هل الذكاء الاصطناعي ذكي حقا؟ |

لندن- هل يمكن للآلات أن تفكر؟ سؤال طرحه لأول مرة عالم الرياضيات البريطاني آلان تورنغ عام 1950، ليصبح الرابط الخارجي الأكثر شهرة، مرسيا بذلك الأساس لمفهوم وتعريف الذكاء الاصطناعي.

اختبار تورنغ

لتقديم إجابة على السؤال الذي طرحه، اخترع تورنغ “لعبة التقليد”، التي لا تزال تستخدم حتى اليوم للحكم على ذكاء الآلة. اللعبة، التي عُرفت في ما بعد باسم اختبار تورنغ، وتتمثل في إجراء تجربة توضح إن كان بمقدور آلة أن تخدع البشر وتجعلهم يعتقدون بأنها بشر مثلهم. ليصبح الاختبار لاحقا الأساس الذي تجرى وفقه أبحاث الذكاء الاصطناعي. وأصبح هذا الاختبار، الذي يجيب جهاز الكمبيوتر من خلاله على أسئلة يطرحها عليه شخص ما لا يراه وهو يعتقد أن الكمبيوتر شخص مثله، يستخدم بشكل عملي في كل مكان.

يتم الاختبار بين ثلاثة أطراف. حيث يتم عزل إنسان في طرف، وكمبيوتر مزود ببرنامج معد لهذا الغرض في طرف آخر، ويعزل كلاهما عن طرف ثالث هو المراقب أو المحقق (يطرح على الطرفين أسئلة مكتوبة). ويعلم المحقق أن واحدا من الطرفين هو جهاز كمبيوتر، ولكن لا يعلم أي منهما.

المحادثة بين الأطراف تتم باستخدام الكتابة فقط. ينجح الكمبيوتر في الاختبار إذا لم يستطع المراقب التفريق بينه وبين الإنسان. ولا يشترط أن تكون إجاباته صحيحة، فقط عليه أن يحاكي ما يقوله البشر.

يقول تورنغ إن لم يستطع المحقق التمييز بين الكمبيوتر والشخص، فيجب اعتبار الكمبيوتر كيانا ذكيا، لأنه سيثبت أنه ندّ للإنسان معرفيا.

أبرز انتقاد للاختبار جاء من قبل الفيلسوف جون سورل الذي جادل بأنه، حتى لو أظهر الكمبيوتر قدرة على محاكاة الإنسان لا يمكن اعتباره ذكيا وقادرا على التفكير. فالكمبيوتر مبرمج مسبقا على إخراج معطيات معينة.

لنفرض أن هناك غرفة محكمة الإغلاق، لها شقان، شق لإدخال المعلومات وآخر لإخراجها. بها شخص ومجموعتان من الأوراق واحدة باللغة الصينية والأخرى الإنجليزية، ومعه جدول يوصل كل حرف إنجليزي إلى شبيهه الصيني. إذا جئنا وأدخلنا حرفا إنجليزيا للغرفة سيبحث الشخص الذي بداخلها عن المرادف الصيني ويخرجه.

ويقول سورل إن طريقة عمل الكمبيوتر مشابهة لذلك، فعندما نعطيه الحرف الإنجليزي ويخرج لنا الصيني قد نعتقد أن الحاسوب قادر على التفكير، بينما هو في الأساس يقوم بتنفيذ أوامر مبرمجة مسبقا. لذلك يستنتج سورل أن اختبار تورنغ غير ناجح في تحديد ما إذا كان نظام ما قادر على التفكير.

ويقول الباحث المتخصص في الذكاء الاصطناعي والمعرفي في مركز الأبحاث السويسري “أي دياب” هيرفي بورلارد “حتى هذا اليوم، لا يوجد نظام ذكاء اصطناعي واحد، اجتاز اختبار تورنغ الأول”.

مع بداية سبعينات القرن الماضي فقد مصطلح الذكاء الاصطناعي بريقه. ثم عاد بعد ذلك ليصبح موضة في التسعينات “لأسباب تتعلق بالإعلان والتسويق والأعمال”، كما يزعم بورلارد، وهو أيضا أستاذ في الهندسة الكهربائية. ويضيف “لكن دون أي تقدم حقيقي بخلاف قوة النماذج الرياضية”.

