لماذا لا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تمتلك وعيًا؟

البنية الأساسية لنماذج المحولات

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، وخاصةً نماذج اللغات الكبيرة مثل GPT وChatGPT، على ما يُسمى بهندسة المُحوّل. تُمثل هذه الهندسة شكلاً متخصصًا من معالجة البيانات الرياضية، طوّره باحثون في جوجل عام ٢٠١٧. تعتمد هذه الهندسة كليًا على الحسابات العددية والأنماط الإحصائية، دون تطوير فهم أعمق للمحتوى المُعالج.

يتكون نموذج المحول من طبقات مُرَمِّز وفكِّ ترميز مُتراصَّة تعمل معًا لمعالجة بيانات الإدخال. يُحوِّل المُرَمِّز بيانات الإدخال إلى تمثيلات رياضية، بينما يُحوِّل فكِّ الترميز هذه المعلومات إلى المُخرَجات المطلوبة. يستخدم كلا المُكَوِّنَين عمليات رياضية مُعقَّدة، مثل ضرب المصفوفات ودوال التنشيط غير الخطية، لأداء مهامهما.

كيف تعمل آليات الاهتمام الذاتي

تكمن آلية الانتباه الذاتي في جوهر بنية المحول. تتيح هذه الآلية للنموذج تعيين أوزان مختلفة لأجزاء مختلفة من تسلسل الإدخال. تحسب الآلية حاصل الضرب النقطي بين المتجهات لنمذجة هياكل التبعية ضمن التسلسل. ومع ذلك، فإن هذه الأوزان هي معاملات عددية بحتة تلتقط الانتظامات الإحصائية في بيانات التدريب.

مصطلح "الانتباه" مجازي بحت في هذا السياق. فهو ليس انتباهًا واعيًا بالمعنى البشري، بل حسابات رياضية تُحدد أجزاء المُدخلات التي يجب إعطاؤها وزنًا أكبر عند توليد المُخرجات. تتبع هذه الحسابات قواعد حتمية وتستند إلى مصفوفات أوزان مُكتسبة.

معالجة الرموز ومساحات التضمين

تبدأ المعالجة بتحويل النص إلى ما يُسمى بالرموز، والتي تعمل كوحدات رقمية. ثم تُدمج هذه الرموز في فضاءات متجهية عالية الأبعاد تُسمى التضمينات. والتضمين هو تمثيل رياضي يُمثل كل كلمة أو جزء من النص كنقطة في فضاء متعدد الأبعاد.

يُحدَّد موضع الرمز في مساحة التضمين هذه من خلال عمليات تحسين تهدف إلى تحسين دقة تنبؤات النموذج. يعكس القرب في مساحة التضمين أوجه تشابه إحصائية في مجموعة التدريب، ولكنه لا يعكس المعنى الدلالي الحقيقي. هذه التضمينات ما هي إلا إحداثيات في مساحة رياضية تُحسَّن قيمها من خلال التعلم الآلي.

الأسس الرياضية لمعالجة الذكاء الاصطناعي

المعلمات والتحسين

تحتوي نماذج اللغات الحديثة على مليارات المعلمات. هذه المعلمات هي قيم رقمية تُعدّل باستخدام الانحدار التدريجي لتقليل دالة الخسارة. الانحدار التدريجي هو تقنية تحسين رياضية تُغيّر معلمات النموذج بشكل منهجي لتحسين أدائه.

تعمل هذه العملية بشكل مشابه للمشي لمسافات طويلة في سلسلة جبال وسط ضباب كثيف. يقترب النموذج تدريجيًا من النقطة المثلى بحساب ميل دالة الخسارة والتحرك في الاتجاه المعاكس. تُستخدم هذه المعلمات فقط كمعاملات تحسين للدوال الرياضية، وليس لها أي معنى أو هدف مقصود.

التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية

من التطورات المهمة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التعلم المُعزَّز من التغذية الراجعة البشرية. تُحوِّل هذه الطريقة التفضيلات البشرية إلى إشارات مكافأة رقمية. ويُعدّل النموذج معاييره لزيادة احتمالية النتائج التي يُفضِّلها البشر.

