رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا: قد لا تصل برامج التعلم مدى الحياة إلى مستوى الذكاء البشري أبدًا

لقد أرست قدرات الإنسان البدائي، كاللغة والرياضيات، معيار الذكاء العام منذ البداية. في المقابل، لا يعتقد يان ليكان، رائد الذكاء الاصطناعي والمنتمي إلى هذا الرأي، بإمكانية تحقيق هذا الذكاء العام في المستقبل القريب. وقد أشار ليكان إلى عدم اليقين بشأن مستقبل الذكاء الاصطناعي البشري خلال فعالية أقيمت مؤخرًا في مركز لندن للهندسة في أوروبا. كما أكد على التناقض بين قدرات الإنسان وقدرات الذكاء الاصطناعي.

الشكوك بشأن الذكاء الاصطناعي العام

ينظر لوكون إلى مسألة الذكاء الاصطناعي العام بقلق، معتقدًا أن ذكاء البشر، بتعقيده الهائل، يُمثل عائقًا كبيرًا. وبدلًا من ذلك، يُؤيد فكرة الذكاء الاصطناعي الشبيه بالبشر، والذي يعتبره هدفًا بعيد المنال. ويُشير لوكون إلى أربعة تحديات معرفية فطرية مترابطة، هي: التخطيط، وحفظ الذكريات إلى الأبد، ومعرفة العالم، وهي تحديات تتجاهلها مناهج الذكاء الاصطناعي الحالية.

يُعدّ نموذج اللغة الضخم الهدف الرئيسي لاتهامات لوكون، مثل LLaMA من Meta، وGPT-3 من OpenAI، وBard من Google. تُظهر هذه النماذج إتقانًا لغويًا فائقًا، لكن معرفتها تبقى ثابتة (أي أن التعلم القائم على النصوص يُعيق فهمًا أعمق للواقع). يزعم لوكون أن النص يُمثّل كمية هائلة من البيانات المنظمة والمهيكلة، بينما تختلف التجارب المادية نوعيًا عن النصوص، وتمثل النقيض التام لها.

الحجة ضد إدراك العقل في شهادات الماجستير في القانون

يرى ليكان أن إتقان برامج الماجستير في اللغة لا يدل على ذكائها الحقيقي، لأنها حُرمت من الخبرة العملية، وقاعدة المعرفة الموجودة، وأسرار الحياة الواقعيةtrac. هذه هي النقطة الأساسية التي يؤكد عليها، وهي أنه في ظل بنية التعلم النصية الحالية، لن يتمكن الذكاء الاصطناعي من العمل مثل البشر ما لم يبدأ بتغيير جذري في مبدأ تعلمه، وسيظل من المستحيل الوصول إلى ذكاء اصطناعي يفهم اللغات ويؤديها كما يفعل البشر. ويقول ليكان إنه يجب التحول نحو نهج جديد يركز بشكل أساسي على أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجهة نحو تحقيق أهداف محددة، والتي تستمد المعرفة من العالم الحقيقي بدلاً من البيانات النصية فقط.

بينما تُقدّم المنهجيات النصية بديلاً، يطرح لوكون فكرة "الذكاء الاصطناعي الموجه نحو الأهداف"، والذي يهدف إلى تحقيق أهدافdefiالإنسان للآلات. تستفيد هذه الأنظمة من المدخلات الحسية وبيانات الفيديو لتكوين "نموذج عالمي" متطور، يُتيح التخطيط واتخاذ القرارات بناءً على مجموعة من الخيارات المتاحة. إن قدرة هذه الأنظمة على استخدام ما تتعلمه وفهم عواقب أفعالها تعني أن آلات الذكاء الاصطناعي ذات الدافع القائم على القيم قادرة على إنجاز مهام أكثر تعقيدًا بسرعة أكبر.

استكشاف تطور الذكاء الاصطناعي: منظور يان ليكان

أوضح لوكون هذه الحقيقة دون أن يرفض فكرة التجاوز التدريجي للذكاء البشري، مشيرًا إلى أنه في مثل هذه العملية، يجب عدم المبالغة في تقدير الجداول الزمنية. ويؤكد على الحاجة المستمرة إلى أن يسعى البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي إلى تجاوز المرحلة المتوسطة بين التطبيقات الحالية ومفهوم الذكاء الاصطناعي المذهل.

إن موقف يان ليكان المعارض للذكاء الاصطناعي العام، والذي يتعارض مع فلسفة الذكاء الاصطناعي والمستقبليين، يتناقض مع التصور السائد حاليًا لتطور الذكاء الاصطناعي. ورغم إقرار ليكان بقيود نماذج التعلم الموجه، فإنه يشجع على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف محددة، مقدمًا بذلك صورة شاملة لمسار الوصول إلى مستوى الذكاء البشري. ونظرًا لأن النقاشات حول مستقبل الذكاء الاصطناعي لا تزال تتكشف، فإن آراء ليكان تستدعي تساؤلات عميقة حول القضايا الدقيقة الكامنة وراءها.