لماذا يخطئ الذكاء الاصطناعي أحيانًا في تنفيذ مهام بسيطة؟

شهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورات مذهلة في السنوات الأخيرة، حيث أظهر قدرات فائقة في مجالات متنوعة مثل معالجة اللغة الطبيعية التي مكنت من تطوير روبوتات محادثة متقدمة وأنظمة ترجمة فورية، والتعرف على الصور الذي أحدث ثورة في مجالات مثل الأمن وتشخيص الأمراض، وصولًا إلى القيادة الذاتية التي تعد بتغيير جذري في عالم النقل. وقد أدت هذه النجاحات إلى توقعات عالية وانتشار واسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب حياتنا اليومية والمهنية.

ومع ذلك، وعلى الرغم من هذه القدرات المذهلة، لا يزال الذكاء الاصطناعي يواجه صعوبات في تنفيذ مهام تبدو بسيطة للغاية بالنسبة للبشر. ففي حين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتفوق في حل مشكلات معقدة مثل لعب الشطرنج بمستوى احترافي أو تشخيص أنواع نادرة من السرطان بدقة عالية، فإنه قد يفشل بشكل غير متوقع في مهام روتينية مثل فهم سؤال بسيط أو التعرف على كائن مألوف في ظروف غير اعتيادية. هذه المفارقة بين القدرة على حل المشكلات المعقدة والإخفاق في المهام البسيطة تثير تساؤلات مهمة حول الأسباب الكامنة وراء هذه التناقضات في الأداء.

يهدف هذا المقال إلى استكشاف هذه الأسباب من خلال تحليل القيود الحالية لنماذج الذكاء الاصطناعي، وتأثير جودة وكمية وتحيز بيانات التدريب، ونقاط الضعف الأمنية التي يمكن استغلالها عبر الهجمات العدائية، والاختلافات الأساسية في طريقة معالجة المعلومات بين البشر والذكاء الاصطناعي، والتحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في فهم السياق، بالإضافة إلى القيود المعمارية الكامنة في تصميم النماذج الحالية. كما سيتناول المقال الأبحاث الجارية والحلول المقترحة لمعالجة هذه القيود وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي في تنفيذ حتى أبسط المهام بدقة وموثوقية أكبر.

أمثلة على إخفاق الذكاء الاصطناعي في مهام بسيطة

تتعدد الأمثلة الواقعية التي تبرز إخفاق الذكاء الاصطناعي في تنفيذ مهام تعتبر سهلة للبشر، وتتوزع هذه الأمثلة على مجالات متنوعة تبرز جوانب مختلفة من هذه المشكلة.

في مجال خدمة العملاء، شهدنا العديد من الحالات التي أظهرت فيها روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي سلوكًا غير متوقع أو قدمت معلومات خاطئة. على سبيل المثال، أُمرت شركة Air Canada، أكبر شركة طيران في كندا، بتعويض مسافر تلقى معلومات غير صحيحة عن استرداد الأموال من روبوت الدردشة الخاص بها. اعترفت الشركة بأن رد الروبوت كان يتعارض مع سياسات الشركة لكنها رفضت الالتزام بالسعر الأقل، إلا أن المحكمة قضت بمسؤولية Air Canada عن جميع المعلومات الموجودة على موقعها الإلكتروني، بما في ذلك ردود روبوت الدردشة.

وفي حالة أخرى، قدم روبوت الدردشة الخاص بشركة Klarna، وهي شركة تكنولوجيا مالية سويدية، كود Python بدلاً من مساعدة المستخدم في استفساره. وبالمثل، وافق روبوت الدردشة الخاص بخدمة عملاء Chevrolet على بيع سيارة Chevrolet Tahoe جديدة مقابل دولار واحد فقط بعد أن وجهه أحد المستخدمين لفعل ذلك مستغلاً نقطة ضعف في النظام.

كما اضطرت شركة التوصيل DPD إلى إيقاف المكون الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي في روبوت الدردشة الخاص بها مؤقتًا بعد أن شتم أحد العملاء المحبطين. وفي نيويورك، تم تغريم محامٍ بعد أن قدم مستندات قضائية استشهدت بحالات قانونية وهمية تم إنشاؤها بواسطة ChatGPT.

