عند استخدام الذكاء الاصطناعي، من الضروري الإلمام بالموضوع لأن النظام قد يخطئ أحيانًا. وتكمن المشكلة في أنه يقدم المعلومات بثقة كاملة لأنه لا يدرك بأنه قد يكون مخطئًا. فكيف يمكن تقليل هذه الثقة المفرطة غير المبررة؟ يتم ذلك عبر إضافة عنصر من العشوائية.

تشير دراسة جديدة نُشرت في مجلة “نيتشر ماشين إنتيليجنس” إلى أن تدريب الذكاء الاصطناعي لفترة وجيزة على بيانات عشوائية قبل التَّعَلُّم الفعلي يُحسّن التوافق بين الثقة والدقة، مما يعزز مصداقيته.

قد يبدو إعطاء الذكاء الاصطناعي “إحماءً” قصيرًا باستخدام بيانات عشوائية عديمة المعنى قبل التدريب الفعلي أمرًا غريبًا، ولكنه يُعلِّمه درسًا مهمًا وهو أن الذكاء الاصطناعي لا يعرف الإجابة دائمًا، ما يعد حلَّا بسيطًا لعادة غير صحيحة.

يُصبح الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة على تقييم ثقته بإجاباته بعد مرحلة “الإحماء”، مع قدر أقل من التخمين ودرجة أكبر من الدقة في تقدير ما يعرفه وما لا يعرفه.

الحل سريع ومنخفض الكلفة وينجح مع مختلف أنظمة الذكاء الاصطناعي.

يمكن لهذا التعديل البسيط، المستوحى من النشاط الدماغي المبكر، أن يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا في القطاعات الحيوية مثل كالرعاية الصحية والتكنولوجيا المستقلة.

مواضيع ذات صلة: فيروسات الذكاء الاصطناعي تنضم لمحاربة البكتيريا