على مدى العقد الماضي، تجاوز تطور الذكاء الاصطناعي التوقعات باستمرار. فالذكاء الاصطناعي العام، الذي كان في السابق حكرًا على الخيال العلمي، أصبح الآن هدفًا واضحًا للعديد من مؤسسات الذكاء الاصطناعي الكبرى التي تتطلع إلى العقد القادم. لكن السؤال الأكثر إلحاحًا هو: إذا تحقق الذكاء الاصطناعي العام بالفعل، فهل سيتوقف تطور الذكاء الاصطناعي؟

ناقش فريق بحثي مشترك من جوجل ديب مايند، وجامعة واترلو، والجامعة الوطنية الأسترالية، وكلية لندن الجامعية، هذه المسألة البعيدة في ورقة بحثية حديثة. وبدلاً من التسرع في إعلان أن "التفرد التكنولوجي وشيك" أو تقديم تنبؤ بسنة محددة، قام الفريق بتحليل المشكلة بهدوء أكبر.بعد الذكاء الاصطناعي العام الذي يصل إلى مستوى الذكاء البشري، هل سيستمر الذكاء الاصطناعي نفسه في التطور على طول سلسلة الذكاء؟إذا كان الأمر كذلك، فما هي المسارات التي قد ينتقل من خلالها الذكاء الاصطناعي العام إلى الذكاء الاصطناعي الفائق؟ وما هي المعوقات التي قد تبطئ هذه العملية أو تحد منها أو حتى تغيرها؟

لا تقدم هذه الورقة البحثية جدولاً زمنياً للمستقبل، بل تقدم خريطة لفهم التطور اللاحق للذكاء الاصطناعي. وهي تذكرنا بما يلي:قد لا يكون الذكاء الاصطناعي العام هو النهاية، بل من المرجح أن يكون مجرد بداية لمرحلة جديدة بعد أن يتجاوز الذكاء الاصطناعي المستوى البشري العادي.

تم نشر نتائج البحث ذات الصلة، بعنوان "من الذكاء الاصطناعي العام إلى الذكاء الاصطناعي الفائق"، على منصة ما قبل الطباعة arXiv.

عرض الورقة:
https://hyper.ai/papers/2606.12683/pdf

بعد الذكاء الاصطناعي العام، كيف يمكن للذكاء أن يستمر في التحسن؟

قبل مناقشة "ما بعد الذكاء الاصطناعي العام"، يجب علينا أولاً توضيح سؤال واحد: إلى أي مدى نعني عندما نقول إن الذكاء الاصطناعي أصبح "أقوى"؟

في النقاشات اليومية، يُفهم الذكاء الاصطناعي العام غالبًا ببساطة على أنه "ذكاء اصطناعي بذكاء الإنسان". لكن هذا التعريف ليس دقيقًا. فماذا يُقصد بذكاء الإنسان؟ هل يُقصد ذكاء الإنسان العادي، أم ذكاء الخبير؟ هل يقترب من الأداء البشري في المهام المعرفية كالاختبارات والكتابة والبرمجة، أم أنه قادر على التصرف والتعلم والتخطيط وتصحيح أخطائه ذاتيًا في العالم الحقيقي على المدى الطويل؟ تتبنى هذه الورقة تعريفًا مبسطًا نسبيًا، ولكنه أسهل في النقاش.يشير مصطلح AGI إلى الذكاء الاصطناعي العام، والذي يبلغ تقريبًا مستوى الإنسان العادي.إنه ليس نظامًا يتفوق على البشر في مهمة ضيقة، بل هو نظام يمتلك قدرات عامة قريبة من قدرات الأشخاص العاديين في نطاق واسع بما فيه الكفاية من المهام المعرفية.

هذا التعريف، رغم أنه يبدو متحفظًا، إلا أنه بالغ الأهمية. لقد تفوق الذكاء الاصطناعي اليوم على البشر في العديد من المجالات التي تتطلب أداء مهام محددة، مثل الشطرنج، والتنبؤ ببنية البروتينات، وتوليد الشفرات، والتعرف على الصور. مع ذلك، فإن التفوق على البشر في مجال واحد لا يعني بالضرورة الذكاء الاصطناعي العام (AGI). يركز الذكاء الاصطناعي العام على التنوع، أي القدرة على نقل المعلومات وفهمها والتكيف معها في مختلف المهام والمواقف. ولا يمثل الذكاء الاصطناعي العام نهاية المطاف في سلسلة الذكاء، بل إن مواصلة التطور على طول هذا الطيف يؤدي إلى الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)، وهو موضوع نقاشنا.

