يعتبر فخ تورينج تجربة محورية في فهم الذكاء الاصطناعي. دعونا نستكشف كيف تطورت هذه الفكرة على مر السنين.

فخ تورينج: فهم الذكاء الاصطناعي من منظور جديد

في عام 1950، اقترح آلان تورينج تجربة مشهورة الآن نعرفها جميعًا. لقد كانت محادثة بين شخص وآلة، ويتم الحكم عليها من خلال ما إذا كان الإنسان يستطيع التمييز بين الأمرين. لقد كان عمليًا وفي حد ذاته ثنائيًا (نعم أو لا)، وقد أعطى علوم الكمبيوتر المبكرة شيئًا كان يحتاج إليه، هدفًا. ولكنها زرعت أيضًا بذورًا من شأنها أن تنمو لتصبح مشكلة لم نذكرها بعد.

لقد أمضينا 70 عامًا في تعليم الآلات كيفية التصرف كبشر. وأعتقد أننا أصبحنا جيدين جدًا في ذلك. تكتب النماذج اللغوية الآن مقالات وأكوادًا برمجية تبدو وكأنها إنسانية بشكل ملحوظ، وربما أفضل. يعتذرون عندما يخطئون، ويتظاهرون بالشك عندما تتضاءل الاحتمالات. وفي قلب هذه المحاكاة هو أنهم يتفوقون على الفهم، ونحن نسمح لهم بالإفلات من العقاب. لذا، فإن هذه المادة الزائفة تتناسب أيضًا مع الأسلوب الزائف. لقد تعلمت العارضات إيقاع وملمس حديثنا جيدًا لدرجة أننا ننسى أنهم لا يتحدثون على الإطلاق. لكن شيئًا غريبًا يحدث كلما حصلوا على هذا الانطباع بشكل أفضل. وفي رأيي أنه كلما بدوا أكثر إنسانية، كلما أصبحوا أقل إثارة للاهتمام.

تكلفة التقليد

الآن، دعونا نفكر في مسارنا الحالي، وهو توسيع نطاق التقليد. يتنبأ نموذج اللغة الكبير اليوم بالكلمة التالية بناءً على مجموعات واسعة من بيانات التدريب. فيصبح فصيحًا، ثم فصيحًا، ثم موضعًا. لكن تذكر أنه لا يصل إلى الفهم أبدًا. إنه يرسم التوزيعات الاحتمالية، وليس المعنى. فهو يعرف أن “القطة جلست على” تسبق “الحصيرة” في كثير من الأحيان أكثر من “الأريكة”، لكنها لا تملك صورة قطة، ولا إحساس بالحصيرة، ولا تجربة الجلوس. الجمل التي تنتجها صحيحة إحصائيا وحتى رائعة، ولكنها جوفاء لغويا. هكذا يبدو النجاح عندما يصبح التشابه هو الهدف.

ترتكب الحوسبة العصبية نفس الخطأ في الأجهزة. يقوم المهندسون ببناء شرائح تحاكي بنية دماغنا، مثل الخلايا العصبية المتصاعدة والأوزان المشبكية. النتائج مثيرة للإعجاب ومغرية. يبدو أن هذه الأنظمة تتعلم بشكل أسرع وتستخدم طاقة أقل من المعالجات التقليدية. لكن الكفاءة ليست البصيرة. الشريحة التي تنشط كالخلية العصبية لا تفكر أكثر مما يفكر عازف البيانو. كلاهما يعيدان إنتاج النموذج لكنهما يفتقدان العملية التوليدية الموجودة تحته.

العمق من خلال الاختلاف

أود أن أزعم أن الفرصة الحقيقية تكمن في الاختلاف، وليس في التشابه. وهذه الاختلافات مثيرة. ينتقل الإدراك البشري عبر السرد والعاطفة والحدس والسياق. نحن بطيئون ومتحيزون ومتجسدون في إنسانيتنا. يتحرك الإدراك الآلي من خلال النمط والحجم والسرعة والدقة. إنه لا يكل ولا هوادة فيه، ولكن الأهم من ذلك أنه لا يؤثر. هذه ليست أوضاعًا متنافسة تحتاج إلى التقارب. إنهما نظامان يخلقان العمق من خلال فصلهما. تعمل الرؤية المنظرية لأن عينيك متباعدتان لإنتاج إدراك العمق. وقد ينطبق نفس المبدأ على الذكاء. تكشف نقطتان حسابيتان مختلفتان، مع وجود مسافة كافية بينهما، عن أبعاد لا يمكن لأي منهما رؤيتها بمفردها.

