الذكاء الاصطناعي العام قادم، ولكن متى؟

الذكاء الاصطناعي العام موجود في كل مكان. يقول البعض إنه على بُعد خمس سنوات، بينما يعتبره آخرون ضربًا من الخيال. لا يتفق معظم الناس حتى على معناه. ومع ذلك، يبقى السؤال قائمًا: ما مدى قربنا منه حقًا؟

الجواب يعتمد على كيفية تعاملك معه defiلا. بالنسبة للبعض، الذكاء الاصطناعي العام هو نظام قادر على القيام بكل ما يستطيعه الإنسان. أما بالنسبة للبعض الآخر، فهو مجرد نموذج قادر على حل مجموعة واسعة من المشاكل دون الحاجة إلى إعادة تدريب.

على أي حال، لقد تغير شيء ما. في السابق، كان الذكاء الاصطناعي يقتصر على كتابة رسائل البريد الإلكتروني ورسم الصور. أما الآن، فهو يُجري عمليات التفكير والتخطيط واستخدام الأدوات بمفرده. هذا التحول هو ما دفع الكثيرين إلى أخذ الذكاء الاصطناعي العام على محمل الجد أكثر من أي وقت مضى.

أين نحن الآن

نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية ليست ذكاءً اصطناعيًا عامًا، لكنها تقترب من شيء يشبهه، على الأقل في بعض النواحي.

نماذج مثل GPT-4 , كلود 3 و الجوزاء 1.5 يمكنهم إجراء محادثات مطولة، واتباع تعليمات معقدة، واستخدام أدوات خارجية مثل المتصفحات أو بيئات بايثون. حتى أن بعضهم يستطيع التفكير في مخرجاته أو مراجعة خطواته السابقة، وهو شكل بدائي من التخطيط أو التصحيح الذاتي.

في الاختبارات، تتفوق هذه الأنظمة الآن على معظم البشر في امتحانات نقابة المحامين، وأولمبياد الرياضيات، واختبارات SAT. لا تزال هذه الأنظمة تعاني من صعوبات في الاتساق، والتفكير المجرد، والتفاعل الجسدي. لكن قدراتها تتطور بسرعة، لا سيما في التفكير، والذاكرة، واستخدام الأدوات.

OpenAIسام التمان ودعا GPT-4 "محرج قليلاً" خطوة نحو شيء أقوى بكثير. تزعم أنثروبيك أن كلود 3 يقترب من مستوى "طلاب الدراسات العليا" في بعض المجالات. تعمل كل من ديب مايند وميتا وإكس إيه آي على نماذج جديدة يعتقدون أنها قد تُحدث نقلة نوعية.

إذن، ليس لدينا ذكاء اصطناعي عام اليوم. لكننا لسنا في نفس الوضع الذي كنا عليه قبل ١٨ شهرًا.

المسارات المختلفة الممكنة للذكاء الاصطناعي العام

بالكاد يتفق أحد على ماهية الذكاء الاصطناعي العام. لا توجد خريطة طريق واحدة للذكاء الاصطناعي العام. لكن معظم النقاش ينقسم إلى ثلاثة سيناريوهات رئيسية:

المزيد من الشيء نفسه

يعتقد بعض الخبراء أننا سنصل إلى الذكاء الاصطناعي العام بمجرد توسيع نطاق النماذج الحالية، وجعلها أكبر وأسرع، ومدربة على بيانات أفضل. الفكرة هي أننا نسير على الطريق الصحيح، والأمر مسألة وقت (وحساب). يُطلق على هذا غالبًا "فرضية التوسع". يحب الناس... إيليا سوتسكيفر وآخرين في OpenAI وقد أعربوا عن اعتقاد حذر في هذا النهج.

هندسة معمارية أكثر ذكاءً

يعتقد آخرون أننا سنحتاج إلى تصميمات نماذج جديدة كليًا. ربما نموذج يحاكي طريقة تفكير البشر أو تخطيطهم أو تعلمهم مع مرور الوقت. قد يعني هذا أنظمة هجينة تجمع بين التعلم العميق والتفكير الرمزي، أو وحدات الذاكرة، أو أشجار القرار. تخيلوا الأمر كأنه تعليم النماذج "التفكير" بدلًا من مجرد التنبؤ.

أنظمة متعددة العوامل أو استخدام الأدوات

يجادل البعض بأن الذكاء الاصطناعي العام لن يكون نموذجًا واحدًا على الإطلاق، بل شبكة من أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعاون وتُفكّر وتعمل معًا، ربما عبر منصات مختلفة، ولكل منها تخصصه الخاص. ويرى آخرون أن الحل يكمن في منح النماذج إمكانية الوصول إلى أدوات مثل محركات البحث والآلات الحاسبة والروبوتات، مما يسمح لها بتوسيع قدراتها إلى ما هو أبعد من مجرد التنبؤ بالنصوص.

لكل مسارٍ جوانبه. التوسع بسيط، لكنه يواجه قيودًا على الأجهزة والبيانات. قد تعمل البنى الجديدة بشكل أفضل، لكنها غير مُثبتة. وتثير أنظمة الوكلاء المتعددين تساؤلات جديدة حول التنسيق والتحكم.

