يتزايد الاهتمام العالمي بتقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث تمثل هذه التقنيات ثورة حقيقية في مجالات متعددة مثل التعليم، الصحة، والصناعة. لكن، كيف يتم تدريب هذه الأنظمة المعقدة؟ وهل تكلفة تدريبها مبررة مقارنة بالفوائد المرجوة؟ وكيف يمكن مقارنة تدريب الإنسان مع الآلة في نفس المجالات؟ هذا المقال يستعرض آلية تدريب الذكاء الاصطناعي وتكلفته، مستندًا إلى مؤشر الذكاء الاصطناعي لجامعة ستانفورد لعام 2024.
الذكاء الاصطناعي ومراحل تدريبه:..
الذكاء الاصطناعي لا يتدرب بالمعنى التقليدي الذي نفهمه في تدريب البشر، بل يتم "تدريبه" من خلال تغذيته بكميات هائلة من البيانات والمعلومات التي يتم من خلالها تعلم الأنماط وتطوير القدرات على اتخاذ القرارات أو تنفيذ مهام معينة. تعتمد عملية التدريب هذه على الأسس النظرية لتعلم الآلة والشبكات العصبية.
تعميق الفهم حول مراحل تدريب الذكاء الاصطناعي:..
تتميز عملية تدريب الذكاء الاصطناعي بكونها مختلفة جوهرياً عن تدريب البشر. فيما يلي تفصيل أكثر دقة لمراحل تدريب الذكاء الاصطناعي وأساسياتها النظرية:
1. جمع البيانات:
الخطوة الأولى في تدريب أي نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي هي جمع البيانات. هذه البيانات يمكن أن تكون صوراً، نصوصاً، ملفات صوتية، أو أي نوع آخر من البيانات التي تتناسب مع المهمة المراد تعلمها. يجب أن تكون هذه البيانات متنوعة وكافية لتمكين النظام من تعلم الأنماط الصحيحة وتجنب التحيزات.
2. معالجة البيانات:
بعد جمع البيانات، تأتي مرحلة معالجتها وتهيئتها لتكون مناسبة لعملية التدريب. هذا يشمل تنظيف البيانات من الأخطاء، تحويلها إلى الصيغة المناسبة، وأحياناً تعزيزها لزيادة تنوع العينات المتاحة للتدريب.
3. اختيار النموذج:
تعتمد الخطوة التالية على اختيار النموذج الحسابي المناسب. هذه النماذج قد تكون شبكات عصبية، آلات دعم الناقل (SVMs)، أو أي نوع آخر من أنماط التعلم الآلي. يعتمد الاختيار على نوع المهمة، حجم البيانات، والمتطلبات الخاصة بالدقة والسرعة في التنفيذ.
4. التدريب:
في هذه المرحلة، يتم تغذية النموذج بالبيانات المعالجة. يستخدم النموذج هذه البيانات لتعلم كيفية إجراء التنبؤات أو التصنيفات. يتم ذلك من خلال تعديل الوزنيات داخل النموذج استناداً إلى الخطأ بين النتائج المتوقعة والفعلية، وهو ما يعرف بعملية "التعلم العميق".
5. التقييم والتحسين:
بعد التدريب، يتم تقييم أداء النموذج على بيانات لم يرها من قبل، للتأكد من قدرته على التعميم والتنبؤ بدقة. هذه المرحلة قد تكشف عن الحاجة لإجراء تعديلات على النموذج
أو على طريقة التدريب. يمكن أن تشمل التحسينات إعادة تدريب النموذج بمجموعة أكبر من البيانات، تغيير الهيكلية الداخلية للنموذج (مثل عدد الطبقات في شبكة عصبية)، أو تعديل معدلات التعلم.
6. النشر والاستخدام المستمر:
بعد أن يصبح النموذج دقيقًا وفعالًا بما فيه الكفاية، يمكن نشره ليتم استخدامه في التطبيقات العملية. خلال هذه الفترة، يجب مراقبة أداء النموذج باستمرار لضمان استمرارية عمله بالكفاءة المطلوبة، وللتدخل بتحديثات أو تعديلات إذا لزم الأمر.
الأسس النظرية لتعلم الآلة والشبكات العصبية:..
تعلم الآلة هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على السماح للآلات بتعلم الأنماط من خلال البيانات دون الحاجة إلى برمجة صريحة لكل مهمة. تشمل أساسيات تعلم الآلة ما يلي:
التعلم الإشرافي: حيث يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة من البيانات التي تحتوي على الإدخالات والمخرجات المطلوبة. الهدف هو تعلم كيفية تعيين الإدخال إلى المخرج بدقة.
التعلم غير الإشرافي: في هذه الطريقة، لا تكون البيانات مصحوبة بتوقعات محددة، ويكون الهدف هو تحديد الأنماط والهياكل داخل البيانات.
