مستقبل نقل التعلم (Transfer Learning) والنماذج المُدرَّبة مسبقًا يبدو واعدًا للغاية، إذ سيتجه نحو تطوير نماذج أكبر وأكثر شمولًا(Foundation Models) يمكنها التكيف مع مجالات متعددة بمرونة أعلى، مع تحسين التعميم (Generalization) عبر مجالات مختلفة (Domain Adaptation) لتقليل الحاجة لإعادة تدريب مكثف. كما سيُعتمد بشكل متزايد على التعلم المستمر (Continuous Learning) لتقليل خطر النسيان الكارثي، إلى جانب ظهور نماذج متخصصة في مجالات دقيقة مثل الطب، القانون، والتعليم. بالإضافة إلى ذلك، ستُصبح النماذج المُدرَّبة مسبقًا أكثر كفاءة من حيث الحسابات (Efficient Models) عبر تقنيات مثل التقطيع Pruning والضغط Model Compression، مما يتيح استخدامها على الأجهزة الطرفية (Edge Devices). وبذلك، فإن نقل التعلم سيظل أحد أهم الأدوات لتسريع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات مع تقليل التكاليف والموارد المطلوبة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق