جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني مشكلة تعلم القيمة؟
مشكلة التعلم القيمة هي مسألة أساسية محددة في تطوير التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعالج الفرق بين البشر وأجهزة الكمبيوتر ، والطرق التي يفكرون بها.
باختصار ، تستند مشكلة تعلم القيمة إلى مدى صعوبة أجهزة الكمبيوتر لمعرفة "القيمة" (من حيث كل من البيانات والسياسة) وكيفية التصرف في شبكة تعلم الآلة ، وكيف يمكن للمبرمجين تحسين كيفية يعمل البرنامج لمطابقة نواياهم الأصلية عند إنشائها.
تيكوبيديا تشرح مشكلة تعلم القيمة
المفتاح لمشكلة التعلم القيمة هو أنه من المهم للغاية للمبرمجين لتكون قادرة على جعل برامج التعلم الآلي التي تنفذ القيم المقصودة. ومع ذلك ، فإن catch-22 هو أنه لا يمكن ذكر القيم صراحة بطرق تعوق البرنامج عن التعلم نفسه.
يتحدث الناس في بعض الأحيان عن "تقارب" تقنيات التعلم الآلي باعتبارها الناجحة في التركيز على بيانات القيمة ، ولكن مشكلة تعلم القيم مختلفة بعض الشيء. إنها فكرة أنه يجب أن يكون هناك طريقة أساسية لإظهار برنامج التعلم الآلي ما هو مرغوب فيه ، بدلاً من مجرد إملاءته ، وهي طريقة حتمية لتشغيل ML.
على سبيل المثال ، خذ هذه الورقة حول مشكلة تعلم القيمة التي تشير إلى أن برامج التعلم الآلي يمكن أن تحتوي على مجموعة تخزين من المدخلات التي تظهر استجابات بشرية إيجابية للمنبهات. عند قراءة هذه الأنواع من العناوين لمشكلة التعلم القيمة ، يصبح من الواضح أن هناك فجوة كبيرة في التعلم الآلي التي ليس من السهل إصلاحها - بشكل أساسي - كيف يمكن للناس إنشاء آلات يمكن أن يفكروا حقًا كأنهم أشخاص؟ هناك طريقة أخرى لتفسير ذلك وهي أن مشكلة تعلم القيمة تكمن في صميم تفكيرنا كبشر ، وكيف لا تعتمد أفكارنا دائمًا على المدخلات عن ظهر قلب.
بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر لتصميم حدسنا وغرائزنا وميلنا الاجتماعية وأعمق قيمنا الأخلاقية ، يعد أمرًا طويلًا ، حتى عندما تستطيع أجهزة الكمبيوتر تعلم لعب الشطرنج بطريقة إنسانية ، أو تفوقنا في حل مشكلات الرياضيات الصعبة. يمكن للمتخصصين أن يتوقعوا أن يستمر برنامج التعلم القيم في أن يكون محوريًا في تطوير تقنيات التعلم الآلي.
