ذكاء اصطناعي
أوبن إيه آي: وصلنا إلى مستوى «ذكاء البشر»
النموذج الجديد «o3» حقق إنجازًا كبيرًا في اختبار قياس الذكاء العام بحصوله على نسبة 85%
أعلنت شركة أوبن إيه آي أن نموذجها الجديد “o3” حقق إنجازًا كبيرًا في اختبار قياس “الذكاء العام” (ARC-AGI)، بحصوله على نسبة 85%. وفق ما ذكره موقع “جيز مودو”.
ويتجاوز الرقم المسجل هذا، الرقم القياسي السابق للذكاء الاصطناعي بنسبة 55%، ومعادلًا المتوسط البشري في نفس الاختبار، كما حقق النموذج أداءً مميزًا في اختبار رياضيات عالي الصعوبة.
ما الإنجاز؟
يُعد تحقيق الذكاء العام الاصطناعي (AGI) الهدف الأساسي لكبرى مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي، ويبدو أن أوبن إيه آي قد اتخذت خطوة هامة نحو هذا الهدف.
من جانبه، أشار سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، في تغريدة مقتضبة إلى الإنجاز الذي حققه النموذج الجديد o3، واصفا إياه بأنه خطوة كبيرة نحو تحقيق الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، ومؤكدا أن هذا الإنجاز يمثل تطورا ملحوظا في قدرة الأنظمة الذكية على التعميم والتكيف مع تحديات جديدة.
وقال ألتمان: النموذج الجديد يتمتع بذاكرة محسّنة وقدرة على التعامل مع سياقات أطول، مما يجعله أقرب إلى مستوى ذكاء البشر في اختبارات قياس الذكاء العام.
وأضاف أن هذه النتائج تُبرز إمكانيات أنظمة الذكاء الاصطناعي في التعلم من بيانات محدودة والتكيف مع مواقف غير مألوفة، مشددا على أن الطريق نحو تحقيق الذكاء العام الاصطناعي الكامل ما زال طويلًا، لكنه أعرب عن ثقته في أن الابتكار المستمر سيؤدي إلى تطورات أكبر في المستقبل.
ويهدف اختبار ARC-AGI إلى قياس قدرة الأنظمة الذكية على التعميم، أي مدى كفاءتها في التعلم من أمثلة محدودة والتكيف مع مواقف جديدة.
معظم النماذج السابقة، بما في ذلك ChatGPT GPT-4، تعتمد على التدريب باستخدام ملايين الأمثلة لاستخلاص قواعد احتمالية حول الأنماط الأكثر شيوعًا.
لكن هذه الأنظمة غالبًا ما تكون ضعيفة في أداء المهام غير الشائعة بسبب قلة البيانات المتاحة حولها، لذا، حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من التكيف مع أمثلة محدودة وتحقيق كفاءة تعلم أعلى، سيظل محصورًا في المهام الروتينية التي يمكن تحمل الفشل فيها بين الحين والآخر.
ماذا يعني ذلك؟
رغم أن الإنجاز مثير للإعجاب، تبقى هناك شكوك في الأوساط العلمية حول مدى قرب الذكاء الاصطناعي العام من أن يصبح حقيقة.
يرى البعض أن هذا التطور يجعل تحقيق AGI أكثر واقعية وإلحاحًا مما كان متوقعًا، بينما يظل النقاش مفتوحًا حول الآثار والتحديات التي قد تترتب على هذا التقدم.
ما زال الطريق طويلًا نحو الذكاء العام الاصطناعي الكامل، ولكن مع كل إنجاز جديد، يبدو أن المستقبل يقترب بوتيرة أسرع من المتوقع.
