شارك
الرئيسية
2 دقيقة
يعد تقييم ذكاء أنظمة الذكاء الاصطناعي واحداً من أبرز التحديات التي تواجه الباحثين والمطورين في هذا المجال، لذا يسعون إلى إيجاد أساليب واختبارات فعّالة تساعد على تقييم ذكاء هذه الأنظمة بدقة، ما يضمن تطورها واستخدامها بشكلٍ فعّال وآمن. وفي هذا المقال، نستعرض أبرز الأساليب والاختبارات التي طوِّرت لتقييم ذكاء أنظمة الذكاء الاصطناعي.
الأساليب والاختبارات التي طوِّرت لتقييم ذكاء أنظمة الذكاء الاصطناعي
يرتبط ذكاء نظام الذكاء الاصطناعي بدقة النتائج التي يتنبأ بها، وتوجد عدة طرق للتأكد من عمل النظام منذ بدايته حتى لحظة تطبيقه من قِبل المستخدم. من أبرز هذه الأساليب:
جودة البيانات
تُعد البيانات أحجار بناء نظام الذكاء الاصطناعي، ودون بيانات عالية الجودة، لن يُعطي نظام الذكاء الاصطناعي نتائج دقيقة أو متسقة أو قوية. لذلك، من الأفضل البدء باختبار جودة البيانات. إذ يجب التحقق من أن البيانات المستخدمة ذات صلة وثيقة بموضوع النظام المراد بناؤه، كما أنها كاملة ومتوازنة ومناسبة لحل المشكلة. ويجب أيضاً التحقق من خلو البيانات من الأخطاء أو التحيزات أو الحالات شاذة قد تؤثّر في سلوك النموذج أو نتائجه.
التحقق من صحة النموذج
تشمل عملية التحقق من صحة النموذج تقييم مدى ملاءمة نموذج الذكاء الاصطناعي للبيانات، ومدى ملاءمته للهدف الأساسي من بنائه. يُجرى اختبار أداء النموذج باستخدام مقاييس مختلفة، مثل مقياس الدقة وغيره، وأيضاً يُختار المقياس بناءً على الهدف المطلوب وقدرة النموذج على حل المشكلة التي بُني لأجلها. ويشمل اختبار أداء النموذج في أثناء مرحلة التطوير مقارنة مخرجات النموذج (القيم المتوقعة) بالقيم الفعلية.
في الخطوة التالية، يجري اختبار قدرة تعميم النموذج على بيانات جديدة بالنسبة له أو غير مرئية مسبقاً، باستخدام تقنيات محددة. يساعد التحقق من صحة النموذج على تحديد وتصحيح أي مشكلات تتعلق بالتركيب الزائد أو النقص في كود النموذج.
اقرأ أيضاً: ما هو اختبار آي كيو للذكاء الاصطناعي؟ وهل سيتفوق على الذكاء البشري؟
اختبار الخوارزمية
تعالج الخوارزميات البيانات وتوفّر الرؤى المطلوبة منها، وتعد قلب أنظمة الذكاء الاصطناعي. وتعتمد دقة النظام بشكلٍ كبير على اختيار الخوارزمية الصحيحة والمناسبة لبناء نظام الذكاء الاصطناعي المطلوب. وللتحقق من عمل النظام، يجب التأكد من دقة المخرجات التي تنتج عن هذه الخوارزمية.
يتضمن اختبار الخوارزميات التحقق من أن خوارزمية الذكاء الاصطناعي تعمل على النحو المنشود. يجري اختبار منطق الخوارزمية ووظيفتها وكفاءتها على المدخلات والمخرجات والسيناريوهات المختلفة. ومن المهم أيضاً اختبار قوة الخوارزمية وقابلية التوسع والأمان ضد التهديدات المحتملة، مثل خروقات البيانات أو فشل النظام. يساعدك اختبار الخوارزميات على اكتشاف الأخطاء ونقاط الضعف وإصلاحها.
اختبار المستخدم
بعد التحقق مما سبق، يجب التحقق من قبول المستخدمين النظام، لذا يُجرى اختبار المستخدم، وهو عملية جمع التعليقات من المستخدمين النهائيين أو أصحاب المصلحة في استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، يساعد ذلك على اختبار قابلية استخدام النظام وموثوقيته وقيمته من وجهة نظر المستخدم. تساعد هذه الخطوة على تحسين النموذج ووظائفه وأدائه وفقاً لاحتياجات المستخدم وتوقعاته.
اقرأ أيضاً: مصطفى سليمان: طورت اختبار تورينغ لمعرفة قدرة الذكاء الاصطناعي على جني مليون دولار
مراجعة التعليمات البرمجية
مراجعة التعليمات البرمجية (الكود) هي عملية فحص وتحسين جودة ومعايير الكود الذي بُني عليه نموذج الذكاء الاصطناعي. وتشمل مراجعة سهولة قراءة الكود وإمكانية صيانته وتوثيقه باستخدام أفضل الممارسات والإرشادات. بالإضافة إلى ذلك، يجب مراجعة نمطية الكود وقابلية إعادة الاستخدام وذلك بهدف تحسين وتبسيط بنية كود الذكاء الاصطناعي وأسلوبه ووظيفته.
الاختبار المستمر
الاختبار المستمر هو عملية أتمتة ودمج اختبار كود الذكاء الاصطناعي في دورة تطوير. يتطلب ذلك استخدام أدوات وأنظمة أساسية لإنشاء اختبارات كود الذكاء الاصطناعي وتشغيلها بشكلٍ مستمر ومتسق، علاوة على مراقبة وتتبع أدائه وسلوكه. يمكن أن يساعدك الاختبار المستمر على ضمان جودة وموثوقية النظام.
اقرأ أيضاً: ماذا يعني أن يتمكّن الذكاء الاصطناعي من التغلب على البشر في اختبار القدرات الإبداعية؟
اختبار تكامل النظام
تُعد أنظمة الذكاء الاصطناعي جزءاً من شبكة معقدة من التطبيقات تشكّل نظاماً متكاملاً. وقد يتضمن النظام المتكامل أكثر من نظام ذكاء اصطناعي. لذا، يجب اتباع نهج شامل للاختبار. يختبر تكامل النظام اختبار النظام بأكمله وفقاً لمعلّمات مختلفة عندما يعمل مع أهداف متضاربة.