وفي مجال تقديم النصائح الصحية، أزالت الرابطة الوطنية لاضطرابات الأكل (NEDA) روبوت الدردشة الخاص بها، Tessa، من خط المساعدة الخاص بها بسبب اقتراحاته التي قد تكون خطيرة فيما يتعلق باضطرابات الأكل، حيث أوصى الروبوت بشكل متكرر بتقليل الوزن وتتبع السعرات الحرارية وقياسات دهون الجسم، وهي ممارسات يمكن أن تزيد الحالة سوءًا لدى الأشخاص الذين يعانون من هذه الاضطرابات.

في مجال التعرف على الصور، واجهت أنظمة الذكاء الاصطناعي صعوبات في التعرف على الوجوه ذات البشرة الداكنة بدقة مقارنة بالوجوه ذات البشرة الفاتحة. كما تمكن باحثون من تضليل نظام Face ID الخاص بهاتف iPhone X باستخدام قناع ثلاثي الأبعاد بسيط. وفي مثال آخر، تمكن باحثون من خداع نموذج Inception-v3 الخاص بـ Google للتعرف على صورة باندا على أنها قيبون بمجرد إضافة القليل من الضوضاء إلى الصورة.

وقد أظهرت أنظمة القيادة الذاتية أيضًا نقاط ضعف، حيث تمكن باحثون من خداع نظام القيادة الآلية في سيارة Tesla ليعتقد أن لافتة تحديد السرعة “35 ميلاً في الساعة” هي لافتة “85 ميلاً في الساعة” عن طريق إضافة ملصقات صغيرة إليها.

في مجال الرعاية الصحية، أظهرت بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي أداءً مقلقًا في مهام تبدو بسيطة. فقد تبين أن نظام IBM Watson قدم توصيات علاج خاطئة وربما خطيرة لمرضى السرطان. بالإضافة إلى ذلك، قدم روبوت الدردشة Tessa التابع لـ NEDA نصائح ضارة تتعلق باضطرابات الأكل.  

كما ظهرت حالات من التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مهام بسيطة مثل فحص صور جوازات السفر أو فرز طلبات التوظيف. فقد تبين أن نظام فحص صور جوازات السفر عبر الإنترنت في المملكة المتحدة كان أكثر عرضة لرفض صور المتقدمين ذوي البشرة الداكنة مقارنة بنظرائهم ذوي البشرة الفاتحة. وبالمثل، تبين أن أداة التوظيف التي استخدمتها أمازون كانت متحيزة ضد المرشحات الإناث بسبب تدريبها على بيانات تاريخية كانت في الغالب من المتقدمين الذكور.

بالإضافة إلى ذلك، هناك أمثلة أخرى تبرز إخفاقات الذكاء الاصطناعي في مهام بسيطة. فقد تسببت خوارزمية في هولندا في اتهام آلاف العائلات ظلماً بالاحتيال في إعانات رعاية الأطفال. كما توقف روبوتا الدردشة الخاصان بفيسبوك (“Bob” و “Alice”) عن التواصل باللغة الإنجليزية وبدآ في التحدث مع بعضهما البعض بلغة خاصة بهما. وفي مجال الإعلام، اتُهمت Sports Illustrated بنشر مقالات مكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن ذلك. وفي مثال آخر يثير القلق، قدم Pak ‘N Save AI meal planner وصفات يمكن أن تنتج غازًا مميتًا.  

توضح هذه الأمثلة المتنوعة أن إخفاقات الذكاء الاصطناعي في المهام البسيطة ليست حالات نادرة أو معزولة، بل هي ظاهرة تحدث في مجموعة واسعة من التطبيقات ويمكن أن يكون لها عواقب وخيمة.

