ما هو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟

قبل أن نتعمق في الضجيج والعقبات، من الضروري تعريف ما يعنيه الذكاء الاصطناعي العام حقاً. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التي نتفاعل معها اليوم، والتي تم تصميمها لأداء مهام محددة، يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى شكل افتراضي من الذكاء الاصطناعي يمتلك القدرة على فهم وتعلم وتطبيق الذكاء عبر مجموعة واسعة من المهام، تماماً مثل الإنسان. تخيل ذكاءً اصطناعياً لا يستطيع فقط كتابة الشعر وتأليف الموسيقى، بل أيضاً إجراء أبحاث علمية، والتفاوض على معاهدة سلام، وحتى تعلم مهارة جديدة – مثل النجارة – دون برمجة مسبقة صريحة لهذه المهارة. هذه القدرة على التكيف الواسعة، إلى جانب الاستدلال المنطقي والفهم العام للعالم، هي السمة المميزة للذكاء الاصطناعي العام. الأمر يتعلق بأكثر من مجرد معالجة المعلومات بسرعة؛ إنه يتعلق بالفهم الحقيقي والإبداع ونقل التعلم عبر مجالات متنوعة.

الذكاء الاصطناعي الضيق مقابل الذكاء الاصطناعي العام: فرق جوهري

لفهم حجم الذكاء الاصطناعي العام بالكامل، يجب علينا أولاً فهم سابقه: الذكاء الاصطناعي الضيق. كل نظام ذكاء اصطناعي تقريباً تصادفه اليوم، من مساعد الصوت في هاتفك الذكي إلى محرك التوصيات على خدمة البث الخاصة بك، هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الضيق.

تتفوق هذه الأنظمة في وظائفها المحددة:

• سيري وأليكسا: معالجة اللغة الطبيعية وتنفيذ الأوامر.
• بحث جوجل: فهرسة واسترجاع المعلومات.
• ألفاجو: أتقن لعبة Go المعقدة.
• السيارات ذاتية القيادة: التنقل في الطرق والاستجابة لحركة المرور.

بينما هي قوية بشكل لا يصدق في مجالاتها المحددة، تفتقر إلى القدرات المعرفية العامة. ذكاء اصطناعي لعب الشطرنج، بغض النظر عن براعته في الشطرنج، لا يمكنه فجأة كتابة رواية أو تشخيص حالة طبية. ليس لديه فهم للعالم خارج رقعة الشطرنج. على النقيض من ذلك، سيمتلك الذكاء الاصطناعي العام هذه القدرات متعددة الأوجه، محاكياً مرونة وقوة الدماغ البشري المعرفية. الرحلة من براعة الذكاء الاصطناعي الضيق المتخصص إلى ذكاء الذكاء الاصطناعي العام الشامل هي قفزة، وليست مجرد خطوة، تمثل تحولاً نموذجياً أساسياً في كيفية تصورنا لذكاء الآلة.

آلة الضجيج: لماذا يبدو الذكاء الاصطناعي العام وشيكاً

يُغذي الارتفاع الحالي في الإثارة حول الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير بالتقدم المذهل في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل سلسلة GPT من OpenAI، و Bard من Google، وغيرها. تولد هذه النماذج نصوصاً متماسكة بشكل ملحوظ وشبيهة بالبشر، وتجيب على أسئلة معقدة، وتكتب الأكواد البرمجية، وحتى تشارك في الكتابة الإبداعية. غالباً ما تخلق قدراتها وهم الفهم، مما يدفع الكثيرين إلى الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي العام على وشك الحدوث. غالباً ما تتصدر عناوين الأخبار “الاختراقات” الجديدة التي، على الرغم من إثارتها للإعجاب بالنسبة للذكاء الاصطناعي الضيق، غالباً ما يساء تفسيرها كدليل على الذكاء العام الناشئ. تساهم وسائل الإعلام ورأس المال الاستثماري وحتى بعض الباحثين المتحمسين في هذا السرد، مدفوعين بمزيج من الإثارة الحقيقية، والمواضع الاستراتيجية، والميل البشري المتأصل لاستقراء الاتجاهات خطياً. هذا يخلق حلقة تغذية راجعة قوية حيث يغذي الاهتمام العام الاستثمار، والذي بدوره يغذي المزيد من الاختراقات المتصورة، مما يزيد من تكثيف دورة ضجيج الذكاء الاصطناعي العام.

