كل اختراق في الذكاء الاصطناعي يغير أهداف الذكاء العام الاصطناعي

في كل مرة يصبح فيها الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، نقوم بتغيير تعريف الذكاء

بقلم ديني إليس بيشار حرره كلارا موسكوفيتش

“متى سيحقق الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري؟” لقد سألت صديقا مؤخرا. فأجاب: “لقد حدث ذلك بالفعل”، مشيراً إلى أنه إذا عدت بالزمن إلى عام 1995 وقمت بتقييم إصداراتنا الحالية من الذكاء الاصطناعي من هذا المنطلق، فإن معظم الناس سوف يعتبرون ذكاء التكنولوجيا شبيهاً بالذكاء البشري، وربما حتى فوق طاقة البشر. وقال إن أهداف الذكاء البشري تتغير باستمرار في كل مرة يتحسن فيها الذكاء الاصطناعي.

لم يكن من السهل أبدًا تحديد الذكاء. لعقود من الزمن، ناقشنا ما يشكل الذكاء التحليلي والإبداعي والعاطفي لدى الناس، مع الموازنة بين قيمة اتباع التعليمات مقابل الاستقلالية. لقد فعلنا الشيء نفسه مع الآلات، وصديقي على حق: الهدف الذي حددناه لذكاء الذكاء الاصطناعي يتحرك باستمرار.

الموضوع ليس فلسفيا فقط ولنتأمل هنا العقد الذي تم إبرامه عندما بدأت مايكروسوفت وOpenAI العمل معًا في عام 2019. قالت OpenAI في تدوينة إن استثمار مايكروسوفت بقيمة مليار دولار في الشركة “سيدعمنا في بناء الذكاء العام الاصطناعي (AGI)،” والذي يعرفه ميثاق OpenAI بأنه “أنظمة عالية الاستقلالية تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية”.

حول دعم الصحافة العلمية

إذا كنت تستمتع بهذا المقال، ففكر في دعم صحافتنا الحائزة على جوائز من خلال الاشتراك. من خلال شراء اشتراك، فإنك تساعد على ضمان مستقبل القصص المؤثرة حول الاكتشافات والأفكار التي تشكل عالمنا اليوم.

قبل ثلاثة أسابيع، في 28 أكتوبر، قامت Microsoft وOpenAI بتحديث اتفاقيتهما. وفي هذه الوثيقة، تحتفظ Microsoft بوصول خاص إلى تقنية OpenAI وتحتفظ بالحق في استخدامها أولاً في المنتجات حتى تقول OpenAI إنها وصلت إلى AGI. وبموجب الاتفاقية الجديدة، تتمتع مايكروسوفت أيضًا بحقوق نماذج “ما بعد الذكاء الاصطناعي العام” حتى عام 2032، وإذا ادعت شركة OpenAI أنها وصلت إلى الذكاء الاصطناعي العام، فسيتم الآن التحقق من هذا الإعلان بشكل مستقل من قبل لجنة خبراء. إنه يثير سؤالا صعبا: كيف ستقرر مجموعة الخبراء تلك متى تم تحقيق مستوى الذكاء البشري؟

منذ عام 1950، كان المعيار الأساسي لذكاء الآلة هو اختبار تورينج، الذي اقترحه رائد الكمبيوتر آلان تورينج. الفكرة بسيطة: يتواصل القاضي البشري مع إنسان غير مرئي وآلة عبر النص ويجب أن يقرر أيهما هو الإنسان. إذا لم يتمكن القاضي من التفرقة بين الاثنين بشكل موثوق، فإن الآلة تمر.

على مدى العقود التي تلت اقتراح تورينج، بنى الباحثون أنظمة رمزية باستخدام القواعد والمنطق لتقليد حل المشكلات البشرية. قامت برامجهم بحل الألغاز ولعب الألعاب، لكنها كانت عديمة الفائدة إلى حد كبير عندما واجهت تعقيدات العالم الحقيقي. وفي تسعينيات القرن العشرين، تم إنشاء “الأنظمة المتخصصة” التي قامت بتشفير المعرفة الإنسانية ولكنها لم تعمل إلا ضمن نطاقات ضيقة للغاية.

بدأ العصر الحديث في عام 2010، عندما سمحت الشبكات العصبية ومجموعات البيانات الكبيرة للآلات بتعلم الأنماط بدلاً من الاعتماد على قواعد ثابتة. ففي عام 1997، تغلب جهاز “ديب بلو” من شركة آي بي إم على أستاذ الشطرنج الكبير جاري كاسباروف، وفجأة أصبحت لعبة الشطرنج، التي كانت بمثابة بديل “للتفكير”، أقل أهمية في المناقشة المتعلقة بالاستخبارات. كما بدأت نماذج الترجمة والتعرف على الصور واللغة في التفوق. في عام 2015، كان أداء نموذج الرؤية أفضل من الأداء البشري المقدر في تصنيف الأشياء. تجاوزت البرامج الأخرى التحديات في اللغة والتفكير في أواخر عام 2010. بين عامي 2015 و2017، هزمت لعبة AlphaGo – المصممة للعب لعبة Go، وهي لعبة أكثر تعقيدًا من لعبة الشطرنج – أفضل لاعبي Go في العالم.

زعم العالم المعرفي دوجلاس هوفستادتر أننا نعيد رسم حدود “الذكاء الحقيقي” عندما تصل الآلات إلى قدرات كان يُنظر إليها ذات يوم على أنها بشرية فريدة من نوعها، مما يقلل من أهمية تلك المهام إلى مجرد قدرات ميكانيكية للحفاظ على تميز البشرية. في كل مرة يتجاوز فيها الذكاء الاصطناعي حاجز تحقيق المهارات البشرية، فإننا نرفعه.

هذه هي الطريقة التي ظهر بها مفهوم الذكاء الاصطناعي العام، لوصف نظام يمكنه الفهم والتعلم والتصرف عبر العديد من المجالات بمرونة العقل البشري. تم تقديمه في عام 1997 من قبل الفيزيائي مارك أفروم جوبرود، وقد انتشر في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين وظل عالقًا لأنه ابتعد عن مفهوم الذكاء الاصطناعي باعتباره تقليدًا لألعاب الصالون ونحو تطوير معايير لتقييم الكفاءة عبر المجالات وفي العديد من المواقف المختلفة. وهذا يعني أنه لم يكن على شركات Deep Blue وImageNet وAlphaGo أن تتفوق على البشر في مجالات خبرتها فحسب، بل كان عليها أيضًا حل مسائل رياضية على مستوى الدكتوراه، وكتابة روايات حائزة على جوائز، وتحقيق ثروات في سوق الأوراق المالية – لأن هذا، بالطبع، هو ما يعنيه أن تكون إنسانًا.

ولهذا السبب، عندما اجتاز GPT-4.5 من OpenAI اختبار تورينج بشكل حاسم في عام 2025، بالكاد ظهر هذا الإنجاز في الأخبار. ولهذا السبب أيضًا، عندما حصل GPT-4 على أعلى الدرجات في امتحان نقابة المحامين أو عندما قام أي من النماذج الحدودية الرئيسية الحالية بحل أسئلة على مستوى الدكتوراه، لم نستعد لخوض معركة مع الروبوتات، كما تنبأت العديد من أفلام الخيال العلمي بأننا سنفعل. ولكن إذا عدنا إلى التسعينيات للكشف عن أنظمة يمكنها التحدث بطلاقة عن العلوم، وإنشاء مواقع ويب في ثوانٍ، وتقديم ترجمات منطوقة في الوقت الفعلي، وكتابة وصية صالحة للخدمة، فمن المحتمل أن يكون الناس قد قاموا بتسليح الأسلحة النووية.

ومع ذلك، هناك شيء مفقود. صديقي ليس مخطئًا – فالذكاء الآلي يفوق القدرات البشرية في العديد من المجالات أو يفوقها – ولكن كوننا إنسانًا متجسدًا هو أمر معقد، وقد نما فهمنا للذكاء بشكل ملحوظ. على الرغم من أن هذا العام تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي من معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المتمركز حول الإنسان، يسلط الضوء على أن التكنولوجيا تتقن معايير جديدة بشكل أسرع من أي وقت مضى، ويؤكد أيضًا أن التفكير المعقد لا يزال يمثل تحديًا.

وكما أشار العديد من المفكرين، قد تكون المشكلة ببساطة في مفهوم الذكاء البشري. إذا كان يُنظر إلى ذكاء الذكاء الاصطناعي على أنه متفاوت بينما ذكاءنا ليس كذلك، فذلك لأننا وضعنا أنفسنا كمعيار. لقد منحنا التطور مهارات تفكير قابلة للتكيف بدرجة كبيرة وجمجمة صلبة تحد من حجم قواعد بياناتنا. وفي ضوء ذلك، فإننا أيضًا غير متساوين. وبينما نقوم باستمرار بتحريك أهداف الذكاء الاصطناعي العام، فإن المعلومات الاستخباراتية التي تصلنا قد تكون من الصعب التعرف عليها.

حان الوقت للدفاع عن العلم

إذا استمتعت بهذا المقال، أود أن أطلب دعمكم. العلمية الأمريكية لقد عمل كمدافع عن العلوم والصناعة لمدة 180 عامًا، وربما تكون اللحظة الحالية هي اللحظة الأكثر أهمية في تاريخ القرنين.

لقد كنت العلمية الأمريكية مشترك منذ أن كان عمري 12 عامًا، وقد ساعد ذلك في تشكيل الطريقة التي أنظر بها إلى العالم. SciAm يثقفني ويسعدني دائمًا، ويلهمني شعورًا بالرهبة تجاه عالمنا الواسع والجميل. وآمل أن يفعل ذلك بالنسبة لك أيضا.

إذا كنت الاشتراك في العلمية الأمريكيةأنت تساعد في ضمان أن تغطيتنا تركز على البحث والاكتشاف الهادف؛ وأن لدينا الموارد اللازمة للإبلاغ عن القرارات التي تهدد المختبرات في جميع أنحاء الولايات المتحدة؛ وأننا ندعم العلماء الناشئين والعاملين على حد سواء في وقت لا يتم فيه الاعتراف بقيمة العلم نفسه في كثير من الأحيان.

وفي المقابل، تحصل على الأخبار الأساسية، ملفات بودكاست آسرة، ورسوم بيانية رائعة، لا يمكنك تفويت النشرات الإخبارية ومقاطع الفيديو التي يجب مشاهدتها، ألعاب التحدي، وأفضل الكتابة والتقارير في عالم العلوم. يمكنك حتى إهداء شخص ما اشتراكًا.

لم يكن هناك وقت أكثر أهمية بالنسبة لنا للوقوف وإظهار أهمية العلم. آمل أن تدعمونا في تلك المهمة.