قال رئيس الذكاء الاصطناعي في “ميتا” أن النماذج اللغوية الكبيرة التي تشغل المنتجات الذكاء الاصطناعي الإنشائية مثل ChatGPT لن تصل أبدا إلى القدرة على التفكير والتخطيط مثل البشر، حيث تركز بدلاً من ذلك على نهج بديل جذري لإنشاء “ذكاء فائق” في الآلات. وجدت اللغويات الكبيرة لديها “فهم محدود جدًا للمنطق… لا تفهم العالم المادي، ولا تمتلك ذاكرة دائمة، ولا يمكنها التفكير بأي تعريف معقول للمصطلح ولا تستطيع التخطيط بالتدرج”. يعمل على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة تمامًا التي يأمل أن تمنح الآلات قدرات ذكاء على مستوى البشر، على الرغم من أن رؤيته قد تستغرق 10 سنوات لتحقيقها. أسست “ميتا” مختبر Fair عام 2013 للريادة في البحوث الذكاء الاصطناعية، مقالات هذا القبيل تأتي في إطار تقدم شركات التكنولوجيا بنماذج LLMs محسنة باستمرار. البعض يرى أنها تمثل خطوة حيوية نحو خلق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) – النقطة التي تكون فيها لديها الأجهزة قدرات إدراكية أكبر من البشر.
في حين تواصل “ميتا” ومنافسيها القيام بجهود لتحسين نماذج LLMs، أطلقت OpenAI نموذجها الجديد GPT-4o بسرعة أكبر الأسبوع الماضي، وكشفت “جوجل” عن وكيل جديد للذكاء الاصطناعي “متعدد الوسائط” يمكنه الرد على الاستفسارات في الوقت الحقيقي عبر الفيديو والصوت والنص تحت اسم “مشروع آسترا”. ركزت على أساليب بديلة لبناء الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، بما في ذلك أساليب مثل التعلم بالتعزيز التي يتعلم فيها وكلاء الذكاء الاصطناعي من محيطهم في بيئة افتراضية شبيهة باللعبة.
في الأجل الأطول، يعتقد لوكون بأن هذه التكنولوجيا ستمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي الذي يمكن للمستخدمين التفاعل معها من خلال تقنيات الارتداء، بما في ذلك الواقع المعزز أو النظارات الذكية، وأساور إلكتروميوغرافيا. يُعَمَّمُ بأن هذه العملية تواجه تحديات عدة لأن مجال بناء الذكاء الاصطناعي حقل معقد ومتطور، وتحتاج الشركات المعنية إلى الاستثمار في أبحاث أساسية لتطوير نماذج قادرة على مطابقة قدرات البشر.
