إد تشي: التايواني الذي علّم الذكاء الاصطناعي "التفكير خطوة بخطوة"، ونقل علم النفس المعرفي إلى الآلات

في وقت كان العالم كله يلاحق الذكاء الاصطناعي بقوة حوسبة تُقدّر بمئات الملايين من الدولارات، غيّرت ورقة بحثية واحدة طريقة استدلال الآلات، وكلفت حوالي خمسة آلاف دولار فقط.

تلك الورقة تُدعى "سلسلة التفكير" (Chain of Thought). ما فعلته يبدو بسيطًا إلى حد لا يشبه الاختراق: في الأمثلة المقدمة للذكاء الاصطناعي، تُضاف بضعة أسطر من "عملية الحل"، لتوجيهه لاستخراج الخطوات الوسيطة أولًا قبل إعطاء الإجابة، تمامًا كما يُطلب من الطالب كتابة المسودة أولًا بدلًا من القفز مباشرة إلى الاستنتاج. من بين المؤلفين التسعة، كان هناك تايواني وُلد في دانشوي، يُدعى إد تشي.

فسّر هو لاحقًا تلك الخمسة آلاف دولار قائلًا: "تلك المشكلة لم تكن قابلة للحل بقوة الحوسبة، بل كانت نمطًا آخر من التفكير".¹

نظرة عامة في 30 ثانية: إد تشي (Ed H. Chi) هو نائب رئيس الأبحاث في جوجل ديب مايند، وأحد المؤلفين المشاركين في ورقة "سلسلة التفكير" التي مكّنت الذكاء الاصطناعي من "الاستدلال خطوة بخطوة". في كل مرة تطلب فيها من تشات جي بي تي أو جيميناي "أن يفكر خطوة بخطوة" فيُجيب بشكل أفضل، فاعلم أن فكرة جعل الآلة تستدل تدريجيًا لها جذور تمتد من تايوان. هاجر إلى الولايات المتحدة وهو في الخامسة عشرة تقريبًا برفقة والدته التي كانت تسعى لنيل الدكتوراه، وأثناء مساعدته لها في كتابة أطروحة في علم النفس التربوي، تعرّف على مفهوم نفسي عن "كيف يتعلم البشر". بعد ثلاثة عقود، أدخل هذا المفهوم إلى الآلات. تايوان تعرف "نور تايوان" الذي يصنع الرقائق، لكنها تكاد لا تعرف هذا الإنسان الذي شكّل "كيف يفكر الذكاء الاصطناعي".

أطروحة الدكتوراه للأم

القصة لا تبدأ من جوجل، بل من مكتب كتابة.

نشأ إد تشي في دانشوي. يقول: "أنا تايواني أصيل، وُلدت في دانشوي، ثم ذهبت إلى الولايات المتحدة للدراسة في سن الخامسة عشرة تقريبًا مع والدَيّ، لأن والدتي ذهبت لنيل الدكتوراه في ذلك الوقت".² تخفي هذه الجملة مشهدًا غير مألوف: في ذلك العصر، كان معظم الأطفال التايوانيين الذين يسافرون للخارج يذهبون كـ"طلاب صغار" وحدهم، أما هو فهاجرت العائلة بأكملها من أجل دراسة الأم. أن تهاجر عائلة تايوانية إلى الولايات المتحدة بسبب مسيرة الأم الأكاديمية، كان أمرًا نادرًا في تلك الحقبة.

دانشوي، حيث وُلد إد تشي ونشأ. بعد أكثر من ثلاثة عقود، ما حمله من هنا سيصبح منهجية لتعليم الآلات التفكير.

كانت الأم تدرس الدكتوراه في علم النفس التربوي. خلال سنوات الثانوية والجامعة، ساعدها في كتابة الأطروحة. طالب لا يزال يدرس، يساعد والدته في تنظيم أطروحة أكاديمية تناقش "كيف يتعلم البشر"، وفي تلك العملية، صادف لأول مرة نظرية المخطط (schema theory) لعالم النفس السويسري بياجيه.

