التعلم من ما هو غير متوقع

قام أحد الباحثين في EPFL، الذي يعمل على مفترق طرق علم الأعصاب والعلوم الحسابية، بتطوير خوارزمية يمكنها التنبؤ بكيفية تأثير المفاجأة والحداثة على السلوك.

أحداث مفاجئة وغير متوقعة – شرير في فيلم يقوم فجأة بلفتة رحيمة، أو مرشح رئاسي يفوز على الرغم من أن أصدقائه اعتقدوا أنه سيخسر، أو صديقًا مفقودًا منذ فترة طويلة تصادفه في إجازة في بلد بعيد – تثير الأحداث الطبيعية ردود الفعل في أجسادنا. هذه الاستجابات عبارة عن مزيج من الأفكار والسلوكيات، ويمكن أن تعني، في هذه الأمثلة، اكتساب تقدير أفضل لمخرج الفيلم، أو إعادة التفكير في دائرتنا الاجتماعية أو إحياء صداقة قديمة.

مثل هذه الاستجابات هي ما يدرسه العلماء في مختبر علم الأعصاب الحسابي التابع لـ EPFL، والذي يرأسه ولفرام جيرستنر. على الرغم من إجراء الكثير من الأبحاث في علم الأعصاب وعلم النفس حول كيفية استجابة الدماغ للمفاجأة والحداثة والتأثيرات المصاحبة على السلوك، إلا أن العديد من الأسئلة لا تزال قائمة. على سبيل المثال، ليس من الواضح بالضبط ما هو المقصود بـ “المفاجأة” و”الحداثة” وكيف تؤثر هذه المواقف على وظائف معينة في الدماغ.

أجرى علي رضا مودرشانيتشي، وهو حاليًا باحث ما بعد الدكتوراه في هيلمهولتز ميونيخ في ألمانيا، بحث أطروحته للدكتوراه في مختبر غيرستنر، حيث قام بدراسة هذه القضايا بمساعدة الذكاء الاصطناعي (AI). قام بتجميع تعريفات مختلفة للمفاجأة لتطوير خوارزمية يمكنها التنبؤ بكيفية استجابة البشر للمواقف المفاجئة والجديدة. تصف الخوارزمية بشكل أساسي عاملًا ذكيًا يحاكي الإنسان ويمكنه أداء مهام مختلفة (في التجارب التي أجراها الباحثون) بنفس النتائج التي حصل عليها المشاركون من البشر. يقول موديرشانيتشي: “من خلال فهم الخوارزمية، يمكننا الحصول على نظرة ثاقبة حول كيفية عمل الدماغ البشري والإدراك”. وهذا يمهد الطريق لفهم أفضل لعمليات التعلم والحفظ واتخاذ القرار. أكسبه بحث الدكتوراه الخاص به جائزة مؤسسة EPFL Dimitris N. Chorafas لعام 2024.

هدفنا ليس إنشاء نظام ذكاء اصطناعي يعمل بشكل أفضل من البشر، بل تصميم نظام أكثر إخلاصًا للسلوك البشري من أجل تحسين فهمنا للدماغ.

علي رضا مودرشانيتشي، الحائز على جائزة مؤسسة ديميتريس ن. تشورافاس

18 تعريفًا رياضيًا للمفاجأة والجدة

كان التحدي الأول الذي واجهه Modirshanechi هو إيجاد طريقة لتعريف “المفاجأة” للعميل الذكي. الفكرة الأساسية هي أنه بما أن الوكيل مصمم لتقليد البشر، فيجب أن يتفاجأ في المواقف التي يتفاجأ فيها البشر. بالاعتماد على التجارب الكلاسيكية في الدراسات السلوكية، طور موديرشانيتشي تصنيفًا يضم 18 تعريفًا رياضيًا للمفاجأة والجدة، والتي برمجها في العامل الذكي. في بعض هذه التجارب، طُلب من المشاركين من البشر قراءة جمل تحتوي على كلمات تم تصنيفها على أنها متوقعة أو غير متوقعة؛ وفي حالات أخرى، استمع المشاركون إلى سلسلة من الأصوات المتكررة التي انقطعت فجأة بسبب ضجيج غريب. وفي حالات أخرى، كانت التنبؤات المنطقية التي قدمها المشاركون مشوشة – فقد توقعوا حدوث X، لكن Y حدث بدلاً من ذلك. يعمل تصنيف موديرشانيتشي للتعريفات الرياضية على تقييم مدى شعور العامل الذكي “بالمفاجأة” في مثل هذه المواقف – وهي معلومات يمكن أن تساعد العلماء في النهاية على فهم كيفية تفاعل البشر بشكل أفضل مع الأحداث المفاجئة والجديدة.

