باحثون من UC Berkeley وYale يطوّرون INTUITOR، طريقة لتعليم الذكاء الاصطناعي التفكير المنطقي باستخدام إشارات الثقة الذاتية بدلًا من الإجابات الصحيحة.

تفاصيل الخبر

في تطور ثوري لأبحاث الذكاء الاصطناعي، ابتكر باحثون من جامعتي UC Berkeley وYale طريقة تدريب جديدة تُدعى "INTUITOR” تمكّن نماذج اللغة من تحسين مهاراتها المنطقية دون الحاجة لتغذية راجعة أو إجابات صحيحة.

• يعتمد INTUITOR على قياس مدى "ثقة” الذكاء الاصطناعي في كل كلمة يُنتجها أثناء التفاعل.
• يتم تعزيز النموذج عندما يُصدر إجابات يشعر بالثقة تجاهها، حتى دون معرفة صحتها.
• التجارب على مسائل رياضية أثبتت أن الأداء يعادل الأساليب التقليدية.
• في البرمجة، تفوق INTUITOR على الطرق التقليدية، مع قدرة أعلى على التخطيط والتحليل المنطقي.
• النماذج المدربة أظهرت سلوكًا يشبه البشر مثل شرح خطوات التفكير وتفكيك المشكلات المعقدة.

الأهداف المستقبلية

تهدف هذه المقاربة الجديدة إلى تحويل طريقة تعلم الذكاء الاصطناعي جذريًا:

• تقليل الاعتماد على مجموعات بيانات ضخمة تتطلب تصحيحًا بشريًا.
• تمكين النماذج من التعلم الذاتي في مجالات معقدة أو غامضة.
• بناء نماذج قادرة على التفكير المنطقي والاستدلال حتى دون معرفة سابقة بالحلول.
• تسهيل البحث في المجالات التي تفتقر للخبرة البشرية أو إجابات نهائية.
• توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في الإبداع، البحث العلمي، والابتكار.

يوضح INTUITOR أن الذكاء الاصطناعي يمكنه، مثل البشر، التعلم عبر الثقة والحدس. هذا النهج قد يفتح الباب أمام أنظمة قادرة على الفهم العميق دون الاعتماد الدائم على البيانات المعلّمة.