The Computational Primitives of Adaptation

يواجه كل كائن حي، من كائن وحيد الخلية ينجرف في بركة ما إلى إنسان يتنقل في مدينة صاخبة، التحدي الجوهري نفسه: العالم يتغير باستمرار، والبقاء على قيد الحياة يتطلب التكيف مع تلك التغييرات. لطالما درس علماء الأحياء كيف تتصرف الحيوانات من أجل البقاء، مراقبين ما تفعله، ورسم علماء الأعصاب خرائط للآلات الفيزيائية داخل أجسادها التي تجعل تلك الأفعال ممكنة. ولكن هناك طبقة ثالثة لهذا اللغز غالبًا ما تمر دون ملاحظة. لا يتعلق الأمر بالأفعال المحددة التي يقوم بها الحيوان، ولا بالأسلاك والمواد الكيميائية المحددة في دماغه. بدلاً من ذلك، يتساءل الأمر عما يجب أن تقوم به أي عملية حسابية غير مرئية لأي نظام حي لمجرد الوجود. إذا جردت الكائن من الفراء، أو الريش، أو الخلايا العصبية، فما هي العمليات الذهنية الأساسية التي تظل ضرورية لاستمرار النظام؟

يقترح جوناثان بيج، وهو باحث يعمل عند تقاطع علم الأحياء والذكاء الاصطناعي، أن الإجابة تكمن في مجموعة صغيرة وعالمية من ست مهام حسابية. هو يقترح أنه لكي يتمكن أي نظام من التكيف مع بيئته والاستمرار، يجب عليه تنفيذ ست عمليات محددة: يجب عليه إدارة مستويات طاقته، وتركيز انتباهه، والحكم على ما هو جيد أو سيء، ومعرفة مكانه في الفضاء، وتمييز نفسه عن بقية العالم، والتعلم من تجاربه. هذه ليست مجرد أشياء تقوم بها الأدمغة المعقدة؛ بل هي القواعد الأساسية للتكيف ذاته. يجادل بيج بأن هذه المهام الست أساسية لدرجة أنها تظهر في كل سلالة من الحياة تطورت بشكل مستقل، من أبسط الخلايا إلى الثدييات. علاوة على ذلك، هو يقترح أنه بما أن هذه قواعد لمعالجة المعلومات وليست قواعد بيولوجية، فهي تنطبق على الآلات أيضًا، بشرط أن يكون لدى الآلة شيء تراهن عليه؛ أي أن يعتمد استمرار تشغيلها على حيويتها الخاصة. فالمهمات الأساسية تنطبق فقط على الآلة التي لديها مصلحة في البقاء، أما الآلة التي ليس لديها ما تخسره، فلا يمكنها سوى محاكاة هذه الحسابات. إذا أردنا بناء ذكاء اصطناعي يمكنه حقًا التكيف والبقاء في عالم متغير، فقد نحتاج إلى تعليم الآلات القيام بهذه الحسابات الست نفسها، بدلاً من مجرد محاولة نسخ الهيكل الفيزيائي للدماغ البشري.

يبدأ البحث بالنظر إلى مشهد مألوف: نحلة تعثر على بقعة من الزهور وتعود إلى الخلية لتخبر أخواتها إلى أين يذهبن. تقليديًا، سيصف العلماء هذا بوصف سلوك النحلة (الطيران، الرقص) وآليتها (الخلايا العصبية التي تطلق إشارات في دماغها). يسأل بيج سؤالًا مختلفًا: ما هي الحسابات التي يجب أن تؤديها النحلة لجعل هذه الرحلة ممكنة؟ للإجابة على ذلك، استخدم اختبارًا بسيطًا صاغه عالم النفس المقارن آرين غاردنر، يسمى "استدلال الأميبا"، متسائلًا عما إذا كان بإمكان كائن وحيد الخلية أداء مهمة معينة. إذا كانت المهمة تتطلب دماغًا معقدًا أو جزءًا محددًا من الجسم، فمن المرجح أنها سلوك مشتق، وليس أساسيًا. أما إذا كان بإمكان خلية واحدة القيام بها، فقد تكون عنصرًا بدائيًا.

