ELIZA — برنامج حاسوبي لدراسة التواصل بلُغة طبيعية

عام 1966 لم يكن للحاسوب أيّ علاقة باللغة. كان بإمكانه فرز أرقام وحلّ معادلات، لكنّ فكرة أن تكتب له جملة فيردّ عليك بكلام مفهوم كانت شيئاً أقرب للخيال. جاء Joseph Weizenbaum، عالِم حاسوب في MIT، وطرح سؤالاً يبدو بسيطاً لكنّه جوهري: هل يمكن لبرنامج أن يواصل محادثة دون أن يفهم كلمة واحدة ممّا يُقال له؟

للإجابة عن هذا السؤال، حدّد Weizenbaum خمس مشكلات أساسية يجب حلّها لتحقيق تفاعل بلُغة طبيعية:

• تحديد الكلمات المفتاحية — ما الكلمات المهمّة في كلام المستخدم؟
• اكتشاف الحدّ الأدنى من السياق — كيف نفهم ما يكفي من بنية الجملة؟
• اختيار طريقة التحويل — كيف نُعيد ترتيب الجملة لتصبح ردّاً؟
• الردّ في غياب كلمات مفتاحية — ماذا نقول حين لا نجد كلمة نتمسّك بها؟
• تحرير السكربتات — كيف نسمح بتعديل قواعد المحادثة دون المساس بالبرنامج نفسه؟

يعمل محرّك ELIZA على ثلاث مراحل متتالية، كأنّه خطّ إنتاج يدخل إليه كلام المستخدم خاماً ويخرج منه ردّ مصقول:

المرحلة الأولى — المسح عن الكلمات المفتاحية. يمرّ البرنامج على كلام المستخدم باحثاً عن كلمات مفتاحية مُعرَّفة في السكربت. كل كلمة مفتاحية لها رتبة رقمية، وإذا ظهرت أكثر من كلمة في الجملة نفسها تفوز صاحبة الرتبة الأعلى. الفكرة تشبه ممرّض الطوارئ: يبحث أولاً عن أخطر الأعراض ويتعامل معه قبل غيره.

المرحلة الثانية — التفكيك. بمجرّد تحديد الكلمة الفائزة، تُفعَّل قاعدة تفكيك مرتبطة بها — وهي نمط يُقسِّم الجملة إلى أجزاء. مثلاً، النمط "* my * me *" حين يُطبَّق على جملة "It seems that my grandson hates me always" يستخرج أربعة أجزاء: "It seems that" و"grandson" و"hates" و"always".

المرحلة الثالثة — إعادة التجميع. تأتي قاعدة إعادة التجميع وتأخذ هذه الأجزاء لتصنع منها ردّاً وفق قالب محدّد. مثلاً، القالب "Does your (2) often (3) you?" يُنتج: "Does your grandson often hate you?"

لا قواعد نحوية، ولا فهم للمعنى — مجرّد مطابقة أنماط واستبدال نصوص. ومع ذلك يبدو الناتج سؤالاً طبيعياً يمكن أن يطرحه معالِج نفسي.

اختيار Weizenbaum لمحاكاة معالِج نفسي روجيري لم يكن عشوائياً. في العلاج الروجيري لا يُحلّل المعالِج ولا يُقدّم نصائح، بل يكتفي غالباً بعكس كلام المريض عليه — «تقول إنّك غاضب من والدك؟» — وهذا الأسلوب غير التوجيهي يعني أنّ المعالِج لا يحتاج فعلياً إلى فهم عميق للموضوع. المعالِج البشري يستمع بصدق بالطبع، لكنّ الأسلوب الروجيري هو المنهج العلاجي الوحيد الذي يمكن تقليده بتحويلات نصية بسيطة.

