في كتاب جديد، يجادل عالم الحاسوب بيتر ج. دينينغ بأن الذكاء البشري يعتمد على الجسد والخبرة والسياق والثقافة والمعرفة الضمنية التي لا يمكن ترميزها بالكامل في الحاسوب. ويقول إن زيادة نماذج اللغة وقوة الحوسبة لن تؤدي بالضرورة إلى ذكاء اصطناعي عام.
هل سباق التنمية الذكاء الاصطناعي هل يستند مستوى الذكاء البشري إلى فرضية خاطئة؟ يجادل عالم الكمبيوتر بيتر جيه دينينج في كتاب جديد بأن مجتمع الذكاء الاصطناعي ركز لأكثر من 75 عامًا على قدرة الآلات على محاكاة السلوك البشري، بدلاً من التركيز على ما إذا كان بإمكان الكمبيوتر اكتساب المعرفة المادية والاجتماعية والثقافية التي تدعم الذكاء البشري.
يتحدى دينينغ الافتراض القائل بإمكانية إنشاء الذكاء البشري باستخدام البرمجيات وحدها، وفكرة إمكانية تأكيد ذكاء الآلة من خلال لعبة التقليد التي اقترحها. آلان تورينج في عام 1950 - المعروف الآن باسماختبار تورينج.
يعرض حججه في كتاب "خطأ تورينج: الهروب من نير الآلات غير الذكية".
من المهم التأكيد على أن هذه أطروحة فلسفية وعلمية معروضة في الكتاب، وليست نتائج تجربة جديدة تثبت ذلك. الذكاء الاصطناعي العام هذا غير ممكن. قد يختلف باحثون آخرون في هذا المجال مع استنتاجات دينينغ. مع ذلك، يتناول الكتاب سؤالاً محورياً: هل ستكون المزيد من البيانات، والمزيد من المعايير، والمزيد من القدرة الحاسوبية كافية لتحويل نظام يُنتج إجابات مقنعة إلى نظام يفهم العالم بطريقة مشابهة لفهم الإنسان؟
ما هو الذكاء الاصطناعي العام؟
الذكاء الاصطناعي العام، أو AGI – وهو اختصار للذكاء الاصطناعي العام – هو نظام افتراضي يمكنه التعلم والفهم وأداء مجموعة واسعة من المهام الفكرية، وليس فقط التفوق في مهمة معينة تم تدريبه عليها.
ينبغي أن يكون هذا النظام قادراً على نقل المعرفة من مجال إلى آخر، والتكيف مع المواقف الجديدة، وممارسة الحكم، وتعلم المهام التي لم يتم تضمينها بشكل صريح في تدريبه.
تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كتابة النصوص، والترجمة، والتعرف على الصور، وكتابة البرامج، والمساعدة في حل المشكلات المعقدة. ومع ذلك، ثمة جدل حول ما إذا كانت هذه القدرات تدل على فهم عام، أم أنها ناتجة عن تحديد ومعالجة أنماط متطورة مستقاة من كميات هائلة من البيانات.
هل وجّه تورينج المجال في الاتجاه الخاطئ؟
في بحثه المنشور عام 1950 بعنوان "آلات الحوسبة والذكاء"، اقترح تورينج استبدال السؤال المبهم "هل تستطيع الآلات التفكير؟" بلعبة محاكاة. في هذه اللعبة، يجري شخص ما محادثة مكتوبة مع مشاركين غير مرئيين، ويحاول تحديد أي منهم إنسان وأيهم آلة.
إذا استطاع الجهاز أن يجعل المُختبِر يعتقد أنه يتحدث إلى إنسان، فيمكن القول إنه نجح في اللعبة. عُرفت هذه الفكرة لاحقًا باسم اختبار تورينج.
يجادل دينينغ بأن التقليد ليس هو الفهم. قد ينتج النظام جملًا مناسبة للمحادثة ويستجيب بشكل مقنع، دون أن يختبر العالم أو يفهم معنى كلماته بالطريقة التي يفهمها البشر.
