نظرية التعلم الحوسبي Computational Learning Theory

ما هي نظرية التعلم الحوسبي؟

هي مجال فرعي للذكاء الاصطناعي يتعامل مع تصميم وتحليل خوارزميات التعلم الآلي، وتهدف إلى فهم الخصائص الحسابية لهذه الخوارزميات، بما في ذلك قدرتها على التعلم من البيانات والتعميم على البيانات الجديدة.

أهمية نظرية التعلم الحوسبي

توفر نظرية التعلم الحوسبي إطاراً يمكن من خلاله صياغة ومعالجة الأسئلة المتعلقة بأداء خوارزميات التعلم المختلفة بدقة. وبالتالي، يمكن إجراء مقارنات دقيقة لكل من القوة التنبؤية والكفاءة الحسابية لخوارزميات التعلم.

 ثمة ثلاثة جوانب رئيسية يجب إضفاء الطابع الرسمي عليها هي:

• تعريف الطريقة التي يتفاعل بها النموذج المتعلم مع بيئته.
• تعريف معايير النجاح في إنجاز مهمة التعلم.
• تعريف كفاءة استخدام البيانات أي تعقيد العينة والمعالجة.

الطرق المستخدمة في نظرية التعلم الحوسبي

الأساليب الرئيسية المستخدمة في نظرية التعلم الحسابي هي:

• التعلم الاستقرائي: ويعتبر الأكثر شيوعاً في الذكاء الاصطناعي، حيث يتم إعطاء نموذج التعلم الآلي مجموعة من بيانات التدريب، ثم يتم تكليفه للتنبؤ بالمخرجات للمدخلات الجديدة.
• التعلم الاستنتاجي: يتم إعطاء النموذج مجموعة من القواعد أو النماذج الأولية، ثم يتم تكليفه باستخدامها لتوليد مخرجات صحيحة لمدخلات جديدة.
• التعلم الاستدلالي: يتم إعطاء البرنامج الحاسوبي مجموعة من بيانات التدريب، ثم يتم تكليفه بتوليد فرضيات وتفسيرات محتملة للبيانات تتوافق مع بيانات التدريب.
• التعلم المعزز: يتم منح نموذج التعلم مجموعة من المكافآت والعقوبات، ثم يتم تكليفه بتعلم مجموعة من القواعد من شأنها تعظيم المكافآت وتقليل العقوبات.

تحديات نظرية التعلم الحوسبي 

هناك بعض التحديات الرئيسية التي تواجهها نظرية التعلم الحوسبي في الذكاء الاصطناعي. وأبرزها:

•  نقص البيانات: يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات للتعلم والتدريب. ومع ذلك، في بعض الأحيان لا توجد بيانات كافية متاحة، أو البيانات ليست عالية الجودة. 
• الإفراط في الملاءمة: يحدث عندما يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من الكثير من بيانات التدريب، ونتيجة لذلك، يؤدي هذا إلى ضعف الأداء في المهام التي لم يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي عليها.
• التعقيد الحسابي: قد يكون التعامل مع مهام التعلم البسيطة على البشر صعباً للغاية على تقنية الذكاء الاصطناعي الحالية. هذا يمكن أن يجعل من الصعب تطوير نماذج فعّالة تقود العالم نحو الحداثة المطلوبة.