التعلم بالتقليد: كيف تتعلم الآلات من الأفضل

• كاتب:
• اسم المؤلف

  البصيرة الكمومية
• 6 آذار، 2024

ملخص البصيرة

يعمل التعلم بالتقليد (IL) على إحداث تحول في العديد من الصناعات من خلال تمكين الآلات من تعلم المهام من خلال العروض البشرية المتخصصة، وتجاوز البرمجة واسعة النطاق. تعتبر هذه الطريقة فعالة بشكل خاص في المجالات التي يصعب فيها تحديد وظائف المكافأة الدقيقة، مثل الروبوتات والرعاية الصحية، مما يوفر كفاءة ودقة محسنة. وتشمل الآثار الأوسع نطاقا التحولات في الطلب على العمالة، والتقدم في تطوير المنتجات، والحاجة إلى أطر تنظيمية جديدة لإدارة هذه التكنولوجيات الناشئة.

سياق التعلم التقليد

التعلم بالتقليد هو أسلوب في الذكاء الاصطناعي (AI) حيث تتعلم الآلات أداء المهام عن طريق محاكاة سلوك الخبراء. في أساليب التعلم الآلي التقليدية (ML) مثل التعلم المعزز، يتعلم الوكيل من خلال التجربة والخطأ داخل بيئة معينة، مسترشدًا بوظيفة المكافأة. ومع ذلك، فإن IL يأخذ طريقًا مختلفًا؛ يتعلم الوكيل من مجموعة بيانات من العروض التوضيحية التي يقدمها خبير، عادةً ما يكون إنسانًا. الهدف ليس مجرد تكرار سلوك الخبير ولكن تطبيقه بشكل فعال في ظروف مماثلة. على سبيل المثال، في علم الروبوتات، قد يتضمن التعلم الآلي تعلم الروبوت لفهم الأشياء من خلال مشاهدة الإنسان وهو يؤدي المهمة، متجاوزًا الحاجة إلى برمجة واسعة النطاق لجميع السيناريوهات المحتملة التي قد يواجهها الروبوت.

في البداية، يتم جمع البيانات عندما يوضح أحد الخبراء المهمة، سواء كان يقود سيارة أو يتحكم في ذراع الروبوت. يتم تسجيل تصرفات وقرارات الخبير خلال هذه المهمة وتشكل أساس المادة التعليمية. بعد ذلك، يتم استخدام هذه البيانات المجمعة لتدريب نموذج تعلم الآلة، وتعليمه سياسة - بشكل أساسي، مجموعة من القواعد أو رسم خرائط لما تلاحظه الآلة إلى الإجراءات التي يجب أن تتخذها. وأخيراً، يتم اختبار النموذج المدرب في بيئات مماثلة لتقييم أدائه مقارنة بالخبير. 

لقد أظهر التعلم بالتقليد إمكاناته في مختلف المجالات، لا سيما عندما يكون تحديد وظيفة المكافأة الدقيقة أمرًا معقدًا أو عندما تكون الخبرة البشرية ذات قيمة عالية. وفي تطوير المركبات ذاتية القيادة، يتم استخدامه لفهم مناورات القيادة المعقدة التي يقوم بها السائقون البشريون. في علم الروبوتات، يساعد في تدريب الروبوتات على المهام التي تكون مباشرة بالنسبة للبشر ولكن من الصعب تشفيرها، مثل الأعمال المنزلية أو أعمال خط التجميع. علاوة على ذلك، فإن لها تطبيقات في مجال الرعاية الصحية، كما هو الحال في الجراحة الروبوتية، حيث تتعلم الآلة من الجراحين الخبراء، وفي الألعاب، حيث يتعلم عملاء الذكاء الاصطناعي من اللعب البشري. 

التأثير التخريبي

عندما تصبح الآلات أكثر مهارة في محاكاة المهام البشرية المعقدة، قد تتحول وظائف محددة، وخاصة تلك التي تنطوي على مهام متكررة أو خطرة، نحو التشغيل الآلي. يقدم هذا التغيير سيناريو مزدوج: في حين أنه يمكن أن يؤدي إلى إزاحة الوظائف في بعض القطاعات، فإنه يفتح أيضًا فرصًا لخلق فرص عمل جديدة في صيانة الذكاء الاصطناعي والإشراف عليه وتطويره. وقد تحتاج الصناعات إلى التكيف من خلال تقديم برامج إعادة التدريب والتركيز على الأدوار التي تتطلب مهارات بشرية فريدة، مثل حل المشكلات بشكل إبداعي والذكاء العاطفي.

