في عالم الذكاء الاصطناعي، تعتبر نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) من الأدوات الأساسية في تقديم الدعم النفسي والمرافقة العاطفية. لكن المشكلة الرئيسية التي تواجهها هذه النماذج لا تقتصر على جودة الاستجابة، بل تعود إلى اعتمادها على التنبؤ المحلي للكلمات، ما يعيق قدرتها على الحفاظ على استمرارية زمنية وتواعية بالمراحل، بالإضافة إلى حدود الموافقة المطلوبة لتدخلات متعددة الأطراف. هذه الخصائص تجعل الأنظمة عرضة لسرعة التقدم المبكر، وسوء توافق المراحل، وانتهاكات الحدود في الحوار المستمر.

وفي محاولة لحل هذه المسألة، نرى أن التحدي الرئيسي في الدعم العاطفي الموجه للعمليات لا يقتصر فقط على توليد لغة طبيعية، بل يكمن في بناء هيكل خارجي مستدام يمكن تحديثه باستمرار للنموذج. لذلك، نقدم نموذج LEKIA 2.0، وهو بنية للذكاء الاصطناعي تتمحور حول كونها متواجدة، تفصل بين الطبقة المعرفية والطبقة التنفيذية، مما يتيح فصل نمذجة الوضع عن تنفيذ التدخلات. هذه التصميم يمكن النظام من الحفاظ على تمثيلات مستقرة لوضع المستخدم وحدود موافقته خلال تفاعلاته المستمرة.

لتقييم هذه القدرة على التحكم في العملية، نقدم أيضًا بروتوكول تقييم ديناميكي يتجاوز الأراضي الثابتة لتفاعلات متعددة الأدوار. وقد حقق نموذج LEKIA تحسناً متوسطاً بنسبة تقريبية تصل إلى 31% مقارنةً بالنماذج التقليدية التي تعتمد على الأدلة فقط في إتمام دورات التدخل العميق. تشير النتائج إلى أن الهيكل الخارجي للموقف يعد شرطاً رئيسياً لبناء أنظمة دعم عاطفي مستقرة وقابلة للتحكم.

ما رأيكم في هذا التطور الجديد في الذكاء الاصطناعي؟ شاركونا في التعليقات!