حتى “عرابة الذكاء الاصطناعي” ليس لديها أي فكرة عن الذكاء الاصطناعي العام

هل أنت محتار بشأن الذكاء العام الاصطناعي أو AGI؟ إنه ذلك الشيء الذي تهتم شركة OpenAI بإنشائه في نهاية المطاف بطريقة “تفيد البشرية جمعاء”. قد ترغب في أن تأخذهم على محمل الجد لأنهم جمعوا للتو 6.6 مليار دولار للاقتراب من هذا الهدف.

ولكن إذا كنت لا تزال تتساءل عن ماهية الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، فأنت لست وحدك.

في مناقشة واسعة النطاق يوم الخميس في قمة القيادة المسؤولة للذكاء الاصطناعي في Credo AI، قالت Fei-Fei Li، الباحثة المشهورة عالميًا والتي يطلق عليها غالبًا “عرابة الذكاء الاصطناعي”، إنها لا تعرف أيضًا ما هو الذكاء الاصطناعي العام. وفي نقاط أخرى، ناقشت لي دورها في ولادة الذكاء الاصطناعي الحديث، وكيف ينبغي للمجتمع أن يحمي نفسه من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، ولماذا تعتقد أن شركتها الناشئة الجديدة World Labs التي تعمل بنظام يونيكورن ستغير كل شيء.

ولكن عندما سُئلت عن رأيها في “تفرد الذكاء الاصطناعي”، كانت لي ضائعة مثلنا تمامًا.

قال لي في غرفة مكتظة في سان فرانسيسكو، بجوار نافذة كبيرة تطل على المدينة: “لقد جئت من أكاديمية الذكاء الاصطناعي وتعلمت بطرق أكثر صرامة وقائمة على الأدلة، لذلك لا أعرف حقًا ما تعنيه كل هذه الكلمات”. جسر البوابة الذهبية. “أنا بصراحة لا أعرف حتى ماذا يعني AGI. كما يقول الناس أنك تعرف ذلك عندما تراه، أعتقد أنني لم أره. الحقيقة هي أنني لا أقضي الكثير من الوقت في التفكير في هذه الكلمات لأنني أعتقد أن هناك الكثير من الأشياء الأكثر أهمية التي يجب القيام بها…”

إذا كان أي شخص يعرف ما هو AGI، فمن المحتمل أن يكون Fei-Fei Li. وفي عام 2006، أنشأت ImageNet، وهي أول مجموعة بيانات كبيرة للتدريب على الذكاء الاصطناعي وقياس الأداء في العالم والتي كانت ضرورية لتحفيز طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية. ومن عام 2017 إلى عام 2018، عملت ككبيرة العلماء في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في Google Cloud. واليوم، تقود لي معهد الذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان في جامعة ستانفورد (HAI)، وتعمل شركتها الناشئة World Labs على بناء “نماذج عالمية كبيرة”. (هذا المصطلح مربك تقريبًا مثل الذكاء الاصطناعي العام، إذا سألتني).

قام سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، بمحاولة تعريف الذكاء الاصطناعي العام (AGI) في ملف تعريفي مع مجلة The New Yorker العام الماضي. وصف ألتمان الذكاء الاصطناعي العام بأنه “المعادل للإنسان المتوسط ​​الذي يمكنك توظيفه كزميل عمل”.

من الواضح أن هذا التعريف لم يكن جيدًا بما يكفي لشركة تبلغ قيمتها 157 مليار دولار للعمل من أجله. لذلك أنشأت OpenAI المستويات الخمسة التي تستخدمها داخليًا لقياس تقدمها نحو الذكاء الاصطناعي العام. المستوى الأول هو روبوتات الدردشة (مثل ChatGPT)، ثم المفكرون (على ما يبدو، OpenAI o1 كان هذا المستوى)، والوكلاء (الذي سيأتي بعد ذلك، من المفترض)، والمبتكرين (الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يساعد في اختراع الأشياء)، والمستوى الأخير، التنظيمي (الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه القيام بعمل منظمة بأكملها).

لا تزال مرتبكة؟ وأنا أيضًا، وكذلك لي. كما أن كل هذا يبدو أكثر بكثير مما يمكن لزميل عمل بشري متوسط ​​أن يفعله.

في وقت سابق من الحديث، قالت لي إنها كانت مفتونة بفكرة الذكاء منذ أن كانت فتاة صغيرة. وقد دفعها ذلك إلى دراسة الذكاء الاصطناعي قبل وقت طويل من أن يكون القيام بذلك مربحًا. في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، تقول لي إنها وعدد قليل من الآخرين كانوا يضعون الأساس لهذا المجال بهدوء.

