كسر الحاجز بين الإدراكات الملموسة والتجريدات: كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي بناء تجريدات من مُدخلات حسية متجانسة

يختبر البشر العالم من خلال فيضان من المُدخلات الحسية - كالمشاهد والأصوات والملمس والأذواق والروائح. هذه مُدركات ملموسة: فورية، مُحددة، ومُحددة للغاية. ومع ذلك، لا يبقى الذكاء البشري عند هذا المستوى الخام. بل يقفز نحو التجريدات - المفاهيم والفئات والقواعد والنظريات التي تُعمِّم ما وراء التجارب الفردية. ويكمن جوهر الذكاء في ربط هذين المجالين. ويواجه الذكاء الاصطناعي، في سعيه لمحاكاة الإدراك البشري أو تجاوزه، التحدي نفسه: كيف يُمكن لنظام أن يبني تجريدات ذات معنى من مُدخلات حسية متجانسة؟ يستكشف هذا المقال تعريفات هذا التحول وتاريخه وتحدياته وإمكانياته، مُسلّطاً الضوء على دور الذكاء الاصطناعي في كسر الحاجز بين الإدراك والتجريد.

الذكاء الاصطناعي

1. الإدراكات الملموسة: التعريف، والنشأة، والتاريخ.

التعريف والمفهوم.

الإدراكات الملموسة هي الانطباعات الحسية الخام المستمدة من البيئة - سطوع الضوء، ودرجة الصوت، وملمس السطح. وهي متعددة الأبعاد، وصاخبة، ومحددة، ولا تحمل أي معنى جوهري حتى تتم معالجتها. تُشكل أساس الإدراك، لكنها تفتقر إلى العمومية.

النشأة التاريخية.

ميزت الفلسفة القديمة بين الجزئيات الحسية والأشكال المُجرّدة (عالم الأشكال عند أفلاطون؛ الكليات عند أرسطو).

أكد مفكرو العصر الحديث المُبكِّر، مثل لوك، على الانطباعات الحسية كأساس لجميع المعارف.

يُظهر علم الأعصاب معالجة متعددة الطبقات: تلتقط شبكية العين شدة الضوء؛ وتستخرج القشرة البصرية الحواف؛ وتُشفِّر مناطق الدماغ العليا الأشياء.

لذلك، يُعد الإدراك الملموس نقطة الدخول الحتمية إلى الإدراك، لدى البشر والآلات على حد سواء.

الإدراك والتجريد عبر الدماغ

2. التجريد: التعريف، التاريخ، والقضايا المفاهيمية.

التعريف والمفهوم.

التجريد هو تمثيل مُعمَّم، مُجرّد من التفاصيل غير الضرورية، مُحافظاً فقط على الجوهري. وهو يسمح بالاستدلال والاستنتاج والتواصل عبر السياقات. ومن الأمثلة على تلك الفئات ("الشجرة")، والهياكل الرياضية (الأعداد، المجموعات)، والنظريات العلمية.

التجريد والتجربة

النشأة التاريخية.

الفلسفة: نظرية أرسطو في التجريد، وتصنيفات الفهم عند كانط.

الرياضيات: الأعداد، والهندسة، والهياكل الجبرية اللاحقة.

العلوم: النماذج والمثاليات (مثل قوانين نيوتن التي تُجرّد الحركة).

علوم الحاسوب: أنواع البيانات المُجرّدة، ولغات البرمجة.

يُمثّل التجريد القدرة البشرية على تجاوز الجزئيات، مما يُمكّن الثقافة والعلم والتقدم.

3. الحاجز بين الإدراكات الملموسة والتجريدات.

يكمن هذا الحاجز في تحويل البيانات غير المنظمة، متعددة الأبعاد، والضوضائية، إلى مفاهيم ذات معنى وقابلة للتعميم. تشمل العوائق:

· التشويش والتكرار في البيانات الحسية.

