يتعلم الذكاء الاصطناعي أن يحلم وينسى مثل البشر

(دان تري) - بالنسبة للذكاء الاصطناعي، فإن معرفة ما يجب تذكره هو أمر مهم بقدر معرفة ما يجب نسيانه.

لم يعد تعلم الذكاء الاصطناعي للأحلام مجرد خيال علمي (صورة توضيحية: WIRED)

في حين يعمل الدماغ البشري بلا كلل على تصفية وتوحيد الذكريات أثناء النوم العميق، يعمل العلماء على تزويد الذكاء الاصطناعي بقدرات مماثلة.

ومن المتوقع أن يؤدي هذا إلى تدشين عصر جديد للذكاء الاصطناعي، حيث يمكنه التعلم والتذكر وحتى "النسيان" بكفاءة أكبر.

"حساب وقت النوم" للذكاء الاصطناعي

كانت شركة بيلت، التي تقدم حوافز للمستأجرين، رائدة في نشر ملايين "وكلاء الذكاء الاصطناعي" باستخدام تقنية من شركة ليتا الناشئة.

صُممت هذه الوكلاء للتعلم من المحادثات السابقة ومشاركة الذكريات فيما بينهم. ومن خلال عملية تُسمى "حوسبة النوم"، يُحدد الذكاء الاصطناعي تلقائيًا المعلومات التي يجب تخزينها طويلًا وتلك التي يجب استرجاعها بسرعة.

يوضح أندرو فيتز، مهندس الذكاء الاصطناعي في بيلت، قائلاً: "يمكن لتحديث كتلة ذاكرة واحدة أن يُغيّر سلوك ملايين الوكلاء. وهذا مفيد للغاية عند التحكم الدقيق بالمعلومات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي للاستجابة".

التغلب على حد "الذاكرة قصيرة المدى" في ماجستير القانون

يُعد هذا تحسنًا ملحوظًا مقارنةً بنماذج اللغة الكبيرة الحالية (LLMs)، التي تعاني من ضعفٍ جوهري في "الذاكرة قصيرة المدى". لا تستطيع نماذج اللغة الكبيرة "تذكر" المعلومات إلا ضمن إطار سياقي محدود، وعندما تتجاوز كمية المعلومات هذا الحد، فإنها تكون عرضة للتدهور أو الهلوسة أو الارتباك.

شبّه تشارلز باكر، الرئيس التنفيذي لشركة ليتا، الأمر قائلاً: "يتطور دماغك باستمرار، ويمتص المعلومات كالإسفنجة. أما مع نماذج اللغة، فالأمر عكس ذلك تمامًا. إذا تركتها تعمل لفترة طويلة، يُصبح السياق "مُسمّمًا"، وقد تستجيب لمعلومات لا يحتاجها المستخدم".

سبق لباكر والمؤسسة المشاركة سارة وودرز تطوير MemGPT، وهو مشروع مفتوح المصدر يساعد LLM على تحديد ما إذا كان ينبغي تخزين المعلومات في الذاكرة قصيرة المدى أم طويلة المدى. مع Letta، ارتقوا بهذا النهج إلى مستوى جديد، بحيث يمكن للوكلاء التعلم باستمرار في الخلفية.

اتجاه تجهيز الذاكرة الحقيقية للذكاء الاصطناعي

وتشكل جهود بيلت وليتا جزءًا من اتجاه أكبر نحو تزويد الذكاء الاصطناعي بالذاكرة الحقيقية، مما يجعل برامج المحادثة أكثر ذكاءً والوكلاء الآليين أقل عرضة للخطأ.

يقول هاريسون تشيس، الرئيس التنفيذي لشركة لانج تشين، وهي شركة رائدة أخرى في مجال ذاكرة الذكاء الاصطناعي: "أرى أن الذاكرة جزءٌ أساسيٌّ من هندسة السياق". ويضيف: "جزءٌ كبيرٌ من عمل مهندس الذكاء الاصطناعي هو ببساطة تزويد النموذج بالمعلومات الصحيحة في الوقت المناسب".

أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي العامة أقل نسيانًا. في فبراير، أعلنت OpenAI أن ChatGPT سيبدأ بتخزين المعلومات لتوفير تجربة أكثر تخصيصًا. وتعمل شركات مثل Letta وLangChain على جعل هذه العملية أكثر شفافية للمطورين.

قال كليم ديلانج، الرئيس التنفيذي لمنصة الذكاء الاصطناعي Hugging Face والمستثمر في Letta: "أعتقد أنه من المهم للغاية ألا تكون النماذج مفتوحة فحسب، بل أن يكون نظام التخزين مفتوحًا أيضًا".

فن النسيان

الأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو تعليم الذكاء الاصطناعي فن النسيان. يقول باكر، الرئيس التنفيذي لشركة ليتا: "إذا قال مستخدم: 'المشروع الذي نعمل عليه، دعنا نمحيه من ذاكرتك'، فيجب أن يكون الوكيل قادرًا على العودة والكتابة فوق كل ذاكرة بشكل انتقائي".

إن فكرة الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك ذاكرة، وقادر على الحلم والنسيان، تذكرنا برواية فيليب ك. ديك الكلاسيكية "هل يحلم الروبوت بالأغنام الكهربائية؟"

قد لا تكون نماذج اللغة الكبيرة اليوم متمردة مثل الروبوتات في الرواية، ولكن ذاكرتها، على ما يبدو، أصبحت معقدة وهشة بنفس القدر.

المصدر: https://dantri.com.vn/cong-nghe/ai-dang-hoc-cach-mo-va-quen-giong-nhu-con-nguoi-20250822112914458.htm