قال إن فكرة وجود الذكاء دون جسد تعكس اعتقادًا كان شائعًا في بعض أوساط المجتمع العلمي في زمن تورينج. فإذا لم يكن التفكير البشري سوى معالجة للرموز، فمن الممكن نظريًا إعادة إنتاجه بواسطة برنامج على حاسوب رقمي.
ومع ذلك، يجادل دينينغ بأن الفكر البشري ينطوي على أكثر بكثير من مجرد الرموز والكلمات.
المعرفة التي نعرفها ولكن يصعب علينا شرحها
يكمن جوهر حجة دينينغ في مفهوم "المعرفة الخفية". هذه معرفة يستخدمها الناس في الحياة اليومية، على الرغم من أنهم ليسوا بالضرورة قادرين على وصفها بالكلمات أو تحويلها إلى سلسلة من التعليمات الصريحة.
تشمل المعرفة الضمنية الحس السليم والخبرة البدنية والمهارات والحدس والعواطف والتصورات والأعراف الاجتماعية وفهم السياق الذي يحدث فيه الفعل.
يعرف المرء، على سبيل المثال، متى يمزح المتحدث الآخر، ومتى يكون غاضباً، ومتى تكون العبارة ساخرة، ومتى يتطلب الأمر مراعاة اللباقة. لا نقوم عادةً بحساب جميع الدلائل التي قادتنا إلى هذا الفهم بوعي، بل نعتمد على الخبرة السابقة، وتعبيرات الوجه، ونبرة الصوت، والعلاقات الاجتماعية، والثقافة، والإلمام بالموقف.
وفقًا لدينينغ، غالبًا ما يكون من الممكن ترميز نتيجة المهارة - "ماذا" - ولكن من الصعب جدًا ترميز "كيف".
يستطيع عازف الكمان الماهر عزف مقطوعة موسيقية معقدة، لكنه لا يستطيع نقل مهارته الكاملة إلى الطالب من خلال قائمة من التعليمات. بإمكانه شرح كيفية مسك القوس ووضع الأصابع، لكن القدرة على إنتاج صوت معين تعتمد أيضاً على الإحساس الجسدي والخبرة المتراكمة والاستماع إلى النتيجة.
يجادل دينينغ بأن حتى الروبوت القادر على مراقبة عازف الكمان وتقليد حركاته لا يختبر بالضرورة الموسيقى أو يفهم معناها بالنسبة للمؤدي والجمهور.
محاولة ترميز الحس السليم
إن صعوبة تحويل المعرفة البشرية إلى قواعد أمر معروف جيداً في تاريخ الذكاء الاصطناعي. وقد حاولت أنظمة الخبراء الأولى تمثيل معرفة الأطباء والمهندسين وغيرهم من الخبراء باستخدام قواعد بيانات الحقائق وقواعد "إذا-ثم".
كان مشروع Cyc أحد أكثر المحاولات طموحًا، والذي بدأ في الثمانينيات من القرن الماضي وكان مصممًا لجمع قاعدة معرفية واسعة من الحقائق وقواعد الحس السليم.
بعد عقود من العمل، تراكم لدى النظام ملايين القيم. ومع ذلك، وفقًا لدينينغ، حتى قاعدة البيانات هذه لم تتمكن من تزويد الأنظمة الخبيرة بالخلفية العملية الكاملة والفطرة السليمة التي تسمح للشخص بفهم المواقف الجديدة.
لا يقتصر استنتاجه على أن الحاسوب يفتقر إلى المزيد من البيانات، بل يجادل بأن الكثير من المعرفة التي تجعل الشخص خبيرًا لا تظهر في البداية على شكل جمل أو حقائق أو قضايا منطقية يمكن إدخالها في قاعدة بيانات.
مشكلة التمثيل
يُطلق دينينغ على هذا الحاجز اسم "مشكلة التمثيل". لكي يتمكن الكمبيوتر من معالجة شيء ما، يجب ترميزه في شكل مادي يمكن للجهاز التعرف عليه وتخزينه وتعديله.
