أحدث الأخبار مع #ASI
الوطن
منذ 4 أيام
- علوم
- الوطن
«إيفولف» وابتكار خوارزميات رائدة
كشفت شركة Google DeepMind عن نموذج جديد يحمل اسم AlphaEvolve، وهو وكيل ترميزي تطوري مصمم لاكتشاف خوارزميات جديدة وحلول علمية بشكل مستقل. وقد تم عرض هذا الإنجاز في ورقة بحثية بعنوان: «AlphaEvolve: وكيل ترميزي للاكتشاف العلمي والخوارزمي»، ويُعد هذا البحث خطوة أساسية نحو تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بل وحتى الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI). وعلى عكس الأساليب التقليدية التي تعتمد على التوليف الدقيق الثابت أو البيانات المصنفة بشرياً، يسلك AlphaEvolve مساراً مختلفاً تماماً—يرتكز على الإبداع الذاتي، والابتكار الخوارزمي، والتحسين المستمر للذات. آلية عمل AlphaEvolve في صميم AlphaEvolve يوجد نظام تطوري متكامل مدعوم بنماذج لغوية ضخمة (LLMs). هذا النظام لا يقتصر على توليد المخرجات، بل يقوم بإحداث «طفرات»، وتقييم، واختيار، وتحسين الشيفرة البرمجية عبر أجيال متعددة. يبدأ AlphaEvolve ببرنامج أولي، ويقوم بتحسينه تدريجياً من خلال إدخال تغييرات منظمة ومدروسة بعناية. فهم الأسس العلمية لـ AlphaEvolve: يعتمد AlphaEvolve في جوهره على مبادئ الحوسبة التطورية، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي مستوحى من نظرية التطور البيولوجي. يبدأ النظام بتنفيذ أساسي لشيفرة تُعد بمثابة «كائن أولي»، ثم يقوم بتعديلها عبر أجيال متعددة من خلال إدخال تغييرات (طفرات)، وتقييم مدى كفاءة كل نسخة باستخدام دالة تسجيل دقيقة. وتُعتمد النماذج الأفضل أداءً كأساس للجيل التالي. اكتشافات خوارزمية وتقدم رياضي أظهر AlphaEvolve قدرة مذهلة على تحقيق اكتشافات جديدة في مسائل خوارزمية أساسية. من أبرز إنجازاته، اكتشاف خوارزمية جديدة لضرب مصفوفتين معقدتين من نوع 4×4 باستخدام 48 عملية ضرب عددية فقط، متفوقاً بذلك على نتيجة ستراتسن (Strassen) لعام 1969 التي بلغت 49 عملية ضرب، وكاسراً سقفاً نظرياً دام 56 عاماً. وقد تحقق هذا الإنجاز من خلال تقنيات تحليل التنسور المتقدمة التي تطورت تدريجياً عبر العديد من التكرارات، متجاوزاً العديد من المنهجيات المتقدمة الأخرى. دلالات على الذكاء الاصطناعي العام والفائق يُعد AlphaEvolve أكثر من مجرد أداة تحسين؛ بل يُمثل لمحة عن مستقبل يتمكن فيه الوكلاء الذكيون من ممارسة الإبداع الذاتي. إن قدرة هذا النظام على صياغة مشكلات مجردة وتصميم مناهج لحلها تمثل خطوة محورية نحو الذكاء الاصطناعي العام، إذ تتجاوز التنبؤ بالبيانات إلى مجالات التفكير المنظم، وتكوين الاستراتيجيات، والتكيف مع التغذية الراجعة—وهي سمات جوهرية للسلوك الذكي. يمثل AlphaEvolve تقدماً عميقاً ليس فقط في أدوات الذكاء الاصطناعي، بل في فهمنا لماهية الذكاء الآلي نفسه. من خلال دمج البحث التطوري مع قدرات النماذج اللغوية في التفكير والتغذية الراجعة، يعيد AlphaEvolve تعريف ما يمكن للآلات اكتشافه ذاتيًا. وهو إشارة مبكرة ولكنها ذات دلالة على أن الأنظمة القادرة على تحسين ذاتها والتفكير العلمي الحقيقي لم تعد مجرد افتراضات نظرية. وعلى المدى البعيد، يمكن تطبيق بنية AlphaEvolve على نفسها بصورة متكررة: أي أن تطور أدوات تقييمها، وتحسّن منطق الطفرات، وتُعيد صياغة دوال التقييم، وتُحسّن آليات تدريب النماذج التي تعتمد عليها. وتمثل هذه الحلقة المغلقة من التحسين الذاتي آلية تقنية للانطلاق نحو الذكاء الاصطناعي العام، حيث لا يقتصر دور النظام على إنجاز المهام، بل يشمل تحسين البنية التحتية ذاتها التي تمكّنه من التعلم والتفكير.