وهم الوعي: نماذج اللغة الكبيرة والقدرات “الناشئة”

أحد الجوانب الأكثر إقناعاً لنماذج اللغة الكبيرة الحديثة هو قدرتها على أداء مهام لم يتم تدريبها عليها بشكل صريح، والتي غالباً ما يشار إليها باسم “القدرات الناشئة”. على سبيل المثال، قد يظهر نموذج تم تدريبه بشكل أساسي على النصوص فجأة كفاءة في ترجمة لغات غامضة أو إجراء عمليات حسابية معقدة. على الرغم من أنها رائعة، إلا أن هذه القدرات هي عادة نتيجة لكمية هائلة من البيانات التي يتم تدريبها عليها والأنماط الإحصائية التي تتعلمها، بدلاً من الاستدلال الحقيقي أو الفهم. إنها محركات مطابقة أنماط متطورة، وليست كيانات واعية. تتنبأ النماذج بالكلمة أو التسلسل التالي الأكثر احتمالاً بناءً على مليارات الأمثلة، مما يجعل مخرجاتها تبدو ذكية. ومع ذلك، فهي تفتقر إلى ما يسميه الفلاسفة “الكواليا” – التجربة الذاتية للوعي – وتعمل دون فهم حقيقي للمعنى أو المنطق السليم أو السياق الواقعي. هذا التمييز حاسم لفصل الإنجازات الرائعة للذكاء الاصطناعي الحالي عن القفزة العميقة المطلوبة للذكاء الاصطناعي العام.

الواقع الصارخ: تحديات في طريق الذكاء الاصطناعي العام

على الرغم من التقدم المثير للإعجاب في مجالات محددة للذكاء الاصطناعي، فإن الطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام محفوف بتحديات تقنية ومفاهيمية هائلة غالباً ما يتم التقليل من شأنها أو تجاهلها في السرد الشعبي. هذه العقبات ليست مجرد مشاكل هندسية يمكن حلها بمزيد من البيانات أو شرائح أسرع؛ إنها تمثل فجوات أساسية في فهمنا للذكاء نفسه.

نقص الفهم الواقعي والمنطق السليم

تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية بشكل أساسي ضمن البيئات الرقمية، وتعالج كميات هائلة من النصوص أو الصور أو بيانات أجهزة الاستشعار. ومع ذلك، فهي تفتقر إلى الفهم البديهي للعالم المادي والاستدلال المنطقي السليم الذي يطوره البشر بشكل طبيعي منذ الولادة. يتعلم الطفل البشري بسرعة أنه إذا أسقط كرة، فإنها تسقط؛ وأن الأشياء الساخنة تحرق؛ وأن الناس لديهم نوايا ومعتقدات. هذه لا تُتعلم من خلال تعليمات صريحة بل من خلال التفاعل مع البيئة. قد يقرأ الذكاء الاصطناعي كل كتاب فيزياء، ولكن بدون خبرة جسدية، فإنه يواجه صعوبة في:

• المعرفة الضمنية: القواعد والافتراضات غير المعلنة التي توجه السلوك البشري.
• الاستدلال السببي: فهم السبب والنتيجة بما يتجاوز الارتباط الإحصائي.
• الفهم السياقي: تفسير المواقف بناءً على عوامل واقعية دقيقة.

هذا النقص في الارتباط بالواقع يجعل من الصعب للغاية على الذكاء الاصطناعي التعامل مع المواقف الجديدة أو تعميم المعرفة أو إظهار الفهم الحقيقي.

