لماذا يعجز الذكاء الاصطناعي عن معرفة الوقت؟
تاريخ النشر: 18th, March 2025 GMT
أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة كبيرة في العالم الرقمي وغير الطريقة التي ننظر بها إلى التكنولوجيا، ولكن رغم أن هذه التقنية قادرة على توليد الصور وكتابة الروايات وأداء الواجبات المنزلية والتحليل العاطفي، فإنها غالبا ما تفشل في معرفة الوقت أو تحديده.
وفي دراسة نُشرت على موقع "أركايف" (arXiv) – وهو أرشيف مفتوح المصدر للمقالات العلمية –اختبر باحثون في جامعة إدنبرة قدرات 7 أنواع مختلفة من نماذج اللغة الكبيرة "إل إل إم" (LLM) لاختبار قدرتها في معرفة وتحديد الوقت، وشمل اختبارهم أسئلة متنوعة حول صور لساعات وتقويمات مختلفة، وأظهرت الدراسة التي ستصدر بشكل رسمي في شهر أبريل/نيسان القادم أن هذه النماذج تواجه صعوبة في فهم ومعرفة هذه المهام والتي تُعتبر أساسية في حياتنا اليومية.
وكتب الباحثون في الدراسة: "إن القدرة على تفسير واستنتاج الوقت من المدخلات البصرية أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات في العالم الحقيقي، بدءا من جدولة الأحداث إلى الأنظمة المستقلة، ورغم التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، فإن معظم الأبحاث ركزت على اكتشاف الأشياء وتسمية الصور وفهم المشاهد، ولكنها لم تُركز على الاستنتاج الزمني وهذا ما جعل عامل الوقت مُهملا بالنسبة لهذه الأنظمة."
إعلانواختبر فريق البحث نماذج من مختلف الشركات مثل "شات جي بي تي -4أو" من أوبن إيه آي و"جيميني" من غوغل و"كلود" من أنثروبيك، و"لاما" من ميتا والنموذج الصيني "كوين 2″ من علي بابا و"ميني سي بي إم" من مودل بيست، وقدموا صورا ذات ألوان وأشكال مختلفة لساعات جدارية عادية وساعات بأرقام رومانية وساعات بدون عقرب الثواني، بالإضافة إلى صور لتقويم يُظهر الأيام والأشهر لآخر 10 سنوات.
وفي اختبار الساعات، سأل الباحثون نماذج اللغة الكبيرة: "ما هو الوقت الموضح في الصورة المرفقة؟"، أما بالنسبة لاختبار التقويم فقد طرحوا أسئلة بسيطة مثل "ما هو اليوم الذي يوافق رأس السنة الميلادية؟" وأسئلة صعبة مثل "ما هو اليوم رقم 153 من السنة؟".
وقال الباحثون: "إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلب خطوات معرفية معقدة، وتحتاج إلى تمييز بصري دقيق – لمعرفة موضع عقارب الساعة وتخطيط التقويم – كما تحتاج إلى تفكير عددي دقيق لحساب عدد الأيام بين تاريخين".
وبشكل عام لم تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج مرضية، فقد قرأت الوقت على الساعة بشكل صحيح في أقل من 25% من الحالات، وواجهت صعوبة في فهم الساعات التي تحمل أرقاما رومانية أو العقارب التي تملك تصميما مُبتكرا بنفس القدر الذي واجهته مع الساعات التي تفتقر إلى عقرب الثواني، وهنا يشير الباحثون أن المشكلة قد تكمن في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا على ميناء الساعة.
ومن الجدير بالذكر أن نموذج "جيميني" حصل على أعلى درجة في اختبار قراءة الساعات، بينما تفوق نموذج "شات جي بي تي -4أو" في قراءة التقويم وتحديد الوقت بنسبة 80%، وبالمقابل فإن معظم نماذج اللغات الكبيرة الأخرى ارتكبت أخطاء في اختبار التقويم بنسبة 20% تقريبا.
إعلانوقال روهيت ساكسينا أحد مؤلفي الدراسة وطالب دكتوراه في كلية المعلوماتية بجامعة إدنبرة في بيان صادر عن الجامعة: "يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات في سن مبكرة، ولكن نتائجنا تُظهر الفجوة الكبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ ما يُعتبر مهارات أساسية جدا للبشر، ويجب ألا نغفل عن هذه المشاكل في حال أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت مثل الجدولة والأتمتة والتكنولوجيا المساعدة".
وأضاف "رغم أن الذكاء الاصطناعي قادر على إنجاز أغلب واجباتك المنزلية، ولكن لا أنصحك بالاعتماد عليه في الالتزام بأي مواعيد نهائية."
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حريات رمضان الذکاء الاصطناعی فی اختبار
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يدخل عالم التسوق
تستعد مجموعات عملاقة في مجال التكنولوجيا لطرح أدوات مساعدة في التسوق الرقمي تتيح للمستخدمين تجربة السلع افتراضيا بعد البحث عن أفضل الأسعار والنماذج التي تناسب مختلف الأذواق، حتى أن في استطاعتها، بحال السماح لها، دفع ثمن المشتريات.
يقول أنجيلو زينو المحلل في شركة "سي اف ار ايه" للبحوث CFRA Research إن "هذه هي المرحلة التالية في عالم التسوق".