تنص نظرية المخطط على أن الدماغ البشري يحوي هياكل معرفة منظمة تُدعى "المخططات"، ونحن نعتمد عليها لفهم العالم. عند تعلم شيء جديد، إما ندمج المعلومة الجديدة في مخطط قديم (وهذا يُسمى الاستيعاب)، أو يعجز المخطط القديم عن استيعابها فيضطر للتعديل أو يُبنى مخطط جديد (وهذا يُسمى التكيف). قد يبدو الأمر مجردًا، لكنه يجيب على سؤال جذري: كيف يتحول الإنسان من "لا يعرف" إلى "يعرف".

مفهوم ذلك المكتب، بعد ثلاثين عامًا، سيصبح منهجية لتعليم الآلات الاستدلال. لكن قبل ذلك، كان عليه أن يقطع طريقًا طويلًا، وطريقًا قلّما سلكه أحد.

إد تشي يروي في "وقت قراءة التكنولوجيا VK الحلقة 122" أصل فكرة سلسلة التفكير، من مساعدة والدته في أطروحة الدكتوراه في علم النفس التربوي، وتعلم نظرية مخطط بياجيه، وصولًا إلى كيفية تحويلها إلى منهجية لتعليم الذكاء الاصطناعي الاستدلال. هذه المقابلة هي المصدر الجوهري لهذا المقال.

من دانشوي إلى مينيسوتا، בעקבות تصريح قبول الدكتوراه

عند وصوله إلى مينيسوتا، أكمل الثانوية، والبكالوريوس، والماجستير، والدكتوراه في جامعة واحدة: جامعة مينيسوتا، خلال ست سنوات ونصف، وحصل على ثلاث درجات³. التحق بالجامعة وحصل على أعلى مرتبة شرف (Summa Cum Laude)، وأطروحة الدكتوراه كانت في تصور المعلومات، بعنوان "إطار عمل لجداول بيانات تصور المعلومات"، وأشرف عليه البروفيسور جون تي ريدل، رائد أنظمة التوصية.

وصل إلى مينيسوتا في الخامسة عشرة برفقة والدته، ليقضي هناك ست سنوات ونصف وينال ثلاث درجات. المشرف جون تي ريدل رائد بحوث أنظمة التوصية: هذا الخيط سيعود لاحقًا ليرتبط بعمله في جوجل.

لكن الأهم من الدرجات، هو كيف حدّد موقعه.

قال في مقابلة عبارة صريحة جدًا: "باللغة الإنجليزية يُقال I'm a generalist... باحث من نوع jack of all trades but master of none. لكن حين أدركت أن رياضياتي ليست أفضل من غيري، شعرت أنني ربما أستطيع القيام بأبحاث أشبه بـ'الجسر' (bridging)، تربط مجالًا بآخر".⁴

هذا الاختيار في الأوساط الأكاديمية له ثمن. هو نفسه قال إن من يقوم بأبحاث الجسر "لا يُعد باحثًا حقيقيًا في المجال أ، ولا في المجال ب". من يتقن جانبًا واحدًا، يمنحه العالم موقعًا واضحًا؛ أما من يقف بين الجانبين، فغالبًا لا يقبله أي منهما. لكنه راهن على هذه المنطقة الوسطى. ولاحقًا، تبيّن أن أهم خطوات الذكاء الاصطناعي حدثت تحديدًا في هذه المنطقة الوسطى.

✦ "ربما أستطيع القيام بأبحاث أشبه بالجسر، تربط مجالًا بآخر."

في بالو ألتو، تعلّم تحويل علم النفس إلى برمجيات

عام 1997، التحق بمكان أسطوري للتدريب: مركز زيروكس بالو ألتو للأبحاث (Xerox PARC).

قد يكون هذا الاسم غريبًا على القارئ التايواني، لكنك تستخدم يوميًا اختراعاته. الفأرة، واجهة المستخدم الرسومية، الطابعة الليزرية، الإيثرنت — هذه التقنيات التي أرست عصر الحاسوب الشخصي، وُلد الكثير منها في هذا المركز البحثي الذي أسسته شركة آلات النسخ بجوار جامعة ستانفورد. جوبز زاره ذات مرة ورأى تلك الواجهة الرسومية، وأخذ الفكرة وصنع منها ماكنتوش لاحقًا. عندما ذهب إد تشي، كان المركز في عصره الذهبي الثاني.

حاسوب ألتو الذي طوره مركز زيروكس بالو ألتو للأبحاث عام 1973، هو رائد الحاسوب الشخصي والواجهة الرسومية. إد تشي تعلّم هناك لاحقًا كيف يحول علم النفس المعرفي إلى برامج قابلة للتشغيل.

المهم ليس التكنولوجيا المبهرة التي صنعها، بل من قابله هناك. "كان رئيسي في ذلك الوقت يُدعى ستيوارت كارد، وهو طالب ألين نيويل".⁵ خط التلمذة هذا يمتد لأعلى ليصل إلى حائز نوبل في الاقتصاد: هربرت سيمون.

طرح سيمون مفهوم "العقلانية المحدودة" (bounded rationality): عند اتخاذ القرار، يخضع البشر لقيود معرفية ومعلوماتية وزمنية، مما يجعل "العقلانية الكاملة" مستحيلة. وصاغ مصطلح "القرار المرضي" (satisficing): البشر لا يسعون للحل الأمثل، بل لحل "يكفي". سيمون ونيويل معًا شبّها الدماغ بآلة معالجة معلومات، واعتقدا أن "حل المشكلة" هو بحث تدريجي في فضاء المشكلة. كارد حمل هذا التفكير إلى بالو ألتو، وإد تشي استلمه من كارد.

📝 ملاحظة القيّم
الرواية السائدة عن الذكاء الاصطناعي تقول: الآلات تزداد ذكاءً لأن الرقائق تزداد سرعة، والبيانات تزداد حجمًا، والنماذج تزداد ضخامة. هذه الرواية مريحة، لكنها تغفل خيطًا خفيًا آخر. سيمون كان يسأل منذ الخمسينيات "كيف يتخذ الدماغ قرارات تحت القيود"؛ كارد أدخل علم النفس إلى حواسيب بالو ألتو عام 1974؛ إد تشي استلم الراية في التسعينيات وحوّل نظرية التقاط الطعام إلى نموذج لكيفية بحث البشر عن المعلومات على الشبكة. نصف قرن ومجموعة من الناس تواصل طرح السؤال نفسه: كيف يفكر البشر حقًا؟ بينما انشغل التيار السائد بجعل الآلات تحسب أسرع، انشغل هؤلاء بجعل الآلات تفكر بشكل أقرب للبشر. سلسلة التفكير هي ثمرة هذا الخيط الخفي.

كان بحثه الرئيسي في بالو ألتو يُدعى "التقاط المعلومات" (information foraging). المفهوم: بحث البشر عن المعلومات على الشبكة يشبه بحث الحيوانات عن الطعام في البرية، يتتبعون "الرائحة"، إن كانت قوية يتابعون، وإن ضعفت يتركون. حوّل هذا النموذج البيولوجي النفسي إلى نظام هندسي قابل للتشغيل، يتنبأ بكيفية تنقل البشر بين المواقع. هذه كانت أول معركة عملية لـ"الجسر": علم النفس المعرفي من جهة، وعلم المعلومات من جهة، وهو في الوسط يبني الجسر.

ليس المزيد من البيانات، بل الأكثر شبهًا بالبشر

عام 2011، غادر بالو ألتو إلى جوجل. السبب عملي جدًا: "البحث وحده لا يكفي، لا بد من صنع تطبيقات". نموذج زيروكس الذي "يغوص في البحث الأساسي لكنه يفشل في تحويله إلى منتجات"، رآه بعينيه.

في جوجل، بدأ بتحليل بيانات الويب، ومن 2015 إلى 2017 قاد فريقًا أعاد بناء نظام التوصية العصبي ليوتيوب، وعام 2017 أصبح كبير العلماء في جوجل برين وقاد فريقًا من سبعين شخصًا، وعام 2021 رُقي إلى عالم متميز وقاد فريقًا من 120 شخصًا، ثم أصبح نائب رئيس الأبحاث في ديب مايند⁶. وراء هذه السلسلة من المناصب، تمتد نفس جينة المنهجية: "التقاط المعلومات" نموذج لـ"كيف يجد البشر الأشياء"، وأنظمة التوصية نموذج لـ"ما يريد البشر مشاهدته"، وصولًا إلى سلسلة التفكير، نموذج لـ"كيف يستدل البشر". من الإدراك البشري، خطوة بخطوة نحو الآلة.

منعطف سلسلة التفكير، حدث بسبب استيائه من التيار السائد في تعلم الآلة آنذاك. "لماذا نحتاج لكل هذه الكمية من البيانات لكي تتعلم الآلة حقًا؟" بدأ يتساءل، "ألا يمكن استخدام منهجية علم النفس المعرفي لتعليم الآلة كيف تتعلم".⁷

فعاد إلى ذلك المفهوم. "هذه الفكرة في الحقيقة انبثقت من... فكرة ظهرت في الستينيات والسبعينيات، تُدعى نظرية المخطط. معناها الأساسي: إذا كان الإنسان يستطيع استخدام قالب (template) لحل مشكلة، فربما نستطيع نحن أيضًا استخدام هذه الطريقة لتعليم الآلة كيف تتعلم. لذا فسلسلة التفكير في الحقيقة بدأت من هذه الفكرة للتو". سألته المذيعة إن كان يقصد مخطط بياجيه، فأجاب: "نعم، بالضبط فكرة مخطط بياجيه. ذلك الشيء تعلمته في الثانوية والجامعة، حين كنت أساعد والدتي في كتابة أطروحة الدكتوراه في علم النفس التربوي، فشيئًا فشيئًا ارتبطت هذه الأشياء معًا".⁸

بذرة ذلك المكتب، نبتت.

أشهر شكل في ورقة سلسلة التفكير: اليسار يسأل بالطريقة التقليدية فيخطئ النموذج؛ اليمين فقط أضاف فقرة استدلال في المثال (الجزء المظلل بالأزرق)، فيُصيب النموذج. الفرق ليس في قوة الحوسبة، بل في وجود أو غياب "كتابة الأفكار خطوة بخطوة". الشكل من Wei et al., 2022.

وكلفت تقريبًا لا شيء. "تعرف كم قوة حوسبة استخدمنا إجمالًا؟ حوالي خمسة آلاف دولار فقط. لأن تلك المشكلة لم تكن قابلة للحل بقوة الحوسبة، بل كانت نمطًا آخر من التفكير. عندما أجرينا ذلك البحث في البداية، لم يكن هناك تمويل تقريبًا، كان مجرد شيء تخيلناه من العدم".¹

هذا هو جوهر ما يريد هذا المقال قوله: مفتاح جعل الذكاء الاصطناعي يتعلم الاستدلال، ليس المزيد من قوة الحوسبة، بل جعله أكثر شبهًا بالبشر: وهذا "الأكثر شبهًا بالبشر"، نما في أطروحة دكتوراه في علم النفس التربوي كتبها فتى من دانشوي لوالدته.

قال لمرؤوسه: لا تستخدم تلك الطريقة، جرّب المخطط

هنا لا بد من الصراحة.

ورقة سلسلة التفكير لها تسعة مؤلفين، إد تشي هو السابع. المؤلف الأول هو جيسون وي، المنفذ الرئيسي؛ والمؤلف الأخير، أي القائد الأكاديمي وفق العرف، هو ديني تشو، مؤسس فريق أبحاث الاستدلال في جوجل برين. نسبة الورقة إلى "اختراع إد تشي" غير دقيقة؛ ديني تشو هو قائد هذا الاتجاه البحثي، وديني تشو باحث في فريق إد تشي، ومرؤوس مباشر له.

إذن ما دوره بالضبط؟ لنسمع منه: "ديني تشو باحث في فريقي، انضم لفريقي وجاء ليقول إنه يريد القيام بأبحاث الاستدلال... كان يستخدم في البداية طريقة عصبية رمزية (neural symbolic) تقليدية، فقلت له إن الطريقة العصبية الرمزية لا تبدو مجدية، أفلا تفكر في طرق أخرى؟ ثم ناقشنا ببطء، واكتشفنا أنه ربما يمكن استخدام مفهوم المخطط".⁹

هذا الكلام يرسم حدود إسهامه الحقيقي. ليس المنفذ الرئيسي للورقة، لكنه ذلك الذي قال في المفترق الحاسم "لا تسلك ذلك الطريق": رفض الاتجاه العصبي الرمزي الذي بدا حينها المسار الطبيعي، ودفع النقاش نحو المخطط. الأهم، أنه استطاع التفكير في المخطط لأنه حمل منظورًا من علم الإدراك استمر عشرين عامًا إلى هذا الفريق. بمعنى آخر، هو من جعل ديني تشو "قادرًا على التفكير في المخطط".

📝 ملاحظة القيّم
آفة "نور تايوان" الشائعة، هي اختزال إسهام معقد في جملة "اخترع كذا". لكن الواقع غالبًا أكثر إثارة. ما لا يُستبدل في إد تشي، هو قوس طويل لعشرين عامًا: نقل علم النفس المعرفي خطوة بخطوة إلى الآلة، من التقاط المعلومات، إلى أنظمة التوصية، إلى سلسلة التفكير. الورقة سيكون لها تسعة مؤلفين، وترتيب، ونزاع على الفضل؛ لكن "إحضار سؤال 'كيف يفكر البشر' إلى الميدان الهندسي باستمرار لعشرين عامًا"، هذا ما فعله هو وحده في الفريق كله. لرؤية قيمته، لا بد من مد المقياس إلى عشرين عامًا، لا التوقف عند قائمة مؤلفين.

هو نفسه استخدم إطارًا أعمق لتفسير ما تلا سلسلة التفكير. عندما لا تكتفي الآلة بحل المسائل وفق القالب، بل "تتأمل" مسارها وتعود لتصحيحه، قال: "هذا في علم بياجيه المعرفي، أو في علم التعلم، يُدعى استيعابًا وتكيفًا... يبدو أن التعلم الحقيقي للآلة قد بدأ للتو للتو".¹⁰ الحل وفق القالب هو استيعاب، العودة لإعادة كتابة القالب هي تكيف: أخذ ذلك الزوج من المفاهيم الذي تعلمه حين كان يساعد والدته في كتابة الأطروحة، ونقله كما هو لوصف تعلم الآلة.

وربط سلسلة التفكير أيضًا بإطار عالم نفس آخر: "سلسلة التفكير مع الضبط الدقيق، مع التنبؤ بالكلمة التالية، تبدو وكأنها بداية آلة الاستدلال، أي ما يُدعى التفكير بالنظام الثاني — كما قال كانيمان".¹¹ النظام الأول هو التفكير الحدسي، السريع، غير المكلف (ترى ميكروفونًا فتعرف أنه ميكروفون)؛ النظام الثاني هو التفكير المكلف، العقلاني، الذي يتطلب استدلالًا خطوة بخطوة (العقل الذي يتحرك حين يُسأل "ما تعريف AGI"). في رؤيته، التعلم العميق السابق أتقن النظام الأول بعمق، بينما سلسلة التفكير هي نقطة انطلاق الآلة نحو النظام الثاني.

الآلة المستديرة، ومعيار الجدة

متى تُعتبر الذكاء الاصطناعي "قد وصلت" حقًا؟ جواب إد تشي ليس في أي مؤشر تقني، بل في الجدة.