تضع الورقة معيارًا عاليًا جدًا للذكاء الاصطناعي الفائق - وهذا لا يعني أن ذكاءً اصطناعيًا معينًا سيصبح "بطلًا عالميًا" في مجال واحد.بل يشير إلى نظام يمتلك قدرات تتجاوز قدرات البشر في جميع المهام والمجالات ذات الاهتمام البشري تقريبًا.والأهم من ذلك، أن الأمر لا يتعلق فقط بتجاوز خبير واحد، بل يتعلق بتجاوز منظمة بشرية كبيرة تتكون من عدد كبير من الخبراء الذين تعاونوا على مدى فترة طويلة من الزمن.

بعبارة أخرى،يمكن فهم الذكاء الاصطناعي العام على أنه "المستوى المعرفي العام للشخص العادي"، بينما الذكاء الاصطناعي الفائق أقرب إلى "القدرات العامة لمنظمة خبيرة للغاية".يجيب السؤال الأول على سؤال ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي الوصول إلى المستوى المتوسط للبشر، بينما يسأل السؤال الثاني: بمجرد أن يصبح من الممكن تكرار الذكاء الرقمي وتسريعه والتعاون عليه وتوسيعه باستمرار، فهل سيشكل قدرات تتجاوز بكثير قدرات المجموعة البشرية؟

بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الفائق، تناقش الورقة أيضًا حدًا نظريًا: الذكاء الاصطناعي الشامل (UAI)، أو الذكاء الاصطناعي الفائق (AIXI). AIXI هو وكيل ذكي عام مثالي رياضياً، يمثل الحد النظري الأعلى للذكاء الآلي. ومع ذلك، فهو غير قابل للحوسبة.إنه ليس نموذجًا يمكن تدريبه ونشره اليوم؛ إنه أشبه بمنارة نظرية: فهو يخبرنا كيف قد يبدو الذكاء الاصطناعي في الحالات القصوى، ولا يمكن للأنظمة الواقعية إلا أن تقترب منه من الأسفل.

وبذلك، تُرسّخ الورقة نظام إحداثيات واضحاً:الذكاء الاصطناعي العام هو الذكاء العام على المستوى البشري، والذكاء الخارق العام هو الذكاء الخارق العام الذي يتجاوز بكثير ذكاء الخبراء البشريين، والذكاء الخارق العام هو الحد النظري للذكاء.هذا التعريف ليس مجرد لعبة مفاهيمية، بل هو الأساس لجميع المناقشات اللاحقة. فإذا تجاوز الذكاء الاصطناعي العام عتبة مستوى الذكاء البشري العادي، فإن السؤال الحقيقي لن يكون "هل سيظهر الذكاء الاصطناعي العام؟"، بل: بعد تجاوز هذه العتبة، هل سيواصل الذكاء الرقمي صعوده؟

قد يكون هناك أكثر من مسار واحد من الذكاء الاصطناعي العام إلى الذكاء الاصطناعي الفائق.

تقترح الورقة البحثية ما يلي:هناك أربعة مسارات تقنية محتملة على الأقل للانتقال من الذكاء الاصطناعي العام إلى الذكاء الاصطناعي الفائق.إنها ليست متنافية، ولا تحدث بالضرورة بالتتابع؛ بل من المرجح أن تتقدم بالتوازي وتتداخل في المستقبل.

المسار الأول هو مواصلة توسيع نطاق الحوسبة والنماذج والبيانات.على مدى العقد الماضي، نبعت التطورات في قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من التوسع: زيادة القدرة الحاسوبية، ونماذج أكبر، وبيانات أكثر، وخوارزميات أكثر كفاءة. السؤال المطروح هو: بمجرد أن يتجاوز الذكاء الاصطناعي عتبة الذكاء الاصطناعي العام، هل سيستمر هذا التوجه؟ هل سيؤدي تكبير النماذج وزيادة القدرة الحاسوبية بالضرورة إلى مستوى أعلى من الذكاء؟ الإجابة غير مؤكدة.

