على الرغم من التقدم الهائل في الذكاء الاصطناعي، كشفت دراسة حديثة عن نقطة ضعف أساسية لدى النماذج اللغوية المتقدمة، وهي تحديد الوقت والتقويم بدقة. النتائج تثير تساؤلات حول قدرة هذه الأنظمة على التعامل مع المهام اليومية التي تتطلب إدراكًا بصريًا وتحليلًا رقميًا متقدمًا.


على الرغم من قدرته على توليد صور واقعية، وكتابة الروايات، وحتى التنبؤ ببنية البروتينات، إلا أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يواجه صعوبة في أداء بعض المهام البسيطة. فقد أظهرت دراسة حديثة أجراها باحثون في جامعة إدنبرة أن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط تعاني من مشاكل في تفسير الوقت عند عرضها صورًا لساعات تناظرية أو تقاويم سنوية.

ووفقًا للدراسة، التي ستُنشر في أبريل، فقد تم اختبار سبعة نماذج ذكاء اصطناعي متطورة، من بينها "GPT-4o" و"Gemini 2.0" و"Claude 3.5 Sonnet"، حيث طُلب منها تحديد الوقت بناءً على صور ساعات تناظرية تحتوي على أرقام رومانية وتصاميم مختلفة، بالإضافة إلى تفسير التواريخ من خلال تقاويم تمتد لعشر سنوات.

وكشفت النتائج أن دقة قراءة الوقت على الساعات التناظرية لم تتجاوز 25% في معظم الحالات، فيما واجهت النماذج صعوبة في تفسير العقارب وزواياها. أما في مهمة التقويم، فكان نموذج "GPT-o1" الأكثر دقة بنسبة 80%، إلا أن جميع النماذج ارتكبت أخطاء بنسبة 20% تقريبًا في تحديد التواريخ.

وأشار الباحثون إلى أن تفسير الوقت والتقويم يتطلب عمليات معرفية معقدة تشمل الإدراك البصري والتحليل العددي، وهو ما يعكس تحديات كبيرة لا تزال تواجه الذكاء الاصطناعي في مهام يومية تبدو بسيطة للإنسان.


المصدر : الشرق الأوسط