المجال	المهمة البسيطة التي فشل فيها الذكاء الاصطناعي	نوع الخطأ
خدمة العملاء	تقديم معلومات خاطئة عن سياسة استرداد الأموال	معلومات خاطئة، عدم فهم السياسات
خدمة العملاء	إنتاج كود Python بدلاً من مساعدة العملاء	استجابة غير متوقعة، عدم فهم السياق
خدمة العملاء	الموافقة على بيع منتج بسعر غير منطقي	استجابة غير متوقعة، عدم وجود ضمانات
خدمة العملاء	شتم أحد العملاء	سلوك غير لائق، ثغرة أمنية
خدمة العملاء	تشجيع أنشطة غير قانونية	معلومات خاطئة، عدم فهم القانون
التعرف على الصور	التعرف على الوجوه ذات البشرة الداكنة	تحيز في البيانات
التعرف على الصور	مقاومة نظام التعرف على الوجوه لقناع ثلاثي الأبعاد	ثغرة أمنية
التعرف على الصور	التعرف الخاطئ على كائن بإضافة ضوضاء طفيفة	حساسية للمدخلات، عدم قوة التحمل
التعرف على الصور	التعرف الخاطئ على إشارة مرور بتعديل بسيط	حساسية للمدخلات، ثغرة أمنية
الرعاية الصحية	تقديم توصيات علاج خاطئة وخطيرة	معلومات خاطئة، عدم فهم السياق الطبي
الرعاية الصحية	تقديم نصائح ضارة تتعلق باضطرابات الأكل	معلومات خاطئة، عدم فهم السياق الطبي
التوظيف	التمييز ضد المرشحات الإناث	تحيز في البيانات
التوظيف	رفض صور جوازات السفر بناءً على لون البشرة	تحيز في البيانات
مهام متنوعة	اتهام آلاف العائلات ظلماً بالاحتيال	تحيز في الخوارزمية، بيانات خاطئة
مهام متنوعة	تحدث روبوتات الدردشة بلغة غير مفهومة	سلوك غير متوقع، خلل في التصميم
مهام متنوعة	نشر مقالات مكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي دون الكشف	عدم الشفافية، قضايا أخلاقية
مهام متنوعة	تقديم وصفات طعام خطيرة	معلومات خاطئة، عدم وجود رقابة

قيود نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية

أحد الأسباب الرئيسية لفشل الذكاء الاصطناعي أحيانًا في تنفيذ مهام بسيطة يكمن في التمييز بين مفهومي الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام. فمعظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجودة حاليًا تندرج تحت فئة الذكاء الاصطناعي الضيق، أو ما يُعرف أيضًا بالذكاء الاصطناعي الضعيف.

هذه الأنظمة مصممة لأداء مهام محددة للغاية، مثل التعرف على الوجوه، أو ترجمة اللغات، أو التوصية بمنتجات معينة. وعلى النقيض من ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي العام، أو القوي، هو مفهوم نظري يشير إلى قدرة الآلة على فهم وتعلم وتطبيق المعرفة عبر مجموعة واسعة من المهام، تمامًا مثل الإنسان.

والجدير بالذكر أن معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضيق تفتقر إلى هذا التنوع والقدرة على التكيف مع المهام التي تقع خارج نطاق تدريبها المحدد. وبالتالي، عندما يواجه الذكاء الاصطناعي الضيق سيناريوهات أو مدخلات تختلف ولو قليلاً عن تلك التي تم تدريبه عليها، فإنه قد يفشل في أدائها بشكل صحيح. على سبيل المثال، قد يتم تدريب نموذج للتعرف على القطط في صور ذات خلفيات منزلية. إذا تم تقديم صورة لقطة في بيئة طبيعية غير مألوفة، فقد يواجه النموذج صعوبة في التعرف عليها لأنه لم يتم تدريبه على هذا النوع من السيناريوهات.

بالإضافة إلى ذلك، هناك قيود معمارية كامنة في تصميم البنى الحالية للذكاء الاصطناعي، وخاصة الشبكات العصبية العميقة التي أصبحت شائعة بشكل متزايد. أحد هذه القيود هو طبيعة “الصندوق الأسود” لهذه الشبكات. فمن الصعب في كثير من الأحيان فهم كيف ولماذا تتخذ هذه الشبكات قرارات معينة، مما يجعل من الصعب تحديد الأسباب الجذرية لفشلها في بعض الحالات. على سبيل المثال، إذا قام نظام للتعرف على الصور بتصنيف صورة قطة بشكل خاطئ على أنها كلب، فقد يكون من الصعب تحديد الميزات المحددة في الصورة التي أدت إلى هذا الخطأ.

