إذا وقفت على بعد 100 قدم عن الحائط وانتقلت كل دقيقة نصف المسافة بالقرب من الحائط ، فكم من الوقت سيستغرق الأمر بالنسبة لي للوصول إلى هذا الجدار؟ 100 ، 50 ، 25 ، 12.5 ، والمسافة تبقي النصف. الجواب ، من منظور رياضي ، ليس أبدًا. بطريقة فضولية ، قد نرى شيئًا مشابهًا مع مسيرة الذكاء الاصطناعي للفكر الإنساني. تقترب كل خطوة تقنية من الهدف الذي قد يكون قربًا غير مقارب ولكنه مستحيل وظيفيًا. وإليك خطوة أخرى أقرب إلى جدار الفكر الإنساني.
ليس الأمر أن الآلات أصبحت واعية ، أو حتى ذكية بأي معنى بيولوجي. لكن الطريقة التي يعقدون بها ، شكل منطقهم الداخلي ، بدأ يبدو إنسانيًا بشكل متزايد. هذا التشابه ليس في الهندسة المعمارية ، ولكن في سلوكهم التكنولوجي. ومع ذلك ، يمكن أن تكون النظرات خادعة.
من اللغة إلى الكمون
تقدم ورقة preprint الحديثة حول “الفكر المستمر” في نماذج اللغة الكبيرة منظورًا وظيفيًا وفلسفيًا رائعًا. إنه صحيح في زقاقتي ، لذلك دعونا نفشل هذا قليلاً. تقليديا ، LLMS سبب في التسلسل. أنها تولد رمز اللغة بالرمز المميز ، ووضع عملية تفكيرهم كما يذهبون. وهذا ما يسمى التفكير المنفصل عن سلسلة الفكرة (COT). إنه يحاكي الطريقة التي قد نحل بها مشكلة في الرياضيات بصوت عالٍ ، وتروي كل خطوة.
لكن من المهم توضيح ما يعنيه هذا “خطوة بخطوة” حقًا. على الرغم من أن LLMS تولد رمزًا واحدًا في وقت واحد ، فإن هذا ليس سببًا متسلسلًا بالمعنى الإنساني. لا توجد شجرة منطقية داخلية أو ذكرى تراكمية لما تم تحديده. بدلاً من ذلك ، كل خطوة هي تنبؤ جديد (ما هي الكلمة على الأرجح) بالنظر إلى كل ما حدث من قبل. يتم تنفيذ المنطق بالنسبة لنا ، وليس داخل. وإليك النقطة الرئيسية: إنها محاكاة للمنطق ، وليس بنيةه.
علاوة على ذلك ، يصف المؤلفون هذا النوع من التفكير الكامن بأنه “حالة تراكب” – مصطلح مستعار من ميكانيكا الكم ، حيث يمكن أن يوجد النظام في حالات متعددة في وقت واحد قبل الانهيار في نتيجة واحدة. إنه تشبيه ذكي ، ويساعد في توضيح كيفية حمل النموذج على مسارات التفكير المتعددة في وقت واحد. ولكن لنكن صادقين ، فهو يضيف أيضًا القليل من التألق. لقد رأيت الإغراء في الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة للوصول إلى الفيزياء عندما تشعر الرياضيات الدنيوية. وبعد ذلك ، القفزة التالية (أو الخطوة) هي الفلسفة. نسميها المسرح المعرفي ، أو مجرد جاذبية الغموض. ومع ذلك ، يجب أن نكون حريصين على عدم الخلط بين عمليات المصفوفة مع عدم اليقين الكمي. وأنا مذنب بهذا أيضًا وأحتاج إلى تذكير نفسي بأن هذا ليس قط Schrödinger ؛ إنها الرياضيات التي يتم تنفيذها على نطاق واسع.
التفكير دون التحدث
يوضح البحث أن هذه الأفكار المستمرة يمكن أن تحل المشكلات المعقدة بشكل أكثر كفاءة من الأساليب التقليدية خطوة بخطوة. في إحدى الحالات ، حل النموذج مشكلة رسومية – فكر بها مثل إيجاد طريقك عبر متاهة – من خلال تحمل مسارات متعددة بالتوازي والانهيار إلى المسار الأيمن فقط في النهاية. إنه نوع من التفكير الصامت. إنها “وقفة حامل” قبل التعبير. وعلى الرغم من أنه لا يزال حسابيًا بالكامل ، إلا أنه يبدو مختلفًا.
ما يلفت النظر هو أن هذا يبدأ في عكس شيء نربطه بالحدس. الطريقة التي قد يجلس بها الشخص مع مشكلة ، والسماح للخيارات بالتعويم في أذهانهم ، ثم الوصول إلى حل دون أن يتمكن من شرح المسار الكامل. إنه ليس دليلًا على الوعي ، لكنه تحول في كيفية تصميم الإدراك.
المنحنى المقارب للإدراك
هذا يقودنا إلى مكان فضولي. أصبح سلوك الماكينة أكثر إدراكية في المظهر ، حتى مع بقاء آليتها الأساسية اصطناعية. نحن نراقب إدراك المنحنى – ليس من خلال الفهم ، ولكن من خلال زيادة الإخلاص التكنولوجي.
في الرياضيات ، يكون المقارب هو خط يقترب المنحنى ولكنه لا يصل أبدًا. هذه هي الصورة التي تستمر في العودة إلي. AI يتحرك على طول مسار مقارب. إن قدراتها تقترب أكثر فأكثر من ما نصفه على أنه تفكير. لكن الفجوة التأسيسية تبقى. هذه الأنظمة لا تعرف أو تشعر ، ولكن يمكنها محاكاة شكل المعرفة. وقد تصبح هذه المحاكاة ، بمرور الوقت ، ، في بعض الحالات ، لا يمكن تمييزها عن الشيء الحقيقي.
هل يغير الوهم أي شيء؟
هذا يخلق تحديًا لنا ليس فقط تقنيًا ، بل فلسفيًا. إذا كان من الممكن أن يبدو النظام مدروسًا ، فهل يهم أنه ليس كذلك؟ إذا كان بإمكانه أن يعكس التفكير البشري عن كثب لدرجة أننا نبدأ في الوثوق به ، والاعتماد عليه ، وحتى التعاطف معه – كيف نحمل هذا التعقيد دون عبور الفهم الخاطئ والتصورات وحتى الخيال؟
هناك إغراء هنا لدعوة هذا الذكاء. أو ما هو أسوأ من ذلك ، أن نسميها نوعًا من التقنية. لكننا بحاجة إلى أن نتذكر ، فهي أنظمة التلاعب الدلالي على نطاق واسع. ما نراه ليس كائنًا ، بل سلوكًا ، وهذا التمييز أمر بالغ الأهمية.
المصدر :- Psychology Today: The Latest