في تطوير المنتجات والخدمات، تقدم IL ميزة كبيرة. يمكن للشركات استخدام هذه التكنولوجيا لوضع نماذج أولية واختبار المنتجات الجديدة بسرعة، مما يقلل الوقت والتكلفة المرتبطة بعمليات البحث والتطوير التقليدية. على سبيل المثال، يمكن لتكنولوجيا المعلومات تسريع تطوير مركبات ذاتية القيادة أكثر أمانًا وكفاءة من خلال التعلم من أنماط القيادة البشرية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤدي هذه التكنولوجيا إلى عمليات جراحية روبوتية أكثر دقة وشخصية، والتي يتم تعلمها من أفضل الجراحين في جميع أنحاء العالم، مما يعزز نتائج المرضى.

وقد تحتاج الحكومات إلى تطوير أطر عمل جديدة لمعالجة الآثار الأخلاقية والمجتمعية للذكاء الاصطناعي، وخاصة فيما يتعلق بالخصوصية، وأمن البيانات، والتوزيع العادل لفوائد التكنولوجيا. ويتطلب هذا الاتجاه أيضًا الاستثمار في برامج التعليم والتدريب لإعداد القوى العاملة لمستقبل يتمحور حول الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يمكن أن تكون المعلوماتية مفيدة في تطبيقات القطاع العام، مثل التخطيط الحضري والرصد البيئي، مما يتيح اتخاذ قرارات أكثر كفاءة واستنارة.

الآثار المترتبة على التعلم بالتقليد

قد تشمل الآثار الأوسع لـ IL ما يلي: 

• تدريب معزز للجراحين والطاقم الطبي باستخدام التعلم بالتقليد، مما يؤدي إلى تحسين الدقة الجراحية ورعاية المرضى.
• تدريب أكثر فعالية للمركبات ذاتية القيادة، والحد من الحوادث وتحسين تدفق حركة المرور من خلال التعلم من السائقين البشريين الخبراء.
• تطوير روبوتات خدمة العملاء المتقدمة في مجال البيع بالتجزئة، وتوفير المساعدة الشخصية من خلال تقليد ممثلي خدمة العملاء ذوي الأداء العالي.
• تحسين الأدوات والمنصات التعليمية، وتقديم تجارب تعليمية مخصصة للطلاب بناءً على تقليد تقنيات المعلمين الخبراء.
• التقدم في تصنيع الروبوتات، حيث تتعلم الروبوتات مهام التجميع المعقدة من العمال البشريين المهرة، مما يزيد من الكفاءة والدقة.
• ترقية بروتوكولات السلامة في الصناعات الخطرة، مع تعلم الآلات وتقليد الخبراء البشريين في التعامل بأمان مع المهام الخطرة.
• برامج التدريب الرياضي والبدني المحسنة باستخدام مدربي الذكاء الاصطناعي الذين يحاكيون نخبة المدربين، ويقدمون إرشادات شخصية للرياضيين.
• تطوير ذكاء اصطناعي أكثر واقعية واستجابة في مجال الترفيه والألعاب، مما يخلق تجارب أكثر غامرة وتفاعلية.
• تحسين خدمات ترجمة اللغات، مع تعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من اللغويين الخبراء لتقديم ترجمات أكثر دقة وملاءمة للسياق.
• التقدم في أتمتة المنزل والروبوتات الشخصية، وتعلم المهام المنزلية من أصحاب المنازل للحصول على مساعدة أكثر كفاءة وشخصية.

أسئلة للنظر فيها

• كيف يمكن لدمج IL في التكنولوجيا اليومية أن يغير مهامنا الروتينية اليومية في المنزل والعمل؟
• ما هي الاعتبارات الأخلاقية التي ينبغي معالجتها بينما تتعلم الآلات بشكل متزايد من السلوك البشري وتقليده؟