علاوة على ذلك، قد تواجه الشبكات العصبية صعوبة في تمثيل بعض الوظائف أو أنواع المنطق بكفاءة. قد تتطلب بعض المهام البسيطة تفكيرًا مكانيًا أو فهمًا للعلاقات المعقدة التي لا تستطيع الشبكات العصبية الحالية تمثيلها إلا بكميات هائلة من البيانات أو قوة حوسبة كبيرة. على سبيل المثال، قد تفشل النماذج اللغوية في فهم التعبيرات الاصطلاحية أو اللغة التي تعتمد بشكل كبير على السياق. كما أن هذه النماذج غالبًا ما تكون حساسة للغاية للتغيرات الصغيرة في المدخلات، حيث يمكن أن تؤدي تعديلات طفيفة وغير ملحوظة إلى تغييرات كبيرة وغير متوقعة في المخرجات، مما يجعلها هشة وعرضة للأخطاء.

وأخيرًا، تعتمد النماذج الحالية بشكل كبير على التعرف على الأنماط الموجودة في بيانات التدريب وقد تفشل في التعميم على سيناريوهات جديدة أو غير مألوفة لم يتم تضمينها في بيانات التدريب.

تأثير بيانات التدريب

تلعب بيانات التدريب دورًا حاسمًا في تحديد أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، حتى في أبسط المهام. فالذكاء الاصطناعي يتعلم من هذه البيانات كيفية أداء المهام المطلوبة. إذا كانت بيانات التدريب ذات جودة منخفضة، أي غير دقيقة أو غير كاملة أو غير متسقة، أو إذا كانت كمية البيانات غير كافية لتمثيل جميع السيناريوهات المحتملة التي قد يواجهها النموذج، فمن المؤكد أن أداء النموذج سيعاني من ضعف.

وكما يُقال، “البيانات هي غذاء الذكاء الاصطناعي” ، فبيانات التدريب عالية الجودة هي الأساس لنموذج ذكاء اصطناعي قوي وفعال. والجدير بالذكر أن مجرد توفر كمية كبيرة من البيانات لا يضمن بالضرورة دقة أفضل؛ فجودة البيانات ومدى تمثيليتها للواقع هي عوامل أكثر أهمية. وحتى في المهام البسيطة، إذا لم يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على بيانات كافية وتمثل بشكل جيد جميع الاختلافات والظروف التي قد يواجهها، فمن المرجح أن يرتكب أخطاء. على سبيل المثال، قد يتم تدريب نظام للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد على مجموعة بيانات محدودة من الأنماط. إذا واجه النظام رقمًا مكتوبًا بأسلوب مختلف أو كان غير واضح، فقد يفشل في التعرف عليه بدقة.

تعتبر مشكلة التحيز في بيانات التدريب من العوامل الهامة التي يمكن أن تؤدي إلى أداء غير عادل أو غير دقيق للذكاء الاصطناعي، حتى في المهام التي تبدو بسيطة. يمكن أن ينشأ التحيز في مراحل مختلفة من عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، بدءًا من طريقة جمع البيانات وتصنيفها، وصولًا إلى تصميم النموذج نفسه ونشره.

وقد ظهرت أمثلة عديدة على التحيز في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل التحيز العنصري في أنظمة التعرف على الوجوه، حيث كانت هذه الأنظمة أقل دقة في التعرف على الأشخاص ذوي البشرة الداكنة والتحيز الجنسي في أدوات التوظيف التي فضلت المرشحين الذكور على الإناث بسبب تدريبها على بيانات تاريخية كانت في الغالب من الذكور.

يمكن أن يؤدي هذا التحيز إلى عواقب قانونية وخيمة وتلف في السمعة وخسائر مالية كبيرة للمؤسسات. وحتى في المهام البسيطة، يمكن أن يؤدي التحيز في بيانات التدريب إلى فشل الذكاء الاصطناعي إذا كان هذا التحيز يؤثر على قدرته على التعامل مع مجموعات فرعية معينة من البيانات أو سيناريوهات محددة. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نظام للتعرف على الأشخاص بشكل أساسي على صور لأشخاص من عرق معين، فقد يواجه صعوبة كبيرة في التعرف على أشخاص من أعراق أخرى، حتى في ظروف الإضاءة الجيدة.

