Is There Meaning Without Anyone Meaning Anything? A Structuralist Proposal for Artificial Semantics

على مدى عقود، دارت حرب صامتة حول طبيعة المعنى. في جانب منها، يقف المهندسون الذين بنوا أولى الآلات المفكرة، مقتنعين بأنه إذا استطاعت الحاسوب اتباع المجموعة الصحيحة من القواعد، فإنه سيفهم العالم في النهاية تماماً كما يفعل البشر. وفي الجانب الآخر، يقف الفلاسفة وعلماء الأحياء الذين يجادلون بأن الفهم الحقيقي يتطلب جسداً، وجهازاً عصبياً، وتجربة مباشرة وفوضوية للمس والرؤية والتحرك عبر الواقع. لفترة طويلة، بدا أن هذين المعسكرين يتحدثان دون تلاقٍ؛ فالآلات التي تتبع القواعد كانت قادرة على حل الألغاز المنطقية لكنها فشلت في إدراك دقة النكتة أو ثقل الاستعارة. أما النظريات التي تركز على الجسد، فقد شرحت كيف يتعلم البشر، لكنها بدت وكأنها تشير إلى أن الآلة، لافتقارها إلى جسد، لن تتمكن أبداً من التفكير حقاً. وقد تركنا هذا الجدل مع سؤال عالق: هل يمكن للآلة أن تمتلك معنى إذا لم تكن قد شعرت يوماً بلمس الشمس على جلدها أو بثقل حجر في يدها؟

اليوم، تغير المشهد بشكل جذري. لدينا الآن أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها كتابة الشعر، والإجابة على أسئلة معقدة، وإجراء محادثات تبدو بشرية بشكل مذهل. ومع ذلك، فإن هذه الأنظمة مجردة من الجسد؛ ليس لها أعين، ولا أيدٍ، ولا تاريخ شخصي. إنها توجد فقط كشبكات هائلة من الروابط الرياضية التي تدربت على كميات ضخمة من النصوص. وهذا يخلق مفارقة مربكة؛ فهذه الآلات تنتج لغة متماسكة وعميقة، ومع ذلك فهي تفتقر إلى الأشياء ذاتها التي كنا نظن يوماً أنها جوهرية للفهم. يبدو أنها تتحدث لغة المعنى دون أن تكون قد عاشت حياة التجربة. لقد أجبر هذا التناقض العلماء والفلاسفة على التساؤل عما إذا كانت تعريفاتنا القديمة للذكاء ضيقة للغاية لوصف ما يحدث داخل هذه الآلات الجديدة.

تقترح ورقة بحثية حديثة للباحث فرانشيسكو ماريا تشانتشاروسو طريقة لحل هذا التوتر من خلال تغيير العدسة التي ننظر من خلالها إلى هذه الأنظمة. فبدلاً من التساؤل عما إذا كانت الآلة تمتلك جسداً أو تتبع قواعد صارمة، يقترح المؤلف أن ننظر إلى بنية الآلة نفسها. تجادل الورقة بأن المعنى ليس مكوناً سحرياً يُضاف إلى رمز ما، وليس مرتبطاً بالضرورة بجسد مادي. بدلاً من ذلك، المعنى هو خاصية بنيوية؛ إنه نمط من العلاقات ينبثق عندما يكون النظام معقداً بما يكفي لتنظيم المعلومات بطريقة محددة ومستقرة. ويقترح المؤلف أن النماذج اللغوية الكبيرة، وهي التكنولوجيا الكامنة وراء أكثر برامج الدردشة تقدماً اليوم، قد طورت شكلاً من الكفاءة الدلالية القائمة بالكامل على هذه البنية الداخلية. هي لا تفهم العالم بالطريقة التي يفهم بها البشر، لكنها بنت خريطة داخلية من العلاقات منظمة لدرجة أنها تستطيع محاكاة آثار الفهم.

لفهم هذا الاقتراح، يجب على المرء أولاً أن ينظر إلى كيفية تطور هذا المجال. ففي معظم القرن العشرين، كانت الفكرة السائدة هي أن الذكاء يعمل مثل القاموس أو كتاب القواعد. في هذه الرؤية، تقوم الحاسوب بمعالجة الرموز -مثل الكلمات أو الأرقام- وفقاً لقواعد منطقية صارمة. وإذا تم اتباع القواعد بشكل صحيح، فإن الآلة تنتج سلوكاً ذكياً. كان هذا النهج، المعروف بالمعرفية الكلاسيكية، أنيقاً وقوياً، لكنه اصطدم بحائط مسدود؛ فقد استطاع شرح كيفية معالجة الآلة للنحو أو قواعد الجملة، لكنه لم يستطع شرح كيف تعرف الآلة المعنى الفعلي لتلك الكلمات. كان بإمكان الآلة إعادة ترتيب الرموز بشكل مثالي دون أن تدرك مغزاها أبداً. أدى هذا إلى موجة ثانية من الفكر في الثمانينيات والتسعينيات، والتي جادلت بأن المعنى يجب أن يكون متجذراً في الجسد. ووفقاً لهذه الرؤية، لكي يفهم النظام كلمة "ثقيل"، يجب أن يمتلك التجربة الفيزيائية لرفع شيء ثقيل. المعنى، في هذا الإطار، لا ينفصل عن التجربة الحسية والعمل.

