الذكاء الاصطناعي… جيد في الفنون سيئ في الرياضيات

في العام الدراسي الذي انتهى أخيراً، برزت فئة من المتعلمين مثل لغز ظاهر للعيان… فئة من «المجتهدين»، الذين يتحسنون، ويتحدثون بوضوح بشكل ملحوظ. ولكن من الغريب أن هؤلاء «المتعلمين» – روبوتات الدردشة الذكية – غالباً ما يجاهدون أنفسهم مع الرياضيات.

الأشعار وليس الحساب

يمكن لروبوتات الدردشة مثل «تشات جي بي تي» من شركة «أوبن إيه آي» كتابة الشعر، وتلخيص الكتب والإجابة عن الأسئلة، غالباً بطلاقة على مستوى الإنسان.

كما يمكن لهذه الأنظمة إجراء العمليات في الرياضيات، بناءً على ما تعلمته. ولكن النتائج يمكن أن تختلف وتكون خاطئة، إذ يتم ضبط الأنظمة الذكية بدقة لتحديد الاحتمالات، وليس لإجراء حسابات قائمة على القواعد. إن الاحتمال ليس دقيقاً، كما أن اللغة أكثر مرونة وتسامحاً من الرياضيات.

 

 

متخصص فنون حرة لا في عبقرية الأرقام

قال كريستيان هاموند، أستاذ علوم الكومبيوتر وباحث الذكاء الاصطناعي في جامعة نورث وسترن: «تواجه روبوتات الدردشة الذكية صعوبة في الرياضيات لأنها لم تُصمم قط للقيام بذلك». يبدو أن أذكى علماء الكومبيوتر في العالم قد ابتكروا ذكاءً اصطناعياً أكثر تخصصاً في الفنون الحرة من عبقرية الأرقام.

في ظاهر الأمر، يبدو هذا بمثابة قطيعة حادة مع ماضي الحوسبة. فمنذ ظهور أجهزة الكومبيوتر المبكرة في أربعينات القرن العشرين، كان التعريف المختصر الجيد للحوسبة هو «الرياضيات القائمة على المنشطات». كانت أجهزة الكومبيوتر آلات حسابية لا تعرف الكلل وسريعة ودقيقة.

وكان تحليل الأرقام لفترة طويلة هو ما تجيده أجهزة الكومبيوتر حقاً، متجاوزة الأداء البشري بكثير. وتقليدياً، كانت أجهزة الكومبيوتر مبرمجة لاتباع قواعد خطوة بخطوة واسترجاع المعلومات في قواعد بيانات منظمة… كانت قوية ولكنها هشة. لذا، اصطدمت الجهود السابقة في مجال الذكاء الاصطناعي بحائط.

الشبكات العصبية

ومع ذلك، قبل أكثر من عقد من الزمان، اخترق نهج مختلف وبدأ في تحقيق مكاسب مذهلة.

التكنولوجيا الأساسية، التي تسمى الشبكة العصبية، مصممة بشكل فضفاض على غرار الدماغ البشري. إذ لا تتم برمجة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بقواعد صارمة، ولكنه يتعلم من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات. إنه يولد اللغة، بناءً على كل المعلومات التي استوعبها، من خلال التنبؤ بالكلمة أو العبارة الأكثر احتمالاً أن تأتي بعد ذلك – تماماً كما يفعل البشر.

«هذه التكنولوجيا تقوم بأعمال رائعة، لكنها لا تفعل كل شيء»، كما قال هاموند. في بعض الأحيان، تعثرت روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي في حل مسائل حسابية وكلمات رياضية بسيطة تتطلب خطوات متعددة للوصول إلى حل، وهو أمر وثقه أخيراً بعض مراجعي التكنولوجيا.

