أخبار Gate bot: أشار الباحثون في شركة آبل في ورقة بحثية نُشرت في يونيو بعنوان “وهم التفكير” إلى أن النماذج الرائدة للذكاء الاصطناعي (AGI) لا تزال تواجه صعوبات في الاستدلال، لذلك لا يزال السباق نحو تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بعيد المنال.
تشير المقالة إلى أن التحديثات الأخيرة لنماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي السائدة (LLM) (مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic) قد تضمنت نماذج استدلال كبيرة (LRM)، ولكن وظائفها الأساسية وميزاتها الموسعة وقيودها “لا تزال غير مفهومة بشكل كامل”.
تتعلق التقييمات الحالية بشكل رئيسي بالمعايير الرياضية والترميزية المحددة، “مع التأكيد على دقة الإجابة النهائية”. ومع ذلك، يشير الباحثون إلى أن هذا التقييم لم يتناول بعمق قدرات الاستدلال لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يشكل تباينًا حادًا مع التوقعات التي تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي العام يمكن تحقيقه في غضون بضع سنوات.
صمم الباحثون ألعاب ألغاز مختلفة لتجاوز المعايير الرياضية القياسية لاختبار “تفكير” و"غير تفكير" كل من كلود سونيت (Claude Sonnet) وo3-mini وo1 من OpenAI وDeepSeek-R1 وV3 من روبوتات الدردشة.
اكتشفوا أن “نماذج الاستدلال المنطقي المتقدمة (LRM) تواجه انهيارًا تامًا في الدقة عندما تتجاوز مستوى معين من التعقيد”، ولا يمكنها تعميم الاستدلال بشكل فعال، كما أن ميزاتها تتلاشى مع زيادة التعقيد، وهذا يتعارض مع توقعات الناس لقدرات الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
مصدر الخبر: كوينتيليغراف
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