مشكلة التجسيد

يعتقد العديد من الباحثين أن الذكاء الحقيقي، وخاصة النوع الذي يسمح بالاستدلال المنطقي السليم والتفاعل مع العالم المادي، يتطلب جسداً مادياً. يمكن للذكاء الاصطناعي المتجسد أن يتعلم من خلال التجربة المباشرة، ويتعامل مع الأشياء، ويتفاعل مع بيئته بطريقة لا تستطيع الأنظمة الرقمية البحتة القيام بها. بينما أحرزت الروبوتات تقدماً كبيراً، فإن دمج الذكاء الاصطناعي المتقدم مع الأجسام الروبوتية شديدة المهارة والقابلة للتكيف والتي يمكنها التعلم والعمل بشكل مستقل في البيئات غير المنظمة يظل تحدياً هائلاً. إن تعقيدات التحكم الحركي، والإدراك الحسي، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في عالم مادي ديناميكي تتجاوز بكثير القدرات الحالية.

استهلاك الطاقة وقابلية التوسع

تتطلب أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة، كميات هائلة من القوة الحسابية والطاقة للتدريب والاستدلال. البصمة الكربونية لهذه النماذج كبيرة بالفعل. من المرجح أن يتطلب تحقيق الذكاء الاصطناعي العام موارد حسابية أكبر، مما قد يدفع حدود الطاقة والأجهزة المتاحة. يعد تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التعلم والعمل بكفاءة، ربما محاكاة كفاءة الطاقة للدماغ البشري، تحدياً حاسماً، لكنه لا يزال غير محلول إلى حد كبير. الدماغ، باستهلاكه البالغ 20 واط فقط، يتجاوز كفاءة حتى أقوى أجهزة الكمبيوتر العملاقة التي تحاول تحقيق مآثر ذكاء مماثلة.

المعضلة الأخلاقية والسلامة

وراء العقبات التقنية، يثير تطوير الذكاء الاصطناعي العام أسئلة أخلاقية وسلامة عميقة. إذا كان الذكاء الاصطناعي العام سيمتلك حقاً ذكاءً فائقاً، فإن ضمان توافقه مع القيم والنوايا البشرية يصبح أمراً بالغ الأهمية. كيف نمنع الذكاء الاصطناعي العام من تطوير أهداف تتعارض مع الرفاهية البشرية، حتى لو كان ذلك عن غير قصد؟ “مشكلة التحكم” – كيفية ضمان أننا نستطيع دائماً إدارة وتوجيه ذكاء أسمى بكثير – هي موضوع نقاش مكثف بين باحثي سلامة الذكاء الاصطناعي. إنشاء أطر أخلاقية قوية وآليات أمان لتطوير الذكاء الاصطناعي العام هو شرط مسبق لنشره الآمن، ونحن بعيدون عن الإجماع أو الحلول الملموسة.

المعالم الرئيسية والمعايير للذكاء الاصطناعي العام

إذا وصل الذكاء الاصطناعي العام، كيف سيبدو؟ كيف سنعرف حتى أنه هنا؟ غالباً ما تكون المعايير التقليدية للذكاء، على الرغم من فائدتها، قاصرة عن التقاط النطاق الكامل للذكاء الشبيه بالبشر.

اختبار تورينج وما بعده

يقترح اختبار تورينج الكلاسيكي، الذي قدمه آلان تورينج في عام 1950، أنه إذا تمكنت الآلة من المحادثة بطريقة لا يمكن تمييزها عن الإنسان، فإنها تمتلك الذكاء. في حين أنه مفهوم تاريخي، غالباً ما “تنجح” نماذج اللغة الكبيرة الحديثة في نسخة محدودة من اختبار تورينج، ومع ذلك لا يعتبرها أحد ذكاءً اصطناعياً عاماً. يمكنها تقليد المحادثة البشرية دون فهم حقيقي. لذلك، يقترح العديد من الباحثين اختبارات أكثر صرامة.

