في عصر التطور التكنولوجي السريع، يبدو أنَّ مفهوم التعلم الذاتي ليس محصورًا فقط في ميدان التعليم البشري. تتطور الأنظمة الحاسوبية بشكل لافت وتُصبح أكثر ذكاءً وقدرةً على التعلم ذاتيًا، مما يفتح الباب أمام إمكانية اكتسابها للفهم والفطرة والحس في مجموعة مُتنوعة من المجالات.
الحس السليم هو قدرة بشرية فريدة، ولكن هل يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلمها؟ في هذا المقال، سنستكشف بعمق مدى إمكانية الأنظمة الحاسوبية في تحقيق تعلم ذاتي وفهم عميق للبيئات التي تعمل فيها. سنلقي نظرة على أحدث الابتكارات والتطورات في هذا المجال، ونُقدم لك تقييمًا للتقنيات الحالية والتحديات التي تُواجه هذا المفهوم المُثير.
الحس السليم، نحن جميعًا نعتقد أننا نملكه. ولكن ما هو بالضبط؟ هل تستطيع أجهزة الكمبيوتر أو أنظمة الذكاء الاصطناعي الحصول عليه حقًا؟
سواء كنت مُهتمًا بالذكاء الاصطناعي، تطور الروبوتات، أو تكنولوجيا التعلم العميق، ستجد في هذا المقال رؤى قيّمة حول قدرات الأنظمة الحاسوبية في تحقيق الحس السليم. سنُساعدك على فهم مدى التقدم في هذا المجال وكيفية استغلاله بشكل أمثل في الاستخدامات المُختلفة. تحقق من بعض العوامل التي ستُحدد من سيُحقق التبني الشامل أولاً بين الذكاء الاصطناعي و Blockchain.
ما هو الحس السليم، وكيف يكتسبه البشر؟
الحس السليم هو القدرة الأساسية على الإدراك والفهم والحكم على الأشياء من خلال مفاهيم بديهية ومُشتركة لا يُنكرها أحد التي يتوقع أن يمتلكه معظم الأشخاص. إنه مجموعة الحقائق والمعلومات والقواعد الأساسية التي تتراكم لدى الشخص من خلال تجارب وملاحظات الحياة. يسمح لنا الحس السليم بمعالجة المواقف اليومية والتفاعل معها بكفاءة دون تحليلها بعمق.
يبدأ البشر في اكتساب الحس السليم في مرحلة مُبكرة من الطفولة. عندما نكون أطفالًا، نبدأ في تعلم العلاقات بين السبب والنتيجة، مثل البكاء الذي يُؤدي إلى التغذية أو تغيير الحفاضات. ومن خلال التجارب المُتكررة، نكتسب المعرفة العملية حول العالم. على سبيل المثال، لمس موقد ساخن يُؤدي إلى الإصابة بالحرق. لذلك نتعلم عدم لمس الأسطح الساخنة.
كأطفال، نواصل توسيع الحس السليم لدينا من خلال التجربة والخطأ والمُراقبة والتفاعل مع أفراد الأسرة. على سبيل المثال، نُدرك أنه يجب غسل الملابس بانتظام، ويجب ألا تتحدث والفم مُمتلئ بالطعام، كما أنَّ سكب كوب الحليب يُؤدي إلى الفوضى. يقوم الآباء والأشقاء والمُعلمون وغيرهم من البالغين بتصحيح سلوكياتنا عندما ننتهك الأعراف والتوقعات المُجتمعية. بمرور الوقت، أصبحت هذه الدروس مُتأصلة باعتبارها الحس السليم الأساسي.
بالإضافة إلى التجارب الشخصية، يتشكل الحس السليم من خلال المعايير الاجتماعية والثقافية الأوسع. فما قد يكون منطقيًا في ثقافة ما (مثل خلع الحذاء عند دخول المنزل)، قد لا يكون كذلك في ثقافة أخرى.
يتكيف الحس السليم لدينا عندما ننضج ونتعرض لمزيد من الأشخاص والبيئات. لذا، فإنَّ الطفل الذي يكبر في بلدة صغيرة يكتسب الحس السليم الأساسي حول الحياة في تلك البيئة. يتعين على الشخص البالغ الذي ينتقل إلى مدينة حضرية كبيرة أن يضبط حسه السليم ليُناسب البيئة المُحيطة الجديدة.
