منذ ثلاثة أيام، أطلقت OpenAI الغنية عن التعريف نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم OpenAI o1 والذي على حد وصف الشركة "تم تدريبه ليفكر في حل المشكلة قبل الرد كما يفعل أي شخص"، وهو أمر غير مسبوق في نماذج الذكاء الاصطناعي.
النموذج مصمم ليتبع منهجية معينة في التفكير عندما تعرض عليه مشكلة قائمة على تجربة طرق واستراتيجيات مختلفة والتعلم من أخطائه في كل محاولة يفشل فيها، وهو أمر مشابه إلى حد ما للطريقة التي نتبعها في حل المشاكل.
ومما أثار دهشتي فيما يتعلق بآداء هذه النموذج أنه عندما وضع في مقارنة مع نموذج GPT-4o - وهو الذي نستخدمه جميعًا في الوقت الراهن - لحل مسائل الرياضيات الخاصة بالأولمبياد الدولية للرياضيات، استطاع أن يجيب GPT-4o حوالي 13% فقط من الأسئلة بشكل صحيح، بينما أجاب OpenAI o1 على 83% من الأسئلة بشكل صحيح، وهو ما يعد طفرة غير مسبوقة.
هل ترون أن هذا النموذج يمثل طفرة في نماذج الذكاء الاصطناعي أم أنه مجرد تحديث طفيف؟
التعليقات
بالنسبة لنا كمستخدمين هى طفرة إذا أستطعنا إلى الولوج وإستخدامه ولاكن ما هو الشيئ الذى نحن كمستخدمين من الممكن ألا يقدمه لنا GPT-4o حتى نحتاج لمثل التقنية و إستخدامها فى تسهيل المهام ؟
أما بالنسبة لهم كمطورين ما هى إلى مجرد تحديثات طفيفة لمشروع أكبر، و أعتقد أنهم يملكون أكبر من ذلك ولاكن هذا ما تم الإعلان عنه حتى الآن .
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؟
بالفعل وأضف عليها إنخافض مهارات تلك الطلاب فى إجراء هذة العمليات من خلال مهاراتهم الخاصة، فإذا سوف أستطيع أن اصبح عالم رياضيات كبير من خلال فقط إشتراك على OpenAI o1 و ضغطت زر، انه كبوس أخى .
أظن أنه أصبح من الضروري الآن أن نتقبل فكرة وجود الذكاء الاصطناعي شئنا أم أبينا وأن تبدأ جميع المؤسسات سواء التعليمية أوغيرها في البحث عن طرق تدريس جديدة تضمن أن تقيس مهارات الطلاب بعيدا عن الذكاء الاصطناعي، ربما من خلال التركيز على منهجية التفكير وطريقة الوصول للحل بدلا من التركيزعلى الإجابة النهائية أو ما شابه، لكن لا أظن أنه من الصواب أن نحاول إنكار وجود الذكاء الاصطناعي أو مهاجمته، بل يجب أن نبدأ في استغلاله لصالحنا وأن نحاول التكيف مع وجوده كجزء أساسي من حياتنا
أعتقد أنها نقلة كبيرة في مستوى الذكاء الاصطناعي، خاصة أن OpenAI o1يفكر بمستوى قريب نوعًا من الطريقة البشرية في التفكير، فهو يستخدم أسلوب خاص وله آراء مأخوذة من دراسات موثوقة يقدمها بعد تفكير عميق، لذلك أرى أنه إذا استمر في التقدم بنفس المستوى سيتعلم ويتطور كالبشر، وبالتأكيد سيصل إلى مستويات غير مسبوقة من التطور في مجالات متعددة.
أرى أن إطلاق نموذج OpenAI o1، رغم الأداء المبهر الذي أظهره في حل مسائل الرياضيات، ليس طفرة كبيرة بقدر ما هو تحسين للخوارزميات وتطوير للقدرات التي شهدناها بالفعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة. نعم، الفرق بين الـ 13% و 83% في الأداء ملفت للنظر، لكنه يعتمد بالأساس على تحسينات داخلية في كيفية تحليل المشاكل وتنفيذ العمليات الحسابية. لا ينبغي أن ننخدع بفارق الأرقام وحده. أعتقد في النهاية لنا كمستخدمين لن نستفاد كثيرًا بهذه التطورات الطفيفة في حياتنا لأن الاعتماد الآن من قبل الشركات هو استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعات كبرى وليس خدمة المستخدم.