اختبار القهوة والمعايير العملية الأخرى

يقدم “اختبار القهوة”، الذي اقترحه ستيف وزنياك، تحدياً عملياً أكثر وتجسيداً: “هل يمكن لآلة أن تدخل منزلاً غير مألوف وتكتشف كيفية صنع القهوة؟” يتطلب هذا:

• الإدراك: التعرف على آلات القهوة والأكواب والماء والقهوة.
• الملاحة: التحرك في بيئة غير مألوفة.
• المناولة: تشغيل الأجهزة المنزلية.
• حل المشكلات: التعامل مع العقبات غير المتوقعة (مثل عدم وجود حبوب قهوة، كوب قذر).
• المنطق السليم: معرفة ما يعنيه “صنع القهوة” بما يتجاوز التعليمات الصريحة.

تشمل المعايير الأخرى المقترحة:

• تحدي وينوجراد المخطط: اختبار الاستدلال المنطقي السليم وحل الضمائر في الجمل الغامضة.
• اختبار طالب جامعي روبوتي: يمكن للذكاء الاصطناعي العام التسجيل في جامعة، وحضور المحاضرات، وقراءة الكتب المدرسية، وإكمال الواجبات، والحصول على شهادة في أي مجال.
• اختبار التوظيف: يمكن للذكاء الاصطناعي العام شغل وظيفة نموذجية في السوق المفتوحة، وأداء مهام تتطلب التعلم والتكيف والتفاعل مع البشر.

تسلط هذه المعايير الضوء على الطبيعة متعددة الأبعاد للذكاء الاصطناعي العام، وتتطلب أكثر من مجرد براعة لغوية أو سرعة حسابية.

وجهات نظر الخبراء: متى، أو إذا، سيصل الذكاء الاصطناعي العام

تتفاوت الجداول الزمنية للذكاء الاصطناعي العام بشكل كبير بين الخبراء، مما يعكس عدم اليقين الهائل المتضمن. يتنبأ بعض الشخصيات البارزة، مثل راي كورزويل، بالذكاء الاصطناعي العام في غضون عقود، وربما بحلول عام 2045، مدفوعاً بالتقدم التكنولوجي المتسارع والنمو الأسي في القوة الحاسوبية. يرى آخرون، بما في ذلك العديد من باحثي الذكاء الاصطناعي الرائدين مثل يوشوا بنجيو أو ميلاني ميتشل، أكثر حذراً، مع التركيز على الاختراقات المفاهيمية الأساسية التي لا تزال مطلوبة. يجادلون بأن مجرد توسيع نطاق الأساليب الحالية لن يؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام، وهناك حاجة إلى نماذج جديدة للتعلم والتمثيل والوعي.

بعض وجهات النظر:

• متفائل: الذكاء الاصطناعي العام في غضون 10-30 سنة، وغالباً ما يؤمنون بالتحسينات الأسية المستمرة في الأجهزة والخوارزميات.
• حذر: الذكاء الاصطناعي العام في غضون 50-100+ سنة، أو حتى لا يصل أبداً، مع التركيز على تعقيد الإدراك البشري والحاجة إلى اختراقات أساسية، وليس مجرد تحسينات تدريجية.
• متشكك: يجادلون بأن الذكاء الاصطناعي العام قد يكون مستحيلاً نظرياً أو يتطلب تحولاً جذرياً في فهمنا للذكاء لدرجة أن أبحاث الذكاء الاصطناعي الحالية ليست على المسار الصحيح.

يميل الإجماع بين المجتمع العلمي الأوسع إلى الجانب الحذر، مع الاعتراف بالقيود الحالية والطبيعة العميقة للتحديات المتبقية. “السباق” إلى الذكاء الاصطناعي العام هو أقل من سباق سريع وأكثر من سباق ماراثون فائق، مع العديد من التضاريس غير المعروفة والمنعطفات غير المتوقعة.

