قالت شركة «أبل» إن نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة تواجه «انهياراً كاملاً في الدقة» عند مواجهتها مشكلات شديدة التعقيد.
وبحسب صحيفة «الغارديان» البريطانية، فقد صرحت أبل في ورقة بحثية نُشرت نهاية الأسبوع الماضي، بأن أداء نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs) - وهي شكل متقدم من الذكاء الاصطناعي، يكون جيداً في المهام المتوسطة فقط، لكنه يفشل تماماً في المهام المعقدة.
ومن بين هذه النماذج o3 من «أوبن إيه آي»، و«جيميناي ثينكينغ» من «غوغل»، وClaude 3.7 Sonnet - Thinking من «أنثروبيك»، و«ديب سيك آر 1».
ووجدت الدراسة أن نماذج الاستدلال تُهدر قوتها في إيجاد الحل الصحيح للمشكلات البسيطة في مرحلة مبكرة من «التفكير»، ومع ازدياد تعقيد المشكلات، تقدم حلولاً خاطئة أولاً، ثم تتوصل إلى الحلول الصحيحة لاحقاً.
أما بالنسبة للمشكلات الأكثر تعقيداً، فإن النماذج تدخل في حالة «انهيار»، وتفشل في توليد أي حلول صحيحة.
وجاء في الورقة البحثية: «على عكس المتوقع، فمع تزايد تعقيد المشكلة، تقوم هذه النماذج بتقليل جهدها الاستدلالي. وهذا يشير إلى أننا سنواجه قيوداً جوهرية في توسيع قدرات التفكير في نماذج الاستدلال الحالية».
وخلصت الورقة إلى أن النهج الحالي للذكاء الاصطناعي ربما وصل إلى حدوده ولا يمكن توسيعه أو تطويره بشكل أكبر.