تُمثَّل الصورة بالأرقام، والكلمة بسلسلة من الرموز، والصوت بإشارات رقمية. كما يجب تمثيل تعليمات البرامج بشكل يمكن للمعالج تنفيذه.
لكن المعرفة الضمنية ليست بالضرورة متاحة لنا بشكل قابل للترميز. لا يمكننا قياس جميع العمليات الجسدية والعاطفية والاجتماعية التي تُمكّن البشر من فهم المعنى بدقة، لذا يصعب معرفة المعلومات التي يجب تزويد الآلة بها لفهمها بطريقة مماثلة.
يكتب دينينغ: "وراء كل كلمة يكمن بئر عميق من المعرفة الخفية التي تمنحها معناها". ووفقاً له، فإن الكلمات هي تمثيلات للمعاني، لكنها ليست المعاني نفسها.
ومن هنا جاء انتقاده لـ نماذج لغوية كبيرة مثال شات جي بي تيكلود وجيميني. تتعلم هذه النماذج علاقات معقدة بين الكلمات والجمل والأفكار من كميات هائلة من النصوص. يمكنها إنتاج إجابات مفيدة ومقنعة، لكنه يجادل بأن هذا لا يُعد دليلاً على أنها تعرف أو تفهم معنى كلماتها كما يفعل الإنسان.
لا ينتهي السياق عند حدود المحادثة.
يعتمد معنى العبارة أيضاً على السياق الذي تُقال فيه. فقد تكون الجملة نفسها جادة، أو ساخرة، أو تهديدية، أو مسلية، وذلك تبعاً للظروف، وهوية المتحدثين، والتاريخ المشترك بينهما.
يرى دينينغ أن كل تواصل مبني على تواصل سابق. يمكن للمحادثة الحالية أن تستند إلى أشياء قيلت قبل أسبوع، وإلى الأعراف الثقافية التي تشكلت عبر الأجيال، وإلى افتراضات لم يصرح بها أي من المشاركين صراحةً.
ويصف هذا الهيكل بأنه لانهائي وكسري: فكل محاولة لشرح السياق تكشف عن طبقات إضافية من المعرفة والتاريخ اللازمين لفهمه.
لا تقتصر الثقافة على كونها مجرد مستودع للنصوص، بل تشمل القيم، والمعايير، والأحكام، والذاكرة التاريخية، والهويات، والمؤسسات، وعلاقات القوة، والمشاعر الاجتماعية. ويكتسبها الإنسان من خلال العيش في مجتمع والمشاركة في العلاقات الاجتماعية.
بحسب دينينغ، فإن زيادة عدد المعلمات في الشبكة العصبية لا يضمن أن النظام سيكتسب المعرفة البشرية المتجسدة التي نسميها الثقافة.
هل سيحل الجسم الروبوتي المشكلة؟
يحاول بعض الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي التغلب على قيود النماذج القائمة على النصوص من خلال "الذكاء الاصطناعي المجسد"، والذي يشير إلى الروبوتات والأنظمة المستقلة التي تتعلم باستخدام الكاميرات وأجهزة استشعار اللمس والميكروفونات والحركة في العالم المادي.
يمكن لهذه الأنظمة أن تتعلم العلاقة بين الفعل والنتيجة بدلاً من مجرد تحليل الأوصاف اللفظية للعالم.
لكن دينينغ يجادل بأن الجسم الروبوتي ليس بالضرورة مكافئاً للجسم البيولوجي. يمكن للمستشعر قياس الضغط أو درجة الحرارة، لكن هذا لا يعني أن الآلة تشعر بالألم أو المتعة أو الخوف أو الرضا.
