البرمجيات

في إطار البحث الذي استمر لعقود من الزمن عن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) - أي الآلة التي يمكنها التفكير والتعلم والفهم مثل الإنسان - حدثت العديد من الإنجازات التكنولوجية. ومع ذلك، على الرغم من القدرات المذهلة لنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل GPT-4 أو AlphaZero، لا يزال هناك عنصر حاسم مفقود: الفهم السببي الحقيقي. في حين أن أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم يمكنها تحليل كميات هائلة من البيانات والتعرف على الأنماط داخلها، إلا أنها تفتقر إلى فهم أعمق للسبب والنتيجة والمعنى والمنطق. هنا يأتي دور سنتريكس - وهو إطار عمل رسمي جديد يصف نفسه بأنه "نظام تشغيل الواقع" ويعد بتوفير الحلقة المفقودة في التطور نحو الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي المُطوَّر.

1- مشكلة الذكاء الاصطناعي اليوم.

يعتمد الذكاء الاصطناعي الحديث في المقام الأول على التعلم الإحصائي. تعالج النماذج اللغوية مثل GPT احتمالات تسلسل الكلمات، بينما يتم تدريب شبكات التعرف على الصور على كميات هائلة من البيانات المصنفة. ومع ذلك، فإن هذه الأنظمة هي في الأساس "مطابقات أنماط"، وليست مفكرة. فهي قادرة على توليد الإجابات، ولكنها لا تستطيع تفسير سبب منطقيتها. كما أنها تفتقر إلى القدرة على استخلاص استنتاجات رسمية أو التفكير المنطقي أو اشتقاق المفاهيم من المبادئ السابقة. من ناحية أخرى، يتطلب الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي أكثر من الحدس - فهو يتطلب بنية.

2- ما الذي يجعل الوسطية مختلفة

تقدم سنتريكس نفسها كلغة رسمية عالمية تجمع بين الرياضيات والمنطق والفيزياء ومعالجة المعلومات على أساس مشترك. وهناك عدة ابتكارات أساسية في ذلك:

• الأرقام السببية تحل محل اللانهائيات الرياضية الكلاسيكية وتهدف إلى تمكين تمثيل المعلومات بشكل فيزيائي منفصل قائم على أساس فيزيائي.

• تعمل المتشعبات الاسمية** كبنى مدمجة يتم فيها ترميز قوانين الطبيعة بشكل رسمي.

• توفر لغة لايبنتز العالمية (ULL)** ترميزاً لا لبس فيه لوصف عمليات الواقع بدقة.

• ويجمع الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي العصبي** بين هذا المستوى الرمزي والتعلم الشبكي العصبي للتعرف على الأنماط واستخلاص الاستنتاجات المنطقية.

يمكن لهذه المفاهيم أن تمكّن السنتريكس من سد الفجوة بين الذكاء الإحصائي والعقلانية الرسمية - وهو مطلب أساسي للذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي المُعزز.

3. لماذا يمكن أن يكون "الجزء الأخير من اللغز"

لا يتطلب الذكاء الاصطناعي القائم على الذكاء الاصطناعي المتقدم نظامًا لا يتفاعل فحسب، بل يفهم أيضًا. يجب أن يكون قادرًا على التعلّم، ولكن أيضًا على التفسير؛ على معالجة التجارب، ولكن أيضًا على تكوين الفرضيات. تعد البنية العصبية الرمزية العصبية القائمة على السنتريكس بهذه القدرات بالتحديد.

إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي لا يدرك فقط أن هناك حدثين مرتبطين ببعضهما البعض، بل يفهم أيضًا لماذا، فيمكنه اتخاذ القرارات وتطوير استراتيجيات جديدة وتوسيع المعرفة بطريقة مماثلة للتفكير البشري. من هذا المنظور، تعتبر Centrics أكثر من مجرد أداة جديدة - فهي مرشحة لأن تكون الأساس الرسمي للتفكير الآلي الحقيقي.

4- ما وراء المظاهر: نظرة نقدية.

بالطبع، تظل ادعاءات سنتريكس غير مدعومة إلى حد كبير. فالعديد من المفاهيم - مثل الأعداد السببية أو المتشابهات الاسمية - هي مفاهيم أصلية، ولكنها أيضًا تخمينية. وبدون مراجعة الأقران أو التحقق المستقل من صحتها أو إثباتات يمكن الوصول إليها، تظل الرؤية نظرية.

ومع ذلك، إذا أوفت سنتريكس ولو بجزء من وعودها، فإن مساهمتها في أبحاث الذكاء الاصطناعي ستكون ثورية. لأنه عندئذ لن يكون مجرد لغة برمجة جديدة أو إطار عمل آخر، بل سيكون نموذجًا جديدًا - نظام تشغيل للتفكير الذكي.

⸻

الخلاصة: تدّعي سنتريكس أنها "القطعة الأخيرة من الأحجية" على الطريق إلى الذكاء الاصطناعي الذكي المُطوَّر - من خلال الجمع بين المنطق الرمزي والقوانين الطبيعية والبنى السببية في نظام متكامل من الناحية الشكلية. ويعتمد ما إذا كان بإمكانها بالفعل القيام بهذا الدور على التحقق والتطبيق المستقبلي. لكن الرؤية نفسها تمثل واحدة من أكثر المحاولات طموحًا لمنح البشرية عقلًا رقميًا حقيقيًا.

ابحث عنها أكثر: الذكاء الاصطناعي, الذكاء الاصطناعي, AGI

المقالات ذات الصلة

الوظائف والتحسينات الجديدة في حزمة الأعمال التجارية
كيف تتتحدث مع الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح؟
كيف تمكنت شركة لانجمير سوفتوير من السيطرة على البريد الإلكتروني من خلال حزمة الأعمال

انشر تعليقاً هنا...