5 اختراقات حديثة للذكاء الاصطناعي ستحدث نقلة نوعية في التعلم
ترجمة وبتصرف: عبد الله سلمان العوامي
بقلم: د. أولريك جول كريستنسن Ulrik Juul Christensen، MD
تاريخ النشر: 24 سبتمبر 2020م
المصدر: مجلة فوربز Forbs حسب الرابط أدناه.
لقد خطت الثورة الصناعية الرابعة خطوة كبيرة إلى الأمام، وذلك بفضل نموذج للذكاء الاصطناعي والذي يمكنه تعلم أي شيء تقريبًا عن العالم - وينتج المحتوى لإخبارنا عنه.
نموذج الذكاء الاصطناعي الذي نعنيه هو «تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3» من شركة الذكاء الاصطناعي المفتوح OpenAI، والذي بدأ كنموذج لغوي للتنبؤ بالكلمة التالية في جملة ما ولكنه قد تجاوز هذه القدرة إلى حد كبير. الآن، وبالاعتماد على البيانات الضخمة - بشكل أساس من جميع محتويات ويكيبيديا، والروابط من Reddit، ومحتويات الإنترنت الأخرى - أظهرت تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 أن بإمكانها أيضًا أن تؤلف نصًا لا يمكن تمييزه فعليًا عن المحتوى الذي ينشئه الإنسان.
أوضح السيد اصغر الستروب بالم Asger Alstrup Palm، كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة منطقة9 Area9، أن تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 تم تكليفها باختبار ”فرضية التوسع“ - لمعرفة ما إذا كان هناك نموذج أكبر يحتوي على كميات متزايدة من المعلومات سيؤدي إلى أداء أفضل. على الرغم من أنه من السابق لأوانه اعتبار ”فرضية التوسع“ قادرة على تأكيد نجاحها، إلا أن هناك بعض المؤشرات القوية التي تؤكد ذلك فعلا.
لمزيد من التحقق والتأكد من إمكانات تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3، أعلنت شركة مايكروسوفت Microsoft مؤخرًا أنها سترخص النموذج حصريًا من شركة الذكاء الاصطناعي المفتوح OpenAI، بهدف تطوير حلول الذكاء الاصطناعي وتقديمها للعملاء وإنشاء حلول جديدة باستخدام توليد اللغة الطبيعية. تتمثل الفوائد للقيادات ورجال الأعمال في أن نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة ستجعل من الممكن تحقيق تحسينات أكبر في الإنتاجية وكفاءات التدريب - ولكن فقط إذا تبنى هؤلاء القادة هذه التقنية بجدية، ولم يخشوا منها.
تعلم كل شيء عن العالم:
تبرز مكانة تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 عن سابقاتها لأنها أول نموذج للذكاء الاصطناعي الذي يعرض التعلم التلوي. ما يجعل تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 مثل ذلك ”المتعلم“ الجيد، على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة، حيث هذه التقنية لا تتطلب الإشراف عليها. تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 قادرة على استيعاب التعلم بما تعرفة من عدة مصادر مختلفة؛ بمعنى: كلما تعلمت أكثر، كلما فهمت العالم بشكل أفضل.
أظهر هذا النموذج التقني قدرات عديدة، ومنها: كتابة الشعر والنكات، وتقليد الأساليب الأدبية لبعض كبار الادباء، مثل: لإرنست همنغواي Ernest Hemingway وجين أوستن Jane Austen، وتلخيص الأفلام، والمزيد من القدرات الاخرى. تم تدريب هذا النموذج على اللغة فقط، ولكن بطريقة ما تعلم الحساب وتأليف الموسيقى للغيتار - كل ذلك بدون أي خوارزميات او برمجيات جديدة. عندما يكون هناك خلل أو خطأ، تقديم اشارة مختلفة «على سبيل المثال، طرح سؤال بطريقة مختلفة» فان هذا النموذج يقوم عادة بتقديم الإجابة الصحيحة.
