منوعات
أخر الأخبار
د. دعاء محيي الدين تطرح رؤية جديدة لقياس ذكاء الآلة.. هل يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي «IQ» خاص به؟
من سؤال «ماذا يعرف الذكاء الاصطناعي؟» إلى السؤال الأكثر عمقًا: «كيف يفكر؟ وكيف يحل المشكلات؟»
هل يمكن أن نضع للذكاء الاصطناعي اختبارًا يشبه اختبار الذكاء البشري IQ؟
السؤال يبدو للوهلة الأولى بسيطًا، لكنه يفتح واحدًا من أكثر الملفات إثارة في مستقبل الذكاء الاصطناعي: كيف نقيس ذكاء الآلة؟
فالإنسان لا يُوصف بالذكاء لأنه يحفظ عددًا كبيرًا من المعلومات فقط، وإنما لأنه يستطيع فهم المشكلة، والاستدلال، واكتشاف الأنماط، والتخطيط، واستخدام المعرفة، واتخاذ القرار.
ومع انتقال الذكاء الاصطناعي من مجرد أنظمة تجيب عن الأسئلة إلى أنظمة تستطيع البحث والتخطيط واستخدام الأدوات وتنفيذ المهام متعددة الخطوات، أصبح من الضروري التفكير في طرق جديدة لقياس قدراته.
ومن هنا توضح الدكتورة دعاء محيي الدين عضو هيئة تدريس بكلية الحاسبات ونظم المعلومات و استشاري الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات أهمية اختبارات مثل GAIA، التي تمثل اتجاهًا مختلفًا في تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة.
GAIA.. عندما لا يكون السؤال «هل تعرف؟» وإنما «هل تستطيع أن تنجز؟»
الاختبارات التقليدية للذكاء الاصطناعي قد تقيس قدرة النموذج على الإجابة عن أسئلة في الرياضيات أو اللغة أو المعرفة العامة.
لكن GAIA تنظر إلى الأمر من زاوية أكثر تعقيدًا.
الفكرة الأساسية هي وضع النظام أمام مهام تتطلب مجموعة من القدرات في الوقت نفسه، مثل فهم السؤال، والاستدلال، والبحث، واستخدام الأدوات، والتعامل مع البيانات أو الملفات، وتنفيذ عدة خطوات للوصول إلى النتيجة الصحيحة.
وبذلك ينتقل التقييم من:
«كم معلومة يعرفها النظام؟»
إلى:
«ماذا يستطيع النظام أن يفعل بهذه المعرفة؟»
وهنا تبدأ المقارنة الحقيقية مع الذكاء البشري.
هل GAIA هو IQ للذكاء الاصطناعي؟
الإجابة العلمية الدقيقة هي: لا.
فـGAIA ليس اختبار IQ بالمعنى النفسي المعروف، ولا يمكن ببساطة تحويل نتيجته إلى رقم مثل 120 أو 140.
لكن فلسفة GAIA تقترب من سؤال مهم في اختبارات الذكاء البشري، وهو قياس القدرة على التعامل مع المشكلات، وليس مجرد حفظ المعلومات.
فالإنسان الذكي لا يعتمد على المعرفة وحدها؛ وإنما يعرف كيف يبحث، وكيف يحلل، وكيف يربط المعلومات، وكيف يضع خطة للوصول إلى الحل.
وهذه القدرات نفسها أصبحت اليوم جزءًا من تقييم الأنظمة الذكية الحديثة.
من «ذكاء واحد» إلى «بصمة معرفية»
وترى الدكتورة دعاء محيي الدين أن مستقبل قياس الذكاء الاصطناعي قد لا يكون في البحث عن رقم واحد يشبه IQ البشري، وإنما في بناء بصمة معرفية Cognitive Fingerprint توضح نقاط قوة وضعف النظام.
فقد يكون نموذج ما قويًا جدًا في الاستدلال، لكنه أقل قدرة على التخطيط.
وقد يكون آخر ممتازًا في استخدام الأدوات، لكنه يحتاج إلى تحسين في التحقق من النتائج.
وقد يتفوق نموذج ثالث في فهم الصور والبيانات متعددة الوسائط.
لذلك، فإن اختزال كل هذه القدرات في رقم واحد قد يخفي معلومات مهمة.
والبديل الأكثر تعبيرًا هو بناء ملف معرفي متعدد الأبعاد.
كيف يمكن أن تبدو هذه البصمة؟
يمكن تصور الذكاء الاصطناعي باعتباره منظومة من مجموعة قدرات، مثل:
الاستدلال – حل المشكلات – التخطيط – استخدام الأدوات – دمج المعرفة – التعامل مع البيانات – التحقق من النتائج – الفهم متعدد الوسائط.
ثم يتم قياس أداء النظام في كل محور على حدة.
وبذلك يمكن أن نحصل على صورة أكثر دقة عن قدراته.
فبدلًا من القول:
««هذا النظام لديه IQ = 150»»
يمكن القول:
««هذا النظام يمتلك مستوى مرتفعًا في الاستدلال واستخدام الأدوات، ومستوى متوسطًا في التخطيط والتحقق».»