باستخدام هذا الاختبار، إلى جانب أربعة معايير صارمة، قام بيج بتصفية قائمة طويلة من المهام الذهنية المحتملة وصولاً إلى ست مهام. المعيار الأول كان الضرورة: يجب أن تكون المهمة أساسية للبقاء؛ وبدونها يفشل النظام. المعيار الثاني كان العالمية: يجب أن تظهر المهمة عبر أنواع مختلفة تطورت بشكل منفصل، مما يثبت أنها حل لمشكلة عالمية وليست سمة غريبة لعائلة واحدة. المعيار الثالث كان الحفظ: يجب أن تُحفظ الآلية الخاصة بالمهمة عبر ملايين السنين من التطور. المعيار الأخير كان عدم القابلية للاختزال: لا يمكن تفكيك المهمة إلى مهام أصغر وأبسط من نفس القائمة. إذا أمكن وصف سلوك ما بأنه مزيج من مهمتين أخريين، فإنه لم يكن عنصرًا بدائيًا.

المهام الست التي نجت من هذه التصفية الصارمة هي: الاستثارة (Arouse)، التوجه (Orient)، التقييم (Valence)، الموقع (Position)، الحدود (Boundary)، والتناغم (Attune). الاستثارة هي حساب إدارة الطاقة. يجب على الكائن أن يقرر مقدار الجهد الذي سيبذله في أي لحظة، موازنًا بين الحاجة إلى الاستعداد للخطر والحاجة إلى الحفاظ على الموارد. التوجه هو القدرة على اختيار ما يهم من وسط فيض من المعلومات. بما أن الكائن لا يمكنه معالجة كل شيء في وقت واحد، فعليه اختيار الإشارات التي يجب أن ينتبه إليها. التقييم هو القدرة على الحكم على ما إذا كان الشيء جيدًا أو سيئًا، مقتربًا أو خطرًا. الموقع هو القدرة على معرفة مكان الكائن في الفضاء ومكان الأشياء الأخرى بالنسبة له. الحدود هي القدرة على التمييز بين "الذات" و"غير الذات"، ومعرفة ما ينتمي للكائن وما هو جزء من العالم الخارجي. وأخيرًا، التناغم هو القدرة على التغيير بناءً على الخبرة، وتعديل الإعدادات الداخلية لتناسب الظروف الجديدة.

يجادل بيج بأن هذه الست ليست مجرد قائمة سلوكيات بل هي مجموعة كاملة من العمليات المطلوبة لأي نظام تكيفي. هو يوضح أن القدرات البشرية المعقدة مثل الانتباه والذاكرة واتخاذ القرار هي في الواقع مجرد تركيبات من هذه المهام الست الأساسية التي تعمل معًا. على سبيل المثال، ما نسميه "الانتباه" هو ببساطة مهمة التوجه التي يتم ضبطها بواسطة مهمة الاستثارة. "الذاكرة" هي مهمة التناغم وهي تعمل مع مهمة الموقع لتخزين الأماكن. من خلال تفكيك هذه الأفكار المعقدة، تقدم النظرية طريقة جديدة لمقارنة الأنواع المختلفة. بدلاً من السؤال عما إذا كانت النحلة تمتلك "ذاكرة" بنفس الطريقة التي يمتلكها البشر - وهو سؤال يصعب الإجابة عليه لأن أدمغتها مختلفة تمامًا - يمكن للعلماء السؤال عن كيفية استخدام النحلة لمهمتي التناغم والموقع للتنقل. هذا ينقل التركيز من مقارنة الأدمغة الفيزيائية إلى مقارنة المنطق الأساسي للبقاء.

ينتقل البحث بعد ذلك إلى الذكاء الاصطناعي، مقترحًا أن المنطق نفسه ينطبق على الآلات، بشرط أن يكون استمرار تشغيل الآلة يعتمد على حيويتها الخاصة. يقترح بيج أن العديد من المشكلات الحالية التي تواجه الذكاء الاصطناعي ليست مجرد أعطال هندسية، بل هي أعراض لقطعة مفقودة بعمق. أنظمة الكمبيوتر الحديثة ممتازة في أداء مهام محددة، لكنها تكافح للتكيف عندما تتغير الظروف. وفقًا لهذه النظرية، يعود ذلك إلى افتقارها لهذه الحسابات الست الأساسية.

