الذكاء الاصطناعي لا يتفوق على الرياضيين بالتفكير بل بالتذكر

عندما يحل نظام ذكاء اصطناعي مسألة رياضية صعبة، يكون التفسير المعتاد أن النظام أصبح أكثر ذكاءً. لكن تحليلاً جديداً لديفيد بيفر يرى أن جزءاً من هذا النجاح له سبب أكثر بساطة: الذاكرة العاملة البشرية محدودة بشدة، أما مساحة العمل الرمزية لدى النموذج فليست كذلك.

الذاكرة كحدّ خفي في الرياضيات

الذاكرة العاملة هي النظام الذهني الذي يحفظ المعلومات ويعالجها لفترات قصيرة: لحل معادلة يجب تذكّر ما يمثله كل متغير، والعمليات التي نُفذت، والهدف الحالي. والقدرة البشرية محدودة بشكل ملحوظ: ضرب عددين من ثلاثة أرقام ذهنياً صعب لا لأن العمليات معقدة، بل لأن النتائج الجزئية يجب الحفاظ عليها. الورق لا يزيد الذكاء، لكنه يوسّع الذاكرة العاملة الفعلية. ويعوّض الخبراء ذلك بـ«التجميع» عبر التعرف على بنية مألوفة ككيان واحد، لكنه يضغط الحمل ولا يلغي الحد.

ماذا تُظهر الأبحاث

دور الذاكرة في الرياضيات ليس نظرياً فحسب. وجد ألوواي وباسولونغي (2011) أن مقاييس الذاكرة العاملة تُسهم إسهاماً مستقلاً في الأداء الرياضي للأطفال، لا أن تعكس فقط الصلة بالقدرة اللفظية العامة. وفي دراسة طولية استمرت ست سنوات، قاس ألوواي وألوواي (2010) الأطفال في سن الخامسة ووجدا أن أداء الذاكرة العاملة المبكر يتنبأ بالقراءة والحساب لاحقاً حتى بعد إدخال معدل الذكاء في التحليل؛ وكانت الذاكرة المتنبئ الأقوى. وأفاد بلانكنشيب وزملاؤه (2015) بتباين فريد تفسره الذاكرة العاملة في الطلاقة الحسابية، بينما وجد التحليل البَعدي لفريزو-فان دن بوس وزملائه (2013) علاقة ثابتة في دراسات المرحلة الابتدائية. ويحذر الكاتب من المبالغة: الذاكرة والذكاء متداخلان بدرجة كبيرة، والضبط الإحصائي لا يفصلهما فصلاً تاماً.

نافذة السياق كدفتر ضخم

يستطيع النموذج الحديث معالجة سلسلة هائلة من الرموز دفعة واحدة: نص المسألة والتعريفات والحسابات الوسيطة واستدلالاته السابقة. ونافذة السياق ليست مطابقة للذاكرة العاملة البشرية؛ الأدق وصفها بدفتر خارجي ضخم مع نظام بحث غير كامل. وغالباً ما يُخرج النموذج استدلاله إلى النص: فالنص جزء من الآلية التي يحدث بها التفكير، لا مجرد تقرير عن فكرة مكتملة. ولذلك يسميه الكاتب «ذاكرة عاملة رمزية معزَّزة».

فون نيومان أم أينشتاين

تستفيد الرياضيات من ذلك أكثر من غيرها، لأن كل فرضية وتعريف وهدف ونتيجة مُثبتة يمكن تدوينها وتبقى ثابتة. أما في الاستدلال غير الصوري، كسؤال اجتماعي مثلاً، فقد تكون المعلومة الحاسمة غير ملاحَظة أصلاً والمفاهيم غير مستقرة، لذا لا يحل الدفتر الأكبر المشكلة الأساسية. وتمنح الرياضيات أيضاً تغذية راجعة قوية: يمكن تعويض الحل في الأصل، أو فحصه عددياً، أو التحقق منه بأنظمة إثبات صورية.

وخلص الكاتب إلى أن الذكاء الاصطناعي اليوم أشبه بنسخة معززة آلياً من سرعة فون نيومان واتساعه أكثر من عمق أينشتاين. وقد كتب الفيزيائي يوجين فيغنر، الذي عرف الرجلين، أنه لم يلقَ عقلاً «أسرع وأحدّ» من فون نيومان، لكنه ظل يعتبر فهم أينشتاين أعمق وأكثر أصالة. ووفق هذا التحليل، سيُعبر الحد التالي عندما يدرك الذكاء الاصطناعي أن المسألة صيغت بشكل خاطئ ويقترح بنفسه طريقة أفضل جذرياً لفهمها.