سيدر نيوز
١٠-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- سيدر نيوز
هل يشكّل الذكاء الاصطناعي تهديداً وجودياً؟ 'ثابت كومبتون' يعيدنا إلى حسابات أول تجربة نووية
حُثّت شركات الذكاء الاصطناعي على تكرار حسابات السلامة التي استند إليها أول اختبار نووي لروبرت أوبنهايمر قبل إطلاق أنظمتها فائقة القدرة. فقد صرّح ماكس تيجمارك، وهو خبير رائد في مجال سلامة الذكاء الاصطناعي، بأنه أجرى حسابات مشابهة لتلك التي أجراها الفيزيائي الأميركي آرثر كومبتون قبل اختبار ترينيتي، ووجد احتمالا بنسبة 90% أن يُشكّل الذكاء الاصطناعي المتطور تهديدا وجوديا. وفي ورقة بحثية نشرها تيجمارك وثلاثة من طلابه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، أوصى الباحثون بحساب 'ثابت كومبتون' المُعرّف في الورقة بأنه احتمال خروج ذكاء اصطناعي فائق القدرة عن السيطرة البشرية، وفق صحيفة 'غارديان'. أنظمة سلامة عالمية وقال تيجمارك إنه ينبغي على شركات الذكاء الاصطناعي أن تتحمل مسؤولية الحساب الدقيق لما إذا كان الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) – وهو مصطلح يُطلق على نظام نظري يتفوق على الذكاء البشري في جميع الجوانب – سيفلت من السيطرة البشرية. وأضاف: 'على الشركات التي تُطوّر الذكاء الفائق أن تحسب أيضا ثابت كومبتون، وهو احتمال فقدان السيطرة عليه'. كما أشار إلى أنه 'لا يكفي القول نشعر بالرضا تجاهه، بل عليهم حساب النسبة المئوية'. ولفت تيجمارك إلى أن إجماعا على ثابت كومبتون، تحسبه شركات متعددة، سيخلق 'الإرادة السياسية' للاتفاق على أنظمة سلامة عالمية للذكاء الاصطناعي. 'سباق خارج عن السيطرة' يشار إلى أن تيجمارك، أستاذ الفيزياء وباحث الذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، هو أيضا أحد مؤسسي معهد مستقبل الحياة، وهي منظمة غير ربحية تدعم التطوير الآمن للذكاء الاصطناعي، وقد نشر رسالة مفتوحة في عام 2023 تدعو إلى التوقف مؤقتا عن بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية. ووقّع الرسالة أكثر من 33000 شخص، بمن فيهم إيلون ماسك – أحد الداعمين الأوائل للمعهد – وستيف وزنياك، المؤسس المشارك لشركة آبل. وحذرت الرسالة، التي صدرت بعد أشهر من إطلاق ChatGPT حقبة جديدة من تطوير الذكاء الاصطناعي، من أن مختبرات الذكاء الاصطناعي عالقة في 'سباق خارج عن السيطرة' لنشر 'عقول رقمية أكثر قوة' لا يمكن لأحد 'فهمها أو التنبؤ بها أو التحكم فيها بشكل موثوق'.
خبرني
١٤-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- خبرني
الذكاء الاصطناعي الفائق.. ابتكار ينقذ البشرية أم سلاح للفناء؟
خبرني - منذ أن نحت الإنسان أول أداة بيديه في العصر الحجري القديم كان عقله هو القوة المحرّكة وراء كل خطوة نحو التقدم. هذا العقل الذي ابتكر الاختراعات، وكتب الأدب، واكتشف أسرار الكون، لطالما اعتُبر أعظم أسرار البشرية والنواة التي ينبثق منها التفوق الفكري والابتكار. لكن اليوم، وفي عصرنا الحديث، يواجه هذا العقل تحديا غير مسبوق، فهل يمكن للآلة أن تتجاوزه وتصبح أكثر ذكاء وإبداعا؟ مصطلح "الذكاء الفائق" لا يشير فقط إلى ذكاء اصطناعي يضاهي العقل البشري، بل إلى منظومة تتفوق عليه في جميع المجالات التي يمكن تصورها. هذه الفكرة التي تحمل بين طياتها وعودا مذهلة ومخاطر مخيفة، تثير أسئلة عميقة حول مستقبل الإنسان في عالم قد تصبح فيه الآلة سيدة الموقف. ما الذكاء الفائق؟ ظهرت فكرة الذكاء الفائق ظهورا بارزا من خلال أعمال أكاديمية أثارت جدلا عالميا. ففي عام 2014، نشر الفيلسوف البريطاني نيك بوستروم، الذي يعمل في جامعة أكسفورد في مجال المخاطر الوجودية وارتباطها بالتقنية وأثرها في الأخلاقيات البشرية، كتابا عن مستقبل الذكاء الاصطناعي بعنوان مثير للقلق "الذكاء الفائق.. المسارات والمخاطر والإستراتيجيات". أسهم هذا الكتاب في الترويج بشكل كبير لفكرة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة، التي تفوق قدرات البشر، قد تسيطر يوما ما على العالم وتدمر البشرية. وبعد عقد من الزمن، صرح سان ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة "أوبن إيه آي" بأن الذكاء الفائق قد يكون على بعد بضعة آلاف من الأيام فقط. وقبل عام، أسس إيليا سوتسكيفر، الشريك المؤسس لـ"أوبن إيه آي"، فريقا داخل الشركة للتركيز على "الذكاء الفائق الآمن"، لكنه وفريقه قد جمعوا الآن مليار دولار لإنشاء شركة ناشئة خاصة بهم لتحقيق هذا الهدف. ولكن ما الذي يتحدثون عنه تحديدا؟ وفقا لتقرير نشره موقع "ميديوم" (Meduim)، يعدّ الذكاء الاصطناعي الفائق "إيه إس آي" (ASI) نموذجا افتراضيا يتجاوز حدود الذكاء البشري، لا بمجرد تقليده، بل بتفوقه علينا في كل جانب يمكن تصوره. إنه بمثابة ذكاء اصطناعي يفوق ذكاء البشرية جمعاء. إذن، ما الذي يجعل الذكاء الفائق موضع اهتمام عالمي؟ الإجابة تكمن في إمكانياته غير المحدودة. لنتعرف على بعض التطبيقات المستقبلية المحتملة التي قد تعيد تشكيل مسار الحضارة البشرية: – حلّال المشكلات الشامل: اجتياز جميع اختبارات الشهادات المهنية بسهولة. – عبقري التنبؤ: التنبؤ بدقة بأسواق الأسهم أو الكوارث الطبيعية. – المهندس المبتكر: تصميم مصعد فضائي، وابتكار مواد جديدة في الوقت الحقيقي. – الحارس الكوني: تطوير حلول لحماية الأرض من التهديدات الكونية المستقبلية مثل توسع الشمس. – الفيلسوف الأعظم: فك ألغاز نشأة الكون والتنبؤ بمصيره النهائي. لكن ما يميز الذكاء الاصطناعي الفائق هو قدرته على الذهاب إلى ما هو أبعد من هذه الإنجازات. فهو قادر على مواجهة تحديات لم تطرح بعد، وإحداث ثورة في الرعاية الصحية من خلال القضاء على الأمراض، وحل أزمة تغير المناخ، وحتى تمكيننا من اكتشاف مجرات لم نرها إلا في أحلامنا. كما أن حدود السماء أصبحت شيئا من الماضي، فالكون بأسره بات المسرح الجديد. الذكاء الاصطناعي الفائق مقابل الذكاء الاصطناعي الضيق.. أين نقف؟ على الرغم من أن هذه القدرات تبدو واعدة، فإن الطريق نحو الذكاء الفائق ما زال مليئا بالتحديات. ولنفهم مدى قربنا من تحقيق هذا الهدف، نحتاج إلى مقارنة الأنظمة الحالية مع مفهوم الذكاء الفائق. في الوقت الحالي نحن نعمل مع الذكاء الاصطناعي الضيق "إيه إن آي" (ANI)، المعروف أيضا بالذكاء الاصطناعي الضعيف. هذه الأنظمة مصممة لأداء مهام محددة مثل المساعدات الصوتية، وخوارزميات التوصية، أو حتى الذكاء الاصطناعي الذي يهزمنا في الشطرنج، وهي أنظمة جيدة في ما تفعله لكنها لا تمتلك ذكاء عاما. في هذا السياق، طورت عالمة الحاسوب الأميركية ميريديث رينجل موريس وزملاؤها في "غوغل" طريقة للتفكير في مستويات وأنواع الذكاء المختلفة في الذكاء الاصطناعي، حيث تضمن إطارهم ستة مستويات من أداء الذكاء الاصطناعي وهي: من دون ذكاء اصطناعي، والذكاء الاصطناعي الناشئ، والذكاء الاصطناعي الكفء، والخبير، والبارع، والفائق الذكاء. كما ميّزوا بين الأنظمة الضيقة التي يمكنها تنفيذ مجموعة محدودة من المهام والأنظمة الأكثر عمومية، وشرحوا في ورقة بحثهم أن ثمة بالفعل العديدَ من أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة الناجحة للغاية. على سبيل المثال، تشير موريس إلى برنامج الشطرنج "ديب بلو" (Deep Blue) الذي هزم بطل العالم غاري كاسباروف عام 1997 بوصفه نموذج نظام ذكاء اصطناعي ضيق في مستوى "بارع". من جهة مماثلة، تمتلك بعض الأنظمة الضيقة قدرات تفوق قدرات البشر، على سبيل المثال "ألفا فولد" (Alphafold)، الذي يستخدم التعلم الآلي للتنبؤ ببنية جزيئات البروتين، وقد حصل مبتكروه على جائزة نوبل في الكيمياء هذا العام. أما عن الأنظمة العامة، فهي البرمجيات التي يمكنها التعامل مع مجموعة أوسع بكثير من المهام بما في ذلك تعلم مهارات جديدة. والنظام العام الذي لا يعتمد على الذكاء الاصطناعي قد يكون شيئا مثل "ميكانيكل ترك" (Mechanical Turk) من أمازون الذي يمكنه تنفيذ مجموعة واسعة من المهام، لكنه لا يفعل ذلك من خلال الاستعانة بأشخاص حقيقيين. بوجه عام، تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة أقل تقدما بكثير من نظيراتها الضيقة. ووفقا لموريس، فإن نماذج اللغة المتقدمة التي تدعم روبوتات المحادثة مثل "شات جي بي تي" تعد ذكاء اصطناعيا عامّا، لكنها حتى الآن في مستوى "ناشئ"، أي أنها مساوية أو أفضل قليلا من إنسان غير ماهر، ولم تصل بعد إلى مستوى "كفء"، أي جيدة مثل 50% من البالغين المهرة. ووفقا لهذا التقييم من موريس وزملاؤها، ما زلنا بعيدين عن تحقيق الذكاء الفائق العام. ما مدى ذكاء الذكاء الاصطناعي الحالي؟ وما الذي يمنعه من التطور؟ مثلما أشارت موريس، فإن تحديد ذكاء أي نظام معين بدقة يعتمد على وجود اختبارات أو معايير موثوقة. ووفقا للمعايير المستخدمة في ورقة البحث، قد يكون نظام توليد الصور مثل "دال إي" (DALL-E) في مستوى "بارع" لأنه يمكنه إنتاج صور لا يستطيع 99% من البشر رسمها أو تصميمها، أو قد يعتبر في مستوى "ناشئ" لأنه يرتكب أخطاء لا يقع فيها البشر، مثل رسم أيدٍ مشوّهة، أو كائنات مستحيلة. في السياق نفسه، هناك جدل كبير حول قدرات الأنظمة الحالية، على سبيل المثال، أشار بحث بارز نشر في عام 2023 إلى أن "جي بي تي 4" (GPT-4) أظهر إشارات من الذكاء الاصطناعي العام. من جانبها، تؤكد "أوبن إيه آي" أن نموذجها اللغوي الجديد "أو 1" (o1) قادر على تنفيذ استنتاجات معقدة ومنافسة أداء الخبراء البشريين في العديد من الاختبارات. لكن دراسة جديدة أجراها باحثون في "آبل" كشفت أن نموذج "أو 1″، إلى جانب نماذج لغوية أخرى، يواجه تحديات كبيرة في حل مسائل الاستدلال الرياضي الحقيقي. إذ تشير تجاربهم إلى أن مخرجات هذه النماذج تبدو أشبه بعملية مطابقة أنماط متقدمة أكثر من كونها استدلالا منطقيا حقيقيا، مما يوضح أن الذكاء الفائق ليس قريبا بالقدر الذي يعتقده البعض. هل استمرار الذكاء الاصطناعي في التطور سيجعلنا نشهد ظهور الذكاء الفائق؟ بحسب تقرير موقع "ذا كونفرسيشن" (The Conversation)، فإن هناك من يعتقد أن وتيرة التطور السريعة للذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة الماضية ستستمر، وربما تتسارع، حيث إن شركات التكنولوجيا اليوم تستثمر مئات المليارات من الدولارات في تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي وبناء بنيته التحتية، لذا فإن هذا الاحتمال ليس مستبعدا. وإذا تحقق ذلك، فقد نشهد بالفعل ظهور الذكاء الفائق العام خلال بضعة آلاف من الأيام، كما توقع سام ألتمان. وقد أشار إيليا سوتسكيفر وفريقه أيضا إلى إطار زمني مشابه في مقالهم حول "محاذاة الذكاء الفائق". في سياق مماثل، جاءت العديد من النجاحات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي من تطبيق تقنية تعرف بـ"التعلم العميق"، التي تعتمد بشكل مبسط على إيجاد أنماط ارتباطية في مجموعات ضخمة من البيانات. يذكر أن جائزة نوبل في الفيزياء لهذا العام منحت لجون هوبفيلد وعرّاب الذكاء الاصطناعي جيفري هينتون لاختراعهما "شبكات هوبفيلد " (Hopfield Networks) وآلات "بولتزمان" (Boltzmann)، التي تعد الأساس للعديد من نماذج التعلم العميق القوية المستخدمة اليوم. هل يمكن للذكاء الاصطناعي الحالي تحقيق الكفاءة العامة؟ تعتمد الأنظمة العامة مثل "شات جي بي تي" على البيانات التي ينتجها البشر، ومعظمها نصوص مأخوذة من الكتب والمواقع الإلكترونية، وقد تحسنت قدراتها بشكل كبير بالفعل من خلال زيادة حجم هذه الأنظمة، وزيادة كمية البيانات التي تدرّب عليها. ورغم ذلك ورغم الجهود المبذولة لاستخدام البيانات بكفاءة أكبر، وتوليد بيانات اصطناعية، وتحسين نقل المهارات بين المجالات المختلفة، فإنه قد لا يكون هناك ما يكفي من البيانات التي ينتجها البشر لمواصلة هذا التقدم بشكل كبير. وحتى لو توفرت البيانات، يشير بعض الباحثين في تقرير نشرته "فايننشال تايمز" (Financial Times) إلى أن نماذج اللغة مثل "شات جي بي تي" غير قادرة بطبيعتها على الوصول إلى ما تسميها موريس "الكفاءة العامة". الذكاء الفائق والانفتاح على الاحتمالات أشارت ورقة بحثية إلى أن السمة الأساسية للذكاء الفائق ستكون "الانفتاح على الاحتمالات" (Open Endedness) على الأقل من منظور بشري، إذ يجب أن يكون قادرا على إنتاج مخرجات جديدة باستمرار ينظر إليها من قبل البشر على أنها مبتكرة، مع القدرة على التعلم من تلك المخرجات. لأن النماذج الأساسية الحالية ليست مدربة بطريقة مفتوحة الاحتمالات، والأنظمة المفتوحة الحالية محدودة النطاق للغاية. كما تسلط الورقة الضوء أيضا على أن الابتكار أو قابلية التعلم بمفردهما ليسا كافيين، وهناك حاجة إلى نوع جديد من النماذج الأساسية المفتوحة لتحقيق الذكاء الفائق. ما الذي يعنيه كل هذا بالنسبة لمخاطر الذكاء الاصطناعي؟ صحيح أنه على المدى القصير على الأقل لا حاجة للقلق بشأن سيطرة ذكاء اصطناعي فائق على العالم، لكن هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يشكل مخاطر. مرة أخرى، تناولت موريس وزملاؤها هذه المسألة بعناية، إذ أوضحت أنه مع اكتساب أنظمة الذكاء الاصطناعي قدرات كبيرة، قد تكتسب أيضا قدرا أكبر من الاستقلالية. وتختلف المخاطر بناء على مستويات القدرة والاستقلالية المختلفة. على سبيل المثال، عندما تكون لأنظمة الذكاء الاصطناعي استقلالية محدودة ويستخدمها البشر كنوع من المستشارين، مثل أن نطلب من "شات جي بي تي" تلخيص مستندات، أو ندع خوارزمية "يوتيوب" تؤثر على عادات المشاهدة لدينا، قد نواجه خطر الثقة الزائدة والاعتماد المفرط عليها. في الوقت نفسه، تشير موريس إلى مخاطر أخرى يجب الانتباه لها مع تطور قدرات الذكاء الاصطناعي، بدءا من تكوين الناس علاقات اجتماعية وهمية مع الأنظمة الذكية، وصولا إلى الإزاحة الجماعية للوظائف، وانتشار الشعور بالركود، أو فقدان الهدف على مستوى المجتمع. هل يمكن أن يكون الذكاء الفائق أداة للاستبداد؟ في مقابلة مع الجزيرة نت في عام 2021، أشار نيك بوستروم إلى أن بعض الحكومات قد تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل يتيح لها سيطرة دقيقة على السكان. وأوضح أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تستفيد من مجموعات البيانات الضخمة وكمية كبيرة من الحوسبة، مما يمكن بعض الحكومات من إنشاء أشكال أكثر كفاءة للمراقبة، سواء في الفضاء المادي من خلال كاميرات المراقبة، أو في الفضاء الإلكتروني من خلال تحليل المشاعر على الشبكات الاجتماعية، أو حتى من خلال تحليل المحادثات الهاتفية والمعاملات المالية. كما أضاف بوستروم أن الذكاء الاصطناعي قد يسهم أيضا في تعزيز الأنظمة الديمقراطية، إذا تم استخدامه بشكل صحيح. على سبيل المثال، يمكن أن يسهم في تحسين الوصول إلى المعلومات لمساعدة الأفراد في اتخاذ قرارات أكثر وعيا. ماذا بعد؟ في رحلة البحث عن الذكاء الاصطناعي الفائق، نحن لا نقتصر على مجرد خلق آلة تفوق قدراتنا البشرية، بل نسعى لبناء عالم يعزز إمكانيات الإنسان ويسهم في رفاهيته، وفقما يدعي باحثون. ربما لا يكون هدفنا النهائي تجاوز الطبيعة البشرية، بل تسخير هذا الذكاء لتحسين حياتنا، وتحريرنا من قيود العمل والضغوط اليومية. ومع تقدم التكنولوجيا، قد نصل إلى لحظة يمكن فيها للأنظمة الذكية أن تعمل بتناغم كما يفعل الجنود المتخصصون في مختلف المجالات. لكن، ليس من الصعب إدراك أن جعل أي شيء أكثر ذكاء منا قد يكون فكرة مثيرة للقلق. فنحن البشر نعتبر أن ذكاءنا هو ما يسمح لنا بالتحكم في بيئتنا وفي المجالات الأخرى. لذا فإن فكرة وجود شيء آخر أكثر ذكاء منا، سواء كان إنسانا آليا أو كائنا فضائيا، قد تثير شعورا بالفزع أو حتى الإهانة. ومن المثير أن الإنسان غالبا ما يميل إلى "أنسة" الأشياء، أي إضفاء الصبغة البشرية على أي شيء قد يشاركنا بعض الصفات، وقد اختبرت هذا بنفسي أثناء تفاعلي مع برنامج "سيري" (Siri) على آيفون، حيث شعرت بالإحباط عندما لم يستجب كما توقعت. وقد أحسن جوهان جيغر في تسميته للذكاء الاصطناعي بـ"التقليد الخوارزمي" (Algorithmic Mimicry)، فهذه الأجهزة لا تتجاوز كونها خوارزميات تحاكي بعض جوانب ذكائنا، لكنها لا تمتلك الفهم العميق الذي نستمده من وجودنا البشري. وفي النهاية، يبقى السؤال الأهم: هل يمكن لآلة أن تتفوق على ذكاء بشري يتشكل من ثلاثة عوامل أساسية، هي الجسد والبيئة والمجتمع؟ الإجابة على هذا السؤال قد تحدد وجهة البشرية في هذا العصر الذي تتسارع فيه حدود الذكاء الاصطناعي.
الجزيرة
١١-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- الجزيرة
الذكاء الاصطناعي الفائق.. ابتكار ينقذ البشرية أم سلاح للفناء؟
منذ أن نحت الإنسان أول أداة بيديه في العصر الحجري القديم كان عقله هو القوة المحرّكة وراء كل خطوة نحو التقدم. هذا العقل الذي ابتكر الاختراعات، وكتب الأدب، واكتشف أسرار الكون، لطالما اعتُبر أعظم أسرار البشرية والنواة التي ينبثق منها التفوق الفكري والابتكار. لكن اليوم، وفي عصرنا الحديث، يواجه هذا العقل تحديا غير مسبوق، فهل يمكن للآلة أن تتجاوزه وتصبح أكثر ذكاء وإبداعا؟ مصطلح "الذكاء الفائق" لا يشير فقط إلى ذكاء اصطناعي يضاهي العقل البشري، بل إلى منظومة تتفوق عليه في جميع المجالات التي يمكن تصورها. هذه الفكرة التي تحمل بين طياتها وعودا مذهلة ومخاطر مخيفة، تثير أسئلة عميقة حول مستقبل الإنسان في عالم قد تصبح فيه الآلة سيدة الموقف. ما الذكاء الفائق؟ ظهرت فكرة الذكاء الفائق ظهورا بارزا من خلال أعمال أكاديمية أثارت جدلا عالميا. ففي عام 2014، نشر الفيلسوف البريطاني نيك بوستروم، الذي يعمل في جامعة أكسفورد في مجال المخاطر الوجودية وارتباطها بالتقنية وأثرها في الأخلاقيات البشرية، كتابا عن مستقبل الذكاء الاصطناعي بعنوان مثير للقلق "الذكاء الفائق.. المسارات والمخاطر والإستراتيجيات". أسهم هذا الكتاب في الترويج بشكل كبير لفكرة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة، التي تفوق قدرات البشر، قد تسيطر يوما ما على العالم وتدمر البشرية. وبعد عقد من الزمن، صرح سان ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة "أوبن إيه آي" بأن الذكاء الفائق قد يكون على بعد بضعة آلاف من الأيام فقط. وقبل عام، أسس إيليا سوتسكيفر، الشريك المؤسس لـ"أوبن إيه آي"، فريقا داخل الشركة للتركيز على "الذكاء الفائق الآمن"، لكنه وفريقه قد جمعوا الآن مليار دولار لإنشاء شركة ناشئة خاصة بهم لتحقيق هذا الهدف. ولكن ما الذي يتحدثون عنه تحديدا؟ وفقا لتقرير نشره موقع "ميديوم" (Meduim)، يعدّ الذكاء الاصطناعي الفائق "إيه إس آي" (ASI) نموذجا افتراضيا يتجاوز حدود الذكاء البشري، لا بمجرد تقليده، بل بتفوقه علينا في كل جانب يمكن تصوره. إنه بمثابة ذكاء اصطناعي يفوق ذكاء البشرية جمعاء. إذن، ما الذي يجعل الذكاء الفائق موضع اهتمام عالمي؟ الإجابة تكمن في إمكانياته غير المحدودة. لنتعرف على بعض التطبيقات المستقبلية المحتملة التي قد تعيد تشكيل مسار الحضارة البشرية: – حلّال المشكلات الشامل: اجتياز جميع اختبارات الشهادات المهنية بسهولة. – عبقري التنبؤ: التنبؤ بدقة بأسواق الأسهم أو الكوارث الطبيعية. – المهندس المبتكر: تصميم مصعد فضائي، وابتكار مواد جديدة في الوقت الحقيقي. – الحارس الكوني: تطوير حلول لحماية الأرض من التهديدات الكونية المستقبلية مثل توسع الشمس. – الفيلسوف الأعظم: فك ألغاز نشأة الكون والتنبؤ بمصيره النهائي. لكن ما يميز الذكاء الاصطناعي الفائق هو قدرته على الذهاب إلى ما هو أبعد من هذه الإنجازات. فهو قادر على مواجهة تحديات لم تطرح بعد، وإحداث ثورة في الرعاية الصحية من خلال القضاء على الأمراض، وحل أزمة تغير المناخ، وحتى تمكيننا من اكتشاف مجرات لم نرها إلا في أحلامنا. كما أن حدود السماء أصبحت شيئا من الماضي، فالكون بأسره بات المسرح الجديد. الذكاء الاصطناعي الفائق مقابل الذكاء الاصطناعي الضيق.. أين نقف؟ على الرغم من أن هذه القدرات تبدو واعدة، فإن الطريق نحو الذكاء الفائق ما زال مليئا بالتحديات. ولنفهم مدى قربنا من تحقيق هذا الهدف، نحتاج إلى مقارنة الأنظمة الحالية مع مفهوم الذكاء الفائق. في الوقت الحالي نحن نعمل مع الذكاء الاصطناعي الضيق "إيه إن آي" (ANI)، المعروف أيضا بالذكاء الاصطناعي الضعيف. هذه الأنظمة مصممة لأداء مهام محددة مثل المساعدات الصوتية، وخوارزميات التوصية، أو حتى الذكاء الاصطناعي الذي يهزمنا في الشطرنج، وهي أنظمة جيدة في ما تفعله لكنها لا تمتلك ذكاء عاما. في هذا السياق، طورت عالمة الحاسوب الأميركية ميريديث رينجل موريس وزملاؤها في "غوغل" طريقة للتفكير في مستويات وأنواع الذكاء المختلفة في الذكاء الاصطناعي، حيث تضمن إطارهم ستة مستويات من أداء الذكاء الاصطناعي وهي: من دون ذكاء اصطناعي، والذكاء الاصطناعي الناشئ، والذكاء الاصطناعي الكفء، والخبير، والبارع، والفائق الذكاء. كما ميّزوا بين الأنظمة الضيقة التي يمكنها تنفيذ مجموعة محدودة من المهام والأنظمة الأكثر عمومية، وشرحوا في ورقة بحثهم أن ثمة بالفعل العديدَ من أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة الناجحة للغاية. على سبيل المثال، تشير موريس إلى برنامج الشطرنج "ديب بلو" (Deep Blue) الذي هزم بطل العالم غاري كاسباروف عام 1997 بوصفه نموذج نظام ذكاء اصطناعي ضيق في مستوى "بارع". من جهة مماثلة، تمتلك بعض الأنظمة الضيقة قدرات تفوق قدرات البشر، على سبيل المثال "ألفا فولد" (Alphafold)، الذي يستخدم التعلم الآلي للتنبؤ ببنية جزيئات البروتين، وقد حصل مبتكروه على جائزة نوبل في الكيمياء هذا العام. أما عن الأنظمة العامة، فهي البرمجيات التي يمكنها التعامل مع مجموعة أوسع بكثير من المهام بما في ذلك تعلم مهارات جديدة. والنظام العام الذي لا يعتمد على الذكاء الاصطناعي قد يكون شيئا مثل "ميكانيكل ترك" (Mechanical Turk) من أمازون الذي يمكنه تنفيذ مجموعة واسعة من المهام، لكنه لا يفعل ذلك من خلال الاستعانة بأشخاص حقيقيين. بوجه عام، تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة أقل تقدما بكثير من نظيراتها الضيقة. ووفقا لموريس، فإن نماذج اللغة المتقدمة التي تدعم روبوتات المحادثة مثل "شات جي بي تي" تعد ذكاء اصطناعيا عامّا، لكنها حتى الآن في مستوى "ناشئ"، أي أنها مساوية أو أفضل قليلا من إنسان غير ماهر، ولم تصل بعد إلى مستوى "كفء"، أي جيدة مثل 50% من البالغين المهرة. ووفقا لهذا التقييم من موريس وزملاؤها، ما زلنا بعيدين عن تحقيق الذكاء الفائق العام. ما مدى ذكاء الذكاء الاصطناعي الحالي؟ وما الذي يمنعه من التطور؟ مثلما أشارت موريس، فإن تحديد ذكاء أي نظام معين بدقة يعتمد على وجود اختبارات أو معايير موثوقة. ووفقا للمعايير المستخدمة في ورقة البحث، قد يكون نظام توليد الصور مثل "دال إي" (DALL-E) في مستوى "بارع" لأنه يمكنه إنتاج صور لا يستطيع 99% من البشر رسمها أو تصميمها، أو قد يعتبر في مستوى "ناشئ" لأنه يرتكب أخطاء لا يقع فيها البشر، مثل رسم أيدٍ مشوّهة، أو كائنات مستحيلة. في السياق نفسه، هناك جدل كبير حول قدرات الأنظمة الحالية، على سبيل المثال، أشار بحث بارز نشر في عام 2023 إلى أن "جي بي تي 4" (GPT-4) أظهر إشارات من الذكاء الاصطناعي العام. من جانبها، تؤكد "أوبن إيه آي" أن نموذجها اللغوي الجديد "أو 1" (o1) قادر على تنفيذ استنتاجات معقدة ومنافسة أداء الخبراء البشريين في العديد من الاختبارات. لكن دراسة جديدة أجراها باحثون في "آبل" كشفت أن نموذج "أو 1″، إلى جانب نماذج لغوية أخرى، يواجه تحديات كبيرة في حل مسائل الاستدلال الرياضي الحقيقي. إذ تشير تجاربهم إلى أن مخرجات هذه النماذج تبدو أشبه بعملية مطابقة أنماط متقدمة أكثر من كونها استدلالا منطقيا حقيقيا، مما يوضح أن الذكاء الفائق ليس قريبا بالقدر الذي يعتقده البعض. هل استمرار الذكاء الاصطناعي في التطور سيجعلنا نشهد ظهور الذكاء الفائق؟ بحسب تقرير موقع "ذا كونفرسيشن" (The Conversation)، فإن هناك من يعتقد أن وتيرة التطور السريعة للذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة الماضية ستستمر، وربما تتسارع، حيث إن شركات التكنولوجيا اليوم تستثمر مئات المليارات من الدولارات في تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي وبناء بنيته التحتية، لذا فإن هذا الاحتمال ليس مستبعدا. وإذا تحقق ذلك، فقد نشهد بالفعل ظهور الذكاء الفائق العام خلال بضعة آلاف من الأيام، كما توقع سام ألتمان. وقد أشار إيليا سوتسكيفر وفريقه أيضا إلى إطار زمني مشابه في مقالهم حول "محاذاة الذكاء الفائق". في سياق مماثل، جاءت العديد من النجاحات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي من تطبيق تقنية تعرف بـ"التعلم العميق"، التي تعتمد بشكل مبسط على إيجاد أنماط ارتباطية في مجموعات ضخمة من البيانات. يذكر أن جائزة نوبل في الفيزياء لهذا العام منحت لجون هوبفيلد وعرّاب الذكاء الاصطناعي جيفري هينتون لاختراعهما "شبكات هوبفيلد " (Hopfield Networks) وآلات "بولتزمان" (Boltzmann)، التي تعد الأساس للعديد من نماذج التعلم العميق القوية المستخدمة اليوم. هل يمكن للذكاء الاصطناعي الحالي تحقيق الكفاءة العامة؟ تعتمد الأنظمة العامة مثل "شات جي بي تي" على البيانات التي ينتجها البشر، ومعظمها نصوص مأخوذة من الكتب والمواقع الإلكترونية، وقد تحسنت قدراتها بشكل كبير بالفعل من خلال زيادة حجم هذه الأنظمة، وزيادة كمية البيانات التي تدرّب عليها. ورغم ذلك ورغم الجهود المبذولة لاستخدام البيانات بكفاءة أكبر، وتوليد بيانات اصطناعية، وتحسين نقل المهارات بين المجالات المختلفة، فإنه قد لا يكون هناك ما يكفي من البيانات التي ينتجها البشر لمواصلة هذا التقدم بشكل كبير. وحتى لو توفرت البيانات، يشير بعض الباحثين في تقرير نشرته "فايننشال تايمز" (Financial Times) إلى أن نماذج اللغة مثل "شات جي بي تي" غير قادرة بطبيعتها على الوصول إلى ما تسميها موريس "الكفاءة العامة". الذكاء الفائق والانفتاح على الاحتمالات أشارت ورقة بحثية إلى أن السمة الأساسية للذكاء الفائق ستكون "الانفتاح على الاحتمالات" (Open Endedness) على الأقل من منظور بشري، إذ يجب أن يكون قادرا على إنتاج مخرجات جديدة باستمرار ينظر إليها من قبل البشر على أنها مبتكرة، مع القدرة على التعلم من تلك المخرجات. لأن النماذج الأساسية الحالية ليست مدربة بطريقة مفتوحة الاحتمالات، والأنظمة المفتوحة الحالية محدودة النطاق للغاية. كما تسلط الورقة الضوء أيضا على أن الابتكار أو قابلية التعلم بمفردهما ليسا كافيين، وهناك حاجة إلى نوع جديد من النماذج الأساسية المفتوحة لتحقيق الذكاء الفائق. ما الذي يعنيه كل هذا بالنسبة لمخاطر الذكاء الاصطناعي؟ صحيح أنه على المدى القصير على الأقل لا حاجة للقلق بشأن سيطرة ذكاء اصطناعي فائق على العالم، لكن هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يشكل مخاطر. مرة أخرى، تناولت موريس وزملاؤها هذه المسألة بعناية، إذ أوضحت أنه مع اكتساب أنظمة الذكاء الاصطناعي قدرات كبيرة، قد تكتسب أيضا قدرا أكبر من الاستقلالية. وتختلف المخاطر بناء على مستويات القدرة والاستقلالية المختلفة. على سبيل المثال، عندما تكون لأنظمة الذكاء الاصطناعي استقلالية محدودة ويستخدمها البشر كنوع من المستشارين، مثل أن نطلب من "شات جي بي تي" تلخيص مستندات، أو ندع خوارزمية "يوتيوب" تؤثر على عادات المشاهدة لدينا، قد نواجه خطر الثقة الزائدة والاعتماد المفرط عليها. في الوقت نفسه، تشير موريس إلى مخاطر أخرى يجب الانتباه لها مع تطور قدرات الذكاء الاصطناعي، بدءا من تكوين الناس علاقات اجتماعية وهمية مع الأنظمة الذكية، وصولا إلى الإزاحة الجماعية للوظائف، وانتشار الشعور بالركود، أو فقدان الهدف على مستوى المجتمع. هل يمكن أن يكون الذكاء الفائق أداة للاستبداد؟ في مقابلة مع الجزيرة نت في عام 2021، أشار نيك بوستروم إلى أن بعض الحكومات قد تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل يتيح لها سيطرة دقيقة على السكان. وأوضح أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تستفيد من مجموعات البيانات الضخمة وكمية كبيرة من الحوسبة، مما يمكن بعض الحكومات من إنشاء أشكال أكثر كفاءة للمراقبة، سواء في الفضاء المادي من خلال كاميرات المراقبة، أو في الفضاء الإلكتروني من خلال تحليل المشاعر على الشبكات الاجتماعية، أو حتى من خلال تحليل المحادثات الهاتفية والمعاملات المالية. كما أضاف بوستروم أن الذكاء الاصطناعي قد يسهم أيضا في تعزيز الأنظمة الديمقراطية، إذا تم استخدامه بشكل صحيح. على سبيل المثال، يمكن أن يسهم في تحسين الوصول إلى المعلومات لمساعدة الأفراد في اتخاذ قرارات أكثر وعيا. ماذا بعد؟ في رحلة البحث عن الذكاء الاصطناعي الفائق، نحن لا نقتصر على مجرد خلق آلة تفوق قدراتنا البشرية، بل نسعى لبناء عالم يعزز إمكانيات الإنسان ويسهم في رفاهيته، وفقما يدعي باحثون. ربما لا يكون هدفنا النهائي تجاوز الطبيعة البشرية، بل تسخير هذا الذكاء لتحسين حياتنا، وتحريرنا من قيود العمل والضغوط اليومية. ومع تقدم التكنولوجيا، قد نصل إلى لحظة يمكن فيها للأنظمة الذكية أن تعمل بتناغم كما يفعل الجنود المتخصصون في مختلف المجالات. لكن، ليس من الصعب إدراك أن جعل أي شيء أكثر ذكاء منا قد يكون فكرة مثيرة للقلق. فنحن البشر نعتبر أن ذكاءنا هو ما يسمح لنا بالتحكم في بيئتنا وفي المجالات الأخرى. لذا فإن فكرة وجود شيء آخر أكثر ذكاء منا، سواء كان إنسانا آليا أو كائنا فضائيا، قد تثير شعورا بالفزع أو حتى الإهانة. ومن المثير أن الإنسان غالبا ما يميل إلى "أنسة" الأشياء، أي إضفاء الصبغة البشرية على أي شيء قد يشاركنا بعض الصفات، وقد اختبرت هذا بنفسي أثناء تفاعلي مع برنامج "سيري" (Siri) على آيفون، حيث شعرت بالإحباط عندما لم يستجب كما توقعت. وقد أحسن جوهان جيغر في تسميته للذكاء الاصطناعي بـ"التقليد الخوارزمي" (Algorithmic Mimicry)، فهذه الأجهزة لا تتجاوز كونها خوارزميات تحاكي بعض جوانب ذكائنا، لكنها لا تمتلك الفهم العميق الذي نستمده من وجودنا البشري. وفي النهاية، يبقى السؤال الأهم: هل يمكن لآلة أن تتفوق على ذكاء بشري يتشكل من ثلاثة عوامل أساسية، هي الجسد والبيئة والمجتمع؟ الإجابة على هذا السؤال قد تحدد وجهة البشرية في هذا العصر الذي تتسارع فيه حدود الذكاء الاصطناعي.
البلاد البحرينية
٠١-٠٤-٢٠٢٥
- أعمال
- البلاد البحرينية
OpenAI تجمع 40 مليار دولار وقيمتها تقفز إلى 300 مليار دولار
أعلنت OpenAI "أوبن إيه آي" أنّها جمعت 40 مليار دولار خلال جولة تمويلية جديدة، مما رفع قيمة الشركة المُصنّعة لتطبيق ChatGPT إلى 300 مليار دولار، وهي أكبر جولة تمويلية لشركة ناشئة على الإطلاق. وقالت الشركة ومقرّها سان فرانسيسكو في بيان على موقعها الإلكتروني إنّ هذا التمويل يأتي بالشراكة مع عملاق الاستثمار الياباني "سوفت بنك" وسوف "يمكنّنا من دفع آفاق أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى حدود أبعد". وأضافت: "سيساعدنا التمويل على مواصلة بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تُحفّز الاكتشاف العلمي، وتُمكّن التعليم المُخصّص، وتُعزّز الإبداع البشري، وتمهّد الطريق نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الذي سيُفيد البشرية جمعاء". يشير مصطلح AGI إلى منصة حوسبة ذات ذكاء يُضاهي ذكاء الإنسان. قالت سوفت بنك في بيان إنها تسعى لتحقيق الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) الذي يتجاوز الذكاء البشري، وإن أوبن أيه آي هي الشريك الأقرب لتحقيق هذا الهدف. وأضافت: "تقدّم نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ "أوبن أيه آي" المفتاح لتحقيق الذكاء العام الاصطناعي (AGI) والذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)، ويتطلب ذلك قوة حوسبة هائلة"، موضحةً دوافعها للاستثمار الأخير في الشركة. وستضخ سوفت بنك 10 مليارات دولار في أوبن أيه آي في البداية، مع استثمار 30 مليار دولار إضافية بحلول نهاية هذا العام، وفقاً لشروط معينة. وتخطط أوبن أيه آي لتوسيع بنيتها التحتية و"تقديم أدوات أقوى بشكل متزايد لـ 500 مليون مستخدم لـ ChatGPT أسبوعياً. يذكر أن مجلس إدارة "أوبن إيه آي" كان قد رفض في منتصف فبراير الماضي بالإجماع عرضا قدّمه إيلون ماسك لشراء الشركة لقاء 97,4 مليار دولار.
