الذكاء الاصطناعي- تعبيرية
دراسة حديثة من جامعة كارنيجي ميلون تُغير طريقة فهمنا لقدرات الذكاء الاصطناعي، إذ أوضحت الأبحاث أن ضغط المعلومات وحده سيكون كافيًا لحل بعض مهام التفكير المعقدة دون الحاجة إلى تدريب مسبق على بيانات.
وبحسب موقع «arstechnica»، اكتشف باحثان من جامعة كارنيجي ميلون وهما إسحاق لياو وألبرت جو نظامًا يحمل اسم «CompressARC»، يعتمد هذا النظام على تقنية ضغط المعلومات، وذلك من أجل استخلاص الحلول، بدلًا من الاعتماد على الطرق التقليدية التي تعتمد على التعلم المسبق من كميات هائلة من البيانات، فهذا النظام يقوم بمعالجة ألغاز التفكير المجرد باستخدام الألغاز نفسها فقط، بدلا من الاعتماد على الفرضيات السائدة حول آليات تعلم الذكاء الاصطناعي.
لا يعتمد نموذج CompressARC على أي بيانات لتدريب خارجي، على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، كما يقوم النموذج بتحليل اللغز ذاته في الوقت الفعلي، وجرى اختبار النظام على معيار «ARC-AGI»، وهو مقياس بصري ابتكره الباحث فرانسوا شوليه لاختبار التفكير المجرد لدى الذكاء الاصطناعي، وكانت النتائج مذهلة، إذ تمكن النظام من تحقيق 34.75% دقة في مجموعة التدريب، و20% في مجموعة التقييم، رغم اعتماده على وحدة معالجة رسومية واحدة فقط، مقارنة بالأنظمة الأخرى التي تحتاج إلى مراكز بيانات ضخمة.
تستند الدراسة التي جرى الاعتماد عليها إلى نظريات رياضية قديمة، التي تربط بين قدرة الضغط والذكاء، فكلما كان النظام قادرًا على تمثيل المعلومات بأكثر طريقة مضغوطة وكفاءة، كلما زادت قدرته على فهم الأنماط والتنبؤ بالنتائج، وقد جاء هذا النموذج في وقت مليئ بالسباقات في الذكاء الاصطناعي مثل نموذج o3 من «OpenAI»، الذي أثار جدلًا واسعًا بإعلانه تحقيق أداء قريب من البشر في اختبار ARC-AGI.
تعليقات الفيسبوك