تتقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات معينة ، مثل الألعاب أو معالجة مجموعات البيانات الضخمة. ولكن من نواحٍ أخرى ، لا يزال الذكاء الاصطناعي متخلفًا عن البشر ، أو حتى على مستوى بضعة أشهر.
على سبيل المثال ، يعرف الأطفال الصغار غريزيًا أن شيئًا ما يمر خلف الآخر لفترة قصيرة لا يختفي ويظهر في مكان آخر. سوف يندهش الطفل عندما يحدث مثل هذا العمل السحري. لكن قاعدة الاستمرارية البسيطة هذه ، إلى جانب قوانين الفيزياء الأساسية الأخرى ، لم تكن بديهية جدًا للذكاء الاصطناعي.
تقدم دراسة جديدة ذكاءً اصطناعيًا يسمى PLATO مستوحى من البحث في كيفية تعلم الأطفال. يرمز Plato إلى تعلم الفيزياء من خلال كائنات التشفير والتتبع التلقائي ، والتي يتم تدريبها من خلال سلسلة من مقاطع الفيديو المشفرة المصممة لمحاكاة المعرفة الأساسية التي يمتلكها الأطفال في الأشهر الأولى من حياتهم.
قال عالم الأعصاب لويس بيلوتو من مختبر أبحاث DeepMind AI في المملكة المتحدة: “لحسن الحظ بالنسبة لنا ، أمضى علماء النفس التنموي عقودًا في دراسة ما يعرفه الأطفال عن العالم المادي وفهرسة المكونات أو المفاهيم المختلفة التي تؤدي إلى الفهم الجسدي”. كامتداد لعملهم ، قمنا ببناء مجموعة بيانات للمفاهيم المادية وجعلناها مفتوحة المصدر. هذه المجموعة التركيبية مشتقة من تجارب التطوير الأصلية لتقييم المفاهيم الفيزيائية في نماذجنا.
تضمنت مجموعة البيانات التي أنشأها الباحثون 3 مفاهيم أساسية فهمها الجميع منذ الطفولة: البقاء (الأشياء لا تختفي فجأة) ، والصلابة (الأجسام الصلبة لا تتشابك) ، والاستمرارية (الأشياء تتحرك بطريقة متسقة ومتسقة) . المكان والزمان). بالإضافة إلى المفهومين التاليين: الثبات (خصائص الأشياء مثل الشكل لا تتغير) والجمود الاتجاهي (تتحرك الأشياء بطريقة تتفق مع مبادئ القصور الذاتي).
تظهر هذه المفاهيم في مقاطع فيديو لكرات تسقط على الأرض ، وترتد على بعضها ، وتختفي خلف أشياء أخرى ثم تعود إلى الظهور.
تم تدريب أفلاطون في هذه المقاطع. خلال فترة الاختبار ، عُرض عليه مقاطع فيديو لسيناريوهات مستحيلة تتحدى الفيزياء التي تعلمها. عندما رآها أفلاطون ، أعرب عن دهشته لأنه كان ذكيًا بما يكفي ليدرك أن شيئًا غريبًا قد حدث ينتهك قوانين الفيزياء. حدث هذا أيضًا بعد فترات تدريب قصيرة نسبيًا ، في بعض الحالات أقل من 28 ساعة.
من الناحية الفنية ، بحث الباحثون عن دليل من إشارات VoE (إشارات) أن الذكاء الاصطناعي يفهم المفاهيم التي كان يدرسها.
كتب الباحثون: “أظهر نموذجنا تأثيرات قوية لانتهاك التوقعات عبر المفاهيم الخمسة التي درسناها ، على الرغم من التدريب على بيانات الفيديو التي لم تحدث فيها أحداث الاختبار المحددة”.
من خلال إجراء المزيد من الاختبارات باستخدام كائنات أو كائنات مختلفة عما هو موجود في بيانات التدريب ، أظهر أفلاطون مرة أخرى فهمًا قويًا لما يجب وما لا ينبغي فعله ، موضحًا أنه يمكنه التعلم وتوسيع معرفته التدريبية الأساسية. ومع ذلك ، فإن أفلاطون لا يرقى إلى مستوى طفل يبلغ من العمر 3 أشهر حتى الآن ، ولم يكن الذكاء الاصطناعي لأفلاطون متفاجئًا عندما عُرض عليه سيناريوهات لا تحتوي على أي شيء على الإطلاق ، أو عندما كانت نماذج الاختبار والتدريب قابلة للمقارنة. بالإضافة إلى ذلك ، تحتوي مقاطع الفيديو التي دربها أفلاطون على بيانات إضافية لمساعدته في التعرف على الأشياء وحركتها في ثلاثة أبعاد.
يبدو أنه لا تزال هناك حاجة إلى بعض المعرفة المضمنة للحصول على صورة كاملة ، ولا يزال علماء التطور يبحثون عن إجابة لسؤال الفطرية مقابل التنشئة عند الرضع. يمكن أن يمنحنا البحث فهمًا أفضل للدماغ البشري ويساعدنا في تمثيله بشكل أفضل باستخدام الذكاء الاصطناعي.
كتب الباحثون: “يقدم عملنا النمذجي دليلاً على أنه من خلال التعلم المرئي ، يمكن اكتساب بعض المفاهيم المركزية على الأقل في الفيزياء البديهية”. وأضافوا: “على الرغم من أن الأبحاث في بعض أنواع الكائنات الحية المبكرة تشير إلى أن بعض المفاهيم الفيزيائية الأساسية قد تكون موجودة منذ الولادة. ومع ذلك ، تشير البيانات في البشر إلى أن المعرفة الجسدية الحدسية تنشأ في وقت مبكر من الحياة ولكن يمكن أن تتأثر بالتجربة البصرية.”
اقرأ أيضًا:
بحث جديد يعلم الذكاء الاصطناعي آلية حركة الإنسان باستخدام فيديوهات الإنترنت
الذكاء الاصطناعي يتفوق على الأطباء في تشخيص سرطان الثدي!
ترجمة: تسنيم هوتيلي
تحرير: سماح عبد اللطيف
# العلماء # خلق # ذكي # اصطناعي # دماغ # هذا # يفكر # مثل # طفل