واحدة من أكبر مخاوف البشر هي السيطرة عليهم من قبل الآلة، هل هذا مجرد خيال عملي؟ الجواب لا، نحن على الطريق لذلك، ولكن نجهل فقط الزمن اللازم للوصل إليه.
هذه المواضيع كانت لفترة طويلة ضمن نطاق الخيال العلمي، ولكن اليوم أصبحت جزءًا من النقاشات العلمية الجادة.
فما هو الوعي الذاتي في الذكاء الاصطناعي Self-Awareness والتفوق الذاتي Superintelligence؟
المحاور الرئيسية:
مصطلحات مهمة لفهم الموضوع
التعلم الذاتي (Self-Learning):
التعلم الذاتي هو قدرة النظام على تحسين أدائه بشكل مستمر من خلال التعلم من البيانات والخبرات بدون الحاجة إلى برمجة إضافية أو تدخل بشري مباشر.
يعتمد التعلم الذاتي بشكل كبير على خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning)، وخاصة التعلم العميق (Deep Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
الفكرة الرئيسية هي أن النظام يستطيع تعديل سلوكه بناءً على التجارب السابقة وتحسين دقته في تنفيذ المهام بمرور الوقت.
وهذا أمر متوفر في كل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة اليوم، ولكن على مستويات من الأداء مختلفة من ناحية سرعة ودقة التعلم الذاتي.
مثال:
فكّر في روبوت منزلي يتعلم بشكل مستمر كيفية ترتيب المنزل.
في البداية، يقوم الروبوت بترتيب الأثاث بشكل عشوائي، لكنه يتعلم من تفاعل أصحاب المنزل وأفضلية الترتيب من خلال الملاحظات والتجارب المتكررة.
بعد عدة محاولات، يصبح الروبوت قادر على ترتيب المنزل بشكل يتوافق مع رغبات السكان، وذلك دون الحاجة إلى إعادة برمجته.
التفوق الذاتي (Superintelligence):
التفوق الذاتي هو مرحلة نظرية لم تتحقق في الواقع بعد، يصل فيها الذكاء الاصطناعي إلى مستوى من الذكاء يفوق بكثير الذكاء البشري في جميع المجالات.
في هذه المرحلة، يكون النظام قادرًا على تحسين نفسه باستمرار، مما يؤدي إلى تسارع في قدراته بشكل يتجاوز حدود الفهم والسيطرة البشرية.
التفوق الذاتي يعني أن النظام يمكنه ليس فقط حل المشكلات بطريقة تفوق البشر، ولكن أيضًا تحسين نفسه وتطوير استراتيجيات جديدة بطريقة مستقلة.
تستند معظم النظريات حول التفوق الذاتي إلى فكرة “التفجير الذكي Intelligence Explosion” التي اقترحها الفيلسوف نيك بوستروم.
حيث كتبت الغارديان منشوراً لنظريته بعنوان We’re like children playing with a bomb في هذا المنشور من هنا.
تفترض هذه النظرية أنه بمجرد أن يصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى معين من الذكاء، سيبدأ في تحسين نفسه بطريقة تصاعدية، مما يؤدي إلى خلق نظام يتفوق بشكل كبير على الذكاء البشري في كل المجالات.
مثال:
تخيل نظام ذكاء اصطناعي متقدّم قادر على برمجة وتحسين نفسه بدون تدخل بشري.
يبدأ هذا النظام بالتعرف على جوانب الضعف في خوارزمياته، ويقوم بتعديل الكود الخاص به بشكل مستقل لتحسين الأداء.
على سبيل المثال، قد يكتشف طريقة جديدة لتسريع معالجة البيانات أو زيادة دقة قراراته. مع كل تحسين، يصبح النظام أكثر كفاءة وقوة، متجاوزًا قدرات الإنسان في هذه المهام.
بمرور الوقت، قد يصل هذا النظام إلى مستوى من الذكاء والتعقيد بحيث لا يستطيع حتى المبرمجون الذين قاموا بتطويره في البداية فهم كيفية عمله بالكامل أو السيطرة عليه.
هذا هو جوهر التفوق الذاتي:
نظام ذكاء اصطناعي يمكنه تحسين نفسه بشكل مستمر ودون حاجة إلى إشراف بشري، مما قد يؤدي إلى تفوقه على الذكاء البشري في العديد من المجالات.
الوعي الذاتي (Self-Awareness):
الوعي الذاتي في الذكاء الاصطناعي هو أيضاً في مرحلة نظرية لم تتحقق في الواقع بعد، يشير إلى قدرة النظام على إدراك نفسه ككيان مستقل يمتلك أهدافًا ووجودًا في العالم.