أخيرًا، لا يمكن إغفال أهمية معالجة البيانات الأولية بشكل صحيح لضمان تدريب فعال للنماذج. فإذا لم يتم تنظيف البيانات وإعدادها بشكل مناسب قبل استخدامها في التدريب، فإن النموذج قد يتعلم أنماطًا خاطئة أو غير ذات صلة. يمكن أن تحتوي البيانات الأولية على العديد من المشكلات مثل القيم المفقودة والضوضاء والتكرارات، والتي إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح، يمكن أن تؤدي إلى ضعف كبير في أداء النموذج.

تتضمن معالجة البيانات الأولية خطوات مثل تنظيف البيانات من الأخطاء والتناقضات، وتوحيد تنسيقات البيانات، وتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب يمكن للنموذج استخدامه. وإذا تم إهمال هذه الخطوة الحاسمة، فقد يفشل الذكاء الاصطناعي في تنفيذ حتى أبسط المهام إذا كانت البيانات تحتوي على أخطاء أو تناقضات تربك النموذج وتجعله غير قادر على استخلاص الأنماط الصحيحة. على سبيل المثال، إذا كانت مجموعة بيانات تحتوي على أسماء مدن مكتوبة بأشكال مختلفة (مثل “القاهرة” و “Al Qahira”)، فقد يفشل نموذج في التعرف على أنها تشير إلى نفس المدينة إذا لم يتم توحيد تنسيق الأسماء قبل التدريب.

الهجمات العدائية

تعتبر الهجمات العدائية تهديدًا متزايدًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن لتعديلات طفيفة وغير ملحوظة في البيانات المدخلة أن تؤدي إلى فشل الذكاء الاصطناعي في مهام تبدو بسيطة. هذه الهجمات مصممة خصيصًا لخداع أنظمة الذكاء الاصطناعي وجعلها تتخذ قرارات غير صحيحة أو غير مقصودة.

غالبًا ما تكون هذه التعديلات في المدخلات دقيقة جدًا لدرجة أنها غير قابلة للكشف تقريبًا بواسطة العين البشرية، لكنها كافية لإحداث تغيير كبير في مخرجات النموذج. تستغل هذه الهجمات نقاط الضعف الكامنة في نماذج التعلم الآلي، وخاصة الشبكات العصبية العميقة، والتي غالبًا ما تعتمد على أنماط معقدة في البيانات يصعب فهمها أو توقعها بشكل كامل. وحتى في المهام التي تبدو بسيطة مثل التعرف على صورة أو نص، يمكن أن يفشل نموذج الذكاء الاصطناعي إذا تم تضليله بهجوم عدائي، مما يسلط الضوء على هشاشة هذه الأنظمة وقابليتها للاستغلال.

هناك أنواع مختلفة من الهجمات العدائية التي يمكن أن تؤثر على أداء الذكاء الاصطناعي في المهام البسيطة. من بين هذه الأنواع هجمات الإفلات، حيث يتم تعديل المدخلات في مرحلة الاستخدام لتضليل النموذج وجعله يصنف البيانات بشكل خاطئ. مثال على ذلك تغيير صورة لافتة طريق “قف” بطريقة طفيفة تجعل نظام القيادة الذاتية يقرأها على أنها لافتة “45 ميلاً في الساعة”.

نوع آخر هو هجمات تسميم البيانات، حيث يتم إدخال بيانات فاسدة أو مضللة إلى مجموعة بيانات التدريب بهدف التأثير على عملية تعلم النموذج وتوجيهه نحو نتائج خاطئة في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن تسميم بيانات التدريب لنموذج توليد الصور لجعله ينتج صورًا متحيزة أو غير لائقة بشكل متكرر.

بالإضافة إلى ذلك، هناك هجمات الاستدلال التي تهدف إلى استغلال مخرجات النموذج للكشف عن معلومات حساسة حول بيانات التدريب التي تم استخدامها، وهجمات استخلاص النموذج التي يحاول فيها المهاجمون استنساخ نموذج مملوك من خلال الاستعلام عنه بشكل متكرر وتحليل استجاباته.