التعلم بالتعزيز: يتعلم النموذج من خلال محاولة وخطأ، حيث يتم منحه مكافآت على السلوكيات التي تؤدي إلى نتائج إيجابية.
الشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية العميقة، هي فئة من نماذج تعلم الآلة المستوحاة من العمليات العصبية للدماغ البشري. هذه النماذج تستخدم طبقات متعددة من العقد، أو النيورونات، كل منها يمكن أن يعالج جزءًا من المعلومات، مما يتيح التعامل مع المشكلات المعقدة بشكل أكثر فعالية.
عبر هذه الآليات، يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور، ويزداد قدرته على التعامل مع مهام أكثر تعقيداً وتنوعاً.
هل المدربون أذكى من الذكاء الاصطناعي؟ الجواب يعتمد على تعريف الذكاء. البشر هم من يصممون ويبرمجون خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ويحددون المعايير والبيانات التي يتعلم منها النظام. لذلك، يمكن القول إن الذكاء البشري مكمل للذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة من التطور التكنولوجي.
التفاعل بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي: هل المدربون أذكى؟
عند التفكير في ما إذا كان المدربون أذكى من الذكاء الاصطناعي، من المهم تحديد ما نعنيه بـ "الذكاء". الذكاء، كما يفهم تقليدياً بين البشر، يشمل مجموعة واسعة من القدرات العقلية مثل القدرة على التفكير المنطقي، فهم العلاقات المعقدة، التعلم من التجربة، التخطيط، فهم الأفكار المجردة، وحل المشكلات.
تصميم وبرمجة الذكاء الاصطناعي:..
الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى، يعتمد بشكل كبير على الذكاء البشري في مراحل تصميمه وتطويره. البشر هم الذين يقومون بتصميم الخوارزميات وبرمجتها، وهم الذين يحددون كيف ومتى يجب أن يتعلم النظام. هذه العملية تتطلب فهماً عميقاً لكيفية عمل الخوارزميات والتأثيرات المحتملة للبيانات التي يتم تدريب النظام عليها.
التكامل بين الذكاءين:..
في هذا الإطار، يمكن القول إن الذكاء البشري يعمل كمكمل للذكاء الاصطناعي. البشر يوفرون الإبداع والحكم الأخلاقي والفهم المعقد للعواقب، في حين يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة البيانات وإنجاز المهام بسرعات ودقة تفوق القدرات البشرية في العديد من الحالات.
من هو الأذكى؟..
إذا قيّمنا الذكاء بناءً على القدرة على التعلم السريع والدقيق لمهام محددة، قد يبدو أن الذكاء الاصطناعي يتفوق في بعض الجوانب. ومع ذلك، إذا نظرنا إلى القدرة على التفكير النقدي، الإبداع، والتعامل مع المجهول، يظل الذكاء البشري حيوياً وأساسياً. في الحقيقة، الذكاء الاصطناعي لا يمكنه بعد أن يقوم بتقديم الإبداعات الجديدة أو التفكير خارج الإطار المحدد له بالبيانات التي يتم تغذيته بها.
تكلفة وزمن تدريب الذكاء الاصطناعي: تكلفة تدريب النماذج تختلف بشكل كبير. فمثلاً، كلف تدريب نموذج Google Transformer في عام 2017 حوالي 930 دولار أمريكي، في حين بلغت تكلفة تدريب نموذج Google Gemini Ultra في عام 2023 حوالي 191.4 مليون دولار أمريكي. الفارق الهائل في التكلفة يعكس التطور في القدرات والأحجام البيانية لهذه النماذج.
مقارنة تدريب الذكاء الاصطناعي بتدريب الإنسان: يستغرق تدريب الإنسان على مادة معينة أشهر أو حتى سنوات، وذلك يعتمد على تعقيد المادة وقدرة الفرد على التعلم. في المقابل، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي أن يتدرب على مهمة معينة خلال ساعات أو أيام، شريطة توافر البيانات والموارد الحاسوبية الكافية. هذا الاختلاف في الوقت يبرز الكفاءة العالية للذكاء الاصطناعي في تنفيذ المهام المحددة بسرعة ودقة، ولكنه يفتقر إلى القدرة على الفهم العميق والتفكير النقدي الذي يتميز به البشر.
مقارنة بين تدريب الذكاء الاصطناعي وتدريب الإنسان: فعالية وعمق التعلم..
في النقاش حول تدريب الذكاء الاصطناعي مقابل تدريب الإنسان، يظهر تباين واضح بين سرعة التعلم وعمق الفهم. إليك تفصيل أكثر لهذه المقارنة:
سرعة التعلم:
الذكاء الاصطناعي يتميز بقدرته على تعلم المهام بشكل سريع جداً بمجرد توافر البيانات الكافية والقوة الحاسوبية اللازمة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات خلال فترة قصيرة جداً، مما يمكنها من أداء مهام محددة بكفاءة عالية وبدقة متناهية. على سبيل المثال، نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه للتعرف على الصور قد يحقق دقة تفوق البشر بعد ساعات فقط من التدريب.
