On the use of foundation models in cognitive science
تقترح هذه الورقة إطاراً استدلالياً من أربع مراحل لتقييم النماذج التأسيسية بصرامة كنماذج معرفية وتنموية، محاجةً بأن المحاذاة السلوكية وحدها غير كافية ويجب أن تكون مرتكزة على التزامات نظرية صريحة، وربط للفرضيات، وتقييم مقارن منهجي.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أنك محقق يحاول حل لغز كيفية عمل الدماغ البشري. لعقود من الزمن، بنى العلماء برامج كمبيوتر صغيرة ومبسطة لتعمل كـ "نماذج" لعقولنا، واختبروها مقابل ألغاز مثل المسائل الرياضية أو ألعاب اللغة. إذا ارتكب الكمبيوتر نفس الأخطاء التي يرتكبها الطفل، أو حل اللغز في نفس الوقت، فإن ذلك يشير إلى أن الكمبيوتر قد يكون يستخدم عملية "تفكير" مماثلة. الآن، وصل نوع جديد وفائق القوة من عقول الكمبيوتر: "نموذج التأسيس" (Foundation Model). هذه أنظمة ذكاء اصطناي ضخمة يمكنها كتابة القصص، وحل مشكلات المنطق المعقدة، والدردشة مثل البشر. وبسبب براعتها في محاكاة السلوك البشري، يتساءل بعض الباحثين سؤالاً مثيراً: "هل هذه الأنظمة الذكية تفكر حقاً مثلنا، أم أنها مجرد بارعة جداً في التظاهر؟" تدخل هذه الورقة البحثية في هذا الجدل، ليس لتشجيع الذكاء الاصطناعي، بل لتعمل كحكم صارم، متسائلة: "مجرد حصول الذكاء الاصطناعي على الإجابة الصحيحة، هل يثبت أننا نفهم كيف توصل إليها؟"
يجادل المؤلفون، وهم فريق من الباحثين من معهد جورجيا للتكنولوجيا، وجامعة كاليفورنيا سان دييجو، وجامعة ستانفورد، بأن مجرد مراقبة الذكاء الاصطناعي وهو يحصل على الإجابة الصحيحة لا يكفي لاعتباره نموذجاً للإدراك البشري. إنهم يقترحون إطار عمل استقصائي مكون من أربع خطوات لضمان أننا عندما نقول إن الذكاء الاصطناعي يتوافق مع التفكير البشري، فإننا نعني شيئاً علمياً وعميقاً، وليس مجرد مصادفة سعيدة.
حقيبة المحقق المكونة من أربع خطوات
تقترح الورقة أنه لكي تختبر حقاً ما إذا كان الذكاء الاصطناعي نموذجاً للعقل البشري، لا يمكنك فقط طرح سؤال عليه ورؤية ما سيحدث. أنت بحاجة إلى تحقيق مهيكل يتكون من أربع مراحل متميزة، مثل لعبة "سايمون يقول" (Simon Says) للعلماء:
الترجمة (التكيف): أولاً، عليك ترجمة الاختبار البشري حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من لعبه. تخيل إنساناً يجري اختبار ألغاز بصرية بالأشكال والألوان. الذكاء الاصطناعي الذي يقرأ النصوص فقط لا يمكنه رؤية تلك الأشكال. لذا، يجب على الباحثين تحويل اللغز البصري إلى وصف نصي (مثل "دائرة حمراء بجانب مربع أزرق") دون تغيير منطق اللغز. إذا كانت الترجمة ركيكة، فقد يفشل الذكاء الاصطناعي لأسباب خاطئة، أو ينجح لأسباب خاطئة.
القاموس (فرضية الربط): هذه هي الخطوة الأكثر أهمية. أنت بحاجة إلى قاموس لترجمة ما "يقوله" الذكاء الاصطناعي إلى ما "يفعله" الإنسان. هل يعني الحساب الداخلي للذكاء الاصطناعي أنه "يفكر بعمق"؟ هل يعني تردده أنه "مرتبك"؟ تحذر الورقة من وجود طرق عديدة لبناء هذا القاموس. يمكنك النظر إلى الإجابة النهائية للذكاء الاصطناعي (مثل اختبار الاختيار من متعدد)، أو يمكنك النظر إلى المدة التي استغرقها "للتفكير" (مثل قياس وقت الاستجابة)، أو حتى النظر إلى "عملية التفكير" الداخلية للذكاء الاصطناعي (مثل قراءة مذكراته). يؤكد المؤلفون أن اختيارك للقاموس يغير القصة بأكملها. إذا استخدمت القاموس الخاطئ، فقد تظن أن الذكاء الاصطناعي عبقري بينما هو في الواقع مجرد يخمن.
