يقول رئيس Meta AI إن النماذج اللغوية الكبيرة لن تصل إلى الذكاء البشري
وقال رئيس الذكاء الاصطناعي في ميتا إن نماذج اللغة الكبيرة التي تدعم منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT لن تحقق أبدًا القدرة على التفكير والتخطيط مثل البشر، حيث ركز بدلاً من ذلك على نهج بديل جذري لإنشاء “الذكاء الفائق” في الآلات.
قال يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في شركة التواصل الاجتماعي العملاقة التي تمتلك فيسبوك وإنستغرام، إن طلاب ماجستير القانون لديهم “فهم محدود للغاية للمنطق.. . . لا أفهم العالم المادي، وليس لدي ذاكرة ثابتة، ولا أستطيع التفكير في أي تعريف معقول للمصطلح، ولا أستطيع التخطيط. . . هرمية”.
في مقابلة مع صحيفة فايننشال تايمز، جادل ضد الاعتماد على طلاب ماجستير إدارة الأعمال المتقدمين في السعي إلى صنع ذكاء بمستوى الإنسان، لأن هذه النماذج لا يمكنها الإجابة على المطالبات بدقة إلا إذا تم تغذيتها ببيانات التدريب الصحيحة، وبالتالي فهي “غير آمنة في جوهرها”. “.
وبدلاً من ذلك، فهو يعمل على تطوير جيل جديد تمامًا من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يأمل أن تعمل على تزويد الآلات بذكاء بمستوى الإنسان، على الرغم من أنه قال إن هذه الرؤية قد تستغرق 10 سنوات لتحقيقها.
تضخ شركة Meta مليارات الدولارات لتطوير برامج LLM الخاصة بها مع انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي، بهدف اللحاق بمجموعات التكنولوجيا المنافسة، بما في ذلك OpenAI المدعومة من Microsoft وGoogle التابعة لشركة Alphabet.
يدير LeCun فريقًا يضم حوالي 500 موظف في مختبر Meta لأبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسي (Fair). إنهم يعملون على إنشاء ذكاء اصطناعي يمكنه تطوير الحس السليم ومعرفة كيفية عمل العالم بطرق مماثلة للبشر، في نهج يعرف باسم “نمذجة العالم”.
تعد الرؤية التجريبية لرئيس Meta AI مقامرة محتملة محفوفة بالمخاطر ومكلفة لمجموعة وسائل التواصل الاجتماعي في وقت يتلهف فيه المستثمرون لرؤية عوائد سريعة على استثمارات الذكاء الاصطناعي.
في الشهر الماضي، خسرت شركة ميتا ما يقرب من 200 مليار دولار من قيمتها عندما تعهد الرئيس التنفيذي مارك زوكربيرج بزيادة الإنفاق وتحويل مجموعة وسائل التواصل الاجتماعي إلى “الشركة الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي في العالم”، مما أثار مخاوف المستثمرين في وول ستريت بشأن ارتفاع التكاليف مع القليل من الإيرادات المباشرة المحتملة.
وقال ليكون: “لقد وصلنا إلى النقطة التي نعتقد أننا على أعتاب الجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي”.
تأتي تعليقات LeCun في الوقت الذي تمضي فيه شركة Meta ومنافسوها قدمًا في تطوير المزيد من شهادات LLM. تعتقد شخصيات مثل سام ألتمان، رئيس شركة OpenAI، أنها توفر خطوة حيوية نحو إنشاء ذكاء اصطناعي عام (AGI) – وهي النقطة التي تتمتع فيها الآلات بقدرات معرفية أكبر من البشر.
أصدرت شركة OpenAI الأسبوع الماضي نموذجها الجديد الأسرع GPT-4o، وكشفت جوجل عن وكيل ذكاء اصطناعي جديد “متعدد الوسائط” يمكنه الإجابة على الاستفسارات في الوقت الفعلي عبر الفيديو والصوت والنص يسمى Project Astra، المدعوم بنسخة مطورة من نموذج Gemini الخاص بها.
أطلقت Meta أيضًا طراز Llama 3 الجديد الشهر الماضي. وقال رئيس الشؤون العالمية للشركة، السير نيك كليج، إن أحدث برامج ماجستير إدارة الأعمال “قد حسنت إلى حد كبير القدرات مثل التفكير” – القدرة على تطبيق المنطق على الاستفسارات. على سبيل المثال، سيفترض النظام أن الشخص الذي يعاني من الصداع والتهاب الحلق وسيلان الأنف يعاني من نزلة برد، لكنه يمكنه أيضًا التعرف على أن الحساسية قد تسبب الأعراض.
ومع ذلك، قال LeCun إن هذا التطور في ماجستير إدارة الأعمال كان سطحيًا ومحدودًا، حيث تتعلم النماذج فقط عندما يتدخل المهندسون البشريون لتدريبها على تلك المعلومات، بدلاً من أن يتوصل الذكاء الاصطناعي إلى استنتاج عضوي مثل البشر.
قال ليكون: “يبدو بالتأكيد لمعظم الناس أنه تفكير منطقي – ولكن في الغالب يستغل المعرفة المتراكمة من الكثير من بيانات التدريب”، لكنه أضاف: “[LLMs] مفيدة جدًا على الرغم من قيودها.”
