بقلم : د. هبة أبو عيادة
قطع الذكاء الاصطناعي شوطًا طويلاً في السنوات الأخيرة، مع التقدم المتسارع في خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي. ومع ذلك، فإن أحد التحديات الرئيسية للذكاء الاصطناعي هو قدرته على الصقل الذاتي والتحسين المستمر. هذا هو المكان الذي يؤثر فيه الذكاء الاصطناعي المصقول ذاتيًا، والذي يستخدم الصقل التكراري مع ردود الفعل الذاتية لتحسين أدائه. فالتنقيح التكراري هو عملية تكرار الإجراء عدة مرات، وإجراء تغييرات صغيرة في كل مرة حتى يتم تحقيق النتيجة المرجوة. في سياق الذكاء الاصطناعي، يعني هذا تدريب الخوارزمية بشكل متكر? على مجموعة بيانات مع تعديلات طفيفة حتى يتم تحقيق مستوى الدقة المطلوب. قد تستغرق هذه العملية الكثير من الوقت والموارد، ولكنها ضرورية لتحسين أداء الخوارزمية.

تعد التعليقات الذاتية مكونًا مهمًا في تحسين الذكاء الاصطناعي ذاتيًا، إذ تسمح للخوارزمية بالتعلم من أخطائها وتعديل نهجها وفقًا لذلك مستفيدة من ردود فعل المستخدمين ومرضاهم عن نتائجها. ويمكن أن تأتي هذه الملاحظات في أشكال عديدة، مثل تحليل البيانات التي تنتجها أو تلقي التعليقات من المستخدمين من خلال دمج هذه التعليقات في عملية التعلم الخاصة بها، يمكن للخوارزمية أن تتحسن باستمرار وتتكيف مع الظروف المتغيرة. فوائد الذكاء الاصطناعي ذاتي الصقل عديدة. إنه يسمح بتنبؤات أكثر دقة، وأوقات معالجة أسرع، وقدرات محسنة لصنع ا?قرار. كما أنه يقلل من الحاجة إلى التدخل البشري، والذي يمكن أن يوفر الوقت والموارد.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي المصقول ذاتيًا التكيف مع البيانات الجديدة والبيئات المتغيرة، مما يجعلها أكثر تنوعًا وفائدة في مجموعة واسعة من التطبيقات. ومع ذلك، هناك أيضًا تحديات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي المصقول ذاتيًا. يتمثل أحد التحديات الرئيسية في ضمان ألا تصبح الخوارزمية شديدة التخصص أو تتلاءم مع مجموعة بيانات معينة. يمكن معالجة ذلك باستخدام مجموعة متنوعة من البيانات واختبار أداء الخوارزمية وتقييمها باستمرار على مجموعات البيانات الجديدة. التحدي الآخر هو ضمان أن تظل الخوارزمية أخلاقية وغير متحي?ة. يمكن تحقيق ذلك من خلال المراجعة الدورية لقرارات الخوارزمية والتأكد من أنها لا تميز على أساس عوامل مثل العرق أو الجنس أو الحالة الاجتماعية والاقتصادية.

في الختام، إن الذكاء الاصطناعي سريع التطور والتحديث وفكرة أن لديه القدرة على الصقل ذاتيًا والتفاعل والحوار مع ردود الفعل الذاتية تعد أداة قوية لتحسين أداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي والسماح لها بتنبؤات أكثر دقة، فإن كان هذا حال الآلة تسعى وتطور وتخزن وتستفيد من كل المعطيات المطروحة، فالأحرى بنا كبشر أن نستثمر هذه التطبيقات لخدمتنا ولتخفف عنا الأعباء الروتينية ونكرس وقتنا للتفكير والإبداع والابتكار كوسيلة لتحويل أفكارنا ومقترحتنا كقاعدة بيانات يستفاد منها وبذلك نضمن تحويل المعرفة الضمنية إلى معرفة صريحة و?شارك في نشر المعرفة وترك بصمة وأثر.