هذه النماذج تفقد دقتها بشكل كبير مع زيادة تعقيد المهام

كشفت دراسة جديدة أن نماذج الاستدلال بالذكاء الصناعي، مثل Claude من Meta ونماذج OpenAI وDeepSeek، ليست ذكية كما يُشاع، فهي لا تفكر فعليا وإنما تعتمد على تخمينات إحصائية.

أظهرت الدراسة، التي أجرتها آبل، أن هذه النماذج تفقد دقتها بشكل كبير مع زيادة تعقيد المهام، حتى أنها تنهار في حل المشكلات المعقدة.

تستخدم هذه النماذج الكبيرة (LLMs) كميات ضخمة من البيانات البشرية لتوليد استجابات دقيقة نسبيا، معتمدة على شبكات عصبية تستخلص الأنماط الاحتمالية من هذه البيانات. وتحسن نماذج الاستدلال دقتها عبر تقنية "سلسلة الأفكار"، التي تسمح لها بتقسيم التفكير إلى خطوات متعددة مشابهة لمنطق الإنسان.

مع ذلك، يظل هذا التفكير مجرد عملية تخمين إحصائي، ما يؤدي إلى ظاهرة "الهلوسة" حيث تقدم هذه النماذج إجابات خاطئة أو معلومات زائفة أو حتى نصائح غير صحيحة. وأكد تقرير لـOpenAI أن نماذج الاستدلال المنطقي تميل إلى الهلوسة أكثر من النماذج العامة، وتتفاقم المشكلة مع تطور النماذج.

في الدراسة الجديدة، عرض الباحثون نماذج عدة، من بينها OpenAI وDeepSeek وAnthropic وغوغل، لحل 4 ألغاز كلاسيكية ذات مستويات تعقيد مختلفة. ووجدت الدراسة أن النماذج العامة تتفوق في المهام البسيطة دون الحاجة إلى تكلفة حسابية عالية، بينما تزداد فاعلية نماذج الاستدلال مع زيادة التعقيد، لكنها تنهار تماما عند مستويات عالية من التعقيد.

تظهر النتائج أن هذه النماذج تعتمد بشكل أكبر على التعرف على الأنماط وليس على التفكير المنطقي الحقيقي، ما يحد من قدرتها على الاستمرار في حل المشكلات المعقدة. وأشار الباحثون إلى أن التقييمات الحالية لا توفر تحليلا شاملا لمسارات الاستدلال وجودتها.

في سياق متصل، تعاني آبل من تأخر في مجال الذكاء الصناعي مقارنة بمنافسيها، حيث أظهرت تحليلات أن مساعدها الصوتي Siri أقل دقة بنسبة 25% من ChatGPT. ويركز نهج آبل على تطوير ذكاء صناعي فعال مدمج على أجهزتها بدلا من النماذج الكبيرة المعقدة.

هذا التوجه أثار انتقادات، حيث سخر بيدروس دومينغوس، أستاذ علوم الحاسوب، من أن استراتيجية آبل هي "إثبات عدم وجود الذكاء الصناعي".

في المقابل، أشاد خبراء آخرون بالدراسة لكونها تعيد النقاش العلمي إلى أساسه بعيدا عن المبالغات، مؤكدين أن نماذج اللغة الكبيرة ما تزال محدودة بطبيعتها كشبكات عصبية.

يأمل الباحثون أن تشجع هذه النتائج المزيد من الدراسات المنهجية لفهم قدرات وحدود نماذج الذكاء الصناعي الحالية، وتمهيد الطريق لتطوير تقنيات أكثر ذكاء وفهما حقيقيا في المستقبل.

 

 

المصدر: لايف ساينس