لماذا تعتقد التكنولوجيا الكبيرة أن الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنسان سينبثق من الأنظمة الثنائية؟
حان الوقت للتوقف عن تدريب أطباء الأشعة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بأين ومتى ستحدث الجرائم. يمكن لهذه الشبكة العصبية معرفة ما إذا كنت مثلي الجنس.
سيكون هناك مليون روبوتاكسي تسلا على الطريق بحلول نهاية عام 2020.
لقد رأينا جميعًا المبالغة. تصنع المزاعم الأكثر جرأة لشركة Big Tech عناوين الأخبار الأكثر نجاحًا في وسائل الإعلام، ولا يستطيع عامة الناس الحصول على ما يكفي.
اسأل 100 شخص في الشارع عما يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي قادر عليه، ومن المؤكد أنك ستحصل على وفرة من الأفكار غير المنطقية.
لنكون واضحين تمامًا: نحتاج بالتأكيد إلى المزيد من أخصائيي الأشعة. لا يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالجرائم، فكل من يقول غير ذلك يبيع شيئًا ما.
لا يوجد أيضًا ذكاء اصطناعي يمكنه معرفة ما إذا كان الإنسان مثليًا أم لا، فالفرضية نفسها معيبة.
وأخيرًا، لا يوجد بالضبط أي سيارات آلية ذاتية القيادة في العالم في الوقت الحالي – إلا إذا كنت تحسب مركبات الاختبار التجريبية.
ولكن هناك فرصة جيدة لأن تعتقد أن واحدة على الأقل من هذه الخرافات حقيقية.
مقابل كل متنبئ رصين يدعو إلى وجهة نظر أكثر اعتدالًا حول مستقبل الذكاء الاصطناعي، هناك اثنا عشر من العلماء “على وشك الحدوث” الذين يعتقدون أن الخلطة السرية قد تم اكتشافها بالفعل.
بالنسبة لهم، الشيء الوحيد الذي يعيق صناعة الذكاء الاصطناعي العام هو الحجم.
الفكرة الكبيرة
ما يعظون به معقد: إذا قمت بتوسيع نطاق نظام قائم على التعلم العميق كبير بما يكفي، وقمت بتزويده ببيانات كافية، وزيادة عدد المعلمات التي يعمل معها حسب العوامل، وإنشاء خوارزميات أفضل، سيظهر ذكاء عام اصطناعي.
مثل هذا تماما! سوف ينفجر الكمبيوتر القادر على الذكاء على المستوى البشري من لهيب الذكاء الاصطناعي كمنتج ثانوي طبيعي للتطبيق الذكي لمزيد من القوة. التعلم العميق هو الموقد. احسب الخوار.
لكننا سمعنا ذلك من قبل، أليس كذلك؟ إنها نظرية القرد اللانهائي. إذا تركت قردًا يضرب على لوحة المفاتيح بلا حدود، فمن المحتم أن ينتج عشوائيًا جميع النصوص الممكنة بما في ذلك، على سبيل المثال، أعمال ويليام شكسبير.
فقط، لأغراض التكنولوجيا الكبيرة، إنها في الواقع تسييل نظرية القرد اللانهائي كنموذج أعمال.
المشكلة الكبيرة
لا توجد هيئة إدارية تعلن رسميًا أن نموذجًا معينًا للتعلم الآلي قادر على الذكاء الاصطناعي العام.
ستتعرض لضغوط شديدة للعثور على سجل واحد للمناقشة الأكاديمية المفتوحة حول الموضوع حيث لا يتجادل خبير واحد على الأقل في الموضوع حول تعريفه.
لنفترض أن الأشخاص في DeepMind صرخوا فجأة “يوريكا!” ويعلنون أنهم شهدوا ظهور ذكاء إصطناعي عام.
ماذا لو كان الناس في Microsoft يطلقون على هراء؟ أو ماذا لو قال إيان جودفيلو إنه حقيقي، لكن جيفري هينتون ويان لوكون يختلفان؟
ماذا لو أعلن الرئيس بايدن أن سن الذكاء الاصطناعي العام سيكون علينا، لكن الاتحاد الأوروبي قال إنه لا يوجد دليل يدعم ذلك؟
لا يوجد حاليًا مقياس واحد يمكن لأي فرد أو هيئة إدارية من خلاله إعلان وصول الذكاء الاصطناعي العام.
اختبار دانغ تورينج
آلان تورينج هو بطل أنقذ أرواحًا لا تعد ولا تحصى وأيقونة غريبة عانت من نهاية مأساوية، ولكن من المحتمل أن يكون العالم مكانًا أفضل إذا لم يقترح أبدًا أن التكبُّر كان عرضًا كافيًا للذكاء بحيث يستحق تسمية “الإنسان- مستوى.”
أوصى تورينج باختبار يسمى “لعبة التقليد” في ورقته المنشورة عام 1950 بعنوان ” آلات الكمبيوتر والذكاء “. في الأساس، قال إن الآلة القادرة على خداع البشر ليعتقدوا أنها واحدة منهم ينبغي اعتبارها ذكية.
