يشهد الذكاء الاصطناعي تطورًا سريعًا، مما أدى إلى ظهور نماذج متعددة من الذكاء الاصطناعي التي تختلف في الطريقة التي تحل بها المشاكل وتقدم الحلول. بين هذه النماذج، هناك نوعان رئيسيان: النماذج القائمة على التفكير (Reasoning AI) والنماذج غير القائمة على التفكير (Non-Reasoning AI). على الرغم من أن كليهما قادران على تقديم إجابات دقيقة، إلا أن الفروقات بينهما في أسلوب المعالجة والأداء تجعل كل منهما مناسبًا لمهام محددة.
في هذا المقال، سنتعرف على الفروقات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي الاستدلالي والقائم على البيانات، وكيفية عملها في مختلف السيناريوهات، وما هي المهام التي تفضل استخدام كل نوع منها.
ما هي النماذج القائمة على التفكير وغير القائمة على التفكير؟
تتمثل الفرق الرئيسي بين النماذج القائمة على التفكير وغير القائمة عليه في طريقة معالجة البيانات. النماذج غير القائمة على التفكير مثل النماذج التقليدية للذكاء الاصطناعي تعتمد على التعرف على الأنماط (Pattern Matching)، حيث تقوم بتحليل المدخلات بسرعة وتقديم إجابة استنادًا إلى الأنماط التي تم تعلمها من مجموعات البيانات الضخمة. وعلى الرغم من أن هذه النماذج قد تكون دقيقة، إلا أن الإجابات التي تقدمها تكون محدودة من حيث التفكير العميق ولا تأخذ في الاعتبار احتمالات متعددة.
في المقابل، النماذج القائمة على التفكير مثل DeepSeek-R1 و ChatGPT-o1 و Claude 3.7 Sonnet تقوم بتحليل المسألة بشكل منهجي، حيث تفكر في مختلف الحلول الممكنة وتُقيّمها بدقة قبل الوصول إلى الإجابة النهائية. هذه النماذج تتطلب وقتًا أطول لأنَّها لا تكتفي بالحل الفوري بل تأخذ الوقت للتفكير عبر مسارات منطقية متعددة.
أسلوب حل المشكلات: كيف يختلف النهج بين النوعين؟
عند طرح سؤال على النموذجين، ستلاحظ أن النماذج القائمة على التفكير لا تقدم إجابة فورية، بل تأخذ وقتًا للتفكير في عدة مسارات منطقية قبل تقديم الإجابة النهائية. على سبيل المثال، إذا طرحت سؤالًا معقدًا مثل:
إذا كان هناك خمسة أشخاص جالسين حول طاولة دائرية، ويجب على كل شخص أن يجلس بجانب شخص واحد على الأقل يعرفه، ما هو الحد الأدنى لعدد علاقات التعارف المطلوبة؟
في حالة النموذج غير القائم على التفكير، ستتلقى إجابة فورية (مثلاً: “5 علاقات”) مع تفسير سريع. أما في حالة النموذج القائم على التفكير مثل DeepSeek-R1، سيأخذ النموذج وقتًا أطول (قد يصل إلى عدة دقائق) للتفكير في ترتيب الجلوس والاحتمالات المختلفة قبل الوصول إلى الإجابة الصحيحة، مثل “3 علاقات”.
مقارنة أداء النماذج في حل المهام
النماذج القائمة على التفكير تتفوق في حل المشاكل المعقدة. عند حل مسائل رياضية أو علمية تتطلب خطوات متعددة، يمكن أن تكتشف النماذج القائمة على التفكير أخطاء دقيقة قد تتجاهلها النماذج غير القائمة على التفكير. على سبيل المثال، إذا طلبت من كلا النوعين حل معادلة جبرية متعددة الخطوات، قد تكتشف النماذج القائمة على التفكير خطأً في الإشارات الرياضية يمكن أن يغير النتيجة.
كما تتفوق النماذج القائمة على التفكير في تصحيح الأكواد البرمجية. بينما قد يقترح النموذج غير القائم على التفكير إصلاحًا قد يبدو صحيحًا من الناحية الصياغية، قد يتسبب في ظهور أخطاء منطقية جديدة نتيجة لتجاهل الحالات الخاصة. في المقابل، يقوم النموذج القائم على التفكير بتتبع مسارات التنفيذ بدقة ويكتشف المشكلة الأصلية بالإضافة إلى الأخطاء المنطقية المحتملة التي قد تظهر.
