الذكاء الاصطناعي أجاب عن 5 أسئلة يجب أن تعرفها

بقلم ماثيو سباركس 

شهد مجال الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence (اختصاراً: الذكاء الاصطناعي AI) العديد من موجات التقدم منذ أن انطلق في عام 1950، كما شهد فترات طويلة من الركود والتشاؤم. لكن في السنوات الأخيرة، شهدنا تسارع وتيرة البحث وصولا إلى سرعة مذهلة.

اجتازت النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4 أجزاءً من امتحان الترخيص الطبي بالولايات المتحدة US Medical Licensing Examination، وامتحان الممارسة القانونية متعددة الولايات Multistate Bar Examination، واختبار مرشحي وظائف البرمجة في أمازون Amazon. تعمل نماذج إنشاء الصور مثل ميدجورني Midjourney على إنشاء صور واقعية لشخصيات مشهورة يمكن أن تخدع آلاف الأشخاص على وسائل التواصل الاجتماعي. وتنبأت نمذجات عالية التخصص مثل ألفا فولد AlphaFold من ديب مايند DeepMind ببنية أكثر من 200 مليون بروتين، كان الباحثون في السابق يستغرقون سنوات لحلها واحداً تلو الآخر.

لقد ألقينا نظرة على هذا النمو المتسارع في قدرة الذكاء الاصطناعي AI في ملفنا الخاص. ونستعرض في هذا المقام خمسة أسئلة أساسية حول الذكاء الاصطناعي AI مع إجاباتها.

ما الذكاء الاصطناعي AI؟
صاغ عالم الحاسوب جون مكارثي John McCarthy مصطلح الذكاء الاصطناعي AI في عام 1956. كان السياق عبارة عن ورشة عمل في كلية دارتموث Dartmouth College في نيو هامبشاير حاولت «العثور على كيفية جعل الآلات تستخدم اللغة، وتشكيل التجريدات والمفاهيم، وحل أنواع المشكلات المخصصة حتى وقتها للبشر، وتحسين أنفسها». تطور المجال منذ ذلك الحين، لكن الذكاء الاصطناعي AI لا يزال أساساً يتعلق بإنشاء آلات يمكنها فعل ما في وسعنا القيام به، وأكثر من ذلك.

ما الشبكة العصبية؟
في قلب أبحاث الذكاء الاصطناعي AI الحالية توجد برامج حاسوب مستوحاة من الدماغ البشري تسمى الشبكات العصبية Neural networks، ويتكون كل منها من عدد كبير من الخلايا العصبية الرقمية المتصلة.

نتلقى المدخلات Input من خلال حواسنا، لكن هذه الذكاء الاصطناعي AI تتلقى مدخلات كبيانات، مثل الصور أو الصوت أو النص. استجابةً لمدخلات ما، تُطلق أدمغتنا تسلسلات فوضوية ومعقدة من المشتبكات ما بين العصبونات (الخلايا العصبية) Neurons، في حين تعالج الشبكات العصبية الاصطناعية البيانات بشكل أكثر منهجية.

يمكن تدريب الشبكة العصبية لإنجاز مهمة ما عن طريق تمرير كميات هائلة من البيانات من خلالها ثم التحقق من مخرجاتها مقابل النتيجة المتوقعة المعروفة. على سبيل المثال، لإنشاء ذكاء اصطناعي AI يمكنه نسخ خط اليد، يمكنك عرض عينات من الكتابة على الشبكة العصبية بشكل متكرر والتحقق من مخرجاتها مقابل ما نعرف أن النص الأصلي يقوله. وبعد ذلك سيتم تحديث قيم الاتصالات في الشبكة حتى تقترب المخرجات من النتيجة المرجوة. افعل هذا لملايين أو بلايين من بيانات التدريب وستجد نفسك مع ذكاء اصطناعي AI يمكنه نسخ خط لم يسبق له أن رآه من قبل.

وينطبق الأمر نفسه على ميزة التعرف على الوجوه على الهواتف الذكية ونماذج الذكاء الاصطناعي AI التي تنشئ صوراً واقعية من المطالبات النصية، إضافة إلى نماذج اللغات الكبيرة. تعتمد جميع أبحاث الذكاء الاصطناعي AI الحالية تقريباً على الشبكات العصبية، أو مجموعات فرعية متخصصة منها تستخدم حيلاً وتكتيكات مختلفة لتحقيق أداء أفضل.