بطاقة النتائج (التقييم): الآن تقارن أداء الذكاء الاصطناعي بالبيانات البشرية الحقيقية. ولكن إليك الخدعة: لا تنظر فقط إلى متوسط الدرجات. إذا حصل الذكاء الاصطناعي على 90% صح وصح البشر على 90% صح، فهذه بداية. لكن النموذج الجيد يجب أن يخطئ في نفس الأشياء في نفس المواقف. إذا كان البشر يعانون مع نوع معين من الألغاز الصعبة، فيجب أن يعاني الذكاء الاصطناعي أيضاً. إذا تجاوز الذكاء الاصطناعي الأمر بسهولة بينما يتعثر البشر، فإن الذكاء الاصطناعي لا ينمذج التفكير البشري؛ بل يستخدم طريقاً مختصراً مختلفاً، وربما أسهل.
المقارنة (التباين): أخيراً، عليك لعب لعبة "ماذا لو؟". لا يمكنك اختبار ذكاء اصطناعي واحد فقط. يجب عليك اختبار نسخ مختلفة: ذكاء اصطناعي أصغر، أو أكبر، أو ذكاء اصطناعي قمت بإزالة جزء معين من عقله. إذا أزلت قطعة من الذكاء الاصطناعي وتوقف فجأة عن التصرف كإنسان، فقد وجدت دليلاً حول الجزء المهم حقاً في عملية "التفكير". تساعد هذه الخطوة العلماء في معرفة لماذا يعمل الذكاء الاصطناعي، وليس فقط أنه يعمل.
فخ "التظاهر"
تشير الورقة بحذر شديد إلى فخ رئيسي: المحاذاة السلوكية ليست هي نفسها أن تكون متطابقاً.
تخيل شخصين يحلان متاهة. أحدهما يستخدم خريطة ومنطقاً (الطريقة البشرية). والآخر يصطدم بكل جدار حتى يجد المخرج بمحض الصدفة (طريقة الذكاء الاصطناعي). إذا وصلا إلى المخرج في نفس الوقت، فإنهما يبدوان متطابقين من الخارج. لكنهما من الداخل، مختلفان تماماً. يجادل المؤلفون بأن العديد من الدراسات الحالية تشبه مراقبة خط النهاية وافتراض أن كلا العدائين استخدما نفس الاستراتيجية. ويحذرون من أنه لمجرد قدرة الذكاء الاصطناعي على إعادة إنتاج السلوك البشري (مثل حل مسألة رياضية أو تعلم كلمة) لا يعني أنه يستخدم نفس الآليات الذهنية.
كما تسلط الورقة الضوء على أن نماذج الذكاء الاصطنا هذه مدربة على أكوام هائلة من النصوص، بينما يتعلم البشر من خلال التفاعل مع العالم، والتحدث مع الوالدين، والنمو. ولأن "طفولتهم" (التدريب) مختلفة تماماً، فقد يتعلم الذكاء الاصطناعي أنماطاً لا يراها البشر أبداً، أو يفتقد أنماطاً يعتمد عليها البشر. يقترح المؤلفون أننا بحاجة إلى توخي الحذر الشديد عند مقارنة تطور الذكاء الاصطناعي بالتطور البشري، لأن المسارات التي يسلكونها للوصول إلى هناك مختلفة جوهرياً.
الخلاصة
لا يقول المؤلفون إن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه تعليمنا عن العقل البشري. في الواقع، هم يعتقدون أن هذه النماذج أدوات واعدة للغاية. لكنهم يقولون إننا بحاجة إلى التوقف عن معاملتها كصناديق سحرية "تعرف الإجابة" فحسب. بدلاً من ذلك، نحتاج إلى معاملتها كأدوات علمية تتطلب معايرة دقيقة.
تخلص الورقة إلى أنه لكي يكون الذكنا الاصطناعي نموذجاً حقيقياً للإدراك البشري، يجب أن يفعل أكثر من مجرد محاكاة إجاباتنا. يجب أن يجتاز اختباراً صارماً حيث يفشل بنفس الطرق التي نفشل بها، وينجح بنفس الطرق التي ننجح بها، ويعتمد على نفس خطوات "الاستدلال" الداخلية التي نستخدمها. فقط عندما نتمكن من إثبات أن "دماغ" الذكاء الاصطناعي يعمل بطريقة تطابق نظرياتنا حول كيفية عمل أدمغتنا - من خلال هذه الخطوات الأربع الدقيقة - يمكننا القول إننا نحرز تقدماً علمياً حقيقياً. وحتى ذلك الحين، قد يكون الذكاء الاصطناعي مجرد ممثل مقنع للغاية، وعلينا التأكد من أننا لن ننخدع بالأداء.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.