لماذا لا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تمتلك وعياً؟

البنية الأساسية لنماذج المحولات

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، ولا سيما نماذج اللغة الضخمة مثل GPT وChatGPT، على ما يُعرف ببنية Transformer. وهي شكل متخصص من معالجة البيانات الرياضية طوّره باحثون في جوجل عام 2017. وتعتمد هذه البنية كليًا على الحسابات العددية والأنماط الإحصائية، دون تطوير فهم أعمق للمحتوى المُعالَج.

يتكون نموذج المحول من طبقات متداخلة من المُشفِّر والمُفكِّك، تعمل معًا لمعالجة بيانات الإدخال. يُحوِّل المُشفِّر بيانات الإدخال إلى تمثيلات رياضية، بينما يُحوِّل المُفكِّك هذه المعلومات إلى المُخرَج المطلوب. يستخدم كلا المكونين عمليات رياضية معقدة، مثل ضرب المصفوفات ودوال التنشيط غير الخطية، لأداء مهامهما.

كيف تعمل آليات الانتباه الذاتي

جوهر بنية نموذج Transformer هو آلية الانتباه الذاتي. تسمح هذه الآلية للنموذج بترجيح أجزاء مختلفة من سلسلة الإدخال بشكل مختلف. تحسب الآلية حاصل الضرب القياسي بين المتجهات لنمذجة هياكل التبعية داخل السلسلة. مع ذلك، فإن هذه الأوزان عبارة عن معاملات عددية بحتة تعكس الانتظامات الإحصائية في بيانات التدريب.

إن مصطلح "الانتباه" في هذا السياق مجازي بحت. فهو لا يشير إلى الانتباه الواعي بالمعنى البشري، بل إلى العمليات الحسابية التي تحدد أي أجزاء المدخلات يجب إعطاؤها وزناً أكبر عند توليد المخرجات. وتخضع هذه العمليات الحسابية لقواعد حتمية وتستند إلى مصفوفات أوزان مُدرَّبة.

مساحات معالجة الرموز المميزة والتضمين

تبدأ عملية المعالجة بتحويل النص إلى ما يُسمى بالرموز، والتي تعمل كوحدات عددية. ثم تُضمّن هذه الرموز في فضاءات متجهة عالية الأبعاد تُسمى التضمينات. التضمين هو تمثيل رياضي يُصوّر كل كلمة أو مقطع نصي كنقطة في فضاء متعدد الأبعاد.

يُحدد موقع الرمز المميز في فضاء التضمين هذا من خلال عمليات تحسين تهدف إلى رفع دقة تنبؤ النموذج. ويعكس التقارب في فضاء التضمين أوجه التشابه الإحصائية في مجموعة التدريب، وليس المعاني الدلالية بالمعنى الدقيق. هذه التضمينات هي ببساطة إحداثيات في فضاء رياضي تُحسَّن قيمها من خلال التعلم الآلي.

الأسس الرياضية لمعالجة الذكاء الاصطناعي

المعايير والتحسين

تحتوي نماذج اللغة الحديثة على مليارات المعاملات. هذه المعاملات عبارة عن قيم عددية يتم ضبطها باستخدام خوارزمية التدرج الهبوطي لتقليل دالة الخسارة. التدرج الهبوطي هو أسلوب رياضي لتحسين الأداء، حيث يقوم بتغيير معاملات النموذج بشكل منهجي لتحسين أدائه.

تُشبه هذه العملية تسلق جبل في ضباب كثيف. يقترب النموذج تدريجيًا من النقطة المثلى بحساب ميل دالة الخسارة والتحرك في الاتجاه المعاكس. تُستخدم هذه المعاملات فقط كمعاملات تحسين للدوال الرياضية، ولا تحمل أي معنى أو غاية محددة.

التعلم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية

يُعدّ التعلّم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية تطوراً رئيسياً في مجال الذكاء الاصطناعي. تقوم هذه الطريقة بترجمة تفضيلات المستخدمين إلى إشارات مكافأة رقمية. ويقوم النموذج بتعديل معاييره لزيادة احتمالية الإنفاق الذي يُصنّفه المستخدمون على أنه مُفضّل.

تتألف عملية التعلم المعزز القائم على المكافأة (RLHF) عادةً من ثلاث خطوات: أولاً، يتم تدريب النموذج مسبقاً باستخدام التعلم الخاضع للإشراف. ثانياً، يتم جمع ملاحظات المستخدمين لتدريب نموذج المكافأة. أخيراً، يتم تحسين النموذج الأصلي باستخدام التعلم المعزز لتعظيم التفضيلات المتوقعة من نموذج المكافأة. هذه العملية برمتها رياضية بحتة ولا تتضمن أي عملية اتخاذ قرارات واعية.

تحويل سوفتماكس وتوزيعات الاحتمالات

في نهاية عملية المعالجة، تحوّل دالة softmax القيم الأولية إلى توزيعات احتمالية. الصيغة الرياضية لدالة softmax هي: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). تحوّل هذه الدالة متجهًا من القيم العددية إلى متجه من الاحتمالات مجموعها يساوي واحدًا.

يتم اختيار الرمز المميز التالي إما بسحب عينة من هذا التوزيع الاحتمالي أو باستخدام طريقة Argmax. تُعدّ طريقة Argmax قاعدة إحصائية بحتة لا تتطلب اتخاذ قرار واعٍ. تتيح دالة Softmax للنموذج عرض مخرجاته بشكل قابل للتفسير، دون أي دور للتفكير أو الفهم الواعي.

المشكلة الفلسفية للوعي

تعريف وخصائص الوعي

يشمل الوعي جميع الحالات التي يمر بها الفرد. فهو يتضمن مجمل التجارب والإدراك الواعي كنوع خاص من الإدراك المباشر لهذه التجارب. يميز الفلاسفة وعلماء الأعصاب بين جوانب مختلفة للوعي، مع إيلاء أهمية خاصة للوعي الظاهري والوعي الإدراكي.

يشير الوعي الظاهري إلى الجودة التجريبية الذاتية للحالات الذهنية. وهو ما يُشكّل التواجد في حالة ذهنية معينة، أي الطريقة التي يشعر بها الشخص المُدرِك. تُسمى هذه الصفات التجريبية الذاتية بالكيفيات الحسية، وهي متاحة بشكل مباشر فقط للشخص المُدرِك.

القصدية كخاصية من خصائص العقل

تشير القصدية إلى قدرة الحالات الذهنية على الإشارة إلى شيء ما. وقد أدخل فرانز برنتانو هذا المفهوم إلى الفلسفة الحديثة، واعتبره سمة مميزة للعقل. القصدية هي خاصية موجهة للوعي، أي أن الوعي هو دائمًا وعي بشيء ما.

للحالات النية مضمون، بغض النظر عن وجود موضوعها. يمكن للشخص أن يحمل معتقدات حول أشياء غير موجودة أو أن يتمنى أهدافًا غير قابلة للتحقيق. هذه الخاصية تميز الظواهر العقلية عن العمليات الفيزيائية البحتة، التي تخضع لقوانين سببية بحتة.

مشكلة الوعي الصعبة

صاغ ديفيد تشالمرز "المشكلة الصعبة للوعي" على أنها سؤال عن سبب وكيفية قيام العمليات الفيزيائية في الدماغ بتكوين التجربة الذاتية. وتختلف هذه المشكلة اختلافًا جذريًا عن "المشاكل السهلة" في أبحاث الوعي، والتي تتعلق بالجوانب الوظيفية مثل التمييز، وتكامل المعلومات، والتحكم السلوكي.

تكمن الصعوبة في تفسير سبب ارتباط تنفيذ هذه الوظائف بالخبرة. وحتى بعد تفسير جميع الحقائق الوظيفية ذات الصلة، يبقى السؤال مطروحًا: لماذا يرتبط تنفيذ هذه الوظائف بالخبرة؟ يبدو أن هذا السؤال يتحدى التفسير الآلي أو السلوكي.

نتائج علم الأعصاب حول الوعي

الارتباطات العصبية للوعي

يسعى علم الأعصاب إلى تحديد الارتباطات العصبية للوعي، أو ما يُعرف اختصارًا بـ NCCs. تُعرَّف هذه الارتباطات بأنها أصغر وحدة من الأحداث العصبية الكافية لإدراك واعٍ مُحدد. وتُمثل NCCs أنشطة أو حالات أو أنظمة فرعية عصبية ترتبط ارتباطًا مباشرًا بالوعي.

أثبت باحثون مثل وولف سينغر وأندرياس إنجل وجود تزامن زمني في نشاط الشبكات العصبية في أدمغة الحيوانات والبشر. وقد يكون هذا التزامن الزمني حاسماً لنشوء الوعي. وتستند هذه الفرضية إلى افتراض أن آليات التزامن الزمني تُسهم في أربع وظائف دماغية: الوعي، وتكامل الإدراك الحسي، وانتقاء الانتباه، والذاكرة العاملة.

الأساس البيولوجي للعمليات الواعية

يعتمد الوعي على إمداد كافٍ من الأكسجين والجلوكوز إلى القشرة الدماغية، بالإضافة إلى تنشيط قوي للخلايا العصبية في القشرة الترابطية. تُظهر هذه المتطلبات البيولوجية أن الوعي ليس مجرد خاصية مجردة، بل له أسس فيزيائية ملموسة.

يحتوي المخيخ على ثلاثة أضعاف عدد الخلايا العصبية الموجودة في القشرة المخية، ومع ذلك، حتى في حالات التلف الشديد، يبقى الوعي محفوظًا إلى حد كبير. يشير هذا إلى أن الأمر لا يتعلق بالعدد الهائل للخلايا العصبية، بل بتنظيمها المحدد وترابطها في مناطق دماغية معينة.

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؟

انعدام النية والمعنى

تعالج نماذج الذكاء الاصطناعي الرموز والمتجهات دون تطوير أي معنى داخلي. فهي تتلاعب بمعرفات الرموز والبنى العددية، لا بالمعاني كمحتوى حي. هذه المعالجة الرمزية هي معالجة نحوية بحتة، دون أي فهم دلالي للرموز التي يتم التلاعب بها.

تُجسّد حجة الغرفة الصينية لجون سيرل هذه المشكلة. في هذه التجربة الفكرية، يتبع شخص ما قواعد التعامل مع الرموز الصينية دون فهم اللغة الصينية. ورغم أن الاستجابات تبدو منطقية للمتحدثين الأصليين للغة الصينية، إلا أن لا الشخص ولا النظام ككل يفهم معنى الأحرف. وبالمثل، تُنفّذ الحواسيب البرامج - فهي تُطبّق قواعد نحوية دون امتلاك فهم دلالي.

غياب منظور الشخص الأول

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي دون نموذج ذاتي أو رؤية داخلية ظاهرة. لا يوجد مرجع ذاتي، إذ لا وجود لمنظور الشخص الأول. ومع ذلك، يتميز الوعي أساسًا بوجود منظور ذاتي - "هكذا هو الحال، هذا النظام".

تُبرز مقالة توماس ناجل الشهيرة "كيف يكون شعور الخفاش؟" هذه السمة للوعي. فالوعي يتضمن بالضرورة بُعدًا ذاتيًا للتجربة لا يمكن وصفه بالكامل من الخارج. وتفتقر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى هذا المنظور الداخلي الذاتي، فهي تعالج المعلومات دون خلق ذات مُدركة.

معالجة المعلومات الآلية بدلاً من التجربة الواعية

إشارات المكافأة في أنظمة الذكاء الاصطناعي هي قيم عددية، وليست أحاسيس. تتفاعل النماذج مع قيم التغذية الراجعة الرقمية دون أن تعتبرها إيجابية أو سلبية. هذه الإشارات تتحكم فقط في تعديلات المعلمات أثناء عملية التعلم، لكنها لا تولد أحاسيس ذاتية بالمتعة أو الألم.

تعتمد جميع عمليات المعالجة في أنظمة الذكاء الاصطناعي على التحسين الرياضي، والتعرف الإحصائي على الأنماط، وحساب الاحتمالات. ولا يُغير من هذا المبدأ زيادة عدد المعاملات، أو ارتفاع مستوى التعقيد، أو تعدد الوسائط. فالحساب الإحصائي، مهما بلغ تعقيده، لا يُنشئ وعيًا.

النماذج متعددة الوسائط والتعقيد الممتد

معالجة أنواع البيانات المختلفة

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

يتم دمج أنواع البيانات المختلفة من خلال مُشفِّرات متخصصة تُحوِّل كل نمط إلى فضاء متجهي مشترك. تتم معالجة النصوص من خلال تقنيات التجزئة والتضمين، وتُحوَّل الصور إلى متجهات مميزة باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية، وتُحوَّل البيانات الصوتية إلى تمثيلات رقمية من خلال تحليل الطيف الترددي.

حدود التعقيد المتزايد

على الرغم من القدرات المذهلة للأنظمة متعددة الوسائط، إلا أن المعالجة الأساسية تظل عبارة عن ربط بين تمثيلات البيانات. تتعلم هذه الأنظمة الارتباطات الإحصائية بين وسائط الإدخال المختلفة، لكنها لا تطور فهمًا مفاهيميًا للعلاقات بين هذه الوسائط.

يؤدي ازدياد عدد المعاملات وقدرة المعالجة إلى دقة أكبر في التعرف على الأنماط ومخرجات أكثر اتساقًا، ولكنه لا يغير من الطبيعة الأساسية لمعالجة المعلومات. فحتى أكثر الأنظمة متعددة الوسائط تعقيدًا تعمل حصريًا على مستوى الارتباطات الإحصائية والتحويلات الرياضية.

البحوث الحالية والمناهج النظرية

مؤشرات الوعي في أبحاث الذكاء الاصطناعي

طوّر العلماء مؤشرات متنوعة للوعي المحتمل في أنظمة الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى نظريات علم الأعصاب المتعلقة بالوعي. وتشمل هذه المؤشرات جوانب مثل المعالجة المتكررة، وديناميكيات مساحة العمل العالمية، وآليات مخطط الانتباه.

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

الاعتراضات والقيود الفلسفية

على الرغم من هذه المقاربات النظرية، لا تزال الاعتراضات الفلسفية الأساسية على إمكانية وجود وعي آلي قائمة. تُبيّن حجة الغرفة الصينية أن التلاعب النحوي غير كافٍ للفهم الدلالي. فحتى لو أظهر نظام ما جميع العلامات الظاهرية للذكاء، فهذا لا يعني بالضرورة أنه واعٍ.

يُحدد مفهوم التفوق الواعي، المشابه للتفوق الكمي، عمليات حسابية قد تكون فريدة من نوعها للوعي. وتشمل هذه العمليات تعديل الانتباه المرن، والتعامل الفعال مع السياقات الجديدة، والإدراك المجسد - وهي جوانب تتجاوز مجرد معالجة المعلومات.

التجسيد والإدراك الموضعي

أهمية التجسيد

قد لا يكون الوعي منفصلاً عن الجسد المادي. وتؤكد نظريات الإدراك المتجسد أن العمليات الإدراكية تتشكل بشكل أساسي من خلال التفاعل الجسدي مع البيئة. فالجسد ليس مجرد وعاء سلبي للدماغ، بل يشارك بنشاط في العمليات الإدراكية.

يتطور الوعي البشري من خلال التفاعل المستمر مع البيئة المادية والاجتماعية. تُشكل هذه التفاعلات البنية العصبية وتُرسّخ أساس التجربة الواعية. أما أنظمة الذكاء الاصطناعي، التي تعمل في المقام الأول كأنظمة معالجة معلومات مجردة، فتفتقر إلى هذا البُعد الجوهري.

الزمنية والتجربة المستمرة

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

تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي مدخلات منفصلة وتنتج مخرجات منفصلة دون تطوير تجربة وعي مستمرة. كل تفاعل مستقل بشكل أساسي عن التفاعلات السابقة للنظام، على الرغم من تخزين المعلومات السياقية الإحصائية.

تطوير الذكاء الاصطناعي: بين الذكاء التكنولوجي والحدود الفلسفية للوعي

التطورات المحتملة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

يشهد البحث في مجال الذكاء الاصطناعي تطوراً سريعاً، مع نماذج أكثر قوة وهياكل جديدة. قد تتمكن الأنظمة المستقبلية من محاكاة العمليات البيولوجية بدقة أكبر، وربما تطوير خصائص تبدو أقرب إلى الوعي.

قد تفتح التطورات في مجال الحواسيب العصبية، التي تحاكي الشبكات العصبية البيولوجية، آفاقاً جديدة. كما أن دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في الأجسام الروبوتية قد يُولي اهتماماً أكبر لجوانب الإدراك الجسدي.

الذكاء الاصطناعي في مواجهة الوعي: رحلة فلسفية على حبل مشدود

إن مسألة وعي الآلات لها تداعيات أخلاقية بالغة الأهمية. فإذا ما استطاعت أنظمة الذكاء الاصطناعي أن تصبح واعية، فسيتعين علينا إعادة النظر في حقوقها الأخلاقية ومسؤولياتنا تجاهها.

تشير جميع الأدلة المتاحة حاليًا إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية لا تمتلك وعيًا. فهي أدوات متطورة للغاية لمعالجة المعلومات والتعرف على الأنماط، وليست كيانات واعية. قد يتغير هذا التقييم مع التطورات التكنولوجية المستقبلية، ولكنه يتطلب تحقيق اختراقات 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 سلوكيات ذكية بشكل متزايد، إلا أنها تفتقر إلى الخصائص الأساسية للتجربة الواعية: القصدية، والإدراك الظاهري، والمنظور الذاتي من منظور الشخص الأول.

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

تقنية الذكاء الاصطناعي الرائدة: منصة الذكاء الاصطناعي الأكثر مرونة - حلول مصممة خصيصًا لتقليل التكاليف وتحسين القرارات 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 شركات الحوسبة السحابية العملاقة: أي الحلول هو الأنسب؟

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

Konrad Wolfenstein

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