لماذا يعجز الذكاء الاصطناعي عن معرفة الوقت؟
تاريخ النشر: 20th, March 2025 GMT
#سواليف
أحدث #الذكاء_الاصطناعي #ثورة_كبيرة في #العالم_الرقمي وغيّر 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) لمعرفة قدرتها على تحديد الوقت.
وشمل اختبارهم أسئلة متنوعة حول صور لساعات وتقويمات مختلفة، وأظهرت الدراسة التي ستصدر بشكل رسمي في شهر أبريل/نيسان المقبل أن هذه النماذج تواجه صعوبة في فهم ومعرفة هذه المهام والتي تُعتبر أساسية في حياتنا اليومية.
مقالات ذات صلة فولكس فاغن تعلن عن سيارة كهربائية مميزة 2025/03/19وكتب 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”.
واختبر 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 دون عقرب الثواني، بالإضافة إلى صور لتقويم يُظهر الأيام والأشهر لآخر 10 سنوات.
وفي اختبار الساعات، سأل الباحثون نماذج اللغة الكبيرة: “ما الوقت الموضح في الصورة المرفقة؟”، أما بالنسبة لاختبار التقويم فقد طرحوا أسئلة بسيطة مثل “ما اليوم الذي يوافق رأس السنة الميلادية؟” وأسئلة صعبة مثل “ما 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 إلى 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.
وقال 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: سواليف
كلمات دلالية: سواليف الذكاء الاصطناعي ثورة كبيرة العالم الرقمي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي قد يُعلّم الجيل القادم من الجراحين
في ظلّ نقصٍ حادٍّ ومتزايدٍ في أعداد الجراحين، يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُساعد في سدّ هذه الفجوة، من خلال تدريب طلاب الطب على ممارستهم للتقنيات الجراحية.
تُقدّم أداةٌ جديدة للذكاء الاصطناعي، مُدرّبةٌ على مقاطع فيديو لجراحين خبراء أثناء عملهم، نصائحَ شخصيةً فوريةً للطلاب أثناء ممارستهم للخياطة. تُشير التجارب الأولية إلى أن الذكاء الاصطناعي يُمكن أن يكون مُعلّمًا بديلًا فعّالًا للطلاب الأكثر خبرة.
يقول المؤلف الرئيسي ماتياس أونبيراث، الخبير في الطب المُساعد بالذكاء الاصطناعي "علينا إيجاد طرقٍ جديدةٍ لتوفير فرصٍ أكبر وأفضل للممارسة. في الوقت الحالي، يحتاج الجراح المُعالج الذي يعاني أصلًا من ضيق الوقت إلى الحضور ومشاهدة الطلاب أثناء ممارستهم، وتقييمهم، وتقديم ملاحظاتٍ مُفصّلةٍ لهم. فهذا ببساطة لا يُمكن تطبيقه على نطاقٍ واسعٍ".
ويضيف "قد يكون أفضل ما يُمكن فعله بعد ذلك هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير الذي يُظهر للطلاب كيف يختلف عملهم عن عمل الجراحين الخبراء".
طُوِّرت هذه التقنية الرائدة في جامعة جونز هوبكنز، وعُرضت ونالت تكريمًا في المؤتمر الدولي لحوسبة الصور الطبية والتدخل بمساعدة الحاسوب.
يشاهد العديد من طلاب الطب حاليًا مقاطع فيديو لخبراء يُجرون عمليات جراحية ويحاولون تقليد ما يشاهدونه. حتى أن هناك نماذج ذكاء اصطناعي قائمة تُقيّم الطلاب، ولكن وفقًا لأونبراث، فإنها لا تُلبّي احتياجاتهم لأنها لا تُخبرهم إن كان ما يفعلونه صوابًا أو خطأً.
وقال "يمكن لهذه النماذج أن تُخبرك ما إذا كانت مهاراتك عالية أو منخفضة، لكنها تُواجه صعوبة في إخبارك بالسبب". ويؤكد "إذا أردنا تمكين التدريب الذاتي الهادف، فعلينا مساعدة المتعلمين على فهم ما يحتاجون إلى التركيز عليه وسببه".
يدمج نموذج الفريق ما يُعرف بـ "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير"، وهو نهج للذكاء الاصطناعي يُقيّم، في هذا المثال، مدى جودة إغلاق الطالب للجرح، ثم يُخبره بدقة بكيفية التحسين.
درّب الفريق نموذجهم من خلال تتبُّع حركات أيدي الجراحين الخبراء أثناء إغلاقهم للشقوق الجراحية. عندما يُجرّب الطلاب نفس المهمة، يُرسل لهم الذكاء الاصطناعي رسالة نصية فورًا ليُخبرهم بنتائجهم مقارنةً بالخبير وكيفية تحسين أسلوبهم.
أخبار ذات صلةقالت كاتالينا غوميز، الباحثة الرئيسية في الدراسة، وطالبة الدكتوراه في علوم الحاسوب بجامعة جونز هوبكنز الأميركية "يريد المتعلمون أن يُخبرهم أحد بموضوعية عن أدائهم"، وأضافت: "يمكننا حساب أدائهم قبل وبعد التدخل ومعرفة ما إذا كانوا يقتربون من ممارسة الخبراء".
أجرى الفريق دراسة هي الأولى من نوعها لمعرفة ما إذا كان الطلاب يتعلمون بشكل أفضل من خلال الذكاء الاصطناعي أم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو. عيّنوا عشوائيًا 12 طالبًا في الطب لديهم خبرة في الخياطة للتدرب على إحدى الطريقتين.
تدرب جميع المشاركين على إغلاق شق جراحي بالغرز. حصل بعضهم على تغذية راجعة فورية من الذكاء الاصطناعي، بينما حاول آخرون مقارنة ما فعلوه بجراح في مقطع فيديو. ثم حاول الجميع الخياطة مرة أخرى.
بالمقارنة مع الطلاب الذين شاهدوا مقاطع الفيديو، تعلّم بعض الطلاب الذين دربهم الذكاء الاصطناعي، وهم أكثر خبرة، بشكل أسرع بكثير.
قال أونبيراث "لدى بعض الأفراد، يكون لتغذية راجعة من الذكاء الاصطناعي تأثير كبير".
لا يزال الطلاب المبتدئون يواجهون صعوبة في أداء المهمة، لكن الطلاب ذوي الأساس المتين في الجراحة، والذين وصلوا إلى مرحلة يمكنهم فيها تطبيق النصائح، كان لها تأثير كبير.
يخطط الفريق لاحقًا لتحسين النموذج لتسهيل استخدامه. ويأملون في نهاية المطاف في إنشاء نسخة يمكن للطلاب استخدامها في المنزل.
يؤكد أونبيراث "نرغب في توفير تقنية الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي التي تتيح للشخص التدرب براحة في منزله باستخدام طقم خياطة وهاتف ذكي. سيساعدنا هذا على توسيع نطاق التدريب في المجالات الطبية. يتعلق الأمر في الواقع بكيفية استخدام هذه التقنية لحل المشكلات".
مصطفى أوفى (أبوظبي)