الذكاء الاصطناعي وتمثيل مفهوم الزهرة: الفارق الحسي بين البشر والأجهزة الذكية

لماذا لا تستطيع الذكاء الاصطناعي فهم الزهرة كما يفعل البشر على الرغم من كل التدريب والقوة الحاسوبية، لا يمكن لآلة ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT تمثيل مفهوم الزهرة بالطريقة التي يفعلها البشر، وفقًا لدراسة جديدة نشرت في مجلة "Nature Human Behaviour". قالت قيهوي Xu، مؤلفة الدراسة الرئيسية وزميلة ما بعد الدكتوراه في علم النفس بجامعة أوهايو الحكومية: "لا يمكن لأي نموذج لغوي كبير أن يشم رائحة الزهرة، أو يلمس بتلات الدalia، أو يمشي عبر حقل من الزهور البرية". وأضافت: "بدون هذه التجارب الحسية والحركية، لا يمكنه تمثيل ما هي الزهرة بكل غناها وتنوعها. نفس الشيء ينطبق على بعض المفاهيم البشرية الأخرى". الدراسة تقارن بين البشر والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في تمثيل معرفتهم لكلمات تصل إلى 4,442 كلمة، تشمل كل شيء من "زهرة" و"حوافر" إلى "مضحك" و"تذبذب". قارن الباحثون التشابه في التمثيلات بين البشر ونماذج LLMs من شركتي OpenAI (GPT-3.5 وGPT-4) وGoogle (PaLM وGemini). تم اختبار البشر والنماذج اللغوية الكبيرة على مقياسين. الأول، ويسمى "Glasgow Norms"، يطلب تقييم الكلمات على تسعة أبعاد، مثل الاستثارة العاطفية، والملموسية، والقدرة على التصور الذهني. على سبيل المثال، يُطلب تقييم مدى الاستثارة العاطفية التي تثيرها الزهرة، ومدى قدرة الشخص على تصور الزهرة ذهنيًا. المقياس الثاني، ويسمى "Lancaster Norms"، فحص كيف ترتبط مفاهيم الكلمات بالمعلومات الحسية (مثل اللمس، السمع، الشم، والرؤية) والمعلومات الحركية، وهي تتعلق بالأفعال مثل ما يقوم به البشر من خلال الاتصال بالفم، اليد، الذراع، والظهر. على سبيل المثال، يُطلب تقييم مدى تجربة الزهور بالشم، ومدى تجربتها باستخدام أفعال من الظهر. كان الهدف هو رؤية مدى ت overlap بين تقييمات البشر والنماذج اللغوية الكبيرة للكلمات. في تحليل أول، فحص الباحثون مدى الارتباط بين البشر والذكاء الاصطناعي في المفاهيم. على سبيل المثال، هل يوافق النماذج اللغوية الكبيرة والبشر على أن بعض المفاهيم لديها استثارة عاطفية أعلى من غيرها؟ في التحليل الثاني، درس الباحثون كيف يقارن البشر بالنماذج اللغوية الكبيرة في تحديد كيف يمكن للأبعاد المختلفة أن تساهم مجتمعة في تمثيل مفهوم الكلمة وكيف تكون الكلمات المختلفة مترابطة. على سبيل المثال، قد تحصل مفاهيم "الباستا" و"الورد" على تقييمات عالية في مدى ارتباطها بحاسة الشم. ومع ذلك، يعتبر البشر الباستا أكثر تشابهًا مع المعكرونة من الورد، ليس فقط بسبب رائحتها، ولكن أيضًا مظهرها البصري وطعمها. بشكل عام، أدت النماذج اللغوية الكبيرة بشكل جيد مقارنة مع البشر في تمثيل الكلمات التي لا ترتبط بالحواس أو الأفعال الحركية. ولكن عندما يتعلق الأمر بالكلمات التي لها ارتباطات بالأشياء التي نراها، نتذوقها، أو نتفاعل معها باستخدام أجسامنا، هناك فشل الذكاء الاصطناعي في التقاط المفاهيم البشرية. توضح الدراسة أن "ال representaion البشرية للزهرة تربط هذه التجارب والتفاعلات المتنوعة في فئة متماسكة". المشكلة تكمن في أن معظم النماذج اللغوية الكبيرة تعتمد على اللغة وحدها، وبالتالي "لا يمكن لللغة بمفردها استعادة تمثيل المفهوم بكل غناه وتنوعه". على الرغم من أن النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن تقرب بعض المفاهيم البشرية، خاصة تلك التي لا تتعلق بالحواس أو الأفعال الحركية، فإن هذا النوع من التعلم ليس فعالًا. تقول Xu: "يستقون ما يعرفونه بتناول كميات هائلة من النصوص—بمعدلات تفوق بكثير ما يتعرض له الإنسان خلال حياته بأكملها—ولا يزالون لا يستطيعون التقاط بعض المفاهيم كما يفعل البشر". وتضيف: "تجربة الإنسان غنية بشكل كبير أكثر مما يمكن أن تحتوي عليه الكلمات وحدها". لكن Xu لاحظت أن النماذج اللغوية الكبيرة تتقدم باستمرار ومن المحتمل أن تتحسن في التقاط المفاهيم البشرية. وجدت الدراسة أن النماذج اللغوية الكبيرة التي تم تدريبها باستخدام الصور بالإضافة إلى النصوص أداء أفضل من النماذج النصية فقط في تمثيل المفاهيم المرتبطة بالرؤية. وفي المستقبل، عندما يتم تعزيز النماذج اللغوية الكبيرة بالبيانات الحسية والروبوتات، قد تكون قادرة على اتخاذ استنتاجات نشطة والتعامل مع العالم الفيزيائي، كما أشارت Xu. شارك في الدراسة الباحثون يينغ يينغ بانغ، بينغ لي، ومينغهوا وو من جامعة بوليتكنيك هونغ كونغ؛ سامويل ناستاس من جامعة برينستون؛ ومارتن تشودورو من جامعة مدينة نيويورك. تقييم الحدث من قبل المختصين: يؤكد الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي أن هذه الدراسة تسليط الضوء على أحد أكبر التحديات التي تواجه تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، وهي قدرتها المحدودة على فهم المفاهيم التي تعتمد بشكل كبير على التجارب الحسية والحركية. ومع ذلك، تعتبر هذه النتائج حافزًا للبحث والتطوير في هذا المجال، حيث يمكن أن يساهم الجمع بين البيانات الحسية والروبوتات في تحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع العالم الفعلي بشكل أكثر فعالية. نبذة عن شركة OpenAI: شركة OpenAI هي مؤسسة بحثية رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، تأسست عام 2015 بهدف تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الآمن والمفيد للبشرية. تشتهر الشركة بتطوير نماذج لغوية متقدمة مثل GPT-3 وGPT-4، والتي تستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، من المساعدات الذكية إلى الأنظمة التعليمية. تواصل OpenAI جهودها في تحسين هذه النماذج وإدخال بيانات حسية وأctions حركية لتعزيز فهمها للمفاهيم البشرية.