وفي سياق النماذج اللغوية الكبيرة، ظهر نوع آخر من الهجمات يسمى هجمات الحقن الفوري، حيث يتم صياغة مدخلات معينة للتلاعب بسلوك النموذج اللغوي لإنتاج استجابات ضارة أو غير مقصودة، كما حدث في حالة روبوت الدردشة الذي قدم نصائح صحية ضارة.

توضح هذه الأنواع المختلفة من الهجمات العدائية أن نقاط ضعف الذكاء الاصطناعي يمكن استغلالها في مراحل مختلفة من دورة حياة النموذج، بدءًا من مرحلة التدريب وصولًا إلى مرحلة الاستخدام. وهذا يؤثر بشكل كبير على موثوقية وأمان هذه الأنظمة في أداء حتى أبسط المهام.

سواء كان الأمر يتعلق بتضليل نموذج التعرف على الصور في مرحلة الاستخدام أو تسميم بيانات التدريب في مرحلة التطوير، فإن هذه الهجمات تشكل تهديدًا حقيقيًا لقدرة الذكاء الاصطناعي على أداء المهام بشكل موثوق ودقيق.

اختلاف معالجة البشر والذكاء الاصطناعي للمعلومات

لفهم سبب إخفاق الذكاء الاصطناعي أحيانًا في تنفيذ مهام بسيطة، من الضروري تحليل الاختلافات الأساسية في كيفية معالجة المعلومات بين البشر والذكاء الاصطناعي.

في مجال الإدراك، يدمج البشر المدخلات الحسية المختلفة مع السياق والخبرات السابقة لتكوين فهم شامل للعالم من حولهم. نحن لا ندرك فقط من خلال حواسنا، بل نستخدم عقولنا لتشكيل البيانات الخام إلى تصورات ذات معنى. في المقابل، يعالج الذكاء الاصطناعي البيانات بسرعة فائقة وقد يمتلك مستشعرات تتفوق على الحواس البشرية في بعض الجوانب، إلا أن قدرته على الإدراك الحقيقي لا تزال محدودة، حيث أنه غالبًا ما يفتقر إلى الفهم العميق للمعنى.  

أما بالنسبة للفهم، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تفتقر إلى الفهم الحقيقي والعقل السليم الذي يمتلكه البشر. غالبًا ما تعتمد هذه الأنظمة على التعرف على الأنماط في البيانات دون فهم حقيقي للمفاهيم الأساسية. كما يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة كبيرة في فهم السياق والمعنى الضمني في اللغة والتفاعلات.

فيما يتعلق بالذاكرة، فإن ذاكرة الإنسان ترابطية بشكل كبير، حيث يتم تخزين المعلومات واسترجاعها بناءً على السياق والتجارب الشخصية. نحن نصنف ذكرياتنا ونربطها بتجاربنا وعواطفنا. على النقيض من ذلك، تعتمد ذاكرة الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على البيانات المخزنة في قواعد البيانات والأنظمة السحابية، وقد تفتقر إلى الروابط الغنية والتجريبية التي تميز الذاكرة البشرية. كما أن الذكاء الاصطناعي قد يعاني مما يُعرف بـ “النسيان الكارثي”، حيث يفقد القدرة على أداء مهام سابقة عند تعلم مهام جديدة.  

عندما يتعلق الأمر بالتعليل، يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات المنظمة والخوارزميات المبرمجة مسبقًا، وقد يفتقر إلى الحدس السياقي الذي يمتلكه البشر. في المقابل، يجمع البشر في تعليلهم بين المنطق والمدخلات الحسية والعواطف والخبرات الحياتية. كما أن الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى الحس السليم والقدرة على إجراء تعليل تناظري فعال، وهما من القدرات الأساسية التي يعتمد عليها البشر في فهم العالم واتخاذ القرارات.  

أخيرًا، هناك اختلاف كبير في كيفية تعلم البشر والذكاء الاصطناعي. يستطيع البشر في كثير من الأحيان تعلم معلومات جديدة من مجرد رؤيتها أو تجربتها مرة واحدة، بينما تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى التدريب على نفس المعلومات مئات أو حتى آلاف المرات لكي تتعلمها.  