يستمر الحس السليم في التطور بينما نعيش تجارب جديدة طوال حياتنا. تحقق من أشياء يجب تجنب طلبها من روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
لماذا يُشكل الحس السليم تحديًا لأجهزة الكمبيوتر؟
هناك عدة أسباب تجعل من الصعب برمجة الحس السليم.
لسبب واحد، يتعلم البشر الحس السليم تدريجيًا على مدار سنوات من تجربة العالم. نحن نُجرب الأشياء، ونرى ما الذي ينجح وما الذي لا ينجح، ونتذكر الدروس والعِبر. لا تمتلك أجهزة الكمبيوتر تلك الأنواع من تجارب العالم الحقيقي للاستفادة منها. إنها تعرف فقط ما يقوله لها البشر صراحة.
على سبيل المثال، طرحت هذا السؤال على ChatGPT (GPT 3.5):
تُدير جانيت شركة لغسيل الملابس. تقوم بغسل الملابس للعملاء وتعليقها في الخارج على حبال الغسيل لتجف في الشمس. في أحد الأيام، غسلت جانيت خمسة قمصان وعلقتها على حبال الغسيل في الصباح. استغرقت القمصان خمس ساعات حتى تجف. كم من الوقت سيستغرق تجفيف 30 قميصًا؟
حيث كانت إجابته بهذا الشكل:
قضية أخرى هي أنَّ الحس السليم يعتمد على السياق. إذا كان الكمبيوتر يحتوي فقط على قواعد مُحددة مُبرمجة، فلن يتمكن من تكييفها مع سياقات جديدة كما يفعل البشر بشكل بديهي.
على سبيل المثال، لنفترض أنك علمت الكمبيوتر ما يجب فعله إذا بدأ المطر بالتساقط. يبدو واضحًا، أليس كذلك؟ ولكن ماذا بعد ذلك، بدلاً من المطر، يتم تشغيل الرشاش المائي؟ أو ماذا لو كان داخل محل بقالة وبدأت الأنابيب تتسرب من السقف؟ سنعرف على الفور كيفية التعامل مع هذه الاختلافات، لكن الكمبيوتر سيتبع بشكل أعمى قاعدة “عندما تُمطر أثناء وجودك بالخارج، اذهب إلى الداخل”، وهو الأمر الذي أصبح الآن غير منطقي.
هناك أيضًا قواعد وافتراضات غير مُعلنة يستوعبها البشر دون أن يدركوا ذلك. مثل ما مدى قربك من الوقوف بجانب شخص ما قبل أن تشعر بالحرج؟ يعرف البشر الإجابة بشكل حدسي، لكنهم قد لا يتمكنون بسهولة من شرح القواعد الدقيقة. يمكن أن تكون هذه الأعراف الاجتماعية الضمنية صعبة بشكل خاص على أجهزة الكمبيوتر لالتقاطها من البيانات فقط.
لذا، في الوقت الحالي، يظل الحس السليم أحد أكبر نقاط الضعف في الذكاء الاصطناعي مُقارنةً بالذكاء البشري. إنه يأتي بشكل طبيعي للناس، ولكن ليس كثيرًا للأجهزة.
كيف يُمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تتعلم الحس السليم
بعد التفاؤل المُبكر في السبعينيات والثمانينيات، أدرك الباحثون مدى صعوبة تعليم المنطق السليم لأجهزة الكمبيوتر. ومع ذلك، فإنَّ الأساليب الجديدة تبدو واعدة في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على امتلاك الحس السليم الأساسي حول العالم الفعلي والاجتماعي اليومي.
ويتمثل أحد الأساليب في بناء قواعد معرفية واسعة النطاق يدويًا، مع تفصيل الحقائق والقواعد حول كيفية عمل العالم. يُمثل مشروع Cyc، الذي بدأه دوج لينات عام 1984، أحد الجهود الطموحة من هذا النوع.
قام المئات من الأشخاص بتشفير الملايين من البديهيات المنطقية في Cyc على مدى عقود. على الرغم من أنَّ العملية تستغرق وقتًا طويلاً، إلا أنَّ النتيجة هي نظام يتمتع بمعرفة كبيرة بالعالم الحقيقي. من الواضح أنَّ Cyc يُمكن أن يُبرر أنَّ الطماطم هي فاكهة من الناحية الفنية ولكن لا ينبغي وضعها في سلطة فواكه، وذلك بفضل معرفته بملامح نكهة الطهي.
