ترجمات – المصدر:
النظر إلى الفن الذي يولده الذكاء الاصطناعي يُظهِر أن الآلات قد لا تفهم العقل البشري حقًا، لأن هناك حالات ذهنية لا يمكن أبدًا أن تجسدها التكنولوجيا.
الحقيقة أن مفاهيم “الشعور” في الآلات مشوشة، نظرا لصعوبة قياس ماهية هذه المفاهيم. لكن الكثيرين يتكهنون بأن التحسينات التي نراها في الذكاء الاصطناعي قد تؤدي يومًا ما إلى شكل جديد من الذكاء يحل محل حاضرنا.
كان الذكاء الاصطناعي جزءًا من حياتنا لسنوات عديدة – ونواجه يده الخفية بشكل أساسي على المنصات الرقمية التي يسكنها معظمنا يوميًا. كانت التقنيات الرقمية تحمل ذات يوم وعدًا هائلاً بتحويل المجتمع، لكن هذه اليوتوبيا تبدو وكأنها تتلاشى، كما يقول عالم التكنولوجيا مايك بيبي، في كتابه الجديد “ضد المنصات: البقاء على قيد الحياة في اليوتوبيا الرقمية” (دار نشر ميلفيل هاوس، 2025).
تعلمنا أن الأدوات الرقمية محايدة، لكنها في الواقع محملة بافتراضات خطيرة ويمكن أن تؤدي إلى عواقب غير مقصودة. في هذا المقتطف، يقيم بيبي ما إذا كان الذكاء الاصطناعي – التكنولوجيا في قلب العديد من هذه المنصات – يمكنه محاكاة المشاعر الإنسانية التي تحركنا، من خلال منظور الفن.
كان بهو متحف الفن الحديث ممتلئًا عن آخره في اليوم الذي زرت فيه تركيب رفيق أنادول الذي طال انتظاره بعنوان “بدون إشراف” (2022). عندما دخلت، كان الحشد مهووسًا بإسقاط ضخم لأحد “الهلوسات” الرقمية للفنان. يخبرنا أمناء متحف الفن الحديث أن رسوم أنادول المتحركة تستخدم الذكاء الاصطناعي “لتفسير وتحويل” مجموعة المتحف.
وبينما تجتاز خوارزمية التعلم الآلي مليارات نقاط البيانات، فإنها “تعيد تصور تاريخ الفن الحديث والأحلام حول ما كان يمكن أن يكون”. رأيت رشقات متحركة من الخطوط الحمراء والأشعة البرتقالية المتقاطعة. وسرعان ما ظهرت أشكال وجه كروية. في اللحظة التالية، استقر جذع شجرة في الزاوية. وامتلأت الغرفة بموسيقى تصويرية رتيبة مستقبلية من مكبرات صوت غير مرئية. وتفاعل الحشد بذهول مكتوم عندما اقتربت الإسقاطات المتحولة من أشكال مألوفة.
ظهر عمل أنادول لأول مرة في لحظة من الضجيج الكبير حول قدرة الذكاء الاصطناعي على الإبداع. لم يكن الجمهور هناك فقط لمشاهدة الرسوم المتحركة الرائعة على الشاشة. بل جاء العديد منهم ليشهدوا انتصار الإبداع الآلي في القلب الرمزي للفن الحديث.
واجه كل زائر لمعرض “بدون إشراف” طفرة فريدة من نوعها. أفلتت الأشياء من قبضة العقل. واختفت الإشارات من الرؤية. كانت لحظات الجمال عبارة عن ومضات عشوائية عرضية من الحساب، لن تعود أبدًا. يطلق عليها أنادول “عنصر المفاجأة المتجدد ذاتيًا”؛ أطلق عليه أحد النقاد شاشة التوقف. بينما كنت أتأمل الطفرات، أعترف أنني وجدت لحظات من الجمال. كان من الممكن أن تسجل كاسترخاء، وحتى نعيم. بالنسبة للبعض، خوف، وحتى رعب. كلما طالت مدة بقائي هناك، كلما وجدت المزيد من الفراغ. كيف يمكنني الإدلاء بأي تصريح حول الفن أمامي عندما تم برمجة الخوارزمية للغموض؟ هل كان من الممكن للإنسان أن يقدر النتيجة النهائية، ناهيك عن استيعابها؟
في حاجة إلى استراحة، توجهت إلى الطابق العلوي لرؤية عالم كريستينا (1948) لأندرو وايت، وهو جزء من المجموعة الدائمة للمتحف. عالم كريستينا هو تصوير واقعي لمزرعة أمريكية. في وسط الإطار، ترقد امرأة في حقل، وتشير بحنين إلى حظيرة بعيدة. يقوم الحقل بحركة كاسحة درامية، محفورة في عشب أصفر. ترتدي المرأة فستانًا ورديًا وتتلوى بزاوية طفيفة. السماء رمادية، لكنها هادئة.
يواجه معظم المشاهدين أسئلة: من هي هذه المرأة، ولماذا ترقد في هذا الحقل؟ كانت كريستينا جارة أندرو وايت. في سن مبكرة، أصيبت بإعاقة عضلية ولم تتمكن من المشي. كانت تفضل الزحف حول ممتلكات والديها، وهو ما شهده وايت من منزله القريب. ومع ذلك، هناك المزيد من الأسئلة حول كريستينا. ماذا يحاول وايت أن يقول في المسافة بين موضوعاته؟ ماذا تفكر كريستينا في اللحظة التي يلتقطها وايت؟ تلعب هذه اللعبة المعرفية الصغيرة في كل مرة ننظر فيها إلى عالم كريستينا. نحن نفكر في نية الفنانة. نحاول مطابقة تفسيرنا للتقاليد التاريخية التي نشأ منها العمل. مع مزيد من المعلومات، لا يزال بإمكاننا النظر إلى العمل بشكل أعمق والصراع مع تناقضاته. هذا ممكن لأنه يوجد مرجع واحد. هذا لا يعني أن معناه ثابت، أو أننا نفضل واقعيته. هذا يعني أن التفكير الذي نقوم به بهذا العمل يلتقي بعمل إنساني وإبداعي متساوٍ.
الفراغ في فن الذكاء الاصطناعي
إن تجربة “بدون إشراف” مختلفة تمامًا. فالعمل تركيبي، أي أنه يحاول صنع شيء جديد من البيانات السابقة عن الفن. والعلاقات المرسومة رياضية، ولحظات التعرف عرضية. ويطلق أنادول على طريقته “فرشاة التفكير”. وفي حين أنه حريص على توضيح أن الذكاء الاصطناعي ليس واعيًا، فإن جاذبية العمل تعتمد على تعديات الآلة على الدماغ. ويقول أنادول إننا “نرى من خلال عقل الآلة”. ولكن لا يوجد عقل يعمل على الإطلاق. إنها رياضيات خالصة، عشوائية خالصة. هناك حركة، لكنها قديمة. والجديد عابر.
في الأتريوم، يعرض “بدون إشراف” آلاف الصور، ولكن لا يمكنني أن أطلب منها شيئًا. وعلى بعد خطوات قصيرة، تُعرض علي صورة واحدة ويمكنني طرح عشرات الأسئلة.
لا يزال الجمهور يتواصل مع القوة السردية لعالم كريستينا. في عالم بلا إشراف، كان الشيء الوحيد الذي ينعكس هو نوع من التحديق الخوارزمي الفارغ. لم أستطع إلا أن أفكر في أن نظرة كريستينا المتلهفة، التي لم يتم الكشف عنها تمامًا، قد لا تختلف عن التحديق الفاغر للجمهور في الأتريوم. بينما كنت أتطلع إلى الرسوم المتحركة الذكية الاصطناعية بحثًا عن أي شيء لأراه، واجهت رعب عدم العثور على أي شيء أبدًا – نوع من شلل الرؤية – ليس عدم القدرة على الإدراك ولكن عدم القدرة على التفكير جنبًا إلى جنب مع ما رأيته.
يعتمد كل الذكاء الاصطناعي على نماذج رياضية يطلق عليها علماء الكمبيوتر التعلم الآلي. في معظم الحالات، نغذي بيانات تدريب البرنامج، ونطلب من أنواع مختلفة من الشبكات اكتشاف الأنماط. في الآونة الأخيرة، يمكن لبرامج التعلم الآلي أن تؤدي بنجاح مهاما معقدة على نحو متزايد بفضل الزيادة في قوة الحوسبة، والتقدم في البرمجيات، والأهم من ذلك كله، انفجار بيانات التدريب. ولكن لمدة نصف قرن، حتى أفضل الذكاء الاصطناعي كان مقيدًا في عمليته، قادرًا فقط على أتمتة التحليل الخاضع للإشراف المحدد مسبقًا.
على سبيل المثال، إذا ما افترضنا وجود مجموعة من المعلومات حول تفضيلات المستخدمين للأفلام وبعض البيانات حول مستخدم جديد، فيمكنه التنبؤ بالأفلام التي قد يحبها هذا المستخدم. وهذا يُقدِّم نفسه لنا باعتباره “ذكاءً اصطناعيًا” لأنه يحل محل ويتفوق وظيفيًا على فعل طلب توصية فيلم من صديق (أو بالأحرى كتاب). وقد ازدهر هذا الذكاء تجاريًا. ولكن هل يمكن لهذه الأدوات البرمجية والأجهزة نفسها أن تخلق فيلمًا بنفسها؟ لسنوات عديدة، كانت الإجابة “بالتأكيد لا”. يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ والنمذجة، لكنه لا يستطيع الإبداع. يخضع نظام التعلم الآلي للإشراف لأن كل مدخل له مخرج صحيح، وتعمل الخوارزمية باستمرار على إصلاح وإعادة تدريب النموذج للاقتراب أكثر فأكثر من النقطة التي يمكن للنموذج عندها التنبؤ بشيء بدقة. ولكن ماذا يحدث عندما لا نخبر النموذج بما هو صحيح؟
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخلق محتوى “جديدًا” حقًا؟
ماذا لو أعطيناه بضعة مليارات من أمثلة صور القطط للتدريب، ثم طلبنا منه أن يصنع صورة جديدة تمامًا لقطة؟ في العقد الماضي، أصبح هذا ممكنًا مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو نوع من التعلم العميق يستخدم شبكات توليدية تنافسية لإنشاء محتوى جديد. تتعاون شبكتان عصبيتان: واحدة تسمى المولد، والتي تنتج بيانات جديدة، والأخرى تسمى المميز، والتي تقيمها على الفور.
يتنافس المولد والمميز في انسجام، يتولى المولد تتحديث المخرجات بناءً على ردود الفعل من المميز. في النهاية، تخلق هذه العملية محتوى لا يمكن تمييزه تقريبًا عن بيانات التدريب. مع تقديم أدوات مثل ChatGPT و Midjourney و DALL-E 2، يدعي معززو الذكاء الاصطناعي التوليدي أننا عبرنا إلى انفجار يشبه انفجار الحياة الأولى في العصر الكامبري. على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي السابقة التي قامت ببساطة بتحليل البيانات الموجودة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى جديد، بما في ذلك اللغة والموسيقى والصور.
إن وعد بدون إشراف، هو عالم مصغر للذكاء الاصطناعي التوليدي: حيث يتم تغذيته بمعلومات كافية، يمكن للذكاء غير البشري أن يفكر بمفرده ويخلق شيئًا جديدًا، بل وحتى جميلًا. ولكن المسافة بين عالم كريستينا وعالم بلا إشراف ليست سوى مقياس واحد للفرق بين الحساب والفكر. يشير باحثو الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان إلى الدماغ باعتباره “معالجًا للمعلومات”. وهذا استعارة معيبة لكيفية تفكيرنا. ومع تقدم تكنولوجيا المواد، بحثنا عن استعارات جديدة لشرح الدماغ. استخدم القدماء الطين، ونظروا إلى العقل باعتباره لوحة فارغة نقشت عليها الرموز؛ واستخدم القرن التاسع عشر محركات البخار؛ وفي وقت لاحق، كانت الأدمغة آلات كهربائية. وبعد بضع سنوات فقط من بدء علماء الكمبيوتر في معالجة البيانات على أجهزة الكمبيوتر المركزية، بدأ علماء النفس والمهندسون في التحدث عن الدماغ باعتباره معالجًا للمعلومات.
المشكلة أن دماغك ليس جهاز كمبيوتر، وأجهزة الكمبيوتر ليست أدمغة. فالكمبيوتر يعالج البيانات ويحسب النتائج. ويمكنه حل المعادلات، لكنه لا يستطيع التفكير من تلقاء نفسه. ولا تستطيع الحوسبة إلا أن تحاكي عمل الدماغ بشكل أعمى ــ فلن يكون له أبداً وعي أو إحساس أو قدرة على التصرف. وعلى نحو مماثل، لا تعالج عقولنا المعلومات. وعلى هذا فهناك حالات ذهنية لا يمكن أتمتتها، وذكاءات لا يمكن للآلات أن تمتلكها.
اقتباس من كتاب مايك بيبي “ضد المنصات: البقاء على قيد الحياة في اليوتوبيا الرقمية”
المصدر: Live science
اقرأ أيضا:
