أبل: نماذج الذكاء الاصطناعي تواجه انهياراً في الدقة أمام المشكلات المعقدة

كشفت شركة أبل في دراسة حديثة أن نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة، مثل ChatGPT وGemini، تعاني من "انهيار كامل في الدقة" عند مواجهة مشكلات شديدة التعقيد، مما يثير تساؤلات حول حدود التطور الحالي في هذا المجال.
وفقاً لورقة بحثية نشرتها أبل، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (LRMs)، بما في ذلك GPT-4 من أوبن إيه آي، وجيميناي ثينكينغ من غوغل، وClaude 3 من أنثروبيك، تُظهر أداءً جيداً في المهام المتوسطة، لكنها تفشل بشكل كبير عند التعامل مع مسائل أكثر صعوبة.
أوضحت الدراسة أن هذه النماذج تُهدر طاقتها في حل المشكلات البسيطة بسرعة، لكن مع زيادة التعقيد، تبدأ في تقديم إجابات خاطئة أولاً قبل تصحيحها لاحقاً. وفي المشكلات فائقة الصعوبة، تدخل هذه النماذج في حالة "انهيار" ولا تتمكن من إنتاج أي حلول صحيحة على الإطلاق.
ونقلت الصحيفة البريطانية عن الباحثين قولهم: "على عكس التوقعات، فإن هذه النماذج تقلل من جهدها الاستدلالي كلما زادت صعوبة المشكلة، مما يشير إلى قيود جوهرية في قدراتها الحالية".
واختتمت الورقة البحثية بالإشارة إلى أن التقنيات الحالية ربما وصلت إلى سقفها التطوري، مما يطرح تحديات كبيرة أمام مستقبل الذكاء الاصطناعي المتقدم.