بلغ الذكاء الاصطناعي منذ ظهوره إلى اليوم مستويات غير مسبوقة من التطور في كل المجالات التي تدخل ضمن النشاط البشري، وحقق إنجازات لم تكن إلى وقت قريب مستساغة حتى في الخيال، بل أكد تفوقه في كثير من المهام على الكائن البشري الذي ظل لقرون عديدة مزهوا بذكائه.
لكن قد تستغرب إذا علمت أن رغم كل ما وصل إليه الذكاء الاصطناعي، ورغم الإعجاب والدهشة بل المخاوف أيضا التي يعبر عنها الجميع بخصوص إنجازاته ووتيرة تطوراته المتتالية، إلا أنه يوصف حاليا ب “الذكاء الاصطناعي الضعيف أو المحدود”.
إن وجود ذكاء اصطناعي محدود أو ضعيف يفترض بالضرورة وجود ذكاء اصطناعي عام أو قوي في المقابل، لكن سقف التحدي في هذه الحالة يُفترض أن يكون أعلى من المتوقع خاصة بالنظر إلى كل ما وصل إليه الذكاء الاصطناعي الحالي. لذلك يثير هذا الوصف الجريء الكثير من التساؤلات حول ما عساه يكون هذا البديل الأقوى، وما مدى واقعية وإمكانية الوصول إلى أكثر مما تم تحقيقه اليوم.
من هذه المنطلقات، سنحاول في هذا المقال الإجابة عن أهم الأسئلة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي العام أو كما يعرف أيضا بالذكاء الاصطناعي القوي أو الكامل أو الفائق، وكلها أوصاف لهذا النوع من الذكاء الموعود، حيث نأمل أن يتمكن القارئ من تكوين فكرة عامة ومتكاملة حول آخر تطورات هذا الموضوع.
إذن، ما هو الذكاء الاصطناعي القوي أو العام؟ وماذا يمكن أن يقدم أكثر في ظل كل ما وصل إليه الذكاء الاصطناعي الموجود حاليا؟ ما الذي يجعل أحدها أضعف والآخر أعم وأقوى؟ ولماذا كثُر الحديث مؤخرا عن الذكاء الاصطناعي العام في حين كان يعتبره البعض حتى وقت قريب ضربا من الخيال العلمي والحماس المبالغ فيه؟
قائمة المحتويات:
مراحل تطور الذكاء الاصطناعي:
قد يكون من المفيد في البداية أخذ فكرة عامة عن أهم مراحل تطور الذكاء الاصطناعي، لتيسير فهم مجالات تطبيقاته الحالية ووعوده المستقبلية.
إن عبارة “مراحل التطور” قد توحي بأن الذكاء الاصطناعي له قرون عديدة من الوجود، في حين أن بدايته الفعلية لا تتعدى سبعين سنة. ومع ذلك ساهمت التقنيات التي انبثقت عنه في تغيير وجه العالم إلى حد كبير على مدى هذه المدة الوجيزة.
وعموما يمكن تمييز ست مراحل مر منها الذكاء الاصطناعي منذ بدايته الفعلية سنة 1956 بالولايات المتحدة الأمريكية إلى أن أصبح متداولا على كل لسان في مختلف أنحاء العالم.
- تميزت المرحلة الأولى بنوع من المبالغة في رفع سقف التوقعات نتيجة لنشوة النجاحات الأولى والإعجاب الكبير بهذا الابتكار الجديد. فتوالت تبعا لذلك تصريحات عديدة تستشرف الإنجازات الخارقة التي سيحققها الذكاء الاصطناعي، لكنها قوبلت بانتقادات كثيرة.
- بعد مرور حوالي عقد من الزمن عرف الذكاء الاصطناعي انتكاسة بسبب تعثر وثيرة التقدم وعدم تمكنه من تحقيق الوعود التي روج لها في بداياته، فتعرض لدعاية سلبية واسعة لمدة عشر سنوات.
- رغم هذا الإخفاق لم تتوقف البحوث بل استمرت في اتجاهات جديدة همت أساسا؛ علم النفس المرتبط بالذاكرة، وآليات الفهم بغرض محاكاتها على الحاسوب، ودور المعرفة في التفكير المنطقي.
وتبعا لذلك، ظهرت تقنيات التمثيل الدلالي للمعارف، التي أدت بدورها لتطوير “النظم الخبيرة” أي استخدام معرفة الخبراء لاستنساخ طريقة تفكيرهم، وقد توجت هذه التطورات بإنتاج تطبيقات عديدة في الكثير من المجالات الحيوية كالطب.
