ابتكارات مذهلة في تصنيف آليات الدفاع النفسية: كيف تتفوق الأنظمة متعددة الوكلاء

في خطوة متقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي، توصل فريق من الباحثين إلى نظام متطور لتصنيف آليات الدفاع النفسية باستخدام مقاييس تصنيف آليات الدفاع (Defense Mechanism Rating Scales - DMRS). حقق هذا النظام نجاحًا ملحوظًا بفوزه بالمركز الثاني (F1 0.406) من بين 64 فريقًا عالميًا في مسابقة تتعلق بالدعم النفسي والعاطفي.

تعتمد الفكرة الرئيسية في هذا البحث على مفهوم أن آليات الدفاع النفسية تُعرَّف من خلال ما هو مفقود، مثل المشاعر الغائبة أو المعرفة المحجوزة أو الواقع المنكر. وقد قام الباحثون بتجسيد هذه الأفكار عبر طيف تكامل المشاعر والمعرفة في قواعد سريرية على مستوى النص، مما زاد من تحسين الأداء بشكل كبير (+11.4pp F1).

يتميز النظام المعتمد بكلٍ من مجلس متعدد المراحل من الوكلاء (Gemini 2.5 agents) الذين يقومون بتقييم قوة الأدلة بدلاً من التصويت، محققين نتيجة F1 قدرها 0.382 دون الحاجة إلى ضبط دقيق، وهو ما يعد أحد أفضل خمس نتائج بمفرده. ومع ذلك، أظهرت التجارب أن المجلس يخطئ في توقعاته بشأن الفئات الأقل تمثيلًا؛ حيث كانت نسبة التنبؤات الخاطئة بين 59-80% موجهة بسبب نوعية معينة من العوامل، وهي "L7 attractor" التي تجعل المحتوى العاطفي يميل إلى الفئة الأكثر تعدادًا.

للتغلب على هذه العقبة، استخدم الباحثون مجموعة مخصصة من ثلاثة نماذج Qwen3.5 المعززة، حيث تم تطبيق 16 تعديلًا (+2.4pp) تم اختيارها بواسطة نظام متعدد الوكلاء منظم (باني، ناقد، حارس انحدار)، مما حقق مكسبًا أكبر في F1 في دورة واحدة مقارنةً بثماني محاولات سابقة مجتمعة.

هذا البحث يوضح بشكل مثير كيف يمكن استخدام استراتيجيات متقدمة في الذكاء الاصطناعي لتعزيز القدرة على فهم وتصنيف السلوكيات النفسية، مما يضيف قيمة كبيرة لمجال الدعم النفسي ويحفز فكرة تحقيق مراعاة ودعم أفضل للأفراد في أوقات الحاجة.