# ما هي AGI؟ هدف الذكاء الاصطناعي الذي يتحدث عنه الجميع لكن لا أحد يستطيع تعريفه بوضوح

ملخص سريع

• الذكاء الاصطناعي العام يشير إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التعلم والتفكير عبر العديد من المهام.
• يقول الباحثون إن روبوتات الدردشة الحالية قوية لكنها لا تزال بعيدة عن الذكاء العام الحقيقي.
• يختلف الخبراء حول موعد وصول الذكاء الاصطناعي العام أو كيف يمكن لأي شخص التعرف عليه عند حدوثه.

الذكاء الاصطناعي العام، أو AGI، هو أحد المعالم الأكثر ذكرًا في صناعة الذكاء الاصطناعي. يتوقعه التنفيذيون التكنولوجيون، ويستثمر المستثمرون مليارات لتمويل أبحاثه، ويحذر النقاد من مخاطره عند ظهوره. لكن ما هو بالضبط الذكاء الاصطناعي العام لا يزال غير واضح، ولا يزال الباحثون يختلفون حول ما يُعتبر “ذكاءً عامًا”، ومتى قد يظهر، وكيف يمكن التعرف عليه عند حدوثه. قال مالو بورغون، الرئيس التنفيذي لمعهد أبحاث الذكاء الآلي، لـ Decrypt: “هناك العديد من التعريفات المختلفة. عندما نبدأ في الحديث عن، هل هذا النظام هو AGI؟ هل ذلك النظام هو AGI؟ ما الذي يؤهل بالضبط أن يُعتبر AGI وفقًا لأي تعريف؟ أعتقد أن ذلك صعب نوعًا ما.”

أبدى شخصيات بارزة، بما في ذلك سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، وداريو أموداي، الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، وإيلون ماسك، الرئيس التنفيذي لـ xAI، آرائهم وتوقعاتهم حول ظهور الذكاء الاصطناعي العام. قال ماسك في ديسمبر خلال مقابلة مع رئيس مجلس إدارة مؤسسة XPRIZE، بيتر ديامانديس: “أعتقد أننا سنصل إلى AGI في عام 2026”. “أنا واثق أنه بحلول عام 2030، سيتجاوز الذكاء الاصطناعي ذكاء جميع البشر مجتمعين.” على عكس الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يعرفه معظم الناس بفضل ChatGPT، يشير الذكاء الاصطناعي العام، أو AGI، عمومًا إلى نظام ذكاء اصطناعي يمكنه فهم، وتعلم، وتطبيق المعرفة عبر العديد من المهام المختلفة بمستوى يشبه الإنسان، بدلاً من أداء وظيفة متخصصة واحدة. يعود مفهومه إلى أيام البحث الأولى في الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات.

ابتداءً من أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، روّج باحثون مثل بن غورزيل، شين ليج، وبيتر فوس، لمصطلح “الذكاء الاصطناعي العام” لتمييز الهدف الأصلي للذكاء الاصطناعي على مستوى الإنسان، والذي يتمتع بقدرة واسعة، عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة التي تتطور بشكل متزايد في المختبرات والجامعات. ومع ذلك، قال بورغون إن تحقيق “ذكاء بمستوى الإنسان” ليس هدفًا واحدًا يناسب الجميع. “هناك العديد من الأسباب من تاريخ تطورنا، وكيفية هيكلة أدمغتنا، وبطء الأعصاب، والحدود على الذاكرة العاملة وسرعة عمل أدمغتنا، بحيث نتوقع أنه إذا استطعنا تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي تمتلك هذه الخاصية التي نمتلكها، فهناك مساحة هائلة فوقنا”، قال.

يقول البعض إن الذكاء الاصطناعي العام موجود بالفعل أدت التقدمات الأخيرة في نماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي القوي مثل Gemini وChatGPT وGrok وClaude، التي يمكنها كتابة مقالات، وإنشاء صور، وتوليد رموز، والإجابة على أسئلة معقدة، إلى جدل واسع حول ما إذا كان قد تم تحقيق الذكاء الاصطناعي العام بالفعل. لكن، كما قال بورغون، ما ينقصها هو الاستقلالية. “في الغالب، يتضمن تعريف معظم الناس للذكاء الاصطناعي العام إحساسًا بالاستقلالية”، قال بورغون. “أي أن هذه الأنظمة ليست مجرد أدوات وروبوتات دردشة، بل لديها طبيعة وكيلة حيث يمكنها إنجاز المهام في مجموعة واسعة من البيئات باستقلالية كبيرة.” قال بن غورزيل، الرئيس التنفيذي لـ SingularityNET وأحد الشخصيات التي ساهمت في نشر مصطلح AGI، إن هذا التفسير يمدد المفهوم. “لقد أصبح المصطلح الآن مشوشًا إلى حد كبير في وسائل الإعلام”، قال غورزيل لـ Decrypt. “يجد رؤساء الشركات التقنية من الملائم أن يقولوا، ‘مرحبًا، لقد أطلقنا AGI بالفعل،’ ويبالغ الناس في التهويل.” شرح غورزيل أن AGI، من الناحية النظرية، تشير إلى أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعلم وأداء مجموعة واسعة من المهام تتجاوز تلك التي تم تدريبها عليها بشكل صريح. وقال إن نماذج اليوم قوية لكنها تختلف جوهريًا عن الذكاء العام. “لا تصل إلى هناك من خلال تعلم القيام بكل شيء”، قال. “بل تصل إلى هناك من خلال وجود الإنترنت بأكمله مخزنًا في قاعدة معرفتها.” بينما يستثمر مطورو الذكاء الاصطناعي مليارات الدولارات في بناء مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي لتوفير قدر أكبر من الحوسبة لنماذج أكثر قوة، فإن الذكاء الاصطناعي العام الحقيقي يحتاج إلى تعميم وتوليد رؤى جديدة تتجاوز مجرد إعادة تركيب بيانات التدريب، كما شرح. “إذا أخذت أنظمة الشبكات العصبية العميقة الحالية وتدربتها على الموسيقى حتى عام 1900، فلن تبتكر الهيب هوب أو الجرايندكور أبدًا”، قال غورزيل. جادل غورزيل بأن الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي العام من غير المرجح أن يظهر كحد فاصل واحد وواضح. “لا يجب أن يكون هناك حد حاد تمامًا بين الذكاء الاصطناعي العام وما قبل الذكاء الاصطناعي العام”، قال، مقارنًا ذلك بمناطق الرمادي في علم الأحياء حول الفيروسات والفيروسات الرجعية. وأضاف أنه لا يزال من الواضح أن الكلب حي والحجر ليس كذلك، حتى لو كانت بعض الحالات الحدودية “غامضة” مثل الفيروسات. قال كايل تشان، الباحث في معهد بروكينغز الذي يدرس سياسة الذكاء الاصطناعي العالمية، إن النقاش توسع ليشمل عدة سيناريوهات مختلفة. التطوير في الخارج “هناك مجموعة كاملة من المفاهيم التي نعنيها بـ AGI”، قال تشان لـ Decrypt. “من جهة، هناك فكرة تحسين الذات التكرارية وانفجار الذكاء، ومن جهة أخرى، هناك نسخة أكثر ‘عادية’ — ذكاء اصطناعي يمكنه القيام بالعديد من الأمور التي يستطيعها البشر، أو الذكاء الاصطناعي كتقنية عادية مثل الإنترنت أو الحواسيب.” بينما يناقش مختبرات الذكاء الاصطناعي الأمريكية التداعيات الوجودية للـ AGI، قال تشان إن الحديث في الصين يختلف تمامًا. “الـ AGI ليس شيئًا كبيرًا جدًا في الصين، خاصة من قبل صانعي السياسات، والمجتمع الأوسع للذكاء الاصطناعي، وصناعة التكنولوجيا بشكل عام”، قال. “معظم الناس يركزون على محاولة جني الأرباح من هذا الشيء، وخاصة الجانب المادي، وهو مجال أعتقد أن الصين وشركاتها التقنية فيه تتفوق على الولايات المتحدة، حيث يمكنهم بناء الروبوتات أو الأنظمة الذاتية، والطائرات بدون طيار، وأي شيء مدعوم بالذكاء الاصطناعي، لأن لديهم سلاسل إمداد الأجهزة التي لا تمتلكها الولايات المتحدة.” اعترف تشان أن مطوري الذكاء الاصطناعي في الصين ليسوا مركزين على الـ AGI بنفس القدر الذي يركز عليه نظراؤهم الأمريكيون، لكنه لا يزال على رادارهم. “بعض مؤسسي الذكاء الاصطناعي الصينيين يتحدثون عن الـ AGI، وبعضهم يتحدث حتى عن نوع من الـ ASI”، قال. “لكن بشكل عام، الـ AGI ليست شيئًا كبيرًا جدًا في الصين.” تتفاوت التوقعات حول موعد وصول الـ AGI بشكل كبير. بالنسبة للباحثين الذين يدرسون التقنية، قد يكون التصنيف نفسه أقل أهمية مما يمكن أن تفعله الأنظمة. “ما هي آثار وقدرات هذه الأنظمة؟” قال بورغون. “هذه هي العقلية التي نريد أن نكون فيها الآن.”