يسعى الباحثون في الذكاء الاصطناعي نحو محاكاة الذكاء البشري، لكن أمثلة من عالم الحيوان تكشف أن الذكاء قد يكون أكثر تنوعًا وتعقيدًا مما نظن، وتؤكد أهمية «الذكاء الطبيعي مقابل الاصطناعي».

محتويات المقالة:

• مقدمة
• لماذا يهمنا الذكاء الطبيعي؟
• مثال ذباب الفاكهة
• النحل والتفكير الجماعي
• ذاكرة السناجب
• إشكالية تعريف الذكاء
• لماذا نخلط بين الذكاء والتدريب على البيانات؟
• الخلاصة: تعددية أشكال الذكاء
• الأسئلة الشائعة

مقدمة

أثار سام ألتمان مؤخرًا موجة نقاش واسعة حول اقترابنا من تحقيق الذكاء العام الاصطناعي — القريب من مستوى ذكاء الإنسان. ورغم أن فكرة الوصول إلى ذكاء شبيه بالإنسان تُعدّ طموحة، فإن كثيرًا من الأصوات الأكاديمية والعلمية تشير إلى أننا ما زلنا لا نملك تعريفًا واضحًا للذكاء ذاته، سواء كان طبيعيًا أم اصطناعيًا.

لماذا يهمنا الذكاء الطبيعي؟

يرى الباحثون أن دراسة ذكاء الكائنات الحية — من الذباب والنحل إلى السناجب وغيرها — تكشف جوانب حيوية من القدرات المعرفية يصعب على النماذج الاصطناعية الحالية محاكاتها. فنحن غالبًا نركّز على النماذج اللغوية الكبيرة، ونعتبرها نجاحًا «ذكائيًا» لمجرد إنتاجها نصوصًا منسقة. لكننا ننسى أن هذه النماذج لا تمتلك فهمًا حقيقيًا للعالم المادي أو الاجتماعي.

مثال ذباب الفاكهة

يعد ذباب الفاكهة مثالًا مدهشًا على سرعة اتخاذ القرار في بيئة معقدة. فبرغم صغر حجم دماغها، إلا أنها تتمتّع بقدرة مذهلة على استشعار التهديدات واتخاذ قرارات الهرب أو المناورة خلال أجزاء من الثانية. وهذا يمثل ذكاءً بيئيًا يحتاج إلى تفاعل مباشر مع العالم الحقيقي.

النحل والتفكير الجماعي

يمتلك النحل قدرة فائقة على اتخاذ القرارات بشكل جماعي دون وجود «قائد» مركزي. تتواصل النحلات عبر «رقصة الاهتزاز» لتبادل المعلومات حول أماكن الرحيق أو مواقع الأعشاش المحتملة. هذا النوع من الذكاء الجماعي يثبت أن التعاون يمكن أن يولّد نظامًا ذا كفاءة عالية يتفوّق أحيانًا على أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

ذاكرة السناجب

لا تقتصر براعة الحيوانات على سلوكيات الطيران أو التعاون فحسب، بل تمتد إلى مهارات الذاكرة، كما يظهر في حالة السناجب. لديها القدرة على تذكّر أماكن دفن المكسرات لفترات طويلة، وحتى على الخداع من خلال دفن زائف يخدع الحيوانات الأخرى. هذا الذكاء العملي بعيد تمامًا عن «الهلاوس» التي تظهر لدى بعض النماذج الاصطناعية التوليدية.

إشكالية تعريف الذكاء

يشير علماء النفس إلى أن الذكاء البشري نفسه لا يزال لغزًا، ويتطرقون إلى مفاهيم مثل «الذكاء السائل» الذي يساعدنا على حل المشكلات الجديدة. ولم يتمكّن الباحثون من وضع نظرية شاملة تفسر الذكاء الإنساني، فكيف يمكن إذن أن نفترض أننا على مسار حتمي نحو ذكاء يشبه الإنسان في الآلات؟

لماذا نخلط بين الذكاء والتدريب على البيانات؟

تستند معظم النماذج الاصطناعية الحالية إلى تحليل كميات هائلة من البيانات وتوليد استجابات بناءً على أنماط إحصائية. إنها بارعة في التنبؤ بما قد يلي عبارة معينة، لكنها لا تملك معرفة مادية أو جسدية بالعالم. من ناحية أخرى، تتطور القدرات الذهنية للحيوانات عبر التفاعل الحيّ مع بيئتها، مما يمنحها قدرة فطرية على التعامل مع المواقف المتجددة.

الخلاصة: تعددية أشكال الذكاء

لا يمكن اعتبار الذكاء خطًا مستقيمًا يربط بين ذكاء الإنسان والذكاء الاصطناعي. فالكائنات الحية توفّر لنا نماذج متعددة الأوجه، تبيّن أن الذكاء مرتبط بالبيئة والتفاعل الجسدي والعاطفي. لذا، قد يكون من المفيد أن ندعم بحوث الذكاء الاصطناعي بدراسات حول ذكاء الكائنات الحية، علّنا نتوصل إلى نماذج أكثر إنصافًا وعمقًا للذكاء.

الأسئلة الشائعة

1. لماذا التركيز على ذباب الفاكهة والنحل والسناجب؟
لأنها أمثلة متنوعة للذكاء الطبيعي: سرعة الاستجابة عند ذباب الفاكهة، والذكاء الجماعي عند النحل، والذاكرة المعقدة عند السناجب.

2. هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصل إلى مستوى ذكاء الحيوانات؟
رغم التقدم الكبير في مجال التعلم العميق، فإن ذكاء الحيوانات ما زال يتفوّق في جوانب مثل التفاعل الجسدي والتكيف البيئي.

3. ما هي «الهلاوس» في النماذج الاصطناعية؟
هي الأخطاء أو المعلومات المختلقة التي تنتج عن تحليل إحصائي غير دقيق، إذ تفتقر النماذج إلى ارتباط فعلي بالواقع.

4. لماذا يُعد الذكاء الإنساني لغزًا؟
لأنه لا يزال من الصعب على العلماء الاتفاق على تعريف شامل، ولأن العمليات العقلية البشرية معقدة وترتبط بعناصر اجتماعية وعاطفية.

5. كيف يختلف الذكاء الطبيعي عن الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الطبيعي يتشكل عبر التفاعل المباشر مع البيئة والضغوط التطورية، في حين يعتمد الذكاء الاصطناعي الحالي على نماذج رياضية وتدريب بيانات ضخم.

6. هل يُمكن جمع الأفكار من عالم الحيوان لتطوير الذكاء الاصطناعي؟
نعم، دراسة استراتيجيات البقاء واتخاذ القرار لدى الحيوانات قد تمنحنا نظرة ثاقبة لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر فعالية.