اختر منطقتك 
حالة الطقس 
ابق على اطلاع بالتحديثات المجانية
ببساطة قم بالتسجيل في الذكاء الاصطناعي myFT Digest – يتم تسليمه مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
الكاتب أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة مونتريال ومؤسس معهد ميلا للذكاء الاصطناعي في كيبيك
إن الافتقار إلى قدرات المداولات الداخلية – أي التفكير، بعبارة أخرى – يعتبر منذ فترة طويلة أحد نقاط الضعف الرئيسية في الذكاء الاصطناعي. إن حجم التقدم الأخير في هذا الأمر الذي قام به منشئ ChatGPT OpenAI هو نقطة نقاش داخل المجتمع العلمي. لكنه يقودني والعديد من زملائي الخبراء إلى الاعتقاد بأن هناك فرصة بأننا على حافة سد الفجوة في التفكير على المستوى البشري.
لقد جادل الباحثون منذ فترة طويلة بأن الشبكات العصبية التقليدية – النهج الرائد في الذكاء الاصطناعي – تتوافق بشكل أكبر مع إدراك “النظام 1”. يتوافق هذا مع الإجابات المباشرة أو البديهية على الأسئلة (مثل عند التعرف تلقائيًا على الوجه). ومن ناحية أخرى، يعتمد الذكاء البشري أيضًا على الإدراك “النظام 2”. يتضمن ذلك مداولات داخلية ويتيح أشكالًا قوية من التفكير (مثل عند حل مشكلة رياضية أو التخطيط لشيء ما بالتفصيل). فهو يتيح لنا الجمع بين أجزاء من المعرفة بطرق متماسكة ولكن جديدة.
يعتمد تقدم OpenAI، والذي لم يتم إصداره بالكامل للجمهور بعد، على شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي مع مداولات داخلية تم إجراؤها باستخدام نموذج اللغة الكبير (LLM).
ومن شأن المنطق الأفضل أن يعالج نقطتي ضعف رئيسيتين في الذكاء الاصطناعي الحالي: ضعف تماسك الإجابات والقدرة على التخطيط وتحقيق الأهداف الطويلة الأجل. الأول مهم في الاستخدامات العلمية والأخير ضروري لإنشاء عوامل مستقلة. كلاهما يمكن أن يمكّن التطبيقات المهمة.
كانت المبادئ الكامنة وراء الاستدلال في قلب أبحاث الذكاء الاصطناعي في القرن العشرين. ومن الأمثلة المبكرة على النجاح نظام AlphaGo من DeepMind، وهو أول نظام كمبيوتر يهزم أبطال البشر في لعبة Go الآسيوية القديمة في عام 2015، ومؤخراً AlphaProof، الذي يتعامل مع مواضيع رياضية. هنا، تتعلم الشبكات العصبية التنبؤ بفائدة الإجراء. يتم بعد ذلك استخدام مثل هذه “الحدسات” للتخطيط من خلال البحث بكفاءة عن تسلسلات الإجراءات المحتملة.
ومع ذلك، يتضمن AlphaGo وAlphaProof معرفة متخصصة جدًا (للعبة Go ومجالات رياضية محددة على التوالي). ما لا يزال غير واضح هو كيفية الجمع بين اتساع المعرفة في LLMs الحديثة مع قدرات التفكير والتخطيط القوية.
لقد كانت هناك بعض التطورات. بالفعل، يتوصل حاملو ماجستير إدارة الأعمال إلى إجابات أفضل للأسئلة المعقدة عندما يُطلب منهم إنتاج سلسلة من الأفكار تؤدي إلى إجابتهم.
وتدفع سلسلة “o” الجديدة من OpenAI هذه الفكرة إلى الأمام، وتتطلب المزيد من موارد الحوسبة، وبالتالي الطاقة، للقيام بذلك. ومن خلال سلسلة طويلة جدًا من الأفكار، يتم تدريبه على “التفكير” بشكل أفضل.
وهكذا نرى ظهور شكل جديد من القياس الحسابي. ليس فقط المزيد من بيانات التدريب والنماذج الأكبر حجمًا، ولكن قضاء المزيد من الوقت في “التفكير” في الإجابات. ويؤدي هذا إلى تحسين القدرات بشكل كبير في المهام التي تتطلب تفكيرًا عميقًا مثل الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والعلوم على نطاق أوسع.
على سبيل المثال، في حين سجل نموذج GPT-4o السابق لشركة OpenAI نحو 13% فقط في أولمبياد الرياضيات بالولايات المتحدة لعام 2024 (في اختبار AIME)، وصل o1 إلى علامة 83%، مما وضعه بين أفضل 500 طالب في البلاد.
إذا نجحت، هناك مخاطر كبيرة يجب أخذها في الاعتبار. لا نعرف حتى الآن كيفية محاذاة الذكاء الاصطناعي والتحكم فيه بشكل موثوق. على سبيل المثال، أظهر تقييم o1 زيادة في القدرة على خداع البشر، وهي نتيجة طبيعية لتحسين مهارات الوصول إلى الأهداف. ومن المثير للقلق أيضًا أن قدرة o1 في المساعدة على صنع أسلحة بيولوجية قد تجاوزت عتبة الخطر الخاصة بـ OpenAI من منخفضة إلى متوسطة. هذا هو أعلى مستوى مقبول وفقًا للشركة (التي قد يكون لها مصلحة في إبقاء المخاوف منخفضة).
يُعتقد أن إطلاق العنان للتفكير والقوة هما المعالم الرئيسية على الطريق نحو الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري، والمعروف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي. ولذلك فإن هناك حوافز اقتصادية قوية للشركات الكبيرة التي تتسابق نحو تحقيق هذا الهدف لتقليص إجراءات السلامة.
من المرجح أن يكون o1 مجرد خطوة أولى. على الرغم من أنه يؤدي أداءً جيدًا في العديد من المهام المنطقية والرياضية، إلا أنه يبدو أن التخطيط طويل المدى لم يتحقق بعد. وتكافح شركة o1 في مهام التخطيط الأكثر تعقيدًا، مما يشير إلى أنه لا يزال هناك عمل يتعين القيام به لتحقيق نوع الوكالة المستقلة التي تسعى إليها شركات الذكاء الاصطناعي.
ولكن مع تحسن البرمجة والقدرات العلمية، من المتوقع أن تتمكن هذه النماذج الجديدة من تسريع الأبحاث حول الذكاء الاصطناعي نفسه. وهذا يمكن أن يوصله إلى مستوى الذكاء البشري بشكل أسرع مما كان متوقعا. إن التقدم في القدرات المنطقية يجعل تنظيم نماذج الذكاء الاصطناعي من أجل حماية الجمهور أكثر إلحاحا.
