يان لوكون: ChatGPT بارع فى الرياضيات والبرمجة والشطرنج لكنه فشل فى فهم الواقع

فى وقت يشهد فيه الذكاء الاصطناعي تطورًا متسارعًا، وتتنافس فيه شركات كبرى مثل جوجل وميتا وOpenAI على الاقتراب من مفهوم الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، خرج يان لوكون، أحد أبرز رواد هذا المجال والعالم السابق كرئيس للعلوم فى Meta AI، بتصريحات تقلل من سقف التوقعات المرتبط بنماذج اللغة الضخمة مثل ChatGPT، مؤكدًا أنها ما زالت بعيدة عن فهم الواقع الحقيقى كما يفعل البشر.

وخلال ظهوره في حلقة حديثة من برنامج Scientific Controversies، طُرح على لوكون سؤال حول ما إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة قادرة على التوسع مستقبلًا للوصول إلى الذكاء العام، أم أن حدودها باتت واضحة بالفعل، وأوضح لوكون أن هذه النماذج حققت نجاحات لافتة في مجالات محددة، إلا أن قدراتها العامة لا تتطور بالوتيرة نفسها، مشيرًا إلى أن أبرز مجالات التحسن تظهر في الرياضيات، ولعب الشطرنج، وتوليد الأكواد البرمجية.

ويرى لوكون أن تفوق نماذج مثل ChatGPT في هذه المجالات يعود إلى طبيعتها الرمزية، حيث تعتمد على معالجة وتسلسل الرموز، وهي عملية تناسب بنية هذه النماذج، وأوضح أن الرياضيات والبرمجة تحديدًا تستفيدان من التلاعب بالرموز، وهو ما يمنح نوعًا من “المعنى” داخل إطار محدد، يسمح للنموذج بالبحث عبر سلاسل من الرموز للوصول إلى نتائج صحيحة.

ChatGPT بارع فى الرياضيات والبرمجة والشطرنج 

وأضاف أن الشطرنج يمثل مثالًا آخر على هذا النوع من المشكلات، إذ تقوم النماذج بالبحث في تسلسل محتمل من النقلات أو الاشتقاقات للوصول إلى أفضل حل ممكن. ووفقًا له، فإن هذه المجالات تشترك فى كونها مغلقة نسبيًا ويمكن تمثيلها برموز وقواعد واضحة، وهو ما يجعلها مناسبة لقدرات نماذج اللغة الحالية.

لكن لوكون شدد على أن هذه النجاحات تمثل جزءًا صغيرًا فقط من المشكلات التي يواجهها البشر في حياتهم اليومية. فعندما يتعلق الأمر بالتفاعل مع العالم الحقيقي، أو التعامل مع بيئات مستمرة وعالية الأبعاد، تفشل نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية في مجاراة الفهم البشري، وضرب مثالًا بمهام بسيطة ظاهريًا، مثل التخطيط للحركة أو الإمساك بجسم ما، والتي تتطلب فهمًا لما هو ممكن وما هو غير ممكن فيزيائيًا، إضافة إلى القدرة على التخطيط واتخاذ القرار في الوقت الفعلي.

وأوضح لوكون أن الإنسان، عند القيام بمثل هذه المهام، يعتمد على فهم عميق للجسد والبيئة من حوله، وهو ما لا تمتلكه نماذج اللغة التي تقتصر على معالجة النصوص والرموز، وأكد أن هذا القصور يجعل من الصعب على هذه النماذج التعامل مع الواقع أو التخطيط لسلوكيات معقدة خارج نطاق البيانات النصية.

وتعكس تصريحات يان لوكون رؤية نقدية متزايدة داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي، مفادها أن التقدم الحقيقي نحو الذكاء العام لن يتحقق بالاعتماد على نماذج اللغة وحدها، ووفقًا له، فإن الوصول إلى AGI يتطلب مناهج جديدة تتجاوز التلاعب بالرموز، وتمكّن الآلات من فهم العالم المادي والتفاعل معه بمرونة تشبه القدرات البشرية.