ماذا يشترك فيه جميع الكائنات الذكية؟ وفقًا يان لوكون، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا، هناك أربع سمات رئيسية. في قمة عمل الذكاء الاصطناعي التي عقدت في باريس في وقت سابق من هذا العام، تجمع قادة سياسيون وخبراء في الذكاء الاصطناعي لمناقشة تطورات الذكاء الاصطناعي. وخلال الحدث، نقل لوكون تعريفه الأساسي للذكاء إلى مدير الذكاء الاصطناعي في IBM، أنتوني أنونزياتا. وأوضح قائلاً: "هناك أربع خصائص أساسية للسلوك الذكي يمتلكها كل حيوان — أو حيوان ذكي نسبياً — وبالتأكيد البشر. " وأضاف: "هذه الخصائص هي فهم العالم المادي، وجود ذاكرة مستمرة، القدرة على الاستنتاج، والقدرة على التخطيط، خاصة للقيام بأفعال معقدة من خلال التخطيط الهرمي. " وأشار لوكون إلى أن الذكاء الاصطناعي، وبالأخص النماذج اللغوية الكبيرة، لم يبلغ بعد هذا المستوى، وأن دمج هذه القدرات يتطلب تغيير طرق تدريبها. ويفسر ذلك سبب قيام العديد من شركات التقنية الكبرى حالياً بإضافة قدرات جديدة إلى نماذج موجودة فيما تتنافس لقيادة مجال الذكاء الاصطناعي. وقال: "للفهم العالم المادي، تقوم بتدريب نظام رؤية منفصل ثم تربطه بالنموذج اللغوي الكبير. بالنسبة للذاكرة، تستخدم تقنية الاسترجاع المعززة للتوليد (RAG)، أو تضيف بعض الذاكرة الترابطية، أو ببساطة تزيد حجم النموذج. " (RAG هي تقنية طورت في ميتا لتحسين النماذج اللغوية الكبيرة عن طريق دمج مصادر معرفة خارجية. ) ومع ذلك، يعتبر لوكون كل هذه الجهود مجرد "حيل تقنية". لقد ناقش مرارًا نهجًا بديلًا يُسمى النماذج المعتمدة على العالم، التي تتدرب على سيناريوهات الحياة الواقعية وتُظهر قدرات معرفية أعلى من مجرد التعرف على الأنماط.

وفي حديثه مع أنونزياتا، شرح هذا المفهوم بشكل أوسع. وأوضح قائلاً: "تبدأ بهيمنة فكرة عن حالة العالم في زمن معين T، وتتخيل فعلًا، ثم يتنبأ نموذج العالم بكيفية تغير حالة العالم استجابة لهذا الفعل. " لكن نظرًا لتطور العالم عبر احتمالات لا حصر لها لا تتوقع، فالطريقة الوحيدة الممكنة لتدريب مثل هذه النماذج هي من خلال التجريد. وتقوم شركة ميتا بالفعل باستكشاف هذا المفهوم مع نموذج V-JEPA، الذي تم إصداره علنًا في فبراير. ويُوصف بأنه نموذج غير توليدي يتعلم من خلال التنبؤ بمقاطع مفقودة أو مخفية في الفيديوهات. وقال لوكون: "الفكرة الأساسية هي أنه لا تتوقع مباشرة على مستوى البكسل. بل تدرب نظامًا ليعمل على تمثيل مجرد للفيديو، مما يسمح له بإجراء التنبؤات ضمن ذلك التمثيل. والأمل أن يُزال هذا التمثيل التفاصيل غير المتوقعة. " ويحاكي هذا النهج الطريقة التي أسس بها الكيميائيون هرميات أساسية لبناء المادة. وأضاف: "أنشأنا تجريدات: الجسيمات، تليها الذرات، ثم الجزيئات، وأخيرًا المواد. " وتابع: "كل طبقة علوية تَصفي الكثير من المعلومات غير المهمة من الطبقات أدنىها، حسب المهمة المطروحة. " وبالتالي، ما يعنيه هذا في الأساس هو أننا نفهم العالم المادي من خلال بناء هياكل تصنيفية، وهو أمر أساسي للذكاء.