ومع ذلك، تشير الورقة البحثية أيضًا إلى أنه حتى في حال تباطؤ نمو قدرات النماذج الفردية، فإن القدرات الإجمالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي قد تستمر في التحسن. ويعود ذلك إلى أن الذكاء الرقمي يمتلك مزايا يفتقر إليها الذكاء البيولوجي: فهو قابل للتكرار، والتسريع، والإيقاف المؤقت، والاستئناف، كما يمكن مشاركة الخبرات بنطاق ترددي عالٍ للغاية. فإذا أمكن تكرار نظام الذكاء الاصطناعي العام في ملايين أو مئات الملايين من النسخ، تعمل بالتوازي، وتتعاون فيما بينها، وتعمل بسرعة فائقة،لذا حتى لو كانت حالة واحدة فقط على "المستوى البشري"، فقد يظل النظام بأكمله يُظهر قدرات تتجاوز بكثير قدرات المنظمات البشرية.

أما المسار الثاني فهو تحول جذري في الخوارزميات.يتضمن نموذج الذكاء الاصطناعي السائد اليوم تدريب نماذج أساسية واسعة النطاق على كميات هائلة من البيانات، ثم تحسين قدراتها من خلال الضبط الدقيق عبر التعليمات، والتعلم المعزز، واستخدام الأدوات، وتحسين الاسترجاع، والاستدلال أثناء الاختبار. ومع ذلك، يبقى أن نرى ما إذا كان هذا النهج كافيًا لتحقيق الذكاء الاصطناعي الفائق.

لا تزال النماذج الحالية تعاني من أوجه قصور كبيرة. على سبيل المثال، فهي غير موثوقة بما يكفي في التعلم المستمر، والذاكرة طويلة الأمد، والتخطيط الفعال، والتفاعلات الواقعية، والفهم السببي، وتنفيذ المهام المفتوحة. وقد لا يكون الانتقال من الذكاء الاصطناعي العام إلى الذكاء الاصطناعي الذكي في المستقبل بهذه البساطة، إذ لا يقتصر الأمر على مجرد توسيع نطاق النماذج الحالية.بدلاً من ذلك، يتطلب الأمر بنية جديدة، وأهداف تدريب جديدة، وآليات ذاكرة جديدة، ونموذج عالم جديد.حتى أشكال الأجهزة الجديدة.

المسار الثالث هو التحسين الذاتي المتكرر.هذا هو المسار الأكثر ارتباطًا بـ"الانفجار التكنولوجي". ويشير إلى بدء الذكاء الاصطناعي بالمشاركة في أبحاثه وتطويره، مما يُسرّع من وتيرة تطوير الجيل القادم منه. ولا يقتصر هذا التطوير الذاتي على تعديل الذكاء الاصطناعي لبرمجياته فحسب، بل قد يشمل أيضًا: مساعدة الذكاء الاصطناعي في تصميم بنى نماذج أفضل، وتحسين عمليات التدريب، وتوليد بيانات عالية الجودة، وتصميم الرقائق وأنظمة الحوسبة، وإجراء التجارب وتحليل نتائجها تلقائيًا. وبمجرد أن يُحسّن الذكاء الاصطناعي كفاءة أبحاثه وتطويره بشكل ملحوظ، قد تتشكل حلقة تغذية راجعة إيجابية.يساعد الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدماً في تطوير ذكاء اصطناعي أكثر تقدماً، مما يؤدي بدوره إلى تحسين كفاءة البحث والتطوير.

مع ذلك، لا تؤكد الورقة البحثية ببساطة أن مثل هذا الانفجار سيحدث حتمًا. فالتطوير الذاتي المتكرر سيواجه أيضًا عقبات في العالم الواقعي. تتطلب النماذج الأكبر حجمًا تجارب أكثر تكلفة، وتعتمد الرقائق الأكثر تطورًا على سلسلة التوريد الحقيقية، وتتطلب المشكلات العلمية الأكثر تعقيدًا التحقق في العالم المادي. حتى لو تمكن باحثو الذكاء الاصطناعي من العمل بسرعات عالية في العالم الرقمي، فقد يظلون يواجهون عوائق مثل دورات التجارب، ودورات التصنيع، وقيود الموارد.