وهذا أكثر فائدة للباحث والمطور وصانع القرار.
لماذا أصبحت هذه الفكرة مهمة الآن؟
لأن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد Chatbot.
نحن ندخل تدريجيًا إلى عصر Agentic AI؛ حيث يستطيع النظام فهم الهدف، ووضع خطة، واستخدام الأدوات، وتنفيذ سلسلة من الإجراءات، ثم مراجعة النتائج.
وهنا تصبح طريقة القياس القديمة غير كافية.
فإذا كان النظام يستطيع تنفيذ مهمة تستغرق من الإنسان ساعات، فإن السؤال لم يعد فقط عن قدرته على الإجابة الصحيحة، وإنما عن:
كيف خطط؟
ما الأدوات التي استخدمها؟
هل اختار الاستراتيجية المناسبة؟
هل اكتشف أخطاءه؟
هل استطاع تصحيح مساره؟
وهل وصل إلى النتيجة بطريقة موثوقة؟
وهذه أسئلة تقترب بصورة أكبر من مفهوم الذكاء العملي والمعرفي.
الإنسان والآلة.. هل يمكن المقارنة؟
المقارنة بين الإنسان والآلة ليست سهلة.
فالإنسان يمتلك جوانب لا تقيسها اختبارات الذكاء الاصطناعي بسهولة، مثل الخبرة الحياتية، والوعي الاجتماعي، والعاطفة، والحكم الأخلاقي، والقدرة على فهم السياق الإنساني.
وفي المقابل، يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة كميات ضخمة من المعلومات بسرعة تفوق الإنسان في كثير من المهام.
ولهذا فإن الهدف ليس إثبات أن الآلة «أذكى من الإنسان» أو العكس.
الهدف هو فهم:
أي نوع من الذكاء تمتلكه الآلة؟
نحو «مؤشر ذكاء معرفي» للذكاء الاصطناعي
ومن هنا يمكن تطوير اتجاه بحثي جديد يقوم على بناء مؤشر معرفي للأنظمة الذكية، يجمع نتائج مجموعة من الاختبارات والـBenchmarks، بدل الاعتماد على اختبار واحد.
ويمكن أن يضم المؤشر أبعادًا مثل:
– Reasoning — الاستدلال.
– Problem Solving — حل المشكلات.
– Planning — التخطيط.
– Tool Use — استخدام الأدوات.
– Knowledge Integration — دمج المعرفة.
– Execution — تنفيذ المهام.
– Verification — التحقق من النتائج.
– Multimodal Understanding — الفهم متعدد الوسائط.
وبذلك يصبح لدينا ما يشبه ملفًا معرفيًا للذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه للمقارنة بين النماذج، وليس مجرد رقم واحد.
من المختبر إلى صناعة القرار
أهمية هذا الاتجاه لا تتوقف عند البحث العلمي.
ففي الجامعات، يمكن استخدام مثل هذه المؤشرات لتقييم أدوات الذكاء الاصطناعي التعليمية.
وفي المؤسسات، يمكن استخدامها لاختيار الأنظمة المناسبة لمهام محددة.
وفي البحث العلمي، يمكن أن تساعد في مقارنة قدرات النماذج بصورة أكثر موضوعية.
أما صانع القرار، فيحتاج إلى معرفة ليس فقط «أي نموذج حصل على أعلى نتيجة؟»، وإنما:
أعلى في ماذا؟
وأفضل في أي نوع من المهام؟
وأين يمكن الوثوق به؟
وأين يحتاج إلى رقابة بشرية؟
وهنا يتحول قياس الذكاء الاصطناعي من قضية تقنية إلى قضية إدارية واستراتيجية.
الذكاء لا يقاس بالرقم فقط
تكمن أهمية هذه الرؤية في أنها تعيد صياغة السؤال من الأساس.
فربما لا يكون المستقبل في أن نقول إن للذكاء الاصطناعي IQ مثل الإنسان.
وربما يكون السؤال الأكثر دقة:
ما هي خريطة القدرات المعرفية لهذا النظام؟
وما الذي يستطيع فعله بصورة أفضل؟
وأين يخطئ؟
ومتى يحتاج إلى الإنسان؟
وهل يستطيع التعلم من الأخطاء؟
وهل يمكن الوثوق في قراراته؟
هذه الأسئلة قد تكون أكثر أهمية من أي رقم منفرد.
الذكاء الاصطناعي لا يحتاج بالضرورة إلى «IQ بشري»… بل يحتاج إلى مقياس يصف ذكاءه كما هو.
وهنا تكمن أهمية الانتقال من اختبار الذكاء إلى بصمة الذكاء؛ ومن سؤال «كم درجة حصل عليها النظام؟» إلى سؤال أكثر عمقًا:
««ما الذي يستطيع هذا النظام أن يفكر فيه، ويخطط له، وينفذه، ويتعلم منه، ويبرره؟»»
وربما يكون هذا هو الطريق نحو الجيل القادم من معايير تقييم الذكاء الاصطناعي؛ جيل لا يقيس الآلة بما يشبه الإنسان فقط، بل يحاول أولًا أن يفهم طبيعة ذكائها الخاصة.
