التعلم الآلي بين الاستقراء، التفسير، والتحديات التطبيقية

التعلم الآلي بين الاستقراء، التفسير، والتحديات التطبيقية

أجرى الباحثان إنريكو باربيراتو (Enrico Barbierato) وأليس غاتي (Alice Gatti) من قسم الرياضيات والفيزياء بجامعة القلب المقدس الكاثوليكية في بريشيا – إيطاليا دراسة علمية نُشرت في مجلة Electronics سنة 2024، تحت عنوان “The Challenges of Machine Learning: A Critical Review”.

تهدف هذه الدراسة إلى تحليل التحديات النظرية والمنهجية التي تواجه مجال التعلم الآلي، ومناقشة مدى اعتباره علمًا بالمعنى التقليدي، خاصة في ظل اعتماده الكبير على الأساليب الإحصائية ونقص الشفافية في تفسير القرارات الناتجة عن النماذج الذكية. كما تسعى الورقة إلى مقارنة طرق التعلم الآلي بالآليات المعرفية البشرية، واستعراض أوجه الشبه والاختلاف بينهما من حيث آليات الفهم، الاستنتاج، والتعلّم من التجربة.

https://www.mdpi.com/2079-9292/13/2/416

مقدمة

شهدت السنوات الأخيرة تطورًا كبيرًا في استخدام التعلم الآلي كأداة رئيسية للتنبؤ واكتشاف الأنماط في البيانات. هذا التطور جعل التركيز يتحول من مجرد فهم الظواهر إلى القدرة على التنبؤ بها بدقة. بالرغم من نجاح نماذج التعلم الآلي في التنبؤ، إلا أن قدرتها على تقديم تفسيرات واضحة للنتائج ما زالت محدودة. هذا يطرح تساؤلات حول مدى مصداقية التعلم الآلي كعلم قائم على الأدلة.

أنواع التعلم الآلي ومقارنتها بالتعلم البشري

يمكن تقسيم التعلم الآلي إلى عدة أنواع:

التعلم المراقب: يعتمد على بيانات مصنفة لتعليم النموذج كيفية التنبؤ بالنتائج المستقبلية.
التعلم غير المراقب: يركز على اكتشاف الأنماط الكامنة في البيانات دون وجود تسميات مسبقة.
التعلم المعزز: يتعلم النموذج من خلال المكافآت والعقوبات، وهو مشابه للطريقة التي يتعلم بها الإنسان من التجربة والخطأ.
التعلم بالتقليد: يقوم النموذج بملاحظة تصرفات الخبراء وتقليدها، على غرار عمل الخلايا المرآتية في الدماغ البشري التي تساعد على التعلم بالملاحظة.

تشترك بعض هذه الأساليب مع التعلم البشري في مبدأ التعلم من الخبرة والملاحظة، لكن التعلم الآلي يحتاج إلى تعميم النتائج على حالات جديدة بدقة رياضية، بينما يمتلك البشر قدرة أكبر على التكيف والتعميم عبر مختلف المجالات.

الاستدلال الاستقرائي والتحديات الفلسفية

يعتمد التعلم الآلي على الاستدلال الاستقرائي، أي تعميم النتائج من حالات محددة إلى قواعد عامة. هذا النوع من الاستدلال لا يضمن صحة النتائج دائمًا، لأنه يفترض أن المستقبل يشبه الماضي، وهو افتراض قد يكون خاطئًا في بعض الحالات.

هذا يطرح تحديًا فلسفيًا حول ما إذا كان يمكن اعتبار التعلم الآلي علمًا حقيقيًا، خصوصًا عندما يقدم نماذج دقيقة للتنبؤ دون القدرة على تفسير الأسباب الكامنة وراء النتائج.

التفسير والشفافية في التعلم الآلي

تلعب الشفافية والتفسير دورًا مهمًا في تعزيز الثقة في نماذج التعلم الآلي. بعض النماذج، مثل K-means أو الانحدار المتعدد، يمكن فهم آلية عملها بالكامل وتسمى "نموذجًا شفافًا". في المقابل، النماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) توفر دقة عالية لكنها صعبة الفهم والتفسير.

لحل هذه المشكلة، يمكن استخدام أدوات مثل LIME وSHAP أو دمج أشجار القرار لتفسير القرارات محليًا وعالميًا، مع الحفاظ على التوازن بين الدقة وسهولة الفهم. هذا أمر مهم جدًا في المجالات الحساسة مثل الطب والتمويل، حيث يمكن أن تؤدي القرارات غير المفسرة إلى تقليل الثقة أو التسبب بأضرار حقيقية.

التطبيقات في الطب والأورام

يستخدم التعلم الآلي في مجال الأورام للتنبؤ باستجابة المرضى للعلاج وتحليل العوامل الوراثية والبيئية التي تؤثر على النتائج. الجمع بين التنبؤ الدقيق والاستدلال السببي يعزز:

تطوير خطط علاجية شخصية لكل مريض.
فهم كيفية تطور المرض عبر تحليل البيانات الطويلة المدى.
اكتشاف مسارات جديدة تساعد في تطوير أدوية أكثر فعالية.

هذه التطبيقات تمثل تحولًا مهمًا، حيث يجمع التعلم الآلي بين الدقة التنبؤية والفهم الأفضل للآليات السببية في علاج المرضى.

العدالة والانحياز في البيانات

تعد قضايا الانحياز والعدالة من أهم التحديات في التعلم الآلي. وتشمل:

انحياز الاختيار: نقص تمثيل بعض المجموعات في البيانات.
انحياز التصنيف: وجود أخطاء أو تحيز في عملية وضع العلامات.
الانحياز المجتمعي: انعكاس التحيزات التاريخية والاجتماعية.
انحياز العينة: عدم تمثيل البيانات للمجتمع بشكل كامل.

يمكن معالجة هذه المشكلات من خلال تقنيات المعالجة المسبقة، وأثناء التدريب، وبعده لضمان عدالة النماذج وموثوقيتها.

التعلم الآلي كعلم

تختلف الآراء حول وضع التعلم الآلي ضمن العلوم. بعض الباحثين يرونه علمًا قائمًا على التجريب والتحقق، خصوصًا مع استخدامه في الفيزياء والرياضيات لفهم الظواهر المعقدة. في المقابل، يصفه البعض بأنه علم لاغنوسطي يركز على التنبؤ وحل المشكلات دون الحاجة لفهم السبب الكامل وراء النتائج.

مهما اختلفت الآراء، فإن التعلم الآلي أصبح أداة علمية قوية من خلال:

اختبار التجارب بشكل منهجي.
تحسين الخوارزميات بالاعتماد على البيانات التجريبية.
تقديم حلول عملية في مجالات متعددة، مثل التعليم والطب والفيزياء النظرية.

الخلاصة

رغم التحديات الفلسفية والعملية، يظل التعلم الآلي متطورًا ومستمرًا. أهم النقاط:

يعتمد على الاستقراء، ما يضع حدودًا على قدرته على الشرح السببي الكامل.
دمج أدوات التفسير يزيد الشفافية والثقة في النتائج.
معالجة الانحياز وتعزيز العدالة في البيانات أمر ضروري.
تقنيات التعلم المعزز والتقليدي تقترب من التعلم البشري، مما يعزز الأسس النظرية للذكاء الاصطناعي.
مستقبل التعلم الآلي يتجه نحو نماذج تفسيرية وتنبؤية مع التركيز على العدالة والشفافية والتطبيق العملي في مجالات حساسة مثل الصحة والتعليم.