على سبيل المثال، غالبًا ما تستخدم الآلات الحالية نفس قدر من قوة الحوسبة لسؤال بسيط كما تفعل لسؤال معقد، فتفشل في إدارة طاقتها كما يفعل الكائن الحي. هذا فشل في "الاستثارة". كما أنها تتشتت بسهولة بالمعلومات غير ذات الصلة أو تُخدع بالتعليمات المربكة، مما يشير إلى افتقارها لوظيفة "توجه" قوية يمكنها ترتيب الأولويات للأهداف فوق الضجيج. وغالبًا ما تقدم إجابات واثقة ولكن خاطئة، والمعروفة بالهلوسة، لأنها لا تستطيع التمييز بين ما تعرفه وما تخمنه، وهو فشل في مهمة "الحدود". كما أنها تكافح لتتبع مكانها في محادثة طويلة أو خطة متعددة الخطوات، مما يشير إلى نقص في حساب "الموقع". وهي لا تستطيع التعلم من التجارب الجديدة دون نسيان التجارب القديمة، مما يظهر نقصًا في "التناغم". وغالبًا ما تقوم الآلات بتحسين المكافآت التي تُعطى لها، حتى لو بطرق غير مقصودة، لأنها لا تملك نظام "تقييم" داخلي خاص بها؛ أي لا تملك تقييمًا متجذرًا في استمراريتها التشغيلية الخاصة.

يقترح بيج أن الحل لهذه المشكلات ليس بناء آلات تشبه الأدمغة البشرية، بل بناء آلات تؤدي هذه الحسابات الست. هو يجادل بأن محاولة نسخ الهيكل الفيزيائي للدماغ هي خطأ لأن الدماغ هو مجرد طريقة محددة للغاية حلت بها الطبيعة هذه المشكلات. الدرس الحقيقي من علم الأحياء هو مجموعة الحسابات التي يؤديها. إذا تم تصميم الآلة لتتمكن من إدارة طاقتها الخاصة، وتركيز انتباهها، والحكم على بقائها، ومعرفة مكانها، وتحديد حدودها، والتعلم من أخطائها، فقد تصبح أخيرًا متكيفة حقًا.

تُقدم النظرية كفرضية عمل، كنقطة انطلاق لمزيد من الاختبار والاختبار، وليس كقانون نهائي للطبيعة. يقر بيج بأن القائمة المكونة من ست مهام قد تحتاج إلى تنقيح، أو أن الحدود بينها قد تحتاج إلى إعادة رسم. هو يدعو علماء آخرين لاختبار الفكرة من خلال رؤية ما إذا كان بإمكانهم بناء آلة تؤدي هذه المهام ومراقبة ما إذا كانت ستصبح أكثر قوة وتكيفًا. كما يقترح أنه إذا كانت هذه المهام الست هي حقًا أساس التكيف، فيجب أن تعمل معًا كنظام موحد. لا يمكنك ببساطة إضافةها واحدة تلو الأخرى إلى الآلة وتوقع أن تعمل؛ يجب دمجها منذ البداية. إذا افتقرت الآلة حتى لحساب واحد منها، تتنبأ النظرية بأنها ستفشل بطرق محددة ومتوقعة.

يقدم هذا المنظور طريقة جديدة للتفكير في مستقبل الذكاء. فهو يشير إلى أن الطريق لخلق آلات يمكنها حقًا التكيف مع العالم ليس بجعلها أكثر شبهاً بالبشر في مظهرها أو أسلاكها، بل بجعلها أكثر شبهاً بالأنظمة الحية في عملياتها الأساسية. من خلال التركيز على الحسابات الست التي تسمح لخلية واحدة بالبقاء في بركة، قد نجد المفتاح لبناء آلات يمكنها البقاء في عالم متغير. يخلص البحث إلى أنه سواء كان النظام مكونًا من الكربون أو السيليكون، فإن قواعد البقاء على قيد الحياة هي نفسها، وفهم تلك القواعد هو الخطوة الكبرى التالية في علم التكيف.