لماذا يعد شات جي بي تي سيئا جدا في الرياضيات؟
تاريخ النشر: 7th, October 2024 GMT
إذا جربت يوما استخدام "شات جي بي تي" كآلة حاسبة، فمن المؤكد أنك لاحظت عجزه في الرياضيات. فروبوت الدردشة سيئ في الحساب، وهذه ليست ميزة فريدة من نوعها بين أدوات الذكاء الاصطناعي.
فمن جهة أخرى، لا يستطيع "كلود" (Claude) من "أنثروبي" (Anthropic) حل مشكلات الكلمات البسيطة، ويفشل "جيميني" (Gemini) في فهم المعادلات التربيعية، ويواجه "لاما" (Llama) من "ميتا" (Meta) صعوبة في عملية جمع بسيطة.
الجواب هو "عملية الترميز" حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في ترميز المعلومات بكثافة من خلال عملية تجزئة البيانات إلى أجزاء (على سبيل المثال، تقسيم كلمة "جميل" إلى مقاطع "ج" "م" "ي" "ل"). ولأن أدوات التجزئة في النماذج الذكية لا تعرف ما هي الأرقام، فغالبا ما تنتهي بتخريب العلاقات بينها.
فعلى سبيل المثال، قد تعالج أداة التجزئة الرقم "380" على أنه عنصر واحد، ولكنها تفهم العدد "381" على أنه زوج من الأرقام ("38" و "1")، وهنا يحدث الخطأ.
ولكن عملية الترميز ليست السبب الوحيد في ضعف الذكاء الاصطناعي في الرياضيات. فأنظمة الذكاء الاصطناعي عبارة عن آلات إحصائية، وبعد تدريبها على العديد من الأمثلة تتعلم أنماط تلك الأمثلة لتقديم التوقعات.
وفي أحد الأمثلة، عند سؤال "شات جي بي تي" عن مسألة ضرب مثل 5,7897 × 1,2832، من المحتمل أن يستنتج النموذج أن حاصل ضرب رقم ينتهي بـ"7″ ورقم ينتهي بـ"2″ سينتهي بـ"4″. وذلك بالاعتماد على الأخطاء في عمليات ضرب واجهها سابقا وتعلم منها.
ولكنه سيواجه صعوبة في الجزء الأوسط، وسيعطي الجواب على أنه 742,021,104 بينما الجواب الصحيح هو 742,934,304.
وقام يونتيان دينغ، الأستاذ المساعد في جامعة واترلو والمتخصص في الذكاء الاصطناعي، بتقييم شامل لقدرات الضرب في "شات جي بي تي" في دراسة أجراها هذا العام.
وقد وجد هو وزملاؤه أن النموذج الافتراضي "جي بي تي -4 أو" (GPT-4o) واجه صعوبة في ضرب أعداد مكونة من أكثر من 4 أرقام مثل 3,459 × 5,284.
وقال دينغ إن "جي بي تي -4 أو" يواجه صعوبة في ضرب الأرقام المتعددة، إذ يحقق دقة أقل من 30% في ضرب أعداد مكونة من 4 أرقام. وأضاف أن عمليات حسابية كهذه "تُشكل تحديا لنماذج اللغة لأن أي خطأ في أي خطوة تالية يمكن أن يتراكم، ومن ثم يؤدي إلى نتيجة نهائية غير صحيحة".
ومن جهة أخرى، يشعر دينغ بالتفاؤل. ففي الدراسة أجراها هو وزملاؤه على نموذج "أو1" (o1)، وهو نموذج "الاستدلال" الخاص بشركة "أوبن إيه آي"، حقق النموذج نتائج أفضل بكثير من "جي بي تي -4 أو"، حيث تمكن من حل عمليات ضرب أعداد مكونة من 9 أرقام بشكل صحيح في نصف الوقت تقريبا.
وأضاف "قد يحل النموذج عملية الضرب بطرق تختلف عن الطرق التي نحلها يدويا، وهذا يثير فضولنا حول نهج النموذج في حل المسائل وكيف يختلف عن الاستدلال البشري".
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حراك الجامعات حريات الذکاء الاصطناعی شات جی بی تی صعوبة فی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يخدم العملاء في اليابان
بدأت مجموعة شركات يابانية في استخدام الذكاء الاصطناعي، في خدمة العملاء، الأمر الذي يظهر كفاءة في المواقف الأكثر تعقيداً، وذلك في الوقت الذي تعاني فيه اليابان من نقص العمالة.
وبدأت شركة "ريدغلينز" المملوكة لشركة "فوجيتسو"، وشركة أخرى لشركة "أوتوباكس سيفن" لتجارة تجزئة قطع غيار السيارات تجارب مشتركة في أغسطس(آب) لمساعدة الذكاء الاصطناعي "رايتشل"، التي تستطيع أن توصي بالمنتجات، بناء على نوع الخدمة التي يحتاجها العميل، وطراز السيارة، والمخزون المتاح.
ويساعد الذكاء الاصطناعي لشركة "كوجير" في طوكيو، في تخفيف ضغط العمل عن موظفي مبيعات السيارات، المطالبين بمعرفة معلومات واسعة، حيث أن السيارات المختلفة غالباً ما يتطلب قطع غيار معينة.
وقال مسؤول في الشركة: "لا تزال هناك حاجة إلى البشر لاستبدال قطع الغيار، لكن الذكاء الاصطناعي يساعد في التوصية بالمنتجات. يمكن أن يركز البشر على مهام أكثر تقدماً".
كما بدأت شركتا "اوكي للصناعات الكهربائية و"كيوشو للسكك الحديدية" في تجربة مساعد ذكاء صناعي ثلاثي اللغة، يتحدث باليابانية، والإنجليزية، والصينية، ليقدم للركاب توجيهات عن خريطة المحطات ويساعد في التنقل.
السوداني يوصي الاحمر العراقي بضرورة التقيد بالتوجيهات