واشنطن-سانا
طور باحثون في كلية فيتربي للهندسة بجامعة كاليفورنيا الجنوبية نظام ذكاء اصطناعي جديداً قادراً على اكتشاف فجواته المعرفية وتصحيحها ذاتياً أثناء العمل، ما يسهم في تحسين أدائه دون الاعتماد الكامل على بيانات التدريب التقليدية.
وذكر بيان نشره موقع الجامعة الإلكتروني أن النظام يعتمد على حلقة ملاحظات متقدمة تمكنه من تقييم أخطائه أثناء محاولة حل مشكلات برمجية معقدة، ثم تعديل استراتيجياته تدريجياً للوصول إلى الحلول الصحيحة.
ويتيح هذا الابتكار للأنظمة الذكية التكيف مع المتغيرات المفاجئة في البيئة المحيطة دون الحاجة إلى عمليات إعادة تدريب مكلفة، ما يعزز قدرتها على التعلم الذاتي ويزيد كفاءتها في تنفيذ المهام المعقدة.
وأشار الباحثون إلى أن هذه التقنية قد تسهم في خفض تكاليف تطوير النماذج التوليدية، وفتح آفاق جديدة في مجالات الأتمتة والتعلم الآلي، في ظل التطور المتسارع الذي يشهده مجال الذكاء الاصطناعي عالمياً.
يذكر أن تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعلم الذاتي، وتصحيح أخطائها يمثل خطوة مهمة نحو تعزيز كفاءة هذه التقنيات، وتوسيع استخداماتها في مجالات متعددة.
