بيل غيتس: الذكاء الاصطناعي الفائق سيتطلب بعض الوعي الذاتي

نظم مثيرة للإعجاب تفتقر إلى الأبعاد الفكرية

لقد منحني إعداد التقارير والكتابة عن الذكاء الاصطناعي تقديراً جديداً تماماً لمدى روعة أدمغتنا البشرية

«ما وراء المعرفة»
أود أن أشير إلى حديث قبل عدة أيام لبيل غيتس قال فيه إن «ما وراء المعرفة (metacognition)» تمثل الجبهة التالية للذكاء الاصطناعي.

(مصطلح «Metacognition» – إدراك الإدراك، أو ما وراء المعرفة، مجال دراسة كيفية إدراك المعرفة المحصلة. يُعرف عادة بـ«المعرفة حول المعرفة». الإدراك الذاتي يأخذ أشكالاً مختلفة، مثل معرفة متى وكيفية تطبيق «استراتيجيات مختلفة للتعلم أو حل المشاكل»، وفقاً لـ«ويكيبيديا» – المحرر)

الافتقار إلى الأبعاد الفكرية
وفي حين أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تُعتبر مثيرة للإعجاب، فإنها تفتقر إلى أبعاد الفكر الكاملة التي نعتبرها نحن البشر أمراً مفروغا منه. وقد طرح بيل غيتس مؤسس «مايكروسوفت» هذه الفكرة الأسبوع الماضي في برنامج Next Big Idea Club.

** رابط الفيديو باللغة الانجليزية

«إدراك الإدراك»
وفي حديثه للمضيف روفوس غريسكوم، تحدَّث غيتس مطولاً عن «ما وراء المعرفة»، الذي يشير إلى نظام يمكنه التفكير في تفكيره الخاص. عرَّف غيتس مصطلح «ما وراء المعرفة» بأنه القدرة على «التفكير في مشكلة بالمعنى الواسع والتراجع… والقول: حسناً، ما مدى أهمية الإجابة عن هذا السؤال؟ كيف يمكنني التحقق من إجابتي، وما الأدوات الخارجية التي ستساعدني في ذلك؟».

وأضاف أن «الاستراتيجية المعرفية» الشاملة للنظم الموجودة مثل «جي بي تي – 4» (GPT – 4) أو «لاما» (Llama) لا تزال تفتقر إلى التطور. وقال إنها «مجرد توليد من خلال الحساب المستمر لكل رمز وتسلسل، ومن المذهل أن هذا يؤدي عمله على الإطلاق».

وتابع أن النظام «لا يتراجع مثل الإنسان ويفكر مثل: حسناً، سأكتب هذه الدراسة، وهذا ما أريد تغطيته. حسناً، سأضع بعض النص هنا، وهذا ما أريد فعله للملخص».

التفكير بشكل أكثر ذكاء
يعتقد غيتس أن الطريقة التي يتبعها باحثو الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء هذه النماذج اللغوية الكبيرة (أي تضخيم بيانات التدريب وقوة الحوسبة) لن تؤدي إلا إلى بضع قفزات كبيرة أخرى إلى الأمام. بعد ذلك، سيتعين على باحثي الذكاء الاصطناعي استخدام استراتيجيات ما وراء المعرفة لتعليم نماذج الذكاء الاصطناعي كيفية التفكير بشكل أكثر ذكاءً… وليس بجدية أكبر.

عبقرية مشوشة
وقال غيتس إن أبحاث ما وراء المعرفة قد تكون المفتاح لإصلاح المشكلة الأكثر إرباكاً التي تواجه النماذج هذه؛ وهي موثوقيتها ودقتها. «هذه التكنولوجيا… سوف تصل إلى مستويات فوق طاقة البشر». وقال: «لم نصل إلى هناك حتى الآن، بسبب قيود مدى الموثوقية».

وأضاف أن «كثيراً من الأعمال الجديدة يضيف مستوى مما وراء المعرفة، الذي، إذا تم تنفيذه بشكل صحيح، سيؤدي إلى إيجاد الحلول للطبيعة المشوشة لهذه التوجهات العبقرية».

• النشرة الإخبارية الأسبوعية لمجلة «فاست كومباني» – خدمات «تريبيون ميديا»