المسار الرابع هو أن يظهر الذكاء الاصطناعي الذكي من أنظمة متعددة العوامل واسعة النطاق.لا ينشأ الذكاء الخارق بالضرورة من نموذج واحد، بل قد ينشأ أيضًا من مجموعة من أنظمة الذكاء الاصطناعي العام. لا تنبع قدرات الحضارة الإنسانية من الدماغ الفردي، بل من اللغة والمؤسسات والمنظمات والأسواق والمجتمعات العلمية والتخصص. إذا استطاعت أنظمة الذكاء الاصطناعي تشكيل هياكل تعاونية مماثلة أو حتى أكثر كفاءة، فقد يكون الذكاء الخارق نتيجةً ناشئةً عن "الذكاء التنظيمي".

في هذا السياق، قد يشبه الذكاء الخارق في المستقبل شركة عملاقة مؤتمتة بالكامل، أو مجتمعًا بحثيًا رقميًا، أو نظامًا ذاتي التنظيم يتألف من عدد لا يحصى من العملاء الأذكياء المتخصصين. بإمكانهم تقسيم العمل، والتعاون، والمراجعة، والتكرار، وإعادة التنظيم، مكتسبين الخبرة بمعدل يفوق بكثير معدل اكتسابها في المؤسسات البشرية. لذلك،إن التطور من الذكاء الاصطناعي العام إلى الذكاء الاصطناعي الفائق ليس بالضرورة تغييراً نوعياً مفاجئاً في نموذج معين، كما أنه ليس بالضرورة أن يكون هناك مسار تقني واحد فقط.من المرجح أن يكون ذلك نتيجة لمزيج من التوسع، وتغيير النموذج، والتحسين الذاتي، والتعاون بين عدة جهات.

ستة اختناقات: ما هي قوى الاحتكاك التي تحدد السرعة؟

إذا كانت المسارات الأربعة تصف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستمر في التقدم، فإن الاختناقات الستة تناقش أين سيواجه هذا التطور مقاومة وما هي العوامل التي قد تبطئه.

أولاً، البياناتتعتمد النماذج واسعة النطاق الحالية بشكل كبير على التدريب باستخدام بيانات بشرية عالية الجودة، إلا أن النصوص والبرمجيات والصور والفيديوهات وبيانات الخبرة ليست بلا حدود. إذا استمرت النماذج في التوسع مستقبلاً، فقد يتجاوز الطلب على البيانات معدل إنتاج البشر لها بشكل طبيعي. قد تصبح البيانات الاصطناعية واللعب الذاتي وبيئات المحاكاة مصادر بيانات جديدة، لكن يبقى السؤال مطروحاً حول قدرتها على توفير بيانات عالية الجودة وحديثة ومتنوعة باستمرار.

ثانياً، هناك موارد.لا يتم توسيع نطاق الحوسبة بطريقة مجردة، بل يتطلب رقائق إلكترونية، ومراكز بيانات، ومصادر طاقة، وأنظمة تبريد، وسلاسل إمداد، واستثمارات رأسمالية، وكوادر هندسية. وإذا كان الوصول إلى الذكاء الاصطناعي الفائق يعتمد على التوسع المستمر في تدريب الحوسبة والاستدلال، فإن الطاقة، والأراضي، والتصنيع المتقدم، والبنية التحتية للشبكات، والاستثمارات الرأسمالية ستصبح جميعها قيودًا حقيقية. إن نمو قدرات الذكاء الاصطناعي لا يعتمد في نهاية المطاف على الخوارزميات فحسب، بل يعتمد أيضاً على ما إذا كان العالم الحقيقي قادراً على دعم أنظمة الحوسبة الكبيرة بشكل متزايد.

ثالثًا، هل نموذج الشبكة العصبية الحالي كافٍ؟لقد حقق نهج النماذج واسعة النطاق نجاحًا باهرًا، لكن النجاح لا يعني انعدام القيود. قد تفتقر الأنظمة الحالية إلى بعض القدرات الأساسية اللازمة للارتقاء نحو مستويات أعلى من الذكاء العام، مثل العمل المستقل طويل الأمد، والتعلم المستمر، والاستدلال السببي القوي، واكتشاف المفاهيم المجردة، والتخطيط الموثوق في البيئات المعقدة. إذا لم يكن بالإمكان حل هذه المشكلات بمجرد التوسع، فإن الانتقال من الذكاء الاصطناعي العام إلى الذكاء الاصطناعي الفائق لا يقتصر على مجرد "زيادة الحجم"، بل يتطلب تحقيق مزيد من الإنجازات في بنية القدرات.

