هل اقتربت OpenAI حقا من تقليد التفكير البشري في نموذج O3؟
القبة نيوز - قالت شركة الذكاء الاصطناعي OpenAI قبل أيام قليلة إن نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد الذي طورته، O3، حقق أداء قريبا من مستوى التفكير البشري في اختبار مصمم لقياس "الذكاء العام".
وقالت الشركة إن النموذج سجل 85 بالمئة على معيار ARC-AGI -الذي يستخدم لقياس أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي العام- وهو أعلى بكثير من أفضل نتيجة سابقة للذكاء الاصطناعي، والتي كانت 55 بالمئة. وكانت نتيجة النموذج الجديد مماثلة تقريبا لمتوسط النتيجة البشرية.
إن تطوير الذكاء الاصطناعي العام هو الهدف المعلن لكل مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي الرئيسي. للوهلة الأولى، يبدو أن OpenAI قد خطت خطوة كبيرة واحدة على الأقل نحو هذا الهدف.
ولكن في الواقع، تظل الشكوك قائمة حول ما إذا كانت "OpenAI" قد خطت حقا خطوة كبيرة نحو إنشاء الذكاء الاصطناعي العام، وهو الهدف المعلن لجميع مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي، وفقا لتقرير لموقع "جيزمودو" المتخصص في أخبار التكنولوجيا، استشارته "العربية" "بزنس".
التعميم والذكاء
لفهم النتائج التي تم الحصول عليها من خلال نموذج "o3" من "OpenAI"، يجب علينا أولاً معرفة ما هو اختبار "ARC-AGI".
من الناحية الفنية، يعد هذا الاختبار مقياسًا لـ "كفاءة أخذ العينات" لنظام الذكاء الاصطناعي من حيث التكيف مع شيء جديد، وبعبارات أبسط، يعني ذلك عدد الأمثلة لموقف جديد يحتاج النظام إلى رؤيته لمعرفة كيفية التعامل معه وتحقيق مستوى معين من الأداء.
على سبيل المثال، نظام مثل ChatGPT، برنامج الدردشة الشهير من OpenAI، غير فعال في أخذ العينات ويتم تدريبه على ملايين الأمثلة من النصوص التي يولدها الإنسان، مما يخلق قواعد احتمالية لأكثر مجموعات الكلمات احتمالية.
لقد حقق أداءً جيدًا للغاية في المهام الشائعة، ولكنه كان ضعيفًا في المهام غير الشائعة لأن ChatGPT لديه بيانات أقل (عينات أقل) لهذه المهام.
حتى تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعلم من عدد صغير من الأمثلة والتكيف مع العينات بشكل أكثر فعالية، فلن يتم استخدامها إلا للمهام المتكررة للغاية - تلك التي تكون فيها الإخفاقات العرضية مقبولة.
"o3"
يعتمد ARC-AGI على حقيقة أن نظام الذكاء الاصطناعي مُعطى مشكلة لحلها وثلاثة أمثلة للتعلم منها. يجب أن يتعلم النظام قواعد عامة من هذه الأمثلة لاستخدامها في المشكلة.
تشير نتائج نموذج o3 إلى أنه قابل للتطوير بدرجة عالية، لكن لم يتضح بعد كيف حققت OpenAI ذلك. لكن هذا يعني أنه من خلال بضعة أمثلة فقط، يمكن للنموذج العثور على قواعد يمكن تعميمها.
من الناحية النظرية، إذا تمكنت من تحديد قواعد "أضعف" تفعل ما تريد، فستزداد قدرتك على التكيف مع المواقف الجديدة.
وفقًا للتقرير، بدأت الشركة العمل على نظام "o3" من خلال إصدار نموذج يختلف عن نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى في أنه يقضي وقتًا أطول في التفكير في الأسئلة الصعبة، ثم قامت الشركة بتدريب النموذج خصيصًا لاختبار "ARC-AGI".
يعتقد الباحث الفرنسي في مجال الذكاء الاصطناعي فرانسوا شوليه، الذي صمم المعيار، أن O3 يبحث من خلال "سلاسل فكرية" مختلفة تصف الخطوات اللازمة لحل المهمة، ثم يختار "الأفضل" بناءً على قاعدة غامضة، أو "قاعدة استدلالية". "هذا لا يتطلب تحليلاً دقيقًا أو بحثًا متعمقًا".
إذا كانت هذه هي الطريقة التي يعمل بها O3، فهي ليست أفضل كثيرًا من النماذج السابقة، وفقًا للتقرير.
لا يزال كل شيء تقريبًا عن O3 غير معروف، ولكن مع إطلاقه في نهاية المطاف، سيكون لدينا فكرة أفضل بكثير عما إذا كان قريبًا من القدرة على التكيف مثل الإنسان العادي.
تابعوا القبة نيوز على 