وبينما تتحسن كفاءة الذكاء الاصطناعي، لكنها تظل تحمل العيوب. في حديثها في ندوة عقدت أخيراً، قدمت كريستين دي سيربو، كبيرة مسؤولي التعليم في أكاديمية خان، وهي مؤسسة تعليمية غير ربحية تجري تجارب على مدرس روبوت دردشة ومساعد تدريس بالذكاء الاصطناعي، موضوع دقة الرياضيات. قالت دي سيربو للمعلمين: «إنها مشكلة، كما يعلم الكثير منكم».

 

 

ذكاء اصطناعي يستعين بالآلة الحاسبة

قبل بضعة أشهر، أجرت أكاديمية خان تغييراً كبيراً على مدرسها المدعوم بالذكاء الاصطناعي، المسمى «خانميغو (Khanmigo)». يرسل العديد من المسائل الحسابية إلى برنامج الآلة الحاسبة بدلاً من مطالبة الذكاء الاصطناعي بحل مسائل الرياضيات. أثناء انتظار انتهاء برنامج الآلة الحاسبة، يرى الطلاب عبارة «إجراء العمليات الحسابية» على شاشاتهم وأيقونة «خانميغو» تهز رأسها.

قالت دي سيربو، التي تظل متفائلة بأن روبوتات الدردشة التفاعلية ستلعب دوراً مهماً في التعليم: «نحن في الواقع نستخدم أدوات مخصصة لإجراء العمليات الحسابية».

ولأكثر من عام، استخدم «تشات جي بي تي» حلًا مشابهاً لبعض مشاكل الرياضيات. إذ إنه يطلب المساعدة من برنامج الآلة الحاسبة لمهام مثل قسمة الأعداد الكبيرة والضرب.

قالت شركة «أوبن إيه آي»، في بيان، إن الرياضيات «مجال بحثي مستمر مهم»، وهو مجال أحرز فيه علماؤها تقدماً ثابتاً. وأضافت أن نسختها الجديدة من GPT حققت دقة تقرب من 64 في المائة على قاعدة بيانات عامة تضم آلاف المشكلات التي تتطلب الإدراك البصري والمنطق الرياضي. وهذا أعلى من 58 في المائة للإصدار السابق.

غالباً ما تتفوق روبوتات الدردشة التفاعلية عندما تستهلك كميات هائلة من بيانات التدريب ذات الصلة – الكتب المدرسية والتدريبات والاختبارات المعيارية. وقالت الشركة إن نسخة حديثة من التكنولوجيا التي تقوم عليها سجلت المرتبة 89 في اختبار SAT للرياضيات لطلاب المدارس الثانوية.

مناقشات حول توجهات المستقبل

يضيف الأداء غير المنتظم للتكنولوجيا في الرياضيات زخماً إلى نقاش حاد في مجتمع الذكاء الاصطناعي حول أفضل السبل للمضي قدماً في هذا المجال.

وعلى نطاق واسع، هناك معسكران. على الجانب الأول، هناك أولئك الذين يعتقدون أن الشبكات العصبية المتقدمة، المعروفة باسم نماذج اللغة الكبيرة، التي تدعم روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي، تشكل مساراً واحداً تقريباً للتقدم المطرد وفي نهاية المطاف إلى نظم «الذكاء الاصطناعي العام»، artificial general intelligence, AGI، وهو جهاز كومبيوتر يمكنه القيام بأي شيء يمكن للدماغ البشري القيام به. وهذه هي النظرة السائدة في كثير من أنحاء وادي السيليكون.

ولكنّ هناك متشككين يتساءلون عما إذا كان إضافة المزيد من البيانات وقوة الحوسبة إلى نماذج اللغة الكبيرة كافياً. ومن أبرز هؤلاء يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في «ميتا». يقول ليكون إن نماذج اللغة الكبيرة تفتقر إلى المنطق وتفتقر إلى التفكير السليم. ويصر على أن المطلوب هو نهج أوسع، يسميه «نمذجة العالم (world modeling)»، أو أنظمة يمكنها تعلم كيفية عمل العالم مثلما يفعل البشر. وقد يستغرق الأمر عقداً من الزمان أو نحو ذلك لتحقيق ذلك.