياء التفاعل مع البرمجيات والعوالم الافتراضية لتجميع بيانات الخبرة.
- التفاعل مع الأدوات والمواقع
- التعلم من ألعاب المحاكاة
- تحديد الأهداف والمكافآت ذاتيًا
- تطوير عادات مستقلة
النقاط الرئيسية
بدلاً من ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل الاعتماد على البيانات المقدمة من البشر عن طريق:
- استخدام البيانات غير المعنونة (التعلم غير الموجه)
- التعلم من ردود فعل البيئة (التعلم المعزز)
- خلق تحدياته الخاصة (مثل نموذج AZR)
يعتقد العديد من الخبراء أنه في المستقبل، سيتعلم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد من الخبرة التي يجمعها بنفسه، مما يجعل الخبرة هي "البيانات" الرئيسية التي تساعده على التحسن.