- أدت سيرورة التعديلات والتحسينات التي عرفتها هذه التقنيات إلى التمكن من تصميم خوارزميات تعلم الآلة التي سمحت لأجهزة الحاسوب بتجميع المعلومات والمعارف وإعادة برمجتها تلقائيا اعتمادا على تجاربها الخاصة. فظهرت نتيجة لذلك بعض التطبيقات كتلك الخاصة بالتعرف على الكلام وتحديد البصمات وغيرها.
- انطلاقا من أواخر التسعينات، بدأ ربط الذكاء الاصطناعي بالروبوتات وتدريبها على محاكاة العواطف والمشاعر البشرية من خلال ما يسمى بإحصاء العواطف أو الحوسبة العاطفية، التي تعمل على تقييم ردود فعل الفرد الناتجة عن مشاعره وإعادة إنتاجها آليا. كما تم أيضا تطوير روبوتات قادرة على المحادثة.
- بداية من 2010، وبفضل قوة الآلة وارتفاع وثيرة التحسينات والأبحاث في هذا المجال، تم الانتقال إلى مرحلة استغلال البيانات الضخمة Big Data من خلال تقنيات التعلم العميق التي تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية بطريقة مستوحاة من الدماغ البشري.
سمحت هذه التقنية للذكاء الاصطناعي بالتعلم من أخطائه والتحسين المستمر وبالتالي القدرة على حل مشكلات أكثر تعقيدا كفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام والصور بشكل أدق، وظهور السيارات ذاتية القيادة… وقد شكلت هذه المرحلة بالذات ما يسمى بنهضة الذكاء الاصطناعي.
إلى حدود اليوم، لم نتجاوز نطاق الذكاء الاصطناعي الضعيف أو المحدود أي أن مرحلة البديل الأقوى والعام لم تبدأ بعد بشكل فعلي، لكن الحديث عنها نظريا بدأ منذ ظهور الذكاء الاصطناعي العادي.
إقرأ أيضا: إنترنت الحواس: كيف سيتم اختراق الدماغ البشري؟
ما هو الذكاء الاصطناعي العام – Artificial general intelligence ؟
الذكاء الاصطناعي العام أو القوي (AGI) هو الشكل الكامل والصيغة المثالية للذكاء الاصطناعي؛ إذ يمكنه أن يعمل بالطريقة نفسها التي تشتغل بها العقول البشرية وبدون تدخل بشري.
إذ يُعرف الذكاء الاصطناعي العام بأنه ذكاء الآلات الذي يسمح لها بفهم وتعلم أداء المهام الفكرية البشرية من خلال محاكاة العقل والسلوك البشري.
بحيث يتدرب بشكل مستمر لتعلم السلوك البشري وفهم الجوانب الأساسية للوعي، مما سيمكنه من تعلم القدرات المعرفية والتخطيط وإصدار الأحكام والتعامل مع المواقف غير المألوفة واستحضار المعارف والتجارب السابقة لصنع قرار معين، وأداء المهام الابتكارية والخيالية والإبداعية.
وبالتالي سيمكن الذكاء الاصطناعي العام الآلات من حل أي نوع من المشاكل المعقدة، بفضل تصميمها الذي يسمح لها بالحصول على معرفة شاملة وقدراتها في الحوسبة المعرفية، التي تمكنها من أداء مهام لا يمكن تمييزها عن أداء البشر.
أي أنه سيكون قادرا على التفكير والفهم من خلال محاكاة المهارات الحسية والحركية البشرية، وبالتالي تقديم حلول لأي نوع من المشاكل المعقدة.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المحدود؟
بناء على ما سبق، يمكن تمييز الاختلاف الأساسي بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المحدود، بحيث إن الأول سيكون آلة لها إحساس وشبه وعي تام، وقادرة على محاكاة الذكاء البشري للقيام بكل ما يمكن أن يقوم به الإنسان دون إشراف من طرفه، أي أنها قادرة على أداء مهام متعددة ومختلفة بشكل مستقل.
بينما الثاني عبارة عن آلات قادرة على تنفيذ بعض المهام المضبوطة والمحددة بشكل مستقل، لكن دون وعي وفي إطار محدد من طرف الإنسان وبقرار منه. وتبعا لذلك، فإنهما يختلفان على عدة مستويات:
فعلى مستوى طريقة العمل، يتفاعل الذكاء الاصطناعي المحدود أو الضعيف مع قائمة من الإجراءات المحددة مسبقا عندما يتلقى الإشارة، ولذلك فهو تطبيق ذكي تفاعلي.
في المقابل، لن يحتاج الذكاء الاصطناعي العام أي إشارة أو أوامر، بل سيتفاعل بشكل استباقي مثل البشر، لمنع حدوث مشاكل أو تقديم حلول لها.
على مستوى نطاق العمل، نجد أن للذكاء الاصطناعي المحدود نطاق عمل محدد أي مهام معينة لا يمكن ولا يستطيع أن يتجاوزها؛ بحيث لا يمكن مثلا لذكاء اصطناعي مصمم للتعرف على الصوت أن يقود سيارة والعكس بالعكس.
