التعلم المعزز (RL) هو نوع من التعلم الآلي. في هذا النهج، تتعلم الخوارزميات اتخاذ القرارات من خلال التجربة والخطأ، مثلما يفعل البشر كثيرًا.
عندما نضيف ردود الفعل البشرية إلى هذا المزيج، تتغير هذه العملية بشكل كبير. ثم تتعلم الآلات من أفعالها ومن التوجيهات التي يقدمها البشر. هذا المزيج يخلق بيئة تعليمية أكثر ديناميكية.
وفي هذا المقال سنتحدث عن خطوات هذا النهج المبتكر. سنبدأ بأساسيات التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية. بعد ذلك، سنتعرف على الخطوات الأساسية لتنفيذ التعلم القائم على المعرفة مع التعليقات البشرية.
ما هو التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية (RLHF)؟
التعزيز التعلم من ردود الفعل البشرية، أو RLHF، هي طريقة يتعلم فيها الذكاء الاصطناعي من التجربة والخطأ والمدخلات البشرية. في التعلم الآلي القياسي، يتحسن الذكاء الاصطناعي من خلال الكثير من العمليات الحسابية. هذه العملية سريعة ولكنها ليست مثالية دائمًا، خاصة في مهام مثل اللغة.
تتدخل RLHF عندما يحتاج الذكاء الاصطناعي، مثل روبوت الدردشة، إلى التحسين. في هذه الطريقة، يقدم الأشخاص تعليقات إلى الذكاء الاصطناعي ويساعدونه على الفهم والاستجابة بشكل أفضل. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص في معالجة اللغات الطبيعية (NLP). يتم استخدامه في برامج الدردشة الآلية وأنظمة تحويل الصوت إلى نص وأدوات التلخيص.
عادةً، يتعلم الذكاء الاصطناعي من خلال نظام المكافآت بناءً على أفعاله. ولكن في المهام المعقدة، قد يكون هذا أمرًا صعبًا. وهنا تكون ردود الفعل البشرية ضرورية. إنه يوجه الذكاء الاصطناعي ويجعله أكثر منطقية وفعالية. يساعد هذا النهج في التغلب على قيود تعلم الذكاء الاصطناعي من تلقاء نفسه.
هدف RLHF
الهدف الرئيسي لـ RLHF هو تدريب النماذج اللغوية لإنتاج نص جذاب ودقيق. يتضمن هذا التدريب بضع خطوات:
أولاً، يقوم بإنشاء نموذج المكافأة. يتنبأ هذا النموذج بمدى تقييم البشر لنص الذكاء الاصطناعي.
ردود الفعل البشرية تساعد في بناء هذا النموذج. تشكل هذه التعليقات نموذجًا للتعلم الآلي لتخمين التقييمات البشرية.
بعد ذلك، يتم ضبط نموذج اللغة باستخدام نموذج المكافأة. إنه يكافئ الذكاء الاصطناعي للنص الذي يحصل على تقييمات عالية.
تساعد هذه الطريقة الذكاء الاصطناعي على معرفة متى يجب تجنب أسئلة معينة. ويتعلم كيفية رفض الطلبات التي تتضمن محتوى ضارًا مثل العنف أو التمييز.
أحد الأمثلة المعروفة للنموذج الذي يستخدم RLHF هو برنامج ChatGPT الخاص بـ OpenAI. يستخدم هذا النموذج ردود الفعل البشرية لتحسين الاستجابات وجعلها أكثر أهمية ومسؤولية.
خطوات تعزيز التعلم بالتغذية الراجعة البشرية
يضمن التعلم المعزز بالملاحظات البشرية (RLHF) أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي فعالة من الناحية الفنية، وسليمة أخلاقياً، وذات صلة بالسياق. انظر إلى الخطوات الخمس الرئيسية لـ RLHF التي تستكشف كيفية مساهمتها في إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي متطورة وموجهة بشريًا.
البدء بنموذج تم تدريبه مسبقًا
تبدأ رحلة RLHF بنموذج تم تدريبه مسبقًا، وهي خطوة أساسية في التعلم الآلي البشري داخل الحلقة. تم تدريب هذه النماذج في البداية على مجموعات بيانات واسعة النطاق، ولكنها تمتلك فهمًا واسعًا للغة أو المهام الأساسية الأخرى ولكنها تفتقر إلى التخصص.
يبدأ المطورون بنموذج تم تدريبه مسبقًا ويحصلون على ميزة كبيرة. لقد تم بالفعل تعلم هذه النماذج من خلال كميات هائلة من البيانات. فهو يساعدهم على توفير الوقت والموارد في مرحلة التدريب الأولية. تمهد هذه الخطوة الطريق لتدريب أكثر تركيزًا وتحديدًا يتبع ذلك.
