461

وأوضح المؤلف المشارك في الدراسة شانون لادو: “يحدث انهيار الوضع عندما تقوم بتدريب شــبكة عصبية اصطناعية على شيء ما، ثم تدربها على شــيء آخر وتنسى أول شيء تــم تدريبها عليه”. “من خلال فهم أفضل لسبب حدوث أو عدم حدوث انهيار الوضع في الأنظمة الطبيعية، قــد نتعلم كيفية منع حدوث ذلك في الذكاء الاصطناعي، وقد يشتمل الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة، المستوحى مــن الأنظمة البيئيــة، على حلقات ردود الفعل، والمسارات الزائدة عن الحاجة، وأطــر صنع القرار. يمكن أن تساهم ترقيات المرونة هذه أيضًا في توفير “ذكاء عام” أكثر لأنظمة الذكاء الاصطناعــي التي يمكن أن تمكن مــن التفكير وإجراء الاتصال بما يتجاوز البيانات المحددة التي تم تدريب الخوارزمية عليها “. من ناحية أخرى يقول البيان الصادر من معهد كاري ، يمكن أن تساعد البيئة أيضًا في الكشــف عن ســبب إظهار نماذج اللغــات الكبيرة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، والتي تدعم برامج ، ChatGPT الدردشــة الشــهيرة مثل ســلوكيات ناشــئة غير موجودة في نمــاذج اللغات الأصغر. تشــمل هذه الســلوكيات “الهلوسة” - عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء معلومات خاطئة. ونظرًا لأن علم البيئة يدرس الأنظمة المعقدة على مستويات متعددة وبطرق شــاملة، فهو جيد في التقاط الخصائص الناشئة مثل هذه ويمكن أن يساعد في الكشف عن الآليات الكامنة وراء مثل هذه السلوكيات، علاوة على ذلك، فإن التطور المســتقبلي للذكاء الاصطناعي يعتمد على الأفكار الجديدة. تطوير التعاون المشترك وفــي حين أن علــم البيئــة والذكاء الاصطناعي يتقدمــان في اتجاهات مماثلة بشكل مستقل، يقول الباحثون إن التعاون الوثيق والأكثر تعمدا يمكن أن يــؤدي إلى تقدم لــم يتصور بعد في كلا المجالين، حيث تقدم المرونة مثالًً مقنعًا لكيفية استفادة كلا المجالين من خلال العمل معًا. بالنسبة للبيئة، فإن التقدم في الذكاء الاصطناعي في قياس المرونة الطبيعية ووضع نماذج لها والتنبؤ بها يمكن أن يساعدنا في الاســتعداد لتغير المناخ والاستجابة له. بالنسبة للذكاء الاصطناعي، فإن الفهــم الأكثر وضوحًــا لكيفية عمل المرونة البيئية يمكن أن يلهم الذكاء الاصطناعي الأكثر مرونة والذي يصبح بعد ذلك أفضــل في نمذجة المرونة البيئية والتحقيق فيها، مما يمثل حلقة ردود فعل إيجابية. كما يَعِد التعاون الوثيق بتعزيز قدر أكبر من المســؤولية الاجتماعية في كلا المجالين. ويعمل علماء البيئة على دمــج طرق متنوعة لفهــم العالم من أنظمة المعرفة الأصلية وغيرها من أنظمة المعرفة التقليدية، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في دمج طرق التفكير المختلفة هذه. إن إيجاد طرق لدمج أنواع مختلفة من البيانات يمكن أن يساعد في تحسين فهمنا للأنظمة الاجتماعية البيئية، وإنهاء الاستعمار في مجال البيئة، وتصحيح التحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي. وقالت كاثلين ويذرز، المؤلفة المشاركة وعالمة النظام البيئي في معهد كاري: “إن نماذج الذكاء الاصطناعي مبنية على البيانات الموجودة، ويتم تدريبها وإعادة تدريبها عندما تعود إلى البيانات الموجودة”. “عندما يكون لدينا فجوات 60 في البيانات تستبعد النساء فوق عامًا، أو الأشخاص الملونين، أو الطرق التقليدية للمعرفة، فإننا نخلق نماذج ذات نقاط عمياء يمكنها إدامة الظلم.” وبحسب بيان معهد كاري فأن التقارب التقارب بين الذكاء الاصطناعي وأبحاث البيئة ، سيتطلب تحقيق بناء الجسور بين هذين التخصصين المنعزلين، اللذين يستخدمان حاليا مفردات مختلفة، ويعملان ضمن ثقافات علمية مختلفة، ولديهما مصادر تمويل مختلفة. الورقة الجديدة هي مجرد بداية لهذه العملية. ويقول مؤلفو الدراسة أن الاستثمار في التطور المتقارب للبيئة والذكاء الاصطناعــي لديه القدرة على إنتاج وجهات نظر وحلول تحويلية لا يمكن تصورهــا ومدمرة مثــل الاختراقات الحديثة في روبوتات الدردشة والتعلم العميق التوليدي. “إن الآثار المترتبة على التقارب الناجح تتجاوز تطوير التخصصات البيئية أو تحقيق الذكاء العام الاصطناعــي - فهي ضرورية للاســتمرار والازدهار في مســتقبل ■ غير مؤكد” المصادر: البيان الصادر من معهد كاري لدراســات النظام البيئي Ecology and artificial intelligence : stronger together https :// www . caryinstitute . org / news - insights / press - release / ecology - and - artificial - in� telligence - stronger - together الدراسة المنشورة في دورية بروسيدينجز أوف ذا ناشيونال اكاديمي أوف ساينسز A synergistic future for AI and ecology https :// www . pnas . org / doi / 10 . 1073 / pnas . 2220283120 42 2023 ) - اكتوبر 461 العدد ( الجمعيةالكويتيةلحمايةالبيئة قضايا بيئية