لماذا ChatGPT جيد جداً فيما يقوم به؟
طوّرت الشركة OpenAI بوت المحادثة ChatGPT باستخدام نوع من الشبكات العصبية يسمى المحول Transformer، والذي اخترعته غوغل Google في عام 2017. يعمل المحول على تحسين الشبكة العصبية القياسية من خلال محاولة الانتباه إلى أهم أجزاء إدخال البيانات، وفي أثناء ذلك تقييم الباقي بطريقة منهجية. بطريقة محدودة، فإنه يخلق سياقا.

يقول صاموئيل بومن Samuel Bowman من جامعة نيويورك New York University إن أنظمة الذكاء الاصطناعي AI مثل ChatGPT مثيرة للإعجاب، لكن نتائجها تعتمد إلى حد كبير على الحجم ومجموعات واسعة من بيانات التدريب. ويضيف قائلا: «لا يوجد ابتكار كبير وعميق، ولا يوجد ابتكار واحد كبير وعميق وراء المحولات. إنها مجرد طريقة معينة لتركيب الأشياء معاً، بما يتطابق بشكل جيد مع الأجهزة Hardware والموثوقية من أجل إجراء تجارب واسع النطاق حقاً».

هناك طرق أخرى يمكن أن تحقق تحسينات طفيفة، ولكن لا يوجد حالياً حافز قوي لفرق البحث للبحث في مكان آخر لأن المحولات تعمل بشكل موثوق به وتحقق النتائج.

هل الذكاء الاصطناعي التوليدي واعٍ؟
قال بعض الباحثين، بمن فيهم باحثون من شركات التكنولوجيا الكبرى، إن عدداً قليلاً من أحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية Generative AI تظهر علامات على الوعي. غير أن العديد من الآخرين لا يعارضون ذلك بشدة.

يقول مارك لي Mark Lee من جامعة برمنغهام University of Birmingham بالمملكة المتحدة إن الذكاء طيف Spectrum وليس هدفاً نهائياً. حتى الأشياء البسيطة مثل منظمات الحرارة (الثيرموستات) Thermostats – التي تتفاعل بطريقة يمكن التنبؤ بها مع درجة الحرارة – يمكن القول إنها تتمتع بذكاء بدائي. يقول لي إن GPT-4 – الذكاء الاصطناعي AI الذي يشغل  -ChatGPT -يمكن أن يُعتقد أنه يقع في مكان ما على هذا الطيف، لكنه بالتأكيد ليس واعياً.

هل سيكون الذكاء الاصطناعي AI في يوم من الأيام ذكياً حقاً؟
يقول لي إنه لا يوجد «شيء سحري» حول كيفية عمل أدمغتنا لا يمكن نسخه. ومع ذلك، فهو يعتقد أن الذكاء الاصطناعي AI العام الشبيه بالبشر لن يأتي من خلال عمل أولئك الذين يبحثون عنه، ولكنه سيظهر كمفاجأة من مشروع غير ذي صلة.

«نبني أفضل نمذجة لمحاكاة الطقس في العالم وتقرر النمذجة أنها لا تريد اللعب معنا. أو أنها كسولة. هذا ما سيحدث عندما يكون لديك ذكاء عام اصطناعي AI».

يعتقد بعض الباحثين أنها مجرد مسألة تعديلات ووقت قبل أن تصل تقنية الذكاء الاصطناعي AI الحالية إلى هذا المستوى. ويستكشف آخرون طرقاً مختلفة، مثل تغيير الشبكات العصبية بحيث تشبه إلى حد كبير شبكة الخلايا العصبية في أدمغتنا ويمكنها إنشاء روابط سياقية بشكل أفضل.

يتضمن نهج آخر دراسة الحيوانات مثل ذباب الفاكهة كنقطة انطلاق ومحاولة إعادة تكوين أدمغتها.

يمكن أن يكون هناك العديد من الطرق لإنشاء الذكاء الاصطناعي AI، ولكن في الوقت الحالي، يعد الدماغ البشري أفضل نموذج لدينا. يقول لي إنه كلما كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي AI تعكس عقولنا، كانت النتائج أفضل. 

© 2023, New Scientist, Distributed by Tribune Content Agency LLC