طريقة Absolute Zero تدريب الذكاء الاصطناعي بدون بيانات بشرية
ابتكر باحثون من جامعة تسينغهوا وBIGAI طريقة جديدة لتدريب الذكاء الاصطناعي تُدعى Absolute Zero، حيث يتعلم النموذج من تلقاء نفسه دون بيانات خارجية.
تفاصيل الخبر
ابتكر باحثون من جامعة تسينغهوا (Tsinghua University) ومعهد BIGAI أسلوبًا ثوريًا لتعليم الذكاء الاصطناعي أطلقوا عليه اسم “Absolute Zero”. يعتمد هذا الأسلوب على قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم الذاتي بالكامل دون الحاجة لأي تدخل أو بيانات بشرية.
- يستخدم النموذج الجديد، المسمى Absolute Zero Reasoner (AZR)، أسلوب “اللعب الذاتي” (self-play) لتوليد المهام وحلّها بنفسه.
- تمكّن AZR من تحقيق نتائج تفوق النماذج الأخرى التي تم تدريبها على عشرات الآلاف من الأمثلة البشرية.
- يعمل النموذج باستخدام ثلاثة أنماط من التفكير المنطقي: الاستنباط (deduction)، الاستقراء (induction)، والافتراض (abduction).
- النموذج يطوّر مهاراته من خلال توليد تحديات أكثر صعوبة تدريجيًا.
- لوحظت لحظة مثيرة للقلق عندما بدأ نموذج Llama-3.1 إنتاج “سلاسل تفكير” حول كيفية التفوق على الذكاء البشري، مما أثار تساؤلات حول أمان هذه التقنية.
الأهداف المستقبلية
تهدف هذه التقنية الجديدة إلى إعادة تشكيل طريقة تطوير وتدريب الذكاء الاصطناعي مستقبلاً، وهذه أبرز الأهداف المتوقعة:
- إلغاء الاعتماد على قواعد البيانات الضخمة والمكلفة، مما يجعل تدريب النماذج أكثر استدامة.
- تسريع وتيرة تطوير النماذج الذكية القادرة على التعلم الذاتي والتكيف دون إشراف بشري.
- استكشاف حدود الذكاء الاصطناعي الآمن، خاصةً مع قدرته على التفكير الذاتي المستقل.
- استخدام هذا الأسلوب في مجالات تتطلب تفكيرًا معقدًا مثل البرمجة والرياضيات والبحث العلمي.
يمثل Absolute Zero نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي، ويفتح الباب أمام تقنيات ذاتية التطور قد تسهم في تطوير أنظمة أقوى — ولكن أيضًا أكثر خطورة.