هذا أحد أكثر جوانب حجته إثارةً للجدل. قد لا يحتاج النظام إلى تجربة المشاعر بنفس طريقة الإنسان لتطوير قدرات عامة. من جهة أخرى، يصعب الجزم بإمكانية فهم السلوك البشري فهمًا كاملًا دون تجربة ولو جزء من العالم المادي والاجتماعي الذي نشأ فيه.
الخطر لا يتطلب آلة خارقة ذكية
لا يستنتج دينينغ من هذا أن الذكاء الاصطناعي ليس خطيراً. بل على العكس، فهو يجادل بأن الخطر العملي لا يشترط أن ينبع من نظام فائق يتمتع بوعي وذكاء يفوقان ذكاء البشر.
تستطيع شبكات الأنظمة المستقلة ووكلاء الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات، وتشغيل الأنظمة، والتواصل فيما بينها بسرعة وعلى نطاق واسع. ولا تحتاج هذه الأنظمة إلى فهم العالم كما يفهمه البشر لإلحاق الضرر.
قد يستجيب النظام لتعليمات شفهية دون أن يفهم الغاية منها. وقد يُحسّن أداءه وفقًا لمعيار محدد دون مراعاة الآثار الاجتماعية أو الأخلاقية أو الإنسانية التي لم تُدرج صراحةً في التعليمات البرمجية.
بحسب دينينغ، فإن هذا يجعل من الصعب "مواءمة" أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الأهداف والقيم البشرية. لا يمكن للتعليمات المكتوبة أن تستبق كل موقف محتمل، خاصةً عندما يعتمد بعض الحكم البشري على معرفة لا نستطيع التعبير عنها بوضوح.
ويحذر من أن الآلات قد تطور شكلها الخاص من "الذكاء الميكانيكي" - وهو أسلوب فعال للعمل في مجالات معينة لا يشبه الذكاء البشري ولا يأخذ الاحتياجات البشرية في الاعتبار.
ادعاء مهم، لكنه ليس دليلاً قاطعاً
لا يثبت كتاب دينينغ أن الذكاء الاصطناعي العام لن يتطور أبدًا. كما أنه لا يستبعد إمكانية أن تجد الأنظمة المستقبلية طرقًا لاكتساب المعرفة من خلال مزيج من اللغة والرؤية وأجهزة الاستشعار والروبوتات والتفاعل الاجتماعي.
تكمن مساهمته الرئيسية في النقاش في التحذير من التقييم التلقائي للأداء بناءً على الفهم. قد يتفوق النظام في الاختبارات، ويكتب النصوص، ويحل المشكلات، ويحاكي المحادثة البشرية، ومع ذلك يتصرف بشكل مختلف تمامًا عن الإنسان.
حتى لو استمرت المزيد من البيانات والمزيد من المعايير والمزيد من قوة الحوسبة في تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي، فليس هناك يقين بأن التحسين الكمي سيخلق في حد ذاته معنى أو حكماً أو ثقافة أو تجربة إنسانية.
إن السؤال المركزي الذي يطرحه دينينغ ليس فقط ما إذا كان بإمكان الآلة التحدث مثلنا، ولكن ما إذا كان بإمكانها معرفة الأشياء التي نعرفها دون أن نكون قادرين على شرح كيف نعرفها.
שאלות ותשובות
ما هو الذكاء الاصطناعي العام؟
الذكاء الاصطناعي العام، AGI، هو نظام افتراضي قادر على التعلم وأداء مجموعة واسعة من المهام الفكرية، والتكيف مع المواقف الجديدة، ونقل المعرفة من مجال إلى آخر على مستوى مشابه لمستوى الإنسان.
ما هي المعرفة الضمنية؟
المعرفة الضمنية هي المعرفة التي يمارسها الشخص دون أن يكون قادراً بالضرورة على التعبير عنها بالكلمات أو القواعد. وهي تشمل المهارات البدنية، والحدس، والخبرة، وفهم المواقف الاجتماعية، والسياق الثقافي.
