لماذا قد لا يصل الذكاء الاصطناعي أبدًا إلى الذكاء البشري؟

يشير تحليل جديد إلى أن الذكاء الاصطناعي قد لا يفكر أبدًا مثل البشر، لأن الأجزاء الأكثر أهمية من الذكاء البشري لا يمكن برمجتها في الآلات.

يقول أحد علماء الكمبيوتر البارزين إن الاقتراح الذي قدمه آلان تورينج، الذي يُنظر إليه على نطاق واسع باعتباره أب علوم الكمبيوتر النظرية، قد تم إرساله الذكاء الاصطناعي البحث في الاتجاه الخاطئ على مدى 75 عاما الماضية.

وفي تحليله الجديد “خطأ تورينج: الهروب من نير الآلات غير الذكية“، يدرس بيتر ج. دينينج الأفكار التي طرحها تورينج في عام 1950. في ذلك الوقت، اعتقد العديد من العلماء أن الذكاء البشري يمكن أن يوجد بشكل مستقل عن الجسم وبالتالي يمكن إعادة إنشائه كبرنامج يعمل على جهاز كمبيوتر رقمي.

يعارض دينينج أيضًا فكرة إمكانية إثبات الذكاء الآلي من خلال لعبة التقليد (المعروفة الآن باسم اختبار تورينج).

كتب دينينج: “لقد شكل هذان الادعاءان الكثير من أبحاث الذكاء الاصطناعي وتطويره”. فرضيتي هي أن إذعاننا لهذه الادعاءات أدى إلى فوضى الذكاء الاصطناعي التي نجد أنفسنا فيها اليوم.

وفقًا لدينينج، من غير المرجح أن تنتج أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) التي يتم تطويرها الآن ذكاءً على المستوى البشري، المعروف باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI). وبدلاً من ذلك، يحذر من أنهم قد يخلقون مخاطر جسيمة دون أن يفكروا مثل البشر.

لماذا تعتبر المعرفة الضمنية مهمة؟

من الأمور المركزية في حجة دينينج فكرة المعرفة الضمنية. يشير هذا إلى الكم الهائل من الفهم البشري الذي يمتلكه الناس ولكنهم لا يستطيعون التعبير عنه بالكامل بالكلمات أو ترجمته إلى رموز يمكن للآلة معالجتها.

يصف دينينج خمسة أشكال واسعة من المعرفة الضمنية التي يقول إنها “مراوغة”. التعلم الآلي‘. وهي تشمل الفطرة السليمة، والتفاعلات اليومية مع الناس والبيئة، والمشاعر والتصورات، والمهارات العملية، والخلفية الثقافية والتاريخية التي تتقاسمها المجتمعات.

لقد أمضى الباحثون عقودًا من الزمن في محاولة تسجيل المنطق السليم في شكل يمكن لأجهزة الكمبيوتر استخدامه. ابتداءً من ثمانينيات القرن العشرين، شرع مشروع دوجلاس لينات الطموح لـ Cyc في بناء قاعدة بيانات واسعة من الحقائق المنطقية. وبعد 40 عامًا من العمل، احتوى المشروع على 25 مليون إدخال.

ويشير دينينج إلى أنه “ومع ذلك، فإن هذه الخزانة لا يمكنها أن تضيف ما يصل إلى خلفية من الحس السليم الكافي لجعل الأنظمة الخبيرة ذكية بما يكفي لتكون خبراء”. “لقد أثبت Cyc أن الكثير من المعرفة التي تجعل الأشخاص خبراء لا يمكن توضيحها كافتراضات.”

معرفة ما هو ليس مثل معرفة كيف

يقول دينينج إن المهارات العملية تخلق عقبة رئيسية أخرى.

يوضح دينينج: “لا يمكن توصيل مهارات الأداء لدينا في آلاف المجالات إلى الآلات”. “في حين أن أوصاف النتائج الماهرة (“اعرف ماذا”) يمكن تمثيلها في كثير من الأحيان كبتات وتخزينها في آلة، فإننا لا نعرف كيفية تشفير المعرفة المتجسدة للأداء الماهر (“اعرف كيف”).”

تقدم الموسيقى مثالاً واضحًا على هذا الاختلاف. يقول دينينغ: «يمكن لعازف الكمان الموهوب أن يعزف موسيقى جميلة لكنه لا يستطيع أن يصف لمساعده كيفية إنتاجها.

“حتى لو تمكن الروبوت من ملاحظة البشر المهرة وتقليدهم، دون أن يكون له جسم بيولوجي، فإن الروبوت لا يستطيع فهم ما يشعر به الموسيقي عند عزف موسيقى جميلة أو كيف يشعر الجمهور عند سماعه.”

الحدس، والمشاعر الداخلية، والإبداع التلقائي، والخيال هي أشكال أخرى من المعرفة الضمنية التي تقاوم اختزالها في تعليمات الكمبيوتر.

مشكلة التمثيل

ويطلق دينينج على العقبة المركزية اسم “مشكلة التمثيل”.

لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر إجراء العمليات الحسابية إلا عندما يتم تشفير البيانات والتعليمات في أشكال مادية يمكنها التعرف عليها ومعالجتها. ومع ذلك، لا يمكن بسهولة تحويل المعرفة الضمنية إلى مثل هذا التنسيق.

