“الاستدلال السببي المتقدم”.. هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفهم لماذا؟

AI بالعربي – خاص

لطالما برع الذكاء الاصطناعي في التعرف على الأنماط والتنبؤ بما سيحدث لاحقًا، لكنه ظل عاجزًا عن الإجابة على سؤال أعمق: “لماذا حدث هذا؟” هنا يظهر “الاستدلال السببي المتقدم” كأحد الاتجاهات الثورية، إذ يسعى إلى منح الآلة القدرة على فهم العلاقات السببية بين الأحداث، لا مجرد ملاحظة الترابط بينها. هذه القدرة تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر وعيًا بالعالم من حوله، وتفتح آفاقًا جديدة للتطبيقات التي تتطلب تفسيرًا وفهمًا حقيقيًا.

ما هو الاستدلال السببي المتقدم؟

الاستدلال السببي المتقدم هو قدرة الأنظمة الذكية على تحليل البيانات للتمييز بين الارتباط والسببية، أي تحديد العوامل التي تؤدي إلى حدوث ظاهرة معينة. بدلًا من أن تكتفي النماذج بملاحظة أن حدثين يحدثان معًا، فهي تحاول فهم ما إذا كان أحدهما يسبب الآخر. هذا يتطلب نماذج ذكاء اصطناعي تفكر بشكل أكثر شبهًا بالبشر، حيث تستكشف سلسلة الأسباب والنتائج لتقديم تفسيرات دقيقة.

الفرق بين التنبؤ السببي والفهم السطحي

معظم النماذج الحالية يمكنها التنبؤ بأن “زيادة مبيعات المظلات” ترتبط بـ”هطول الأمطار”، لكنها لا تفهم السبب الكامن وراء هذا الترابط. الاستدلال السببي المتقدم يسعى إلى ما هو أبعد من ذلك، فهو لا يكتفي بملاحظة العلاقة، بل يحاول بناء نموذج ذهني يشرح لماذا المطر يؤدي إلى زيادة مبيعات المظلات، ويفكر في ماذا قد يحدث إذا تغير أحد العوامل.

كيف يتم بناء الاستدلال السببي في النماذج؟

تعتمد تقنيات الاستدلال السببي على مزيج من:

شبكات بايزية السببية (Causal Bayesian Networks) لرسم علاقات معقدة بين المتغيرات.

النماذج التوليدية السببية لمحاكاة ما قد يحدث تحت ظروف بديلة (Counterfactuals).

التجارب الافتراضية التي تختبر كيفية تغير النتائج عند تعديل المدخلات.
هذه الأدوات تساعد النماذج على التفكير بشكل افتراضي كما يفعل البشر عند طرح سؤال “ماذا لو؟”.

التحديات في تعليم الآلة “فهم السبب”

رغم أهمية الاستدلال السببي، فإن تعليمه للآلات يواجه تحديات ضخمة، أبرزها أن الكثير من البيانات الواقعية لا تتضمن أسبابًا صريحة، بل مجرد ملاحظات. كما أن بناء تجارب رقمية افتراضية يتطلب قوة حسابية هائلة، وقد يؤدي إلى استنتاجات خاطئة إذا لم تكن البيانات ممثلة بشكل كافٍ لكل السيناريوهات الممكنة.

تطبيقات الاستدلال السببي المتقدم

في الطب، يمكن للأنظمة الذكية تحليل البيانات لتحديد الأسباب المحتملة للأمراض، بدلًا من مجرد التنبؤ بها. في الاقتصاد، تساعد هذه النماذج على فهم العوامل المؤدية للأزمات المالية، ما يمنح صناع القرار أدوات أفضل للتخطيط. وحتى في الذكاء الاصطناعي التفاعلي، يمكن استخدامه لتفسير تصرفات الروبوتات وتعديل استراتيجياتها وفقًا لذلك.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجيب على “لماذا”؟

بينما لا يزال الطريق طويلًا للوصول إلى ذكاء سببي كامل، يمثل هذا التوجه خطوة كبيرة نحو بناء أنظمة أكثر وعيًا. هذه القدرة لن تجعل الآلات أكثر دقة فقط، بل أكثر قدرة على التعاون مع البشر من خلال تفسير اختياراتها وإقناع المستخدمين بمنطق قراراتها.