قبل فترة ليست بالقريبة، كنت أتحدث مع إحدى قريباتي - وكنا في مناسبة اجتماعية - وإذا بالحديث يذهب بنا إلى العالم التقني، وهو الحديث الثقيل نوعاً ما في مثل هذه المناسبات. كان لديها فضول لتفهم كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؛ ورغم تقديري للفضول، إلا أننا كنا وقتها على طاولة عشاء بها على الأقل - وعلى ما أذكر- ثلاثة أصناف من أطباق الأرز الشهية. فما بين كبسة نجدية وسليق طائفي وأرز مديني؛ سألت سؤالاً فضفاضاً كان يتعين عليَّ تقديم إجابة مفصلة لم يكن يتسع المقام لها. فنظرتُ إليها لثوانٍ في محاولة لإيجاد إجابة لا تُثقل كاهل عملية الهضم لكلتينا؛ فلا يوجد مجال لمزاحمة تلك الأطباق الثلاثة، ولم أكن أريد أن يكون حديثي مُسبِّباً لعسر هضم، وذلك مراعاة لآلية عمل العقل والجهاز الهضمي في مثل هذه اللحظات الحرجة.

كانت تريد أن تفهم آلية عمل الذكاء الاصطناعي؛ وعلى أغلب الظن، كانت تريد أن أحدثها عن الهيكلة الخوارزمية وكيف يتم تنفيذ المهام فيها تقنياً. ذكرتُ لها أشهر ركيزتين معماريّتين؛ فالأولى وهي خوارزميات التعلم الآلي البسيطة (Machine Learning) القابلة للتعلم عبر ما يُسمى بوحدة المعالجة المركزية أو الـ CPU بشكل لا بأس به لتنفيذ المهام بشكل تسلسلي، بينما أَبت الثانية وهي خوارزميات التعلم العميق (Deep Learning) بأن تقبل بأقل من مستوى وحدة المعالجة الرسومية (GPU) لمعالجة بياناتها المُدخلة بالتوازي. فتابَع نقاشنا، وسألت: وما هو الـ GPU؟. ولكي أختصر أي شرح معقد على قريبتي العزيزة، أخبرتها بأن تتخيل آلية عمل الـ GPU كمَدرج مطار به ملايين الطائرات التي تُقلع مسرعةً وبنفس اللحظة، بالتوازي.

لم تكن إجابتي شافية، لكنها كانت كافية لتخفيف أعراض الفضول لديها، وما قد تسببه أي إجابة مُفصلة من صداعٍ لن يسعفه فنجان قهوة سعودية شقراءَ، أو عسرِ هضم لن يخففه كوب شاي نعناع أخضر. إلا أنها ألحَقت سؤالها بسؤال أكثر ثِقلاً: كيف تستطيع هذه الآلية في المعالجة إنتاج مخرجات توليدية تبدو جديدة كلياً؛ رغم أنها نابعة من مدخلات سابقة عُولجت فقط؟. فأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، وبمساعدة المعالجات مثل الـ GPUs، لا تقوم بـ (نسخ) السابق، بل تُشكل الأنماط المُكتشفة لتظهر كمخرجات جديدة. فَفكرتُ هنا قليلاً وسألتُ نفسي: هل يُعتبر المنتج جديداً أو كما يُوصف (أصيلاً) بناء على آلية المُخرِج بكسر الراء (العقل المُدبر)، أو طبيعة المُخرَج بفتح الراء (النتيجة أو الإنتاج)؟

فالمصطلحات التقنية التي نستخدمها في عالم الذكاء الاصطناعي منبعثة من الثقافة الغربية التي انطلقت منها هذه العلوم، فلا عجب أننا عندما نترجم هذه المصطلحات، نترجمها كما هي وبكل معطياتها الثقافية التي لا نستطيع فصلها؛ لأن اللغة ليست مجرد كلمات وحروف فقط بل هي (باقة ثقافية). ففي العالم الغربي الذي نشأ منه هذا العلم، يصفون مخرجاته بصفة الجِدّة والأصالة؛ باعتبار أن النماذج تولّد تركيبات وتوليفات غير مكررة حرفياً من بيانات التدريب، وهو ناتج من تركيب ومزج الأنماط باعتبارالاحتمالات التي تم احتسابها داخلياً قبل التوليد، ولكن الأصالة هنا هي أصالة نمطية تركيبية، ولعل هذا هو منطق تسمية الأصالة التقنية لدى الخوَاجة، وليست لأنها نابعة من تجربة أو إدراك ذاتي .(«Self-Awareness»)

بينما تُعرف الأصالة شيوعاً في الثقافة العربية بالارتباط بالجذور والقيم العميقة الذاتية، وهذا مذهب أدبي جدلي يستدعي عناية علماء الأدب والثقافة، والتقاءهم مع علماء التقنية؛ للخروج بلغة تقنية ثقافية تُعبر عن ثقافتنا ومدلولاتها في وصف التقنية، مما يعزز ويعمق تعليم الأجيال القادمة وفهمهم للتقنيات الغربية دون الذوبان في الحضارات الأخرى عند نقلِ علومهم، وبما يستوعب مفاهيم الحداثة أو المعاصرة وغيرها من المفاهيم الثقافية.

** **

- د. تهاني الجهني