مستقبل العلاقة بين ذكاء الإنسان والحاسوب... تعايش أم صراع؟

يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الذكاء البشري بتوسيع قدراته وتعزيز تفاعله مع الحواسيب (شاترستوك)
يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الذكاء البشري بتوسيع قدراته وتعزيز تفاعله مع الحواسيب (شاترستوك)
TT
20

مستقبل العلاقة بين ذكاء الإنسان والحاسوب... تعايش أم صراع؟

يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الذكاء البشري بتوسيع قدراته وتعزيز تفاعله مع الحواسيب (شاترستوك)
يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الذكاء البشري بتوسيع قدراته وتعزيز تفاعله مع الحواسيب (شاترستوك)

لقد جادل العلميون مطولاً إلى أي مدى سيصل التداخل بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي، وعدّوا أن هناك نقطة في المستقبل يكون الإنسان فيها قادراً بدماغه على الدخول الشامل إلى الحواسيب السحابية وإلى كل مكتسبات الذكاء الاصطناعي، وسموها «النقطة الآحادية» (Singularity). عندها ستكون قدرة الذكاء البشري المتصل بالذكاء الاصطناعي توازي ملايين المرات من قدرة الذكاء البشري الحالية، وستكون نتائج ذلك أبعد من قدرتنا الحالية على التصور والتخيل. كان أول من ناقش هذه الأمور المستقبلي الشهير راي كورزول في مقالاته أواخر القرن الماضي، ثم عاد إلى ذلك في كتابه الثاني الصادر عام 2024.

شراكة الإنسان والحاسوب

من الواضح أن الحاسوب يتطور بسرعة مذهلة، ويكتسب قدرات تفوق قدرات الإنسان، وإن كان -ظاهرياً على الأقل- يستخدم كلياً لصالح الإنسان ولتحسين حياته وتعزيز قدراته. صحيح أن التحسن في قدرات الحاسوب يلغي كثيراً من المهن والوظائف التي كانت مقصورة على الدماغ البشري، لكن الصحيح أيضاً أن «الإنسان» ليس بالضرورة في منافسة مباشرة مع «الحاسوب»، وقبل ذلك لم يكن عملياً في تنافس مباشر مع كل تقدم تكنولوجي مكتسب. إن التفكير السليم هو في تطوير شراكة بين الإنسان والحاسوب، وتنظيمها، بحيث يقدم كل طرف في الشراكة أفضل ما لديه من قدرات ومهارات لصالح الإنسان، وللتقدم والرقي بالحضارة الإنسانية بتكامل بين الطرفين.

محفزات الشراكة بين الإنسان والحاسوب

محفزات الشراكة بين الإنسان والحاسوب تتجلَّى في عدد من الجوانب الحاسمة؛ حيث أصبحت الحواسيب منتشرة في كل مجال ومترابطة ومتشابكة على امتداد العالم. وهذا الانتشار يتكامل مع زيادة التشابك والترابط بين كل نظم الشبكات العالمية، ما يُضيف تعقيدات متزايدة على كل النظم والمؤسسات والمنظمات العالمية. ونتيجة هذه التعقيدات، تراكمت المعلومات بشكل هائل، وأصبح من الصعب على الإنسان الفرد استيعاب هذه المعلومات بمفرده ومعالجتها، ما يدعو إلى تعزيز شراكة فعّالة بين الإنسان والحاسوب لمواجهة هذه التحديات.

المفهوم المعروف بـ«النقطة الآحادية» يُشير إلى لحظة مستقبلية حيث تتضاعف قدرات الذكاء البشري ملايين المرات بفضل التكنولوجيا
المفهوم المعروف بـ«النقطة الآحادية» يُشير إلى لحظة مستقبلية حيث تتضاعف قدرات الذكاء البشري ملايين المرات بفضل التكنولوجيا

النظم الذكية التشاركية

تسعى النظم الذكية التشاركية لتداخل القدرات الإنسانية الأهم مع القدرات التي يوفرها الحاسوب، لتسرع باتخاذ القرار. وتسعى هذه النظم للاستفادة المُثلى من قدرات طرفي الشراكة. وعلى المبرمج أن يُقيِّم بشكل مناسب حدود الذكاء الاصطناعي للحاسوب، وتعظيم الاستفادة المُثلى للإنسان الشريك.

إن كل التطبيقات التي تم تطويرها، إلى اليوم، تفترض كيانين مستقلين، للإنسان والحاسوب، يتشاركان في تنفيذ مهمة معينة؛ وهذا هو المستوى الأول والبسيط التقليدي للشراكة.

لكن هناك مستويين آخرين أرقى وأكثر تعقيداً؛ المستوى الأول يرتكز على زرع رقائق الحاسوب داخل جسم الإنسان لتنفيذ بعض عمليات تعزيز القدرات الذاتية للإنسان المعني، وهذا هو المستوى الثاني للشراكة، مثل زرع مساعدات السمع للتغلُّب على الطرش، وزرع مساعدات النظر للتغلُّب على العمى البيولوجي للإنسان الأعمى، ومستقبلاً زرع رقاقات لتضخيم قدرات الدماغ، مثل الذاكرة والتواصل مع الإنترنت.

أما المستوى الثالث المستقبلي، والأرقى والأكثر تعقيداً، فسيكون باستخدام الحاسوب في إعادة رسم الخريطة الجينية الوراثية للجنين قبل ولادته، لتصميم إنسان مُعزز القدرات كما يراها ويُخطط لها الشخص المعني.

وهناك مستوى أخير يتعلَّق بالتداخل والتفاعل الكامل الممتد بين الحاسوب ودماغ الإنسان؛ بحيث يظهر كائن هجين يمتلك كل مهارات الإنسان الطبيعية (أو الإنسانية مجتمعة)، وقدرات الحاسوب المعروفة (أو مجموع شبكات الحواسيب المترابطة).

راي كورزول والنقطة الآحادية

في كتابه عام 2005 «النقطة الآحادية قريبة» (The Singularity is Near)، ذكر راي كورزول أن تطور الذكاء الاصطناعي يسمح بمزيد من توفير المعلومات وتراكمها، ويسهل استخدامها من قبل الدماغ البشري. كذلك فإن تطور «تقنية النانو » (Nanotechnology) والزيادة المطردة في القدرات الحاسوبية، ستنمي قدرات الدماغ البشري بتطوير وسائل الاتصال (Interface) بين الحاسوب والآلة، ما يوفر للدماغ البشري قدرات هائلة، من خلال قدرته على التواصل المباشر مع القدرات الحاسوبية الخارجية، بما في ذلك القدرات الحاسوبية السحابية.

وبهذه التطورات ستتداخل قدرات الذكاء البشري مع الذكاء الاصطناعي، ما يسمح للبشر بمضاعفة قدراتهم الفكرية ملايين المرات، وكذلك بمضاعفة ذكائهم الذاتي وقدراتهم الإدراكية، بما لا يمكن تصوره في الوقت الراهن. وهذا ما سماه النقطة الآحادية (singularity). وقد استعار هذه التسمية من الرياضيات والعلوم الفيزيائية، وبشكل خاص فكرة «جرم الحفرة السوداء» (Black Hole star)؛ حيث تنهار كل قوانين الفيزياء المعروفة. وذكر أنه أراد من هذه الاستعارة الإشارة إلى أن هذا التضاعف الهائل في قدرات الذكاء البشري سيؤدي إلى عجز قدراتنا الحالية على تصور ما ستكون عليه الحضارة البشرية مع هذه القدرات الفائقة في الذكاء المتوافر. وقدَّر أن مثل هذا الوضع سيظهر نحو عام 2045.

«النقطة الآحادية أقرب»

في كتابه الثاني، الصادر عام 2024 (The singularity is nearer) «النقطة الآحادية أقرب»، أشار كورزول إلى أن تطور خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الذاتي السريع للحاسوب، وإدماجها مع قدرات التعامل مع الكميات الهائلة من البيانات (big data)، جعلت قدرات الذكاء الاصطناعي تنمو أسرع مما كان متوقعاً، بما في ذلك قدرات الحاسوب للتعامل مع «اللغة الطبيعية» (Natural Language) -المحكية والمكتوبة- وترجمتها إلى خوارزميات حاسوبية سرعت بشكل دراماتيكي إمكانات التفاعل والتداخل بين الإنسان والآلة. يضاف إلى ذلك بالطبع الانخفاض الهائل في تكلفة المعاملات الحاسوبية.

كما أشار إلى أنه، وفي الوقت نفسه، انخفضت أيضاً، وبسرعة هائلة، تكلفة تحليل المؤشرات الوراثية بكل أبعادها؛ بحيث أصبح بالإمكان الكشف عن هذه المؤشرات (Genome DNA) للشخص بأقل من دولار واحد. ما أصبح يوفر اكتشافات كبيرة في كيفية تصرف جسم الإنسان وقدراته الفكرية. يضاف إلى ذلك، بالطبع، الزيادة الملحوظة في التداخل والتفاعل بين دماغ الإنسان والحاسوب.

تطور الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا يسمح بزيادة استيعاب واستخدام البيانات بشكل فعّال وسريع ما يُحسن القدرات الفكرية والتحليلية (شاترستوك)
تطور الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا يسمح بزيادة استيعاب واستخدام البيانات بشكل فعّال وسريع ما يُحسن القدرات الفكرية والتحليلية (شاترستوك)

تطور القدرات الحاسوبية

ربط كورزول كل هذا التقدم بما سماه «قانون تسارع المردود» (return Law of accelerating)، فالقدرات الحاسوبية والتكنولوجية أصبحت أرخص وأكبر، ما جعل استخدامها لمزيد من التطورات التكنولوجية أكبر بشكل أُسي، بحيث أصبح الدولار الواحد يشتري ما يوازي 11.200 مرة ما كان يشتريه من القدرات الحاسوبية في عام 2005. وهذا يُسرع بشكل ملحوظ استخدامات الذكاء الاصطناعي وكل قدرات الحاسوب في الحياة اليومية للإنسان، من قيادة السيارة دون سائق في الشارع العام، إلى الطائرات الصغيرة دون طيار التي أصبحت الأداة الأساسية في الحرب اليوم. بمعنى آخر إذا كان التطور التكنولوجي والحاسوبي ينمو بشكل أسي، فقد وصلنا في العشرينات من هذا القرن إلى القسم سريع النمو في المنحنى الأسي. وكذلك وتيرة المستجدات التكنولوجية التي تؤثر على التطور الحضاري والمجتمعي.

وبالطبع لم نصل بعد إلى «النقطة الآحادية» في الذكاء البشري - الاصطناعي، فما زالت هناك تحديات كثيرة على الطريق، لكننا نقترب من ذلك بسرعة، من مرحلة التحليل النظري إلى المرحلة العملية في البحث والتطوير، خاصة في التواصل بين الإنسان والحاسوب.

وبالطبع إذا كان لهذا التطور المتسارع فوائده الملحوظة في الحضارة الإنسانية، فإنه يحمل معه احتمالات الاستخدامات السيئة من قبل مَن يستطيعون توظيف هذا التطور لأهداف سيئة يتعمدونها للأضرار بالحضارة الإنسانية.

تقارب التكنولوجيا والإنسانية

يتوقع راي كورزول أن تشهد سنوات الثلاثينات من هذا القرن تطورات هائلة ومتسارعة في القدرات الحاسوبية وفي التكنولوجيا الصغرية، ما سيجمع بشكل أسرع وأفضل قدرات الحاسوب والتكنولوجيا مع القدرات البشرية الفكرية والبيولوجية، ما يزيد بشكل هائل الاحتمالات الجيدة والسيئة لمثل هذا التطور. فلو نجحنا في توظيف هذه التطورات لصالح الحضارة البشرية - من النواحي العلمية والاجتماعية والحضارية والأخلاقية - فمن الممكن أن تتحسن الحياة على الأرض بمستويات هائلة نحو الأفضل، وإلا فإن مصير الإنسانية نفسها سيكون على المحك.

ويُشير كورزول إلى أننا لسنا في تسابق مع الحاسوب، فالمقاربة العملية هي في التشارك والتفاعل بين الإنسان والآلة، ما يبقي الدماغ البشري في موقع القيادة. إلا إذا...

ومن المهم الإشارة إلى أن من ضمن التطورات الإيجابية لمثل هذا التفاعل بين الإنسان والحاسوب المتطور، القدرة على إدارة الأطر البيولوجية للكبر بالعمر. وإذا نجحنا في ذلك فسيكون بإمكاننا ليس فقط هزيمة الشيخوخة، ولكن الوصول إلى احتمالات واسعة لعمر صحي مديد، مع قدرات هائلة للتعامل الجيد بين الإنسان والحاسوب، ما يجعل «النقطة الآحادية» أقرب من عام 2045، وربما نبدأ بالإحساس بها في ثلاثينات هذا القرن.

** بعض ما ورد هنا مقتبس من كتاب راي كورزول الثاني.


مقالات ذات صلة

طرق لمساعدة ابنك المراهق على الابتعاد عن الشاشات

يوميات الشرق وسائل التواصل الاجتماعي تُهدد الصحة النفسية للمراهقين (رويترز)

طرق لمساعدة ابنك المراهق على الابتعاد عن الشاشات

ذكر موقع «سايكولوجي توداي» أن هناك عدة طرق، لمساعدة ابنك المراهق على الابتعاد عن الشاشات والأجهزة الذكية.

«الشرق الأوسط» (لندن)
خاص تحول «يوتيوب» من منصة ترفيهية إلى مساحة للتعليم والتغيير الاجتماعي والتمكين الاقتصادي ما جعله جزءاً حيوياً من المشهد الرقمي العربي

خاص «يوتيوب» في عيده العشرين... ثورة ثقافية واقتصادية غيرت المحتوى الرقمي

«يوتيوب» يحتفل بمرور 20 عاماً على انطلاقه، مؤكداً دوره المحوري في تمكين صناع المحتوى، خصوصاً في السعودية عبر أدوات، ودعم وفرص دخل متنامية.

نسيم رمضان (سان فرانسيسكو - الولايات المتحدة)
تكنولوجيا خطوات بسيطة مثل منح العمال الإذن باستخدام الذكاء الاصطناعي قد تساعد في مضاعفة اعتماد التكنولوجيا الجديدة (رويترز)

«غوغل»: يمكن للعمال توفير 122 ساعة سنوياً عبر استخدام الذكاء الاصطناعي في المهام الإدارية

أظهرت برامج تجريبية أن العمال يمكنهم توفير أكثر من 120 ساعة سنوياً باستخدام الذكاء الاصطناعي في المهام الإدارية.

«الشرق الأوسط» (واشنطن - لندن)
تكنولوجيا أظهرت الدراسة أن البشر يتفقون بدرجة عالية على تقييم مشاهد التفاعل الاجتماعي في حين فشل أكثر من 350 نموذجاً للذكاء الاصطناعي في محاكاتهم

جامعة «جونز هوبكنز»: نماذج الذكاء الاصطناعي تفشل في فهم التفاعلات البشرية

الدراسة تكشف أن الذكاء الاصطناعي لا يزال عاجزاً عن فهم التفاعلات الاجتماعية ويحتاج لإعادة تصميم ليحاكي التفكير البشري.

نسيم رمضان (لندن)
يوميات الشرق الروبوت يستطيع القفز لمسافة تصل إلى 10 أقدام بلا أرجل (جامعة جورجيا)

روبوت لعمليات الإنقاذ يقفز 10 أقدام بلا أرجل

طوّر باحثون في جامعة جورجيا الأميركية روبوتاً قادراً على القفز لمسافة تصل إلى 10 أقدام من دون الحاجة إلى أرجل... إليكم التفاصيل.

«الشرق الأوسط» (القاهرة )

جامعة «جونز هوبكنز»: نماذج الذكاء الاصطناعي تفشل في فهم التفاعلات البشرية

أظهرت الدراسة أن البشر يتفقون بدرجة عالية على تقييم مشاهد التفاعل الاجتماعي في حين فشل أكثر من 350 نموذجاً للذكاء الاصطناعي في محاكاتهم
أظهرت الدراسة أن البشر يتفقون بدرجة عالية على تقييم مشاهد التفاعل الاجتماعي في حين فشل أكثر من 350 نموذجاً للذكاء الاصطناعي في محاكاتهم
TT
20

جامعة «جونز هوبكنز»: نماذج الذكاء الاصطناعي تفشل في فهم التفاعلات البشرية

أظهرت الدراسة أن البشر يتفقون بدرجة عالية على تقييم مشاهد التفاعل الاجتماعي في حين فشل أكثر من 350 نموذجاً للذكاء الاصطناعي في محاكاتهم
أظهرت الدراسة أن البشر يتفقون بدرجة عالية على تقييم مشاهد التفاعل الاجتماعي في حين فشل أكثر من 350 نموذجاً للذكاء الاصطناعي في محاكاتهم

في سباق تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وتفاعلاً مع البشر، تكشف دراسة جديدة من جامعة «جونز هوبكنز» حقيقة مقلقة؛ أنه حتى أكثر تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدماً لا تزال تعاني من فهم أحد أبسط الأمور التي يجيدها البشر بالفطرة، وهو تفسير التفاعلات الاجتماعية.

من السيارات ذاتية القيادة إلى الروبوتات المساعدة والمساعدين الافتراضيين، يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على قدرته على قراءة السلوك البشري في السياقات الحقيقية. لكن وفقاً لهذه الدراسة الرائدة، لا يزال الذكاء الاصطناعي غير قادر على «قراءة المشهد».

تقول ليلى إيشيك، الأستاذة المساعدة في علم الإدراك بجامعة جونز هوبكنز، والمؤلفة الرئيسية للدراسة: «إن هذه الأنظمة تعاني من قيود أساسية عندما يتعلق الأمر بفهم كيفية تفاعل البشر بعضهم مع بعض». وتضيف: «إذا كنت تصمم ذكاءً اصطناعياً لسيارة ذاتية القيادة، فأنت بحاجة إلى أن يتنبأ بحركة المشاة. كأن يعرف ما إذا كان أحدهم على وشك العبور، أو ما إذا كان شخصان يتحدثان فقط. في الوقت الحالي، الذكاء الاصطناعي لا يستطيع القيام بذلك بدقة كافية».

دراسة «جونز هوبكنز»: لا تزال نماذج الذكاء الاصطناعي رغم تطورها غير قادرة على فهم التفاعلات الاجتماعية كما يفعل البشر
دراسة «جونز هوبكنز»: لا تزال نماذج الذكاء الاصطناعي رغم تطورها غير قادرة على فهم التفاعلات الاجتماعية كما يفعل البشر

تطبيق عملي

تم عرض الدراسة في مؤتمر التعلم التمثيلي الدولي (ICLR) حيث حاول الباحثون اختبار قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم الديناميكيات الاجتماعية، مقارنة بالبشر. صمّم الفريق تجربة بسيطة، لكنها فعّالة، فطُلب من المشاركين البشريين مشاهدة مقاطع فيديو قصيرة، مدتها 3 ثوانٍ لأشخاص، إما يتفاعل بعضهم مع بعض، أو يؤدون أنشطة متجاورة، أو يعملون بشكل مستقل. بعد ذلك، طُلب منهم تقييم مدى التفاعل الاجتماعي في كل مقطع على مقياس من 1 إلى 5.

ثم طُبّق التقييم نفسه على أكثر من 350 نموذج ذكاء اصطناعي، بما في ذلك نماذج متقدمة لمعالجة الصور والفيديو واللغة. وكانت النتائج واضحة.

نتائج مقلقة

اتفق المشاركون من البشر إلى حدّ كبير في تقييماتهم، لكن نماذج الذكاء الاصطناعي بغضّ النظر عن مدى تطورها أو حجم بياناتها فشلت في الوصول إلى نفس الدقة. النماذج المعتمدة على الفيديو كانت الأسوأ أداءً، إذ لم تتمكن من التعرف على التفاعلات الاجتماعية في المشاهد الديناميكية. حتى النماذج المعتمدة على الصور الثابتة لم تستطع بدقة التنبؤ بما إذا كان الأشخاص يتواصلون أم لا.

أما النماذج اللغوية، التي أُعطيت أوصافاً مكتوبة للمشاهد، فقد أظهرت أداءً أفضل إلى حد ما، خصوصاً في محاولة التنبؤ بكيفية تفسير البشر للمشاهد. لكنها لم تتمكن من التقاط الصورة الكاملة لسياق المشهد المرئي المتغير. وترى كاثي غارسيا، الباحثة في مختبر إيشيك والمؤلفة المشاركة الأولى، التي عرضت النتائج في المؤتمر، أن هذا يعكس قصوراً بنيوياً في الطريقة التي تُبنى بها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

تقول: «إن القدرة على التعرف على الوجوه أو الأجسام في الصور الثابتة كانت إنجازاً مهماً في مسار الذكاء الاصطناعي، لكنها ليست كافية. الحياة ليست صورة جامدة. الناس يتحركون، يتفاعلون، يتجاوب بعضهم مع بعض. وهذا المستوى من الفهم هو ما نحتاج من الذكاء الاصطناعي أن يصل إليه. ودراستنا تظهر أننا لم نصل بعد».

سبب القصور يعود إلى أن بنية الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي مستوحاة من مناطق الدماغ التي تعالج الصور الثابتة وليس التفاعلات الاجتماعية المعقدة (شاترستوك)
سبب القصور يعود إلى أن بنية الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي مستوحاة من مناطق الدماغ التي تعالج الصور الثابتة وليس التفاعلات الاجتماعية المعقدة (شاترستوك)

ما السبب؟

يعتقد الباحثون أن السبب يعود إلى الأساس الذي بُنيت عليه الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي، وهو جزء الدماغ المسؤول عن معالجة الصور الثابتة. أما التفاعلات الاجتماعية، فهي تتطلب فهماً أعمق للحركة والسياق والنية، وهي عمليات يعالجها جزء مختلف تماماً في دماغ الإنسان. توضح إيشيك أن هناك تفاصيل كثيرة، لكن الرسالة الكبرى هي أن أياً من نماذج الذكاء الاصطناعي التي اختبرناها لم تتمكن من مطابقة استجابات الدماغ البشري أو السلوك الإنساني لمشاهد متحركة، كما تفعل مع الصور الثابتة. هناك شيء أساسي في طريقة معالجة البشر للمشاهد الديناميكية، لا تزال هذه النماذج تفتقده.

تأثيرات بعيدة المدى

مع دخول الذكاء الاصطناعي إلى حياتنا اليومية، سواء في السيارات أو المستشفيات حتى الأماكن العامة، يصبح من الضروري أن يفهم سلوك البشر في السياق الاجتماعي بشكل دقيق. تردد بسيط من أحد المشاة، لغة جسد خفية، حتى تبادل نظرات، كلها إشارات يفسرها الإنسان دون تفكير، لكنها لا تزال لغزاً للذكاء الاصطناعي. هذه الدراسة لا تدعو إلى إيقاف استخدام الذكاء الاصطناعي في هذه السياقات، بل تؤكد على الحاجة إلى إعادة التفكير في كيفية تدريب وتصميم هذه الأنظمة، لتتشابه أكثر مع طريقة تفكير الدماغ البشري.

تختتم غارسيا قائلة إن هذه دعوة للاستيقاظ. وتضيف: «إذا أردنا أن نبني ذكاءً اصطناعياً يفهمنا فعلاً، فعلينا أن نعيد النظر في الطريقة التي نصمم بها هذه النماذج، من الأساس».

في نهاية المطاف، ربما يكون أحد أكبر تحديات الذكاء الاصطناعي ليس الفوز على البشر في الألعاب أو تأليف القصائد، بل أن يفهم نظرة أو إيماءة أو لحظة صامتة بين اثنين.

وعلى الأقل حتى الآن، يبقى البشر هم الأفضل في ذلك.