في الآونة الأخيرة، أظهرت دراسة نوعية قام بها الباحثون لدراسة أداء نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) في حل استنتاجات شرطية مقارنة بالقدرات البشرية، أن هناك تقاربًا ملحوظًا بين الأداء الإنساني وأنماط الذكاء الاصطناعي. لكن هل يعني ذلك أن هذه النماذج تملك تفكيرًا شبيهًا بالإنسان؟

عند استخدام جملة مثل "إذا قصصت العشب، سأعطيك خمسين دولارًا"، يدرك الإنسان ضمنيًا أن الدفع مرتبط فقط بقص العشب. بينما إذا قيل "إذا كنت جائعًا، فهناك بيتزا في الفرن"، فهذا يعني أن البيتزا متاحة بغض النظر عن جوع السامع. من هذا المنطلق، قامت الدراسة بتقييم الأداء العقلي لنحو خمسة وعشرين نموذجًا من نماذج LLMs عبر أربع لغات، ومقابلتها مع عدد مماثل من البشر لكل لغة.

نتائج البحث أظهرت أن البشر يتمتعون بقدرة فريدة على تعزيز التفكير المنطقي من خلال الاستنتاجات العملية عبر اللغات، بينما وجد الباحثون أن سلوك النماذج هو أكثر تباينًا. بعض النماذج كانت قادرة على اتباع قواعد المنطق بشكل دقيق، لكنها فشلت في استنتاج العلاقات العملية، بينما نماذج أخرى خالفت القواعد لكنها اتبعت تفسيرًا واحدًا، مما يعكس قدرة معالجة قاعدية دقيقة ولكن ليس تفكيرًا شبيهًا بالإنسان.

بشكل عام، تُظهر نماذج LLMs أنها مُشغلة دلاليًا بدقة، لكنها لا تنجح في التقاط التعقيدات والتنوعات العملية التي تميز التفكير البشري. والجدير بالذكر أن دقة نماذج LLMs لم تكن مرتبطة أو مُعززة بحالة التدريب أو نوع المعمارية، مما يشير إلى أن التفكير العملي لا يزال قدرة متطورة في الترسانة المعرفية للأنظمة الاصطناعية.

ما رأيكم في هذا التطور المثير؟ هل تعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يستطيع محاكاة التفكير الإنساني في المستقبل؟ شاركونا في التعليقات!