دراسة جديدة.. آلية عمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تشبه الدماغ البشرية

أمل سعداوي

يجري علماء النفس والأعصاب حاليًا دراسات مثيرة للاهتمام تهدف إلى فهم كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT، وذلك من خلال “فتح” هذه النماذج ودراسة آلياتها الداخلية.

تُعدّ هذه الدراسات رائدة في مجالها، حيث تُتيح لنا فهمًا أفضل لكيفية تفكير الذكاء الاصطناعي، وكيفية قدرته على توليد نصوص إبداعية وذكية.

ونماذج اللغة الكبيرة هي نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية. هذه البيانات تشمل الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها.

بفضل هذا التدريب، تتمكن نماذج اللغة الكبيرة من فهم اللغة البشرية بشكل جيد، وتوليد نصوص شبيهة بالنصوص التي يكتبها البشر.

ويُستخدم نهج يُعرف باسم “التحليل النفسي” لفهم كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة و يتضمن هذا النهج استخدام تقنيات مختلفة لدراسة آليات عمل النموذج، مثل تحليل التنشيط حيث يتم تتبع نشاط الخلايا العصبية الاصطناعية داخل النموذج أثناء معالجته للمعلومات، وأيضًا التحليل التوضيحي حيث يتم استخدام خوارزميات خاصة لشرح كيفية اتخاذ النموذج لقراراته فضلاً عن التجربة وهنا يتم إجراء تجارب على النموذج لفهم كيفية استجابته لمختلف المدخلات.

وأظهرت الدراسات الأولية أن نماذج اللغة الكبيرة تعمل بطريقة مشابهة لكيفية عمل الدماغ البشري. على سبيل المثال، وجد الباحثون أن نماذج اللغة الكبيرة تستخدم أنماطًا مشابهة لمعالجة المعلومات، وأنها قادرة على التعلم والتكيف مع المعلومات الجديدة.

وتقدم تلك الدراسات العديد من الفوائد والتي منها فهم أفضل لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي من خلال فهم كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة، يمكننا تحسين تصميم نماذج ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وقدرة، وتطوير تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي: يمكن استخدام هذه المعرفة لتطوير تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي، مثل أدوات الترجمة الآلية ومساعدي الكتابة، ومعالجة مخاوف السلامة والأخلاق حيث يمكن استخدام هذه الدراسات لفهم مخاطر الذكاء الاصطناعي المحتملة، وتطوير مبادئ أخلاقية لتنظيمه.

ورغم ذلك لا تزال هناك العديد من التحديات التي تواجه علماء النفس والأعصاب في دراسة نماذج اللغة الكبيرة، منها، تعقيد نماذج اللغة الكبيرة حيث تُعدّ نماذج اللغة الكبيرة معقدة للغاية، مما يجعل من الصعب دراستها وفهم آليات عملها، ونقص البيانات والتي لا تتوفر حاليًا بيانات كافية لفهم جميع جوانب عمل نماذج اللغة الكبيرة، و مخاوف الأخلاقيات حيث تثير دراسة نماذج اللغة الكبيرة مخاوف أخلاقية، مثل إمكانية استخدام هذه المعرفة لأغراض ضارة.

إقرأ أيضا