“الصندوق الأسود” هذه الكلمة تذكرنا عادًة بأجهزة التسجيل الموجودة على متن الطائرات. والتي تقوم الأجهزة المختصة بتحليلها حال اختطاف أو سقوط طائرة. ولكن ما لا يعرفه الكثيرون أن “الصندوق الأسود” هو مصطلح مهم في عالم الذكاء الاصطناعي.
حيث تشير الصناديق السوداء للذكاء الاصطناعي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الأعمال الداخلية غير المرئية للمستخدم. يمكنك تغذيتهم بالمدخلات والحصول على المخرجات، لكن لا يمكنك فحص كود النظام أو المنطق الذي أنتج المخرجات.
التعلم الآلي مثالًا.. وهو مجال سريع النمو في الذكاء الاصطناعي. وقد أدى إلى ظهور أنظمة ذكية جديدة ومبتكرة، مثل ChatGPT و DALL-E2. ومع ذلك. فإن إحدى التحديات الرئيسية في التعلم الآلي هي صعوبة فهم كيفية عمل هذه الأنظمة.
في التعلم الآلي.. هناك ثلاثة مكونات رئيسية: الخوارزمية، وبيانات التدريب، والنموذج. الخوارزمية هي مجموعة من الإجراءات التي تحدد كيفية تعلم النظام. بيانات التدريب هي مجموعة من الأمثلة التي يستخدمها النظام لتعلم الأنماط. والنموذج هو الناتج النهائي للتعلم، وهو ما يستخدمه الناس.
يمكن إخفاء أي من هذه المكونات الثلاثة في صندوق أسود. الخوارزمية هي الأكثر شيوعًا، حيث يمكن إخفاءها لحماية الملكية الفكرية أو لجعل النظام أكثر تعقيدًا. ومع ذلك، يمكن أيضًا إخفاء بيانات التدريب أو النموذج.
مزايا الصندوق الأسود
هناك عدد من المزايا لاستخدام الصندوق الأسود في التعلم الآلي. أولاً، يمكن أن يساعد في حماية الملكية الفكرية. إذا كان النظام محميًا بصندوق أسود، فسيكون من الصعب على الآخرين نسخ أو تقليد عمله.
كما يمكن أن يجعل النظام أكثر تعقيدًا. إذا كان النظام محميًا بصندوق أسود، فسيكون من الصعب فهم كيفية عمله. وهذا يمكن أن يجعله أكثر قوة وقدرة على التعلم.
كذلك يمكن أن يساعد في تقليل التحيز. إذا كان النظام محميًا بصندوق أسود، فسيكون من الصعب التحكم في بيانات التدريب.
في النهاية. لحماية ملكيتهم الفكرية غالبًا ما يضع مطورو الذكاء الاصطناعي النموذج في صندوق أسود.
أسلوب آخر يتبعه مطورو البرامج هو إخفاء البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. وبعبارة أخرى، وضع بيانات التدريب في صندوق أسود.
اقرأ أيضا:
فيديو: كيف تغير شبكة 5G طريقة استخدامنا للألعاب والواقع الافتراضي؟