ضعف الذكاء الاصطناعي يمكنه قراءة 26 في المائة فقط بشكل صحيح

أظهر بحث قُدِّم في المؤتمر الدولي لتعلم التمثيلات (ICLR) 2025 ونُشر على موقع arXiv في 18 مارس أن الذكاء الاصطناعي غير ناجح بشكل مدهش في قراءة الساعات التناظرية وتواريخ التقويم. لم تخضع النتائج بعد لمراجعة الأقران.

وقال روهيت ساكسينا من جامعة إدنبرة، الذي قاد البحث: "يتعلم معظم الناس قراءة الساعات واستخدام التقويمات في سن مبكرة. وتكشف هذه الدراسة كيف أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى المهام الحساسة للوقت في العالم الحقيقي."

عرضت الدراسة تصورات الساعة والتقويمات المصممة خصيصًا لـ Llama 3.2-Vision من Meta، وClaude-3.5 Sonnet من Anthropic، وGemini 2.0 من Google، وGPT-4o من OpenAI. ومع ذلك، كانت النماذج قادرة فقط على قراءة الساعات بشكل صحيح **38.7%** من الوقت وتواريخ التقويم فقط **26.3%** من الوقت.

ويذكر ساكسينا أن جذور هذا الفشل تكمن في عدم كفاية الذكاء الاصطناعي في الإدراك البصري والاستدلال المكاني. ويقول ساكسينا: "قراءة الساعات التناظرية ليست مجرد التعرف على الصور، بل تعني قياس الزوايا وتمييز عقارب الساعات والدقائق المتداخلة والتعامل مع التصاميم المختلفة".

وقد أسفرت حسابات التقويم عن نتائج ضعيفة بالمثل. فعلى سبيل المثال، كانت إجابات أنظمة الذكاء الاصطناعي على أسئلة مثل "ما هو اليوم الذي يصادف اليوم 153 من السنة؟ وذلك لأن مثل هذه الأسئلة تعتمد على مهارات المعالجة المنطقية المتسقة، وليس فقط على المعرفة.

يؤكد ساكسينا على أن العمليات الحسابية بسيطة بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر التقليدية، ولكن النماذج اللغوية الكبيرة لا تعمل خوارزمياً، بل تقوم بالتنبؤات بناءً على الأنماط فقط. ويؤدي ذلك إلى ضعف الأداء في المجالات التي تتطلب تفكيرًا متسقًا وقائمًا على القواعد.

نتيجة لذلك، يوضح البحث أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال غير قادرة على العمل بالحدس والتجريد والمنطق على غرار البشر، وأن الحاجة لا تزال قائمة إلى البشر، خاصة في المهام الأساسية مثل إدراك الوقت.