كل ذلك لا يحسم بالنسبة إلى بورلارد التساؤل حول الذكاء الاصطناعي، وهل هو ذكي حقا. ولا يزال متشككا بشأن المصطلح وكيف يتم استخدامه اليوم، ويؤكد أنه لا يوجد ما هو “ذكاء اصطناعي”، ولا وجود لنظام آلي يعكس أدنى ذكاء بشري.

حتى الطفل البالغ من العمر شهرين أو ثلاثة أشهر يمكنه أن يفعل ما لا تستطيع آلة الذكاء الاصطناعي القيام به. خذ كوبا من الماء على منضدة. يعرف الرضيع جيدا أنه إذا انقلب الكأس رأسا على عقب يصبح فارغا. “لهذا السبب يستمتع الأطفال بقلبه”.

لا تستطيع أي آلة في العالم أن تفهم هذا الاختلاف، كما يؤكد بورلارد. وما يوضحه هذا المثال ينطبق على الفطرة السليمة، وهي قدرة بشرية مميزة لا تستطيع الآلات، وفقا لبورلارد، أن تتمكن يوما من تقليدها.

البيانات هي الأصل

الاختلاف في الرأي حول مدى ذكاء الذكاء الاصطناعي لا يلغي أهميته في حياتنا اليومية، حيث يزداد رسوخا في العديد من القطاعات، بل ويساهم أيضا في عملية صنع القرار في مجالات مثل الموارد البشرية والتأمين والإقراض المصرفي، على سبيل المثال لا الحصر.

من خلال تحليل السلوك البشري على الإنترنت، تتعلم الآلات من نحن وماذا نحب. وبناء على تلك البيانات المجمّعة تقوم محركات التوصية بعد ذلك بتصفية المعلومات الأقل صلة والتوصية مثلا، بأفلام لمشاهدتها أو أخبار لقراءتها أو ملابس قد نحبها على وسائل التواصل الاجتماعي. لكن هذا لا يجعل الذكاء الاصطناعي ذكيا، كما يقول بورلارد، الذي يفضل التحدث عن التعلم الآلي، ويقول إن هناك ثلاثة أشياء تجعل ما اعتدنا على تسميته بـ”الذكاء الاصطناعي” قويا بطريقته الخاصة: قوة الحوسبة، والنماذج الرياضية، وقواعد البيانات الواسعة والشاملة.

لقد سهلت أجهزة الكمبيوتر، التي تتزايد قوتها يوما بعد يوم، ورقمنة المعلومات من مهمة تحسين النماذج الرياضية بشكل كبير. لتقوم الإنترنت، بقواعد بياناته اللانهائية، بالباقي. مما دفع بإمكانيات أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى أبعد من ذلك.

ويتيح باحثوا معهد “آي دياب” السويسري، حيث يعمل بورلارد، مشاهدة الآلية التي يعمل وفقها الذكاء الاصطناعي وما يمكن أن ينجزه، وإظهار مدى أهمية البيانات المركزية لأنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال عدد من العروض التوضيحية، يتم عرضها على رابط متحف “هاند إكسترنال” في لوزان اعتبارا من 1 أبريل. حيث ستتاح للجمهور الفرصة لرؤية كيف يمكن للتقنية القائمة على الذكاء الاصطناعي في كاميرات هواتفنا الذكية أن تحسن بشكل كبير جودة الصور منخفضة الدقة، أو على العكس من ذلك، أن تزيدها سوءا، اعتمادا على البيانات.

هذه ليست عملية سهلة، كما يبدو، فهي تتطلب الكثير من البيانات الجيدة التي يجب أن يتم شرحها أو “تصنيفها” من قبل الإنسان لجعلها مفهومة للآلة.

يقول مايكل ليبلينغ رئيس مجموعة التصوير الحيوي الحاسوبية معهد “آي دياب”، “نحن لا نتعامل مع شيء له حياة خاصة به، ولكن مع نظام يتم تغذيته بالبيانات”. هذا لا يعني بالضرورة أن الذكاء الاصطناعي آمن تماما. حدود الآلات تعتمد على حدود البيانات. وهذا “يجب أن يجعلنا نفكر في أين يكمن الخطر الحقيقي. هل الخطر حقا في آلة خيال علمي تسيطر على العالم، أم أنها طريقة توزيع البيانات والتعليق عليها؟ أنا شخصيا أعتقد أن التهديد يكمن في الطريقة التي تُدار بها البيانات وليس في الأجهزة نفسها”.

هناك حاجة إلى المزيد من الشفافية. ويدرك عمالقة التكنولوجيا مثل غوغل وفيسبوك جيدا قوة النماذج التي تغذي كميات هائلة من البيانات، وقد قاموا ببناء أعمالهم حولها.

