لماذا لا يستطيع الذكاء الاصطناعي التفوق على الذكاء البشري؟

وعلى الرغم من ادعاءات الأسماء الرائدة، يقول الباحثون إن العيوب الأساسية في نماذج التفكير تمنع الروبوتات من تجاوز الذكاء البشري.

بالنسبة لكبار الرؤساء التنفيذيين في قطاع التكنولوجيا اليوم، مثل داريو أمودي من أنثروبيك، وديميس هاسابيس من جوجل، وسام ألتمان من أوبن إيه آي، لا يكفي التصريح بأن ذكاءهم الاصطناعي هو الأفضل. فقد صرّح الثلاثة مؤخرًا بأن الذكاء الاصطناعي سيكون جيدًا، وسيُحدث تغييرًا جذريًا في بنية المجتمع.

ومع ذلك، فإن مجموعة متزايدة من الباحثين، من أولئك الذين يقومون ببناء ودراسة واستخدام الذكاء الاصطناعي الحديث، يشككون في مثل هذه الادعاءات.

إن تفكير الذكاء الاصطناعي ليس كلي القدرة

بعد ثلاث سنوات فقط من إطلاقه، بدأ الذكاء الاصطناعي بالظهور في العديد من الأنشطة اليومية، كالدراسة والعمل. ويخشى كثيرون أن يحل قريبًا محل البشر.

ومع ذلك، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة اليوم ليست ذكية كما نعتقد. ويثبت ذلك اكتشافٌ لشركة آبل، إحدى أكبر شركات التكنولوجيا في العالم .

على وجه التحديد، في دراسة نُشرت حديثًا بعنوان "التفكير الوهمي"، يؤكد فريق البحث التابع لشركة Apple أن نماذج الاستدلال مثل Claude وDeepSeek-R1 وo3-mini ليست في الواقع "مدفوعة بالدماغ" كما تشير أسماؤها.

وتعتمد ورقة شركة أبل على أعمال سابقة قام بها العديد من المهندسين أنفسهم، فضلاً عن أبحاث بارزة من الأوساط الأكاديمية وشركات التكنولوجيا الكبرى الأخرى، بما في ذلك Salesforce.

تظهر هذه التجارب أن الذكاء الاصطناعي المنطقي - الذي تم الترحيب به باعتباره الخطوة التالية نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين، وفي نهاية المطاف الذكاء الفائق - هو في بعض الحالات أسوأ في حل المشكلات من روبوتات الدردشة الأساسية التي ظهرت من قبل.

تُظهر أبحاث Apple الجديدة حول نماذج الاستدلال الكبيرة أن نماذج الذكاء الاصطناعي ليست "ذكية" كما تبدو. الصورة: OpenAI.

وفي الدراسة أيضًا، سواء باستخدام روبوتات الدردشة الذكية أو نماذج الاستدلال، فشلت جميع الأنظمة تمامًا في المهام الأكثر تعقيدًا.

يقترح الباحثون استبدال كلمة "استنتاج" بكلمة "تقليد". ويجادل الفريق بأن هذه النماذج ببساطة فعّالة في حفظ الأنماط وتكرارها. ولكن عند تغيير الأسئلة أو زيادة تعقيدها، تكاد تنهار.

ببساطة، تعمل روبوتات الدردشة بكفاءة عندما تتمكن من التعرف على الأنماط ومطابقتها، ولكن عندما تصبح المشكلة معقدة للغاية، لا يمكنها التعامل معها. وتشير الدراسة إلى أن "نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs) الحديثة تعاني من انهيار كامل في الدقة عندما يتجاوز التعقيد حدًا معينًا".

يتعارض هذا مع توقعات المطورين بتحسن التعقيد مع زيادة الموارد. وأضافت الدراسة: "يزداد جهد الذكاء الاصطناعي في الاستدلال مع التعقيد، ولكن إلى حد معين فقط، ثم يتناقص، حتى مع وجود ميزانية رمزية كافية (قوة حسابية) للتعامل معه".

المستقبل الحقيقي للذكاء الاصطناعي

قال غاري ماركوس، عالم النفس والمؤلف الأمريكي، إن نتائج شركة آبل مثيرة للإعجاب، لكنها ليست جديدة تمامًا، بل إنها تُعزز الأبحاث السابقة فحسب. واستشهد الأستاذ الفخري لعلم النفس وعلم الأعصاب في جامعة نيويورك بدراسته التي أجراها عام ١٩٩٨ كمثال.

وفي هذا الكتاب، يزعم أن الشبكات العصبية، وهي السلائف لنماذج اللغة الكبيرة، قادرة على التعميم بشكل جيد ضمن توزيع البيانات التي تم تدريبها عليها، ولكنها تنهار في كثير من الأحيان عندما تواجه بيانات خارج التوزيع.

ومع ذلك، يعتقد السيد ماركوس أيضًا أن كلًا من نموذجي LLM وLRM لهما تطبيقاتهما الخاصة، وهما مفيدان في بعض الحالات.

في عالم التكنولوجيا، يُنظر إلى الذكاء الفائق باعتباره المرحلة التالية من تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث لا تحقق الأنظمة القدرة على التفكير مثل البشر فحسب (الذكاء الاصطناعي العام)، بل تتفوق أيضًا في السرعة والدقة ومستوى الوعي.

وعلى الرغم من القيود الرئيسية، فإن حتى منتقدي الذكاء الاصطناعي يسارعون إلى إضافة أن الرحلة نحو الذكاء الفائق للكمبيوتر لا تزال ممكنة تمامًا.

ليس الذكاء الاصطناعي مجرد بديل لجوجل أو مساعد في أداء الواجبات المنزلية، فقد صرّح سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، ذات مرة بأن الذكاء الاصطناعي سيُغيّر مسار تقدم البشرية. الصورة: AA Photo.

وقال خورخي أورتيز، الأستاذ المشارك في الهندسة بمختبر روتجرز، إن الكشف عن القيود الحالية قد يشير إلى الطريق لشركات الذكاء الاصطناعي للتغلب عليها.

واستشهد أورتيز بأمثلة على أساليب تدريب جديدة مثل تقديم ردود فعل تدريجية على أداء النموذج، وإضافة المزيد من الموارد عند مواجهة مشاكل صعبة، وهو ما يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في معالجة مشاكل أكبر والاستفادة بشكل أفضل من البرامج الأساسية.

وفي الوقت نفسه، يرى جوش وولف، المؤسس المشارك لشركة رأس المال الاستثماري لوكس كابيتال، أنه من منظور الأعمال، سواء كانت الأنظمة الحالية قادرة على التفكير المنطقي أم لا، فإنها سوف تظل تخلق قيمة للمستخدمين.

وأعرب إيثان موليك، أستاذ بجامعة بنسلفانيا، عن اعتقاده أيضًا بأن نماذج الذكاء الاصطناعي ستتغلب على هذه القيود في المستقبل القريب.

وقال موليك: "إن النماذج تتحسن بشكل متزايد، ويتم تطوير أساليب جديدة للذكاء الاصطناعي باستمرار، لذلك لن أتفاجأ إذا تم التغلب على هذه القيود في المستقبل القريب".

المصدر: https://znews.vn/vi-sao-ai-chua-the-vuot-qua-tri-tue-con-nguoi-post1561163.html