تفوقت أداة Centaur، التي تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، على النماذج النفسية التقليدية المبنية على معادلات رياضية بسيطة، في التنبؤ بدقة أكبر بكثير لسلوك الإنسان في التجارب النفسية. تُعد القدرة على التنبؤ بدقة بكيفية استجابة البشر في مثل هذه التجارب قيمة بحد ذاتها، إذ يمكن للعلماء استخدام Centaur لمحاكاة تجاربهم مسبقًا على الكمبيوتر قبل استقطاب المشاركين ودفع تكاليفهم.
ومع ذلك، يقترح الباحثون في دراستهم أن Centaur قد يتجاوز دور “آلة التنبؤ” فقط. من خلال دراسة آليات عمل Centaur التي تسمح له بتقليد السلوك البشري بدقة، يمكن تطوير نظريات جديدة حول كيفية عمل العقل البشري داخليًا.
شكوك في فهم العقل من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة
مع ذلك، يشكك بعض علماء النفس في قدرة Centaur على كشف أسرار العقل البشري. صحيح أن أداء Centaur يتفوق على النماذج النفسية التقليدية في التنبؤ بالسلوك، لكنه يحتوي على مليار مرة عدد أكبر من المعاملات (parameters). وهذا يثير تساؤلات حول ما إذا كانت آلية عمله تشبه الدماغ البشري حقًا أم مجرد تقليد سطحي للسلوك.
تُشبه أوليفيا جيست، أستاذة العلوم الإدراكية الحاسوبية في جامعة رادبود في هولندا، Centaur بالحاسبة التي يمكنها توقع ناتج جمع عددين، لكنها لا تقدم فهمًا عميقًا لكيفية قيام البشر بعملية الجمع.
التحدي في تفسير “الصندوق الأسود”
حتى إذا كان Centaur يعكس شيئًا جوهريًا في علم النفس البشري، فإن استخراج هذه الرؤى من ملايين الوحدات العصبية في النموذج يمثل تحديًا كبيرًا. إذ لم يتمكن الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي حتى الآن من فهم النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كامل، ويبدو أن فهم نموذج عصبي هائل يمثل العقل البشري سيكون أكثر صعوبة.
الحل البديل: النماذج العصبية الصغيرة
يدرس أحد الأبحاث المنشورة في مجلة Nature نماذج عصبية صغيرة جدًا، بعضها يحتوي على خلية عصبية واحدة فقط، لكنها قادرة على التنبؤ بسلوك الحيوانات مثل الفئران والقرود وحتى البشر. يتيح صغر حجم هذه النماذج تتبع نشاط كل خلية عصبية بدقة، واستخدام هذه البيانات لفهم كيفية توليد التنبؤات السلوكية.
وعلى الرغم من أنه لا يمكن الجزم بأن هذه النماذج الصغيرة تعمل تمامًا كأدمغة الكائنات التي تحاكيها، إلا أنها توفر على الأقل فرضيات يمكن اختبارها لتفسير الإدراك البشري والحيواني.
التوازن بين الدقة والفهم
هناك تكلفة في قابلية الفهم: فبينما يستطيع Centaur التنبؤ بسلوكيات معقدة في العديد من المهام، فإن النماذج الصغيرة مخصصة لمهام محددة للغاية، مثل التنبؤ باختيار الناس لألعاب القمار على آلات مختلفة.
يقول مارشيلو ماتار، أستاذ مساعد في علم النفس والعلوم العصبية في جامعة نيويورك وقائد الدراسة المتعلقة بالنماذج الصغيرة:
“إذا كان السلوك معقدًا جدًا، تحتاج إلى نموذج عصبي كبير، لكن ذلك يجعل فهمه أمرًا صعبًا للغاية.”
هذا التوازن بين التنبؤ والفهم هو سمة أساسية في علوم الشبكات العصبية الحديثة. ومع تقدم الدراسات مثل دراسة ماتار، يحقق العلم تقدمًا نحو سد الفجوة بين قدرة النماذج على التنبؤ وفهم آلياتها الداخلية.