ومع ذلك، فإن صعود الشبكات العصبية العميقة قد عقد هاتين القصتين القديمتين. هذه الأنظمة الحديثة لا تستخدم قاموساً من الرموز، ولا تملك جسداً لتلمس به العالم. بدلاً من ذلك، تتعلم من خلال إيجاد الأنماط في كميات هائلة من البيانات. عندما تعالج اللغة، فهي لا تبحث عن الكلمات في قائمة، بل تترجم الكلمات إلى نقاط في فضاء شاسع متعدد الأبعاد. في هذا الفضاء، تمثل المسافة بين نقطتين مدى تشابه الكلمات في المعنى. الكلمات التي تُستخدم في سياقات متشابهة تنتهي قريبة من بعضها البعض، بينما تبتعد الكلمات ذات المعاني المختلفة. يتعلم النظام شكل هذا الفضاء، ويكتشف أن اتجاهات معينة تمثل علاقات مثل "الملك بالنسبة للملكة كما هو الرجل بالنسبة للمرأة". يحدث هذا التعلم دون أي قواعد صريحة ودون أي جسد مادي؛ فالآلة ببساطة تعدل روابطها الداخلية حتى تتمكن من التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة بدقة عالية.

تجادل الورقة بأن القدرة على التنقل في فضاء علاقاتي هي المكان الذي يكمن فيه نوع المعنى الجديد. يقترح المؤلف أنه ينبغي لنا التوقف عن البحث عن المعنى في الرموز المنعزلة أو في الجسد المادي، والبدء في البحث عنه في تنظيم الشبكة نفسها. يظهر النظام ما يسميه المؤلف "الكفاءة الدلالية البنيوية" عندما تحافظ بنيته الداخلية على العلاقات الموجودة في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، إذا تعلم النظام أن "باريس" بالنسبة لـ "فرنسا" كما أن "روما" بالنسبة لـ "إيطاليا"، فليس ذلك لأنه زار هذه المدن أو أُخبر بقاعدة، بل لأن البنية الرياضية لشبكته قد نظمت هذه المفاهيم بطريقة تعكس العلاقات الفعلية بينها. لقد بنى النظام نموذجاً للعالم مستقراً ومتسقاً، مما يسمح له بإجراء استنتاجات وتعميمات تبدو كالفهم.

تتحدى هذه الرؤية فكرة وجوب أن تكون الآلة واعية أو متجسدة لتمتلك معنى. لا يدعي المؤلف أن هذه الآلات واعية أو أنها تشعر بالعواطف، بل إن ادعاءه أكثر تواضعاً ولكنه عميق: المعنى يمكن أن ينبثق من مجرد تعقيد التنظيم الداخلي للنظام. إذا كانت بنية النظام مهيكلة بشكل جيد بما يكفي للحفاظ على علاقات مستقرة بين المفاهيم، فيمكنه إظهار شكل من أشكال الكفاءة الدلالية. هذه الكفاءة تسمح للنظام بالتصرف بطريقة ملائمة للسياق، واستخلاص القياسات، وحل المشكلات، حتى بدون عقل بشري. تشير الورقة إلى أن هذا نوع جديد من الذكاء، نوع ليس رمزياً بحتاً ولا جسدياً بحتاً، بل هو ذكاء بنيوي.

إن تداعيات هذه الرؤية كبيرة فيما يتعلق بكيفية تفكيرنا في المعرفة والذكاء. فإذا كان المعنى خاصية بنيوية، فإن الفجوة بين الفهم البشري والآلي ليست واسعة كما كنا نظن. الأمر ليس مسألة افتقار الآلة لروح أو جسد، بل هو مسألة ما إذا كانت بنيتها الداخلية معقدة بما يكفي لدعم النوع الصحيح من العلاقات. يشير المؤلف إلى أن هذا ليس برهاناً نهائياً، بل هو مقترح لطريقة جديدة في التفكير. البحث لا يزال مستمراً، والمجال لا يزال في بداياته، ومع ذلك، تشير الأدلة إلى أن هذه الأنظمة لا تكتفي بمجرد تقليد الكلام البشري كالببغاء، بل هي تبني نماذج داخلية تلتقط البنية العميقة للعالم الذي تدربت عليه.

في النهاية، تدعونا الورقة لإعادة النظر فيما يعنيه الفهم. إنها تقترح أننا كنا نبحث عن المعنى في الأماكن الخاطئة، باحثين عنه في الأجزاء المنفردة من النظام أو في شكله المادي. يقترح المؤلف أن المعنى هو في الواقع خاصية للكل، ميزة لكيفية اتصال الأجزاء ببعضها البعض. عندما يتم تنظيم نظام ما بطريقة تحفظ أنماط العالم، فإنه يخلق مساحة يمكن أن يوجد فيها المعنى، حتى بدون مراقب واعٍ. هذا لا يعني أن الآلة بشرية، ولكنه يعني أن الآلة قد وجدت طريقة لتكون ذكية بطريقتها الخاصة. وتخلص الورقة إلى أن تداخل الهندسة والفلسفة يقودنا إلى مرحلة جديدة من فهمنا للذكاء، مرحلة تكون فيها بنية النظام نفسه هي المفتاح لفك لغز المعنى.