دراسة تكشف ثغرات غير متوقعة في قدرات الذكاء الاصطناعي
رغم التقدم المذهل الذي حققته أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات عدة، كشفت دراسة حديثة عن عجز واضح في أداء مهام بشرية أساسية مثل قراءة الساعة ذات العقارب أو تحديد اليوم الموافق لتاريخ معين في التقويم.
قصور مثير للدهشة في فهم الوقت
بحسب مجلة “Live Science”، أظهرت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يعاني من صعوبة في تفسير موقع عقارب الساعة بشكل دقيق، كما يفشل في إجراء العمليات الحسابية اللازمة لتحديد التواريخ بشكل صحيح. هذا القصور يتناقض مع ما يمكن لهذه الأنظمة إنجازه في البرمجة، إنتاج الصور، أو اجتياز الاختبارات المعقدة.
باحث: فجوة بين إمكانيات الإنسان والآلة
روهيت ساكسينا، الباحث الرئيسي في الدراسة من جامعة إدنبرة، أوضح أن البشر يكتسبون مهارات قراءة الوقت والتقويم في سن مبكرة، وهو ما يوضح الفجوة الكبيرة بين الإنسان والآلة في هذا النوع من الإدراك. وأضاف: “هذه الفجوة يجب معالجتها بشكل عاجل إذا أردنا استخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات تعتمد على إدراك الوقت، مثل الجدولة أو أدوات المساعدة اليومية”.
اختبار شامل لنماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة
لتحليل الأداء، اختبر الباحثون عدة نماذج لغوية متعددة الوسائط (MLLMs) مثل GPT-4o من OpenAI، وجيميني 2.0 من جوجل، وسونيت كلاود 3.5 من أنثروبيك، وLLaMA 3.2-Vision من ميتا، باستخدام بيانات تحتوي على صور ساعات تقليدية وتقاويم متنوعة.
نتائج صادمة في مهام بسيطة
النتائج جاءت محبطة، إذ فشلت هذه النماذج في قراءة الوقت بدقة إلا في 38.7% من الحالات، بينما كانت نسبة النجاح في تحديد اليوم من التقويم لا تتعدى 26.3%. كما أظهرت النماذج ضعفًا واضحًا عند مواجهة أسئلة مثل “ما هو اليوم رقم 153 من السنة؟”.
السبب في الفشل: غياب التفكير المكاني
تُرجع الدراسة هذه الإخفاقات إلى غياب القدرة على “التفكير المكاني” الضروري لقراءة الساعة. فالنماذج تحتاج إلى إدراك العلاقة بين العقارب، وقياس الزوايا، والتعامل مع تصميمات مختلفة مثل الأرقام الرومانية أو الزخارف.
الحوسبة التقليدية تتفوق على الذكاء الاصطناعي في الرياضيات
ورغم أن الحوسبة قائمة أساسًا على العمليات الحسابية، إلا أن النماذج اللغوية الكبيرة لا تستخدم خوارزميات حسابية بشكل مباشر، بل تعتمد على التنبؤ بناءً على الأنماط في بيانات التدريب، ما يجعلها أقل كفاءة في الحسابات الدقيقة مقارنة بالحواسيب التقليدية.
خلاصة الدراسة: الطريق لا يزال طويلاً
تشير الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي، رغم تفوقه في بعض الجوانب، لا يزال غير مؤهل لأداء بعض المهام “البديهية” بالنسبة للبشر. ما يعني أن الاعتماد الكامل عليه في بعض التطبيقات الحساسة ما زال بحاجة إلى مزيد من البحث والتطوير.