· عدم وجود تسميات واضحة للتجريدات.

· التكامل الزمني عبر الزمن.

· البنية العلائقية والتركيبية التي تتجاوز السمات المحلية.

في البشر، تكاد تكون هذه القفزة سهلة؛ أما بالنسبة للذكاء الاصطناعي، فلا تزال مشكلةً دون حل.

4. الذكاء الاصطناعي: التعريف والتاريخ والتطور.

التعريف.

الذكاء الاصطناعي هو المجال المعني بإنشاء آلات قادرة على أداء مهام تتطلب ذكاءً، مثل الإدراك والتعلُّم والاستدلال وحل المشكلات.

يُعد التعلم العميق جزءاً من التعلُّم الآلي، الذي يُعد بدوره جزءاً من الذكاء الاصطناعي

الظهور التاريخي.

خمسينيات القرن العشرين: اختبار تورينج؛ مؤتمر دارتموث (1956). الذكاء الاصطناعي الرمزي: الأنظمة القائمة على القواعد.

الارتباطية: الشبكات العصبية، مع إحياء التعلم العميق.

الذكاء الاصطناعي الحديث: نماذج اللغات الكبيرة (Large Language Models LLMs)، والأنظمة متعددة الوسائط، والتعلم التعزيزي.

التطوير والانتشار.

تتغلغل أنظمة الذكاء الاصطناعي الآن في العديد من المجالات: محركات البحث، وأنظمة التوصية، والرؤية الحاسوبية، والمركبات ذاتية القيادة، والروبوتات، والتشخيص في الرعاية الصحية، ومعالجة اللغات الطبيعية، وألعاب الفيديو. وقد شهد الاستثمار والنشر والتبني نمواً سريعاً خلال العقد الماضي.

الاستثمار وحجم الصناعة.

• بلغ استثمار الشركات والقطاع الخاص في الذكاء الاصطناعي 252.3 مليار دولار أمريكي في عام 2024، مع نمو قوي في تمويل الذكاء الاصطناعي الخاص على أساس سنوي. وقد اجتذب الذكاء الاصطناعي التوليدي وحده حوالي 33.9 مليار دولار أمريكي من الاستثمارات الخاصة في عام 2024.

• تختلف تقديرات حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي العالمية في عام 2024باختلاف المنهجية؛ وتشمل الأرقام التمثيلية ما بين 233 و279 مليار دولار أمريكي (2024) من عدد من محللي الصناعة، مع توقعات قصيرة الأجل تتراوح بين 390 و391 مليار دولار أمريكي (2025)، وتوقعات طويلة الأجل تصل إلى تريليونات الدولارات بحلول عام 2030 في ظل سيناريوهات اعتماد عالية.

• يتميز التوزيع الجغرافي بتركيز كبير: استحوذت الولايات المتحدة على أكبر حصة من استثمارات القطاع الخاص في الذكاء الاصطناعي في عام 2024 (حوالي 109.1 مليار دولار أمريكي)، تليها الصين، ثم أوروبا بنسبة أقل بكثير. وقد ساهم في انتشار الذكاء الاصطناعي (أ) توافر مجموعات البيانات الضخمة، (ب) التطورات في الحوسبة والأجهزة المتخصصة (وحدات معالجة الرسومات، ووحدات معالجة الرسومات)، (ت) خوارزميات التعلم الآلي القابلة للتطوير (التعلُّم العميق، والمحولات)، و(ث) التمويل الضخم من الشركات والمشاريع الاستثمارية الذي سرّع من توسيع نطاق النماذج وتسويقها.

5. قدرات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته وحدوده.

القدرات.

· التعرف على الأنماط (الصور، الكلام).

· التعلم التمثيلي (التضمينات).

· التفكير متعدد الوسائط (الرؤية + النص).

· التخطيط والتعلم التعزيزي.

التطبيقات.

· التشخيص في الرعاية الصحية.

