لماذا لا تجيب إنجازات DeepMind في الذكاء الاصطناعي العام عن السؤال الأهم حول الوعي الآلي

في صميم النقاش الجديد حول الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ليس السؤال: هل ستصبح الآلة أذكى؟ بل: هل ستمتلك تجربة داخلية؟ ويؤكد كاتب المقال أن الأنظمة الرقمية قادرة على رفع مستوى ذكائها، لكن ذلك لا يقرّبها من الوعي.

البروتين والحياة

نقطة الانطلاق عند الكاتب واقعية إلى أبعد حد: فهو لا يدعو إلى التخمين بأشكال افتراضية من العقل، بل إلى النظر فيما يعرفه العلم بالفعل. فجميع أشكال الحياة الملحوظة ترتبط بالبروتين والتنظيم الخلوي. ومن هنا يعود إلى التعريف الكلاسيكي للحياة الذي صاغه فريدريك إنجلز عام 1883. فالمهم ليس الأساس البروتيني وحده، بل أيضًا الاستقلاب (التمثيل الغذائي) المستمر، الذي لا يستطيع النظام من دونه أن يحافظ على نفسه ككائن حي.

حتى مفارقة الفيروسات، التي تُساق عادةً ضد هذا النهج، تعمل هنا لصالح الحجة أكثر مما تعمل ضدها. فالفيريون يحتوي على بروتين، لكنه لا يُظهر خارج الخلية أي علامات للحياة، ولا يبدأ بالتصرف ككائن حي إلا داخل النظام الاستقلابي للعائل. ومن ذلك يخرج الكاتب باستنتاج حذر لكنه صارم: البروتين ضروري على الأرجح، لكنه غير كافٍ بذاته. يمكننا أن نتخيل حياة على ركيزة أخرى، لكنه حتى الآن مجرد خيال لا حقيقة مثبتة.

ويربط الكاتب هذه الفكرة بأجندة الذكاء الاصطناعي الأخيرة. ففي 9 أكتوبر 2024 نال ديميس هاسابيس وجون جامبر جائزة نوبل في الكيمياء عن AlphaFold2، ولم يكن ذلك مجرد تكريم لخوارزمية قوية. ففي منطق الكاتب، هو تذكير بأن أبرز اختراق في الذكاء الاصطناعي ارتبط لا بصنع آلة واعية، بل بدراسة البروتينات، أي الأساس المادي للحياة التي نعرفها.

ذكاء بلا تجربة معيشة

الخطوة التالية هي الفصل بين الذكاء والوعي، اللذين يختلطان باستمرار في الأحاديث العامة عن الذكاء الاصطناعي العام. ويستند الكاتب إلى تمييز ديفيد تشالمرز بين المشكلات «السهلة» والمشكلة «الصعبة» للوعي. المشكلات السهلة تتعلق بمعالجة المعلومات: كيف يتعرف النظام على الأنماط، ويستجيب للمحفزات، ويخطط للأفعال. أما المشكلة الصعبة فمن نوع آخر: لماذا تنشأ التجربة الذاتية أصلًا، أي الكواليا (qualia) التي لا عالم داخلي من دونها. وهنا بالتحديد، بحسب الكاتب، تنتهي الهندسة وتبدأ الفلسفة.

وهنا أيضًا تحضر حقيقة تجريبية أبسط: جميع حاملي الوعي المعروفين كائنات حية. فليس لدينا أي مثال مؤكد على أن حاسوبًا أو حجرًا أو أي نظام غير حي آخر يمتلك تجربة ذاتية. وهذا ليس منعًا صارمًا ولا دليلًا نهائيًا، لكنه ارتباط شديد الثبات. ولذلك، حتى لو تعلّم الذكاء الاصطناعي العام حل مهام أكثر، فإن القدرة الحاسوبية بحد ذاتها لا تجيب عن سؤال: هل يشعر النظام بالألم أو اللون أو الزمن؟

