في خطوة مبتكرة نحو تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، أُعلن عن تحدٍ جديد يحمل اسم "المرجع غير المكتوب"، يهدف إلى اختبار قدرة النماذج متعددة الأنماط على التفكير الاستدلالي المجرد. ورغم ما حققته هذه النماذج من إنجازات مدهشة في التعرف على العناصر المرئية والمسموعة الثابتة، إلا أن قدرتها على استنتاج معلومات مخفية من عمليات ديناميكية ما زالت تمثل تحديًا كبيرًا.

التحدي يتطلب من النماذج القيام بمهمة تسمى "استنتاج الكلمات الأكوسطوكينية"، حيث يتعين عليها فك رموز كلمات مكتوبة بأسلوبين مختلفين فقط باستخدام صوت خدش القلم وفيديو لحركات اليد، دون أي أثر للمداد المرئي. أظهرت نتائج التقييم وجود فجوة شاسعة بين أداء الإنسان والآلة، حيث حقق المشاركون البشر دقة في ترتيب الحروف تتجاوز 80%، بينما عانت النماذج الرائدة مثل GPT-4o وGemini 2.5-Pro، حيث لم تتجاوز نسبة نجاحها 10%.

إضافة إلى ذلك، تم الكشف عن تأثير غريب حيث أدى دمج المدخلات المختلفة في النماذج إلى تدهور الأداء بدلاً من تحسينه، مما يظهر انهيارًا أساسيًا في قدرتها على دمج الإشارات الإدراكية المكملة. هذه النتائج تبرز القيود الكبيرة في التفكير السببي عبر الأنماط وفهم الحركيات الدقيقة الضرورية لمثل هذا النوع من التفكير الاستدلالي البديهي والمعقد.

تعد هذه الدراسة خطوة هامة نحو توسيع فهمنا للذكاء الاصطناعي وتقديم تحديات جديدة تدفع حدود التكنولوجيا لتحقيق مستويات أعلى من الأداء.