يقول رئيس شركة Meta للذكاء الاصطناعي إن النماذج العالمية هي المفتاح لـ “الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري” – ولكن قد يستغرق الأمر 10 سنوات

هل نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية قادرة على التذكر والتفكير والتخطيط والاستدلال، تمامًا كما يفعل الدماغ البشري؟ قد تجعلك بعض مختبرات الذكاء الاصطناعي تصدق ذلك، ولكن وفقًا لكبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا، يان ليكون، فإن الإجابة هي لا. ومع ذلك، فهو يعتقد أننا يمكن أن نصل إلى هناك في غضون عقد من الزمن أو نحو ذلك، من خلال اتباع طريقة جديدة تسمى “النموذج العالمي”.

في وقت سابق من هذا العام، أصدرت OpenAI ميزة جديدة تسميها “الذاكرة” والتي تسمح لـ ChatGPT “بتذكر” محادثاتك. يعرض أحدث جيل من نماذج الشركة الناشئة، o1، كلمة “التفكير” أثناء توليد المخرجات، وتقول OpenAI إن النماذج نفسها قادرة على “الاستدلال المعقد”.

كل هذا يبدو وكأننا قريبون جدًا من الذكاء الاصطناعي العام (AGI). ومع ذلك، خلال حديثه الأخير في منتدى هدسون، قوض LeCun المتفائلين بالذكاء الاصطناعي، مثل مؤسس xAI Elon Musk والمؤسس المشارك لـ Google DeepMind Shane Legg، الذين يشيرون إلى أن الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري هو قاب قوسين أو أدنى.

«نحن بحاجة إلى آلات تفهم العالم؛ [machines] قال LeCun خلال الحديث: “يمكنه تذكر الأشياء، ولديه حدس، وحس سليم، وأشياء يمكنها التفكير والتخطيط بنفس مستوى البشر”. “على الرغم مما سمعته من بعض الأشخاص الأكثر حماسًا، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية غير قادرة على القيام بأي من هذا.”

يقول LeCun إن نماذج اللغات الكبيرة الموجودة اليوم، مثل تلك التي تدعم ChatGPT وMeta AI، بعيدة كل البعد عن “الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري”. وقال في وقت لاحق إن الإنسانية قد تكون على بعد “سنوات إلى عقود” من تحقيق مثل هذا الشيء. (وهذا لا يمنع رئيسه، مارك زوكربيرج، من سؤاله عن موعد حدوث الذكاء الاصطناعي العام).

السبب واضح ومباشر: تعمل برامج LLM هذه من خلال التنبؤ بالرمز المميز التالي (عادةً بضعة أحرف أو كلمة قصيرة)، وتتنبأ نماذج الصور/الفيديو الحالية بالبكسل التالي. بمعنى آخر، نماذج اللغة هي تنبؤات أحادية البعد، ونماذج الصور/الفيديو AI هي تنبؤات ثنائية الأبعاد. لقد أصبحت هذه النماذج جيدة جدًا في التنبؤ بالأبعاد الخاصة بها، لكنها لا تفهم حقًا العالم ثلاثي الأبعاد.

ولهذا السبب، لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة القيام بمهام بسيطة يستطيع معظم البشر القيام بها. يلاحظ LeCun كيف يتعلم البشر تنظيف طاولة العشاء في سن العاشرة، وقيادة السيارة في سن 17 عامًا – ويتعلمون كليهما في غضون ساعات. ولكن حتى أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا في العالم اليوم، والمبنية على آلاف أو ملايين الساعات من البيانات، لا يمكنها العمل بشكل موثوق في العالم المادي.

من أجل تحقيق مهام أكثر تعقيدًا، يقترح LeCun أننا بحاجة إلى بناء نماذج ثلاثية الأبعاد يمكنها إدراك العالم من حولك، والتمركز حول نوع جديد من بنية الذكاء الاصطناعي: النماذج العالمية.

وأوضح أن “النموذج العالمي هو نموذجك العقلي لكيفية تصرف العالم”. “يمكنك أن تتخيل سلسلة من الإجراءات التي قد تقوم بها، وسيسمح لك نموذج العالم الخاص بك بالتنبؤ بتأثير تسلسل الإجراءات على العالم.”