ومع ذلك، في مهام تحليل البيانات البسيطة، قد لا يكون من الضروري استخدام النماذج القائمة على التفكير. على سبيل المثال، عند طلب تفسير مجموعة بيانات تعرض اتجاهات في درجات الحرارة، قد تكون الإجابة السريعة من النموذج غير القائم على التفكير كافية.
إنَّ الوقت الإضافي الذي تأخذه النماذج القائمة على التفكير قد لا يكون مبررًا دائمًا، خاصة في المهام التي لا تتطلب تحليلاً معقدًا. فحتى لو كانت فترة الانتظار قصيرة، إلا أنَّ ذلك قد يؤثر على الكفاءة في بعض الحالات.
الأسئلة العلمية: متى تتفوق النماذج القائمة على التفكير؟
فيما يتعلق بالأسئلة العلمية، تتفاوت الإجابات بناءً على تعقيد السؤال. في الأسئلة العلمية البسيطة، تقدم النماذج غير القائمة على التفكير إجابات دقيقة تكاد تكون متساوية مع تلك التي تقدمها النماذج القائمة على التفكير. لكن في بعض الأحيان، قد يتسبب النموذج غير القائم على التفكير في تقديم معلومات قد تكون خاطئة علميًا، بينما يتسم النموذج القائم على التفكير بالحذر في تقديم الإجابات، حيث يوضح المفاهيم المعقدة ويأخذ بعين الاعتبار النقاشات العلمية النظرية.
النماذج غير القائمة على التفكير في الإبداع والمحادثات
تظل النماذج غير القائمة على التفكير متفوقة في المجالات التي تعتمد على الإبداع و التفاعل السريع، مثل كتابة القصائد أو العصف الذهني أو حتى إرسال رسائل بريد إلكتروني. في هذه الحالات، يكون الوقت عاملًا حاسمًا، إذ أن التأخير الذي يحدث مع النماذج القائمة على التفكير قد يؤدي إلى توقف الإبداع، مما يجعل المحادثة أقل طبيعية وأقل تدفقًا.
النماذج غير القائمة على التفكير توفر إجابات فورية تشعر أكثر طبيعية في المحادثات غير الرسمية أو في استرجاع المعلومات السريع.
متطلبات الطاقة والأداء
تتطلب النماذج القائمة على التفكير موارد حسابية أكبر بكثير من نظيرتها غير القائمة على التفكير. في الواقع، قد تتطلب هذه النماذج ما بين 2 إلى 5 مرات من الموارد الحسابية، مما يترجم إلى تكاليف أعلى.
تتطلب هذه النماذج مراحل تدريب إضافية تركز على حل المشكلات المنهجية، مما يعني استهلاكًا أكبر للطاقة وبالتالي زيادة في البصمة الكربونية. من المهم أن نكون منتبهين في استخدام هذه النماذج، واستخدامها فقط في الحالات التي تتطلب دقة عالية، بدلاً من المهام اليومية البسيطة التي يمكن للنماذج غير القائمة على التفكير معالجتها بكفاءة.
اختيار النموذج الأنسب: التوازن بين السرعة والدقة
عند اختيار النموذج الأنسب، يجب على المستخدمين موازنة السرعة مقابل الدقة. في المهام التي تتطلب دقة عالية مثل التحليل المالي أو البحث العلمي، من الأفضل اختيار النماذج القائمة على التفكير، حتى وإن استغرق الأمر وقتًا أطول للوصول إلى الإجابة.
أما في المهام الإبداعية أو عند البحث السريع عن المعلومات، تظل النماذج غير القائمة على التفكير هي الخيار الأمثل، حيث توفر استجابة سريعة دون التأثير على سير العمل بشكل كبير.
النظام الهجين: الاتجاه المستقبلي في الذكاء الاصطناعي
من المتوقع أن يكون المستقبل في الذكاء الاصطناعي لنظم هجينة قادرة على التبديل بين الأساليب المختلفة وفقًا لتعقيد المهمة. سيكون من المفيد للمستخدمين أن يفهموا متى ينبغي عليهم استخدام النماذج القائمة على التفكير ومتى يمكن الاكتفاء بالنماذج غير القائمة على التفكير.
الخلاصة:
بينما تقدم النماذج القائمة على التفكير دقة أعلى في المهام المعقدة مثل التحليل المالي والعلمي، تظل النماذج غير القائمة على التفكير الخيار الأفضل في المهام التي تعتمد على السرعة والإبداع. سيسهم الذكاء الاصطناعي الهجين في تحسين النتائج عن طريق استخدام الأسلوب الأنسب حسب نوع المهمة، مما يتيح للمستخدمين اتخاذ القرارات بناءً على السرعة أو التحليل العميق.
