كشفت دراسة أجرتها جامعة أمستردام ومعهد سانتا في عن نتائج مثيرة للاهتمام حول قدرات الذكاء الاصطناعي في التفكير التناظري. فبينما أظهرت نماذج GPT أداءً لافتاً في بعض المهام، إلا أن قدراتها تتراجع بشكل ملحوظ عند تعديل المشكلات، مما يسلط الضوء على القيود الحقيقية لهذه التقنية.
وفقاً للدراسة المنشورة في مجلة Transactions on Machine Learning Research، قام الباحثون بقيادة مارثا لويس من معهد المنطق واللغة والحوسبة بجامعة أمستردام وميلاني ميتشل من معهد سانتا في، بإجراء مقارنة شاملة بين أداء البشر ونماذج GPT في ثلاثة أنواع من مهام التفكير التناظري.
يعد التفكير التناظري من أهم الأدوات المعرفية التي يستخدمها البشر لفهم العالم واتخاذ القرارات. على سبيل المثال، عندما نقول "الفنجان للقهوة كما الوعاء للحساء"، فإننا نستخدم التفكير التناظري لفهم العلاقات بين الأشياء المختلفة.
أظهرت النتائج أن نماذج GPT، رغم أدائها الجيد في المهام القياسية، تواجه صعوبات كبيرة عند تعديل المشكلات بشكل بسيط. فعلى سبيل المثال، في مصفوفات الأرقام، انخفض أداء النماذج بشكل ملحوظ عند تغيير موقع الرقم المفقود، بينما لم يواجه البشر أي صعوبة في ذلك.
وفي تحليل القصص التناظرية، أظهرت نماذج GPT-4 ميلاً لاختيار الإجابة الأولى كإجابة صحيحة، في حين لم يتأثر البشر بترتيب الإجابات. كما واجهت النماذج صعوبات عندما تمت إعادة صياغة العناصر الرئيسية في القصص، مما يشير إلى اعتمادها على التشابهات السطحية بدلاً من الفهم العميق.
تؤكد الدكتورة لويس أن هذه النتائج تكتسب أهمية خاصة في ظل الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في صنع القرار وحل المشكلات في العالم الحقيقي. وتخلص الدراسة إلى أن قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التعميم والتكيف مع المتغيرات لا تزال أضعف بكثير من الإدراك البشري.