رئيس الذكاء الاصطناعي في ميتا: قد لا تصل النماذج اللغوية الكبيرة إلى مستوى الذكاء البشري

تضع قدرات المواليد الجدد مثل اللغة والرياضيات المعيار للذكاء العام منذ البداية. وعلى النقيض من ذلك، لا يؤمن يان ليكون، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي والذي يقع في المعسكر الآخر، بأن مثل هذا الذكاء العام يمكن تحقيقه في المستقبل القريب. ذكر ليكون عدم يقين البشرية بشأن الذكاء الاصطناعي خلال حدث في مركز الهندسة في لندن، الواقع في أوروبا، مؤخرًا. علاوة على ذلك، شدد على عدم التوافق بين قدرات الشخص البشري والذكاء الاصطناعي.

تشكك بشأن الذكاء العام الاصطناعي (AGI)

ينظر ليكون إلى قضية الذكاء العام الاصطناعي (AGI) بقلق، معتقدًا أن ذكاء البشر المعقد للغاية يشكل عائقًا كبيرًا. بدلاً من ذلك، يدعم فكرة الذكاء الاصطناعي الشبيه بالبشر، لكنه يعتبرها هدفًا بعيد المنال. يشير ليكون إلى أربع تحديات إدراكية فطرية مترابطة، وهي التخطيط، والاحتفاظ بالذكريات إلى الأبد، ومعرفة العالم – وهي أمور تتجاهلها أساليب الذكاء الاصطناعي الحالية.

النموذج اللغوي الكبير هو الهدف الرئيسي لاتهامات ليكون. ومن بين هذه النماذج LLaMA من ميتا، وGPT-3، وBard من OpenAI وGoogle على التوالي. تظهر هذه النماذج إتقانًا flawlessًا للغة، لكن معرفتها تظل ثابتة باستمرار (أي أن التعلم القائم على النص يمنع الفهم المعزز للواقع). يدعي ليكون أن. النص يمثل كمية هائلة من البيانات المهيكلة والمنظمة، لكن التجارب الجسدية تختلف نوعيًا عن النصوص وتشغل الجانب الآخر من الطيف.

الحجة ضد حقيقة العقل في النماذج اللغوية الكبيرة

يرى ليكون أن كفاءة النماذج اللغوية الكبيرة في اللغة لا تعني أصالة الذكاء، لأن هذه النماذج حُرمت من رفاهية الخبرة، وقاعدة المعرفة الموجودة، وأسرار الحياة الواقعية المجردة. هذه هي النقطة الرئيسية التي يشدد عليها، وهي أنه في ظل بنية التعلم القائمة على النص الحالية، لن تتمكن الذكاء الاصطناعي من التصرف مثل البشر ما لم يبدأ الذكاء الاصطناعي في تغيير مبدأ التعلم جذريًا، وسيظل من المستحيل تحقيق ذكاء اصطناعي يمكنه فهم اللغات وأداؤها كما يفعل البشر. يقول ليكون إنه يجب حدوث تحول نحو خط جديد من النهج يتعامل بشكل أساسي مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجهة نحو الأهداف، والتي تستمد المعرفة من العالم الحقيقي بدلاً من البيانات النصية فقط.

بينما توفر المنهجيات التي تركز على النص بديلاً، يطرح يان ليكون فكرة "الذكاء الاصطناعي القائم على الأهداف"، مع توجيه يهدف إلى تحقيق الأهداف المحددة من قبل البشر للآلات. تستفيد هذه الأنظمة من المدخلات الحسية وبيانات الفيديو لتكوين "نموذج عالمي" متفوق، يمكن من خلاله تركيز التخطيط واتخاذ القرارات اللاحقة على مجموعة محددة من الخيارات المتاحة. إن القدرة على استخدام ما يتعلمونه وفهم عواقب التصرف تعني أن آلات الذكاء الاصطناعي ذات الدوافع القائمة على القيم يمكنها التعامل مع المهام الأكثر تعقيداً بسرعة أكبر.

التنقل في تطور الذكاء الاصطناعي: منظور يان ليكون

قدم ليكون هذه الحقيقة دون أن يرفض فكرة تجاوز الذكاء البشري تدريجياً، مشيراً إلى أنه في مثل هذه العملية، يجب عدم المبالغة في تقدير الجداول الزمنية. ويؤكد على الحاجة المستمرة لأبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي للسعي لتجاوز المنطقة المتوسطة بين التطبيقات الحالية ومفهوم الذكاء الاصطناعي المذهل.

إن موقف يان ليكون ضد الذكاء الاصطناعي العام (AGI) يتعارض مع الفلسفة المستحثة للذكاء الاصطناعي والمستقبليين، مما يتناقض مع المفهوم السائد حالياً لتطور الذكاء الاصطناعي. وعلى الرغم من أن ليكون يدرك قيود النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، فإنه يشجع على استخدام الذكاء الاصطناعي لحل أهداف محددة، ويوفر بذلك صورة معقدة للطريق نحو الذكاء على مستوى البشر. وبما أن الخطابات حول مستقبل الذكاء الاصطناعي لا تزال تُكشف، فإن أحكام ليكون يجب أن تطرح أسئلة تأملية حول القضايا الدقيقة الكامنة وراءها.