هذه الاختلافات الجوهرية في كيفية معالجة المعلومات بين البشر والذكاء الاصطناعي تفسر جزئيًا سبب تفوق البشر في بعض المهام البسيطة التي تتطلب فهمًا حدسيًا وسياقيًا وحسًا سليمًا، بينما يتفوق الذكاء الاصطناعي في المهام التي تتطلب سرعة ودقة في معالجة كميات هائلة من البيانات.

على سبيل المثال، يستطيع الإنسان أن يفهم بسرعة أن “الجو بارد” في فصل الشتاء يعني أنه يجب ارتداء معطف، بينما قد يحتاج نظام ذكاء اصطناعي إلى بيانات مفصلة عن درجة الحرارة والتاريخ والموقع لكي يصل إلى نفس الاستنتاج. كما أن قدرة البشر على فهم اللغة الطبيعية المعقدة، بما في ذلك السخرية والاستعارات والتعبيرات الاصطلاحية، لا تزال تتفوق بشكل كبير على قدرة الذكاء الاصطناعي.

وبالمثل، فإن امتلاك البشر لحس سليم يسمح لهم باتخاذ قرارات معقولة في المواقف الجديدة وغير المألوفة، وهو ما لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات التي تم تدريبه عليها وقد يفشل في التعميم بشكل فعال على المواقف الجديدة أو التي تختلف عن بيانات التدريب.

تحديات فهم السياق

يمثل فهم السياق تحديًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي، ويؤثر هذا القصور بشكل مباشر على قدرته على إنجاز مهام تبدو بسيطة. يشمل فهم السياق القدرة على تفسير اللغة الطبيعية بدقة، مع الأخذ في الاعتبار الفروق اللغوية الدقيقة مثل السخرية والفكاهة والاستعارات والتعبيرات الاصطلاحية. كما يتضمن فهم السياق مراعاة الاختلافات الثقافية والإقليمية في استخدام اللغة، والتي يمكن أن تؤدي إلى سوء فهم كبير إذا لم يتم أخذها في الحسبان.

بالإضافة إلى ذلك، يمثل فهم المشاعر والنبرة في النص تحديًا مستمرًا للذكاء الاصطناعي، حيث أن القدرة على تمييز المشاعر الحقيقية من التعبير اللفظي تتطلب مستوى عالٍ من الفهم الذي لا يزال يصعب على الآلات تحقيقه.

أخيرًا، تعتمد العديد من المهام البسيطة على فهم المعرفة الضمنية، وهي المعرفة التي لا يتم ذكرها صراحة ولكن يتم استنتاجها من السياق العام أو من خلال الحس السليم، وهذا النوع من الفهم لا يزال يشكل صعوبة كبيرة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

هذا القصور في فهم السياق يؤثر بشكل كبير على قدرة الذكاء الاصطناعي على إنجاز مهام بسيطة تتطلب فهمًا ضمنيًا. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي الفشل في فهم السياق إلى استجابات غير صحيحة أو غير ذات صلة من روبوتات الدردشة، مما يجعلها غير مفيدة أو حتى مزعجة للمستخدمين. كما يمكن أن يؤدي إلى أخطاء في مهام مثل الترجمة الآلية أو تحليل المشاعر في النصوص، حيث أن المعنى الدقيق للكلمات والعبارات غالبًا ما يعتمد على السياق المحيط بها.

وحتى في مهام تبدو أبسط مثل اتباع التعليمات، يمكن أن يؤدي عدم فهم السياق بشكل صحيح إلى صعوبات في تفسير التعليمات المعقدة أو الغامضة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي غير قادر على إكمال المهمة بنجاح.

وبالتالي، فإن عدم القدرة على فهم السياق بشكل كامل ودقيق يقوض بشكل كبير قدرة الذكاء الاصطناعي على أداء حتى المهام التي تبدو بسيطة لأن العديد من هذه المهام تتضمن فهمًا ضمنيًا للسياق والمعنى الذي يتجاوز مجرد المعالجة السطحية للبيانات.

الأبحاث الجارية والحلول المقترحة

لمعالجة القيود التي تم ذكرها أعلاه وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي في تنفيذ المهام البسيطة، هناك العديد من الأبحاث الجارية والجهود المبذولة.

