يعتمد الذكاء البشري بشكل كبير على اكتساب المعرفة من البشر الآخرين، والتي تراكمت عبر الزمن كجزء من تطورنا الثقافي، هذا النوع من التعلم الاجتماعي، المعروف في الأدب بالنقل الثقافي، يمكّننا من تقليد الأفعال والسلوكيات في الوقت الفعلي، ولكن هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أيضًا تطوير مهارات التعلم الاجتماعي بنفس الطريقة؟
لطالما كان التعلم بالتقليد أسلوبًا تدريبيًا للذكاء الاصطناعي، حيث يتم توجيه الخوارزمياتلمراقبة البشر وهم يكملون مهمة ثم يحاولون تقليدهم، لكن عادةً ما تحتاج أدوات الذكاء الاصطناعي إلى أمثلة متعددة والتعرض لكميات هائلة من البيانات لنسخ مدربها بنجاح.
وفي هذا الإطار، تزعم دراسة رائدة أجراها باحثون في شركة DeepMind أن عملاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم أيضًا إظهار مهارات التعلم الاجتماعي في الوقت الفعلي، من خلال تقليد الإنسان في سياقات جديدة “دون استخدام أي بيانات بشرية تم جمعها مسبقًا”.
على وجه التحديد، ركز الفريق على شكل معين من أشكال النقل الثقافي، المعروف باسم التعلم بالملاحظة أو التقليد (القليل)، والذي يشير إلى نسخ حركة الجسم، وفقا لما أوردته TheNextWeb.
أجرت شركة DeepMind تجربتها في بيئة محاكاة تسمى GoalCycle3D، وهو عالم افتراضي به تضاريس غير مستوية وممرات للمشاة وعقبات، كان على عملاء الذكاء الاصطناعي التنقل فيها.
لمساعدة الذكاء الاصطناعي على التعلم، استخدم الباحثون التعلم المعزز، وبالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية بعمل بافلوف في هذا المجال، تعتمد هذه الطريقة على تقديم مكافآت على كل سلوك يسهل التعلم والنتيجة المرجوة، وفي هذه الحالة، العثور على المسار الصحيح.
في المرحلة التالية، أضاف الفريق عملاء خبراء (إما مبرمجون أو يتحكم بهم الإنسان) يعرفون بالفعل كيفية التنقل في المحاكاة، حيث أدرك عملاء الذكاء الاصطناعي بسرعة أن أفضل طريقة للوصول إلى وجهتهم هي التعلم من الخبراء.
كانت ملاحظات الباحثين ذات شقين، أولاً، وجدوا أن الذكاء الاصطناعي لم يتعلم بشكل أسرع عند تقليد الخبراء فحسب، بل إنه طبق المعرفة التي اكتسبها على مسارات افتراضية أخرى.
أقرا ايضا هل التواصل الاجتماعي عبر الإنترنت مفيدًا في تقليل الشعور بالوحدة؟
ثانيًا، اكتشفت شركة DeepMind أن عملاء الذكاء الاصطناعي لا يزال بإمكانهم استخدام مهاراتهم الجديدة حتى في غياب الخبراء، وهو ما يشكل، وفقًا لمؤلفي الدراسة، مثالاً للتعلم الاجتماعي.
وبينما
يشير المؤلفون إلى أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث، فإنهم يعتقدون أن طريقتهم يمكن أن تمهد الطريق “للتطور الثقافي ليلعب دورًا خوارزميًا في تطوير الذكاء العام الاصطناعي”. كما أنهم يتطلعون إلى مزيد من التعاون متعدد التخصصات بين مجالات الذكاء الاصطناعي وعلم النفس التطوري الثقافي.
على الرغم من مرحلته المبكرة، فإن اختراق DeepMind يمكن أن يكون له آثار كبيرة على صناعة الذكاء الاصطناعي، خاصة أن مثل هذا التقدم لديه القدرة على تقليل التدريب التقليدي المكثف للموارد للخوارزميات، مع زيادة قدراتها على حل المشكلات، كما أنه يثير مسألة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتعلم كيفية اكتساب العناصر الاجتماعية والثقافية للفكر البشري.
