وجد باحثون أن الذكاء الاصطناعي لا يزال عاجزاً عن أداء «المهام الأساسية» مثل معرفة الوقت أو فهم التقويم، بحسب صحيفة «التلغراف».
ووفقاً لفريق من جامعة أدنبره في المملكة المتحدة، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة غير قادرة على تفسير مواقع عقارب الساعة بشكل موثوق، أو الإجابة بشكل صحيح عن أسئلة حول التواريخ في التقويم.
وأوضح الفريق أن فهم الساعات والتقويمات التناظرية يتطلب مزيجاً من الوعي المكاني والسياق والرياضيات الأساسية، وهو أمر لا يزال يمثل تحدياً للذكاء الاصطناعي.
وأشار الباحثون إلى أن التغلب على هذا التحدي يمكن أن يُمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تشغيل تطبيقات حساسة للوقت مثل مساعدي الجدولة، والروبوتات ذاتية التشغيل، وأدوات للأشخاص ذوي الإعاقات البصرية.
واختبر الفريق ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعالج النصوص والصور - المعروفة باسم نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) - قادرة على الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالوقت من خلال النظر إلى صورة ساعة أو تقويم.
أسئلة تتعلق بالتقويم
درس الفريق تصاميم مختلفة للساعات، بما في ذلك بعض الساعات المزودة بأرقام رومانية، مع أو من دون عقارب للثواني، وأقراص ملونة مختلفة.
وأظهرت نتائجهم أنه في أحسن الأحوال، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي تُصيب مواقع عقارب الساعة في أقل من ربع الحالات. وكانت الأخطاء أكثر شيوعاً عندما كانت الساعات تحمل أرقاماً رومانية أو عقارب منمقة.
وأضاف الفريق أن أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي لم يكن أفضل عند إزالة عقرب الثواني، مما يشير إلى وجود مشاكل عميقة في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا.
وطلب الباحثون من نماذج الذكاء الاصطناعي الإجابة عن مجموعة من الأسئلة المتعلقة بالتقويم، مثل تحديد العطلات وحساب التواريخ الماضية والمستقبلية. ووجد الفريق أنه حتى أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي أداءً أخطأت في حسابات التواريخ في خُمس الحالات.
وقالت روهيت ساكسينا، من كلية المعلوماتية بجامعة أدنبره، والتي قادت الدراسة، إن هناك «فجوة كبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتساب مهارات أساسية للغاية».
وأضافت: «يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات منذ سن مبكرة. يجب معالجة هذه النواقص إذا أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بنجاح في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت، مثل الجدولة والأتمتة والتقنيات المساعدة».