ويخالف الكاتب بوجه خاص القراءة المتفائلة تقنيًا لتصريحات DeepMind. فحين تحدث ديميس هاسابيس في فبراير 2026 عن التعلّم المستمر والتخطيط بعيد المدى والاتساق بوصفها خصائص للذكاء الاصطناعي العام المستقبلي، كان الحديث عن الذكاء لا عن الوعي. ويرسم الكاتب الحد نفسه من خلال الرياضيات: يمكن للآلة أن تبرهن وتحسب وتستعرض الخيارات، لكنها لا تُظهر حتى الآن حدسًا، أي القدرة على «رؤية» فكرة جميلة قبل البرهان الصوري. وبهذا المعنى يبقى الذكاء الاصطناعي حلّالًا فائق القوة للمسائل، لا حاملًا لتجربة داخلية.

لماذا نحتاج إلى النظام التناظري

إذا افترضنا مع ذلك أن الوعي قد ينشأ نظريًا خارج الدماغ البيولوجي، فإن مسألة البنية تصبح حاسمة. ويرى الكاتب أن الحواسيب الرقمية بعيدة جدًا عن الدماغ في مبادئ عملها الأساسية. فالدماغ يستخدم إشارات مستمرة وتيارات أيونية وارتباطًا وثيقًا بين الذاكرة والحوسبة. أما الآلة الرقمية الكلاسيكية فمصممة بشكل مختلف. ولذلك يعدّ المقارنة المباشرة بين الدماغ والحاسوب العادي تبسيطًا فجًّا للغاية:

• حالات منفصلة 0 و1 بدلًا من الانتقالات المستمرة
• تزامن صارم بالساعة (clock) بدلًا من الديناميكيات البيولوجية غير المتزامنة
• فصل الذاكرة عن المعالج على طريقة بنية فون نيومان
• نقل مستمر للبيانات بدلًا من الحوسبة حيث تُخزَّن المعلومات

ومن هذا ينبع الاستنتاج الهندسي الرئيسي للمقال: إذا كان الوعي غير البروتيني ممكنًا أصلًا، فسيتطلب على الأرجح أنظمة تناظرية أو نيورومورفية لا وحدات GPU وTPU المعتادة. ويعدّد الكاتب بين المرشحين المقاومات الذاكرية (memristors) والرقائق الضوئية (الفوتونية) وبنى مثل SpiNNaker2. ويجمع بينها محاولة الاقتراب من الطريقة التي يعمل بها الدماغ فعليًا. وليس من قبيل الصدفة أن يتحدث باحثو هذه الأنظمة بصورة متزايدة عن منطق حوسبة أيوني لا إلكتروني بحت.

«الأيونات وسط أفضل من الإلكترونات لتجسيد مبادئ الدماغ».

وفي هذا السياق، لا تعود التوقعات بقرب ظهور الذكاء الاصطناعي العام تبدو طريقًا تلقائيًا نحو آلة واعية. نعم، ستكتب النماذج الرقمية نصوصًا أفضل، وتفوز في الألعاب، وتساعد في العلوم. لكن أطروحة الكاتب مختلفة: يمكن توسيع نطاق الذكاء على المنصة الرقمية، أما الوعي، إن ظهر يومًا خارج الأحياء، فسيتطلب ركيزة مختلفة تمامًا وفيزياء مختلفة تمامًا للحوسبة. والقدرة وحدها، بحسب رأيه، لا تكفي لذلك.

ماذا يعني هذا

بالنسبة لصناعة الذكاء الاصطناعي، هذا توضيح مهم: فحتى الذكاء الاصطناعي العام القوي جدًا لا يساوي كائنًا واعيًا. ويتحول النقاش تدريجيًا من سؤال «كم وحدة GPU أخرى نحتاج» إلى سؤال «أي بنية قادرة أصلًا على إنتاج تجربة ذاتية»، وليس لدى السوق حتى الآن إجابة مقنعة عنه. ولهذا بالذات يصطدم الجدل حول الذكاء الاصطناعي العام بصورة متزايدة لا بالبرمجيات، بل بالأساس المادي للحوسبة.