· المركبات ذاتية القيادة.

· النمذجة المالية.

· التوليد الإبداعي.

القيود.

· نقص التجريد العميق والتفكير المنطقي السليم. غموض التمثيلات المُكتسبة.

· متطلبات حسابية وطاقة عالية.

6. المدخلات الحسية: التعريف والنطاق.

المدخلات الحسية هي البيانات الخام التي تلتقطها المستشعرات:

الرؤية: ملايين كثافات البكسل لكل إطار.

• الصوت: 16000 عينة/ثانية لكل قناة.

• الوسائط الأخرى: اللمس، والليدار، ومقاييس التسارع.

يُبرز اتساع المُدخلات الحسية وتجانسها صعوبة التجريد.

7. كسر الحاجز: كيف يُنشئ الذكاء الاصطناعي التجريدات.

المناهج.

أ. التعلُّم التمثيلي: تستخلص الشبكات العصبية السمات الكامنة.

ب. نماذج الرسوم البيانية والعلائقية: من وحدات البكسل إلى الرسوم البيانية للكيانات.

ت. الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي: دمج الإدراك العصبي مع التفكير الرمزي.

ث. الاستدلال الاستقرائي: شرح الملاحظات بأسباب مُجردة.

ج. التعلم المُجسّد: تستنتج الروبوتات التجريدات من خلال التفاعل مع العالم.

ح. التعلُّم ذاتي الإشراف: يتطلب التنبؤ بالبيانات المفقودة تمثيلاً منظماً.

التحديات.

• فك تشابك المتغيرات الكامنة.

• ضمان قابلية التفسير.

• تحقيق كفاءة العينة.

8. التداعيات والأهمية لقدرة الذكاء الاصطناعي على التجريد.

• الذكاء الاصطناعي القادر على التجريد يقترب من الذكاء العام.

• يعزز الاستقلالية والمرونة.

• يُسهّل قابلية التفسير والمتانة.

• يثير تساؤلات حول التوافق وقابلية التفسير.

مذكرة اقتصادية: تتوقع ماكينزي أن يُسهم الذكاء الاصطناعي بمبلغ 15.7تريليون دولار في الناتج المحلي الإجمالي العالمي بحلول عام 2030 إذا نضجت قدرات التجريد والتعميم.

9. الآفاق المستقبلية للذكاء الاصطناعي.

• أنظمة عصبية رمزية للتفكير المنظم.

• تعلم الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط المتجسد من خلال التفاعل.

• تجريدات قابلة للتفسير لمواءمتها مع القيم الإنسانية.

• تكامل أكبر مع الاكتشاف العلمي.

10. التكامل بين الذكاء الاصطناعي والعقول البشرية.

يتفوق البشر في التفكير المُتجسِّد والمليء بالقيم؛ بينما يتفوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأنماط واسعة النطاق. معاً:

• يكتشف الذكاء الاصطناعي تجريدات تتجاوز الحدس البشري.

• يوفر البشر الأسس والأخلاق والحكم السياقي.

• يمكن للأنظمة الهجينة إعادة تعريف الإبداع والعلم والحوكمة.

الخلاصة.

إن القدرة على تحويل التصورات الخام إلى تجريدات تُعرّف الذكاء بحد ذاته. بالنسبة للبشر، فهي أساس الثقافة والعلم؛ وبالنسبة للذكاء الاصطناعي، فهي تُمثل الطريق إلى التفكير العام والاستقلالية. يتطلب كسر هذا الحاجز تقدماً في التعلم التمثيلي، والتفكير العلائقي، والتكامل الرمزي العصبي، والتجسيد. قد يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على تحقيق هذه القفزة النوعية - ليس بالتنافس مع البشر، بل بالتآزر معهم. فمع تعاون الآلات والبشر في خلق التجريدات، قد يُعاد تشكيل مستقبل المعرفة والاكتشاف والمجتمع.