صناعة أنظمة ذكاءٍ صناعي ترى العالم كما يراه البشر
طور فريقٌ من جامعة نورث ويسترن نموذجًا حاسوبيًّا يحقق مراحل بشريةً في اختبار ذكاءٍ معياري والذي يشكل خطوةً كبيرة باتجاه جعل أنظمة الذكاء الصناعي تفهم وترى العالم كما يفعل البشر. يقول المهندس في جامعة نورث ويسترن كين فوربس: ” لقد حقق هذا النموذج درجةً أعلى من 75% من البالغين الأمريكيين مما يجعله فوق المتوسط. المشاكل التي كانت صعبةً على البشر كانت أيضًا صعبةً على النموذج مما يقدم دليلًا على أنه يحصل على بعض من خصائص الإدراك عند البشر”.
وقد تم صنع هذا النموذج بناءً على كوغسكيتش CogSketch وهي منصة ذكاءٍ صناعي طُورت في مخابر فوربس Forbus، هذه المنصة قادرة على حل المسائل البصرية وفهم الرسومات لتعطي ردًا سريعًا تفاعليًا. تمتلك منصة كوغ سكيتش أيضًا نموذجًا حاسوبيًّا للتمثيل، والذي قام بتطويره فوربس ومهندس الالكترونيات وعلوم الحاسوب في جامعة نورث ويسترن والتر مورفي بالتعاون مع باحث علم النفس آندرو لوفيت، وهو مبني على نظرية تخطيط الهيكل لبروفيسور علم النفس ديدر غينتنر Dedre Gentner فاز غينتنز بجائزة David E. Rumelhart للعام 2016 بسبب عمله على هذه النظرية.
تعتبر القدرة على حل المسائل البصرية واحدةً من أهم الأشياء في الذكاء البشري وتطوير ذكاء صناعي قادر على حلها ليس فقط يعد دليلًا على أهمية التصوير والتمثيل في التجاوب البصري، بل قد يصغر الفجوة بين إدراك الحاسوب والإدراك البشري.
تم اختبار نموذج فوربس ولوفيت على اختبار ريفن للمصفوفات وهو اختبارٌ غير كلامي لقياس المنطق المجرد. تتكون كل المسائل في الاختبار من مصفوفةٍ من الصور فيها صورة ناقصة، يعطى المتقدم للاختبار من 6 إلى 8 صور لاختيار الصورة الأنسب لإكمال المصفوفة. أحرز نموذج فوربس ولوفيت درجةً أكبر من درجة المتوسط عند الأمريكيين.
يقول لوفيت: “إن اختبار ريفن هو أفضل مقياسٍ لما يقول عنه العلماء “الذكاء المرن” أو القدرة على التفكير بتجردٍ ومنطق، والقدرة على التعرف على الأنماط وحل المسائل، وإدراك الترابط بين الأشياء.” وتقول دراسةٌ في مختبر البحوث البحرية الأمريكية: “تقترح النتائج أن القدرة على استخدام التصوير المترابط ومقارنته وتفسيره هو مهمٌّ للذكاء المرن.”
إن القدرة على استخدام التصوير المترابط هو الأساس لإدراكٍ أعمق وهو يقوم بربط الأشياء والأفكار مثل “الساعة فوق الباب” أو “تفاوت الضغط يسبب تدفق الماء”. مثل هذه الأنواع من المقارنات هي مهمة لفهم وصنع المقارنات والتي يستخدمها البشر لحل المسائل وحل المعضلات الأخلاقية ووصف الكون الذي حولهم.
يقول فوربس: ” أغلب بحوث الذكاء الصناعي المتعلقة بالرؤية تركز على التمييز، أو تصنيفِ ما في المشهد عوضًا عن استنتاجه. لكن التمييز البصري هو مفيدٌ فقط إذا لحقه منطق. تقدم دراستنا خطوةً مهمةً باتجاه فهم المنطق البصري بشكلٍ أعمق. ”
ترجمة: غيث حلواني
تدقيق: بدر الفراك
