إن بعض أعظم الاكتشافات لا تأتي من مجرد الملاحظات بل من التفكير. فقد طور أينشتاين نظريات حول النسبية من خلال التجارب الفكرية، واستنبط جاليليو رؤى حول الجاذبية من خلال المحاكاة العقلية. وتُظهِر مراجعة نُشرت في الثامن عشر من سبتمبر/أيلول في مجلة Trends in Cognitive Sciences أن عملية التفكير هذه ليست حكراً على البشر. فالذكاء الاصطناعي قادر أيضاً على تصحيح نفسه والوصول إلى استنتاجات جديدة من خلال “التعلم من خلال التفكير”.
وتقول المؤلفة تانيا لومبروزو، أستاذة علم النفس والمديرة المشاركة لمبادرة العقول الطبيعية والاصطناعية في جامعة برينستون: “هناك بعض المظاهرات الأخيرة لما يبدو وكأنه تعلم من خلال التفكير في الذكاء الاصطناعي، وخاصة في نماذج اللغة الكبيرة”. “في بعض الأحيان، يقوم ChatGPT بتصحيح نفسه دون إخباره صراحةً. وهذا مشابه لما يحدث عندما ينخرط الناس في التعلم من خلال التفكير”.
حددت لومبروزو أربعة أمثلة للتعلم من خلال التفكير في البشر والذكاء الاصطناعي: يمكن للمتعلمين اكتساب معلومات جديدة دون إدخال خارجي من خلال التفسير والمحاكاة والقياس والاستدلال. في البشر، قد يكشف شرح كيفية عمل الميكروويف لطفل عن الفجوات في فهمنا. غالبًا ما ينطوي إعادة ترتيب الأثاث في غرفة المعيشة على إنشاء صورة ذهنية لمحاكاة تخطيطات مختلفة قبل إجراء أي تغييرات مادية. قد يبدو تنزيل البرامج المقرصنة مقبولًا أخلاقيًا في البداية حتى يرسم المرء تشبيهًا بسرقة السلع المادية. إذا كنت تعلم أن عيد ميلاد صديقك في يوم كبيس وأن الغد هو يوم كبيس، فيمكنك أن تستنتج أن عيد ميلاد صديقك غدًا.
يظهر الذكاء الاصطناعي عمليات تعلم مماثلة. عندما يُطلب منه شرح موضوع معقد، قد يصحح الذكاء الاصطناعي أو يصقل استجابته الأولية بناءً على التفسير الذي يقدمه. تستخدم صناعة الألعاب محركات المحاكاة لتقريب النتائج في العالم الحقيقي، ويمكن للنماذج استخدام مخرجات المحاكاة كمدخلات للتعلم. إن مطالبة نموذج لغوي برسم تشبيهات يمكن أن يؤدي به إلى الإجابة على الأسئلة بدقة أكبر مما قد يفعله مع الأسئلة البسيطة. إن دفع الذكاء الاصطناعي إلى الانخراط في التفكير خطوة بخطوة يمكن أن يؤدي به إلى إجابات قد يفشل في الوصول إليها بالاستفسار المباشر.
وأضافت لومبروزو : “هذا يطرح السؤال حول سبب امتلاك العقول الطبيعية والاصطناعية لهذه الخصائص. ما الوظيفة التي يخدمها التعلم من خلال التفكير؟ لماذا هو قيم؟”
عندما تتعلم شيئًا جديدًا، فأنت لا تعرف كيف قد تخدمك المعلومات في المستقبل. إن الناس يمكنهم تخزين المعرفة لاحقًا – حتى يجعل السياق الأمر ذا صلة ويستحق بذل الجهد المعرفي للتفكير والتعلم.
واعترفت لومبروزو بالتحديات في تحديد الحدود بين التفكير والتعلم وغيرها من الوظائف المعرفية عالية المستوى، وهي منطقة نقاش في مجال العلوم المعرفية. كما تثير المراجعة المزيد من الأسئلة، بعضها يخطط لومبروزو لاستكشافه بشكل أكبر، مثل ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي “تفكر” بالفعل أو تحاكي ببساطة مخرجات مثل هذه العمليات.
وأضافت لومبروزو: “لقد وصل الذكاء الاصطناعي إلى النقطة التي أصبح فيها متطورًا للغاية في بعض النواحي، ومحدودًا في نواحٍ أخرى، بحيث أتيحت لنا هذه الفرصة لدراسة أوجه التشابه والاختلاف بين الذكاء البشري والاصطناعي. يمكننا أن نتعلم أشياء مهمة عن الإدراك البشري من خلال الذكاء الاصطناعي وتحسينه من خلال مقارنته بالعقول الطبيعية. إنها لحظة محورية حيث أصبحنا في هذا الموقف الجديد لطرح هذه الأسئلة المقارنة المثيرة للاهتمام”.