"في اليوم الذي توبّخ فيه جدتك الروبوت المنزلي قائلة 'لقد علمتك مرة، كيف لا تزال لا تعرف'، ستعرف أن AGI قد وصلت... معيار قياسنا ينمو في الجدة".¹²

هذه الجملة أعمق مما تبدو. مكانس الروبوت اليوم لا تزال تتعثر بالأسلاك وتصطدم بالأثاث، نشتكي من غبائها لكننا لا نغضب منها حقًا: لأننا في قرارة أنفسنا نعتقد "الآلة أصلًا أغبى مني، طبيعي أن تُعلم عدة مرات". لكن حين يأتي يوم وتوبخ الجدة الروبوت كما توبخ إنسانًا لا يتعلم، فذلك يعني أنها في داخلها وضعته في موضع "من يُعلم مرة فيجب أن يتعلم". لحظة وصول AGI، ليست تجاوز خط نقاط، بل تغيّر هادئ في توقعات البشر.

هذا يرتبط أيضًا برأيه في الذكاء الاصطناعي العام.他认为 AGI يتطلب شيئين: الأول، ألا تعيش الذكاء الاصطناعي فقط في العالم الافتراضي، بل تستطيع الاندماج في بيئة الحياة الحقيقية للبشر؛ الثاني، "أعلمك مرة، فتتعلم للأبد" — القدرة على القياس والاستكشاف الذاتي، لا أن يكرر الإنسان التعليم. مشروعه الحالي "مشروع أسترا" يفعل بالضبط الشيء الأول: مساعد عام قادر على إدراك السياق الذي أنت فيه.

روى مشهدًا شخصيًا. قبل حوالي عام، أحضر "مشروع أسترا" الذي كان لا يزال في مرحلة السرية إلى برشلونة لحضور مؤتمر، في بار على سطح فندق، أخرج هاتفه ومسح أفق المدينة، وسأله "أين أنا". أجاب "يبدو أنك في برشلونة". سأله أي حي، فأجاب بالحي الصحيح. سأله عن مطاعم جيدة قريبة، "وإن كانت بنجمة ميشلان فالأفضل"، فأجاب أيضًا. قال "هل يمكنك حجز طاولة لي؟" فقال "لا يمكن حاليًا، لكن ربما في المستقبل". في تلك اللحظة أدرك أن هذا المساعد الشخصي الذي يبقى بجانبك حقًا ويفهم وضعك، يمكن إنجازه في حياته.¹³

إد تشي في "سايد تشات سيكاي الحلقة 350" يتحدث عن النظارات الذكية، و"معيار الجدة" للـ AGI، وفرص تايوان. في المقابلة أخرج نموذجًا أوليًا لنظارات مشروع أسترا، وقال إنها "يجب أن تكون" الأولى في تايوان.

تحدث عن أين تكمن أكبر فرص تايوان. الأجهزة جانب منها: "مكانة تايوان في أشباه الموصلات، وتحديدًا في التصنيع، مكانة يصعب زعزعتها". لكن نبرة حديثه تحولت: "إذا استطاعت تايوان دمج الأجهزة والبرمجيات بشكل جيد، والاستفادة من قدرات النماذج اللغوية الكبيرة، فذلك بالتأكيد فرصة كبيرة".¹⁴

تايوان تعرف الرقائق، ولا تعرف هذا الدماغ

هنا لا مفر من سؤال: هل يُعد تايوانيًا؟

الوقائع واضحة: غادر تايوان في الخامسة عشرة تقريبًا، وأكمل الثانوية والجامعة والدراسات العليا في الولايات المتحدة، ومسيرته المهنية بأكملها في سيليكون فالي. هو تايواني أمريكي، وُلد في تايوان ونما في أمريكا. إذا قال أحدهم إن لقب "نور تايوان" يستهلك شخصًا هاجر مبكرًا، فهذا التشكيك ليس باطلًا.

لكن كفة الميزان الأخرى تحمل وقائع حقيقية. يتلقى المقابلات بالصينية، ويصرّح طواعية "وُلدت في دانشوي، تايواني أصيل"، بلا تهرب. يواصل العودة لإلقاء المحاضرات في تايوان — في جامعة المعلمين الوطنية، وجامعة تشونغ شينغ الوطنية، وجامعة يانغ مينغ جياو تونغ، كلها شهدت حضوره. لديه ملاحظات ملموسة حول معضلة الرعاية طويلة الأمد في تايوان، ومكانة أشباه الموصلات، وبيئة الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي، حتى إنه ذكر أن تايوان لديها بالفعل حوالي 15 ألف مستخدم يستخدمون أداة ديب مايند للتنبؤ ببنية البروتين.