بينما يمكن للذكاء الاصطناعي العام مثلا إدارة مصنع كامل للسيارات أو مطعم أو أي شركة مهما اختلفت المهام التي يجب أداؤها، إذ أنه منفتح على جميع التحديات بفضل قدراته على التعلم المعرفي والتفكير والعمل الاستباقي وأداء مهام مختلفة ومتنوعة في الوقت نفسه.
ولعل هذه من الجوانب الأساسية التي تجعله شبيها بالبشر بل من المنتظر أن يتفوق عليه، في حين أن الذكاء الاصطناعي المحدود رغم دقته وتفوقه على الإنسان إلا أن ذلك لا يتعدى بعض المهام المحددة التي تدخل ضمن نطاق عمله، وبالتالي فهو بعيد كل البعد عما يمكن أن يحققه العقل البشري.
على مستوى مهارات حل المشاكل، يعمل الذكاء الاصطناعي الموجود حاليا على حل ما يسمى بالمشاكل المغلقة، وبالتالي فهو بحاجة للاستناد على توجيهات وتعليمات البشر والانطلاق منها.
في المقابل، يستطيع الذكاء الاصطناعي العام التعامل مع المشكلات المفتوحة بدون تدخل بشري؛ إذ يمكنه مثلا إنشاء استراتيجية تسويقية اعتمادا على معطيات يحصل عليها بنفسه من خلال دراسة وتحليل السوق والعملاء والمنتجات.
على مستوى حجم الذاكرة، نجد أن أغلب برامج الذكاء الاصطناعي الضعيفة تعمل على أجهزة ذاكرة محدودة توفر لها مجموعة من الشبكات العصبية الاصطناعية وقواعد بيانات التدريب. وبالتالي، إذا تقادمت هذه البيانات أو الخوارزميات، فإن نظام الذكاء الاصطناعي يبقى عالقا بدون تحديث.
بينما ستكون للذكاء الاصطناعي العام ذاكرة لا متناهية تقريبا، أي ولوج غير محدود لموارد المعرفة عبر قواعد البيانات المحلية والبيانات المتوفرة على الأنترنت والبيانات السحابية، مما سيسمح بتحديث ذاكرته وقواعد بيناته دون تدخل بشري.
ما هي التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي العام؟
لا يمكن حصر الإمكانات الهائلة التي يعد بها الذكاء الاصطناعي العام في مختلف المجالات الحيوية، إذ من المنتظر أن تساعد تطبيقاته في حل المعضلات والمشاكل المستعصية في الطب والرعاية الصحية والتنمية الاقتصادية والمشاكل البيئية والعلوم الاجتماعية وغيرها.
وسنستعرض فيما يلي أهم المجالات التي يمكن أن يقدم فيها الذكاء الاصطناعي العام خدمات غير مسبوقة بفضل ذاكرته الغير محدودة نظريا ووعيه وقدرته على التفكير وتصوراته الحسية المختلفة وذكائه الاجتماعي والعاطفي.
- الطب والرعاية الصحية: سيساعد في تعزيز الوقاية والتشخيص والعلاج وتطوير صناعة الأدوية.
- المال والأعمال: سيمكن من أتمتة التحليل المالي والتداول وتقييم وإدارة المخاطر والقيام بتنبؤات السوق.
- التعليم والتكوين: يمكنه أن يوفر أشكالا متنوعة من أنظمة التعلم الذكية، وإنشاء خطط تعليمية مخصصة لكل طالب بشكل فردي.
- الصناعة: يمكنه أن يوفر إمكانات هائلة فيما يخص الصناعات الدقيقة كالأجهزة الإلكترونية، فضلا عن إدارة المصانع.
- الصناعات الفنية والثقافية: سيقدم خدمات وأفكار أصيلة لمساعدة الفنانين وصانعي المحتوى والمصممين والمهندسين المعماريين.
- خدمة العملاء: بفضل ذكائه الاجتماعي والعاطفي، يمكنه أن يقدم للعملاء خدمة ممتازة وبدون إخفاقات.
- استكشاف الفضاء: يمكنه حل العديد من الألغاز المتعلقة بالفضاء من خلال تشغيل أنظمة مستقلة لاستكشاف الفضاء والقيام ببحوث ودراسات وتحليل البيانات التي توفرها البعثات الفضائية.
- الجيش والدفاع: وهي من أكثر الاستخدامات المنتظرة من طرف الحكومات، إذ سيمكن من تعزيز المراقة والمشاركة العسكرية ووضع الاستراتيجيات الحربية وصناعة الأسلحة.
