توصلت شركة DeepMind إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه نسخ مهارات التعلم الاجتماعي البشرية في الوقت الفعلي

يعتمد الذكاء البشري بشكل كبير على اكتساب المعرفة من البشر الآخرين، والتي تراكمت عبر الزمن كجزء من تطورنا الثقافي. هذا النوع من التعلم الاجتماعي معروف في الأدب باسم التحويل الثقافيتمكننا من تقليد الإجراءات والسلوكيات في الوقت الحقيقي. ولكن هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أيضًا تطوير مهارات التعلم الاجتماعي بنفس الطريقة؟

التعلم بالتقليد لقد كان منذ فترة طويلة نهجًا تدريبيًا للذكاء الاصطناعي، حيث يتم توجيه الخوارزميات لمراقبة البشر وهم يكملون مهمة ما ثم يحاولون تقليدهم. لكن عادةً ما تحتاج أدوات الذكاء الاصطناعي إلى أمثلة متعددة والتعرض لكميات هائلة من البيانات لنسخ مدربها بنجاح.

والآن، 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 (قليلة الطلقة) التقليدوالذي يشير إلى نسخ حركة الجسم.

أجرت DeepMind تجربتها في بيئة محاكاة تسمى GoalCycle3D، وهو عالم افتراضي به تضاريس غير مستوية وممرات مشاة وعقبات، كان على عملاء الذكاء الاصطناعي التنقل فيها.

لمساعدة الذكاء الاصطناعي على التعلم، استخدم الباحثون التعلم المعزز. بالنسبة لأولئك الذين لا يعرفون عمل بافلوف في هذا المجالتقوم هذه الطريقة على تقديم مكافآت على كل سلوك يسهل التعلم والنتيجة المرجوة، وفي هذه الحالة إيجاد المسار الصحيح.

في المرحلة التالية، أضاف الفريق عملاء خبراء (إما مبرمجون أو يتحكم بهم الإنسان) يعرفون بالفعل كيفية التنقل في المحاكاة. لقد أدرك وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة أن أفضل طريقة للوصول إلى وجهتهم هي التعلم من الخبراء.

وكانت ملاحظات الباحثين مزدوجة. أولاً، وجدوا أن الذكاء الاصطناعي لم يتعلم بشكل أسرع عند تقليد الخبراء فحسب، بل إنه طبق أيضًا المعرفة التي اكتسبها على مسارات افتراضية أخرى. 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، يمكن أن يكون للاختراق الذي حققته DeepMind آثار كبيرة على صناعة الذكاء الاصطناعي. 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.

يتم نشر الدراسة الكاملة في المجلة اتصالات الطبيعة.