شهدت السنوات الأخيرة تقدمًا لافتًا في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث حققت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) طفرة تقنية جعلت الأجهزة أكثر قدرة على معالجة اللغة الطبيعية وفهم النصوص البشرية، بل وإنتاج المحتوى المكتوب والمحتوى المرئي.
ولكن، رغم هذه التطورات، ظلت النماذج اللغوية الكبيرة تواجه قيودًا في قدرتها على محاكاة التعلم البشري الديناميكي، مما دفع الباحثين إلى تطوير ما يسمى بـ “النماذج السلوكية الكبيرة” (LBMs)، التي تهدف إلى تمكين الآلات من التعلم والتصرف بشكل يحاكي سلوك البشر.
ما هي النماذج السلوكية الكبيرة؟
على عكس النماذج اللغوية الكبيرة التي تعتمد على معالجة مجموعات بيانات ثابتة، تتميز النماذج السلوكية الكبيرة بقدرتها على التعلم المستمر من تجاربها اليومية.
تتيح هذه النماذج للأجهزة التكيف مع بيئات ديناميكية واتخاذ قرارات لحظية استجابة للتغيرات. هذه القدرة تجعل الذكاء الاصطناعي أقرب إلى البشر في طريقة استجابته للمطالبات المتغيرة والمعقدة.
القدرة على التعلم والتكيف مع التجارب الحياتية اليومية تجعل هذه النماذج أكثر مرونة في التعامل مع المواقف التي تتطلب استجابة فورية ودقيقة، فبدلاً من أن تكون محصورة في معالجة المعلومات فقط، كما هو الحال في النماذج اللغوية الكبيرة، تمكن النماذج السلوكية الأجهزة من فهم البيئة المحيطة واتخاذ قرارات تعتمد على تجارب سابقة، مما يجعلها أكثر تطورًا في التعامل مع سيناريوهات غير متوقعة.
ترتكز قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على البيانات التي تم تدريبها عليها، مما يحد من قدرتها على التعامل مع المواقف غير المألوفة أو البيئة الديناميكية التي تتطلب ردود فعل فورية.
وعلى الرغم من أن هذه النماذج قادرة على أداء المهام المحددة التي تم تدريبها عليها، إلا أنها تواجه صعوبة كبيرة في التكيف مع التغيرات المفاجئة أو تعلم مهام جديدة بسرعة.
من ناحية أخرى، تتمتع النماذج السلوكية الكبيرة بقدرة فريدة على التكيف المستمر، مما يسمح لها بالتعلم من التجارب السابقة وتطبيق هذه المعرفة في مواقف جديدة، فالتعلم البشري يعتمد على التجارب الشخصية والقدرة على استخلاص النتائج منها، وهذه هي الميزة التي تسعى النماذج السلوكية الكبيرة إلى محاكاتها.
آليات التعلم في النماذج السلوكية الكبيرة
تجمع النماذج السلوكية الكبيرة بين ثلاث آليات رئيسية تحاكي طرق تعلم البشر:
التعلم الديناميكي: كما يتعلم الأطفال من خلال التجربة والخطأ، تتعلم النماذج السلوكية الكبيرة من تفاعلاتها المستمرة مع البيئة. هذه القدرة على التعلم التفاعلي تسمح لها باتخاذ قرارات مناسبة بناءً على التجارب السابقة.
الفهم الشامل: في حين تقتصر النماذج اللغوية الكبيرة على معالجة النصوص، فإن النماذج السلوكية الكبيرة يمكنها دمج العديد من الحواس والتفاعلات، مثل الرؤية والسمع والعواطف، مما يسمح لها بفهم السياقات بشكل أكثر شمولًا.
الاستفادة من الخبرات السابقة لتعلم أشياء جديدة: بينما تواجه النماذج اللغوية صعوبة في نقل المعرفة بين مجالات مختلفة، تتمكن النماذج السلوكية الكبيرة من استخدام خبراتها لتعلم مهام جديدة بسهولة أكبر، فعلى سبيل المثال، قد يتعلم النموذج السلوكي الكبير المخصص لمهام منزلية جديدة العمل في بيئة صناعية أو مستودعات دون الحاجة إلى تدريب جديد.
رغم أن النماذج السلوكية الكبيرة لا تزال في مراحلها الأولى من التطوير، إلا أن تطبيقاتها تظهر إمكانات واعدة، على سبيل المثال، قامت شركة Lirio بتطوير نموذج سلوكي لتحليل البيانات السلوكية للمرضى وتقديم توصيات صحية مخصصة، مما يساعد المرضى على الالتزام بالعلاج وتحقيق نتائج صحية أفضل.
بالإضافة إلى ذلك، تعاونت شركة تويوتا مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة كولومبيا لتطوير نظام يستخدم النماذج السلوكية الكبيرة لتعليم الروبوتات أداء المهام المنزلية المعقدة عبر مراقبة تصرفات البشر، هذا النظام يتيح توسيع نطاق التطبيقات ليشمل مئات المهام المنزلية المعقدة على مدار السنوات القادمة.
هذه التطبيقات تشير إلى قدرة النماذج السلوكية الكبيرة على أن تصبح جزءًا أساسيًا في مجموعة واسعة من الصناعات مثل الرعاية الصحية، والصناعة، والتعليم، والترفيه، مما يمهد الطريق لحقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي الذي لا يقتصر فقط على محاكاة البيانات، بل يتطور ويتكيف مع العالم المحيط.
على الرغم من التقدم الذي أحرزته النماذج السلوكية الكبيرة، إلا أن الطريق لا يزال طويلاً لتحقيق مستويات الكفاءة التي يمكنها أن تحاكي التعلم البشري بشكل كامل.
ولا تزال هناك تحديات تتعلق بتطوير هذه الأنظمة لتكون أكثر قدرة على التكيف مع البيئات المتغيرة بشكل مستقل، ولكن مع الاستمرار في تحسين هذه النماذج، يمكن أن تشهد السنوات القادمة تحولًا جذريًا في طريقة تعامل الذكاء الاصطناعي مع التفاعلات البشرية والبيئة المحيطة.
من المتوقع أن تفتح هذه النماذج السلوكية الكبيرة آفاقًا جديدة في العديد من المجالات، وتدفع باتجاه تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي في التعامل مع العالم الحقيقي بطرق أكثر ديناميكية وواقعية.