الضبط الدقيق تحت الإشراف
تتضمن الخطوة الثانية الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، حيث يخضع النموذج المُدرب مسبقًا لتدريب إضافي على مهمة أو مجال محدد. تتميز هذه الخطوة باستخدام البيانات المصنفة، مما يساعد النموذج على إنشاء مخرجات أكثر دقة وذات صلة بالسياق.
تعد عملية الضبط الدقيق هذه مثالًا رئيسيًا على تدريب الذكاء الاصطناعي الموجه بواسطة الإنسان، حيث يلعب الحكم البشري دورًا مهمًا في توجيه الذكاء الاصطناعي نحو السلوكيات والاستجابات المرغوبة. يجب على المدربين اختيار البيانات الخاصة بالمجال وتقديمها بعناية للتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يتكيف مع الفروق الدقيقة والمتطلبات المحددة للمهمة التي بين أيديهم.
التدريب على نموذج المكافأة
في الخطوة الثالثة، تقوم بتدريب نموذج منفصل للتعرف على المخرجات المرغوبة التي يولدها الذكاء الاصطناعي ومكافأتها. تعتبر هذه الخطوة أساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي القائم على الملاحظات.
يقوم نموذج المكافأة بتقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي. يقوم بتعيين الدرجات بناءً على معايير مثل الملاءمة والدقة والمواءمة مع النتائج المرجوة. تعمل هذه النتائج كملاحظات وتوجيهات للذكاء الاصطناعي نحو إنتاج استجابات ذات جودة أعلى. تتيح هذه العملية فهمًا أكثر دقة للمهام المعقدة أو الذاتية حيث قد لا تكون التعليمات الصريحة كافية للتدريب الفعال.
تعزيز التعلم من خلال تحسين السياسة القريبة (PPO)
بعد ذلك، يخضع الذكاء الاصطناعي للتعلم المعزز عبر تحسين السياسة القريبة (PPO)، وهو نهج خوارزمي متطور في التعلم الآلي التفاعلي.
يسمح PPO للذكاء الاصطناعي بالتعلم من التفاعل المباشر مع بيئته. فهو ينقح عملية صنع القرار من خلال المكافآت والعقوبات. تعتبر هذه الطريقة فعالة بشكل خاص في التعلم والتكيف في الوقت الفعلي، لأنها تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم عواقب أفعاله في سيناريوهات مختلفة.
يلعب PPO دورًا أساسيًا في تعليم الذكاء الاصطناعي كيفية التنقل في البيئات الديناميكية المعقدة حيث قد تتطور النتائج المرغوبة أو يصعب تحديدها.
فريق أحمر
تتضمن الخطوة الأخيرة اختبارًا صارمًا في العالم الحقيقي لنظام الذكاء الاصطناعي. هنا، مجموعة متنوعة من المقيمين، المعروفين باسم "الأحمر، تيم، تحدي الذكاء الاصطناعي بسيناريوهات مختلفة. إنهم يختبرون قدرتها على الاستجابة بدقة وبشكل مناسب. تضمن هذه المرحلة قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع تطبيقات العالم الحقيقي والمواقف غير المتوقعة.
يختبر Red Teaming الكفاءة الفنية للذكاء الاصطناعي وسلامة أخلاقية وسياقية. إنهم يضمنون أنها تعمل ضمن حدود أخلاقية وثقافية مقبولة.
خلال هذه الخطوات، تؤكد RLHF على أهمية المشاركة البشرية في كل مرحلة من مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي. بدءًا من توجيه التدريب الأولي ببيانات منسقة بعناية إلى تقديم تعليقات دقيقة واختبارات صارمة في العالم الحقيقي، تعد المدخلات البشرية جزءًا لا يتجزأ من إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي ذكية ومسؤولة ومتوافقة مع القيم والأخلاق الإنسانية.
وفي الختام
يُظهر التعلم المعزز بالملاحظات البشرية (RLHF) حقبة جديدة في الذكاء الاصطناعي لأنه يمزج الرؤى البشرية مع التعلم الآلي من أجل أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر أخلاقية ودقة.
يعد RLHF بجعل الذكاء الاصطناعي أكثر تعاطفاً وشمولاً وابتكارًا. يمكنه معالجة التحيزات وتعزيز حل المشكلات. تم إعداده لتحويل مجالات مثل الرعاية الصحية والتعليم وخدمة العملاء.
ومع ذلك، فإن تحسين هذا النهج يتطلب بذل جهود متواصلة لضمان الفعالية والعدالة والمواءمة الأخلاقية.
