Питер Деннинг: главное допущение Тьюринга об ИИ с 1950 года было ошибочным

يؤكد بيتر دينينج، أستاذ علوم الحاسوب، في كتاب جديد صدر في يوليو 2026: إن الذكاء الاصطناعي الحديث مبنيٌّ على أساس خاطئ — افتراضٍ صاغه آلان تيورينغ في ورقته العلمية الشهيرة عام 1950 «الآلات الحاسبة والذكاء». ويرى دينينج أن هذا يجعل الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الحقيقي أمرًا يستحيل تحقيقه من حيث المبدأ — بصرف النظر عن الحجم الذي قد تبلغه النماذج اللغوية الكبيرة.

ما الخطأ الذي وقع فيه تيورينغ؟

في عام 1950، طرح تيورينغ افتراضًا مفاده أن التفكير البشري يمكن وصفه وصفًا كاملًا بقواعد قابلة للحوسبة، وأنه بالتالي يمكن محاكاته بالحاسوب. يُشكّل هذا الافتراض الركيزةَ التي يقوم عليها مسار أبحاث الذكاء الاصطناعي برمته — من الأنظمة الخبيرة في سبعينيات القرن الماضي إلى النماذج اللغوية الكبيرة المبنية على بنية المحوّل في عقد العشرينيات من الألفية الثالثة.

يعدّ دينينج هذا الافتراض خاطئًا. ففي رأيه، ثمة أربعة مكونات جوهرية للذكاء لا تقبل الصياغة الرسمية من حيث المبدأ:

• الحس السليم — الفهم السياقي للموقف الذي لا تصفه قواعد صريحة ولا يمكن اشتقاقه منها
• الحدس — القدرة على استخلاص استنتاجات صحيحة دون استدلال منطقي رسمي؛ يتشكّل على مدى سنوات من الخبرة
• الثقافة — منظومة القيم والأعراف المكتسبة من خلال العيش في مجتمع ما، لا من خلال دراسة النصوص عنه
• المعرفة العملية (know-how) — المهارات التي لا تُنقل إلا بالممارسة إلى جانب خبير متمكن، لا من خلال التعليمات المكتوبة

«أهم جوانب الذكاء البشري، بما فيها الحس السليم والحدس والثقافة

والمعرفة العملية، لا يمكن تشفيرها في أجهزة الحاسوب» — بيتر دينينج.

لماذا لا يحل توسيع نطاق النماذج اللغوية الكبيرة المشكلة

يجادل دينينج مباشرةً في مواجهة الرأي السائد في الصناعة: يكفي أن يكون النموذج كبيرًا بما يكفي ليُدرك العالم. وهذا في رأيه وهمٌ محض. فالنماذج اللغوية الكبيرة تعمل على الأنماط الإحصائية في الرموز، لكنها لا تمتلك التجربة المعاشة — الثقافية والجسدية والاجتماعية — التي تُشكّل الفهم البشري.

تتقاطع حجة دينينج مع النقد الكلاسيكي لـ«الغرفة الصينية» الذي طرحه الفيلسوف جون سيرل عام 1980: الحاسوب يتعامل مع الرموز وفق قواعد دون أن يفهم معناها. يُحدّث دينينج هذه الحجة مطبَّقةً على النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة، مؤكدًا أن بنية المحوّل لا تسدّ هذه الفجوة من حيث المبدأ. وكما أفادت Science Daily في 13 يوليو 2026، يُقدَّم الكتاب باعتباره من أكثر الانتقادات الأكاديمية منهجيةً لأسس أبحاث الذكاء الاصطناعي ذاتها خلال السنوات الأخيرة.

ماذا يعني هذا

إن كان دينينج محقًّا، فإن الاستراتيجية الراهنة لبلوغ الذكاء الاصطناعي العام — توسيع البيانات والمعاملات — لا تُقرّبنا من الذكاء البشري من حيث المبدأ. وتبقى الفائدة العملية للنماذج اللغوية الكبيرة قائمة: توليد النصوص وأتمتة المهام وتحليل البيانات تظل أدواتٍ ذات قيمة. غير أن تسمية الأنظمة الراهنة «ذكاءً» بالمعنى الكامل للكلمة، وفق دينينج، أمرٌ غير دقيق.

أسئلة شائعة

ما الذي ادّعاه تيورينغ في ورقته عام 1950؟

في ورقة «الآلات الحاسبة والذكاء»، اقترح آلان تيورينغ اختبار ذكاء الآلة عبر لعبة المحاكاة: إذا عجز الحَكَم عن التمييز بين الحاسوب والإنسان في حوار نصي، جاز اعتبار الآلة مُفكِّرة. ويرى دينينج أن هذا المعيار بالذات أرسى توجهًا خاطئًا، إذ اختزل الذكاء في السلوك اللغوي وأغفل ضرورة التجربة المعاشة.

هل ينفي دينينج فائدة الذكاء الاصطناعي الحديث؟

لا. يُميّز دينينج بين «أداة ذكية» و«ذكاء حقيقي». تُعدّ النماذج اللغوية الكبيرة مفيدةً لأتمتة المهام والتعامل مع النصوص؛ بيد أنها، في رأيه، لا تستطيع من حيث المبدأ أن تصبح ذكاءً اصطناعيًا عامًّا — لأنها تفتقر إلى الخبرة الثقافية والعملية الضرورية للفهم البشري.