أمضى Google DeepMind أيضًا عدة سنوات في متابعة طرق بديلة لبناء الذكاء الاصطناعي العام، بما في ذلك أساليب مثل التعلم المعزز، حيث يتعلم عملاء الذكاء الاصطناعي من محيطهم في بيئة افتراضية تشبه الألعاب.
وفي حدث أقيم في لندن يوم الثلاثاء، قال السير ديميس هاسابيس، رئيس شركة ديب مايند، إن ما كان مفقودًا من نماذج اللغة هو “أنهم لم يفهموا السياق المكاني الذي تعيش فيه…”. . . مما يحد من فائدتها في النهاية”.
أنشأت Meta مختبرها Fair Lab في عام 2013 لريادة أبحاث الذكاء الاصطناعي، وتوظيف أكاديميين بارزين في هذا المجال.
ومع ذلك، في أوائل عام 2023، أنشأت Meta فريق GenAI جديدًا، برئاسة كبير مسؤولي المنتج كريس كوكس. لقد استحوذت على العديد من الباحثين والمهندسين في مجال الذكاء الاصطناعي من Fair، وقادت العمل على Llama 3 ودمجته في المنتجات، مثل مساعدي الذكاء الاصطناعي الجدد وأدوات توليد الصور.
جاء إنشاء فريق GenAI حيث جادل بعض المطلعين بأن الثقافة الأكاديمية داخل مختبر Fair كانت مسؤولة جزئيًا عن وصول Meta المتأخر إلى طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي. وقد دفع زوكربيرج نحو المزيد من التطبيقات التجارية للذكاء الاصطناعي تحت ضغط من المستثمرين.
ومع ذلك، ظل LeCun أحد المستشارين الأساسيين لزوكربيرج، وفقًا لأشخاص مقربين من الشركة، نظرًا لسجله وسمعته كأحد الآباء المؤسسين للذكاء الاصطناعي، وفاز بجائزة تورينج لعمله في الشبكات العصبية.
وقال LeCun: “لقد قمنا بإعادة تركيز Fair نحو الهدف طويل المدى المتمثل في الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن GenAI تركز الآن على الأشياء التي لدينا طريق واضح نحوها”.
“[Achieving AGI] وأضاف: “إنها ليست مشكلة في تصميم المنتج، ولا حتى مشكلة في تطوير التكنولوجيا، إنها مشكلة علمية إلى حد كبير”.
نشر LeCun لأول مرة ورقة بحثية عن رؤيته للنمذجة العالمية في عام 2022، وأصدرت Meta منذ ذلك الحين نموذجين بحثيين يعتمدان على هذا النهج.
وقال اليوم إن فير كان يختبر أفكارًا مختلفة لتحقيق ذكاء بمستوى الإنسان لأن “هناك الكثير من عدم اليقين والاستكشاف في هذا الأمر”. [so] لا يمكننا أن نعرف أيهما سينجح أو سيتم اختياره في نهاية المطاف”.
ومن بين هذه المهام، يقوم فريق LeCun بتغذية الأنظمة بساعات من الفيديو وترك الإطارات عمدًا، ثم جعل الذكاء الاصطناعي يتنبأ بما سيحدث بعد ذلك. هذا لتقليد كيفية تعلم الأطفال من خلال المراقبة السلبية للعالم من حولهم.
وقال أيضًا إن فير كان يستكشف بناء “نظام عالمي لترميز النص” من شأنه أن يسمح للنظام بمعالجة التمثيلات المجردة للمعرفة في النص، والتي يمكن بعد ذلك تطبيقها على الفيديو والصوت.
ويشكك بعض الخبراء فيما إذا كانت رؤية ليكون قابلة للتطبيق.
قال آرون كولوتا، الأستاذ المشارك في علوم الكمبيوتر في جامعة تولين، إن المنطق السليم كان منذ فترة طويلة “شوكة في خاصرة الذكاء الاصطناعي”، وإنه كان من الصعب تدريس النماذج السببية، مما يجعلها “عرضة لهذه الإخفاقات غير المتوقعة”.
وصف أحد الموظفين السابقين في Meta AI حملة عرض الأزياء العالمية بأنها “زغب غامض”، مضيفًا: “يبدو الأمر وكأنه الكثير من زرع العلم”.
وقال موظف حالي آخر إن فير لم تثبت نفسها بعد كمنافس حقيقي لمجموعات بحثية مثل ديب مايند.
على المدى الطويل، يعتقد LeCun أن التكنولوجيا ستعمل على تشغيل عوامل الذكاء الاصطناعي التي يمكن للمستخدمين التفاعل معها من خلال التكنولوجيا القابلة للارتداء، بما في ذلك الواقع المعزز أو النظارات “الذكية”، و”الأساور” لتخطيط كهربية العضل (EMG).
“[For AI agents] لكي تكون مفيدة حقًا، يجب أن يكون لديها شيء أقرب إلى مستوى الذكاء البشري.
شارك في التغطية مادوميتا مورجيا في لندن