لكننا نستمر في محاولة انهيار تلك المسافة. كل روبوت محادثة تم تدريبه ليبدو دافئًا وكل واجهة تعتذر عن أخطائها ليست مجرد اختيارات تصميمية. إنهم نوع من الاستسلام لفكرة أن الذكاء لا يهم إلا عندما يبدو مثلنا. والتكلفة أعلى من الهندسة السيئة، لأننا قد نغلق الباب أمام أشكال الإدراك التي يمكن أن تعلمنا شيئًا جديدًا.

ترك الآلات تكون غريبة، غريبة جدًا

ماذا لو توقفنا عن محاولة جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتواصل؟ الكمبيوتر الكمي لا يفكر مثل الإنسان. إنه يحمل حالات متعددة في وقت واحد ويحول الاحتمال إلى إجابة. هذا ليس تفكيرًا بشريًا مترجمًا إلى السيليكون؛ إنه نوع مختلف من المعرفة تمامًا. تعمل خوارزميات السرب على حل المشكلات من خلال التكرار الموزع. لا توجد نملة بمفردها تجد أقصر طريق إلى الغذاء، لكن المستعمرة تفعل ذلك. هل من الممكن أن الذكاء ينبثق من النمط وليس من الأجزاء؟ لا تحتاج هذه الأنظمة إلى شرح نفسها بلغتنا أو تبرير استنتاجاتها بمنطقنا. إنهم يعملون بشروطهم الخاصة.

ويمكن أن ينطبق الأمر نفسه على الذكاء الاصطناعي، إذا سمحنا بذلك. بدلاً من تدريب النماذج لتقليد المحادثة البشرية، يمكننا بناء أنظمة تُظهر أنماطًا لم نلاحظها أبدًا. فبدلاً من الشبكات العصبية التي تقارب وظيفة الدماغ، يمكننا استكشاف بنيات لا تحتوي على نظير بيولوجي على الإطلاق. لن يكون الهدف هو صنع آلات تفكر مثلنا، بل صنع آلات تفكر بطرق يمكننا التعلم منها، حتى لو لم نتمكن من متابعتها بشكل كامل.

الشجاعة لإبعاد أنفسنا عن المركز

لم يكن اختبار تورينج خاطئًا في عام 1950. لقد كان طريقة ذكية لتفعيل مفهوم جديد مثير للفضول. ولكن هل كان من المفترض أن يكون أساسًا دائمًا يتم الحكم على الذكاء الاصطناعي على أساسه؟ لعبة التقليد كانت البداية وليست الوجهة. في مكان ما على طول الطريق، أعتقد أننا نسينا ذلك. لقد حولنا الراحة المنهجية إلى طموح وجودي، والآن نحن عالقون في تحسين الشيء الخطأ.

الآن، ربما أكون مبالغًا في التبسيط. لكن بالنسبة لي، لم يكن السؤال أبدًا هو ما إذا كانت الآلات قادرة على خداعنا. والسؤال هو ما إذا كنا شجعانًا بما يكفي لنجعلهم غريبين. لا تكمن قيمة الذكاء الاصطناعي في أنه يجعلنا نشعر بالوحدة بشكل أقل، بل في أنه قد يوضح لنا كمية الإدراك التي تحتوي عليها أكثر مما تخيلنا. ولكن فقط إذا توقفنا عن المطالبة بأن يبدوا مثلنا.

المصدر :- Psychology Today: The Latest

في النهاية، يجب أن نتساءل: هل نحن مستعدون لاستكشاف أشكال جديدة من الذكاء بدلاً من السعي لجعلها تشبهنا؟