أجرى الباحثون اختبار الذكاء للذكاء الاصطناعي، ووجدوا أنهم جميعًا أغبياء جدًا

لقد كان هناك الكثير من الحديث عن AGI ومؤخرًا، أصبح الذكاء العام الاصطناعي هدفًا مرغوبًا جدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. يشير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى تلك النقطة التي لا تزال افتراضية في المستقبل عندما ستتمكن خوارزميات الذكاء الاصطناعي من القيام بمعظم الوظائف التي يقوم بها البشر حاليًا. ووفقاً لهذه الرواية، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي العام سوف يحدث التغيرات الأساسية في المجتمعومن المحتمل أن يكون ذلك بمثابة بداية لعالم “ما بعد العمل”، حيث يمكن للبشر الجلوس والاستمتاع بأنفسهم بينما تقوم الروبوتات بكل الأعمال الثقيلة. إذا كنت تصدق العناوين الرئيسية، فهي الأخيرة لـ OpenAI دسيسة القصر ربما كان مستوحى جزئيًا من الاختراق في الذكاء الاصطناعي العام (AGI). ما يسمى ببرنامج “Q”.– التي تدعي مصادر قريبة من الشركة الناشئة أنها كانت مسؤولة عن الصراع الدرامي على السلطة.

ولكن، وفقًا لبحث حديث أجراه يان ليكون، أحد كبار علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا، فإن الذكاء الاصطناعي لن يكون للأغراض العامة في أي وقت قريب. في الواقع، في صدر مؤخرا ورقيرى LeCun أن الذكاء الاصطناعي لا يزال أغبى بكثير من البشر في النواحي الأكثر أهمية.

تبحث هذه الورقة، التي شارك في تأليفها مجموعة من العلماء الآخرين (بما في ذلك باحثون من شركات ناشئة أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل Hugging Face وAutoGPT)، في كيفية تنافس المنطق العام للذكاء الاصطناعي مع الإنسان العادي. لقياس ذلك، قام فريق البحث بتجميع سلسلة من الأسئلة الخاصة به والتي، كما تصف الدراسة، ستكون “بسيطة من الناحية المفاهيمية بالنسبة للبشر ولكنها تمثل تحديًا لمعظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة”. تم طرح الأسئلة على عينة من البشر وتم تسليمها أيضًا إلى أ مجهزة بالبرنامج المساعد إصدار GPT-4، أحدث نموذج لغة كبير من OpenAI. قام البحث الجديد، الذي لم تتم مراجعته بعد، باختبار برامج الذكاء الاصطناعي لمعرفة كيفية استجابتها لـ “أسئلة العالم الحقيقي التي تتطلب مجموعة من القدرات الأساسية مثل التفكير، والتعامل مع الوسائط المتعددة، وتصفح الويب، واستخدام الأدوات بشكل عام”. إتقان الاستخدام.”

تتطلب الأسئلة التي طرحها الباحثون من LLM اتخاذ عدد من الخطوات للتأكد من المعلومات من أجل الإجابة. على سبيل المثال، في أحد الأسئلة، طُلب من LLM زيارة موقع ويب محدد والإجابة على سؤال خاص بالمعلومات الموجودة على هذا الموقع؛ وفي حالات أخرى، كان على البرنامج إجراء بحث عام على الويب عن المعلومات المرتبطة بشخص ما في الصورة.

النتيجة النهائية؟ لم يكن أداء LLMs جيدًا.

في الواقع، تظهر نتائج البحث أن النماذج اللغوية الكبيرة عادة ما يتفوق عليها البشر عندما يتعلق الأمر بسيناريوهات حل المشكلات الأكثر تعقيدًا في العالم الحقيقي. ويشير التقرير إلى:

على الرغم من نجاحهم في المهام التي تكون صعبة على البشر، إلا أن الحاصلين على ماجستير إدارة الأعمال الأكثر قدرة يكون أداؤهم سيئًا في GAIA. حتى مع تزويده بالأدوات، فإن GPT4 لا يتجاوز معدل نجاحه 30% لأسهل المهام، و0% للأصعب. وفي هذه الأثناء، يبلغ متوسط ​​معدل النجاح للمستجيبين من البشر 92%.

وخلصت الدراسة الحديثة إلى أنه “نحن نفترض أن ظهور الذكاء العام الاصطناعي (AGI) يتوقف على قدرة النظام على إظهار قوة مماثلة لما يفعله الإنسان العادي في مثل هذه الأسئلة”.

لقد اختلف LeCun عن علماء الذكاء الاصطناعي الآخرين، الذين تحدث بعضهم بشغف عن إمكانية تطوير الذكاء الاصطناعي العام على المدى القريب. وفي تغريدات حديثة، انتقد عالم الميتا بشدة القدرات التكنولوجية الحالية للصناعة، بحجة أن الذكاء الاصطناعي لم يكن قريبًا من القدرات البشرية.

“لقد جادلت، منذ عام 2016 على الأقل، بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى نماذج داخلية للعالم تسمح لها بالتنبؤ بعواقب أفعالها، وبالتالي تسمح لها بالتفكير والتخطيط. قال LeCun: “إن طلاب ماجستير الإدارة الحاليين ذوي الانحدار التلقائي لا يمتلكون هذه القدرة، ولا أي شيء قريب منها، وبالتالي فهم ليسوا قريبين من الوصول إلى مستوى الذكاء البشري”. في تغريدة حديثة. “في الواقع، فإن افتقارهم الكامل لفهم العالم المادي وافتقارهم إلى قدرات التخطيط يضعهم بكثير تحت مستوى ذكاء القطط، ناهيك عن المستوى البشري.”