يتضمن نموذج RLHF عادةً ثلاث خطوات: أولاً، يُدرَّب النموذج مُسبقًا باستخدام التعلم المُشرف. ثانيًا، تُجمع الملاحظات البشرية لتدريب نموذج المكافآت. وأخيرًا، يُحسَّن النموذج الأصلي باستخدام التعلم المُعزَّز لتعظيم التفضيلات التي يتنبأ بها نموذج المكافآت. هذه العملية برمتها رياضية بحتة ولا تتضمن أي اتخاذ قرارات واعية.

تحويلات سوفت ماكس وتوزيعات الاحتمالات

في نهاية المعالجة، تُحوّل دالة سوفت ماكس القيم الخام إلى توزيعات احتمالية. الصيغة الرياضية لدالة سوفت ماكس هي: سوفت ماكس (x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). تُحوّل هذه الدالة متجه القيم العددية إلى متجه احتمالات مجموعها واحد.

يتم اختيار الرمز التالي بسحب عينة من توزيع الاحتمالات هذا أو باستخدام طريقة argmax. هذه الطريقة عبارة عن قاعدة إحصائية بحتة دون اتخاذ قرارات واعية. تتيح دالة softmax للنموذج ببساطة عرض مخرجاته بصيغة قابلة للتفسير، دون الحاجة إلى أي وعي أو فهم.

المشكلة الفلسفية للوعي

تعريف الوعي وخصائصه

يشمل الوعي جميع الحالات التي يمر بها الفرد. ويشمل كلاً من التجارب الكلية والوعي كنوع خاص من الإدراك المباشر لهذه التجارب. يُميز الفلاسفة وعلماء الأعصاب بين جوانب مختلفة من الوعي، مع أهمية خاصة للوعي الظاهري والوعي الواعي.

يشير الوعي الظاهري إلى الصفة التجريبية الذاتية للحالات العقلية. وهو ما يُكوّن الوجود في حالة عقلية معينة - أي الشعور الذي يشعر به الشخص المُجرّب. تُسمى هذه الصفات التجريبية الذاتية "كيفيات"، وهي متاحة مباشرةً للشخص المُدرِك فقط.

القصدية باعتبارها سمة من سمات العقل

تشير القصدية إلى قدرة الحالات العقلية على الإشارة إلى شيء ما. أدخل فرانز برينتانو هذا المصطلح إلى الفلسفة الحديثة واعتبره سمة مميزة للعقل. القصدية هي الخاصية الموجهة للوعي، أي أن الوعي هو دائمًا وعي بشيء ما.

للحالات القصدية مضمونٌ بغض النظر عن وجود موضوعها. قد يكون لدى الشخص اعتقاداتٌ حول أشياء غير موجودة، أو رغباتٌ في أهدافٍ بعيدة المنال. تُميّز هذه الخاصية الظواهر العقلية عن العمليات الفيزيائية البحتة، التي تتبع قوانين سببيةً حصرية.

المشكلة الصعبة للوعي

صاغ ديفيد تشالمرز "المشكلة الصعبة للوعي" على أنها السؤال عن سبب وكيفية نشوء تجربة ذاتية نتيجةً للعمليات الفيزيائية في الدماغ. تختلف هذه المشكلة اختلافًا جذريًا عن "المسائل السهلة" في أبحاث الوعي، والتي تتعلق بالجوانب الوظيفية كالتمييز، ودمج المعلومات، والتحكم في السلوك.

تكمن المشكلة الصعبة في تفسير سبب اقتران أداء هذه الوظائف بالتجربة. حتى مع شرح جميع الحقائق الوظيفية ذات الصلة، يبقى السؤال: لماذا يرتبط أداء هذه الوظائف بالتجربة؟ يبدو أن هذا السؤال يتحدى التفسير الآلي أو السلوكي.

