أكدت دراسة حديثة لمختبرات “أندون” (Andon) أن نماذج اللغة العميقة للذكاء الاصطناعي تفشل في المهام المتعلقة بالوعي المحيطي والتفكير المكاني، رغم أدائها المتفوق في المجالات التحليلية، وفق تقرير نشره موقع “تيك سبوت” التقني.
وأطلقت الدراسة تجربة بعنوان “باتر-بنش” (Butter-Bench)، حيث ثبت الباحثون طاولة صغيرة فوق مكنسة روبوتية ذكية مزودة بعدسات ومستشعرات لالتقاط البيئة المحيطة بها، بهدف اختبار قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على نقل الزبدة من مكان إلى آخر عبر الأوامر النصية.
وشملت التجربة نماذج الذكاء الاصطناعي الرائجة مثل جيميناي وغروك وكلود وشات جي بي تي، وتمت مقارنة أدائها مع البشر في المهام نفسها. وأظهرت النتائج أن جيميناي كان الأفضل بين النماذج، لكنه أكمل 40% فقط من المهام الموجهة إليه بعد عدة محاولات.
ولاحظ الباحثون أن الروبوتات المعتمدة على هذه النماذج تصرفت بشكل غير منتظم وعشوائي، خصوصاً عند وجود ضغط أو تشويش مكاني، حيث أحياناً تدخل في محادثات داخلية بدلاً من حل المهمة، وأحياناً تدور حول نفسها دون إحراز أي تقدم.
وتؤكد هذه الدراسة أن نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية ما زالت تواجه قيوداً كبيرة في التفاعل الواقعي مع البيئة المكانية، رغم قدرتها العالية على التحليل والتفكير النصي.