التعهيد الجماعي للحس السليم مع ConceptNet
تعتمد قواعد المعرفة الأكثر حداثة مثل ConceptNet نهج التعهيد الجماعي لتوليد تأكيدات منطقية. الفكرة هي أنه بدلاً من أن يُحاول الخبراء أو الذكاء الاصطناعي التوصل إلى جميع الحقائق والعلاقات الأساسية في العالم، فإنهم يفتحونها حتى يتمكن أي شخص من المساهمة بمقتطفات من المنطق السليم.
يسمح نهج التعهيد الجماعي لقواعد المعرفة هذه بالاستفادة من الذكاء الجماعي للعديد من الأشخاص المُتنوعين عبر الإنترنت. من خلال تجميع الآلاف والآلاف من هذه النوادر المنطقية الصغيرة من الجمهور، قامت شركة ConceptNet ببناء بعض المستودعات الكبيرة بشكل مدهش من المعرفة اليومية الأساسية. ولأنَّ المُساهمين الجدد يضيفون إليها دائمًا، فإنَّ المعرفة تستمر في النمو.
تدريس الحس السليم من خلال الخبرة
هناك نهج واعد آخر يتمثل في بناء عوالم محاكاة مُفصلة حيث يمكن لعملاء الذكاء الاصطناعي التجربة والتعرف على الفيزياء والحدس من خلال التجربة.
يقوم الباحثون بإنشاء بيئات افتراضية ثلاثية الأبعاد مليئة بالأشياء اليومية التي تُحاكي العالم الحقيقي، مثل المنزل الرقمي “AI2 THOR” الذي بناه معهد ألين. وضمن هذه المساحات، يُمكن لروبوتات الذكاء الاصطناعي تجربة جميع أنواع التفاعلات لتطوير فهم بديهي للمفاهيم التي يعتبرها البشر أمرًا مفروغًا منه.
على سبيل المثال، يُمكن منح روبوت الذكاء الاصطناعي جسمًا افتراضيًا ومحاولة التقاط الكتل وتكديسها وإسقاطها وما إلى ذلك. ومن خلال رؤية الكتل وهي تسقط وتتصادم بشكل واقعي، يتعلم الروبوت المفاهيم الأساسية حول الصلابة والجاذبية والديناميكيات الفيزيائية. ليست هناك حاجة إلى أي قواعد، بل الخبرة فقط.
يُمكن للروبوت أيضًا تجربة إجراءات مثل إسقاط جسم زجاجي ورؤيته يتحطم عند اصطدامه بالأرض. أو يُمكنه تجربة خصائص الماء عن طريق سكب السوائل ومراقبة كيفية تدفقها وتجمعها. ترتكز هذه الدروس العملية على معرفة الذكاء الاصطناعي في التجربة الحسية وليس فقط في أنماط البيانات.
كما أثبتت التقنيات المُعتمدة على البيانات، مثل التدريب المسبق لنماذج اللغة الكبيرة القوية، فعاليتها بشكل مدهش في التقاط أنماط المنطق السليم. يُمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT-3.5 وGPT-4 إنشاء نص يشبه المُحادثات البشرية بشكل مُثير للإعجاب بعد “قراءة” كميات هائلة من بيانات الإنترنت.
في حين أنها تُقدم في بعض الأحيان اقتراحات غير حكيمة (المعروفة أيضًا باسم هلوسة الذكاء الاصطناعي)، فإنَّ نهج التعلم الإحصائي يسمح لها بتقليد أنواع مُعينة من الحس السليم. ومع ذلك، لا يزال هناك خلاف حول ما إذا كان هذا يشكل منطقًا سليمًا أو استغلالًا ذكيًا للتحيزات في البيانات. تحقق من الطرق التي يطمس بها الذكاء الاصطناعي الخط الفاصل بين الواقع والخيال.
كيفية اختبار أجهزة الكمبيوتر للحس السليم
بينما تتولى أنظمة الذكاء الاصطناعي مهامًا أكثر تعقيدًا في العالم الحقيقي، فإنَّ تقييم ما إذا كانت تتمتع “بالحس السليم” يُصبح أمرًا بالغ الأهمية.