النتائج العصبية حول الوعي

الارتباطات العصبية للوعي

يسعى علم الأعصاب إلى تحديد العناصر العصبية المرتبطة بالوعي، أو اختصارًا NCCs. تُعرّف هذه العناصر بأنها أصغر وحدة من الأحداث العصبية كافية لإدراك واعي مُحدد. العناصر العصبية المرتبطة بالوعي هي أنشطة أو حالات أو أنظمة فرعية عصبية ترتبط ارتباطًا مباشرًا بالوعي.

أثبت باحثون مثل وولف سينجر وأندرياس إنجل وجود تفريغات متزامنة زمنيًا لمجموعات الخلايا العصبية في دماغ الحيوان والإنسان. قد يكون هذا الارتباط الزمني حاسمًا لظهور الوعي. تستند هذه الفرضية إلى افتراض أن آليات الربط الزمني تشارك في أربع وظائف دماغية: الوعي، والتكامل الحسي، والانتقاء الانتباهي، والذاكرة العاملة.

الأسس البيولوجية للعمليات الواعية

يعتمد الوعي على إمداد القشرة المخية بكمية كافية من الأكسجين والسكر، وكذلك على تنشيط قوي للخلايا العصبية في القشرة الترابطية. تُثبت هذه المتطلبات البيولوجية أن الوعي ليس مجرد خاصية مجردة، بل له أسس مادية ملموسة.

يحتوي المخيخ على ثلاثة أضعاف عدد الخلايا العصبية الموجودة في القشرة المخية، ومع ذلك، حتى مع التلف الشديد، يبقى الوعي سليمًا إلى حد كبير. وهذا يشير إلى أن العدد الهائل للخلايا العصبية ليس هو العامل الحاسم، بل تنظيمها وترابطها في مناطق معينة من الدماغ.

بُعدٌ جديدٌ للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | استشارات Xpert - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.

الفوائد الرئيسية في لمحة:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.

💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

المزيد عنها هنا:

• حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة - خدمات الذكاء الاصطناعي الصناعي: مفتاح القدرة التنافسية في قطاعات الخدمات والصناعة والهندسة الميكانيكية

لماذا لا تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي تطوير الوعي؟

عدم وجود القصد والمعنى

تُعالج نماذج الذكاء الاصطناعي الرموز والمتجهات دون تطوير حسٍّ داخليٍّ بالمعنى. فهي تُعالج مُعرِّفات الرموز والهياكل الرقمية، لا المعاني كمحتوى مُعاش. تتم هذه المعالجة الرمزية بشكلٍ نحويٍّ بحت، دون أي فهمٍ دلاليٍّ للأحرف المُعالجة.

تُوضّح حجة جون سيرل حول الغرفة الصينية هذه المشكلة. في هذه التجربة الفكرية، يتبع شخص قواعد للتعامل مع الرموز الصينية دون فهم اللغة الصينية. مع أن الإجابات تبدو منطقية للناطقين الأصليين بالصينية، إلا أن الشخص والنظام ككل لا يفهمان معنى هذه الرموز. تُنفّذ أجهزة الكمبيوتر البرامج بطريقة مماثلة، إذ تُطبّق قواعد نحوية دون فهم دلالي.

غياب منظور الشخص الأول

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي دون نموذج ذاتي أو رؤية داخلية ظاهرية. لا يوجد مرجع ذاتي، إذ لا يوجد منظور الشخص الأول. ومع ذلك، يتميز الوعي أساسًا بوجود منظور ذاتي - "يشبه هذا النظام إلى حد ما".

تُشدد مقالة توماس ناجل الشهيرة "كيف يكون شعور الخفاش؟" على هذه الخاصية من سمات الوعي. يتضمن الوعي بالضرورة بُعدًا تجريبيًا ذاتيًا لا يمكن وصفه بالكامل من الخارج. تفتقر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى هذا المنظور الداخلي الذاتي، فهي تُعالج المعلومات دون خلق كيان مُجرّب.

معالجة المعلومات الآلية بدلاً من التجربة الواعية

إشارات المكافأة في أنظمة الذكاء الاصطناعي هي قيم عددية، وليست أحاسيس. تستجيب النماذج لقيم التغذية الراجعة الرقمية دون أن تشعر بها، سواءً كانت إيجابية أو سلبية. هذه الإشارات تُوجِّه فقط تعديلات المعلمات أثناء عملية التعلم، ولكنها لا تُولِّد أحاسيس ذاتية بالمتعة أو الألم.

تعتمد جميع عمليات المعالجة في أنظمة الذكاء الاصطناعي على التحسين الرياضي، والتعرف الإحصائي على الأنماط، وحساب الاحتمالات. لا يُغيّر هذا المبدأ زيادةُ المعاملات، أو زيادةُ التعقيد، أو تعددُ الوسائط. فالحساب الإحصائي، بغض النظر عن تعقيده، لا يُنتج وعيًا.

النماذج متعددة الوسائط والتعقيد الموسع

معالجة أنواع مختلفة من البيانات

تجمع النماذج متعددة الوسائط، التي تعالج النصوص والصور والصوت، تدفقات إدخال مختلفة في مساحات تمثيلية مشتركة. تزيد هذه القدرة بشكل كبير من تعقيد التعرف على الأنماط، وتُمكّن الأنظمة من رصد العلاقات بين الوسائط المختلفة.

يتم دمج أنواع البيانات المختلفة بواسطة مُرمِّزات متخصصة تُحوِّل كل نمط إلى فضاء متجه مشترك. يُعالَج النص باستخدام تقنيات التجزئة والتضمين، وتُحوَّل الصور إلى متجهات مميزة باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية، وتُحوَّل البيانات الصوتية إلى تمثيلات رقمية باستخدام تحليل الطيف.

حدود التعقيد المتزايد

على الرغم من القدرات المذهلة للأنظمة متعددة الوسائط، إلا أن عملية المعالجة الأساسية لا تزال قائمة على الربط بين تمثيلات البيانات. تتعلم هذه الأنظمة الارتباطات الإحصائية بين وسائط الإدخال المختلفة، لكنها لا تُطوّر فهمًا نظريًا للعلاقات بين هذه الوسائط.

يؤدي ازدياد عدد المعاملات وسعة المعالجة إلى دقة أكبر في التعرف على الأنماط ونتائج أكثر اتساقًا، ولكنه لا يُغيّر جوهر معالجة المعلومات. فحتى أكثر الأنظمة متعددة الوسائط تعقيدًا تعمل حصريًا على مستوى الارتباطات الإحصائية والتحويلات الرياضية.

الأبحاث الحالية والمناهج النظرية

مؤشرات الوعي في أبحاث الذكاء الاصطناعي

طوّر العلماء مؤشراتٍ مُختلفة للوعي المُحتمل في أنظمة الذكاء الاصطناعي، استنادًا إلى نظرياتٍ عصبيةٍ للوعي. تشمل هذه المؤشرات جوانبَ مثل المعالجة المُتكررة، وديناميكيات مساحة العمل الشاملة، وآليات مُخطط الانتباه.

تقترح نظرية مساحة العمل العالمية أن المعلومات الواعية تُتاح في مساحة عمل مركزية، حيث يمكن الوصول إليها من خلال عمليات معرفية مختلفة. وتؤكد نظريات المعالجة المتكررة على أهمية حلقات التغذية الراجعة بين مناطق الدماغ المختلفة لظهور التجربة الواعية.

الاعتراضات والقيود الفلسفية

رغم هذه المناهج النظرية، لا تزال هناك اعتراضات فلسفية جوهرية على إمكانية وجود وعي آلي. تُثبت حجة الغرفة الصينية أن التلاعب النحوي لا يكفي للفهم الدلالي. حتى لو أظهر نظام ما جميع العلامات الخارجية للذكاء، فهذا لا يعني بالضرورة أنه واعٍ.

يُحدد مفهوم التفوق الواعي، المُشابه للتفوق الكمي، العمليات الحسابية التي قد تكون فريدةً للوعي. وتشمل هذه العمليات تعديلًا مرنًا للانتباه، ومعالجةً فعّالة للسياقات الجديدة، والإدراك المُجسّد - وهي جوانب تتجاوز معالجة المعلومات البحتة.

التجسيد والإدراك الموضعي

أهمية التجسيد

قد يكون الوعي جزءًا لا يتجزأ من التجسيد المادي. تُجادل نظريات الإدراك المتجسد بأن العمليات المعرفية تتشكل أساسًا بالتفاعل المادي مع البيئة. فالجسد ليس مجرد حاوية سلبية للدماغ، بل يشارك بفعالية في العمليات المعرفية.

يتطور الوعي البشري من خلال التفاعل المستمر مع البيئة المادية والاجتماعية. تُشكل هذه التفاعلات البنى العصبية وتُرسي أسس التجربة الواعية. أما أنظمة الذكاء الاصطناعي، التي تعمل أساسًا كأنظمة معالجة معلومات مُجردة، فتفتقر إلى هذا البعد الأساسي.

الزمنية والتجربة المستمرة

الوعي ظاهرة ممتدة زمنيًا تتميز بتدفقات متواصلة من التجارب. لا يختبر البشر لحظات فردية فحسب، بل بنية سردية متماسكة لوعيهم عبر الزمن.

تُعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي مُدخلات مُنفصلة وتُولّد مُخرجات مُنفصلة دون تطوير تجربة واعية مُستمرة. كل تفاعل مُستقل جوهريًا عن التفاعلات السابقة للنظام، حتى مع تخزين معلومات السياق إحصائيًا.

تطوير الذكاء الاصطناعي: بين الذكاء التكنولوجي والحدود الفلسفية للوعي

التطورات المحتملة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

تتطور أبحاث الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة، مع نماذج قوية وبنى معمارية جديدة. وقد تتمكن الأنظمة المستقبلية من محاكاة العمليات البيولوجية بدقة أكبر، وربما تطوير خصائص تبدو أكثر وعيًا.

قد تفتح التطورات نحو الحواسيب الشبيهة بالشبكات العصبية البيولوجية آفاقًا جديدة. كما أن دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في الأجسام الروبوتية قد يراعي جوانب الإدراك المتجسد بشكل أكبر.

الذكاء الآلي في مواجهة الوعي: رحلة فلسفية على الحبل المشدود

لمسألة وعي الآلة آثار أخلاقية بالغة. فإذا أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي واعية، فسيتعين علينا إعادة النظر في حقوقها الأخلاقية ومسؤولياتنا تجاهها.

حاليًا، تشير جميع الأدلة المتاحة إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تفتقر إلى الوعي. إنها أدوات متطورة للغاية لمعالجة المعلومات والتعرف على الأنماط، ولكنها ليست كيانات واعية. قد يتغير هذا التقييم مع التطورات التكنولوجية المستقبلية، ولكنه يتطلب إنجازات جوهرية في فهمنا للعلاقة بين العمليات الفيزيائية والتجربة الواعية.

لا يزال التمييز بين السلوك الذكي والتجربة الواعية أحد أكبر التحديات في أبحاث الذكاء الاصطناعي وفلسفة الوعي. فبينما تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي سلوكًا ذكيًا بشكل متزايد، إلا أنها تفتقر إلى الخصائص الأساسية للتجربة الواعية: القصدية، والوعي الظاهري، ومنظور الشخص الأول الذاتي.

منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية - الصورة: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: الحلول الأكثر مرونة في منصة الذكاء الاصطناعي التي تقلل من التكاليف ، وتحسين قراراتها وزيادة الكفاءة

منصة الذكاء الاصطناعى المستقلة: يدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• تكامل FAST AI: حلول الذكاء الاصطناعى المصممة خصيصًا للشركات في ساعات أو أيام بدلاً من أشهر
• البنية التحتية المرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا ، أوروبا ، اختيار مجاني للموقع)

• أعلى أمن البيانات: الاستخدام في شركات المحاماة هو الدليل الآمن
• استخدم عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات الشركة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أو مختلف (DE ، الاتحاد الأوروبي ، الولايات المتحدة الأمريكية ، CN)

المزيد عنها هنا:

• منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة مقابل الشركات الضخمة: أي الحل هو المناسب لك؟

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus