حقق الذكاء الاصطناعي قفزات نوعية في السنوات الأخيرة، خاصة مع تطور النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي أظهرت قدرات فائقة في معالجة اللغة الطبيعية، وفهم النصوص، وإنتاج المحتوى المرئي والمكتوب. ولكن حتى مع قدرات تحليل الأنماط المتفوقة لهذه النماذج، فإن قدرتها على محاكاة التعلم والسلوك البشري الديناميكي محدودة. ولذلك، كان هناك اتجاه نحو تطوير نماذج سلوكية كبيرة (LBMs) تهدف إلى تمكين الآلات من التعلم والتصرف بطريقة تحاكي البشر.
ما هي النماذج السلوكية الكبيرة؟
على عكس النماذج اللغوية الكبيرة، التي تعتمد بشكل أساسي على مجموعات البيانات الثابتة، تتميز النماذج السلوكية الكبيرة بقدرتها على التعلم المستمر من التجارب المختلفة؛ وهذا يسمح لها بالتكيف مع البيئات الديناميكية واتخاذ القرارات المناسبة في الوقت الفعلي. ويعزز هذا التحول إمكانية أن يصبح الذكاء الاصطناعي أقرب إلى البشر، ليس فقط في معالجة المعلومات ولكن أيضًا في كيفية استجابته للطلبات المتغيرة والمعقدة.
مزايا النماذج السلوكية الكبيرة:
ترتبط قدرات النماذج اللغوية الكبيرة بشكل أساسي ببيانات التدريب الخاصة بها. إنهم قادرون فقط على أداء المهام التي تتوافق مع الأنماط التي تعلموها أثناء التدريب، ويواجهون صعوبة في التعامل مع البيئات الديناميكية التي تتطلب اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي أو التعلم من الخبرة.
بالإضافة إلى ذلك، لا تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة التعامل مع الإشارات البصرية أو الحسية، مما يجعلها غير قادرة على تقديم استجابات شاملة في المواقف التي تتطلب فهمًا شاملاً للعوامل المختلفة.
ومن ناحية أخرى، فإن التعلم البشري قابل للتكيف، وعلى عكس الآلات، لا نحتاج إلى تجربة كل السيناريوهات الممكنة لاتخاذ القرارات في مواقف مختلفة. وبدلا من ذلك، نستخلص استنتاجات من تجاربنا الماضية.
تهدف النماذج السلوكية الكبيرة إلى سد هذه الفجوات من خلال إنشاء أنظمة لا تعالج البيانات اللغوية فحسب، بل تتعلم وتتطور باستمرار من التفاعلات السابقة، وتتكيف بسهولة مع البيئات الجديدة، تمامًا مثل البشر. يحول هذا النهج التركيز في تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي من “ما الذي يعرفه النموذج؟” إلى “كيف يتعلم النموذج؟”
تركز النماذج السلوكية الكبيرة على فهم تصرفات الإنسان ودوافعه، وتتجاوز حدود التقاليد اللغوية فقط، ويمكنها التعامل مع البيانات المختلفة مثل: الصور، والأصوات، والحركة، مما يسمح لها بالحصول على فهم شامل للبيئة. كما تتميز هذه النماذج بقدرتها على التكيف بشكل ديناميكي، مما يجعلها قادرة على تحديث معلوماتها وتطوير استراتيجياتها بشكل فوري. وهذا يجعلها مرنة وقابلة للتكيف مع السيناريوهات الجديدة.
آليات التعلم في النماذج السلوكية الكبيرة:
لتحقيق التعلم الشبيه بالإنسان، تجمع النماذج السلوكية بين ثلاث آليات رئيسية:
1- التعلم الديناميكي:
فكما يتعلم الطفل من خلال التجربة والخطأ، تتعلم هذه النماذج من تجاربه اليومية من خلال التفاعل مع عناصر البيئة المحيطة به.
2- الفهم الشامل:
على عكس نماذج اللغات الكبيرة التي تقتصر على معالجة النص، يجمع البشر بين الرؤية والصوت واللمس والعواطف لفهم العالم بطريقة شاملة. تهدف النماذج السلوكية الكبيرة إلى تحقيق فهم مماثل: حيث يمكنها فهم الأوامر المنطوقة والتعرف على الإيماءات ونبرة الصوت وتعبيرات الوجه.
3- الاستفادة من التجارب السابقة لتعلم أشياء جديدة:
يتميز التعلم البشري بالقدرة على الاستفادة من المعرفة والخبرات السابقة لتعلم أشياء جديدة. على سبيل المثال: يمكن للشخص الذي تعلم كيفية قيادة السيارة الاستفادة من هذه المعرفة لتسهيل تعلم كيفية قيادة القارب.
تواجه النماذج اللغوية الكبيرة صعوبة في نقل المعرفة بين المجالات، ولكن النماذج السلوكية الكبيرة مصممة للاستفادة من الخبرات عبر المجالات. على سبيل المثال، يمكن لنموذج سلوكي كبير تم تدريبه للمساعدة في الأعمال المنزلية أن يتكيف بسهولة مع العمل في بيئة صناعية مثل المستودع، ويتعلم تلقائيًا أثناء تفاعله مع البيئة الجديدة بدلاً من الاضطرار إلى إعادة تدريبه.
التطبيقات العملية للنماذج السلوكية الكبيرة:
ورغم أن هذا المجال لا يزال جديدا ويحتاج إلى تطوير، إلا أن تطبيقاته الحالية تظهر إمكانات واعدة، ومن أبرزها:
- متطور شركة ليريو نموذج سلوكي لتحليل البيانات السلوكية للمرضى وتقديم توصيات صحية شخصية تساعدهم على الالتزام بالعلاج وتحسين نتائجهم الصحية.
- وقد تم تطويره بالتعاون مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة كولومبيا شركة تويوتا نظام يستخدم نماذج سلوكية كبيرة لتعليم الروبوتات أداء المهام المنزلية المعقدة من خلال مراقبة تصرفات الإنسان، مما يسمح باستخداماته بالتوسع لتشمل مئات المهام المختلفة خلال السنوات القادمة.
خاتمة:
تمثل النماذج السلوكية الكبيرة نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث تعيد تعريف كيفية تعلم الآلات وتفاعلها مع العالم. ومع استمرار تطور هذا المجال، ستصبح الآلات أكثر قدرة على التكيف مع البيئات المختلفة والمتغيرة باستمرار؛ وهذا يمهد الطريق لتطبيقات مبتكرة ومستقبل أكثر ذكاءً.
حقق الذكاء الاصطناعي قفزات نوعية في السنوات الأخيرة، خاصة مع تطور النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي أظهرت قدرات فائقة في معالجة اللغة الطبيعية، وفهم النصوص، وإنتاج المحتوى المرئي والمكتوب. ولكن حتى مع قدرات تحليل الأنماط المتفوقة لهذه النماذج، فإن قدرتها على محاكاة التعلم والسلوك البشري الديناميكي محدودة. ولذلك، كان هناك اتجاه نحو تطوير نماذج سلوكية كبيرة (LBMs) تهدف إلى تمكين الآلات من التعلم والتصرف بطريقة تحاكي البشر.
ما هي النماذج السلوكية الكبيرة؟
على عكس النماذج اللغوية الكبيرة، التي تعتمد بشكل أساسي على مجموعات البيانات الثابتة، تتميز النماذج السلوكية الكبيرة بقدرتها على التعلم المستمر من التجارب المختلفة؛ وهذا يسمح لها بالتكيف مع البيئات الديناميكية واتخاذ القرارات المناسبة في الوقت الفعلي. ويعزز هذا التحول إمكانية أن يصبح الذكاء الاصطناعي أقرب إلى البشر، ليس فقط في معالجة المعلومات ولكن أيضًا في كيفية استجابته للطلبات المتغيرة والمعقدة.
مزايا النماذج السلوكية الكبيرة:
ترتبط قدرات النماذج اللغوية الكبيرة بشكل أساسي ببيانات التدريب الخاصة بها. إنهم قادرون فقط على أداء المهام التي تتوافق مع الأنماط التي تعلموها أثناء التدريب، ويواجهون صعوبة في التعامل مع البيئات الديناميكية التي تتطلب اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي أو التعلم من الخبرة.
بالإضافة إلى ذلك، لا تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة التعامل مع الإشارات البصرية أو الحسية، مما يجعلها غير قادرة على تقديم استجابات شاملة في المواقف التي تتطلب فهمًا شاملاً للعوامل المختلفة.