عمق التعلم والفهم:
على الجانب الآخر، يستغرق تدريب الإنسان وقتاً أطول بكثير. تعلم البشر يتضمن ليس فقط استيعاب المعلومات، ولكن أيضاً فهم السياقات المعقدة، تطوير مهارات التفكير النقدي، والقدرة على تطبيق المعرفة في مواقف متنوعة. الإنسان قادر على فهم النوايا، الأهداف، والأبعاد الأخلاقية، وهذه جوانب لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تحقيقها بمفرده.
تطبيقات ومحدوديات:
بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتفوق في المهام الروتينية والمحددة، مثل التحليلات الكمية والتعرف على الأنماط، فإنه يفتقر إلى القدرة على التعامل مع المهام التي تتطلب فهماً عميقاً وتقييماً أخلاقياً. لذلك، في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة قوية في تسريع وتحسين الأداء في مجالات معينة، لا يمكنه استبدال الحكم البشري والفهم العميق في مجالات أخرى.
التكامل المثالي:
المقاربة الأمثل في العديد من المجالات تتمثل في التكامل بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري، حيث يعمل كل منهما في الأمور التي يتفوق فيها. يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع البيانات الكبيرة والتحليلات المعقدة بسرعة وكفاءة، بينما يمكن للبشر تقديم الفهم السياقي، الأخلاقي، والابتكاري. هذا التكامل يعزز الإنتاجية ويسهم في اتخاذ قرارات أكثر دقة وإنسانية.
فوائد التكامل بين الذكاءين:..
تحسين القرارات: الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقدم توصيات مبنية على البيانات، بينما يمكن للبشر تقييم هذه التوصيات في إطار أوسع يشمل العوامل الأخلاقية والاجتماعية.
زيادة الكفاءة: استخدام الذكاء الاصطناعي لأداء المهام الروتينية أو التحليلية يتيح للبشر التركيز على الجوانب الأكثر تعقيداً وإبداعاً في عملهم.
تعزيز الإبداع: بالرغم من قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد أفكار جديدة بناء على البيانات، فإن البشر يبقون مصدر الابتكار الحقيقي الذي يمكنه تقديم حلول خارج الإطار التقليدي.
التعلم المستمر: الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تحديد نماذج وأنماط قد تكون غير واضحة للبشر، مما يوفر فرصاً للتعلم والتطوير المستمر.
التحديات والمستقبل:..
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المهم الحفاظ على التوازن بين استخدام هذه التكنولوجيا وضمان ألا تحل محل العنصر البشري في المجالات التي تتطلب تعقيداً عاطفياً وأخلاقياً. المستقبل قد يشهد تطورات مذهلة في الذكاء الاصطناعي، ولكن الحاجة إلى الذكاء البشري ستظل قائمة، خصوصاً في مواجهة المواقف الغامضة والتحديات الجديدة التي تتطلب تفكيراً خارج الصندوق وحلولاً مبتكرة.
من خلال الجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي وعمق الفهم البشري، يمكن تحقيق تقدم كبير نحو عالم أكثر تعقيداً وإنسانية، حيث يُستغل كل من الذكاءين بأفضل شكل ممكن.
تأثير التكلفة على تطوير الذكاء الاصطناعي: تكلفة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي تمثل عقبة كبيرة أمام الباحثين والمؤسسات الصغيرة، خصوصاً مع الزيادة السريعة في التكلفة التي شهدناها في الأعوام الأخيرة. هذا الارتفاع في التكلفة يدفع المجتمع العلمي إلى البحث عن تقنيات تدريب أكثر فعالية من حيث التكلفة والطاقة، لجعل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أكثر إتاحة واستدامة.
خاتمة: في نهاية المطاف، يظل الذكاء الاصطناعي أداة قوية وقابلة للتوسع بشكل كبير في المجتمعات الحديثة. التقدم في هذا المجال يفتح آفاقًا جديدة للابتكار والتحسين في كافة أوجه الحياة. ومع ذلك، من الضروري النظر في التكاليف والوقت اللازم لتدريب الذكاء الاصطناعي، وكذلك الحاجة المستمرة للإشراف البشري لضمان التطبيق الأخلاقي والفعال لهذه التكنولوجيا. وفي هذا السياق، يتوجب علينا أيضاً مقارنة فعالية الذكاء الاصطناعي بالتدريب البشري للوصول إلى توازن يخدم تطورنا الثقافي والتكنولوجي بشكل مستدام ومتوازن.

صدقي أبو ضهير
باحث ومسشار بالإعلام والتسويق الرقمي