• صاحب المنشور: راوية بن بركة
  
  ملخص النقاش:
  ### التدريب على التعلم الآلي: التحديات والمعوقات الرئيسية

على الرغم من التقدم الكبير الذي حققه مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في السنوات الأخيرة، إلا أنهما يواجهان العديد من التحديات والمعوقات التي تحول دون تحقيق كامل إمكاناتهما. هذه بعض من أهم هذه التحديات:

1. البيانات الضخمة: إن تدريب نماذج التعلم الآلي يتطلب كميات هائلة من البيانات عالية الجودة والموثوقة. جمع وتنظيف وتحضير مثل هذه البيانات يمكن أن يستغرق وقتًا طويلًا وموارد كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هناك قيود تنظيمية وأخلاقية مرتبطة بجمع واستخدام بيانات معينة.

1. مشكلة عدم وجود البيانات (Data Scarcity): بينما تتطلب بعض أنواع المشكلات عدد كبير من الأمثلة لكي يتمكن النظام من التعلم منها، فإن الكثير منها لا يتوفر بهذه الكميات أو حتى بالكمية الكافية للتدريب الفعال.

1. حل مشكلة "أنترنت" الصغيرة: هذا يعني القدرة على العمل بشكل جيد عند توفر كميات صغيرة نسبياً من البيانات. وهذا مهم خاصة عند التعامل مع حالات نادرة الحدوث حيث يكون الحصول عليها أصعب بكثير مما هو عليه الحال بالنسبة للحالات الأكثر شيوعا.

1. تمكين البشر للقيام بعمل ذكي: الهدف النهائي لأبحاث الذكاء الاصطناعي ليس فقط بناء خوارزميات فعالة ولكن أيضا فهم كيفية تفاعلها مع الإنسان وكيف يمكنها المساعدة بشكل فعال لتحسين حياتهم اليومية دون التأثير السلبي عليهم.

1. الأمان والأخلاق: مع زيادة اعتماد المجتمع الحديث على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبح الأمن السيبراني أحد المخاوف الأساسية، وكذلك القضايا الأخلاقية المرتبطة باستخدام هذه التقنيات. هل ستحدث التحيزات الموجودة داخل البيانات إلى القرارات المتخذة بواسطة النموذج؟ كيف نضمن عدم استخدامه بطريقة ضارة؟

1. الاختيار العشوائي غير المضمون: غالبًا ماتكون نتائج عملية التدريب تعتمد على الاختيارات الأولية لمجموعة البحث. إذا كانت هذه الخيارات عشوائية بدرجة كافية فقد تؤثر سلبيًا على دقة النتائج النهائية للمدربين الآخرين الذين يرغبون لاحقا بمعرفة أفضل طريقة لإعداد مدرب جديد لحل نفس المشكلة تحديداً.

7.تكلفة التنفيذ: رغم كل التطور العلمي والتكنولوجي، تبقى تكلفة ترجمة الأفكار النظرية الناجحة إلى منتجات قابلة للاستخدام الاستهلاكي مرتفعة جداً وقد تشكل عائق أمام انتشار واسع لهذه التقنيات الجديدة.

8.مفهوم "العقلانية": رغم قدرتها الهائلة علي تعلم الأنماط والمعرفة المستقاة مباشرةً من البيئة الخارجية, الا ان معظم الروبوتات المصنوعة حالياً غير قادرٍ على تفكير منطقي عميق كما يقوم الانسان الطبيعي بذلك . أي أنها قادره أكثر علي القيام بمهام محددة تم برمجتها لها منذ البداية ولا تستطيع تجاوز حدود هذه البرمجتان الواسعه بدون إعادة تصميم جذري لهذا التصميم نفسه! وهكذا فإن تطوير روبوت يفكر بنفس الطريقة الإنسانية يبقى تحديًا علميًا رئيسيا مستقبلاً.