سيتمكن الذكاء الاصطناعي قريبًا من التطور مثل الكائنات الحية

أحدث باحثون من جامعة ستانفورد للتو ثورة صغيرة في عالم الذكاء الاصطناعي. مستوحاة من نظرية داروين للتطور، قاموا بتطوير ذكاء اصطناعي قادر على نقل تعديلات مفيدة إلى الأجيال اللاحقة.

مع مرور الوقت، استمر الذكاء الاصطناعي في إثارة إعجاب البشر. أنها قادرة على ذلكالفوز ببطولة الشطرنجضد أفضل اللاعبين أوتشخيص مرض الزهايمر من رسم بسيط، وقد تطور الأخير بسرعة مذهلة لعدة سنوات. ومع ذلك، فإن كلمة "تتطور" ليست في الواقع المصطلح الصحيح. بقدر ما هي متطورة،لم ينجح الذكاء الاصطناعي بعد في تقليد الكائنات الحيةفي هذه النقطة.

في الواقع، لم نشهد بعد تحولًا في الذكاء الاصطناعي استجابة لبيئته، والتعلم من أخطائه ونقل طفراته إلى أحفاده. وبدلاً من ذلك، يفضل الباحثون تطوير عدة حلول متميزة لمشاكل معينة، ثم دمجها في تقنية واحدة. لكن دراسة جديدة يمكن أن تفعل ذلكاستيقاظ تشارلز داروين من الموت.

الذكاء الاصطناعي مستوحى من نظرية التطور

في ورقة بحثية بعنوان "التعلم المعزز التطوري العميق" (DERL)، قدم باحثون من جامعة ستانفورد تقنية جديدة للتعلم الآلي. وهكذا قاموا بإنشاء ذكاء اصطناعي قادر على ذلكتتحول مع مرور الوقت اعتمادا على مدى تعقيد بيئتها. الهدف: تقليد الحياة."هدفنا هو توضيح بعض المبادئ التي تحكم العلاقات بين التعقيد البيئي والتشكل المتطور والقدرة على التعلم للتحكم الذكي"، فسر العلماء.

في نفس الموضوع:يتيح لك هذا الذكاء الاصطناعي الدردشة مع أينشتاين افتراضي

للقيام بذلك، يتكون الذكاء الاصطناعي المعني، المسمى DERL، من العديد من عوامل التعلم القادرة على التكيف لإيجاد حل. هذا الأخير هو الذي يحدد مورفولوجية الذكاء الاصطناعي. ثم يتم وضعه في بيئة افتراضية بهدف التحرك من تلقاء نفسه. ومع تقدم اختباراته، سيحدد DERL الطفرات التي يجب إجراؤها لتغطية مسافة أكبر.سيتم بعد ذلك نقل هذه الطفرات إلى الجيل التالي. ومن ناحية أخرى، فإن النموذج الجديد لا يستفيد من تعلم كباره، بل يستفيد فقط من شكله.

والنتيجة أقل ما يقال عنها أنها مفاجئة. مثل الكائنات الحية نفسها، تطورت DERL بطرق متعددة للتغلب على العقبات التي واجهتها.وقد ظهرت العديد من التشكلات، كل إدارة لحل المشاكل. وهذا هو العكس تمامًا لما يفعله الذكاء الاصطناعي الحالي، أي اختبار مجموعة واسعة من الحلول لاختيار الأكثر فعالية فقط.

ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي

علاوة على ذلك،كلما كانت البيئة أكثر تعقيدًا، أصبح DERL أكثر ذكاءً. ووفقاً للباحثين، فإن العملاء الذين تطوروا في بيئات مختلفة وقاموا بمهام مختلفة، مثل الدوريات أو التهرب أو التلاعب بالأشياء أو حتى الاستكشاف، يميلون إلى التعلم بسرعة أكبر. النتائج التي يمكن أن يكون لها تداعيات خطيرة على صناعة الروبوتات.

"يمهد برنامج DERL الطريق لإجراء تجارب واسعة النطاق في السيليكو للحصول على رؤى علمية حول كيفية إنشاء التعلم والتطور معًا لعلاقات متطورة بين التعقيد البيئي والذكاء المورفولوجي والقدرة على تعلم مهام التحكم.، يؤكد المقال.

"نأمل أن يشجع عملنا على المزيد من الاستكشافات واسعة النطاق للتعلم والتطور في سياقات أخرى، للحصول على رؤى علمية جديدة حول ظهور سلوكيات ذكية يمكن تعلمها بسرعة، بالإضافة إلى التقدم التقني الجديد في قدرتنا على محاكاة السلوكيات الذكية. لهم في الآلات."

ومن ناحية أخرى، لا نعرف ما إذا كان DERL سيسمح لنا بذلك أخيرًاالعمل 12 ساعة فقط في الأسبوع.