في سكربت DOCTOR، تحصل الكلمات المشحونة عاطفياً مثل "mother" و"father" و"dream" و"depressed" على أولوية عالية. ويتضمّن السكربت أيضاً قواعد لاستبدال الضمائر — "my" تتحوّل إلى "your" و"I am" تتحوّل إلى "you are" — حتى يبدو الردّ صادراً من الطرف الآخر في المحادثة. وحين لا يجد البرنامج أيّ كلمة مفتاحية، يلجأ إلى عبارات احتياطية عامة مثل: "Please go on" أو "Tell me more" أو "That is very interesting".

في عالم ELIZA، بعض الكلمات أهمّ من غيرها بكثير. كل كلمة مفتاحية في السكربت تحمل رتبة رقمية تُحدّد أولويتها. فإذا احتوت الجملة على أكثر من كلمة مفتاحية، يلتقط ELIZA صاحبة الرتبة الأعلى ويتجاهل الباقي. هذا في جوهره شكل بدائي لكنّه فعّال من الانتباه: ركِّز على الكلمة الأكثر شحناً عاطفياً أو موضوعياً وتجاهل ما عداها.

لنأخذ مثالاً: إذا قال المستخدم "My mother dreamed about computers"، فكلمة "mother" برتبة 5 تتفوّق على "dreamed" برتبة 3، فيختار ELIZA قواعد التفكيك المرتبطة بـ"mother" — وقد يُنتج ردّاً مثل "Tell me more about your family".

هذه الآلية هي نسخة ELIZA البدائية من تحديد ما يستحقّ الانتباه. في المقابل، أنظمة مثل المحوِّل تحسب أوزان الانتباه على جميع الرموز دفعة واحدة. نهج ELIZA أبسط بمراحل — مجرّد قائمة أولويات ثابتة — لكنّ السؤال الأساسي هو نفسه: أيّ جزء من المُدخَل يستحقّ التركيز الأكبر؟

الهدف الأصلي من ELIZA كان إثبات مدى سطحية التواصل بين الإنسان والآلة. لكنّ ما حدث كان العكس تماماً. المستخدمون — زملاء وطلاب وحتى سكرتيرة Weizenbaum الخاصة — تعلّقوا عاطفياً بالبرنامج. والمفارقة أنّ سكرتيرته كانت قد شاهدته وهو يبني ELIZA وتعلم جيداً أنّه لا يعدو كونه مُطابِق أنماط بسيطاً، ومع ذلك طلبت منه الخروج من الغرفة لتتحدّث مع البرنامج وحدها.

Weizenbaum نفسه أُصيب بالذهول. كتب بعد سنوات أنّه «اندهش من سرعة وعمق التعلّق العاطفي الذي أبداه المتحدّثون مع DOCTOR، ومن إسباغهم صفات بشرية عليه دون أيّ تحفّظ».

هذه الظاهرة — ميل الإنسان إلى إسقاط الفهم والتعاطف على نظام لا يملك أيّاً منهما — باتت تُعرَف بـتأثير ELIZA. وهي ليست خللاً في تفكيرنا بل طبيعة متأصّلة فينا. نحن كائنات اجتماعية نميل تلقائياً إلى رؤية نوايا ومشاعر في أيّ شيء يستجيب لنا — نرى وجوهاً في الغيوم، ونمنح حيواناتنا الأليفة شخصيات، ونشعر بالتعاطف تجاه روبوتات المحادثة.

وتأثير ELIZA لا يزال حاضراً بقوة حتى اليوم. حين يقول أحدهم «Claude يفهمني» أو «GPT يتعامل معي بوقاحة»، فهو يمرّ بالإسقاط الإدراكي نفسه الذي عاشته سكرتيرة Weizenbaum عام 1966. الأدوات تطوّرت تطوّراً هائلاً، لكنّ الطبيعة البشرية لم تتغيّر.

ELIZA لا يملك نموذجاً ولا تدريباً ولا معامِلات ولا تضمينات ولا أيّ فهم حقيقي. هو في جوهره مجرد جدول قواعد مع رموز استبدالية. في المقابل، نماذج اللغة الحديثة مثل GPT تتعلّم أنماطاً إحصائية من مليارات الكلمات، وتبني تمثيلات متجهية كثيفة للمعاني، وتُولّد نصوصاً جديدة لم تكن موجودة في أيّ جدول قواعد.