“في عام 2012، تم دمج برنامج ImageNet الخاص بي مع AlexNet ووحدات معالجة الرسومات – ويطلق العديد من الأشخاص على ذلك اسم ولادة الذكاء الاصطناعي الحديث. كان مدفوعًا بثلاثة مكونات رئيسية: البيانات الضخمة، والشبكات العصبية، وحوسبة GPU الحديثة. وبمجرد حلول تلك اللحظة، أعتقد أن الحياة لم تعد كما كانت في مجال الذكاء الاصطناعي بأكمله، وكذلك في عالمنا.

عندما سُئل عن مشروع قانون الذكاء الاصطناعي المثير للجدل في كاليفورنيا، SB 1047، تحدث لي بعناية حتى لا يعيد صياغة الجدل الذي طرحه الحاكم نيوسوم للتو من خلال استخدام حق النقض ضد مشروع القانون الأسبوع الماضي. (تحدثنا مؤخرًا إلى مؤلف SB 1047، وكان أكثر حرصًا على إعادة فتح جداله مع لي.)

“قد يعرف البعض منكم أنني كنت صريحًا بشأن مخاوفي بشأن مشروع القانون هذا [SB 1047]قال لي: “لقد تم رفضه، لكنني الآن أفكر بعمق، وبقدر كبير من الإثارة، للتطلع إلى الأمام”. “لقد شعرت بالإطراء أو الشرف الشديد عندما دعاني الحاكم نيوسوم للمشاركة في الخطوات التالية لمرحلة ما بعد SB 1047.”

قام حاكم ولاية كاليفورنيا مؤخرًا بتعيين لي، إلى جانب خبراء آخرين في الذكاء الاصطناعي، لتشكيل فريق عمل لمساعدة الولاية على تطوير حواجز الحماية لنشر الذكاء الاصطناعي. وقالت لي إنها تستخدم نهجًا قائمًا على الأدلة في هذا الدور، وستبذل قصارى جهدها للدفاع عن البحث الأكاديمي والتمويل. ومع ذلك، فهي تريد أيضًا التأكد من أن كاليفورنيا لا تعاقب التقنيين.

“نحن بحاجة إلى النظر حقًا في التأثير المحتمل على البشر ومجتمعاتنا بدلاً من وضع العبء على التكنولوجيا نفسها… لن يكون من المنطقي أن نعاقب مهندس سيارات – دعنا نقول فورد أو جنرال موتورز – إذا تم إساءة استخدام السيارة عن قصد أو عن غير قصد ويؤذي الشخص. إن مجرد معاقبة مهندس السيارة لن يجعل السيارة أكثر أمانًا. وما يتعين علينا القيام به هو مواصلة الابتكار من أجل تدابير أكثر أمانًا، ولكن أيضًا تحسين الإطار التنظيمي – سواء كان ذلك يتعلق بأحزمة الأمان أو حدود السرعة – وينطبق الشيء نفسه على الذكاء الاصطناعي.

هذه واحدة من أفضل الحجج التي سمعتها ضد قانون SB 1047، والذي كان من شأنه أن يعاقب شركات التكنولوجيا على نماذج الذكاء الاصطناعي الخطيرة.

على الرغم من أن لي تقدم المشورة لكاليفورنيا بشأن تنظيم الذكاء الاصطناعي، إلا أنها تدير أيضًا شركتها الناشئة World Labs في سان فرانسيسكو. إنها المرة الأولى التي تؤسس فيها لي شركة ناشئة، وهي واحدة من النساء القلائل اللاتي يقودن مختبرًا للذكاء الاصطناعي متطورًا.

قال لي: “نحن بعيدون جدًا عن وجود نظام بيئي متنوع للغاية للذكاء الاصطناعي”. “أعتقد أن الذكاء البشري المتنوع سيؤدي إلى ذكاء اصطناعي متنوع، وسيمنحنا تكنولوجيا أفضل.”

وفي العامين المقبلين، ستكون متحمسة لتقريب “الذكاء المكاني” إلى الواقع. يقول لي إن اللغة، التي تعتمد عليها نماذج اللغات الكبيرة اليوم، ربما استغرقت مليون سنة لتتطور، في حين أن الرؤية والإدراك استغرقا على الأرجح 540 مليون سنة. وهذا يعني أن إنشاء نماذج عالمية كبيرة هي مهمة أكثر تعقيدًا.

وقال لي: “إن الأمر لا يقتصر على جعل أجهزة الكمبيوتر ترى، بل جعل الكمبيوتر يفهم العالم ثلاثي الأبعاد بأكمله، وهو ما أسميه الذكاء المكاني”. “نحن لا نرى فقط لتسمية الأشياء… نحن في الواقع نرى كيف نفعل الأشياء، ونبحر في العالم، ونتفاعل مع بعضنا البعض، وسد هذه الفجوة بين الرؤية والفعل يتطلب معرفة مكانية. باعتباري خبيرًا تقنيًا، أنا متحمس جدًا لذلك.”