يقول دينينج: “وراء كل كلمة يوجد بئر عميق من المعرفة الضمنية التي تمنحها معنى”. “الكلمات ليست سوى تمثيلات رمزية للمعاني، وليست المعاني نفسها. نماذج اللغة الكبيرة شائعة الاستخدام، مثل ChatGPT وClaude وGemini لا تتعامل إلا مع الكلمات، ولا يمكنها معرفة أو فهم معنى ما تقوله.”

وهذا يخلق ما يراه دينينج على أنه فجوة لا يمكن سدها. ولأن العلماء لا يفهمون بشكل كامل كيفية عمل المعرفة الضمنية داخل البشر، فإنهم لا يستطيعون تحديد كيفية نقلها إلى الآلة.

يعترف دينينج قائلاً: “إن كيفية استضافة المعرفة الضمنية هي لغزا إلى حد كبير”. “كل ما نعرفه هو أنه متجسد. وليس لدينا أي فكرة عما يمكن أن نلاحظه ونقيسه في أجسادنا للكشف عنه.”

لماذا يتغير السياق المعنى

يؤكد دينينج أيضًا على أهمية السياق، أو الظروف المحيطة التي تعطي كلمات وأفعال الإنسان معناها وهدفها.

يمكن أن تعني العبارة أشياء مختلفة تمامًا اعتمادًا على ما إذا كان المتحدث صادقًا أم ساخرًا أم غاضبًا أم مرحًا أم مثيرًا. يساعد السياق أيضًا الأشخاص على تحديد متى يستخدمون الفكاهة، ومتى يظهرون اللباقة، وكيفية تفسير ما يتركه شخص ما دون أن يقال.

“عندما تستفسر عن مصدر افتراض السياق الحالي، تكتشف أنه يعتمد على محادثات سابقة من سياقات سابقة. ويعتمد كل منها بدوره على مزيد من المحادثات السابقة وسياقاتها. هذا النمط لا نهاية له ومجزأ،” كما يوضح دينينج.

قد تكون الثقافة أبعد من النماذج اللغوية الكبيرة

وتمثل الثقافة تحديا ذا صلة. ويشمل القيم والأعراف الاجتماعية والأحكام والتاريخ والمجتمعات والحالات المزاجية والعلاقات التي تنطوي على السلطة أو الرعاية.

يوضح دينينج: “المحادثات البشرية مشبعة بافتراضات أساسية تعطي معنى وأهمية للكلمات المستخدمة”.

ويجادل بأن جعل نماذج اللغة الكبيرة أكبر لن يحل هذه المشكلة.

“إن توسيع نطاق طلاب ماجستير القانون باستخدام شبكات عصبية أكبر من أي وقت مضى لن يمكّنهم من اكتساب المعرفة الإنسانية المتجسدة التي نسميها الثقافة. ولن يحقق طلاب ماجستير القانون هدف اختبار تورينج: إظهار الفكر الآلي الذي لا يمكن تمييزه عن الفكر البشري”.

يصف دينينج في النهاية شكلاً من أشكال عدم الفهم المتبادل بين البشر والآلات. قد تطور الشبكات العصبية الاصطناعية نوعًا خاصًا بها من المعرفة الضمنية للآلة، لكن قد لا يتمكن البشر من فهمها.

يكتب: “لا تستطيع الآلات قراءة معرفتنا الضمنية، ولا يمكننا قراءة معرفتهم”. “نحن كائنات فضائية عبر فجوة لا يمكن تجاوزها.”

مخاطر سلامة الذكاء الاصطناعي

وقد يكون لهذا الانقسام عواقب وخيمة على سلامة الذكاء الاصطناعي. إذا لم تتمكن الآلات من فهم السياق غير المعلن وراء التعليمات البشرية، فإن دينينج يحذر من أن مواءمة سلوكها بشكل موثوق مع الأهداف البشرية قد يكون مستحيلاً.

ويوضح قائلاً: “من خلال أتمتة الذكاء الاصطناعي، من المرجح أن تقوم شبكات الآلات الوكيلة بتطوير ذكاء آلي خاص بها لا يصل إلى مستوى الذكاء العام البشري ولكنه لا يزال قادرًا تمامًا على خلق مشاكل خطيرة للبشر. وهذا التهديد أكبر من مجرد سيطرة الآلات فائقة الذكاء”.

من وجهة نظر دينينج، فإن الخطر الأكثر إلحاحا ليس وجود آلة فائقة الذكاء تتفوق على البشرية. إنها شبكة من الأنظمة الأقل ذكاءً والتي تعمل بطرق قوية وغير متوقعة ومن المحتمل أن تكون ضارة.

“الذكاء الآلي لديه اهتمامات مختلفة عنا ولا يبدو أنه يهتم بنا. وطرق تفكيره وحل المشكلات تبدو غريبة علينا. ونحن لا نعرف حتى الآن كيف نعيش بأمان مع هذه الآلات.

“إن التراجع عن تفرد أتمتة الذكاء الاصطناعي سيتطلب الكثير منا. نبدأ بتقبل أن الثقافة المألوفة تتلاشى مع ظهور الآلات الذكية في مجتمعنا ولا نعرف ما الذي سيأتي. نحن نرفض التفكير مثل الآلات أو الخضوع للآلات. نحن نرفض الخضوع لنير تفرضه الآلات منخفضة الذكاء. والأهم من ذلك، أننا نعيد تأكيد إنسانيتنا، ونعلن مرة أخرى ما الذي يجعلنا مختلفين عن الآلات، ونحتفل بهذه الاختلافات”.

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل و أخبار جوجل.