لكنّ السؤال المعماري الذي طرحه ELIZA لا يزال حيّاً بصورة مختلفة: كيف يقرّر النظام أيّ جزء من المُدخَل يستجيب له؟ ترتيب الكلمات المفتاحية في ELIZA يُشبه آلية انتباه يدوية تختار كلمة واحدة فقط. الانتباه الذاتي في المحوِّل هو النسخة المُتعلَّمة والموزَّعة من الفكرة نفسها: من بين جميع المواضع في المُدخَل، أيّها يستحقّ الوزن الأكبر؟

الفجوة بين ELIZA ونموذج لغوي كبير حديث هائلة، لكنّ خيط النسب حقيقي. كلّ روبوت محادثة يرث الاكتشاف الأساسي لـELIZA: أنّ بنية المحادثة وحدها قادرة على خلق انطباع بالفهم — وأنّ هذا الانطباع قويّ كفاية لتغيير طريقة تعامل البشر مع الآلات.

من أذكى التفاصيل في تصميم ELIZA هي خطوة استبدال الضمائر. قبل أن يُصدر ردّه، يُبدِّل البرنامج ضمائر المتكلم بضمائر المخاطب: "my" تصبح "your"، و"I" تصبح "you"، و"me" تصبح "you"، و"am" تصبح "are". هذه الخطوة البسيطة هي ما يجعل الجملة المعكوسة تبدو صادرة من مستمع حقيقي لا من ببغاء.

بدون استبدال: "You said: I am sad" — يبدو ردّاً آلياً مكشوفاً.

مع استبدال: "Why are you sad?" — يبدو سؤالاً صادقاً.

هذا في الواقع شكل مبكّر من المعالجة المُسبقة للنصوص، وهي عمليات أساسية في كل أنظمة معالجة اللغة الطبيعية اليوم. أدوات التقسيم إلى رموز الحديثة مثل ترميز أزواج البايتات تُجزِّئ الكلمات إلى وحدات فرعية تستخدمها النماذج الإحصائية. ما كان يفعله ELIZA أبسط بكثير: يقسم النص عند المسافات ويبحث في جدول استبدال. لكنّ الهدف واحد في الحالتين — تحويل النص الخام إلى شكل يستطيع النظام التعامل معه.

ردّ فعل Weizenbaum على نجاح ELIZA لم يكن فخراً — بل كان قلقاً حقيقياً. في كتابه الصادر عام 1976 بعنوان Computer Power and Human Reason، طرح فكرة واضحة: لا ينبغي للبشر أن يُسلّموا قرارات تتطلّب التعاطف أو الحكم الأخلاقي إلى آلات، مهما بدت قدراتها الحوارية مُقنعة.

نادى بوضع حدٍّ فاصل بين الذكاء البشري والذكاء الآلي — لا لأنّ الآلة لا يمكن أن تبدو ذكية، بل لأنّ مظهر الذكاء بحدّ ذاته يحمل خطورة. إذا فتح الناس قلوبهم لآلة لا تفهمهم أصلاً، فمَن يتحمّل مسؤولية العواقب؟

هذا السؤال وُلد من مُطابِق أنماط بسيط عام 1966، وهو اليوم في صميم كل نقاش حول أمان الذكاء الاصطناعي ومواءمته وأخلاقياته. الأدوات تغيّرت إلى درجة لا تكاد تُعرف. لكنّ السؤال لم يتغيّر.

ELIZA لم يكن طريقاً مسدوداً — بل كان بذرة. كل نظام في القائمة التالية ورث شيئاً من مُطابِق الأنماط ذاك الذي ظهر عام 1966: ربّما فكرة أنّ البرنامج يستطيع إجراء محادثة، أو أنّ السكربتات هي ما يُشكِّل الشخصية، أو أنّ مظهر الفهم قد يكون بأهمية الفهم نفسه.