توصل الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي بشركة Apple إلى نتائج مثيرة للاهتمام حول قدرة هذه الأنظمة على التفكير. حيث نشر الفريق بحثًا بعنوان “فهم قيود التفكير الرياضي في نماذج اللغة الكبيرة”، والذي يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يتجاوز مجرد تقليد نمط التفكير البشري.
تتضمن الدراسة مجموعة متنوعة من الأسئلة، حيث تم تعديلها قليلاً بهدف تحليل طريقة تفكير النموذج. على سبيل المثال، تم طرح مسألة تتعلق بجمع الفواكه، وبالرغم من بساطتها، فإن تغير تفاصيل السؤال أحدث ارتباكًا في الإجابة.
أوضح الباحثون أنه رغم أداء النماذج بشكل جيد في مهام معينة، فإنها تفشل عند إضافة عناصر بسيطة تتطلب استدلالًا منطقيًا، مما يعكس عدم فهمها الجوهري للمسألة المطروحة. وفي هذا السياق، أشار مِرْداد فَارَاجْتَابَار، الباحث في OpenAI، إلى أن النماذج الحالية ليست قادرة على التفكير المنطقي الحقيقي، بل تحاول إعادة إنتاج خطوات التفكير التي رصدتها في بيانات التدريب.
وأكدت النتائج التي توصل إليها الفريق أن النماذج لا تمتلك وعيًا حقيقيًا أو شعورًا، بل تعتمد على الأنماط التي تعلّمتها سابقًا. كما أشار أحد المتخصصين إلى أنه يمكن إحراز تقدم مع بعض التحسينات، لكن ذلك قد يتطلب سياقًا كبيرًا للتعامل مع الفروق الأكثر تعقيدًا.
في السابق، توصل الباحثون إلى أن النماذج، مثل GPT-4، غير قادرة على العد الصحيح، حيث تصر على أن حرف “r” في كلمة “strawberry” يظهر مرتين بدلاً من ثلاثة. مما يؤدي إلى استنتاج ضرورة تجديد نهج التفكير في عالم الذكاء الاصطناعي لفهم كيفية تنفيذ هذه الأنظمة لوظائفها بشكل أفضل.