«ببيولر ساينس»

أظهرت دراسة أجراها باحثون من جامعة جونز «هوبكنز» الأمريكية أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال تعاني قصوراً واضحاً في فهم السياقات الاجتماعية والديناميكيات البشرية اللازمة للتفاعل الفعال مع الناس. وتشير نتائج الدراسة إلى أن هذا القصور مرتبطاً بأسس تصميم هذه الأنظمة.
على سبيل المثال، يتعين على الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة أن يكون قادراً على استيعاب نوايا وأفعال المشاة والسائقين الآخرين. ينبغي له التمييز بين شخصين يتحدثان أو يستعدان لعبور الشارع. وعلقت ليلى إيزيك، الباحثة الرئيسية والأستاذة المساعدة في العلوم الإدراكية، قائلة: «كلما أردنا أن يتفاعل الذكاء الاصطناعي مع البشر، وجب أن يكون قادراً على تفسير أفعالهم، لكن الواقع يوضح أن هذه الأنظمة ما زالت غير قادرة على ذلك».
ولمعرفة مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على محاكاة الإدراك البشري، عُرضت مقاطع فيديو قصيرة (3 ثوانٍ) على مشاركين بشر لتقييمها وفقاً لسمات اجتماعية محددة على مقياس من 1 إلى 5. شملت المقاطع تفاعلات بشرية مباشرة، أو أنشطة جماعية، أو تصرفات فردية.
وبعد ذلك، تم تكليف 350 نموذجاً من نماذج الذكاء الاصطناعي شملت نماذج لغة وصورة وفيديو بمحاولة التنبؤ بتقييمات البشر واستجابات أدمغتهم لتلك المقاطع. طُلب من نماذج اللغة الكبيرة، على وجه الخصوص، تقييم تعليقات كتبها بشر على تلك الفيديوهات.
أظهرت النتائج تبايناً كبيراً بين أداء البشر والنماذج، حيث توافق المشاركون البشر في تقييماتهم، بينما فشلت النماذج بغض النظر عن نوعها أو حجمها بمحاكاة هذا التوافق. لم تتمكن نماذج الفيديو من توصيف الأفعال البشرية بدقة، ولم تستطع نماذج الصور المتقطعة تمييز ما إذا كان هناك تواصل بين الأشخاص.
وقال الباحثون إن الذكاء الاصطناعي قد أحرز تقدماً في تحليل الصور الثابتة، لكن ذلك لا يكفي لفهم العالم الحقيقي، الذي يتسم بالحركة والتفاعل المستمر.
وأوضح الباحثون أن الخطوة المقبلة يجب أن تركز على فهم العلاقات والسياقات الاجتماعية، وهو جانب النماذج الحالية لا تزال تفتقر إليه. ويُعتقد أن السبب في هذا النقص هو أن الأنظمة الحالية مستوحاة من بنى دماغية مسؤولة عن معالجة الصور الثابتة، وليس من المناطق الدماغية التي تتعامل مع التفاعلات الاجتماعية المتحركة.