رابعاً، سيصبح البحث نفسه أكثر صعوبة.في أي مجال تكنولوجي، غالبًا ما تتوفر فرصٌ عديدةٌ سهلة المنال في المراحل المبكرة، حيث يمكن لبعض التحسينات المباشرة نسبيًا أن تُحقق تقدمًا ملحوظًا. مع ذلك، ومع نضوج المجال، قد تتطلب كل خطوة لاحقة تكاليف أعلى، وتجارب أوسع نطاقًا، وأنظمة بحث أكثر تعقيدًا. وقد لا يكون الذكاء الاصطناعي استثناءً من ذلك. يكمن الغموض الحقيقي في ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحسين كفاءة البحث بوتيرة أسرع من ازدياد صعوبة البحث نفسه.

خامساً، هناك حاجز التجريد.تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بشكل أساسي على كميات هائلة من البيانات البشرية، حيث تتعلم من المفاهيم واللغة والمعرفة وأنماط التفكير التي سبق أن عبّر عنها البشر. ولكن إذا اتجهنا نحو الذكاء الاصطناعي للأشياء، الذي يتطلب اكتشاف مفاهيم ونظريات علمية وهياكل مجردة جديدة لم يكتشفها البشر بعد، فهل يستطيع الذكاء الاصطناعي تحقيق ذلك حقًا؟ إذا اقتصر دور الذكاء الاصطناعي على إعادة تنظيم المعرفة الموجودة، فسيكون من الصعب عليه أن يتجاوز المجتمع العلمي البشري. فهو يحتاج إلى القدرة على اكتشاف هياكل ومتغيرات وعلاقات سببية جديدة من البيانات الخام والتفاعلات الواقعية. وبشكل أكثر واقعية، يجب التحقق من العديد من المفاهيم المجردة الجديدة من خلال تجارب عملية. وحتى لو استطاع الذكاء الاصطناعي صياغة الفرضيات بسرعة، فقد يظل مقيدًا بدورات التجارب وظروف التصنيع وسرعة التغذية الراجعة من العالم الحقيقي.

وأخيراً، هناك التباطؤ المتعمد للمجتمع البشري. لا يتطور الذكاء الاصطناعي بمعزل عن غيره. فمع ازدياد قدراته، ستتفاقم المشكلات المتعلقة بالأمن والأخلاقيات والتوظيف والشؤون العسكرية والمالية والتعليم ونشر المعلومات والحوكمة الاجتماعية. وإذا تسببت أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة في حوادث جسيمة، أو إذا رأى المجتمع أن المخاطر تفوق الفوائد، فقد تُسهم القوانين والاتفاقيات الدولية والتنظيم الذاتي للصناعة والرأي العام في كبح جماحه. وبالطبع، سيُقابل هذا التباطؤ أيضًا بالمنافسة الاقتصادية والجيوسياسية، مما يجعله متغيرًا معقدًا بحد ذاته.

تحدد هذه المعوقات الستة مجتمعة سرعة التطور من الذكاء الاصطناعي العام إلى الذكاء الاصطناعي الفائق، كما أنها بمثابة تذكير بأن مشكلة الذكاء الفائق ليست مجرد مشكلة تقنية، بل هي أيضًا مشكلة تتعلق بالموارد والتنظيم والعلوم والحوكمة.

إنها ليست نقطة تفرد، بل سلسلة من التغييرات.

تميل العديد من النقاشات حول الذكاء الخارق إلى تصوير المستقبل كحدث محوري واحد: ظهور الذكاء الاصطناعي العام في يوم من الأيام، ليعيد كتابة العالم على الفور. لكن هذه الورقة البحثية تقدم صورة أكثر تعقيدًا وواقعية. قد لا يكون هناك خط فاصل واضح وجلي بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الفائق.على الأرجح، ستتراكم سلسلة من التغيرات العلمية والتكنولوجية والاجتماعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما سيؤدي في النهاية إلى دخول العالم في حالة مختلفة تمامًا مع استمرار تطوره.

