OpenAI o1، نموذج ذكاء اصطناعي يفكر "مثل البشر"

بصراحة لقد جربت الاعتماد على GPT-4o في حل بعض المسائل المعقدة في الرياضيات وقد فشل في أغلبها فشلا ذريعًا، وبالتالي أعتقد أنه إذا كان OpenAI o1 بالفعل قادر على حل مثل تلك المسائل كما تسوق له الشركة، فقد تكون تلك إضافة مهمة للغاية للمستخدمين في المجالات ذات الصلة كالبرمجة والهندسة وشريحة كبيرة من الطلاب سواء في المرحلة الثانوية أو الجامعية، أليس كذلك؟

غالبًا ما تكون توقعات التطور الكبير للذكاء الاصطناعي مصحوبة إما بحماس كبير من البعض وترقب على أحر من الجمر لما سيصل إليه الذكاء الاصطناعي في الأعوام المقبلة، وإما بتحفظ شديد وخوف مما قد يحصل للمجتمع بسبب ذلك التطور الشديد الذي قد لا نكون مستعدين لتلقيه، إلى أي فئة من الناس تميلين أكثر؟

أعتقد في النهاية لنا كمستخدمين لن نستفاد كثيرًا بهذه التطورات الطفيفة في حياتنا

في الحقيقة قد أختلف معك في هذه النقطة، وذلك لأنه بجانب حل مسائل الرياضيات، فالنموذج يتم تسويقه كأداة لحل المشاكل المعقدة بشكل عام. فعلى سيل المثال قد يوفر النموذج على المبرمجين ساعات طوال من الdebugging للكود الخاصة بهم، كما قد يحسن من الكود من خلال اقتراح بدائل ذات أداء أفضل أو قد يقوم ببرمجة مشاريع كاملة بنفسه وبكفاءة أفضل من النماذج السابقة بمراحل، وبالتالي أنا لا أعتقد أنه لن يفيد المستخدمين العاديين

بل على العكس تمامًا أخي، فقد تم تصميم هذا النموذج خصيصًا لمعالجة مثل هذه المشاكل، حيث أنه بدلا من أن يركز على سرعة انتاج الرد كما هو الحال في أغلب النماذج الحالية، فنموذج OpenAI o1 يأخذ وقت أطول في الرد، وذلك لكي يصل لأعلى مستوى ممكن من الدقة.

كما أنني أدعوك وبشدة لإبداء اهتمام أكثر بخصوص الذكاء الاصطناعي، وذلك لأنه متوقع أن يغير سوق العمل بشكل في الأعوام المقبلة، وبالتالي أعتقد أنه من الضروري أن نتابع جمبعًا تطورات الذكاء الاصطناعي حتى إذا كنا خارج نطاق البرمجيات ومالإلكترونيات وما إلى ذلك ألا توافقني الرأي؟

إذا كان لديك نموذجين من الذكاء الاصطناعي بنفس البنية والبيانات المدخلة وكانت الظروف متطابقة تمامًا، فإن المخرجات ستكون واحدة. الذكاء الاصطناعي يعتمد على الخوارزميات التي تتبع قواعد صارمة، مما يعني أن نفس المدخلات ستؤدي عادة إلى نفس المخرجات.

لكن في بعض الحالات، مثل في النماذج العميقة أو المتقدمة جدًا، قد يكون هناك عناصر من "العشوائية" أو الاعتماد على عوامل خارجية مثل الحوسبة التوازية أو فروقات طفيفة في تنفيذ العمليات، مما قد يؤدي إلى اختلافات صغيرة في النتائ

لاشك في أن البشر يختلفون عن الذكاء الاصطناعي في أن لديهم القدرة على التفكير الإبداعي والعاطفي والتجريبي. الذكاء الاصطناعي حتى الآن يعمل بناءً على الأنماط التي تعلمها ولا يملك "الإحساس" بالوعي أو التفكير الذي يعتمد على الخبرات الشخصية. وهذا هو الاختلاف الجوهري بين تفكير البشر والآلات

حسب ما فهمت فالنموذج يعتمد على ما يعرف بالChain-of-Thought Prompting، وهو بدلاً من إعطاء نموذج الذكاء الاصطناعي سؤالًا مباشرًا فقط، نبدأ بطرح سؤال، ثم نرشد النموذج من خلال خطوات التفكير اللازمة للوصول إلى الإجابة. كأنك تعطيه دليل خطوة بخطوة.

على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد أن نعرف كم يساوي 5 + 7. بدلاً من أن نسأل هذا السؤال مباشرة، نبدأ بطرح سؤال مثل "إذا كان لديك 5 تفاحات وأضفت إليها 7 تفاحات، كم سيكون لديك؟" ثم نتابع ونسأل "كم يساوي 5 + 7"،

فبدلا من أن نقوم نحن بإرشاد النموذج خلال تلك الخطوات أصبح هو قادر على اتباع تلك المنهجية بنفسه، مما يساعده على فهم السياق وكيفية الوصول للاستنتاج النهائي، وهو ما يساعد النموذج الجديد على حل مسائل رياضية وحل مشاكل متعلقة بالبرمجة بسهولة وبكفاءة أعلى من أي نموذج ذكاء اصطناعي يسبقه