هل يمثل GPT-4 قفزة إلى الأمام نحو الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام؟

أصدرت Microsoft مؤخرًا ورقة بحثية بعنوان: شرارات الذكاء الاصطناعي العام: تجارب مبكرة مع GPT-4. كما وصفته Microsoft:

هذه الورقة تقارير عن تحقيقنا في إصدار مبكر من GPT-4 ، عندما كان لا يزال قيد التطوير النشط بواسطة OpenAI. نؤكد أن (هذا الإصدار المبكر من) GPT-4 هو جزء من مجموعة جديدة من LLMs (جنبًا إلى جنب مع ChatGPT و Google's PaLM على سبيل المثال) التي تُظهر ذكاءً عامًا أكثر من نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة.

في هذه الورقة ، هناك دليل قاطع على أن GPT-4 يذهب إلى ما هو أبعد من الحفظ ، وأنه يتمتع بفهم عميق ومرن للمفاهيم والمهارات والمجالات. في الحقائق ، قدرتها على التعميم تفوق بكثير قدرة أي إنسان على قيد الحياة اليوم.

بينما ناقشنا سابقًا ملف فوائد الذكاء الاصطناعي العام، يجب أن نلخص بسرعة الإجماع العام حول ماهية نظام الذكاء الاصطناعي العام. في جوهره ، الذكاء الاصطناعي العام هو نوع من الذكاء الاصطناعي المتقدم يمكنه التعميم عبر مجالات متعددة وليس نطاقًا ضيقًا. تتضمن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضيق مركبة مستقلة أو روبوت محادثة أو روبوت شطرنج أو أي ذكاء اصطناعي آخر مصمم لغرض واحد.

يمكن للذكاء الاصطناعي العام في المقارنة أن يتناوب بمرونة بين أي من المجالات المذكورة أعلاه أو أي مجال آخر من مجالات الخبرة. إنه ذكاء اصطناعي يستفيد من الخوارزميات الناشئة مثل نقل التعلم، والتعلم التطوري ، مع استغلال الخوارزميات القديمة مثل التعلم المعزز العميق.

يتطابق الوصف أعلاه لـ AGI مع تجربتي الشخصية مع استخدام GPT-4 ، بالإضافة إلى الأدلة التي تمت مشاركتها في ورقة البحث التي أصدرتها Microsoft.

أحد المحفزات الموضحة في الورقة هو أن يكتب GPT-4 دليلًا على عدد لا حصر له من الأعداد الأولية في شكل قصيدة.

إذا قمنا بتحليل متطلبات إنشاء مثل هذه القصيدة ، فإننا ندرك أنها تتطلب التفكير الرياضي والتعبير الشعري وتوليد اللغة الطبيعية. هذا هو التحدي الذي قد يتجاوز متوسط ​​قدرة معظم البشر.

أرادت الورقة أن تفهم ما إذا كان GPT-4 ينتج ببساطة محتوى يعتمد على الحفظ العام مقابل فهم السياق والقدرة على التفكير. وعندما طُلب منها إعادة إنشاء قصيدة بأسلوب شكسبير، تمكنت من القيام بذلك. وهذا يتطلب مستوى متعدد الأوجه من الفهم يتجاوز بكثير قدرة عامة السكان ويتضمن نظرية العقل والعبقرية الرياضية.

كيف تحسب ذكاء GPT-4؟

يصبح السؤال إذن كيف يمكننا قياس ذكاء LLM؟ وهل يعرض GPT-4 سلوكيات تعلم حقيقي أم مجرد حفظ؟

تتمثل الطريقة الحالية لاختبار نظام الذكاء الاصطناعي في تقييم النظام على مجموعة من مجموعات البيانات المعيارية القياسية ، والتأكد من أنها مستقلة عن بيانات التدريب وأنها تغطي مجموعة من المهام والمجالات. يكاد يكون هذا النوع من الاختبار مستحيلًا نظرًا للكمية غير المحدودة تقريبًا من البيانات التي تم تدريب GPT-4 عليها.

تناقش الورقة إنشاء مهام/أسئلة جديدة وصعبة تثبت بشكل مقنع أن GPT-4 يذهب إلى ما هو أبعد من الحفظ، وأنه يتمتع بفهم عميق ومرن للمفاهيم والمهارات والمجالات.

عندما يتعلق الأمر بالذكاء ، يمكن لـ GPT-4 إنشاء قصص قصيرة وسيناريوهات ويمكنها حساب الصيغ الأكثر تعقيدًا.

GPT-4 قادر أيضًا على الترميز بمستوى عالٍ جدًا ، سواء من حيث كتابة التعليمات البرمجية من التعليمات أو فهم الكود الموجود. يمكن لـ GPT-4 التعامل مع مجموعة واسعة من مهام الترميز ، من
تحديات الترميز لتطبيقات العالم الحقيقي ، من التجميع المنخفض المستوى إلى الأطر عالية المستوى ، من هياكل البيانات البسيطة إلى البرامج المعقدة مثل الألعاب. يمكن لـ GPT-4 أيضًا التفكير في تنفيذ التعليمات البرمجية ومحاكاة تأثيرات التعليمات وشرح النتائج بلغة طبيعية. يمكن لـ GPT-4 تنفيذ الكود الكاذب ،

يمكن لـ GPT-4 تقديم استجابات منطقية لأي مطالبة تقريبًا. في الواقع ، ذكاءه لا يقهر تقريبًا في تعقيده.