ما مدى قربنا حاليًا؟

نحن أقرب من أي وقت مضى، لكننا ما زلنا بعيدين عن ذلك. أفضل عارضات الأزياء اليوم مثل GPT-4o، كلود 3، الجوزاء 1.5، و LLaMA ثلاثة منهم أكثر كفاءةً وتعددًا في الوسائط وفائدةً بشكل عام من أي شيء سبقهم. يمكنهم كتابة الأكواد البرمجية، واجتياز الاختبارات الصعبة، وحل الألغاز المنطقية، وإجراء محادثات مطولة. لكنهم ما زالوا يفتقرون إلى السمات الرئيسية التي نتوقعها من شيء "عام" بحق.

• إنهم لا يفهمون العالم حقًاقد تبدو هذه الخوارزميات ذكية، لكنها غالبًا ما تُوهم بالحقائق أو تفشل في اختبارات منطقية بسيطة. ذلك لأنها تعمل بالتنبؤ بأنماط البيانات، وليس ببناء نموذج حقيقي للعالم.
• إنهم يعانون من مشاكل في الذاكرة طويلة المدى والتخطيطتعمل معظم نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية بشكل فوري. فهي لا تستطيع تحديد الأهداف، أو التفكير بعمق، أو العمل بكفاءة على مهام تستغرق أيامًا أو أسابيع.
• إنهم غير متسقينإذا طرحتَ السؤال نفسه مرتين، فقد تحصل على إجابتين مختلفتين تمامًا. ليس هكذا ينبغي أن تتصرف الاستخبارات الموثوقة.
• إنهم يفتقرون إلى الوكالةيستطيع الإنسان أن يلاحظ مشكلةً ما، ويضع خطةً لحلها، ويتصرف حيالها. أما الذكاء الاصطناعي، فلا يزال ينتظر التوجيهات. فهو لا يتصرف إلا إذا أمرناه بذلك.

مع ذلك، تتقلص الفجوة. تتحسن هذه النماذج في التفكير والذاكرة واستخدام الأدوات. بعضها الآن قادر على إجراء عمليات محاكاة، والتعلم من التغذية الراجعة، وتصحيح الأخطاء ذاتيًا. هذه قدرات كان يُعتقد سابقًا أنها على بُعد سنوات.

نحن الآن في لحظة فاصلة غريبة. من الواضح أن الذكاء الاصطناعي قوي ويزداد فائدته شهرًا بعد شهر. لكن لا أحد يصدق أننا نجحنا في اختراق الذكاء الاصطناعي العام حتى الآن.

أين نذهب من هنا؟

إذا استمررنا بهذه الوتيرة، فالسؤال ببساطة هو: كيف ومتى سنصل إلى الذكاء الاصطناعي العام؟ وكما قال سام ألتمان: "قد لا نعرف حتى شكل الذكاء الاصطناعي العام إلا بعد أن نبدأ باستخدامه".

هذا الغموض هو ما يجعل هذه اللحظة مثيرة وخطيرة في آن واحد. قد نكون على بُعد ورقة واحدة من تحقيق اختراق، أو عقود من الزمن، نطارد طرقًا مسدودة. يشير يان ليكون (كبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا) لا تزال النماذج الحالية تفتقر إلى "فهم أساسي لكيفية عمل العالم". وفي الوقت نفسه، يقول ديميس هاسابيس (الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind) نحن "نقترب من شيء قوي للغاية"، لكن هذا سيتطلب المسؤولية والتعاون والوقت.

إذن، ما مدى قربنا من تحقيق ذلك؟ لا أحد يستطيع الجزم بذلك. ولكن إذا استمر التقدم، فقد لا يبقى الذكاء الاصطناعي العام مجرد خيال علمي لفترة أطول.

أقرب مما نعتقد؟

لم يصل الذكاء الاصطناعي العام إلى هذا الحد بعد. لكن شيئًا ما يتغير بوضوح. فالأنظمة التي نبنيها اليوم قادرة على إنجاز أمور لم تكن تُخطر على بال حتى قبل عام واحد فقط، من برمجة تطبيقات كاملة إلى إنتاج نصوص أفلام إلى توجيه البحث العلمي.

يوشوا بينجيو، الحائز على جائزة تورينج، حذر من ذلك تُظهر نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل "خصائص ناشئة" لم يتوقعها الباحثون. مؤسسو أنثروبيك لقد كتبوا عنه "الانعطافات الحادة إلى اليسار"، فكرة أن النماذج المستقبلية قد تكتسب قدرات غير متوقعة أثناء التدريب. OpenAI عضو مجلس الإدارة هيلين تونر قالها بوضوح :"نحن لا نعرف مدى سرعة تحرك الأشياء.

لا يزال بعض الخبراء يقولون إننا على بُعد عقود من الزمن. بينما يعتقد آخرون أننا على بُعد مفاجأة واحدة من نقطة التحول. لا أحد يعلم على وجه اليقين. لكن شيئًا واحدًا أصبح واضحًا: لم يعد السؤال هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي العام ممكنًا، بل ما مدى استعدادنا لوصوله؟

لأن سواء غيّرت الذكاء الاصطناعي العام كل شيء، أو تسللت بهدوء إلى الأدوات التي نستخدمها، فإن الاختيارات التي نتخذها الآن سوف تشكل كيفية تأثيرها على العالم.