قال سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، إنه لاحظ تحسنًا سريعًا في مستوى الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى أن تطوره السنوي يعادل “انحرافًا معياريًا واحدًا” في اختبارات معدل الذكاء البشرية.
لكن هل يمكن حقًا قياس ذكاء الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة؟
وفقا للخبراء، تُعد اختبارات معدل الذكاء غير دقيقة كمقياس لقدرات الذكاء الاصطناعي، بل إنها قد تكون مضللة، وفقًا لتقرير نشره موقع “تك كرانش”.
على الرغم من أن هذه الاختبارات تقيس مهارات المنطق والاستدلال المجرد، إلا أنها لا تعكس الذكاء العملي أو القدرة على حل المشكلات بأساليب إبداعية كما يفعل البشر.
اختبار غير منصف للذكاء الاصطناعي
يعتقد الباحثون أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بميزة غير عادلة في اختبارات الذكاء، حيث يمتلك قدرة على تخزين كميات ضخمة من البيانات والوصول إلى معلومات هائلة، بما في ذلك الأسئلة المتكررة في هذه الاختبارات.
وأوضح مايك كوك، الباحث في جامعة كينجز كوليدج لندن، قائلاً: “يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحسين أدائها في اختبارات الذكاء ببساطة من خلال التعرض المتكرر للأسئلة، وهو ما لا يتوفر للبشر”.
وأضاف: “عندما يتعلم الإنسان شيئًا جديدًا، لا يتم تكراره في دماغه بشكل متكرر وبالوضوح والدقة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي”.
هل الذكاء الاصطناعي “يفكر” مثل البشر؟
يشير الخبراء إلى أن مقارنة الذكاء الاصطناعي بالبشر تشبه مقارنة “سرعة السيارة بقدرة الإنسان على الجري”. فالنماذج الذكية لا تعاني من التشتت أو الإرهاق الذهني، ولا تواجه صعوبات في القراءة أو استرجاع المعلومات كما يفعل البشر. ومع ذلك، فإن حل المشكلات البشرية يتطلب مهارات أكثر تعقيدًا بكثير من تلك التي تقيسها هذه الأنظمة.
نحو معايير جديدة لقياس الذكاء الاصطناعي
دعت الأوساط العلمية إلى تطوير اختبارات أكثر دقة لقياس تطور الذكاء الاصطناعي، حيث أكدت هايدي خلف، كبيرة علماء الذكاء الاصطناعي في معهد AI Now، أن “على مدار تاريخ الحوسبة، لم تكن هناك مقارنة مباشرة بين قدرات الأنظمة الحاسوبية والقدرات البشرية، إذ إن طبيعة الحوسبة تتيح لتلك الأنظمة تنفيذ مهام تتجاوز إمكانيات الإنسان. إن محاولة قياس الذكاء الاصطناعي بناءً على معايير الذكاء البشري هي فكرة حديثة ومثيرة للجدل.”
وأشار التقرير إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يتفوق في بعض اختبارات الذكاء التقليدية، لكنه ما زال بعيدًا عن محاكاة التفكير البشري الحقيقي. لذلك، يُعد التحدي القادم هو تطوير مقاييس جديدة أكثر عدلاً لقياس قدرات الذكاء الاصطناعي، بدلاً من الاعتماد على معايير لم تُصمم لهذا الغرض أساسًا.