قيود GPT-4

ثم تستمر الورقة في وصف كيفية استقصاء استجابات وسلوكيات GPT-4 ، للتحقق من اتساقها وتماسكها وصحتها ، والكشف عن حدودها وتحيزاتها.

الحد الأكثر وضوحا هو الميل إلى الهلوسة. فيما يلي مثال على هلوسة وردت في الورقة حيث كان GPT-4 واثقًا في إجابته الخاطئة تمامًا.

يبدو أنه حتى GPT-4 يفهم هذا القيد الحالي مع الهلوسة حيث كان هذا هو الرد الذي قدمته عندما سألته ما هو هلوسة GPT:

تشير هلوسة GPT إلى ظاهرة ينتج فيها نموذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) ، مثل النموذج الذي تتفاعل معه حاليًا ، استجابة لا تستند إلى معلومات واقعية أو غير متسقة مع السياق المقدم. تحدث هذه الهلوسة عندما يولد النموذج نصًا قد يبدو معقولًا ولكنه في الواقع غير صحيح أو مضلل أو لا معنى له.

بمعنى آخر ، عندما تقوم بتدريب LLM AI على بيانات العالم ، كيف تتجنب نظامًا يتعلم بيانات غير صحيحة؟ يمكن أن يكون تعلم نموذج لغوي كبير وتجديد المعلومات المضللة ونظريات المؤامرة أحد أكبر المزالق والتهديدات التي تواجهها البشرية من خلال تبني LLMs على نطاق واسع. قد يكون هذا في الواقع أحد أكبر التهديدات من الذكاء الاصطناعي العام ، وهو تهديد يتم إغفاله بشكل مفاجئ عند مناقشة مخاطر الذكاء الاصطناعي العام.

أدلة GPT-4 للذكاء

توضح الورقة أنه لا يهم نوع المطالبات المعقدة التي تم توجيهها نحوها ، فإن GPT-4 ستتجاوز التوقعات. كما ورد في الورقة:

إتقانها الذي لا مثيل له للغة الطبيعية. لا يمكن أن تولد نصًا طليقًا ومتماسكًا فحسب ، بل يمكنها أيضًا فهمه والتعامل معه بطرق مختلفة ، مثل التلخيص أو الترجمة أو الإجابة على مجموعة واسعة جدًا من الأسئلة. علاوة على ذلك ، لا نعني بالترجمة بين اللغات الطبيعية المختلفة فحسب ، بل نعني أيضًا الترجمات في النغمة والأسلوب ، وكذلك عبر مجالات مثل الطب والقانون والمحاسبة وبرمجة الكمبيوتر والموسيقى وغير ذلك.

تم تقديم مراجعات تقنية وهمية لـ GPT-4 ، فقد مر بسهولة المعنى في هذا السياق إذا كان هذا إنسانًا على الطرف الآخر ، فسيتم تعيينه على الفور كمهندس برمجيات. أظهر اختبار أولي مماثل لكفاءة GPT-4 في امتحان شريط متعدد الولايات دقة أعلى من 70٪. هذا يعني أنه في المستقبل يمكننا أتمتة العديد من المهام التي يتم تكليف المحامين بها حاليًا. في الحقيقة هناك البعض الشركات الناشئة التي تعمل الآن على إنشاء محامين روبوتيين باستخدام GPT-4.

إنتاج معرفة جديدة

إحدى الحجج الواردة في الورقة البحثية هي أن الشيء الوحيد المتبقي لـ GPT-4 لإثبات المستويات الحقيقية للفهم هو إنتاج معرفة جديدة ، مثل إثبات نظريات رياضية جديدة ، وهو إنجاز لا يزال بعيدًا عن متناول LLMs.

ثم مرة أخرى هذا هو الكأس المقدسة للذكاء الاصطناعي العام. في حين أن هناك مخاطر من التحكم في الذكاء الاصطناعي العام في الأيدي الخطأ ، فإن فوائد الذكاء الاصطناعي العام القدرة على تحليل جميع البيانات التاريخية بسرعة لاكتشاف نظريات وعلاجات وعلاجات جديدة لا حصر لها تقريبًا.

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي العام هو الحلقة المفقودة نحو إيجاد علاجات للأمراض الوراثية النادرة التي تفتقر حاليًا إلى التمويل من القطاع الخاص ، نحو علاج السرطان مرة واحدة وإلى الأبد ، وتعظيم كفاءة الطاقة المتجددة لإزالة اعتمادنا على الطاقة غير المستدامة. في الواقع ، يمكن أن تحل أي مشكلة لاحقة يتم إدخالها في نظام الذكاء الاصطناعي العام. هذا ما فهمه Sam Altman والفريق في OpenAI ، وهو أن الذكاء الاصطناعي العام هو حقًا الاختراع الأخير هذا هو المطلوب لحل معظم المشاكل ولإفادة البشرية.

بالطبع هذا لا يحل مشكلة الزر النووي لمن يتحكم في الذكاء الاصطناعي العام ، وما هي نواياهم. بغض النظر عن هذا ورقة يقوم بعمل مذهل بحجة أن GPT-4 يمثل قفزة إلى الأمام نحو تحقيق الحلم الذي حققه باحثو الذكاء الاصطناعي منذ 1956، عندما تم إطلاق المشروع البحثي الصيفي الأولي لدارتماوث حول ورشة العمل الصيفية للذكاء الاصطناعي لأول مرة.

في حين أنه أمر قابل للنقاش إذا كان GPT-4 عبارة عن AGI ، فيمكن القول بسهولة أنه لأول مرة في تاريخ البشرية هو نظام ذكاء اصطناعي يمكنه اجتياز اختبار تورينج.