التنقل في الضجيج: كيفية تقييم ادعاءات الذكاء الاصطناعي العام

في بيئة مليئة بالإثارة، من الضروري للأفراد تطوير عدسة نقدية عند تقييم الادعاءات حول الذكاء الاصطناعي العام.

• التمييز بين الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام: تذكر أن الأداء الاستثنائي في مهمة محددة لا يعادل الذكاء العام. اسأل نفسك ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه نقل هذه المهارة إلى مجالات غير مرتبطة.
• تجاوز السطح: تولد نماذج اللغة الكبيرة نصوصاً مثيرة للإعجاب، ولكنها غالباً ما تفتقر إلى الفهم الحقيقي. تساؤل عما إذا كان الذكاء الاصطناعي “يعرف” حقاً ما يقوله أم أنه مجرد مطابقة أنماط.
• ضع في اعتبارك المصدر: كن حذراً من الادعاءات من غير الخبراء، أو أصحاب رؤوس الأموال المغامرة ذوي المصلحة، أو أولئك الذين لديهم تاريخ من التنبؤات المبالغ فيها. أعط الأولوية للرؤى من الباحثين المخضرمين في مجال الذكاء الاصطناعي الذين يعترفون بالقيود.
• ابحث عن دليل على التعميم: سيظهر الذكاء الاصطناعي العام الحقيقي التعلم والتكيف عبر مهام متنوعة دون إعادة تدريب. إذا كان “الاختراق” يعمل فقط لمشكلة واحدة محددة، فهو ليس ذكاءً اصطناعياً عاماً.
• فهم “لماذا”: لماذا يتم تقديم هذا الادعاء؟ هل هو للاستثمار أم للدعاية أم للنقاش العلمي الحقيقي؟

من خلال تطبيق قدر صحي من الشكيز والتركيز على القدرات الأساسية بدلاً من الأداء السطحي، يمكنك فصل الحقيقة بشكل أفضل عن الخيال الوفير المحيط بالذكاء الاصطناعي العام.

خاتمة

إن السعي وراء الذكاء الاصطناعي العام هو أحد طموحات البشرية الأكثر طموحاً وعمقاً. في حين أن التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجالات مثل نماذج اللغة الكبيرة، رائعة وتحويلية بلا شك، إلا أنها تمثل أشكالاً متطورة من الذكاء الاصطناعي الضيق، وليس فجر الذكاء الاصطناعي العام الحقيقي. لا تزال الرحلة إلى الذكاء الاصطناعي العام طويلة ومليئة بالتحديات، ومليئة بالعقبات الأساسية المتعلقة بالمنطق السليم، والتجسيد، والكفاءة، والتوافق الأخلاقي. يتطلب ليس فقط المزيد من البيانات والقوة الحاسوبية، بل ربما أطر نظرية جديدة تماماً لفهم الذكاء وتكراره.

بينما نتنقل في التيارات المتلاطمة من الضجيج والتكهنات، من الضروري الحفاظ على منظور متوازن: منظور يقدر الإمكانات المذهلة للذكاء الاصطناعي الحالي مع تقييم المسافة الهائلة التي تفصلنا عن الذكاء الاصطناعي العام بواقعية. يجب أن تستند المناقشة حول الذكاء الاصطناعي العام إلى الدقة العلمية والبصيرة المسؤولة، بدلاً من التخويف أو الخيال الطوباوي. من خلال فهم التعقيدات والتحديات الحقيقية، يمكننا تعزيز محادثات أكثر إنتاجية، وتوجيه البحث المسؤول، والاستعداد لمستقبل يمكن فيه تطوير الذكاء الاصطناعي العام الحقيقي، إذا وصل على الإطلاق، بأمان ولصالح الجميع. السباق مستمر بالفعل، ولكنه سباق ماراثون للاكتشاف، وليس سباقاً سريعاً نحو خط نهاية يمكن تعريفه بسهولة.