كشفت دراسة جديدة عن وجود أوجه تشابه بين البشر والذكاء الاصطناعي في دمج نوعين من التعلم: التعلم المرن والتعلم التدريجي، مما يوفر منظوراً جديداً لفهم آليات التعلم وتطوير أدوات ذكاء اصطناعي أكثر سهولة. قاد الدراسة جاك روسين، باحث ما بعد الدكتوراه في علوم الحاسوب بجامعة براون، ونُشرت النتائج في مجلة Proceedings of the National Academy of Sciences.

أشارت الدراسة إلى أن طريقة اكتساب البشر للمعلومات الجديدة تختلف باختلاف المهام، حيث يوجد تعلم "سياقي" سريع لفهم القواعد، وتعلم مستمر يعتمد على تعميق الفهم بناءً على المعلومات الحالية. ورغم أن دمج هذين النوعين من التعلم كان معروفاً من قبل، إلا أن الآلية التي يتفاعلان بها لم تكن واضحة.

للتحقق من النظرية، استخدم روسين نهج "التعلم الوصفي" (meta-learning) لتحديد الخصائص الرئيسية لكلا النوعين من التعلم. أظهرت التجارب أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحسنت بشكل ملحوظ في التعلم السياقي بعد خضوعها للتعلم الوصفي عبر أمثلة متعددة. في اختبار مقتبس من تجارب بشرية، نجح الذكاء الاصطناعي، بعد مواجهة 12,000 مهمة مشابهة، في التعرف على تركيبات لم يرها من قبل مثل الزرافة الخضراء. وهذا يشير إلى أن كمية معينة من التعلم التدريجي تؤدي إلى تعلم سياقي أسرع وأكثر مرونة لدى البشر والذكاء الاصطناعي على حد سواء.

كما وجدت الدراسة أن هناك توازناً بين الذاكرة والمرونة في التعلم لدى الذكاء الاصطناعي، مشابه لما يحدث لدى البشر. وقال مايكل فرانك من معهد كارني لعلوم الدماغ بجامعة براون إن الأخطاء تحفز الدماغ على تحديث معلومات الذاكرة طويلة المدى، بينما يزيد التعلم السياقي من المرونة ولكنه لا ينشط الذاكرة طويلة المدى بنفس الطريقة. وأظهر النموذج الحسابي الذي بناه الفريق أن تحليل مزايا وعيوب استراتيجيات التعلم المختلفة في الشبكات العصبية الاصطناعية يمكن أن يوفر رؤى جديدة حول الدماغ البشري.

لا تعزز هذه الدراسة فهمنا لآليات التعلم فحسب، بل توفر أيضاً مرجعاً مهماً لتطوير أدوات ذكاء اصطناعي سهلة الاستخدام وموثوقة، خاصة في مجالات حساسة مثل الصحة النفسية. وقالت إيلي بافليك: "للحصول على مساعد ذكاء اصطناعي مفيد وجدير بالثقة، يجب فهم أوجه التشابه والاختلاف بين الإدراك البشري والذكاء الاصطناعي، وهذه النتائج تمثل خطوة مهمة في هذا الاتجاه".