الاتجاه الأول المحدد هو التعلم المستمر، والذي يعالج تحدي تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي معلومات جديدة دون المساس بالمعرفة الحالية. هذه المشكلة، المعروفة باسم "النسيان الكارثي"، تمت معالجتها تقليديًا عن طريق إعادة تدريب النماذج بمزيج من البيانات القديمة والجديدة. ومع ذلك، غالبًا ما يكون هذا النهج مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً ومعقدًا، مما يجعله غير متاح للعديد من المؤسسات.
تتوقع VentureBeat تحقيق اختراقات في التعلم المستمر من شأنها أن تمكن من إيجاد طرق أكثر كفاءة وسهولة لتحديث نماذج الذكاء الاصطناعي. سيسمح هذا للمؤسسات بتكييف أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بسهولة أكبر مع البيانات المتغيرة واحتياجات العمل المتطورة.
يؤكد التقرير أن التركيز يتحول نحو هندسة الأنظمة المحيطة بنماذج الذكاء الاصطناعي، بدلاً من التركيز فقط على الذكاء الخام للنماذج نفسها. الاتجاهات الثلاثة الأخرى لم يتم تضمينها في المادة المصدر.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment