ذكاء اصطناعي مذهل يصمم مواقع إلكترونية ويصف أدوية

“جي بي تي 3” مرحلة متقدمة منه واعتبرت خطيرة فقيّدت لكنها أُطلِقَتْ الآن

اندبندنت عربية/ آدم سميث صحافي @adamndsmith

ضجّت شبكة الإنترنت بأداة ذكاء اصطناعي تحمل اسم “جي بي تي 3″، نظراً إلى قدرتها المذهلة في تصميم مواقع إلكترونية ووصف الأدوية، فضلاً عن تقديم إجابات لأسئلة مختلفة.

يختصر مصطلح “جي بي تي 3” GPT-3  تعبيراً تقنياً هو “المحوِّل التوليدي في التدريب التمهيدي”Generative Pre-training Transformer . وتُعتَبَر تلك الأداة هي الجيل الثالث من نموذج التعلّم الآلي. وتذكيراً، يشير التعلّم الآلي إلى قدرة أجهزة الكمبيوتر على التعلّم المؤتمت بشكل تلقائي، بواسطة التجارب التي تعايشها، ومن دون الحاجة إلى برمجتها بصورة مسبقة على ذلك.

في أوقات سابقة، احتلّت أداة اسمها “جي بي تي 2″، التي تحدرت “جي بي تي 3” منها، العناوين الرئيسة في وسائل الإعلام، إذ اعتُبِرَت “خطيرةً جداً لدرجة تمنع طرحها في الأسواق” بسبب قدرتها على كتابة نصوص تشبه، على ما يبدو، إلى حد كبير النصوص التي يكتبها البشر.

فيما تستخدم “جي بي تي 2” حوالي 1.5 من المؤشرات القابلة للاستخدام، تمتلك “جي بي تي 3” حوالي 175 مليار مؤشر. وفي التقنية الرقمية، تستعمل كلمة مؤشر Parameter في الإشارة إلى عامل متغيِّر يؤثِّر في أهمية دلالة البيانات بالنسبة إلى أداة للتعلم المؤتمت للآلات، وتالياً، يؤثر تغييره في المنتج الذي تعطيه تلك الأداة.

عندما اعتُبِرَتْ “جي بي تي 2” خطيرة جداً إلى درجة عدم إطلاقها في الأسواق، لم تكن تستخدم سوى 124 مليون مؤشّر.

في الوقت الحاضر، يُمنع وصول عامة الجمهور إلى “جي بي تي 3″، فيما يتشارك مستخدمو وسائل التواصل الاجتماعي عروضاً تظهر تفوّقها.

وفي أحد تلك العروض، يظهر شريف شاميم، المتخصص في صُنع الشيفرات الرقمية، مبيّناً كيفية استخدام ذلك الذكاء الاصطناعي في رسم تصاميم يتولّى لاحقاً الذكاء الاصطناعي بناءها أيضاً، ذلك على الرغم من عدم تدريبه على صنع شيفرة عن بناء تلك التصاميم.

وعلى نحوٍ مُشابِه، ابتكر مصمِّم البرامج جوردن سينغر عملية مشابهة تتولى تصميم التطبيقات الذكية. وكذلك كشف قاسم موني، وهو طالب طب في “كينغز كوليدج لندن”، كيف يمكن للبرنامج الوصول إلى المعلومات لتقديم إجابات عن أسئلة في مجال الطب.

وإذا أخذنا صورة غير مكتملة مثلاً، يمكن استخدام تلك الأداة في الذكاء الاصطناعي كي نستكملها تلقائياً، إذ تعمل على اقتراح المُكوّنات البصرية التي “ينبغي” أن تحتويها الصورة، استناداً على قاعدة بياناتها.

في الواقع، باستطاعة “جي بي تي 3” إظهار قدرات من هذا القبيل لأنّها تلقت تدريباً على أرشيف في الإنترنت يُسمى “الزحف المشترك” Common Crawl، ويحتوي على بيانات يقدر حجمها بحوالي تريليون كلمة.

وفي التفاصيل يرد أن أداة “جي بي تي 3” صُنِعَتْ مِنْ قِبَلْ مختبر “أوبن إيه آي”  المتخصِّص في بحوث الذكاء الاصطناعي. ويتألف ذلك المختبر من قسمين، أولهما شركة ربحية اسمها “أوبن إيه آي إل بي” OpenAI LP ، وثانيهما “أوبن إيه آي إنك” OpenAI Inc، وهي المنظمة الأم غير الربحية.

وقد طُرحت أداة “جي بي تي 3” تجارياً الشهر الماضي. وما زال متوجّباً إجراء مزيد من العمل لمعرفة الكيفية المناسبة في استخدام هذه الأداة.