قد يكون أول شيء يجب تغييره هو سرعة الاكتشاف العلمي.إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي قراءة الأدبيات، وصياغة الفرضيات، وتصميم التجارب، وإجراء عمليات المحاكاة، وتحليل البيانات، وتحسين مسارات البحث باستمرار،سيتحول البحث العلمي من "الباحثين البشريين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي" إلى "البشر والذكاء الاصطناعي يشكلون معًا نظامًا بحثيًا".قد لا تأتي الإنجازات المستقبلية بالضرورة من عبقري واحد، ولكنها قد تأتي أيضاً من شبكة بحث رقمية عالية السرعة ومتكررة باستمرار.

ثانياً، تم تغيير الهيكل التنظيمي.لا تزال الشركات والمختبرات والهيئات الحكومية اليوم تعمل وفق نموذج يتمحور حول الإنسان. فالوقت البشري، ومدى الانتباه، والذاكرة، وسعة نطاق الاتصال، وسرعة التعلم، كلها عوامل تحدد حدود القدرات التنظيمية. مع ذلك، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي العمل بالتوازي، والتكرار بسلاسة، وتبادل الخبرات بسرعة عالية، وإمكانية توليدها وإعادة دمجها بسرعة عند الحاجة.قد لا تتكون منظمات المستقبل من مجرد أفراد، بل من بشر، ووكلاء ذكاء اصطناعي، وعمليات مؤتمتة، وقواعد معرفية، وأنظمة أدوات، والبيئة الخارجية.

ما قد يتغير هو فهم البشرية لدورها.إذا كان الذكاء الاصطناعي العام مجرد أداة، فسيظل البشر هم صانعو القرار والمبدعون الرئيسيون. لكن إذا استطاعت أنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم والتعاون والتطوير الذاتي باستمرار، متجاوزةً بذلك المؤسسات المتخصصة في عدد متزايد من المجالات، فسيتعين على المجتمع البشري إعادة النظر في مفاهيم السلطة والمسؤولية والعمل والتعليم والإبداع وهياكل الحوكمة. عندئذٍ، لن يقتصر السؤال على "ماذا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم للبشر؟"، بل سيتعداه إلى "كيف يُعيد البشر تعريف أنفسهم ضمن نظام فائق الذكاء؟"

لا يعني هذا بالضرورة نهاية متشائمة؛ فالورقة البحثية لا تصور المستقبل ببساطة على أنه يوتوبيا أو ديستوبيا. ما تؤكد عليه حقًا هو حالة عدم اليقين.قد يتباطأ تقدم الذكاء الاصطناعي إلى مستويات قريبة من المستويات البشرية، أو قد يستمر في التسارع.قد تصبح تقنية عامة الأغراض عميقة ولكنها تُستوعب تدريجياً، مثل الإنترنت والهواتف الذكية، أو قد تُحدث صدمات متواصلة تتجاوز بكثير تلك التي أحدثتها الثورات التكنولوجية السابقة.

لذا، فإن أخطر موقف تجاه العالم بعد الذكاء الاصطناعي العام ليس التفاؤل أو التشاؤم، بل اعتبار الذكاء الاصطناعي العام غايةً في حد ذاته. فإذا ما ظهر الذكاء الاصطناعي العام، ستكون المشاكل الحقيقية في بدايتها. حينها، قد لا يواجه البشر مجرد أداة أكثر قوة، بل نظام ذكاء رقمي قابل للنسخ والتسريع والتعاون، قادر على تراكم الخبرات، وبالتالي قيادة تطوره الذاتي.

كتب تورينج ذات مرة: "لا نستطيع أن نرى إلا مسافة قصيرة أمامنا، لكننا نرى عملاً عظيماً ينتظرنا". ولعل هذه المقولة تصف بدقة عصر الذكاء الاصطناعي الحالي. قد لا نتمكن من التنبؤ بدقة بموعد ظهور الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الفائق، ولا يمكننا الجزم أي مسار سيسود في نهاية المطاف. لكن المؤكد هو أنه إذا استمر الذكاء الاصطناعي في التطور على امتداد سلسلة الذكاء، فإن البشرية بحاجة إلى الاستعداد ليس فقط لمعلم تكنولوجي بارز، بل لتحول عميق ومستمر.

الذكاء الاصطناعي العام ليس النهاية. قد تكون هذه هي المرة الأولى التي تقف فيها البشرية حقاً على عتبة الذكاء الخارق.