بالعودة إلى الخمسينيات من القرن الماضي، كان الأمر منطقيًا. كان العالم بعيدًا عن معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر.
بالنسبة إلى مبرمج رئيسي وعالم رياضيات من الطراز العالمي وأحد أعظم مفككي الشفرات في التاريخ، لا بد أن الطريق إلى ما سيصبح في النهاية ظهور شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ونماذج اللغات الكبيرة (LLM) – الطريق إلى الإدراك الاصطناعي.
لكن لم يكن لدى تورينج وأمثاله أي طريقة للتنبؤ بمدى كفاءة علماء ومهندسي الكمبيوتر في وظائفهم في المستقبل.
قلة قليلة من الناس يمكن أن تنبأ، على سبيل المثال، أن تسلا يمكن أن تدفع حدود الاستقلالية بقدر ما لديها دون خلق ذكاء عام.
أو أن برنامج Gato الخاص بـ DeepMind أو OpenAI’s DALL-E أو دوبلكس Google سيكون ممكنًا دون اختراع ذكاء اصطناعي قادر على التعلم كما يفعل البشر.
الشيء الوحيد الذي يمكننا التأكد منه فيما يتعلق بسعينا نحو الذكاء الاصطناعي العام، هو أننا بالكاد خدشنا سطح فائدة الذكاء الاصطناعي الضيقة.
قد تختلف الآراء
إذا كان تورينج لا يزال على قيد الحياة، أعتقد أنه سيكون مهتمًا جدًا بمعرفة كيف أنجزت البشرية الكثير باستخدام أنظمة التعلم الآلي باستخدام الذكاء الاصطناعي الضيق فقط.
اقترح خبير الذكاء الاصطناعي المشهور عالميًا أليكس ديماكيس مؤخرًا تحديثًا لاختبار تورينج:
وفقًا لهم، يجب اعتبار الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه اجتياز اختبار تورينج بشكل مقنع لمدة 10 دقائق مع قاضٍ خبير قادرًا على الذكاء على المستوى البشري.
ولكن أليست هذه مجرد طريقة أخرى للقول بأن الذكاء الاصطناعي العام سوف يظهر بطريقة سحرية إذا قمنا فقط بتوسيع نطاق التعلم العميق؟
أحيانًا ما يبصق GPT-3 مقتطفات من النص متماسكة للغاية بحيث تبدو بارزة. هل يمكننا حقًا أن نكون بعيدًا جدًا عن القدرة على الحفاظ على وهم الفهم لمدة 10 أو 20 أو 30 دقيقة؟
يبدو الأمر وكأن ديماكيس قد يضع منشورات المرمى على خط 49 ياردة هنا.
لا تفقد الايمان
هذا لا يعني أننا لن نصل إلى هناك أبدًا. في الواقع، لا يوجد سبب للاعتقاد بأن DeepMind أو OpenAI أو أي من معسكرات AGI-is-nigh الأخرى لن تكتشف الصلصة السرية اليوم أو غدًا أو في إطار زمني أكثر منطقية (مثل مكان ما في حوالي 2100).
ولكن هناك أيضًا سبب وجيه للاعتقاد بأن التطبيق الذكي للرياضيات وعبارات نعم / لا سيؤدي في النهاية إلى الذكاء الاصطناعي العام.
حتى لو انتهى بنا المطاف ببناء أنظمة كمبيوتر بحجم كوكبي مدعومة من Dyson Spheres، فإن فكرة أن القياس كافٍ (حتى مع التطورات المتزامنة في الكود / الخوارزميات) لا تزال مجرد افتراض.
قد تكون الأدمغة البيولوجية في الواقع أنظمة كمومية. من المنطقي، إذا كان هذا هو الحال، أن كيانًا اصطناعيًا قادرًا على إظهار أي شكل من أشكال الذكاء يمكن تمييزه عن سمعة البرمجة الذكية سيكافح من أجل الخروج من نظام ثنائي كلاسيكي.
قد يبدو هذا وكأنني أوّخ صرخة المعركة المستحيلة “التوسع هو كل ما تحتاجه!” مع ” كمية كل الأشياء” البغيضة بنفس القدر، ولكن على الأقل هناك أسبقية للخيال الذي أدفعه.
البشر موجودون، ونحن أذكياء جدًا. ويمكننا أن نكون متأكدين بنسبة 99٪ أن ذكائنا نشأ كنتيجة للتأثيرات الكمية. ربما يجب أن نتطلع إلى مجال الحوسبة الكمية بحثًا عن إشارات عندما يتعلق الأمر بتطوير ذكاء اصطناعي يهدف إلى تقليد ذكاءنا.
أو ربما لن “يخرج” الذكاء الاصطناعي العام من أي شيء بمفرده. من الممكن أن تتطلب في الواقع بعض التصميم الذكي.
قد يهمك:
