يان لوكان، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا، كشف خلال قمة AI Action Summit في باريس أن النماذج الحالية للذكاء الاصطناعي، خاصة النماذج اللغوية الكبيرة، لا تزال بعيدة عن تحقيق مستوى الذكاء البشري. فأشار إلى وجود أربع سمات رئيسية تميز الذكاء البشري وتفتقر إليها هذه النماذج، وهي: فهم العالم الفيزيائي، الذاكرة طويلة المدى، القدرة على الاستدلال، والتخطيط المعقد.
وأكد لوكان أن تجاوز هذه الفجوة يتطلب إعادة نظر شاملة في أساليب التدريب الحالية، حيث وصف الحلول التقنية التي تعتمدها بعض الشركات بأنها مجرد “حيل تقنية” مؤقتة لا تكفي. بدلاً من ذلك، شدد على ضرورة تطوير “نماذج قائمة على العالم” تتعلم من سيناريوهات واقعية وتمتلك مستويات معرفية متقدمة.
كما قدم لوكان نموذج “V-JEPA” الذي طورته ميتا، والذي يعتمد على التعلم من خلال التنبؤ بالأجزاء المفقودة من مقاطع الفيديو باستخدام تمثيلات تجريدية بدلاً من التفاصيل الدقيقة، ما يسهم في فهم أعمق للعالم.
واختتم حديثه بالتأكيد على أهمية استخدام التجريد كآلية للتعامل مع تعقيدات العالم المتغير، مشبهاً ذلك بكيفية فهم الكيميائيين لبنية المادة عبر تسلسل هرمي يبدأ من الجسيمات إلى المواد. وأوضح أن هذا الأسلوب هو ما يمكّن البشر من فهم العالم، ويسعى الذكاء الاصطناعي إلى محاكاته لتحقيق قفزات نوعية في أدائه.
