هل هذا صحيح؟ شركة “OpenAI” تدعي وصول نموذجها الجديد “o3” لمستوى الذكاء البشري!!

في خطوة قد تُحدث تحولًا جذريًا في مجال الذكاء الاصطناعي، أعلنت شركة OpenAI أن نموذجها الجديد "o3" قد حقق مستوى جديدًا من الأداء يضاهي الذكاء البشري. أظهر النظام قدرته الفائقة من خلال اجتيازه اختبار ARC-AGI بنسبة نجاح بلغت 85%، متجاوزًا أفضل نتيجة سابقة بنسبة 55%، وهو ما يعادل متوسط أداء الإنسان. كما تفوق في اختبار رياضي معقد، مما يعكس قدرات متعددة الأبعاد لهذا النموذج.

عندما نسمع عن مثل هذه الإنجازات، قد نميل للتساؤل: هل نحن قريبون حقًا من تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟ بالنسبة للكثير من الباحثين، تُعد هذه النتائج خطوة كبيرة، لكن الطريق لا يزال طويلًا ومليئًا بالتحديات. يعني الذكاء العام الاصطناعي قدرة النظام على التكيف مع مواقف غير مألوفة بسرعة وكفاءة – وهو ما يشبه القدرة الفطرية لدى البشر على تعلم شيء جديد بناءً على عدد قليل من الأمثلة.

يتطلب اختبار ARC-AGI من الأنظمة فهم الأنماط والقواعد التي تحكم مجموعة أمثلة صغيرة ثم تطبيقها على حالة جديدة. المثال بسيط في ظاهره – شبكة من المربعات الملونة – لكنه يمثل تحديًا جوهريًا لأي نظام يحاول فهم العلاقات الأساسية بين العناصر.

لنفكر في اختبار ذكاء قد مررنا به في المدرسة، حيث يُطلب منا استنتاج النمط التالي في سلسلة من الأشكال. الفرق هنا أن "o3" ينجح في هذا النوع من المهام بمستوى قريب جدًا من الإنسان، معتمدًا على ما يُعتقد أنه فهم ضمني للقواعد الأساسية بدلاً من الاعتماد فقط على البيانات الكثيرة.

من الملفت في هذا الإنجاز أنه يشير إلى نوع جديد من التفكير في الذكاء الاصطناعي: التركيز على تبسيط القواعد بدلًا من تعقيدها. كما أشار بعض الخبراء، يبدو أن "o3" يعتمد على استراتيجيات مشابهة لتلك التي يستخدمها البشر لحل المشكلات – محاولة إيجاد الحل الأكثر عمومية والأقل افتراضًا.

على سبيل المثال، بدلاً من افتراض قواعد معقدة لتحريك الأشكال على الشبكة، قد يكون "o3" ببساطة قد توصل إلى قاعدة مثل: "أي شكل يحتوي على خط بارز يتحرك باتجاه نهاية ذلك الخط." هذا النوع من التفكير البسيط والعام يعكس طريقة البشر في التعامل مع المشاكل الجديدة.

بالرغم من الحماس الذي أثارته هذه النتائج، لا تزال هناك العديد من الأسئلة دون إجابة. هل هذا النموذج حقًا أكثر قدرة من سابقيه؟ أم أن نجاحه في اختبار ARC-AGI يعكس تحسينات محددة فقط؟

التحدي الأكبر هنا ليس فقط في قياس الأداء، بل في فهم كيف يعمل النموذج وكيف يمكن استخدامه بشكل آمن ومسؤول. إذا كان "o3" قادرًا على التكيف مع مواقف غير مألوفة بنفس سرعة البشر، فقد يكون لذلك تأثير ثوري في الاقتصاد والمجتمع. تخيلوا عالماً يمكن فيه للأنظمة الذكية التعلّم من تجارب قليلة وتقديم حلول فورية للمشاكل العالمية – من الأزمات الصحية إلى تغير المناخ.

ومع ذلك، إذا كانت هذه النتائج مجرد خطوة تحسين على اختبار معين، فقد لا يعني ذلك أننا قريبون من الذكاء الاصطناعي العام كما نأمل.