اختر منطقتك 
أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة كبيرة في العالم الرقمي وغير الطريقة التي ننظر بها إلى التكنولوجيا، ولكن رغم أن هذه التقنية قادرة على توليد الصور وكتابة الروايات وأداء الواجبات المنزلية والتحليل العاطفي، فإنها غالبا ما تفشل في معرفة الوقت أو تحديده.
وفي دراسة نُشرت على موقع “أركايف” (arXiv) – وهو أرشيف مفتوح المصدر للمقالات العلمية –اختبر باحثون في جامعة إدنبرة قدرات 7 أنواع مختلفة من نماذج اللغة الكبيرة “إل إل إم” (LLM) لاختبار قدرتها في معرفة وتحديد الوقت، وشمل اختبارهم أسئلة متنوعة حول صور لساعات وتقويمات مختلفة، وأظهرت الدراسة التي ستصدر بشكل رسمي في شهر أبريل/نيسان القادم أن هذه النماذج تواجه صعوبة في فهم ومعرفة هذه المهام والتي تُعتبر أساسية في حياتنا اليومية.
وكتب الباحثون في الدراسة: “إن القدرة على تفسير واستنتاج الوقت من المدخلات البصرية أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات في العالم الحقيقي، بدءا من جدولة الأحداث إلى الأنظمة المستقلة، ورغم التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، فإن معظم الأبحاث ركزت على اكتشاف الأشياء وتسمية الصور وفهم المشاهد، ولكنها لم تُركز على الاستنتاج الزمني وهذا ما جعل عامل الوقت مُهملا بالنسبة لهذه الأنظمة.”
واختبر فريق البحث نماذج من مختلف الشركات مثل “شات جي بي تي -4أو” من أوبن إيه آي و”جيميني” من غوغل و”كلود” من أنثروبيك، و”لاما” من ميتا والنموذج الصيني “كوين 2″ من علي بابا و”ميني سي بي إم” من مودل بيست، وقدموا صورا ذات ألوان وأشكال مختلفة لساعات جدارية عادية وساعات بأرقام رومانية وساعات بدون عقرب الثواني، بالإضافة إلى صور لتقويم يُظهر الأيام والأشهر لآخر 10 سنوات.
وفي اختبار الساعات، سأل الباحثون نماذج اللغة الكبيرة: “ما هو الوقت الموضح في الصورة المرفقة؟”، أما بالنسبة لاختبار التقويم فقد طرحوا أسئلة بسيطة مثل “ما هو اليوم الذي يوافق رأس السنة الميلادية؟” وأسئلة صعبة مثل “ما هو اليوم رقم 153 من السنة؟”.
وقال الباحثون: “إن قراءة الساعات وفهم التقويم يتطلب خطوات معرفية معقدة، وتحتاج إلى تمييز بصري دقيق – لمعرفة موضع عقارب الساعة وتخطيط التقويم – كما تحتاج إلى تفكير عددي دقيق لحساب عدد الأيام بين تاريخين”.
وبشكل عام لم تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج مرضية، فقد قرأت الوقت على الساعة بشكل صحيح في أقل من 25% من الحالات، وواجهت صعوبة في فهم الساعات التي تحمل أرقاما رومانية أو العقارب التي تملك تصميما مُبتكرا بنفس القدر الذي واجهته مع الساعات التي تفتقر إلى عقرب الثواني، وهنا يشير الباحثون أن المشكلة قد تكمن في اكتشاف العقارب وتفسير الزوايا على ميناء الساعة.
ومن الجدير بالذكر أن نموذج “جيميني” حصل على أعلى درجة في اختبار قراءة الساعات، بينما تفوق نموذج “شات جي بي تي -4أو” في قراءة التقويم وتحديد الوقت بنسبة 80%، وبالمقابل فإن معظم نماذج اللغات الكبيرة الأخرى ارتكبت أخطاء في اختبار التقويم بنسبة 20% تقريبا.
وقال روهيت ساكسينا أحد مؤلفي الدراسة وطالب دكتوراه في كلية المعلوماتية بجامعة إدنبرة في بيان صادر عن الجامعة: “يستطيع معظم الناس معرفة الوقت واستخدام التقويمات في سن مبكرة، ولكن نتائجنا تُظهر الفجوة الكبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ ما يُعتبر مهارات أساسية جدا للبشر، ويجب ألا نغفل عن هذه المشاكل في حال أردنا دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية الحساسة للوقت مثل الجدولة والأتمتة والتكنولوجيا المساعدة”.
وأضاف “رغم أن الذكاء الاصطناعي قادر على إنجاز أغلب واجباتك المنزلية، ولكن لا أنصحك بالاعتماد عليه في الالتزام بأي مواعيد نهائية.”
