يعتقد رائد الروبوتات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا رودني بروكس أن الناس يبالغون إلى حد كبير في تقدير الذكاء الاصطناعي التوليدي

عندما يتحدث رودني بروكس عن الروبوتات والذكاء الاصطناعي، يجب عليك الاستماع. يشغل حاليًا منصب أستاذ فخري للروبوتات في باناسونيك في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، كما شارك في تأسيس ثلاث شركات رئيسية، بما في ذلك Rethink Robotics وiRobot ومساعيه الحالية Robust.ai. أدار بروكس أيضًا مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (CSAIL) لمدة عقد بدءًا من عام 1997.

في الواقع، إنه يحب التنبؤ بمستقبل الذكاء الاصطناعي ويحتفظ ببطاقة أداء على مدونته توضح مدى نجاحه.

إنه يعرف ما يتحدث عنه، ويعتقد أنه ربما حان الوقت لوضع حد لضجيج الصراخ الذي يمثله الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويعتقد بروكس أنها تقنية مثيرة للإعجاب، ولكنها ربما ليست بالقدر الذي يقترحه الكثيرون. “أنا لا أقول أن شهادات الماجستير في القانون ليست مهمة، ولكن علينا أن نكون حذرين [with] كيف نقوم بتقييمها،” قال لـ TechCrunch.

ويقول إن مشكلة الذكاء الاصطناعي التوليدي هي أنه على الرغم من أنه قادر تمامًا على أداء مجموعة معينة من المهام، إلا أنه لا يستطيع القيام بكل ما يستطيع الإنسان القيام به، ويميل البشر إلى المبالغة في تقدير قدراته. “عندما يرى الإنسان نظام الذكاء الاصطناعي يقوم بمهمة ما، فإنه يعممها على الفور على أشياء متشابهة ويقوم بتقدير كفاءة نظام الذكاء الاصطناعي؛ وقال بروكس: “ليس فقط الأداء في هذا المجال، ولكن الكفاءة المتعلقة بذلك”. “وهم عادةً ما يكونون مفرطين في التفاؤل، وذلك لأنهم يستخدمون نموذجًا لأداء الشخص في مهمة ما.”

وأضاف أن المشكلة تكمن في أن الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس إنسانيًا أو حتى شبيهًا بالإنسان، ومن الخطأ محاولة تخصيص القدرات البشرية له. ويقول إن الناس يعتبرونه قادرًا جدًا لدرجة أنهم يريدون استخدامه في التطبيقات التي لا معنى لها.

ويقدم بروكس أحدث شركته Robust.ai، وهي نظام روبوتات للمستودعات، كمثال على ذلك. اقترح عليه أحد الأشخاص مؤخرًا أنه سيكون من الرائع والفعال أن يخبر روبوتات المستودعات الخاصة به إلى أين تذهب من خلال بناء ماجستير إدارة الأعمال لنظامه. ومع ذلك، في تقديره، هذه ليست حالة استخدام معقولة للذكاء الاصطناعي التوليدي، ومن شأنها في الواقع أن تبطئ الأمور. وبدلاً من ذلك، أصبح من الأسهل بكثير توصيل الروبوتات بتدفق من البيانات القادمة من برنامج إدارة المستودعات.

“عندما يكون لديك 10000 طلب وصلت للتو ويجب عليك شحنها خلال ساعتين، عليك تحسين ذلك. اللغة لن تساعد. وقال: “إن ذلك سيؤدي فقط إلى إبطاء الأمور”. “لدينا معالجة ضخمة للبيانات وتقنيات وتخطيط ضخم لتحسين الذكاء الاصطناعي. وهذه هي الطريقة التي ننجز بها الطلبات بسرعة.

درس آخر تعلمه بروكس عندما يتعلق الأمر بالروبوتات والذكاء الاصطناعي هو أنه لا يمكنك محاولة القيام بالكثير. يجب عليك حل مشكلة قابلة للحل حيث يمكن دمج الروبوتات بسهولة.

“نحن بحاجة إلى التشغيل الآلي في الأماكن التي تم فيها تنظيف الأشياء بالفعل. لذا فإن مثال شركتي هو أننا نقوم بعمل جيد جدًا في المستودعات، والمستودعات في الواقع مقيدة جدًا. الإضاءة لا تتغير مع تلك المباني الكبيرة. لا توجد أشياء ملقاة على الأرض لأن الأشخاص الذين يدفعون العربات سيصطدمون بها. لا توجد أكياس بلاستيكية عائمة تدور حولها. وقال: “ليس من مصلحة الأشخاص الذين يعملون هناك أن يكونوا ضارين بالروبوت”.

يوضح بروكس أن الأمر يتعلق أيضًا بعمل الروبوتات والبشر معًا، لذلك صممت شركته هذه الروبوتات لأغراض عملية تتعلق بعمليات المستودعات، بدلاً من بناء روبوت ذو مظهر بشري. في هذه الحالة، تبدو وكأنها عربة تسوق ذات مقبض.

“لذا فإن عامل الشكل الذي نستخدمه ليس هو الأجسام البشرية التي تتجول – على الرغم من أنني قمت ببناء وتقديم عدد أكبر من البشر أكثر من أي شخص آخر. وقال: “إنها تبدو مثل عربات التسوق”. وقال: “إنه يحتوي على مقود، لذا إذا كانت هناك مشكلة في الروبوت، فيمكن لأي شخص الإمساك بالمقود ويفعل به ما يريد”.

بعد كل هذه السنوات، تعلم بروكس أن الأمر يتعلق بجعل التكنولوجيا متاحة ومصممة لغرض محدد. “أحاول دائمًا أن أجعل التكنولوجيا سهلة الفهم للناس، وبالتالي يمكننا نشرها على نطاق واسع، وننظر دائمًا إلى دراسة الجدوى التجارية؛ كما أن العائد على الاستثمار مهم جدًا أيضًا.

وحتى مع ذلك، يقول بروكس إنه يتعين علينا أن نقبل أنه ستكون هناك دائمًا حالات غريبة يصعب حلها عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، والتي قد يستغرق حلها عقودًا. “بدون دراسة كيفية نشر نظام الذكاء الاصطناعي بعناية، سيكون هناك دائمًا ذيل طويل من الحالات الخاصة التي تستغرق عقودًا من الزمن لاكتشافها وإصلاحها. ومن المفارقة أن كل هذه الإصلاحات هي عبارة عن الذكاء الاصطناعي المكتمل من تلقاء نفسه.

يضيف بروكس أن هناك اعتقادًا خاطئًا، ويرجع الفضل في ذلك في الغالب إلى قانون مور، بأنه سيكون هناك دائمًا نمو هائل عندما يتعلق الأمر بالتكنولوجيا – فكرة أنه إذا كان ChatGPT 4 بهذه الجودة، تخيل كيف سيكون ChatGPT 5 و6 و7. وهو يرى هذا الخلل في هذا المنطق، وهو أن التكنولوجيا لا تنمو دائمًا بشكل كبير، على الرغم من قانون مور.

إنه يستخدم جهاز iPod كمثال. في بعض التكرارات، تضاعف حجم التخزين من 10 إلى 160 جيجابايت. إذا استمر الأمر على هذا المسار، فقد اكتشف أنه سيكون لدينا جهاز iPod بسعة تخزين تبلغ 160 تيرابايت بحلول عام 2017، لكننا بالطبع لم نفعل ذلك. النماذج التي تم بيعها في عام 2017 جاءت في الواقع بسعة 256 جيجابايت أو 160 جيجابايت لأنه، كما أشار، لم يكن أحد بحاجة إلى أكثر من ذلك.

يعترف بروكس بأن الحاصلين على ماجستير إدارة الأعمال يمكن أن يساعدوا في مرحلة ما مع الروبوتات المحلية، حيث يمكنهم أداء مهام محددة، خاصة مع شيخوخة السكان وعدم وجود عدد كافٍ من الأشخاص لرعايتهم. لكن حتى هذا، كما يقول، قد يأتي مصحوبًا بمجموعة من التحديات الفريدة.

“يقول الناس: “أوه، نماذج اللغة الكبيرة ستجعل الروبوتات قادرة على القيام بأشياء لا تستطيع القيام بها.” هذا ليس مكان المشكلة. وقال: “إن مشكلة القدرة على القيام بالأشياء تتعلق بنظرية التحكم وجميع أنواع تحسين الرياضيات الصعبة الأخرى”.

يوضح بروكس أن هذا قد يؤدي في النهاية إلى ظهور روبوتات ذات واجهات لغوية مفيدة للأشخاص في مواقف الرعاية. وقال: “ليس من المفيد في المستودع أن نطلب من الروبوت الفردي أن يخرج ويحصل على شيء واحد مقابل طلب واحد، ولكن قد يكون من المفيد لرعاية المسنين في المنازل أن يتمكن الناس من قول أشياء للروبوتات”.