لماذا لن تكون معايير قياس الذكاء الاصطناعي العام (AGI) موضوعية أبدًا

كان اختبار تورينغ يُعدّ يومًا فحصًا مثاليًا للذكاء، لكنه بات اليوم متجاوزًا بوضوح. ويبحث الباحثون عن طرق جديدة لتقييم ما إذا كان نظام ما قد بلغ مستوى الذكاء الاصطناعي القوي، لكنهم يصطدمون بعقبة غير متوقعة.

لماذا لم يعد اختبار تورينغ صالحًا

حين اقترح آلان تورينغ اختباره الشهير عام 1950، كانت الفكرة بسيطة: إذا استطاعت آلة إقناع إنسان بأنها إنسان، فهي تفكّر. وبعد سبعين عامًا، تجتاز نماذج LLM الحديثة هذا الاختبار بسهولة، لكن ذلك لا يعني إطلاقًا أنها ذكية بمعنى AGI.

يقرّ الباحثون بالحاجة إلى معايير جديدة. فالمؤتمرات من طراز IEEE تبحث عن معايير قياس (بنشماركات) حديثة لتقييم الذكاء الاصطناعي القوي. والمشكلة أن هذه المعايير يجب أن تكون موضوعية، وهذا أصعب بكثير مما بدا في البداية.

سبعون تعريفًا للذكاء

العقبة الأولى أن العلماء أنفسهم لا يستطيعون الاتفاق على ماهية الذكاء. يوجد ما لا يقل عن 70 تعريفًا علميًا مختلفًا للذكاء البشري. فبعضهم يرى الذكاء قدرةً على التكيّف، وآخرون يرونه سرعة في معالجة المعلومات، وفريق ثالث يربطه بالإبداع. وإذا عجزنا عن تعريف الذكاء تعريفًا موضوعيًا حتى في صورته البشرية، فكيف نصمّم اختبارًا لتقييمه في الآلة؟

• التعريف عبر معامل الذكاء IQ (المنطق والحساب)
• التعريف عبر القدرة على التكيّف (سرعة التعلّم في بيئة جديدة)
• التعريف عبر السياق (فهم الفروق الدقيقة والثقافة)
• التعريف عبر الإبداع (الأفكار والحلول الأصيلة)

مفارقة الوعي في الشبكات العصبية

العقبة الثانية هي النقاشات العلمية التي لا تنتهي حول ما إذا كانت نماذج LLM قادرة على تطوير وعي. وتبحث عشرات الأوراق البحثية على arxiv في وجود «حياة داخلية» لدى النماذج اللغوية الكبيرة. لكن هذا جدال غريب.

فقد أثبتت علوم الأعصاب وعلم النفس منذ زمن بعيد أن الوعي لدى الإنسان أقرب إلى عائق منه إلى أداة للتفكير. فأكثر العمليات الذهنية كفاءةً تجري على مستوى اللاوعي. وعندما تركّز على مهمة ما (أي يُفعَّل الوعي)، كثيرًا ما تبدأ بالتباطؤ وارتكاب الأخطاء. ولهذا يتحدث الرياضيون عن «التدفق» (flow)، وهي حالة يغيب فيها الوعي.

تدخّل الوعي الذاتي لا يؤدي إلا إلى إعاقة حل المشكلات المعقدة، وهذا أمر

مثبت في الأدبيات العلمية.

وإذا نشأ لدى نموذج ما وعي ذاتي يومًا، فسيزيل المهندسون هذا «الخلل» ببساطة، كي يعمل النظام بسرعة ودقة أكبر، كما هو الحال اليوم.

ماذا يعني ذلك

الخلاصة مفارِقة: يستحيل تقييم AGI بموضوعية، ليس لأن الذكاء الاصطناعي ذكي أكثر مما ينبغي، بل لأننا لا نستطيع الاتفاق حتى على معايير ذكائنا نحن. وأي معيار قياس سيعكس اختيارًا ذاتيًا لما يُعدّ «ذكاءً»، ولن يرضى أحد بهذا الاختيار.