🔔 خوارزمية مستوحاة من أسراب الطيور لتقليل أخطاء الذكاء الاصطناعي

تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي تحدّياً متزايداً عند تلخيص النصوص الطويلة، إذ قد تنتج أحياناً معلومات هذه المشكلة لا تقتصر على نقل معلومات خاطئة فحسب، بل تجعل عملية مراجعة الملخّصات والتحقق من صحتها أكثر في محاولة لمعالجة هذه المشكلة، طوّر فريق من علماء الحاسوب في جامعة نيويورك إطاراً خوارزمياً جديداً مستوحى من ظاهرة طبيعية الفكرة الأساسية تقوم على تقليد الطريقة التي تنظم بها الطيور نفسها في مجموعات متناسقة أثناء الطيران، بهدف تحسين طريقة معالجة النصوص قبل أن يعمل هذا الإطار كمرحلة تمهيدية قبل إدخال ففي البداية يجري تحليل كلّ جملة في المستند الطويل بعد تنظيفها من الكلمات غير الأساسية، ثم تُحوَّل إلى تمثيل رقميّ يسمح بعد ذلك تُرتَّب الجمل وفق معايير مثل موقعها في الوثيقة، وصلتها بالموضوع، وأهميتها في الأقسام الرئيسية لكن اختيار الجمل الأعلى تقييماً فقط لذلك تعامل الخوارزمية كلّ جملة كما لو كانت "طائراً" في فضاء افتراضيّ، حيث تتجمع الجمل المتشابهة في المعنى ومن كل مجموعة يتم اختيار الجملة الأكثر تمثيلاً، ما يساعد على تقليل التكرار بعد ذلك، تُرسل الجمل المختارة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي وقد اختبر الباحثون هذه الطريقة على أكثر من تسعة آلاف وثيقة، ووجدوا أنها تُحسّن دقّة الملخّصات مقارنة باستخدام ورغم أن الباحثين يؤكدون أن هذه الطريقة لا تقضي تماماً على مشكلة أخطاء الذكاء الاصطناعي، فإنها تمثل خطوة مهمّة نحو إنتاج ملخّصات أقرب إلى النصوص الأصلية وأكثر موثوقية