تعرّف على الذكاء الاصطناعي العام (AGI) - المستوى التالي من الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي العام هو مفهوم يشير إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التعلم وأداء العديد من المهام مثل البشر، لكن الفجوة بين التوقعات والواقع لا تزال واسعة للغاية.

ما هو الذكاء الاصطناعي العام (AGI) وكيف يختلف عن الذكاء الاصطناعي الحالي؟

يُستخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي العام (AGI) لوصف نظام ذكاء اصطناعي قادر على فهم وتعلم وأداء مجموعة واسعة من المهام، على غرار البشر. وقد ظهر هذا المفهوم مبكراً في الأبحاث لتمييزه عن "الذكاء الاصطناعي المحدود" - وهو نوع من الذكاء الاصطناعي يتفوق في مهمة واحدة محددة فقط.

ببساطة، يُقسّم الذكاء الاصطناعي حاليًا إلى ثلاثة مستويات. المستوى الأكثر شيوعًا هو الذكاء الاصطناعي المحدود، والذي يشير إلى الأنظمة التي تُعنى بمهمة محددة فقط، مثل برامج الدردشة الآلية، أو التعرف على الصور، أو الترجمة. يمكن لهذا النوع العمل بكفاءة ضمن نطاق تدريبه، ولكنه يفتقر إلى المرونة عند مواجهة مواقف جديدة. أما المستوى الأعلى فهو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، والذي يُتوقع أن يكون قادرًا على أداء أنواع عديدة من المهام، مع قدرات على التعلم والاستدلال والتكيف تُضاهي العديد من المهارات البشرية. ومع ذلك، لا يوجد إجماع حتى الآن على ظهور الذكاء الاصطناعي العام فعليًا. أما المستوى الأعلى فهو الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)، وهو مفهوم يشير إلى أنظمة ذات ذكاء يفوق ذكاء البشر في معظم المجالات. ولا يزال هذا مجرد فرضية، ولم يتحقق بعد في الواقع.

تصنيف مستويات الذكاء الاصطناعي

صورة: من تصميم الذكاء الاصطناعي

في الوقت نفسه، يُتوقع أن يتمتع الذكاء الاصطناعي العام بقدرات أكثر شمولية. إذ يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي العام المثالي أن يتعلم مهارات جديدة بنفسه دون الحاجة إلى إعادة بنائه من الصفر، وأن يفهم السياق العام، وأن يطبق المعرفة في مختلف المجالات. على سبيل المثال، بدلاً من مجرد كتابة المحتوى أو تحليل البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي العام أن يخطط في الوقت نفسه لاستراتيجيات الأعمال، ويطور المنتجات، ويدير مؤسسة.

ببساطة، إذا كان الذكاء الاصطناعي الحالي أشبه بـ "متخصص في مهمة واحدة"، فإن الذكاء الاصطناعي العام أشبه بـ "إنسان متكامل". ومع ذلك، للوصول إلى هذا المستوى، يحتاج النظام إلى استيفاء العديد من المعايير مثل القدرة على التفكير، والقدرة على التكيف مع المواقف الجديدة، والتعلم المستمر من التجربة.

لماذا لا يزال الذكاء الاصطناعي العام مثيراً للجدل؟

تُثير هذه المعايير جدلاً واسعاً حول تحديد ما إذا كان "الذكاء الاصطناعي العام قد تحقق". وقد صرّح جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، مؤخراً بأن الذكاء الاصطناعي العام قد ظهر، ولكنه أقرّ أيضاً بأن الأنظمة الحالية لم تصل بعد إلى مستوى القدرات البشرية الكاملة. وتُظهر الأمثلة المذكورة، مثل منصات الذكاء الاصطناعي التي تُنشئ وكلاء آليين لبناء التطبيقات أو المجتمعات الرقمية، إمكانات هائلة، ولكنها لا تزال غير مستقرة. فالعديد من المشاريع لا تجذب المستخدمين إلا لفترة وجيزة قبل أن تفقد زخمها سريعاً.

علاوة على ذلك، لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تعاني من قيود واضحة. فهي قادرة على توليد معلومات مضللة، وتفتقر إلى القدرة على فهم السياق بعمق، ولا تمتلك وعياً مستقلاً حتى الآن. كما أنها تعتمد على كميات هائلة من البيانات وموارد الحوسبة، بدلاً من تكوين معرفتها الخاصة كما يفعل البشر.

لا يزال الذكاء الاصطناعي العام هدفًا بالغ الأهمية في قطاع التكنولوجيا. ولا يقتصر هذا المفهوم على أهميته التقنية فحسب، بل يرتبط ارتباطًا وثيقًا باستراتيجية الأعمال والاستثمار والمنافسة بين الشركات الكبرى. بل إن العديد من اتفاقيات التعاون تشترط تحقيق مراحل محددة في مجال الذكاء الاصطناعي العام، مما يدل على التأثير الكبير لهذا المصطلح.

إذا ما تحقق الذكاء الاصطناعي العام بالفعل، فقد يكون تأثيره واسع النطاق. إذ يمكن لهذه التقنية أن تزيد إنتاجية العمل بشكل كبير، وتؤتمت العديد من الصناعات، وتغير طريقة عمل الشركات. وفي الوقت نفسه، فإنها تثير تساؤلات حول التحكم والسلامة ودور الإنسان في بيئة العمل الجديدة.

المصدر: https://thanhnien.vn/tim-hieu-ve-agi-cap-do-tiep-theo-cua-ai-185260329090532314.htm