نعرض لكم زوارنا أهم وأحدث الأخبار فى المقال الاتي:
كيف "تُفكّر" أنظمة الذكاء الاصطناعي: حفظ لا تفكير حقيقي - تكنو بلس, اليوم الاثنين 28 أبريل 2025 08:37 صباحاً
تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة بناء "عقول" واسعة قادرة على حفظ قوائم لا حصر لها من القواعد. وبينما يبدو ذلك مفيداً عملياً، إلا أنه يختلف تماماً عن الطريقة التي يفكر فيها البشر أو حتى الكائنات الحية الأخرى.
تشير أبحاث متزايدة إلى حدود جوهرية في بنية نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. فبدلاً من بناء نماذج عقلية لفهم العالم مبنية على مفاهيم مثل السبب والنتيجة، تعتمد هذه النماذج على تعلم كميات هائلة من القواعد العامة، وتطبيقها بشكل انتقائي على ما تواجهه من معلومات.

صورة تعبيرية
في المقابل، يعتمد البشر والحيوانات على بناء تصورات داخلية للعالم تسمح لهم بالتنبؤ بالنتائج والتكيف مع التغيرات. الادعاء بأن نماذج الذكاء الاصطناعي تبني نماذج مماثلة مجرد وهم خلقته قدرة هذه الأنظمة على إنتاج نصوص تبدو منطقية، لكنها تعتمد على محاكاة ظاهرية للفهم من دون استيعاب حقيقي.
التقدم في مجال "قابلية تفسير" نماذج اللغة الكبيرة كشف أن هذه الأنظمة تعتمد غالباً على ما يُشبه "حقيبة من القواعد العامة" لحل المشكلات. فهي لا تستخدم استراتيجيات ذهنية متماسكة، بل تعتمد على مجموعة ضخمة من الاختصارات والمعالجات الجزئية الموجهة الى مواقف محددة.
تجارب عملية أظهرت، مثلًا، أن نموذجاً مدرباً على تعليمات الخرائط لا يبني خريطة متماسكة للبيئة، بل يطور مجموعة مستقلة من القواعد للوصول من كل نقطة إلى أخرى، حتى لو تضمنت مسارات مستحيلة في الواقع. رغم ذلك، يحقق النموذج دقة عالية في إعطاء التوجيهات، مستفيداً من قوته الحسابية الهائلة، لكنه يعجز عن التكيف مع تغييرات بسيطة مثل إغلاق بعض الطرق.
ينطبق هذا النمط أيضاً على محاولات الذكاء الاصطناعي إجراء العمليات الحسابية. إذ تتعلم النماذج طرقاً مختلفة لضرب الأعداد حسب نطاقها، بدلاً من تطبيق مبدأ رياضي موحد. هذا النهج المفرط في التعقيد يجعل الأنظمة عرضة للفشل عند التعامل مع مواقف جديدة لم تتعرض لها أثناء التدريب.
تتطلب هذه الطريقة في التعلم كميات ضخمة من البيانات، إذ تحتاج النماذج الى رؤية كل التركيبات الممكنة تقريباً، على عكس البشر الذين يمكنهم التعميم والتعلم من أمثلة قليلة. وقد يفسر هذا أيضاً سبب تلاقي أداء نماذج الذكاء الاصطناعي من شركات مختلفة عند مستويات متشابهة، مما يشير إلى اقترابها من حدّ أدائها الحالي.
رغم مبالغات التوقعات بشأن قرب التوصل إلى ذكاء اصطناعي عام، يبقى الذكاء الاصطناعي أداة قوية. غير أن فهم محدوديات طريقة "تفكيره" يمثل خطوة أساسية نحو تحسين موثوقيته ودقته مستقبلاً.
0 تعليق