وأصبحت هذه الثورة ممكنة بفضل ظهور برامج الذكاء الاصطناعي التي لم تعد تكتفي بالإجابة على الأسئلة أو إنشاء محتوى على غرار مساعدي الجيل الأول، بل أصبحت قادرة على أداء الكثير من المهام عند الطلب بلغة الحياة اليومية.
كشفت شركة "غوغل"، الأسبوع الماضي، عن ميزات تسوق في محرك البحث المُحسّن بالذكاء الاصطناعي، "إيه آي فاشن" AI Fashion الذي "يُقلل وقت البحث من أيام إلى دقائق"، بحسب فيديا سرينيفاسان رئيسة قسم الإعلان والتجارة في المجموعة .
في حالة الملابس، بات يُمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء صورة للشخص المعني مرتديا بدلة أو قميصا يُفضّله، مع مراعاة القياسات والشكل بناءً على الخامة والقصّة.
يمكن للمستخدم، بعد ذلك، تحديد الحد الأقصى للسعر والسماح لمحرك "غوغل" بالبحث في الإنترنت حتى يجد عرضا مُطابقا، حتى لو استغرق الأمر ساعات أو أياما.
يمكن للعميل بعد ذلك إتمام عملية الشراء باستخدام منصة الدفع "غوغل باي" Google Pay.
وقال المحلل في شركة "تكسبوننشل" آفي غرينغارت "إنهم ينافسون أمازون قليلاً"، معتبرا أن التسوق "وسيلة لتحقيق الربح" من الذكاء الاصطناعي، إذ يمكنه زيادة عدد الزيارات وإيرادات الإعلانات.
في نهاية أبريل، أضافت "أوبن إيه آي" ميزة تسوق إلى "تشات جي بي تي" تستجيب لطلب يتضمن أفكارا للمنتجات وتقييمات المستهلكين وروابط لمواقع التجار.
وبحسب موقع "تك كرنش" المتخصص، لن تحصل الشركة الناشئة، التي تتخذ مقرا في كاليفورنيا، على نسبة من إيرادات التجارة الإلكترونية المُحققة عبر هذه القناة.
الشراء "نيابة" عن المستخدمين
قدّمت شركة "بربلكسيتي إيه آي" Perplexity AI الناشئة أيضا في نوفمبر عرضا لمشتركي خدمتها المدفوعة يتيح لهم إكمال عمليات الدفع من دون مغادرة التطبيق.
يتوقع أنجيلو زينو أن "المنصات الأخرى ستحتاج إلى أن تحذو حذوها، وسيصبح هذا الوضع الطبيعي".
أطلقت "أمازون" مساعدها الرقمي "روفوس" في سبتمبر، تلاه في أوائل أبريل وضع "Buy for Me" ("اشترِ نيابة عني") الذي يتيح إجراء عملية شراء مباشرة من موقع بائع تجزئة خارجي، خارج منصة أمازون.
في منتصف مايو، أشار هاري فاسوديف كبير مسؤولي التكنولوجيا في مجموعة "وول مارت" إلى وصول وكيل الذكاء الاصطناعي إلى منظومتها، لكنه أوضح أن الشركة ترغب أيضا في العمل مع منصات أخرى ليتمكن مساعدوها من التوصية بمنتجاتها.
في نهاية أبريل، كشفت كل من "فيزا" و"ماستركارد"، أكبر شركتي دفع في العالم، عن بنية تقنية جديدة تُمهد الطريق للشراء المباشر من جانب وكيل رقمي عبر شبكتيهما.
تتوقع إليز واتسون من شركة "كلاركستون" للاستشارات أن "على تجار التجزئة الآن التفكير في كيفية تحسين" مكانتهم من خلال أداة مساعدة عاملة بالذكاء الاصطناعي، وفهم "المعلومات التي ستجعل المنتج أكثر جاذبية لكل وكيل رقمي".
وتضيف "لا يتعين على أدوات المساعدة هذه الكشف عن أنواع المعلومات التي تعطيها الأولوية. لذا، سيُجبَر التجار على تجربة الخوارزمية واختبارها".
لا يتوقع أنجيلو زينو تحولا في هيكلية التجارة الإلكترونية. ويرى أن هذا النموذج الجديد سيفيد غوغل، وكذلك ميتا التي يتوقع دخولها عالم أدوات المساعدة على التسوق.
ويقول المحلل "ربما جمعوا معلومات عن المستهلكين أكثر من أي شركة أخرى. ولهذا، يُعتبرون منذ زمن بعيد بأنهم من الرابحين المحتملين في هذا التحول نحو الذكاء الاصطناعي".
ستُحسّن غوغل ملفات المستهلكين بناءً على عمليات البحث السابقة التي أجروها، لكنها تُؤكد أن المستخدمين سيُضطرون إلى الموافقة صراحةً على استخدام معلومات إضافية مثل رسائل البريد الإلكتروني أو التطبيقات الأخرى.
ويتساءل كريس جونز من شركة "بي اس اي كونسلتينغ" PSE Consulting "هل يمكننا الوثوق بالآلات لتشتري نيابة عنا؟"، مضيفا "ستعتمد المرحلة التالية من التجارة الإلكترونية على هذا السؤال".