فكر في “النموذج العالمي” الموجود في رأسك. على سبيل المثال، تخيل أنك تنظر إلى غرفة نوم فوضوية وتريد أن تجعلها نظيفة. يمكنك أن تتخيل كيف يمكن أن يؤدي التقاط كل الملابس ووضعها بعيدًا إلى حل المشكلة. لا تحتاج إلى تجربة طرق متعددة، أو تعلم كيفية تنظيف الغرفة أولاً. يراقب دماغك الفضاء ثلاثي الأبعاد، ويضع خطة عمل لتحقيق هدفك من المحاولة الأولى. إن خطة العمل هذه هي الخلطة السرية التي وعدت بها نماذج عالم الذكاء الاصطناعي.

جزء من الفائدة هنا هو أن النماذج العالمية يمكنها استيعاب بيانات أكثر بكثير من حاملي شهادة الماجستير في القانون. وهذا يجعلها أيضًا مكثفة من الناحية الحسابية، ولهذا السبب يتسابق مقدمو الخدمات السحابية للدخول في شراكة مع شركات الذكاء الاصطناعي.

النماذج العالمية هي الفكرة الكبيرة التي تطاردها الآن العديد من مختبرات الذكاء الاصطناعي، وسرعان ما أصبح هذا المصطلح هو الكلمة الطنانة التالية لجذب تمويل المشاريع. قامت مجموعة من الباحثين البارزين في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Fei-Fei Li وJustin Johnson، بجمع 230 مليون دولار أمريكي لشركتهم الناشئة World Labs. “عرابة الذكاء الاصطناعي” وفريقها مقتنعون أيضًا بأن النماذج العالمية ستفتح أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً. تصف OpenAI أيضًا مولد فيديو Sora الذي لم يتم إصداره بأنه نموذج عالمي، لكنها لم تدخل في التفاصيل.

أوجز LeCun فكرة استخدام النماذج العالمية لإنشاء ذكاء اصطناعي على المستوى البشري في ورقة بحثية عام 2022 حول “الذكاء الاصطناعي الموجه نحو الهدف”، على الرغم من أنه يشير إلى أن المفهوم عمره أكثر من 60 عامًا. باختصار، يتم تغذية التمثيل الأساسي للعالم (مثل فيديو لغرفة قذرة، على سبيل المثال) والذاكرة في نموذج عالمي. بعد ذلك، يتنبأ النموذج العالمي بالشكل الذي سيبدو عليه العالم بناءً على تلك المعلومات. ثم تعطي أهداف النموذج العالمي، بما في ذلك حالة العالم المتغيرة التي ترغب في تحقيقها (مثل غرفة نظيفة) بالإضافة إلى حواجز الحماية للتأكد من أن النموذج لا يؤذي البشر لتحقيق الهدف (لا تقتل) أنا في عملية تنظيف غرفتي، من فضلك). ثم يجد النموذج العالمي تسلسل العمل لتحقيق هذه الأهداف.

يعمل مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي طويل المدى التابع لشركة Meta، FAIR أو Fundamental AI Research، بنشاط على بناء نماذج ذكاء اصطناعي ونماذج عالمية موجهة نحو الأهداف، وفقًا لـ LeCun. اعتاد FAIR على العمل على الذكاء الاصطناعي لمنتجات Meta القادمة، لكن LeCun يقول إن المختبر تحول في السنوات الأخيرة إلى التركيز فقط على أبحاث الذكاء الاصطناعي طويلة المدى. يقول LeCun أن FAIR لا يستخدم حتى LLMs هذه الأيام.

تعد النماذج العالمية فكرة مثيرة للاهتمام، لكن LeCun يقول إننا لم نحرز تقدمًا كبيرًا في تحويل هذه الأنظمة إلى واقع ملموس. هناك الكثير من المشاكل الصعبة للغاية التي يجب التغلب عليها مما نحن فيه اليوم، ويقول إنها بالتأكيد أكثر تعقيدًا مما نعتقد.

وقال ليكون: “سوف يستغرق الأمر سنوات قبل أن نتمكن من تشغيل كل شيء هنا، إن لم يكن عقدًا من الزمن”. “يظل مارك زوكربيرج يسألني عن المدة التي سيستغرقها الأمر.”