ما هو دور عقلية النمو في تطوير الذكاء الاصطناعي؟

أصبحت طريقة تنفيذ الابتكار في مجال تطوير الذكاء الاصطناعيdent بشكل متزايد على عقلية النمو. وقد اكتسبت عقلية النمو أهمية متزايدة في تحديد مسار الابتكار في هذا المجال. إن الالتزامtronبتقبّل الصعوبات واغتنام فرص التعلّم لا يقل أهمية عن الكفاءة التقنية في السعي لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي.

تنمية موقف موجه نحو النمو لتطوير الذكاء الاصطناعي

يبدو أن الجهود المبذولة في سبيل تطوير الذكاء الاصطناعي مدفوعة في المقام الأول بترسيخ عقلية النمو. فبالعمل الجاد والتفاني، يمكن تطوير المعرفة والقدرات، على عكس العقلية الثابتة التي تعتبر المعرفة والمهارات ثابتة لا تتغير.

استنادًا إلى أبحاث عالمة النفس كارول دويك من جامعة ستانفورد، تُبرز هذه الطريقة في التفكير أهمية تقبّل الجهد المبذول والنظر إلى التحديات كفرص للنمو الشخصي. ويُعدّ بناء ثقافة تُقدّر التعلّم المستمر والتكيّف أحد السبل التي يمكن للمؤسسات من خلالها مساعدة أنظمة الذكاء الاصطناعي على النجاح في ظل الظروف المتغيرة.

بدأت الشركات تدرك بشكل متزايد القوة الثورية للنشر المبكر والاختبار في بيئات واقعية في مجال الذكاء الاصطناعي. تستفيد أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعرض لمصادر بيانات متنوعة وبيئات واقعية، تمامًا كما يتعلم الأطفال من خلال التجربة العملية. ينبغي على الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي في التطبيقات العملية بدلًا من إبقاء البيانات سرية. سيوفر ذلك تغذية راجعة قيّمة ويُحسّن الخوارزميات ببيانات جديدة. التعلم عملية تكرارية تتضمن النجاحات والأخطاء على حد سواء، وهذا يُشابه كيفية تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي واكتسابها المزيد من القدرات مع مرور الوقت.

خير مثال على ذلك شركة تسلا. فبينما يقود شخص ما السيارة، تقوم تسلا بتحديث برنامج القيادة الذاتية في الخلفية. يقارن البرنامج قراراته - مثل اتجاه إمالة عجلة القيادة - بقرارات السائق. ويتم فحص أي انحراف ملحوظ أو خيار غير مألوف، وإذا لزم الأمر، يُعاد تدريب الذكاء الاصطناعي.

ولحماية المستهلكين والحفاظ على السمعة، تُعدّ بروتوكولات السلامة بالغة الأهمية في تطوير الذكاء الاصطناعي. وقبل تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الواقع، يمكن تقييمها بدقة وأمان في بيئات محاكاة تحاكي الممارسات الواقعية.

تبني نهج متطور تقنياً لتطوير الذكاء الاصطناعي

بدلاً من تعلّم المشي من خلال فيلم تعليمي، يتعلّم الأطفال الوقوف واتخاذ خطواتهم الأولى. كما يتعلّمون دروساً مهمة من كل سقوط مؤلم، وفي النهاية، تحدث المعجزات. وينطبق المنطق نفسه على الذكاء الاصطناعي. 

تؤمن العديد من الشركات، مثل IBM، بضرورة جمع كميات هائلة من البيانات لتحسين الخوارزميات قبل تطبيقها. وهذا خطأ فادح. إن استخدام الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، بدلاً من عزله في بيئات مُحكمة، يُسهم في إنتاج بيانات إضافية تُستخدم بدورها في تطوير التقنيات المستقبلية.

على الرغم من أن النشر المبكر ينطوي على مخاطر كامنة أكبر، إلا أنه يُطلق حلقة تغذية راجعة مستمرة تسمح بإضافة بيانات جديدة إلى الخوارزمية. ومن الأهمية بمكان أن تأتي البيانات من سيناريوهات عادية وغير عادية أو صعبة، والتي تُمكّن، عند دمجها، من تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل.

كما ذُكر سابقاً، من خلال تبني عقلية تركز على النمو، والارتقاء بها خطوةً أخرى، تستطيع الشركات إنشاء بيئة محاكاة تُسهّل دورات التطوير السريعة وتُنتج بيانات اصطناعية. فعلى سبيل المثال، تستخدم شركة تسلا بيانات من أسطول سياراتها لتغذية جهاز محاكاة يُحاكي سيناريوهات المرور المعقدة، وذلك لإنشاء بيانات تدريب جديدة للذكاء الاصطناعي. 

المنظمات التي تتبنى أساليب التعلم المستمر المذكورة أعلاه، وتتمتع بعقلية النمو، هي الأقدر على تطوير حلول ذكاء اصطناعي ملائمة لعالم سريع التغير. ويمكن لهذه المنظمات الحفاظ على مرونة منتجاتها وخدماتها وأمانها وملاءمتها من خلال تزويد الخوارزميات بتدفق مستمر من البيانات والتعليقات.