أوضح ما يوضح موقعه "الداخلي والخارجي" معًا، هو ما قاله للباحثين التايوانيين: "هذا الجانب من الأبحاث، أنا في الحقيقة أعود إلى تايوان منذ سنوات عديدة، وفي كل مرة أتحدث عنه، لكن لم أر باحثين تايوانيين... يعملون في هذا الجانب كثيرًا. أبحاث لا تحتاج لكثير من الرقائق".¹⁵

في هذه الجملة هويتان تتصارعان. يقول "أعود إلى تايوان" متحدثًا، فهو شخص يشعر بالانتماء إلى هنا؛ لكن "أتحدث في كل مرة ولا أحد يفعل" يحمل مسافة الغريب — كمن غادر المنزل طويلًا، وعاد ليجد زاوية مهملة لا أحد يصلحها، فيقلق، لكن يده لا تصل. هل يُعد "نور تايوان"، هذا المقال لا يحكم نيابة عنك. الوقائع كلها هنا، أنت تحكُم.

📊 هو في الأرقام

المصادر: مقابلة إد تشي في VK الحلقة 122، جوجل سكولار، بطاقة نظام أوبن أيه آي o1 (arXiv 2412.16720)

إظهار الاستدلال، هل هو شفافية أكبر أم مجرد براعة في التبرير

سلسلة التفكير جعلت الذكاء الاصطناعي "يُظهر" عملية استدلاله. ظاهريًا، هذا يجعل الآلة أكثر شفافية — يمكنك رؤية كيف تفكر. لكن هنا يكمن قلق يجب أن يضعه الإنسان الصادق جانبًا إلى جنب.

⚠️ رأي جدلي
سلسلة التفكير تجعل الذكاء الاصطناعي يبسط "عملية تفكيره" أمامك، فيبدو أكثر مصداقية، وأكثر استحقاقًا للثقة. لكن الأوساط الأكاديمية طرحت تساؤلات: سلسلة الاستدلال التي يعرضها النموذج، لا تعكس بالضرورة عملية اتخاذ القرار الداخلية الحقيقية (يُعرف هذا في البحث بمشكلة "إخلاص" سلسلة الاستدلال). بمعنى آخر، قد يكون النموذج توصل للإجابة أولًا، ثم نسج تبريرًا جميلًا ليريك إياه — أن يكون "أبرع في التبرير" لا يعني أنه "أكثر صدقًا". في الوقت نفسه، في مارس 2026، هيئة محلفين في لوس أنجلوس قضت في قضية إدمان وسائل التواصل الاجتماعي، بأن يوتيوب وغيرها من المنصات تتحمل مسؤولية إدمان المراهقين، وحُكم على جوجل بنحو 30% من المسؤولية. إد تشي نال زمالة جمعية آلات الحوسبة (ACM) بفضل إنجازات مثل نظام توصية يوتيوب، لكنه نادرًا ما تحدث علنًا عن الأضرار المحتملة للخوارزميات. شخص جعل الآلة "أكثر استدلالًا"، إزاء سؤال "هل سيصبح المحاسبة أصعب عندما تصبح الآلة أبرع في التبرير"، لا يزال صامتًا حتى الآن. الإشارة إلى هذا لا تهدف لمحاسبة أحد؛ فقط نقول، حين نفخر بتايواني في طليعة الذكاء الاصطناعي، ينبغي أن نضع هذه الأسئلة أيضًا في الأفق.

هذا التناقض لا إجابة نقية له، وهو أصلًا لا ينبغي أن تكون له. تقنية تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر شبهًا بالبشر، ستضخم في آنٍ أفضل صفات البشر وأكثرها إزعاجًا — البشر يستدلون، والبشر أيضًا ينسجون التبريرات لقراراتهم. رؤية الوجهين معًا، هو التعامل الجاد مع الأمر.

وماذا بعد

لاحظ إد تشي دورة مدتها ثماني سنوات: 1991 الإنترنت، 1999 ولادة جوجل، 2007 آيفون، 2015 نضج التعلم العميق، 2023 جيميناي وتشات جي بي تي. وفق هذا الإيقاع، نقطة التحول التالية تقع حوالي 2031. يقول، بحلول ذلك الوقت، "لن يفاجأ أحد لأنك تستخدم نموذجًا كبيرًا في إنجاز الأمور" — تمامًا كما لا يفاجأ أحد اليوم لأنك تستخدم هاتفًا.

الاتجاه الذي يراهن عليه الآن، هو جعل الذكاء الاصطناعي يخرج من الشاشة ويدخل العالم الحقيقي: مشروع أسترا القادر على إدراك سياقك، والروبوتات القادرة على القيام بالأعمال المنزلية. ما يتحدث عنه بأكثر تأثر، هو رعاية المسنين في تايوان. "ألا يمكن أن يكون هناك روبوتات بأسعار معقولة، تساعد في شؤون المنزل؟" — الغسيل، الطبخ، قلب المريض، إعطاء الدواء في الموعد. عندما يفتقر المجتمع للعمالة، وتقل قوى التمريض، وتخلو المستشفيات من الأسرة، هذه الأشياء التي تبدو خيالًا علميًا، هي في الحقيقة تطلعات عملية جدًا.

فيديو رؤية مشروع أسترا الرسمي من جوجل، هذا هو الاتجاه الذي يقوده إد تشي الآن: مساعد عام قادر على مشاركة بيئتك، وفهم سياقك.

العودة إلى ذلك المكتب.

فتى من دانشوي، في الخامسة عشرة تقريبًا، ذهب إلى مينيسوتا برفقة والدته، وتعلم "كيف يتعلم البشر" بينما كان يساعدها في كتابة أطروحة الدكتوراه في علم النفس التربوي. بعد ثلاثين عامًا، حوّل هذا المفهوم عن البشر، إلى منهجية لتعليم الآلات التفكير. في يوم من الأيام، عندما تقول جدتك لروبوت المنزل "لقد علمتك مرة، كيف لا تزال لا تعرف" — تلك الآلة التي ستستدل خطوة بخطوة، وستتأمل، وستقيس، خلفها يمتد خيط طويل. طرفه في مختبر سيليكون فالي، والطرف الآخر، في دانشوي.

مصادر الصور

• صورة إد تشي في محاضرة (الصورة الرئيسية): GQ تايوان "مقابلة GQ" إد تشي — استخدام عادل للتعليق التحريري
• Junyu-K / ويكيميديا كومنز — CC BY-SA 4.0 (غروب الشمس على الممر الخشبي في ميناء يو تشه في دانشوي)
• SavagePanda845 (Elliot F) / ويكيميديا كومنز — CC BY-SA 4.0 (حرم جامعة مينيسوتا)
• The wub / ويكيميديا كومنز — CC BY-SA 4.0 (حاسوب زيروكس ألتو)
• شكل 1 من ورقة سلسلة التفكير: Wei et al. 2022, arXiv:2201.11903 — استخدام عادل أكاديمي

قراءة موسعة

• جينسن هوانغ — نور تايوان الذي جعل الذكاء الاصطناعي يعمل أسرع، جانب الأجهزة
• موريس تشانغ — مؤسس أشباه موصلات تايوان، "الجبل الذي لا تُزعزع مكانته" في كلمات إد تشي
• صناعة الذكاء الاصطناعي — موقع تايوان في سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي العالمية
• تطور الذكاء الاصطناعي في تايوان واستراتيجية المستقبل — الصورة الكاملة للذكاء الاصطناعي في تايوان
• الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية في تايوان — كيف دخل الذكاء الاصطناعي بالفعل حياة التايوانيين

المراجع