ومن ناحية أخرى، فإن التعلم البشري قابل للتكيف، وعلى عكس الآلات، لا نحتاج إلى تجربة كل السيناريوهات الممكنة لاتخاذ القرارات في مواقف مختلفة. وبدلا من ذلك، نستخلص استنتاجات من تجاربنا الماضية.
تهدف النماذج السلوكية الكبيرة إلى سد هذه الفجوات من خلال إنشاء أنظمة لا تعالج البيانات اللغوية فحسب، بل تتعلم وتتطور باستمرار من التفاعلات السابقة، وتتكيف بسهولة مع البيئات الجديدة، تمامًا مثل البشر. يحول هذا النهج التركيز في تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي من “ما الذي يعرفه النموذج؟” إلى “كيف يتعلم النموذج؟”
تركز النماذج السلوكية الكبيرة على فهم تصرفات الإنسان ودوافعه، وتتجاوز حدود التقاليد اللغوية فقط، ويمكنها التعامل مع البيانات المختلفة مثل: الصور، والأصوات، والحركة، مما يسمح لها بالحصول على فهم شامل للبيئة. كما تتميز هذه النماذج بقدرتها على التكيف بشكل ديناميكي، مما يجعلها قادرة على تحديث معلوماتها وتطوير استراتيجياتها بشكل فوري. وهذا يجعلها مرنة وقابلة للتكيف مع السيناريوهات الجديدة.
آليات التعلم في النماذج السلوكية الكبيرة:
لتحقيق التعلم الشبيه بالإنسان، تجمع النماذج السلوكية بين ثلاث آليات رئيسية:
1- التعلم الديناميكي:
فكما يتعلم الطفل من خلال التجربة والخطأ، تتعلم هذه النماذج من تجاربه اليومية من خلال التفاعل مع عناصر البيئة المحيطة به.
2- الفهم الشامل:
على عكس نماذج اللغات الكبيرة التي تقتصر على معالجة النص، يجمع البشر بين الرؤية والصوت واللمس والعواطف لفهم العالم بطريقة شاملة. تهدف النماذج السلوكية الكبيرة إلى تحقيق فهم مماثل: حيث يمكنها فهم الأوامر المنطوقة والتعرف على الإيماءات ونبرة الصوت وتعبيرات الوجه.
3- الاستفادة من التجارب السابقة لتعلم أشياء جديدة:
يتميز التعلم البشري بالقدرة على الاستفادة من المعرفة والخبرات السابقة لتعلم أشياء جديدة. على سبيل المثال: يمكن للشخص الذي تعلم كيفية قيادة السيارة الاستفادة من هذه المعرفة لتسهيل تعلم كيفية قيادة القارب.
تواجه النماذج اللغوية الكبيرة صعوبة في نقل المعرفة بين المجالات، ولكن النماذج السلوكية الكبيرة مصممة للاستفادة من الخبرات عبر المجالات. على سبيل المثال، يمكن لنموذج سلوكي كبير تم تدريبه للمساعدة في الأعمال المنزلية أن يتكيف بسهولة مع العمل في بيئة صناعية مثل المستودع، ويتعلم تلقائيًا أثناء تفاعله مع البيئة الجديدة بدلاً من الاضطرار إلى إعادة تدريبه.
التطبيقات العملية للنماذج السلوكية الكبيرة:
ورغم أن هذا المجال لا يزال جديدا ويحتاج إلى تطوير، إلا أن تطبيقاته الحالية تظهر إمكانات واعدة، ومن أبرزها:
- متطور شركة ليريو نموذج سلوكي لتحليل البيانات السلوكية للمرضى وتقديم توصيات صحية شخصية تساعدهم على الالتزام بالعلاج وتحسين نتائجهم الصحية.
- وقد تم تطويره بالتعاون مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة كولومبيا شركة تويوتا نظام يستخدم نماذج سلوكية كبيرة لتعليم الروبوتات أداء المهام المنزلية المعقدة من خلال مراقبة تصرفات الإنسان، مما يسمح باستخداماته بالتوسع لتشمل مئات المهام المختلفة خلال السنوات القادمة.
خاتمة:
تمثل النماذج السلوكية الكبيرة نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث تعيد تعريف كيفية تعلم الآلات وتفاعلها مع العالم. ومع استمرار تطور هذا المجال، ستصبح الآلات أكثر قدرة على التكيف مع البيئات المختلفة والمتغيرة باستمرار؛ وهذا يمهد الطريق لتطبيقات مبتكرة ومستقبل أكثر ذكاءً.
