دراسة تكشف قصور الذكاء الاصطناعي في تفسير التفاعلات الاجتماعية

كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون في جامعة جونز هوبكينز عن نقطة ضعف كبيرة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. 

أظهرت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يعاني من صعوبة في فهم التفاعلات الاجتماعية وتفسيرها بدقة، هذا القصور يمثل تحديًا كبيرًا خصوصًا في التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل السيارات الذاتية القيادة والروبوتات المساعدة، التي تحتاج إلى قدرة على التنقل والتفاعل بفعالية في بيئات بشرية حية.

تفاعل ضعيف

أشار الباحثون إلى أن الذكاء الاصطناعي يواجه تحديات في تفسير التفاعلات الاجتماعية الدقيقة، النماذج الحالية، التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي، تفشل في التقاط الإشارات غير اللفظية التي تشكل جزءًا أساسيًا من التفاعل البشري. 

وأوضح "إيدي كيو"، الأستاذ المساعد في علوم الإدراك بجامعة جونز هوبكينز، أن هناك حاجة ماسة لتحسين قدرة الذكاء الاصطناعي في التعامل مع المشاهد الديناميكية التي تتضمن البشر في مواقف حياتية حقيقية.

التفاصيل الدقيقة

لإثبات هذه النقطة، طلب الباحثون من مجموعة من المشاركين البشر مشاهدة مقاطع فيديو قصيرة مدتها ثلاث ثوانٍ فقط، ثم تقييم التفاعلات الاجتماعية التي تظهر فيها. 

شملت المقاطع مشاهد لأشخاص يتفاعلون مع بعضهم البعض، سواء كان ذلك في سياقات تعاونية أو مستقلة. 

بعد ذلك، تم اختبار أكثر من 350 نموذجًا للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نماذج لغوية وتلك التي تدربت على مقاطع فيديو وصور ثابتة، لتقييم قدرتها على التنبؤ بتفاعل البشر.

وقد أظهرت النتائج أن البشر قدموا تقييمات متقاربة وموثوقة، بينما فشلت نماذج الذكاء الاصطناعي في تقديم تحليل دقيق للمواقف، حتى النماذج المتطورة التي تدربت على مقاطع فيديو لم تتمكن من فهم السياقات الاجتماعية بشكل فعال، ومع أن النماذج اللغوية أظهرت بعض التقدم، إلا أن الأداء الإجمالي بقي بعيدًا عن مستوى التوقعات.

فجوة واضحة

تشير النتائج إلى أن هناك فجوة كبيرة بين قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير الصور الثابتة وفهم المشاهد الاجتماعية الديناميكية. 

وفقًا لما ذكرته "كاثي غارسيا"، إحدى مؤلفات الدراسة، "القدرة على تفسير الوجوه والأشياء في الصور الثابتة كانت خطوة مهمة في بداية تطور الذكاء الاصطناعي، ولكن الحياة الواقعية ليست ثابتة، نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي ليكون قادرًا على فهم العلاقات والسياق الديناميكي للتفاعلات البشرية."

ويعود السبب في هذه الفجوة، حسبما يعتقد الباحثون، إلى أن الشبكات العصبية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي مستلهمة من البنية الدماغية الخاصة بمعالجة الصور الثابتة، هذه الشبكات لا تتمتع بنفس القدرة على معالجة المشاهد الاجتماعية المتغيرة والمعقدة التي يعالجها الدماغ البشري.

التحدي المستقبلي

تعد هذه الدراسة بمثابة دعوة إلى تعزيز أبحاث الذكاء الاصطناعي ليكون أكثر قدرة على محاكاة التفاعلات الاجتماعية الإنسانية، إذا كانت السيارات الذاتية القيادة والروبوتات المساعدة تريد أن تكون فعالة في البيئات البشرية، يجب عليها أن تتعلم فهم الإشارات غير اللفظية والسياقات الاجتماعية التي تملأ حياتنا اليومية.

أكدت "ليلا إيسك" مؤلفة الدراسة الرئيسية أن المشكلة الأساسية تكمن في أن النماذج الحالية للذكاء الاصطناعي لا يمكنها مطابقة استجابات الدماغ البشري في المشاهد الديناميكية. 

وأضافت أن هذه النماذج تفتقر إلى فهم أساسي للسياق الاجتماعي، مما يحد من قدرتها على التفاعل الفعّال مع البشر.