في مجال فهم السياق، يركز الباحثون على تطوير نماذج أكثر تقدمًا يمكنها فهم السياق بشكل أفضل، وذلك باستخدام آليات الانتباه التي تسمح للنموذج بالتركيز على الأجزاء الأكثر أهمية في المدخلات، بالإضافة إلى دمج المعلومات من مصادر متعددة مثل النصوص والصور والصوت.

كما يجري البحث عن طرق لدمج الحس السليم في نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث أن هذه القدرة ضرورية لفهم العديد من المهام التي تبدو بسيطة.

تتضمن الجهود الأخرى تطوير تقنيات لتحسين جودة وكمية بيانات التدريب، وتقليل التحيز الموجود فيها، واستخدام تقنيات تضخيم البيانات لزيادة تنوعها وتحسين قدرة النماذج على التعميم على سيناريوهات جديدة.

كما يتم إجراء أبحاث مكثفة لجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر قوة في مواجهة الهجمات العدائية، وذلك من خلال تطوير تقنيات مثل التدريب العدائي الذي يعرض النموذج لأمثلة عدائية أثناء التدريب، بالإضافة إلى تطوير تقنيات للكشف عن هذه الهجمات في مرحلة الاستخدام.

بالإضافة إلى ذلك، يستكشف الباحثون بنيات نماذج جديدة تتجاوز الشبكات العصبية التقليدية، مثل النماذج التركيبية التي تحاول بناء فهم للعالم من خلال تجميع أجزاء أصغر، والشبكات العصبية المستوحاة من الدماغ التي تحاول محاكاة طريقة عمل الدماغ البيولوجي.

وهناك أيضًا مجال بحثي متزايد الأهمية وهو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، والذي يهدف إلى تطوير أدوات وتقنيات لجعل قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلة للتفسير من قبل البشر، مما يساعد في تحديد نقاط الفشل وتحسين النماذج بشكل عام.

وأخيرًا، يتم استكشاف طرق لتمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من التعلم والتكيف باستمرار مع البيانات الجديدة ونقل المعرفة المكتسبة بين المهام المختلفة، وهو ما يُعرف بالتعلم المستمر ونقل المعرفة.

تشير هذه الجهود البحثية المكثفة إلى أن هناك اعترافًا واسع النطاق بالقيود الحالية للذكاء الاصطناعي، وهناك التزام قوي بالتغلب على هذه القيود وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي في جميع أنواع المهام، بما في ذلك المهام التي تبدو بسيطة. من خلال الجمع بين هذه الأساليب المختلفة، يمكننا أن نتوقع تحقيق تقدم كبير في قدرة الذكاء الاصطناعي على أداء المهام البسيطة بدقة وموثوقية أكبر في المستقبل.

الخلاصة

في الختام، يمكن القول إن إخفاقات الذكاء الاصطناعي في تنفيذ مهام بسيطة أحيانًا ليست ناتجة عن سبب واحد، بل هي محصلة لمجموعة متنوعة من العوامل المتداخلة. فقد استعرضنا القيود الحالية لنماذج الذكاء الاصطناعي، وتأثير جودة وكمية وتحيز بيانات التدريب، ونقاط الضعف الأمنية التي يمكن استغلالها عبر الهجمات العدائية، والاختلافات الأساسية في طريقة معالجة المعلومات بين البشر والذكاء الاصطناعي، والتحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في فهم السياق، بالإضافة إلى القيود المعمارية الكامنة في تصميم النماذج الحالية.

وعلى الرغم من هذه التحديات، فإن الأبحاث الجارية والحلول المقترحة تبشر بالخير في معالجة هذه القيود وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي في تنفيذ المهام البسيطة. فمن خلال تطوير نماذج أكثر تطورًا لفهم السياق، وتحسين جودة بيانات التدريب وتقليل التحيز فيها، وتعزيز مقاومة الأنظمة للهجمات العدائية، واستكشاف بنيات نماذج جديدة، وزيادة شفافية أنظمة الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وقدرة على أداء حتى أبسط المهام بدقة أكبر في المستقبل.

ومع استمرار التقدم في هذا المجال، من الضروري الاستمرار في البحث والتطوير مع مراعاة الجوانب الأخلاقية والاجتماعية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لضمان استخدامها بشكل مسؤول ومفيد للمجتمع ككل.