رغم الإنجازات اللافتة التي حققها الذكاء الاصطناعي في عالم الألعاب، من التفوق في الشطرنج إلى لعبة "غو"، تكشف دراسة حديثة أن هذه النجاحات قد تكون مضللةً عند تقييم قدراته الحقيقية. فبحسب بحث أعدّه جوليان توجيليوس وزملاؤه، لا يزال الذكاء الاصطناعي عاجزاً عن التعامل مع تحدٍّ بسيطٍ ظاهرياً، يتمثل في لعب لعبةٍ جديدةٍ لم يسبق له التعرف عليها.

يعتمد معظم النجاحات البارزة في هذا المجال على أنظمةٍ مُدرّبةٍ بدقةٍ على لعبةٍ واحدة، ما يمكّنها من تحقيق أداءٍ يفوق البشر، لكن ضمن نطاقٍ ضيقٍ للغاية. وأي تغييرٍ طفيفٍ في القواعد أو البيئة أو حتى الشكل البصري قد يؤدي إلى انهيار أدائها، ما يكشف عن محدوديةٍ جوهريةٍ في قدرتها على التكيّف.

وتوضح الدراسة أن الذكاء الحقيقي لا يقتصر على إتقان مهمةٍ واحدة فحسب، بل يرتبط بالقدرة على التعلّم والتأقلم مع مواقفٍ جديدة. وتُعدّ ألعاب الفيديو بيئةً مثاليةً لاختبار هذه المهارات، نظراً الى تنوعها الكبير، إذ تتطلب قدراتٍ مثل التفكير المكاني، والتخطيط الطويل الأمد، والتعلم بالتجربة والخطأ. ومع ذلك، لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة عاجزةً عن تحقيق هذا المستوى من المرونة.

وتعتمد تقنيات مثل "التعلّم المعزّز" على التجربة المتكررة، لكنها تميل إلى التخصّص المفرط، فيما تواجه الأنظمة القائمة على التخطيط قيوداً تتعلق بالحاجة إلى محاكاةٍ دقيقةٍ وسريعة. أما نماذج اللغة الكبيرة، فرغم قدراتها في الكتابة والتحليل، فإن أداءها يظل ضعيفاً عند التعامل مع ألعابٍ غير مألوفة، لاعتمادها أساساً على بياناتٍ نصية.

صورة تعبيرية مولّدة بالذكاء الاصطناعي

وترى الدراسة أن الوصول إلى ذكاءٍ اصطناعيٍ عامٍ يتطلب أنظمةً قادرةً على تعلّم ألعابٍ جديدةٍ خلال وقتٍ قصير، على غرار البشر، وهو هدف لا يزال بعيد المنال. وتشير النتائج إلى أن التحدي يتجاوز الألعاب، إذ يعكس قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع تعقيدات العالم الحقيقي.