التعلم المستمر

أهمية التعلم المستمر في نظم الذكاء الاصطناعي

ينبغي تصميم ونشر نظم الذكاء الاصطناعي بحيث يكون لديها القدرة على التعلم والتكيف، وذلك لدفع التحسن المستمر ومنع العواقب السلبية. والهدف هو إعادة تدريب النماذج باستخدام البيانات المعدلة للتكيف.

يفترض كثير من نماذج تعلم الآلة أن البيانات ستكون دائما مشابهة لتلك التي تدربت عليها. ومع ذلك، ليست تلك هي الحال دائما. يعمل كثير من النماذج في بيئات تتغير فيها البيانات بسرعة ومن المرجخ أن تحدث “انزياحات مفهومية“، ومن ثم تؤثر سلبا على إمكانية الاعتماد على تنبؤات النموذج ودقتها. لمنع حدوث “الانزياحات المفهومية”، من المهم مراقبة النماذج وإعادة تدريبها عندما لا تعود البيانات دقيقة.

ينبغي أن ينخرط مطورو الذكاء الاصطناعي في التعلم المستمر، ليظلوا على علم بأحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي، ولتحسين مهاراتهم. التعلم المستمر خطوة ضرورية في تطوير الذكاء الاصطناعي. وهي من المنظور التقني تحسين مهم للذكاء الاصطناعي الضيق وهو الذكاء الاصطناعي الموجه لهدف معين والمصمم لأداء مهمة واحدة.

ينبغي أن يكون للنموذج المقدرة على التعلم من حزم البيانات الضخمة، بنفس الطريقة التي يمكن للبشر التعلم. وهو ما يضمن أيضا أن يكون المطورون أكثر مهارة في إمكانية التكيف والنمو.

تحتاج النماذج، بشكل يشبه العقل البشري، إلى فلترة ومعالجة البيانات في فترة قصيرة لخفض كمية البيانات التي ينبغي تخزينها وصيانتها. كما تحتاج كل وظيفة بما في ذلك تطوير الذكاء الاصطناعي إلى مهارات معينة، وتلك المهارات ليست ثابتة.

تتطور متطلبات المهارة بسرعة حيث أن التطور التكنولوجي يحدث بمعدل سريع اليوم. وهذا يعني أن مطوري الذكاء الاصطناعي ينبغي أن يحدثوا مهاراتهم. وينبغي أن يكونوا مقبلين على تبني تعلم يستمر طيلة حياتهم للتطور والبقاء في المنافسة.

ينبغي أن يكون المطورون أكثر انفتاحا للتغذية الراجعة وأن يتفاعلوا مع أصحاب المصلحة، بما في ذلك منظمات المجتمع المدني، وواضعي التنظيمات، والمستخدمين، لضمان أن تفي نظمهم بالاحتياجات المجتمعية، وتتوافق مع قيم حقوق الإنسان. ويمكن لهذا أن يتضمن حضور ورش عمل، وبرامج تدريب، أو السعي إلى تعليم إضافي.

توصيات لضمان التعلم المستمر في نظم الذكاء الاصطناعي

أعادة التدريب الدورية: ينبغي إعادة تدريب المطورين بشكل منتظم، ليطلعوا على البيانات والتوجهات الأحدث.

البيانات عالية الجودة: من الضروري الحصول على بيانات عالية الجودة وخالية من غياب الاتساق ومن التكرارات والأخطاء، لخلق نظم ذكاء اصطناعي قوية، وتتعلم باستمرار، ومن ثم تقوم بتنبؤاتها بناء على هذه البيانات وتتعلم منها. تعني البيانات متدنية الجودة ألا يمكن للنظام نمذجة المشكلة، مما يؤدي إلى أداء أدنى من المقبول. إضافة إلى ذلك، يمكن للتنوع في بيانات التدريب أن يضمن تعلم النظام من أمثلة متنوعة.

الخوارزميات الصحيحة: من المهم اختيار الخوارزميات الصحيحة لتحقيق نتائج فعالة. يناسب عديد من الخوارزميات نظم التعلم المستمر، بما في ذلك التعلم من خلال الإنترنت والخوارزميات الدعامة للتعلم. ومع ذلك، يحتاج الاختيار أن يكون مختصا بالمشكلة المعنية وأن يعتمد على نوع البيانات المستخدم للتدريب.

مراقبة الأداء: من المهم مراقبة الأداء بشكل منتظم واستخدام مقاييس ذات صلة بالأهداف لتقييم فعالية نظام ذكاء اصطناعي متكيف.