نماذج الذكاء الاصطناعي ما زالت أقل تطوراً من البشر

نماذج الذكاء الاصطناعي: الفجوة بين الذكاء البشري والتقني

أعلن يان لوكان، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا، أن النماذج الحالية للذكاء الاصطناعي، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة، تفتقر إلى أربع سمات رئيسية تجسد الذكاء البشري. جاء ذلك خلال قمة AI Action Summit في باريس حيث ناقش مع خبراء آخرين مستقبل الذكاء الاصطناعي.

وحدد لوكان السمات الأربعة بأنها: فهم العالم الفيزيائي، والذاكرة طويلة المدى، القدرة على الاستدلال، والتخطيط المعقد. وأعرب عن قناعته بأن تجاوز هذه الفجوة يتطلب إعادة نظر جذرية في أساليب التدريب المستخدمة حالياً.

أشار لوكان إلى أن الحلول المؤقتة التي تعتمدها الشركات، مثل دمج تقنيات جديدة مع النماذج التقليدية، تعتبر “حيل تقنية”. وأكد الحاجة إلى تطوير “نماذج قائمة على العالم”، التي تُدرب على سيناريوهات واقعية وتمتاز بمستويات معرفية أعلى.

تحدث لوكان عن نموذج “V-JEPA” الذي طورته ميتا، معتمداً على التعلم من خلال التنبؤ بالأجزاء المفقودة من مقاطع الفيديو. وذكر أن الفكرة تستند إلى استخدام تمثيلات تجريدية بدلاً من التفاصيل الدقيقة، مما يساعد النموذج على فهم العالم بشكل أفضل.

في ختام حديثه، أكد لوكان على أهمية التجريد كوسيلة للتعامل مع تعقيدات العالم المتغيرة، مشبهاً ذلك بكيفية فهم الكيميائيين لبنية المادة عبر تسلسل هرمي يبدأ من الجسيمات إلى المواد. هذا النهج، بحسب لوكان، هو ما يمكّن البشر من فهم العالم، وهو ما يسعى الذكاء الاصطناعي إلى تحقيقه.