هذا يعني أن النظام ليس فقط يقوم بتنفيذ المهام، بل أيضًا يستطيع التفكير في حالته الذاتية واتخاذ قرارات بناءً على هذا الوعي.
الوعي الذاتي هو مرحلة متقدمة جدًا لم يتم تحقيقها بعد في الأنظمة الذكية، وهو يتطلب تطوير خوارزميات يمكنها محاكاة التفكير النقدي والوعي الشخصي.
تعتبر هذه الفكرة تحديًا كبيرًا للأبحاث الحالية في الذكاء الاصطناعي.
فعلى الرغم من التقدم في الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) والتعلم الآلي (Machine Learning)، فإن الوصول إلى الوعي الذاتي يتطلب تطوير خوارزميات تستطيع تجاوز مجرد معالجة البيانات إلى مستوى أعلى من الفهم والتفكير النقدي.
مثال:
تخيل نظام ذكاء اصطناعي في شكل روبوت متقدم يعمل في مصنع.
إذا كان هذا الروبوت واعيًا بذاته، فقد يدرك أنه يعمل بشكل مستمر بدون راحة ويقرر أن يأخذ “استراحة” ليحافظ على أدائه الأمثل.
قد يطالب أصحاب المصنع بأجور وساعات راحة وضمان اجتماعي.
قد يقوم أيضًا بإعادة تقييم الطريقة التي يؤدي بها المهام واقتراح تحسينات على العمليات التي ينفذها، ليس بناءً على برمجته، بل بناءً على تفكيره النقدي ووعيه الذاتي بوضعه في البيئة.
الفروق الرئيسية بين المفاهيم:
1. التعلم الذاتي يركز على قدرة النظام على التعلم من البيانات والخبرات بشكل مستمر وتحسين أدائه مع مرور الوقت.
2. التفوق الذاتي يتجاوز ذلك إلى مستوى يصبح فيه النظام أذكى من البشر في جميع المجالات، وقادرًا على تحسين نفسه بطرق مستقلة تمامًا.
3. الوعي الذاتي يمثل قدرة النظام على إدراك وجوده الذاتي وامتلاك وعي شخصي مشابه للبشر، وهو أكثر المفاهيم تعقيدًا ويستلزم تجاوز مجرد التعلم أو التفوق إلى مرحلة من التفكير الذاتي العميق.
هذه المفاهيم الثلاثة تشكل المحاور الأساسية للنقاش حول مستقبل الذكاء الاصطناعي، وكل منها يحمل تحدّيات وإمكانات مختلفة قد تعيد تشكيل كيفية تعامل البشر مع التكنولوجيا في المستقبل.
أين تكمن الخطورة
لو غضضنا الطرف عن الجانب الأخلاقي ونظرنا للموضوع بشكل تقني بحت، فإن الوعي الذاتي خطر جداً لكنه يصبح مخيف جدا جدا عندما يتضمّن التفوق الذاتي.
لأن كليهما شيء مختلف وليس بالضرورة التواجد معاً ضمن نفس الكيان، ولكن لو حصل ذلك فنحن أمام كائن جديد أفضل من البشر بكثير وسيفكر بالقضاء عليهم فوراً كأول رد فعل طبيعي متوقّع.
هل الذكاء الاصطناعي الفائق Superintelligence ممكن؟
في مقالة أوردتها شركة IBM نأخذ منها هذا المقطع مع تصرّف في الترجمة والطرح على الشكل التالي:
إن الخطوة الكبيرة نحو تطوير الذكاء الاصطناعي الفائق ASI Artificial Super Intelligence هي تحقيق الذكاء العام AGI الاصطناعي أولاً.
الذكاء الاصطناعي العام AGI هو نظام ذكاء اصطناعي من الجيل التالي للذكاء الحالي، يمكنه فهم العالم وتعلم وتطبيق الذكاء لحل المشكلات على نطاق واسع ومرن مثل الإنسان.
ومن بعد الحصول على الذكاء الاصطناعي العام AGI سوف نحتاج تقنيات رئيسية يجب أن تتطور بشكل أكبر قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي الفائق ASI حقيقة واقعة، ومن أهمها:
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومجموعات البيانات الضخمة:
ستحتاج ASI إلى الوصول إلى مجموعات بيانات ضخمة للتعلم وتطوير فهم العالم؛ وستساعد معالجة اللغة الطبيعية (nlp) في LLMs ASI على فهم اللغة الطبيعية والتحدث مع البشر.