وفي الشهر الماضي، ذكر جاك كلارك، رئيس قسم السياسات في المجموعة، أن “علينا إجراء تجربة كي نكتشف ما يمكنها (الأداة) فعله وما تعجز عنه. إذا لم تستطع أن تتوقّع كل القدرات في نموذج ما، عليك أن تستحثّه كي تعرف إمكاناته. ثمة كثير من الناس غيرنا يتقدّمون علينا في قدرتهم على معرفة الأمور المؤذية التي تستطيع [أداة “جي بي تي 3″] فعلها”. واستطراداً، تشكّل أداة “جي بي تي 3” إنجازاً مذهلاً في قدراتها من النواحي البصرية. وقد ذهب البعض إلى حدّ القول إنّ الأداة ستشكِّل تهديداً للصناعة البصرية برمتها، أو حتى أنّها أظهرت وعياً ذاتياً مستقلاً.

وفي مقلب مغاير، وصف سام ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة “أوبن إيه آي”، “الضجة” حول آداة الذكاء الاصطناعي “جي بي تي 3” بأنّها “أكثر من اللازم”، بحسب وصفه.

وأضاف، “إنّها مثيرة للإعجاب (شكراً على الإطراءات اللطيفة!) لكنها ما زالت تعاني نقاط ضعف خطيرة، وترتكب أحياناً أخطاءً سخيفة جداً. سيغيِّر الذكاء الاصطناعي العالم، لكنّ “جي بي تي 3″ ليست سوى لمحة مبكرة جداً. ما زال أمامنا الكثير كي نكتشفها” (آداة الذكاء الاصطناعي).

علاوة على ذلك، أثيرت تساؤلات بخصوص الإنجازات المحددة التي تستطيع “جي بي تي 3” إنجازها. وعلى تلك الشاكلة، بيّن كيفن لاكر، وهو عالم كمبيوتر عمل سابقاً لدى “فيسبوك” و”غوغل”، أنّه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم إجابات عن أسئلة تقع ضمن “الحس البديهي”، تكون الإجابات البديهية الواضحة للإنسان غير ممكنة بالنسبة إلى الآلة. واستطراداً، يقدّم الذكاء الاصطناعي إجابات عن أسئلة “غير منطقية بديهياً” بغض النظر عن كونها كذلك.

ويشمل ذلك الأمر سؤالاً بصيغة “كم عدد العيون التي تملكها قدمي”؟ الذي تجيب عنه “جي بي تي 3” بـ”لقدمك عينان”، أو “كم عدد أقواس قزح التي يستغرقها القفز من هاواي إلى سبعة عشر”؟، فيجيب البرنامج “تحتاج إلى قوسين قزح للقفز من هاواي إلى سبعة عشر”.

في ذلك الصدد، يُقرّ باحثو “أوبن إيه آي” بتلك الثغرات، ويرون أنّ “نماذج ([التي أعطتها) “جي بي تي 3″ (يمكن) أن تفقد تماسكها إزاء مقاطع طويلة بما يكفي، وتتعارض مع نفسها، وتحتوي أحياناً على جمل أو فقرات غير متسلسلة”.

وتذكيراً أيضاً، لا “تفكر” خوارزميات (= سلسلة مترابطة من معادلات الرياضيات تُكوّن البرامج المؤتمتة) التعلّم الآلي كتلك التي تحتويها “جي بي تي 3” بالضرورة، وحتى إنها لا تفهم اللغة التي تستعملها في صنع إجاباتها. إذ تعمل تلك الخوارزميات عبْرَ تفحّص قواعد بيانات ضخمة تتعلق بالبناء السيمانطيقي (= تركيب الإشارات اللغوية بطريقة الرياضيات) في صنع الجملة (بمعنى تركيب الجملة)، وفي وسعها أن تعيد إنشاء إجابة ربما تحمل النتيجة الصحيحة، بيد أنها لا تصل إلى الاستنتاجات، على عكس البشر.

وفي تصريح أدلى به إلى “فنتشر بيت”، موقع إلكتروني أميركي متخصِّص في التكنولوجيا، أشار جاي فان دين برويك، بروفيسور مساعد في علوم الكمبيوتر في جامعة “كاليفورنيا لوس أنجلوس”، إلى اعتقاده بأن “التشبيه الأفضل يتمثّل في أن تكون إحدى الدول الغنية بالنفط قادرة على بناء ناطحة سحاب فائقة الارتفاع”.

أردف قائلاً، “بالطبع، تُنفق مبالغ ضخمة من المال، وتُبذل جهود هندسية كبيرة لبناء تلك الأشياء. ويؤدي ذلك إلى حصولك على “أحدث طراز” في بناء المباني الشاهقة. ولكن، ليس ثمة تقدّم علميّ في حد ذاته. لا يعتري أحد قلق بشأن خسارة الولايات المتحدة قدرتها التنافسية في مجال تشييد المباني الضخمة نتيجة أنّ شخصاً آخر على استعداد لإنفاق مزيد من الأموال على تلك المعضلة. أنا على ثقة من أنّ الأكاديميين والشركات الأخرى سيكونون سعداء باستخدام هذه النماذج اللغوية الكبيرة في المهمات النهائية، لكنني لا أعتقد أنّهم سيتركون تغييراً جوهرياً في التقدّم المحرز في مجال الذكاء الاصطناعي”.

© The Independent

المزيد عن: ذكاء اصطناعي/جي بي تي /الإنترنت/التعلم المؤتمت/تكنولوجيا