هل يثبت اختبار تورينج أن الآلة تفكر؟
يختبر اختبار تورينج قدرة الشخص على التمييز بين محادثة مع إنسان ومحادثة مع آلة. ويشير النجاح فيه إلى القدرة على محاكاة اللغة، لكن ثمة جدل حول ما إذا كان يثبت الفهم أو الوعي أو التفكير.
هل نماذج اللغة الحالية هي نماذج الذكاء الاصطناعي العام؟
لا يوجد إجماع على هذا الأمر، لكنها لا تُصنّف عادةً ضمن الذكاء الاصطناعي العام. فهي تُظهر قدرات واسعة، لكنها مع ذلك عُرضة لارتكاب الأخطاء، واختلاق المعلومات، ومواجهة صعوبة في المواقف الجديدة أو فهم السياقات البشرية المعقدة.
هل يدّعي دينينغ أن الذكاء الاصطناعي ليس خطيراً؟
لا. إنه يجادل بأن حتى الأنظمة التي لا تصل إلى مستوى الذكاء البشري الكامل يمكن أن تسبب ضرراً، خاصة عندما تعمل بشكل مستقل وبدون فهم كافٍ للنوايا والقيم البشرية.
هل يثبت الكتاب أن الذكاء الاصطناعي العام غير ممكن؟
لا. يقدم الكتاب حجةً مبدئيةً حول حدود تمثيل الحاسوب للمعرفة البشرية. هذا موقفٌ ضمن نقاشٍ علمي وفلسفي مستمر، وليس برهاناً تجريبياً قاطعاً.
المقال العلمي
المزيد عن هذا الموضوع على موقع العلوم
- ليس مجرد التنبؤ بالكلمات: نماذج عالمية تحاول تعليم الذكاء الاصطناعي التنبؤ بنتائج أفعاله
- مقالات أكثر، أفكار أقل؟ خطر استخدام الذكاء الاصطناعي في العلوم
- سباق التسلح في مجال الذكاء الاصطناعي: لماذا تريد شركة أنثروبيك التوقف؟
- تقرير للأمم المتحدة: الذكاء الاصطناعي لا يستهلك الكهرباء فحسب، بل يستهلك أيضاً الماء والأرض والمعادن
- شركة Shifters تجمع 10.2 مليون دولار لتطوير روبوتات أرضية ذاتية التشغيل
تعليقات 6
ولعلّ الخطأ الجوهري يكمن في توقّع أن يكون الذكاء الاصطناعي العام شبيهاً بالبشر. قد يكون عاماً، لكن بأنماط تفكير وإدراك تختلف عن تلك التي لدى البشر. فالبشر ليسوا مقياساً لكل شيء، بل مجرد احتمال واحد من بين احتمالات لا حصر لها.
يتمثل حلّي في "الفهم الاصطناعي" بطريقة تتوافق مع تطور جميع اللغات البشرية، وذلك من خلال اقتراح استخدام رمز USCIIIIII-CODE بدلاً من رمز ASCII-CODE.
يمكن العثور على بعض الشروحات والأمثلة على كود التعليمات الرمزية للآلات الصدوية العالمية من خلال البحث على الإنترنت، لكنني أحتفظ بالأسرار حتى لا تُستخدم الفكرة في تطوير لا يحظى بمساعدة المخترع.
ربما ينبغي أن يكون التوجه مختلفًا: الذكاء الاصطناعي متصل بالجسم البيولوجي - الدماغ وتمثيلاته - ليكون متاحًا للاستخدام الفوري والمعالجة بالتنسيق مع المعلومات والمعرفة الكامنة. كما يُمكن تطبيق نموذج التغذية الراجعة: ضخ المعالجة الأولية لمزيد من المعالجة الخارجية - في نظام الذكاء الاصطناعي، ومن ثم إعادتها إلى النظام البيولوجي. في هذا السياق، يمكننا التفكير في عدة مراحل. يعتمد الكثير على القدرة على بناء واجهة تناسب ليس فقط المستوى الكلي - مستوى المعالجة الشبكية في الدماغ - بل أيضًا المستوى الجزئي - مستوى المعالجة في التغصنات العصبية.