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
الفعل هناك جانب قوي فيما ذكرته حول قدرة النموذج الجديد على تحسين وتسهيل مهام معقدة مثل البرمجة وdebugging، وهذه إحدى الميزات التي قد تجعل النموذج يبدو وكأنه تقدم كبير للمبرمجين والمستخدمين الذين يتعاملون مع المشاكل التقنية بشكل يومي.
لكن حتى مع هذه التحسينات، يبقى السؤال الأهم: إلى أي مدى سيحتاج المستخدم العادي إلى هذا المستوى من التطور؟ فلو نظرنا إلى معظم الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لأغراض بسيطة مثل كتابة النصوص أو البحث عن المعلومات، فإنهم قد لا يجدون فرقًا كبيرًا بين GPT-4 ونموذج OpenAI o1، لأن احتياجاتهم تظل ضمن نطاق المهام الروتينية.
أنا شخصيًا لم تتح لي الفرصة لتجربة النموذج، لكن ما أتمنى أن يعالجه النموذج الجديد فيما يتعلق مثلا بكتابة النصوص، فهو أسلوب GPT-4 في الكتابة الذي يفتقر للروح البشرية والعاطفة
كمستقل، وجدت أن أحد أهم استخداماتي لـ GPT-4 كان في كتابة نصوص تقنية أو أكاديمية تحتاج إلى دقة وموضوعية. في هذه الحالات، غياب العاطفة كان ميزة، حيث ساعدني الذكاء الاصطناعي في توفير محتوى منظم وخالٍ من الانحياز. لكن عندما أحتاج إلى صياغة نص عاطفي أو شخصي، أدرك أن الأمر يعود لي كمستخدم في توجيه النموذج أو تعديل المحتوى ليعكس مشاعري الشخصية.
المشكلة لا تكمن حقًا في "افتقار" GPT-4 للعاطفة، المشكلة أنه يوجد تحدي في كيفية استخدامنا للأداة لإضفاء لمستنا الخاصة على النصوص، أعتقد أن المستخدم العادي ما زال لا يحتاج للكثير من التطورات في الأنظمة ولكن يحتاج التطوير في طريقة استخدامه لها.
معظم تجاربي مع هذه النماذج مقتصرة على البحث وجمع المعلومات، وعند المراجعة اجد أخطاء عديدة في المعلومات، ولهذا السبب لم أعد أهتم بالتحديثات والاصدارات طالما كارثة عدم الدقة لا تزال موجودة، أنا بصراحة لم أجرب النسخة التي تتحدث عنها ولكن أظنها كذلك.
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؟
لضيق وقتي لم اطلع على الذكاء الاصطناعي لكن هل حقاً الذكاء الاصطناعي سيصل الى مسوى تفكير الانسان, على سبيل المثال اذا كان معناء نموذج من الذكاء الاصطناعي منسوخ نسختين, اذا اعطينا لكل نموذج نفس المدخلات هل المخرجات ستكون واحدة؟ ام انها ستختلف؟
بسبة لي انا تفكير البشر مختلف تمام عن الذكاء الاصطناعي ولا يمكن ان يلتقوا... كوني لم اطلع على الذكاء الاصطناعي بعمق!.
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
السؤال المهم هنا هو ما هي التغذية التي اعتمدوا عليها لجعله يفكر كما يقولون مثل البشر؟ فمعروف حاليا أن الشعوب الأسيوية هي الأفضل في حل المسائل الرياضية بسبب تعليمهم المختلف، فبرأي يظل مجرد تحديث لأنه ليس من طريقة محددة وثابته للتفكير وحل المشكلات الرياضية التي من المفترض أنها له طرق معينة للوصول إلى النتائج، ما بالك بباقي نواحي التفكير في كل شيء إبداعي.
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