إن هذه التقنية ليست مثالية. حذر من ذلك السيد سام ألتمان Sam Altman، الرئيس التنفيذي لشركة الذكاء الاصطناعي المفتوح OpenAI، في تغريدة قال فيها: ”ان الضجيج حول تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 مبالغ فيه كثيرا جدًا. إنه أمر مثير للإعجاب... لكن هذه التقنية لا تزال تحتوي على نقاط ضعف خطيرة وأحيانًا ترتكب أخطاء سخيفة جدًا. الذكاء الاصطناعي سيغير العالم، لكن تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 هي مجرد لمحة مبكرة جدًا“.
ومع ذلك، كانت تلك اللمحة مؤثرة للغاية. عندما علمت عن تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 وقدراتها، شعرت أنني فعلت ذلك في المرة الأولى التي رأيت فيها جهاز كمبيوتر شخصي.
تسويق الذكاء الاصطناعي المتقدم:
من المرجح أن يزيد الجيل القادم للذكاء الاصطناعي من الإنتاجية البشرية وذلك من خلال التعاون المشترك مع هذه التقنية. مثال على ذلك هو برمجة الكمبيوتر. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج المسودة الأولى للرموز البرمجية للكمبيوتر، وبعدها يقوم المبرمجون بتعديل المسودة أو تحسينها. وبالمثل، يمكن أيضا إنشاء المواد المكتوبة التي يتم إنتاجها بواسطة الذكاء الاصطناعي بسرعة، وبعدها يمكن لل ”المحررين“ البشريين التأكد من سلامة الرسالة والأسلوب، وكتابة محتوى اضافي حسب الحاجة. كما أن هذه التقنيات تعمل في الاتجاه المعاكس ايضا، حيث تقوم بتصحيح القواعد والتهجئة للبشر.
هذه التقنية سوف تغير قواعد اللعبة، خاصة للتعلم. إذا كان من المتوقع أن يستغرق التعلم المؤسسي 10 إلى 15 عامًا أخرى قبل الحاجة إلى التكيف مع تطبيقات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الواسعة الانتشار، فإن الإنجازات التي أظهرتها تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 قد اختصرت هذا الإطار الزمني إلى ما بين 3 و5 سنوات. التغيير قادم في ماذا وكيف يتعلم الناس.
خمس طرق من المرجح أن تغير تقنية جي. بي. تي - 3 GPT-3 التعلم، وهي:
الطريقة الأولى - المعرفة عند الطلب:
نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة أصبحت مستودعات ضخمة للمعلومات، سيتمكن المتعلمون في كل مستوى من الوصول إلى المعرفة السياقية عند الطلب. هذا سيجعل الحفظ عن ظهر قلب أقل أهمية للبشر. في الواقع، ان استخدام نموذج متقدم للذكاء الاصطناعي يمكنه شرح أي شيء لن يختلف عن استخدام الآلة الحاسبة للعثور على الجذر التربيعي لرقم معين. سيحتاج المتعلمون إلى اكتساب المهارات اللازمة للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي في طرح اسئلتهم للحصول على المعلومات وتفسير النتائج التي ستعكس التحيزات الموجودة على شبكة الإنترنت.
ستكون هذه المهارات مثل استخدام محرك البحث جوجل Google للحصول على المعلومات هذه الايام. ومع ذلك، نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي توفر الوصول إلى المعرفة الواسعة وتتحسن في تقديم الملخصات والتفسيرات، فمن المرجح أن يتحول التعليم في كل مستوى بعيدًا عن اكتساب المعرفة ويضع مزيدًا من التركيز على تطبيق المعرفة. لكي نكون واضحين، ستظل المعرفة مهمة، لا سيما عندما يحتاج الناس إلى التصرف غريزيا بسرعة وكفاءة. في الواقع، يجب أن تصبح المعرفة الأساسية لتنفيذ وظيفة شخص ما، طبيعة جدا لتحقيق ما نسميه بالتلقائية. لكن الوقت والطاقة المستثمرين في اكتساب المعرفة الهامشية سيتم إنفاقهما بشكل أفضل في تعلم تطبيق تلك المعرفة وإيجاد حلول للمشكلات.
الطريقة الثانية - سوف يتسارع التعلم في القرن الحادي والعشرين:
نظرًا لأن المعرفة الواسعة تصبح أكثر من سلعة يسهل الوصول إليها، فإن الاختلاف الحقيقي سيكون مدى مهارة الأشخاص في تطبيق تلك المعرفة.
بالنسبة للبشر، هذا يرفع منسوب أهمية مهارات القرن الحادي والعشرين، كما حددها الباحث تشارلز فاضل Charles Fadel ولخص ذلك في أربع مهارات: التواصل والتعاون والإبداع والتفكير النقدي. في الواقع، من المحتمل العثور على الميزة التنافسية للمؤسسات والشركات في مدى جودة أداء الموظفين عند استخدام مهارات القرن الحادي والعشرين للابتكار وحل المشكلات والانخراط في مستويات التفكير العليا. ستكون المشاريع والتجارب العملية وأشكال التعاون الأخرى لتطبيق المعرفة حاضرة في قلب طريقة ادوات التعلم للقرن الحادي والعشرين.
الطريقة الثالثة - يحصل العمال على المساعدة في المهام الروتينية:
في المستقبل، يمكن للعمال الوصول إلى نظام يعمل بالذكاء الاصطناعي يشرح كيفية تنفيذ المهام الروتينية. هذا لن يوفر الوقت والمال فقط للتدريبات الأساسية؛ بل يمكن أن يساعد أيضًا في تقليل الأخطاء من خلال تقديم وتوفير التعزيز اللازم عند الطلب في كيفية أداء وظيفة الفرد.
الطريقة الرابعة - سيحصل المتعلمون على مدرب تعلم شخصي:
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها استيعاب المعلومات وتلخيصها أن تصبح المدرب المثالي للمتعلمين لشرح أي شيء في المنهج الدراسي المعياري «من رياض الأطفال حتى آخر صف في المرحلة الثانوية، وحتى التعلم المؤسسي». بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي طرح أسئلة لمساعدة المتعلمين على اختبار فهمهم واستيعابهم.
الطريقة الخامسة - المزيد من المحتوى يعني التعلم بشكل أفضل:
تتغير أنظمة التعليم ببطء، حتى لو استطاعت التكنولوجيا أن تجعل جزءًا من المنهج الدراسي قديمًا. ومع ذلك، وبمرور الوقت، مع توفر واجهات برمجة التطبيقات والمكونات الإضافية الأخرى من الذكاء الاصطناعي المتقدم، سيكون من الأسهل «وأقل تكلفة» تطوير محتوى تعليمي عالي الجودة. وهذا بدوره يجب أن يزيد الطلب على المحتوى الرائع لتسهيل ودعم التعلم الأفضل.
بينما نتطلع إلى المستقبل، يجب أن يتطور مستوى التعلم. بالنسبة للتعلم المؤسسي على وجه الخصوص، يجب أن تكون الأولوية هي ضمان أن يكون الأفراد مجهزين بشكل أفضل للتعاون والتواصل وممارسة الإبداع والمشاركة في التفكير النقدي. سيؤدي تطوير ونشر هذه المهارات إلى زيادة القيمة الفريدة للبشر في القرن الحادي والعشرين وما بعده.
كاتبة المقال: السيدة أولريك جول كريستنسن، طبيبة متدربة، لكنها أمضيت السنوات ال 25 الماضية في تطوير تكنولوجيا التعليم من القراءة التدخلية لطلاب الصف الرابع K-4، على التعلم التكيفي والشخصي - من موظفي البيع بالتجزئة إلى الأطباء إلى أجهزة محاكاة المرضى الطبية.