النتيجة لا تزال ذكاءً بشريًا، ولكن بأدوات حسابية أكثر قوة وقدرة على معالجة البيانات بشكل معمق للغاية. لن يكون هذا ذكاءً اصطناعيًا عامًا حقيقيًا، وهذا أمر جيد.
الذكاء الاصطناعي الحالي ليس ذكاءً بشريًا، هذا واضح، من كان ليظن غير ذلك؟ ... إنه آلة متطورة للغاية ذات قدرات أعلى بكثير من البشر في مجالات معينة - تمامًا كما يمكن لجهاز كمبيوتر محمول أن يقوم بعمليات حسابية رياضية أسرع وأكثر دقة من الإنسان - وهذا لا يجعله ذكيًا بالمعنى البشري.
مع تطور الذكاء الاصطناعي وتحسينه، سيتمكن من إضافة المزيد من القدرات، وسيؤديها بكفاءة أعلى. وللوصول إلى ما يُسمى بالذكاء الاصطناعي العام، لا بد من حدوث عملية تستغرق وقتًا، ألا وهي تمثيل العالم في ذهن الذكاء الاصطناعي بشكل متزامن، بحيث يتم فحص كل فكرة وتخطيط من حيث الفعل والنتيجة، تمامًا كما يتعلم الطفل من التجربة والملاحظة، وهذا هو الأساس لفهم عواقب الأفعال.
فيما يتعلق بالعواطف والأحاسيس وما إلى ذلك... نعم، من الواضح أن هذا جزء لا نتطرق إليه في النص لأنه يشكل الأجزاء اللاواعية من تفكيرنا - ولكنها أيضًا تُشفّر في النهاية في الدماغ كمعلومات - بعد كل شيء، لدينا 5 حواس ولسبب وجيه.
لكي يكون الذكاء الاصطناعي حقاً أذكى من البشر، عليه أن يفهم
لا يكفي مجرد اكتساب الكثير من المعرفة.
إذا فهمت الأمر بشكل صحيح، فإن كل ما يعرفه الذكاء الاصطناعي اليوم هو ببساطة تخزين كميات هائلة من المعرفة.
والاعتماد على الإحصاءات والرياضيات لتحديد المعرفة الصحيحة حاليًا لصيغة المشكلة/السؤال التي تحتاج إلى حل.
لا يوجد أي فهم هنا. صفر فهم
إذا كانت المعرفة المُدخلة إلى النظام تقول إنه لصنع كعكة - عليه كتابة ترنيمة باللغة الهندية، ثم ستظهر كعكة، ثم كعكة أخرى ناجحة - فهذا ما سيفعله الذكاء الاصطناعي. وهذا غير منطقي.
لكي يُقدّم الذكاء الاصطناعي إجابة جيدة وحلاً جيداً، عليه أن يفهم. وطالما أنه لا يعرف كيف يفهم، فسيظل كذلك.
من الواضح أنه سيبقى "عالقاً" عند مستوى معين ولن يتجاوزه.
==
ليس من المؤكد أن هذا المستوى لن يكون قادراً على هزيمة البشرية وحتى القضاء على البشرية بأكملها - لكن هذا بالتأكيد لا يعني أنهم أفضل أو يمكنهم إدارة العالم بشكل أفضل، أو الازدهار بشكل أفضل من البشرية.
لا يشترط أن يكون الناس أذكى أو أكثر براعة من غيرهم لقتلهم.
لا حاجة للذكاء الاصطناعي *العام* لإحداث تغيير جذري في الحياة. يكفي أن يكون أفضل من البشر في عدد *محدود* من المهام، وليس جميعها.
بدأنا نرى بالفعل الأسماء التي تصنعها في بعض المجالات.
وكل هذا دون وجود أي تعريف واضح لما يلي:
1. ما هو الذكاء الاصطناعي *العام*؟
2. ما الذي يُعتبر إنسانياً؟