لماذا لن تصبح النماذج اللغوية ذكاءً اصطناعيًا عامًا: درس فيتغنشتاين قبل قرن من الزمن

قبل أكثر من مئة عام، كتب معلّم مدرسة من الإمبراطورية النمساوية المجرية عبارة تبدو اليوم كحكم قاسٍ على صناعة النماذج اللغوية الكبيرة بأكملها. «حدود لغتي تعني حدود عالمي»: هذه المقولة للودفيغ فيتغنشتاين من كتابه «رسالة منطقية فلسفية» الصادر عام 1921 تبيّن على نحو غير متوقع أنها أدق تشخيص لتقنية ضخّ فيها العالم مئات المليارات من الدولارات.

ولفهم أهمية ذلك الآن تحديدًا، لا بد من استحضار السياق. قبل عامين أو ثلاثة فقط، كانت الصناعة تعيش حالة من النشوة. فكل إصدار جديد من GPT أو Claude أو Gemini كان يُظهر قفزة لافتة في القدرات. تعلّمت النماذج كتابة الشيفرة البرمجية وتحليل الصور وحل مسائل الأولمبيادات. وبدا أن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) لم يعد بعيدًا، وأن الأمر لا يتطلب سوى مزيد من البيانات ومزيد من المعاملات ومزيد من القدرة الحاسوبية. ضخّ المستثمرون الأموال، وأعادت الشركات الكبرى صياغة استراتيجياتها، وتسابق المتحدثون العلنيون في التنبؤ بموعد تفوّق الآلة على الإنسان. أما اليوم، في عام 2026، فقد تغيّرت نبرة الحديث بوضوح. تتكرر كلمة «فقاعة» أكثر فأكثر، ويحصل المتشككون على حجج متزايدة لصالحهم.

في هذه اللحظة بالذات يجدر بنا العودة إلى فيتغنشتاين. فكرته المركزية بسيطة وجذرية في آن واحد: اللغة ليست مجرد أداة لوصف الواقع، بل هي ذاتها حدّ ما نستطيع التفكير فيه. وكل ما يقع خارج اللغة لا وجود له، ببساطة، بالنسبة إلى كائن لغوي. انقل هذا المبدأ إلى النماذج اللغوية الكبيرة، وستحصل لا على استعارة، بل على وصف حرفي لقيد معماري. فالنموذج اللغوي الكبير يتعامل مع الرموز (tokens). إنه يتنبأ بالمقطع النصي التالي استنادًا إلى انتظامات إحصائية مستخلصة من مدونة ضخمة من البيانات. وهو لا يدرك العالم مباشرة: لا يرى ولا يسمع ولا يشعر بالألم ولا يعرف الجوع. عالمه كله نص. وحدود هذا النص هي فعلًا حدود عالمه.

قد يعترض المنتقدون بأن النماذج متعددة الوسائط الحديثة تعمل أصلًا مع الصور والصوت والفيديو. أليس هذا خروجًا عن حدود اللغة؟ المهم هنا فهم الفرق بين معالجة الإشارة والإدراك الحقيقي. فعندما «ترى» النماذج صورة فوتوغرافية، فإنها تحوّل البكسلات إلى تمثيلات رقمية وتربطها بأوصاف نصية من بيانات التدريب. هذا ليس بصرًا بالمعنى البشري، بل منظومة معقدة من الإحالات المتبادلة. فالنموذج لا يفهم ما هو اللون الأحمر، بل يعرف فقط السياقات التي ترد فيها كلمة «أحمر» بجوار أنماط رقمية معينة. وكان فيتغنشتاين سيقول إن النموذج يلعب لعبة لغوية دون أن يملك منفذًا إلى ما تشير إليه تلك اللعبة.

وثمة جانب ثانٍ في فلسفة فيتغنشتاين يصيب الهدف بدقة. ففي مرحلته المتأخرة توصل إلى فكرة «الألعاب اللغوية»، أي التصور القائل إن معنى الكلمة يتحدد باستخدامها في ممارسة بعينها. الفهم ليس استخراج معنى مجرد من قاموس، بل القدرة على التصرف في العالم على نحو معين. فحين نقول «أفهم ما هي المطرقة»، لا نقصد معرفة التعريف، بل تجربة دقّ المسامير، ووزن الأداة في اليد، والذاكرة العضلية لحركة التأرجح. يستطيع النموذج اللغوي الكبير أن يصف المطرقة بلا أي خطأ، وأن يعدّد أنواعها، وأن يقتبس تعليمات استخدامها، لكنه لا يملك، ولا يمكن أن يملك، تجربة دقّ مسمار. إن «فهمه» محاكاة مجرّدة من الأساس الجسدي.

لا يعني هذا أن النماذج اللغوية عديمة الفائدة، بل على العكس، فهي مفيدة للغاية ضمن حدود عالمها اللغوي. فهي تؤدي ببراعة المهام التي تقع بالكامل داخل الفضاء النصي: التحرير والترجمة وتوليد الشيفرة والتلخيص واكتشاف الانتظامات في البيانات. المشكلة ليست في النماذج نفسها، بل في التوقعات المبالغ فيها التي عُلّقت عليها. فحين يعد قادة شركات التقنية بتحقيق AGI خلال عامين أو ثلاثة، فإما أنهم لا يفهمون طبيعة هذه القيود، أو أنهم يغذّون عمدًا الحماسة الاستثمارية.

إن الطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام، إن كان موجودًا أصلًا، يقع على الأرجح خارج النموذج اللغوي الخالص. فهو سيتطلب أنظمة قادرة على الإدراك المتجسّد، أي التفاعل مع العالم المادي وتكوين نماذج داخلية للواقع عبر التجربة لا عبر قراءة نصوص عن التجربة. الروبوتات والحوسبة العصبية الشكل (neuromorphic) والبنى الهجينة التي تجمع بين المقاربتين الرمزية والتوصيلية (connectionist) كلها اتجاهات محتملة، لكن أيًّا منها لم يقترب بعد من حل المشكلة الجوهرية.

توفي فيتغنشتاين عام 1951 دون أن يعرف شيئًا عن الحواسيب والشبكات العصبية وتجزئة النصوص إلى رموز. غير أن حدسه بشأن طبيعة اللغة والفهم تبيّن أنه كان استشرافيًا. فحدود اللغة هي فعلًا حدود العالم. وما دمنا نبني ذكاءً محبوسًا داخل اللغة، فإننا نبني شيئًا مبهرًا لكنه محدود من حيث المبدأ. والإقرار بهذا القيد ليس تشاؤمًا، بل خطوة لازمة نحو حديث صادق عن الوجهة الحقيقية لصناعة الذكاء الاصطناعي.