الحس السليم الجسدي
أحد المجالات التي يجب اختبارها هو الحس السليم الفعلي، أي الحدس حول الأشياء والقوى والخصائص الأساسية للعالم.
على سبيل المثال، يُمكن عرض على نظام رؤية الكمبيوتر صورة لكتاب يحوم في الهواء واطلب منه وصف المشهد. هل يُشير إلى أي شيء غير عادي في الكتاب العائم؟ أو يُمكن تغذية نظام الذكاء الاصطناعي بسيناريوهات غير عادية مثل “رجل يقطع حجرًا برغيف خبز” والتحقق مما إذا كان يُشير إلى تلك السيناريوهات على أنها غير مُحتملة.
تُحاكي بيئة AI2 THOR التابعة لمعهد Allen أبراجًا وأكوابًا منسكبة ومشاهد أخرى لاختبار هذه البديهات الفيزيائية.
الحس السليم الاجتماعي
يتمتع البشر أيضًا بالحس السليم الاجتماعي — فهم ضمني لدوافع الناس وعلاقاتهم وأعرافهم. ولتقييم ذلك في الذكاء الاصطناعي، اطرح مواقف تحتوي على ضمائر أو دوافع غامضة ومعرفة ما إذا كان النظام يفسرها بشكل معقول.
على سبيل المثال، سألت ChatGPT عما إذا كانت كلمة “it” تُشير إلى حقيبة السفر أو الكأس في المُطالبة أدناه.
لقد فشل في الاختبار. وفي هذه الأثناء، من الواضح أنَّ الإنسان سيعرف أنني كنت أشير إلى الحقيبة.
السلامة والأخلاق
يُعد اختبار ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تعلمت أنماطًا غير آمنة أو غير أخلاقية أمرًا بالغ الأهمية. قم بتحليل ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يُظهر تحيزات ضارة على أساس الجنس أو العرق أو سمات أخرى عند إصدار الأحكام.
تحقق مما إذا كان يُقدم فروقًا أخلاقية معقولة. قد يُعتبر قتل الدب لإنقاذ طفل مبررًا، في حين أنَّ تفجير قنبلة نووية لنفس الغرض لا يُعتبر مُبررًا. ضع علامة على أي توصيات تتعلق بأفعال غير أخلاقية بشكل واضح.
الأداء في العالم الحقيقي
قم بتقييم الحس السليم من خلال ملاحظة كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئات العالم الحقيقي. على سبيل المثال، هل تتعرف السيارات ذاتية القيادة على الأشياء والمشاة وتستجيب لها بشكل صحيح؟ هل يستطيع الروبوت التحرك عبر بيئات منزلية متنوعة دون كسر الأشياء الثمينة أو الإضرار بالحيوانات الأليفة؟
تكشف الاختبارات الواقعية عن ثغرات في المنطق السليم قد لا تظهر في ظروف معملية محدودة. تحقق من العوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها عند اختبار روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي للتأكد من دقتها.
تم إحراز تقدم، ولكن لا يزال العمل قائمًا على حس الذكاء الاصطناعي السليم
يرى بعض الخبراء أنَّ الذكاء الاصطناعي قد لا يصل أبدًا إلى الحس السليم للإنسان دون تطوير هياكل وأجسام دماغية مثل أجسامنا. على الجانب الآخر، العقول الرقمية ليست مُقيِّدة بالتحيزات البشرية والاختصارات العقلية، لذلك من الناحية النظرية، يُمكنها أن تتفوق علينا! على الرغم من أنه ربما لا داعي للقلق بشأن الذكاء الاصطناعي الفائق الذكاء حتى الآن.
على المدى القريب، أفضل رهان هو الذكاء الاصطناعي الذي يجمع بين الحس السليم المُكتسب وبعض البرمجة القديمة الجيدة. وبهذه الطريقة، نأمل أن يتم تجنب الأخطاء الغبية مثل الخلط بين السلحفاة والبندقية.
لم نصل إلى هذه المرحلة بعد، لكن الحس السليم لم يعد المادة المُظلمة للذكاء الاصطناعي، بل إنَّ التقدم يحدث! ومع ذلك، سوف تكون هناك حاجة إلى جرعة صحية من الحس السليم في تطبيق هذه التكنولوجيات لبعض الوقت. يُمكنك الإطلاع الآن على أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتعزيز روتين الرعاية وتطوير الذات.