لماذا أصبح الذكاء الاصطناعي العام أقرب للواقع؟
كما رأينا سابقا، فإن مرحلة الذكاء الاصطناعي العام لم تبدأ بعد، إذ لا يزال نظرية أو كما ينعته البعض؛ خيالا علميا أكثر منه واقعا علميا. غير أن التطورات والاختراقات الأخيرة التي عرفها هذا المجال، جعلت الكثيرين يتحدثون عن بوادر فعلية لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي.
يعود الفضل في ذلك أساسا، إلى العمل النشيط والبحوث والإنجازات التي تقوم بها شركات مثل: DeepMind وIMB وDarktrace وOpenAI وMicrosoft وGoogle Brain وغيرها من عمالقة الذكاء الاصطناعي التي تعد من أسرع اللاعبين والمتنافسين في هذا المجال.
بفضل المنافسة المستمرة والأبحاث المتواصلة والاختراعات المبتكرة لهذه الشركات، بدأت تتشكل ملامح الذكاء الاصطناعي العام بوثيرة أسرع من أي وقت سابق.
يأتي ذلك نتيجة لمجموعة من الإنجازات الحديثة التي حققتها بعض الشركات المذكورة سابقا. ومن أهم هذه الإنجازات: GPT-4 وAlpha Go وGato، وهي نماذج يمكن اعتبارها بمثابة الإرهاصات الفعلية الأولى للذكاء الاصطناعي العام.
GPT-4:
ولعله من أشهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تعرف عليها أغلب مستخدمي الأنترنت، خاصة أنها متاحة للاستخدام المجاني في صيغة GPT-3.
وهو اختصار ل: Generative Pre-trained Transformer أي المحولات التوليدية المدربة مسبقا، وهو عبارة عن نموذج لغوي متعدد الوسائط (نصوص، صور، أكواد…) من تطوير شركة OpenAI
Alpha Go:
وهو برنامج طورته DeepMind التابعة لشركة Google، وبفضل قدرته على التعلم الذاتي والتعلم من أخطائه ومن منافسه أصبح أول برنامج يتمكن من الفوز على لاعب بشري محترف في لعبة GO، علما أنها من أصعب الألعاب التي يمكن أن تفوز فيها برمجيات الذكاء الاصطناعي مقارنة مثلا مع لعبة الشطرنج.
Gato:
وهي شبكة عصبية عميقة تم تطويرها أيضا من طرف DeepMind، لتقوم بمجموعة من المهام المعقدة والانتقال من مهمة لأخرى دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
ماهي مخاطر وتحديات تطوير الذكاء الاصطناعي العام؟
لا يمكن بالفعل حصر الفوائد العديدة التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي العام، لكنه في المقابل يخفي مخاطر كبيرة يمكن توقع بعضها اليوم، في حين لا يمكن توقع البعض الآخر إلا بعد ظهوره فعليا.
تتعلق هذه المخاطر أساسا بالمخاوف الأخلاقية وضمان السلامة والمصلحة الإنسانية، مما قد يتطلب جهود كبيرة لتدوين ماهية الأخلاق من طرف المهندسين وتدريب النظام على اتخاذ قرارات تتماشى مع هذه القيم وتقدر الحياة والسلام البشري.
كما يجب أخذ الاحتياطات من مختلف السيناريوهات المرتبطة بالاستخدام غير المسؤول لهذه الأنظمة أو تعرضها للقرصنة، وبالتالي استباق كل هذه المشاكل قبل المرور لأي خطوة فعلية.
من جهة أخرى، يمثل نطاق عمل هذا النوع من الذكاء تحديا حقيقيا، بحيث يجعل من الضروري وضع حدود لمهامها وقدراتها ومجالات اشتغالها لتفادي وصولها لأي نطاق يشكل خطرا على البشرية.
في السياق نفسه، يخشى المبرمجون من قدرة الذكاء الاصطناعي العام على تحسين الذات بشكل مستقل، إذ يتوقعون أن يكون قادرا على العمل بمعدل لا يستطيع البشر التحكم فيه.
ينضاف إلى كل هذا، المخاوف المرتبطة بالتداعيات الاجتماعية الصعبة بسبب القضاء على أغلب المهن والأنشطة التي يقوم بها البشر حاليا.
أخيرا، هناك طبعا تحديات تقنية تتعلق بصعوبة المهمة ككل، أي تحويل الذكاء الاصطناعي العام من نظرية إلى واقع ملموس في ظل التعقيد الكبير الذي يتسم به الدماغ والذكاء البشري.
بالرغم من كل هذه التحديات والمشاكل المطروحة، يبقى الذكاء الاصطناعي العام أقرب للتحول إلى واقع ملموس أكثر من أي وقت مضى. وقد بدأ العديد من الباحثين يتوقعون إطلاق بعض أشكال هذا النوع من الذكاء بشكل فعلي ابتداء من عام 2050.
اقرأ أيضا:
