لا تسأل الروبوتات الغبية إذا كان الذكاء الاصطناعي سيدمر البشرية

تحدثنا أنا وهانسون عن فكرة إضافة ذكاء حقيقي إلى هذه الآلات المثيرة للذكريات. يقود Ben Goertzel ، وهو باحث معروف في مجال الذكاء الاصطناعي والرئيس التنفيذي لشركة SingularityNET ، جهودًا لتطبيق التطورات في التعلم الآلي على البرامج الموجودة داخل روبوتات Hanson التي تسمح لها بالاستجابة للكلام البشري.

يمكن للذكاء الاصطناعي وراء Sophia أن يقدم أحيانًا استجابات مقبولة ، لكن التكنولوجيا ليست متطورة تقريبًا مثل نظام مثل GPT-4 ، الذي يدعم الإصدار الأكثر تقدمًا من ChatGPT ويتكلف إنشاءه أكثر من 100 مليون دولار. وبالطبع ، حتى برنامج ChatGPT وبرامج الذكاء الاصطناعي المتطورة الأخرى لا يمكنها الإجابة بشكل معقول على الأسئلة المتعلقة بمستقبل الذكاء الاصطناعي. قد يكون من الأفضل التفكير فيهم على أنهم مقلدون موهوبون وذوو معرفة خارقة للطبيعة ، وعلى الرغم من قدرتها على التفكير المنطقي المعقد بشكل مدهش ، إلا أنها معيبة للغاية ولديها فقط “معرفة” محدودة بالعالم.

تعد “المقابلات” المضللة التي أجراها صوفيا وشركتها في جنيف بمثابة تذكير لكيفية تجسيد أنظمة الذكاء الاصطناعي في ضلالنا. إن تاريخ الذكاء الاصطناعي مليء بأمثلة على استقراء البشر المفرط من التطورات الجديدة في هذا المجال.

في عام 1958 ، في فجر الذكاء الاصطناعي ، اوقات نيويورك كتب عن أحد أنظمة التعلم الآلي الأولى ، وهي شبكة عصبية اصطناعية بدائية طورها للبحرية الأمريكية فرانك روزنبلات ، عالم النفس في جامعة كورنيل. “كشفت البحرية اليوم عن جنين جهاز كمبيوتر إلكتروني تتوقع أن يكون قادرًا على المشي والتحدث والرؤية والكتابة وإعادة إنتاج نفسها وإدراك وجوده” ، مرات ذكرت — بيان جريء حول دائرة قادرة على تعلم تحديد الأنماط في 400 بكسل.

إذا نظرت إلى الوراء في تغطية ديب بلو للعب الشطرنج من آي بي إم ، وبطل شركة ديب مايند Go Player AlphaGo ، والعديد من قفزات العقد الماضي في التعلم العميق – والتي تنحدر مباشرة من آلة روزنبلات – سترى الكثير من الشيء نفسه: الناس يأخذون كل تقدم كما لو كان علامة على بعض الذكاء الأعمق والأكثر شبهاً بالإنسان.

هذا لا يعني أن هذه المشاريع – أو حتى إنشاء صوفيا – لم تكن مآثر رائعة ، أو ربما خطوات نحو آلات أكثر ذكاءً. لكن الوضوح في قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي أمر مهم عندما يتعلق الأمر بقياس التقدم المحرز في هذه التكنولوجيا القوية. لفهم تطورات الذكاء الاصطناعي ، فإن أقل ما يمكننا فعله هو التوقف عن طرح أسئلة سخيفة على الدمى المتحركة.