استخدم Modirshanechi أساليب رياضية للتحقيق في أوجه التشابه والاختلاف بين التعريفات الثمانية عشر والظروف التي تجعلها غير قابلة للتمييز. ثم حدد إطارًا موحدًا للمقارنة المنهجية بين الأساليب المختلفة لقياس المفاجأة وكيفية تأثير هذه المشاعر على الدماغ. تميز خوارزميته بين “المفاجأة” كمُعدِّل لسرعة التعلم و”الحداثة” كمحرك للاستكشاف الموجه نحو الهدف.

اختبار تنبؤات الخوارزمية على البشر

يقول موديرشانيتشي: “قد تكون الأشياء الجديدة مفاجئة، ولكن من الممكن توقعها أيضًا”. “على سبيل المثال، تعتبر رؤية كسوف الشمس لأول مرة تجربة جديدة ولكنها أيضًا تجربة متوقعة، حيث سمعت عن الكسوف في الأخبار. ومن ناحية أخرى، إذا طرقت والدتك التي تعيش في بلد آخر الباب فجأة عند باب منزلك، لن تكون زيارتها تجربة جديدة ولكنها ستكون مفاجئة. في بحثنا، قمنا بقياس ذلك رياضيًا وميزنا بين المفاجأة، التي تسرع عملية التعلم، والحداثة، التي تدفعنا إلى الاستكشاف لقد فصلت هذه الإشارات في الدماغ.”

وكانت الخطوة التالية هي اختبار تنبؤات الخوارزمية مقابل السلوك الفعلي للبشر. ولهذا السبب، عمل موديرشانيتشي مع مختبر الفيزياء النفسية التابع لمدرسة لوزان الاتحادية للفنون، برئاسة مايكل هيرزوغ، لتحليل البيانات السلوكية وتخطيط كهربية الدماغ (EEG) التي تم جمعها خلال التجارب المعرفية مع المشاركين من البشر. ووجد أن كلاً من المفاجأة والجدة كانا محددين حاسمين للسلوك البشري في البيئات المتقلبة ذات المكافآت المتفرقة. يقول موديرشانيتشي: “نجحت الخوارزمية في التنبؤ بنسبة 60% إلى 80% من قرارات المشاركين”.

ويوضح قائلاً: “إن هدفنا ليس إنشاء نظام ذكاء اصطناعي يعمل بشكل أفضل من البشر، بل تصميم نظام أكثر إخلاصًا للسلوك البشري من أجل تحسين فهمنا للدماغ”. “يعلم الجميع أنه إذا قمت بإسقاط تفاحة، فسوف تسقط على الأرض. لكن نيوتن وجد صيغة رياضية لوصف هذه العملية. وهذا مشابه لما نحاول القيام به – لقد طورنا خوارزمية يمكنها التنبؤ متى وبمدى مفاجأة البشر، ويمكننا تفسير المعادلة التي من خلالها يتعلم البشر بشكل أسرع عندما يتفاجأون.”

علاوة على ذلك، توفر خوارزمية Modirshanechi أساسًا لمزيد من البحث. يقول: “على سبيل المثال، تشير بيانات مخطط كهربية الدماغ (EEG) إلى أن الأشخاص المصابين بالفصام ينظرون إلى المفاجأة بشكل مختلف عن الأشخاص في المجموعات الضابطة”. “لكننا لا نعرف إلى أي مدى يختلف تصورهم. يمكن لمعادلتنا الرياضية قياس ذلك. ويمكن استخدامها للإجابة على أسئلة أخرى أيضًا: هل يتعلم مرضى الفصام بشكل أبطأ لأنهم لا يشعرون بالدهشة؟ هل يسعون إلى ذلك؟” هل يمكن للعلماء الحصول على معلومات أقل فعالية لأنهم لا يختبرون الحداثة؟ باستخدام خوارزميتنا، يمكن للعلماء تصميم تجارب لاختبار هذا النوع من الفرضيات.”

تطبيقات في مجالات أخرى

وللخوارزمية تطبيقات في مجالات أخرى أيضًا. في التعليم، على سبيل المثال، يمكن للمعلمين استخدامه لاستكشاف كيف يمكن للمفاجأة أن تعزز عملية التعلم والحفظ.

وبالمثل، يقدم بحث Modirshanechi مساهمة مهمة في مجال الذكاء الاصطناعي. ويقول: “معظم الخوارزميات الموجودة اليوم تعتمد على بيئات مستقرة”. “ولكن في العالم الحقيقي، تتغير الأمور باستمرار. يحتاج المهندسون إلى أن يكونوا قادرين على دمج عامل “المفاجأة” في نماذجهم لجعلها أكثر موثوقية وأمانًا. وأعتقد أن الوقت قد حان لمعالجة هذه المشكلة وتطوير الجيل القادم من برامج الذكاء الاصطناعي.”

مراجع

البحث عن الجديد والتعلم مما هو غير متوقع: النماذج الحسابية للمفاجأة والحداثة في الدماغ، مودرشانيشي، علي رضا