أتمتة بعض المهام البشرية، هو أكثر ما يقلق المجتمع العلمي. وقد تمت إقالة الباحث السابق في غوغل تيمنت غربو، لانتقاده النماذج اللغوية الكبيرة جدا والمبهمة التي تشكل أساس محرك البحث الأكثر استخداما في العالم.

تتمثل حدود نماذج التعلم الآلي في أنها لا تُظهر، على الأقل حتى الآن، قدرة تفكير مساوية لقدرات البشر. إنها قادرة على تقديم إجابات، ولكن ليس بإمكانها شرح سبب توصلها إلى مثل هذه الاستنتاجات.

ويقول أندريه فريتاس الذي يرأس مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي في “آي دياب” يتوجب علينا أن نجعل الأنظمة الذكية شفافة ومفهومة للجمهور البشري. والخبر السار، كما يقول، هو أن مجتمع الذكاء الاصطناعي، الذي كان يركز في الماضي بشكل أساسي على تحسين أداء النماذج ودقتها، يدفع الآن باتجاه تطوير نماذج أخلاقية قابلة للتفسير وآمنة وعادلة.

وتعمل مجموعة فريتاس البحثية على بناء نماذج ذكاء اصطناعي يمكنها شرح استنتاجاتها. وعلى سبيل المثال، لن تكون النماذج قادرة فقط على التنبؤ والتوصية بالوقت الذي يجب فيه قبول المرضى المصابين بفايروس كوفيد – 19 في وحدات العناية المركزة، ولكن أيضا تشرح للطاقم الطبي، باستخدام النموذج، كيف تم التوصل إلى هذه الاستنتاجات وما هي القيود المحتملة من النموذج.

ويقول فريتاس “من خلال بناء نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على شرح نفسها للعالم الخارجي، يمكننا أن نمنح المستخدمين أدوات تمكنهم من معرفة محدودية النموذج ونقاط قوته”.

أوهام الذكاء

الهدف هو تحويل الخوارزميات المعقدة والمصطلحات التقنية إلى شيء مفهوم ويمكن استيعابه. وللتحرر من وهم الأنظمة الذكية ينصح فريتاس قائلا “إذا صادفت نظاما للذكاء الاصطناعي، تحداه ليشرح نفسه”.

وغالبا ما يوصف الذكاء الاصطناعي بأنه المحرك وراء تقنيات اليوم. لذلك، يثير لدينا الكثير من الحماس والتوقعات.

لا شك في أن أجهزة الكمبيوتر التي تستخدم نماذج الشبكات العصبية، المستوحاة من الدماغ البشري، قد نجحت في العمل بشكل جيد في مناطق لم يكن من الممكن تصورها في السابق. وفي هذا الخصوص تقول لونيك فان دير بلاس، التي تقود مجموعة الحوسبة والإدراك واللغة في آي دياب “لقد جعلنا هذا نعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيصبح ذكيا مثلنا وسيحل جميع مشاكلنا”.

وتضرب مثالا على القدرات المتقدمة بشكل متزايد لأدوات اللغة، مثل المساعدين الافتراضيين أو أدوات الترجمة الآلية التي “تتركننا عاجزين عن الكلام، ونعتقد أنه إذا كان بإمكان الكمبيوتر الانخراط في شيء معقد مثل اللغة، فلا بد أن يكون هناك ذكاء وراءه”.

يمكن لأدوات اللغة أن تقلّدنا، لأن النماذج الأساسية قادرة على تعلم الأنماط من حجم كبير من النصوص. ولكن إذا قارنا قدرات المساعد الافتراضي بقدرات الطفل العادي، عندما يتحدث عن طائرة ورقية على سبيل المثال، تحتاج الأداة إلى الكثير من البيانات للوصول إلى مستوى الطفل، وسيتطلب الأمر منها وقتا طويلا لتعلم المعرفة العادية، التي لا تتجاوز حدود الفطرة السليمة.

وتؤكد فان دير “من السهل أن نخدع أنفسنا، ولكن إضفاء ملامح إنسانية على الروبوتات لا يعني تلقائيا أن الروبوت يمتلك ذكاء بشريا”.

وفي النهاية، كما قال آلان تورنغ قبل 70 عاما “لن تجدي محاولة إضفاء الطابع الإنساني على آلة التفكير من خلال بعض المساحيق. لا يمكنك الحكم على الكتاب من غلافه”.