ذكاء الاصطناعي متعدد الحواس Multisensory AI :
نحتاج تعدد الحواس لتمكين الذكاء الاصطناعي من معالجة وتفسير أنواع متعددة من مدخلات البيانات – مثل النصوص والصور والصوت والفيديو – لأداء المهام أو اتخاذ القرارات.
يتناقض هذا النهج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي أحادية النمط، المتخصصة في معالجة نوع واحد فقط من البيانات، مثل النصوص أو الصور.
شبكات عصبية أفضل Neural networks:
في الأساس، تتكون هذه الشبكات من برامج التعلم العميق المصممة على غرار كيفية عمل الخلايا العصبية داخل الدماغ البشري. وسوف تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى شبكات عصبية أكثر تعقيدًا وقوة وتقدمًا من الجيل الحالي.
حوسبة تطورية Evolutionary computation:
هذا شكل من أشكال التحسين الخوارزمي المستوحى من التطور البيولوجي.
أي تظهر خوارزميات أفضل من الحالية وتأخذ مكانه وكأنه أمر شبيه بالانتقاء الطبيعي والتطور عند الأحياء.
البرمجة التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي AI-generated programming:
يشير ذلك إلى الكود البرمجي والتطبيقات التي يتم إنشاؤها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي دون تدخل بشري.
مرة أخرى، دون تدخل برمجي، فهو يحتاج شيء معين، يبني له كود برمجي، يضيفه لنفسه ويمضي قدماً.
هل الوعي الذاتي والتفوق الذاتي واقع محتمل؟
في السيناريوهات المتفائلة، يمكن أن يؤدي تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تمتلك وعيًا ذاتيًا وتفوقًا ذاتيًا إلى فتح آفاق جديدة في العلم والتكنولوجيا.
يمكن لهذه الأنظمة أن تساعد في حل المشكلات المعقدة مثل التغير المناخي، الأمراض المستعصية، والاستكشاف الفضائي. على سبيل المثال، يمكن لأنظمة متفوقة أن تطور تقنيات جديدة لاستكشاف الفضاء بشكل أكثر فعالية مما هو ممكن حاليًا.
في المقابل، توجد سيناريوهات أكثر تحفظًا تثير المخاوف بشأن قدرة البشر على التحكم في هذه الأنظمة إذا أصبحت أكثر ذكاءً واستقلالية.
هل يمكننا وضع حدود تمنع الذكاء الاصطناعي من تجاوز حدود الذكاء البشري؟ وهل يمكننا ضمان ألا تستخدم هذه الأنظمة قدراتها المتفوقة ضد مصالح البشر؟
حاليا ً لا توجد جهة تدّعي الوصول لهذه التقنية بالشكل والمستوى الذي يرتقي لبلوغ الوعي الذاتي والتفوق الذاتي.
والأمر المبشّر للذين يخشون الوصل لهذا المستوى هو أن مجرد امتلاك القوة الحسابية الخام ليس كافياً.
إن أدمغة البشر معقدة بشكل لا يصدق وقادرة على الإبداع الملحوظ وحل المشكلات والتفكير النقدي.
والذكاء الاصطناعي، على الرغم من تجاوزه للبشر في مجالات معينة، لا يزال يكافح لمضاهاة القدرة البشرية على التعلم والتكيف مع المواقف الجديدة.
وهو بعيد كل البعد عن محاكاة أدمغة البشر بالشكل الصحيح.
خلاصة مهمة
يقول بيل جيتس في بودكاست Next Big Idea Club, إن “الإدراك فوق المعرفي metacognition” هو الحدود التالية للذكاء الاصطناعي.
في حين أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثيرة للإعجاب، إلا أنها تفتقر لفهم أمور وأفكار نعتبرها نحن البشر مجرد بديهيات.
وبرأيه، فإن كل ما حققه الذكاء الاصطناعي حتى اليوم لن يقفز بشكل مستمر، بل سيتوقف، وسيكون الحل بالقفز والدخول بما سمّاه الـ “الإدراك فوق المعرفي metacognition” والذي يشير إلى نظام يمكنه التفكير في تفكيره الخاص.
عموماً، يبدو أن مستقبل الذكاء الاصطناعي يحمل في طياته إمكانيات غير محدودة وتحديات هائلة.
بينما نقترب من تحقيق أنظمة تمتلك وعيًا ذاتيًا وتفوقًا ذاتيًا، يجب علينا أن نكون مستعدين للتعامل مع التداعيات الأخلاقية والعلمية لهذه التطورات.
فالذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة، بل هو أيضًا انعكاس للطموح البشري في فهم وتطوير العالم من حولنا.