متى قد تتفوق الذكاء الاصطناعي علينا؟ يعتمد على من تسأل

(SeaPRwire) –   في عام 1960، هيربرت سيمون، الذي حصل فيما بعد على جائزة نوبل في الاقتصاد وجائزة تورنغ لعلوم الكمبيوتر، في كتابه “العلم الجديد لاتخاذ القرار الإداري” أن “الآلات ستكون قادرة، خلال 20 عامًا، على القيام بأي عمل يقوم به الإنسان”.

تملؤ التاريخ التنبؤات التكنولوجية المتحمسة التي فشلت في التحقق. داخل مجال الذكاء الاصطناعي، كانت أبرز التنبؤات تتعلق بحدوث أنظمة قادرة على أداء أي مهمة يقوم بها الإنسان، والتي تشار غالبًا إلى الذكاء الاصطناعي العام، أو AGI.

لذلك، عندما قال شين ليغ، مؤسس غوغل ديبمايند المشارك وعالم الذكاء الاصطناعي العام الرئيسي، أن هناك احتمالًا قدره 50٪ لتطوير الذكاء الاصطناعي العام بحلول عام 2028، فقد يكون من المغري اعتباره من بين رواد الذكاء الاصطناعي الآخرين الذين لم يتعلموا دروس التاريخ.

مع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي يتقدم بالتأكيد بسرعة كبيرة. جي بي تي-3.5، نموذج اللغة الذي يدير تطبيق تشات جي بي تي التابع لـ أوبن إيه آي، تم تطويره في عام 2022، وحصل على 213 من أصل 400 نقطة في الامتحان الموحد لمزاولة مهنة المحاماة، الاختبار الموحد الذي يجب على المحامين المحتملين اجتيازه، ما يضعه في أدنى 10٪ من الممتحنين البشر. جي بي تي-4، الذي تم تطويره بعد بضعة أشهر فقط، حصل على 298 نقطة، ما يضعه في أعلى 10٪.

آراء ليغ شائعة بين قيادات الشركات التي تبني حاليًا أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي قوة. في أغسطس، قال دانا جيه، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة أنثروبيك، إنه يتوقع أن يتم تطوير “الذكاء البشري” بحلول عامين أو ثلاثة. سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة أوبن إيه آي، قال إن الذكاء الاصطناعي العام قد يتحقق في غضون أربعة أو خمس سنوات.

ومع ذلك، في استطلاع آخر حديث، كان معظم الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي الـ 1،712 الذين أجابوا على سؤال متى يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على أداء كل مهمة بشكل أفضل وأرخص من العمال البشريين أقل تفاؤلاً.

“نظرية التحول”

يعتقد العديد ممن يعملون في الشركات التي تبني أكبر وأكثر نماذج الذكاء الاصطناعي قوة أن وصول الذكاء الاصطناعي العام سيكون قريبًا. يشتركون في نظرية تعرف باسم “نظرية التحول”، وهي فكرة أنه حتى مع بعض التحسينات التقنية التدريجية المطلوبة على طول الطريق، فإن مواصلة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام كميات أكبر بكثير من القدرة الحسابية والبيانات ستؤدي بالضرورة إلى الذكاء الاصطناعي العام.

هناك بعض الأدلة على دعم هذه النظرية. لاحظ الباحثون علاقات وثيقة ومتوقعة بسهولة بين كمية القدرة الحسابية المستخدمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ومدى أدائه لمهمة معينة. في حالة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) – الأنظمة الذكية التي تدير محادثات الروبوت مثل تشات جي بي تي – تتنبأ قوانين التحول بكيفية أداء النموذج للتنبؤ بكلمة مفقودة في جملة.

حتى قبل ملاحظة قوانين التحول، فهم الباحثون منذ فترة طويلة أن تدريب نظام الذكاء الاصطناعي باستخدام كميات أكبر من القدرة الحسابية يجعله أكثر قدرة. وزادت كمية القدرة الحسابية المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل نسبي متوقع للسنوات السبعين الماضية كما انخفضت التكاليف.

استخدمت التنبؤات المبكرة التي استندت إلى النمو المتوقع في القدرة الحسابية المتاحة بتسهيل التكاليف للتنبؤ بمتى سيتماثل الذكاء الاصطناعي (ثم ربما يتجاوز) البشر. في عام 1997، توقع عالم الكمبيوتر هانز مورافيك أن الأجهزة ذات التكلفة المنخفضة ستتماثل مع الدماغ البشري من حيث قوة الحوسبة في عقد 2020. ويمكن لرقاقة إنفيديا إيه 100 المستخدمة على نطاق واسع لتدريب الذكاء الاصطناعي، والتي تكلف حوالي 10،000 دولار، أن تؤدي بشكل فعال حوالي 20 تريليون عملية فاصلة عائمة، وستكون الرقاقات المطورة في أواخر هذا العقد أكثر أداءً. ومع ذلك، فإن تقديرات كمية القدرة الحسابية المستخدمة من قبل الدماغ البشري تختلف اختلافًا كبيرًا، من حوالي 1016 عملية فاصلة عائمة في الثانية (FLOPS) إلى أكثر من 1018 FLOPS، مما يجعل من الصعب تقييم تنبؤ مورافيك.

مؤخرا، قام الباحثون في مؤسسة إيبوك بصياغة نهج أكثر تعقيدا لنمذجة “نظرية التحول”. بدلا من تقدير متى سيتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بكميات من القدرة الحسابية مماثلة للدماغ البشري، يستخدم النهج الإيبوكي مباشرة قوانين التحول ويفترض تبسيطًا: إذا كان النموذج المدرب بكمية معينة من القدرة الحسابية قادرًا على إعادة إنتاج نص ما بأمانة – بناءً على ما إذا كانت قوانين التحول تتنبأ بأن هذا النموذج قادر على التنبؤ بالكلمة التالية بشكل متكرر تقريبًا بدون خطأ – فإنه يمكنه القيام بعمل إنتاج ذلك النص. على سبيل المثال، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إعادة إنتاج كتاب بدقة أن يحل محل المؤلفين، ويمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إعادة إنتاج الأوراق العلمية بدون خطأ أن يحل محل العلماء.

قد يجادل البعض بأنه حتى لو كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على إنتاج نتائج بشرية الطابع، فهذا لا يعني بالضرورة أنها ستفكر مثل البشر. فبالرغم من أن راسل كرو أدى دور جون ناش، حائز جائزة نوبل في الرياضيات، في فيلم عام 2001 “عقل جميل”، إلا أنه لا يمكن ادعاء أن أداءه التمثيلي الأفضل يجب أن يعني مهارات