بحسب الأكاديمي الروسي إيغور كالييف، فإن برنامج الدردشة الآلي لا يختلف بشكل أساسي عن نظام الاتصال السريع الشهير T9 الموجود في الهاتف المحمول. واستنادا إلى الحروف الأولى، فإنه يخمن كلمة تريد كتابتها ويقدم خيارات جاهزة من القاموس. وظهرت هذه الأنظمة التنبؤية لأول مرة في عام 2010، لكنها لم تسبب أي ضجة كبيرة.
ويقول إيغور كالييف: "لقد بدأت القصة في عام 2019، عندما قدمت شركة Open AI نظام GPT-2، وهو نظام يستخدم التعلم الآلي لإنشاء النصوص. فماذا فعلوا؟ لقد استخدموا خدمة Reddit عبر الإنترنت، وقاموا بتنزيل جميع الرسائل التي حصلت على أكثر من ثلاثة إعجابات (لايك) من هناك، وقاموا بتحميلها على الشبكة العصبية. وكان هناك 8 ملايين من هذه الرسائل، وكان الحجم الإجمالي 40 غيغابايت".
وعلى سبيل المقارنة، فإن حجم جميع أعمال شكسبير يشغل مساحة 5 ميغا بايت (أي بمقدار 8 آلاف مرة أقل). وفي الوقت نفسه، احتوى نموذج GPT-2 على 1.5 مليار صفة، وكلما زاد عدد المواصفات التي تم تدريب النموذج عليها، أصبح "أكثر ذكاء".
لكن الظاهرة المبهرة حدثت عند الانتقال إلى GPT-3 حيث ازداد حجم النصوص التدريبية بمقدار 10 أضعاف، أي حتى 420 غيغابايت. وتم توسيع عدد صفات النموذج إلى 175 مليارا. وكما يقول المطورون: "في مكان ما عند مطلع 13 مليار صفة حدثت قفزة نوعية، وبدأ النظام فجأة في حل المشكلات التي لم يتم تدريبه عليها. وكانت هذه أبسط المهام، لكن هذا الأمر يدل على ظهور بدايات الذكاء الاصطناعي القوي، حيث كان للآلة القدرة على اكتساب وإنشاء معرفة جديدة. وحتى الآن، تم تطوير هذه الجودة في الذكاء الاصطناعي على مستوى الطفل.
ولكن ماذا سيحدث غدا أو بعد غد؟ هل سيتمكن الذكاء الاصطناعي من التفوق على الذكاء البشري في المستقبل؟
تصنيع نظير "حديدي" للدماغ سيحتاج إلى طاقة محطة كهرومائية واحدة
قال الأكاديمي إيغور كالييف: "أنا لا أؤمن بذلك"، وشرح سبب عدم إيمانه بقدرة الذكاء الاصطناعي على التفوق على الذكاء البشري مضيفا: " في بداية عام 2018، حاولت الصين محاكاة عمل الدماغ البشري على الكمبيوتر العملاق Sunway Taihulight، وكان آنذاك أسرع كمبيوتر خارق في العالم. واستغرق الأمر 4 دقائق من وقت الكمبيوتر لإعادة إنتاج ثانية واحدة من نشاط الدماغ البشري في 1% من الدماغ. إذا قمنا بتوسيع هذا الوضع إلى 100% من الدماغ البشري، فسنحتاج إلى حاسوب عملاق بأداء أكبر بثلاثة أضعاف مما هو موجود حاليا".
ومن الناحية النظرية، يمكن أن يظهر مثل هذا الحاسوب بحلول عام 2030. وإذا تم تطويره على أساس التقنيات الحالية، فسيكون هذا الكمبيوتر العملاق بحجم مبنى مكوّن من 17 طابقا بأساس يعادل 300 × 300 متر. وسوف يستهلك 1.63 غيغاوات من الكهرباء، وهو ما يعادل تقريبا إنتاج محطة طاقة كهرومائية متوسطة. وعلى سبيل المقارنة فإن دماغ الإنسان يستهلك 20 واطا من الطاقة ويشغل حجما قدره 1300 سم مكعب".
وبطبيعة الحال، فإن التكنولوجيا تتحسن وتتطور باستمرار، ولكن هنا طريق مسدود. وحسب الأكاديمي الروسي لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل بدون أجهزة كمبيوتر عملاقة، لأنه من الممكن تدريب الشبكات العصبية والعمل مع كميات كبيرة من المعلومات وأحجام نصوص التدريب بمساعدة هذه الآلات المعجزة فقط. وعلى سبيل المثال، تم تطوير Gpt-4 بالفعل على أساس الكمبيوتر العملاق Azure AI الذي تم إنشاؤه خصيصا لذلك، وإنه يحتوي على 285 ألف معالج ويبلغ أداءه 30 بيتافلوب. لكن الحقيقة تكمن في أننا وصلنا بالفعل إلى الحد المادي لأداء أجهزة الكمبيوتر العملاقة الحديثة المصنوعة من السيليكون.
ووصلت المعايير التكنولوجية الحديثة لإنشاء الدوائر الدقيقة إلى 3-5 نانومتر، والمسافة بين ذرات السيليكون هي 0.6 نانومتر فقط. هذا هو الحد الذي لا يمكننا تجاوزه. وبالإضافة إلى ذلك تتمتع أجهزة الكمبيوتر العملاقة بأداء عال في فئة ضيقة جدا من المهام، ولا تؤدي الزيادة في عدد المعالجات فقط إلى زيادة الأداء بل على العكس من ذلك، فإنها تبدأ في الانخفاض، لأن معظم الوقت يتم إنفاقه على تنظيم العمليات الحسابية بدلا من العمليات المفيدة.
وبالطبع، فإن العلم لا يقف ساكنا، وهناك العديد من الأساليب الواعدة، ويتم تطوير أحدها داخل المركز الوطني الروسي للفيزياء والرياضيات. وتولى الأكاديمي كاليايف الإشراف على قسم أجهزة الكمبيوتر العملاقة والذكاء الاصطناعي هناك. وتعود الفرص الجديدة في هذا المجال إلى إنشاء مسرّعات الفوتون. وأظهرت الدراسات النظرية أن استخدامها يمكن أن يزيد من سرعة التعلم الآلي بمقدار ثلاثة أضعاف.
ولكن يبدو أن الذكاء الاصطناعي لن يتمكن أبدا من المقارنة بالدماغ البشري.
المصدر: كومسومولسكايا برافدا